機器學習行業現狀分析以及行業前景分析

• 2021年11月26日 ZhouJiaLiang來源：互聯網 304 12
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機器學習的本質的確是函數，但它依然能夠以單純的算法能力直接落地于金融、工業、醫藥、互聯網等數字化基礎較好的領域，為企業提供智能風控、預測性維護、藥物發現、個性化推薦等多種服務。

全球最大的專業技術組織IEEE(電氣電子工程師學會)近日發布了《IEEE全球調研：科技在2022年及未來的影響》。本次調研結果顯示，人工智能和機器學習、云計算及5G技術將成為影響2022年最重要的技術，而制造業、金融服務業及醫療保健行業將會成為2022年最受益于科技發展的行業。

作為人工智能極為關鍵的通用技術之一，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。機器學習的本質的確是函數，但它依然能夠以單純的算法能力直接落地于金融、工業、醫藥、互聯網等數字化基礎較好的領域，為企業提供智能風控、預測性維護、藥物發現、個性化推薦等多種服務。

據中研產業研究院報告《2019-2025年中國機器學習行業發展趨勢及投資預測報告》分析

機器學習產業鏈包括上游基礎層、中游技術層、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、大數據服務商。中游包括機器學習技術服務商，機器學習技術服務商是機器學習產業鏈的關鍵主體，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域應用服務，機器學習廣泛應用于金融、教育、醫療、工業、零售等垂直領域，應用領域還在不斷擴展。

機器學習行業現狀分析以及行業前景分析

機器學習的核心價值是通過特定算法分析已知數據，識別隱藏在數據中的可能性，并基于此獨立或輔助使用者進行預測與決策。機器學習體現價值的前提是存在大量可供分析的數據，具體到企業的實際應用當中，就是要求企業能夠提供連續準確的硏發設計、生產經營、設備運行、營銷獲客等各方面業務數據，以此訓練、修正、完善算法模型，再利用模型挖掘企業數據的真正價值。可以說，行業或區域的數字化程度決定著機器學習能夠在其中發揮多大作用。

2015年以來，全球人工智能市場呈現快速增長態勢，2020年市場規模達到1600億美元左右。人工智能產業蓬勃發展，推動機器學習市場價值不斷提高。2020年，全球機器學習市場價值達到158億美元。預計2020-2025年，全球機器學習市場價值將以42%以上的增速增長，行業發展勢頭極為強勁。

目前機器學習目前在互聯網、金融、IT服務行業滲透率較高，其中互聯網行業機器學習應用滲透率能夠達到90%，其次是金融業，包括銀行、證券以及保險在內整體滲透率超過20%，但是制造等其他傳統行業的滲透率仍低于10%。

機器學習作為人工智能領域的重要技術，是資本市場重點關注對象之一。在資本力量推動下，一批以機器學習為核心驅動的初創型公司進入到市場中，逐漸成為市場中的有力競爭者。資本投入可幫助初創型機器學習公司構建技術團隊、獲取訓練數據、研發應用產品、拓展產品市場，逐步提高其市場競爭力。

機器學習是使計算機具有智能的重要方式，是人工智能技術的核心，行業進入技術壁壘較高，產業鏈涉及范圍廣泛。現階段，人工智能技術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，未來機器學習行業發展勢頭更為強勁。

想要了解更多機器學習行業的發展前景，請查閱《2019-2025年中國機器學習行業發展趨勢及投資預測報告》。

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