AutoML技术能简化机器学习(Machine Learning；ML)模型开发过程中最具挑战的环节，成为AI产业链中軟件发展关键。由于AutoML技术的重要度不断攀升，已吸引包含公有云业者、大数据方案商、新创业者竞相投入开发商业解决方案抢食市场商机，再加上AutoML开源方案汇集社群技术能量持续精进AutoML技术基础，可望促进AI技术普及与加速产业智能化进程。
简单来说，AutoML是利用ML技术来简化典型ML模型开发流程中繁琐的步骤，将重复性的开发任务交由自动化系统来完成，使得缺乏AI专业人才的企业也能顺利完成ML模型开发，进而发展出AI应用。
全球主要公有云业者都已先后推出AutoML AI即服务(AI as a service；AIaaS)，现均达到无程序码(no-code)阶段，来吸引更多用户使用云服务开发AI应用，让公有云业者能增加云服务收益并巩固自家云生态版图。
位居AI产业链上游关键地位的大数据相关业者，也皆在既有系统中添加AutoML功能，让原有企业客户能就地发展AI应用。另外，数家深具发展潜力的AutoML独角兽新创业者，技术实力已与科技大厂相当，亦已在此波AutoML商机中占有一席之地。
除此之外，随著开源程序码风气持续热络，AutoML开源方案成为具开发能力企业在前述AutoML商业方案之外的首选。
DIGITIMES Research认为，由于AutoML能将ML模型开发流程化繁为简而备受产业青睐，随著AutoML商业方案百花齐放、开源专案持续活跃，有望缓解现阶段AI技术普及障碍，加速产业AI化进程。
