機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析報(bào)告2023

• 陳觀秋 2023年4月24日 來(lái)源：中研報(bào)告 百度 1257 82
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深度學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、機(jī)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(yīng)用落地速度正在不斷加快，應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷增多，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，使得機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)值日益凸顯。在政策的推動(dòng)下，我國(guó)人工智能市場(chǎng)增速高于全球平均水平，未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭更為強(qiáng)勁。

機(jī)器學(xué)習(xí)概述

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)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(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

從20世紀(jì)50年代以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展經(jīng)歷了6個(gè)時(shí)期。機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)階段解決很多人工智能問(wèn)題的主流方法，作為一個(gè)獨(dú)立的方向，正處于高速發(fā)展之中。最早的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以追溯到20世紀(jì)初，到今天為止，已經(jīng)過(guò)去了100多年。從1980年機(jī)器學(xué)習(xí)稱為一個(gè)獨(dú)立的方向開(kāi)始算起，到現(xiàn)在也已經(jīng)過(guò)去了近40年。在這100多年中，經(jīng)過(guò)一代又一代人的努力，誕生出了大量經(jīng)典的方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈包括上游基礎(chǔ)層、中游技術(shù)層、下游應(yīng)用層。其中上游包括人工智能芯片供應(yīng)商、云計(jì)算平臺(tái)服務(wù)商、大數(shù)據(jù)服務(wù)商。中游包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵主體，其提供的服務(wù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開(kāi)源框架以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)。下游是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用服務(wù)商，為最終用戶提供基于機(jī)器學(xué)習(xí)的垂直領(lǐng)域應(yīng)用服務(wù)，機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售等垂直領(lǐng)域，應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)展。

智能制造日益成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的重大趨勢(shì)和核心內(nèi)容,是新常態(tài)下企業(yè)打造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的必然選擇，而智能制造中獲取智能的關(guān)鍵是機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析

大數(shù)據(jù)的價(jià)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(shí)代的到來(lái)，對(duì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)等帶來(lái)了更好的技術(shù)支持，產(chǎn)業(yè)升級(jí)和新產(chǎn)業(yè)誕生形成了一種推動(dòng)力量，讓大數(shù)據(jù)能夠針對(duì)可發(fā)現(xiàn)事物的程序進(jìn)行自動(dòng)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)人類用戶以計(jì)算機(jī)信息之間的協(xié)調(diào)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是未來(lái)戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一，當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)，以及潛在地自主操作系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù)中扮演著重要的角色。

目前，機(jī)器學(xué)習(xí)還缺少在各行各業(yè)大面積應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，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(jì)的蓬勃發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)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(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》分析：

在近年獲投的機(jī)器學(xué)習(xí)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(wù)、醫(yī)療等。其中，金融賽道與機(jī)器學(xué)習(xí)契合度高且需求強(qiáng)烈，90%以上的機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)都開(kāi)展了金融相關(guān)業(yè)務(wù)板塊，機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景主要在智能風(fēng)控、保險(xiǎn)核定、精準(zhǔn)營(yíng)銷等方面。

機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)(含電力)領(lǐng)域也有著充分的施展空間，科學(xué)的算法模型應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用集中于兩方面，一是藥物發(fā)現(xiàn)中通過(guò)算法提高靶點(diǎn)篩選、晶型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)的效率，二是以算法模型賦能基因測(cè)序，提升疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與輔助診療的準(zhǔn)確性。

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用廣泛，無(wú)論是在軍事領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域，都有機(jī)器學(xué)習(xí)算法施展的機(jī)會(huì)，機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)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(guò)濾方法。為了確保這些垃圾郵件過(guò)濾器能夠不斷更新，它們使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作主要有以下三個(gè)方面：面向任務(wù)，研究和分析改進(jìn)一組預(yù)定任務(wù)的執(zhí)行性能;面向認(rèn)知模型，研究人類學(xué)習(xí)過(guò)程并進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬;面向理論分析，從理論上探索各種可能的學(xué)習(xí)方法和獨(dú)立于應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)常被外界認(rèn)為是AI應(yīng)用中使用的公式或定理般的抽象基礎(chǔ)。機(jī)器學(xué)習(xí)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(chǔ)較好的領(lǐng)域，為企業(yè)提供智能風(fēng)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)、藥物發(fā)現(xiàn)、個(gè)性化推薦等多種服務(wù)。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)高效地獲取知識(shí)，已逐漸成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的主要推動(dòng)力。大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段"機(jī)器學(xué)習(xí)成為一種支持和服務(wù)技術(shù)。如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析，更高效地利用信息成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要方向。所以，機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)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(gè)重要源泉。

目前，人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)主要是靠大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，依靠大量的實(shí)踐總結(jié)出事物的規(guī)律，獲取直接知識(shí)。類比人類獲取知識(shí)的歷程來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)還處于發(fā)展的初級(jí)階段，相當(dāng)于人從大量的實(shí)踐活動(dòng)中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)提煉知識(shí)的階段，還未進(jìn)入從知識(shí)產(chǎn)生知識(shí)的階段。

深度學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、機(jī)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(yīng)用落地速度正在不斷加快，應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷增多，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，使得機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)值日益凸顯。在政策的推動(dòng)下，我國(guó)人工智能市場(chǎng)增速高于全球平均水平，未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭更為強(qiáng)勁。

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