機器學習行業產業鏈 機器學習市場投資前景及行業研究

• 吳亞楠 2023年1月30日 來源：互聯網 882 54
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機器學習領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域的算法。

機器學習技術在人工智能的研究中具有十分重要的地位。機器學習算法是一種從數據中分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測的算法，尤其是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。近年來神經網絡程序的快速發展主要得益于計算機核心軟硬件技術的進步。

機器學習是指在沒有明確編程指令的情況下，使機器具備自我訓練和自我學習的技術。

根據中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》顯示：

機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識、統計學知識、近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬和實現人類學習方式，以獲取新的知識或技能，并將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。機器學習推動人工智能快速發展，是第三次人工智能發展浪潮的重要推動因素。

機器學習行業產業鏈

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。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。

機器學習市場投資前景

機器學習不僅在基于知識的系統中得到應用，而且在自然語言理解、非單調推理、機器視覺、模式識別等許多領域也得到了廣泛應用。

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%。

機器學習是未來戰略技術趨勢之一，當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的基于規則的算法，以創建理解、學習、預測，以及潛在地自主操作系統，機器學習在當前的大數據技術中扮演著重要的角色。

機器學習還缺少在各行各業大面積應用的數據基礎，短期內只能在金融、制造、電力、醫藥等數字化水平較好的領域謀求發展。隨著企業數字化轉型不斷深化和數字經濟的蓬勃發展，機器學習還擁有極為廣闊的空間。

機器學習領域的研究

機器學習應用廣泛，無論是在軍事領域還是民用領域，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。機器學習領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域的算法。

目前，人工智能機器學習主要是靠大量的數據訓練，依靠大量的實踐總結出事物的規律，獲取直接知識。類比人類獲取知識的歷程來看，機器學習還處于發展的初級階段，相當于人從大量的實踐活動中總結經驗提煉知識的階段，還未進入從知識產生知識的階段。

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

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，未來機器學習產業發展勢頭更為強勁。

機器學習行業報告對中國機器學習行業的發展現狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業的政策環境、經濟環境、社會環境及技術環境等方面分析行業面臨的機遇及挑戰。還重點分析了重點企業的經營現狀及發展格局，并對未來幾年行業的發展趨向進行了專業的預判。

本報告同時揭示了機器學習市場潛在需求與潛在機會，為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據，同時對政府部門也具有極大的參考價值。

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