认知计算的主要市场驱动因素：

对基于云的认知技术的需求不断增长

市场的新兴趋势之一是企业目标转向使用基于云的认知技术。企业受益于认知云计算增加收入、降低成本和提高组织效率的能力。

为了满足供应链优化和产品开发等实时用户案例的需求，公司还专注于实施认知云计算解决方案和其他类型的基于云的服务。为了满足不同行业和商业集团不断增长的需求，主要市场参与者正专注于开发认知云计算平台。

认知计算所面临的主要市场挑战：

数据的安全威胁

数据安全问题仍然是认知计算市场的重大障碍。美国保险信息研究所 （III） 报告称，2021年的数据泄露事件比 2020 年增加了 68%。数据库管理和监督在很大程度上由认知计算解决方案的供应商控制。数据库包含各种敏感的用户信息以及财务信息，如地址、图片 ID 以及借记卡或信用卡信息。一些黑客使用恶意软件、分布式拒绝服务 （DDoS）、网络钓鱼和 SQL 注入等网络攻击来闯入网络并获取真实用户的密码。

因此，事件可能会对股票价格和企业形象产生负面影响。这些因素阻碍了认知计算市场的扩张。企业还需要有能力的工作人员来设置和运行认知计算系统。此外，在公司内部实施认知计算需要知识和特定技能，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的熟练程度。

人才差距阻碍了34%的企业在其运营中实施人工智能。令人惊讶的是，很少有经验丰富的专家了解全球人工智能部署技术。因此，在预测期内，缺乏熟练劳动力可能会抑制全球认知计算市场的增长。

认知计算的主要市场机会：

预测分析企业越来越需要认知计算来降低公司运营成本。

由于人工智能和计算机科学的进步，认知计算发展迅速，预计该领域将在预测期内增长。认知计算的主要目标是帮助企业做出选择，它是通过实施预测分析等 ML 工具进行平稳业务运营的完美方式。

由于预测分析是提供精确结果的有力工具，因此许多公司用户正在利用这些强大的预测分析工具来执行常规业务运营。到 2030 年初，预计 30% 的公司流程将实现计算机化。此外，通过根据历史数据向特定消费者推荐商品和服务，预测分析工具可以增加收入。通过降低公司管理成本，这些商业策略正在产生投资回报。

认知计算市场是人工智能的一个子集，随着人工智能越来越多地用于各种企业应用场景，认知计算市场正在迅速增长。研究表明，2021 年，全球35% 的企业将使用人工智能。与过去二十年引入的任何其他技术相比，人工智能更能实现认知计算，其普遍集成正在改变企业的生产力。

处理和转换大量和多样化的数据，包括数字、文本和语言模式，以及图片、视频和噪音等感官刺激，是不断扩大的认知计算市场的另一个重要方面的驱动力。除了鼓励企业开发新的商品和服务，并通过降低风险来寻找新的业务可能性外，这些解决方案还改善了员工和客户体验。预计这些方面将推动认知计算市场的需求。

认知计算的细分市场洞察：

技术洞察：

2022年最大的收入份额超过42.5%的是自然语言处理行业。在预测期内，自然语言处理行业预计将占据相当大的全球市场地位。根据目前的趋势，NLP的发展通过认知技术帮助了IT基础设施的全球化。此外，预测文本的使用以及对Siri和Alexa等智能伴侣的需求飙升，增加了认知计算解决方案的范围。

由于机器学习技术的发展，认知计算市场预计将扩大，这主要是因为使人与人接触更容易的需求不断增长。用于自适应和动态学习的机器学习有望在认知计算技术平台上获得动力。业内人士预计，NLP和机器学习将创建更好的笔译和口译工具。利益相关者还将寻找机会来确定业务空缺并评估新趋势。

认知计算的应用洞察：

2022年，BFSI领域的收入部分超过25%，是最高的。在BFSI行业中，认知计算解决方案正以惊人的速度被采用。BFSI应用类别在2022年的市场估值超过64.5亿美元，预计在2023年至2032年期间将以超过28.7%的复合年增长率增长。采用认知解决方案需要使用针对业务实体需求量身定制的强大数据分析工具。

在预测期内，医疗保健行业预计也将显示出超过26.6%的可观复合年增长率。通过最大限度地减少必要的理论，认知解决方案帮助医生专注于治疗患者。认知计算系统的目标仍将是支持人类分析并鼓励人性化的决策。该系统将继续通过评估和收集来自医学出版物、报告和诊断工具的数据，帮助提供数据驱动的治疗建议。

认知计算的部署见解：

在预测期内，2022年认知计算的市场估值超过 185 亿美元的云行业，预计将以28.2% 的复合年增长率增长。 定制云解决方案（如私有云和公共云）的发展以及数据存储设施（如集成云存储设施）的新创建推动了市场增长。此外，由于数据的指数级增长，企业和团体正在转向云选项。由于使用云解决方案，利益相关者可能有很多可能性来降低认知计算的成本。

不同领域认知计算的部署应用情况

支持传统文件和块存储平台的本地存储解决方案的开发正在获得大公司的大量投资。预计在预测期内，本地存储将大幅扩张，复合年增长率为26.8%。领先的企业可能需要在服务器设置中完全自由和定制。目前的模式可能会吸引公司将资金投资于内部部署基础设施。例如，IBM 在 2022 年6 月份表示，它正在考虑收购 Randori 以加强内部部署和云设置。

• 云部门在 71 年的收入份额超过 2022%。
• 内部部署部门在 29 年产生了 2022% 的收入份额。

认知计算的区域洞察：

2022年，认知计算市场由北美地区领跑，收入份额超过39.8%。这一增长归功于集成云系统的快速采用和新业务模式的兴起这一增长。美国和加拿大强有力的政府政策可能会促进数据安全的重要性，从而加速这些系统在该地区的实施。

在可以预测的时代，预计亚太地区将以最快的速度扩张。一些积极因素预示着该地区的增长，包括互联网使用量的飙升以及印度、中国、澳大利亚和日本越来越多的初创公司。

认知计算的市场份额

由于物联网，5G和整个地区其他技术发展的趋势，预计领先的公司将研究认知计算解决方案的可能性。值得注意的是，机器学习通过作为认知解决方案增强的先驱，促进了区域发展。随着发达国家和发展中国家机器学习的采用率飙升，预计该领域的投资也将会增加。

认知计算领域的参考学习书籍

《用于认知建模的人工智能：理论与实践》

《用于认知建模的人工智能：理论与实践》

本书以清晰彻底的方式编写，涵盖了人工智能和软计算的传统和现代用途。它深入了解了在 MATLAB 中难以解决的数学模型、算法和现实世界的问题。本书旨在提供对模糊逻辑控制器、遗传算法、神经网络和混合技术（如 ANFIS 和 GA-ANN 模型）的广泛而深入的理解。

本书的主要特征：

• 基本智能技术（模糊逻辑、遗传算法和使用 MATLAB 的神经网络）的详细说明
• 称为自适应模糊推理技术 （ANFIS） 的混合智能技术的详细描述
• 非线性模型的制定，如方差分析分析和响应面方法
• 方差分析和RSM上各种已解决的问题
• 上述智能技术在不同过程控制系统上的案例研究

本书可作为所有工程学科、运筹学领域、计算机应用以及从事优化领域工作的各种专业人员的手册和指南。

《通过认知计算和物联网拥抱机器和人类》

《通过认知计算和物联网拥抱机器和人类》

本书揭示了广泛学习、有目的并自然地与人类互动的系统。通过利用认知能力的力量，物联网可以改善运营并提高制造组织之间的竞争差异化，可以帮助建立和影响信息流，通过有效的处理、分析和运营优化，使车间更具认知性。

现在，我们看到了认知计算的第一手潜力——它改变企业、政府和社会的能力。认知时代的真正潜力可以通过将机器的数据分析和统计推理与独特的人类品质相结合来实现，例如自我导向的目标、常识和道德价值观，改善运营和增加制造组织之间的竞争差异化。

通过利用认知能力的力量，物联网可以帮助建立和影响信息流，通过有效的处理、分析和运营优化，使车间更具认知性。认知计划有各种形式和规模，从变化到战略以及介于两者之间的一切。无论多么雄心勃勃，大多数成功的项目都有一个共同点，那就是它们从清晰地了解技术可以做什么开始。因此，认知科学家的首要工作是获得对认知能力的深刻理解，正如本书所介绍的那样。

《生物信息学中的认知智能与中性粒细胞统计》

《生物信息学中的认知智能与中性粒细胞统计》

生物信息学中中性粒细胞统计学的认知智能调查并介绍了过去十年中在生物信息学，医学，农业和认知科学中使用中性粒细胞统计学出现的许多应用。这本书对科学界非常有用，吸引那些对模糊、模糊的概念感兴趣的读者，包括学术研究人员、执业工程师和研究生。中性统计学是经典统计学的概括。在经典统计中，数据是已知的，由清晰的数字形成。相比之下，中性粒细胞统计学中的数据具有一定的不确定性。这些数据可能是模棱两可的、模糊的、不精确的、不完整的，甚至是未知的。

中性粒细胞统计是指一组数据，使得数据或其中的一部分在某种程度上是不确定的，以及用于分析数据的方法。

本书的特点：

• 介绍中性粒细胞统计学领域以及它如何解决处理不确定（不精确、模棱两可、模糊、不完整、未知）数据的问题
• 介绍中性粒细胞统计学在生物信息学，医学，认知科学和农业领域的各种应用
• 提供与各种类型的不确定性相关的中性粒细胞统计的实际示例和定义
• 《医疗领域的认知智能与大数据》

《医疗领域的认知智能与大数据》

《医疗保健中的认知智能和大数据》讲述认知智能、先进通信和计算方法的应用可以推动医疗保健研究，并增强现有的疾病检测、管理和预防的传统方法。

由于健康是影响人类生活质量的首要因素，因此有必要通过更快地处理从各种来源获得的健康数据来了解人体的运作方式。由于在数据处理过程中会产生大量数据，因此可以应用认知计算系统来响应查询，从而帮助定制智能建议。通过在医疗保健中部署认知计算技术，可以改善这一决策过程，从而将尖端技术集成到医疗保健中，以在各种医疗保健应用中提供智能服务。

本书解决了所有这些问题，并提供了对医疗保健领域这些多样化主题的见解，并展示了最近创新研究的范围，此外还阐明了该领域的未来发展方向。

这本书对广泛的专家非常有用，包括人工智能、生物信息学、信息技术以及生物医学领域的研究人员、工程师和研究生。