自动化机器学习 (AutoML) 市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（平台和服务）、按应用（大型企业和中小企业）、2026 年至 2035 年区域洞察和预测

自动化机器学习 (AUTOML)市场概况

预计 2026 年全球自动化机器学习 (automl) 市场规模为 1629 万美元，到 2035 年将扩大到 7501 万美元，预测 2026 年至 2035 年复合年增长率为 16.5%。

自动化机器学习 (AutoML) 市场正在飞速发展，因为企业正在采用支持人工智能的解决方案，以更快的速度（而不是原生方式）进行自动化模型开发和部署。 AutoML 平台为不熟练的用户提供了建模、训练和微调机器学习模型的能力，几乎不需要数据科学家的干预，从而简化了数据科学项目并减少了所需的时间。 OEM 的全球市场受到日益普及的推动，特别是在医疗保健、金融、零售和制造等各个行业，由于基于自动化人工智能的消费者编写的搜索引擎的普遍需求。组织正在使用 AutoML 来获得竞争优势，做出更好的决策，并通过触手可及的数据为客户提供卓越的体验。

Cloud AutoML 正变得越来越流行，因为企业级 AI 功能最常需要可扩展且经济高效。此外，商业智能/分析平台的日益融合以及市场采用率是由 AutoML 融入商业智能解决方案推动的。在深度学习进步、自然语言处理 (NLP) 和预测分析的帮助下，AutoML 市场预计将大幅增长。即将对人工智能技术进行的投资以及无代码/低代码人工智能解决方案的引入也将推动市场扩张，人工智能将逐步为各个领域的企业所用。

COVID-19 的影响 

自动机器学习 (AutoML)工业界曾有过积极的影响 由于 COVID-19 大流行期间供应链中断

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

在 COVID 19 大流行期间，随着企业寻求依靠人工智能驱动的自动化来管理运营困境，自动化机器学习 (AutoML) 市场得到了良好的发展。为了应对劳动力可用性和业务中断的重大变化，这迫使组织使用 AutoML 来加快数据决策速度并提高效率。很快，云 AutoML 解决方案就变成了需求旺盛的解决方案，因为远程工作成为新常态，导致更多行业（包括医疗保健）和组织采用它。此外，这些公司还使用 AutoML 进行预测分析，帮助预测流行病风险、预测供应链优化以及客户参与策略。由于疫情前后对数字化转型的更加重视，对人工智能和 AutoML 解决方案的投资进一步加速。自动化和人工智能驱动的企业创新的重要性日益提高，将继续推动疫情后 AutoML 市场的增长。

最新趋势

越来越多地采用生成式人工智能和无代码平台提高健身认可度以推动市场增长

就在我们说话的时候，正在发生变化的主要自动化机器学习 (AutoML) 市场趋势之一是生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的结合，以改进模型训练以实现现成的自动化。组织正在使用人工智能来自动化更困难的机器学习工作流程，这在一定程度上偏离了对深厚技术人才的需求。随着形势的变化，AutoML 变得更加适合非专家，这将扩大在医疗保健、金融和零售等领域的采用。低代码和无代码 AutoML 平台还使知道如何使用 Excel 的企业公民能够轻松交付人工智能驱动的解决方案，而无需编程。企业应用程序越来越多地转向基于云的 AutoML 服务，这些服务为快速部署 AI 模型提供可扩展、低成本的解决方案。虽然企业不断致力于人工智能的民主化，但 AutoML 将成为未来几年创新和运营效率的关键推动者。

自动化机器学习 (AUTOML)市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为平台和服务

• 平台:平台拥有支持人工智能的 AutoML 软件和构建工具，可自动简化数据准备、模型搜索、超参数调整和部署。简单的无代码/低代码机器学习解决方案的激增推动了采用，使非专家也可以使用机器学习。

• 服务:服务类别包括与将 AutoML 集成到实践相关的咨询和培训支持。我们看到越来越多的公司向功能服务提供商寻求帮助，以快速部署/管理由 AI 驱动的自动化支持的基于 AutoML 的解决方案。

按申请

根据应用，全球市场可分为大型企业和中小企业

• 大型企业:大公司大规模使用 AutoML 来发展其数据分析、预测建模和决策流程，可在金融、医疗保健和零售等行业采用，以实现可扩展的 AI 解决方案和经济高效的自动化，这是不断变化的需求。

• 中小企业:面向中小型企业 (SME) 的 AutoML 旨在弥补人工智能驱动洞察所需的内部数据科学技能的缺乏。基于云的 AutoML 解决方案以具有竞争力的价格提供，使中小企业能够更轻松地将人工智能集成到其运营中。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

对无代码和低代码人工智能解决方案的需求不断增长提振市场

推动自动化机器学习 (AutoML) 市场增长的关键因素是对简单的人工智能和机器学习部署的更高要求在医疗保健、金融、零售或制造等不同领域采用人工智能驱动的见解，迫使许多企业开始在决策和优化中使用人工智能。但问题是缺乏经验丰富的数据科学家，传统的机器学习开发过程非常困难。 AutoML 平台可自动完成繁重的工作（例如数据准备和特征工程、模型选择等），经验较少的用户也可以利用这些工作，将传统的机器学习从仅供专家使用转变为面向所有人的机器学习。此外，基于云的平台中的自动机器学习扩大了可扩展性，并降低了它可以覆盖所有组织规模使用人工智能而无需花费大量基础设施的障碍。在推动更经济实惠的人工智能实施的过程中，对无代码和低代码反洗钱解决方案的需求预计将会增加。

越来越多地采用人工智能和数据驱动决策 拓展市场

行业数字化转型呈指数级增长，与人工智能驱动的自动化不断飙升的需求密切相关，推动了 AutoML 市场的增长。这些数据是由企业批量生成的，从这些数据中提取见解以进行预测分析、客户行为、身份盗窃和运营优化是在竞争中保持领先的关键。 AutoML 缩短了模型开发生命周期，因此企业可以更快地从数据中获取价值，而无需如此高水平的人工干预来管理整个数据。电子商务等公司使用 AutoML 提供个性化建议，而医疗保健组织则将其用作预测诊断和治疗计划。金融机构也使用 AutoML 来更好地评估风险和预防欺诈。这意味着，随着人工智能的使用越来越广泛，我们将看到对自动化、可扩展和快速机器学习解决方案的需求不断增加，而这些解决方案是由 AutoML 各部门的需求强制执行的。

制约因素

高实施成本和集成挑战可能阻碍市场增长

尽管如此，快速扩张的 AutoML 市场中发现的实施和集成挑战使其无法扩展，成为障碍，特别是对于中小企业 (SME) 而言。 AutoML 平台的部署通常以大量云基础设施、计算资源和数据仓库为代价，而这对于预算有限的公司来说是无法承受的。此外，如果许多组织不具备适当的技术知识，将 AutoML 解决方案与组织中当前的 IT 系统、数据库和工作流程集成（尽管有可能）可能会变得复杂且耗时。遗留的采用问题导致采用率下降，并使企业很难在实践中充分利用 AutoML。为了缓解这些困难，供应商现在专注于创建经济高效的 AutoML 解决方案，这些解决方案可以轻松地与广泛的用户集成。

机会

AutoML 在边缘计算和物联网应用中的扩展为产品在市场上创造机会

边缘计算和物联网 (IoT) 设备正在起飞，使得 AutoML 市场飞速发展。随着各行业开始从互联设备生成 PB（或更多）实时数据，对边缘自动化机器学习 (AutoML) 的需求不断增加。 AutoML 可以加快关键用例的决策，例如预测性维护和制造、金融领域的实时欺诈检测和个性化医疗诊断。此外，将 AutoML 与边缘 AI 相结合可以降低延迟、增强安全性并减少对云计算的依赖，这对企业来说是一种经济高效的解决方案。随着组织转向由人工智能支持的实时分析和自动化，AutoML 将在边缘计算和物联网生态系统中快速发展，因为他们力求立竿见影。

挑战

确保模型的可解释性和遵守法规可能是消费者面临的潜在挑战

模型可解释性和符合所有政府法规默认情况下，机器学习中的讨论会成为一个不透明的"黑匣子"，因为 AutoML 会大规模构建模型和优化，而实际上用户通常不了解它们是如何制作的。缺乏透明度给金融、医疗保健和保险等领域带来了挑战，大多数国家要求对人工智能驱动的决策进行解释。此外，GDPR 和 CCPA 等数据隐私法要求 AI 承担责任，AutoML 供应商必须提供可解释且无偏见的模型，作为满足监管要求的解决方案。解决这一障碍需要 XAI（可解释的人工智能）机制和 AI AutoML 框架来跟踪跨行业信任支持的最佳实践。

自动化机器学习 (AUTOML)市场区域洞察

北美

目前，由于技术的快速发展、人工智能 (AI) 的广泛应用以及对 AI 自动化的具体投资，北美在 AutoML 市场份额中占有举足轻重的地位。主要行业参与者、研究组织和一系列 AutoML 技术初创公司推动 AutoML 解决方案的创新。随着金融、医疗保健、零售和制造领域对以数据为中心的决策的需求不断增长，并且用例列表不断增长，预计对自动化机器学习的需求也将不断增加。最重要的是，AutoML 平台（无代码/低代码）推动的人工智能民主化程度不断提高，正在加速各种规模企业的采用。美国自动化机器学习 (AutoML) 市场处于区域增长的领先地位，在人工智能研究和企业采用 AutoML 解决方案方面拥有大量投资，因此处于有利地位。公司正在将支持人工智能的自动化嵌入到他们的系统中，以提高生产力、预测分析和商业智能。尽管自动驾驶汽车等领域的竞争需要重型 AutoML，但网络安全和个性化营销获得了越来越多的工业力量。美国的监管框架也在不断成熟，以明确人工智能道德和治理，这可能有助于负责任地实现 AutoML 技术。

欧洲

由于人工智能和数字化转型，以及改善人工智能使用道德的法律，欧洲的自动机器学习 (AutoML) 市场份额大幅增长。德国、英国或法国等国家的政府现在都在支持人工智能研究和创新，以保持技术竞争力（特别是在发展道路还很长的情况下）。金融业是 AutoML 最大的采用者之一，其中人工智能预测模型由金融/信用评分和欺诈检测驱动。此外，制造、汽车和医疗保健只是使用 AutoML 来简化流程并推动价值提升和客户体验的一些行业。欧洲人工智能法规将为 AutoML 带来良好的前景，并伴随着负责任的使用；使机器学习应用程序透明并让人们负责。

亚洲

随着中国、日本、印度、韩国等地快速数字化和人工智能的日益普及，亚太地区的 AutoML 市场份额正在出现大幅增长。该地区强劲的电子商务、金融科技和智慧城市计划正在推动对人工智能驱动的自动化的需求。由于政府支持的人工智能开发计划的进展和深度学习技术的采用，中国各行业的 AutoML 部署不断增加。日本制造业对人工智能驱动的机器人和自动化感兴趣，开辟了新的增长途径。印度不断扩大的 IT 和分析行业对 AutoML 工具的数据科学和企业决策的需求不断增长。随着人工智能融入从医疗保健教育到网络安全等垂直领域，亚太地区的 AutoML 市场存在巨大的增长潜力。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

自动机器学习 (AutoML) 市场的主要竞争对手专注于创新、战略合作伙伴关系和其他人之间的人工智能民主化，以提高可访问性和使用速度。企业正在使用无代码/低代码的 AutoML 平台来自动开展业务（无需人工智能专业知识）并利用机器学习。主要参与者正在增强其基于云的 AutoML 解决方案，以与遗留企业系统无缝连接。深度学习自动化和可解释的人工智能:与科技公司、大学和研究机构的战略合作伙伴关系正在推动该领域技术进步的前沿。此外，公司正在加大力度使模型易于理解、解释和符合道德的人工智能部署，以符合不断变化的监管框架。

顶级自动化机器学习 (AutoML) 公司列表 

• Amazon Web Services Inc. (United States)
• DataRobot (United States)
• EdgeVerve Systems Limited (India)
• H2O.ai Inc. (United States)
• IBM (United States)
• JADBio - Gnosis DA S.A. (Greece)
• QlikTech International AB (Sweden)
• Auger (United States)
• Google (United States)
• Microsoft (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)

主要行业发展

2024 年 2 月: DataRobot（美国）收购了Agnostig，该公司以其开源分布式计算平台Covalent而闻名。这一战略举措旨在通过集成先进的计算编排和优化功能来增强 DataRobot 在代理人工智能应用程序开发方面的能力。此次收购解决了组织在管理分散的基础设施中的人工智能应用程序时面临的挑战，从而实现更高效和可扩展的人工智能解决方案。

报告范围

自动机器学习 (AutoML) 市场报告对不断发展的行业格局进行了深入分析，强调了推动市场增长的关键因素、挑战和机遇。它根据类型、应用程序和区域来研究市场细分，为不同行业的需求模式提供有价值的见解。该报告深入探讨了竞争格局，分析了主要参与者及其增强 AutoML 能力的战略举措。此外，它还探讨了人工智能、云计算和大数据分析的进步如何加速 AutoML 解决方案在各个行业（包括医疗保健、金融和零售）的采用。

此外，该报告还评估了 COVID-19 等全球事件的影响，这些事件通过供应链中断、业务优先事项的转变以及对自动化的依赖增加而影响了市场动态。它重点介绍了影响市场扩张的关键行业发展、并购以及创新产品发布。此外，该报告还提供了增长预测、投资机会和监管见解，以帮助企业和投资者在不断发展的 AutoML 生态系统中做出明智的决策。