機器學習行業(yè)深度分析報告2023

• 陳觀秋 2023年4月24日 來源：中研報告 百度 1257 82
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深度學習逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術(shù)、語音識別技術(shù)、機器翻譯技術(shù)等其他相關(guān)技術(shù)能力?，F(xiàn)階段，人工智能技術(shù)應用落地速度正在不斷加快，應用場景正在不斷增多，市場規(guī)模不斷擴大，使得機器學習價值日益凸顯。在政策的推動下，我國人工智能市場增速高于全球平均水平，未來機器學習產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭更為強勁。

機器學習概述

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

從20世紀50年代以來，機器學習的發(fā)展經(jīng)歷了6個時期。機器學習是現(xiàn)階段解決很多人工智能問題的主流方法，作為一個獨立的方向，正處于高速發(fā)展之中。最早的機器學習算法可以追溯到20世紀初，到今天為止，已經(jīng)過去了100多年。從1980年機器學習稱為一個獨立的方向開始算起，到現(xiàn)在也已經(jīng)過去了近40年。在這100多年中，經(jīng)過一代又一代人的努力，誕生出了大量經(jīng)典的方法。

機器學習產(chǎn)業(yè)鏈包括上游基礎層、中游技術(shù)層、下游應用層。其中上游包括人工智能芯片供應商、云計算平臺服務商、大數(shù)據(jù)服務商。中游包括機器學習技術(shù)服務商，機器學習技術(shù)服務商是機器學習產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵主體，其提供的服務包括機器學習基礎開源框架以及機器學習技術(shù)開放平臺。下游是機器學習應用服務商，為最終用戶提供基于機器學習的垂直領(lǐng)域應用服務，機器學習廣泛應用于金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售等垂直領(lǐng)域，應用領(lǐng)域還在不斷擴展。

智能制造日益成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的重大趨勢和核心內(nèi)容,是新常態(tài)下企業(yè)打造競爭優(yōu)勢的必然選擇，而智能制造中獲取智能的關(guān)鍵是機器學習。

機器學習行業(yè)深度分析

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)主要集中在數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)向以及數(shù)據(jù)的信息處理能力等等。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)時代的到來，對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)的存儲等帶來了更好的技術(shù)支持，產(chǎn)業(yè)升級和新產(chǎn)業(yè)誕生形成了一種推動力量，讓大數(shù)據(jù)能夠針對可發(fā)現(xiàn)事物的程序進行自動規(guī)劃，實現(xiàn)人類用戶以計算機信息之間的協(xié)調(diào)。

機器學習是未來戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之一，當今最先進的機器學習和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，以創(chuàng)建理解、學習、預測，以及潛在地自主操作系統(tǒng)，機器學習在當前的大數(shù)據(jù)技術(shù)中扮演著重要的角色。

目前，機器學習還缺少在各行各業(yè)大面積應用的數(shù)據(jù)基礎，短期內(nèi)只能在金融、制造、電力、醫(yī)藥等數(shù)字化水平較好的領(lǐng)域謀求發(fā)展。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷深化和數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，機器學習還擁有極為廣闊的空間。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》分析：

在近年獲投的機器學習創(chuàng)業(yè)公司中，熱門賽道集中于金融、互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、政務、醫(yī)療等。其中，金融賽道與機器學習契合度高且需求強烈，90%以上的機器學習企業(yè)都開展了金融相關(guān)業(yè)務板塊，機器學習在金融領(lǐng)域的應用場景主要在智能風控、保險核定、精準營銷等方面。

機器學習在工業(yè)(含電力)領(lǐng)域也有著充分的施展空間，科學的算法模型應用能夠幫助工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)工藝、提升生產(chǎn)效率、減少資產(chǎn)損失;醫(yī)療領(lǐng)域，機器學習的應用集中于兩方面，一是藥物發(fā)現(xiàn)中通過算法提高靶點篩選、晶型預測等環(huán)節(jié)的效率，二是以算法模型賦能基因測序，提升疾病風險預測與輔助診療的準確性。

機器學習應用廣泛，無論是在軍事領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域，都有機器學習算法施展的機會，機器學習過濾垃圾郵件和惡意軟件。電子郵件客戶端使用了許多垃圾郵件過濾方法。為了確保這些垃圾郵件過濾器能夠不斷更新，它們使用了機器學習技術(shù)。機器學習領(lǐng)域的研究工作主要有以下三個方面：面向任務，研究和分析改進一組預定任務的執(zhí)行性能;面向認知模型，研究人類學習過程并進行計算機模擬;面向理論分析，從理論上探索各種可能的學習方法和獨立于應用領(lǐng)域的算法。

作為人工智能極為關(guān)鍵的通用技術(shù)之一，機器學習時常被外界認為是AI應用中使用的公式或定理般的抽象基礎。機器學習的本質(zhì)的確是函數(shù)，但它依然能夠以單純的算法能力直接落地于金融、工業(yè)、醫(yī)藥、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化基礎較好的領(lǐng)域，為企業(yè)提供智能風控、預測性維護、藥物發(fā)現(xiàn)、個性化推薦等多種服務。

隨著大數(shù)據(jù)時代各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過機器學習高效地獲取知識，已逐漸成為當今機器學習技術(shù)發(fā)展的主要推動力。大數(shù)據(jù)時代的機器學習更強調(diào)“學習本身是手段"機器學習成為一種支持和服務技術(shù)。如何基于機器學習對復雜多樣的數(shù)據(jù)進行深層次的分析，更高效地利用信息成為當前大數(shù)據(jù)環(huán)境下機器學習研究的主要方向。所以，機器學習越來越朝著智能數(shù)據(jù)分析的方向發(fā)展，并已成為智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一個重要源泉。

目前，人工智能機器學習主要是靠大量的數(shù)據(jù)訓練，依靠大量的實踐總結(jié)出事物的規(guī)律，獲取直接知識。類比人類獲取知識的歷程來看，機器學習還處于發(fā)展的初級階段，相當于人從大量的實踐活動中總結(jié)經(jīng)驗提煉知識的階段，還未進入從知識產(chǎn)生知識的階段。

深度學習逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術(shù)、語音識別技術(shù)、機器翻譯技術(shù)等其他相關(guān)技術(shù)能力。

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)應用落地速度正在不斷加快，應用場景正在不斷增多，市場規(guī)模不斷擴大，使得機器學習價值日益凸顯。在政策的推動下，我國人工智能市場增速高于全球平均水平，未來機器學習產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭更為強勁。

想要了解更多機器學習行業(yè)詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2023-2028年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》。報告根據(jù)機器學習行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實踐經(jīng)驗，對中國機器學習行業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業(yè)、發(fā)展趨勢、機會風險、發(fā)展策略與投資建議等進行了分析，并重點分析了我國機器學習行業(yè)將面臨的機遇與挑戰(zhàn)，對機器學習行業(yè)未來的發(fā)展趨勢及前景作出審慎分析與預測。

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