機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)分析2023

• 郭夢(mèng) 2023年6月2日 來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng) 872 54
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從早期的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，到如今的5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能，在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)字技術(shù)的迭代和創(chuàng)新從未停止。尤其在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新寵，成為各行各業(yè)尋求突破的下一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是推動(dòng)不同行業(yè)重大創(chuàng)新的領(lǐng)域。

從早期的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，到如今的5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能，在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)字技術(shù)的迭代和創(chuàng)新從未停止。尤其在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新寵，成為各行各業(yè)尋求突破的下一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是推動(dòng)不同行業(yè)重大創(chuàng)新的領(lǐng)域。據(jù)預(yù)測(cè)，截止到 2023 年，人工智能市場(chǎng)總額將高達(dá) 5000 億美元，到 2030 年將達(dá)到 15971 億美元——這意味著，在不久的將來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)仍將繼續(xù)處于高需求狀態(tài)。

機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)分析2023

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)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(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)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。

機(jī)器學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)研究樣本數(shù)據(jù)尋找規(guī)律，并根據(jù)所得規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別等人工智能領(lǐng)域。

機(jī)器學(xué)習(xí)，就是讓機(jī)器從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，然后將規(guī)律應(yīng)用到未來(lái)中。其實(shí)人類(lèi)的行為也是通過(guò)學(xué)習(xí)和模仿得來(lái)的，所以我們就希望計(jì)算機(jī)和人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為一樣，從歷史數(shù)據(jù)和行為中學(xué)習(xí)和模仿，從而實(shí)現(xiàn)人工智能。

機(jī)器學(xué)習(xí)的主流算法包括以下幾種：決策樹(shù)、隨機(jī)森林、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫。

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(hù)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。

作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流算法之一，深度學(xué)習(xí)憑借其適應(yīng)性強(qiáng)、準(zhǔn)確率高等特點(diǎn)獲得市場(chǎng)高度關(guān)注，應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓寬，其在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用逐步加深，發(fā)展步伐顯著加快，深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展是推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)升級(jí)發(fā)展的重要因素。

在機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)中，基礎(chǔ)層核心芯片被英偉達(dá)、英特爾、IBM、谷歌、微軟、高通等海外傳統(tǒng)芯片大廠(chǎng)商掌控，云計(jì)算由谷歌、亞馬遜、阿里云等互聯(lián)網(wǎng)巨頭引領(lǐng)，大數(shù)據(jù)服務(wù)商數(shù)量多，分布零散，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈。

目前機(jī)器學(xué)習(xí)目前在互聯(lián)網(wǎng)、金融、IT服務(wù)行業(yè)滲透率較高，其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用滲透率能夠達(dá)到90%，其次是金融業(yè)，包括銀行、證券以及保險(xiǎn)在內(nèi)整體滲透率超過(guò)20%，但是制造等其他傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率仍低于10%。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)，是資本市場(chǎng)重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一。在資本力量推動(dòng)下，一批以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心驅(qū)動(dòng)的初創(chuàng)型公司進(jìn)入到市場(chǎng)中，逐漸成為市場(chǎng)中的有力競(jìng)爭(zhēng)者。資本投入可幫助初創(chuàng)型機(jī)器學(xué)習(xí)公司構(gòu)建技術(shù)團(tuán)隊(duì)、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)、研發(fā)應(yīng)用產(chǎn)品、拓展產(chǎn)品市場(chǎng)，逐步提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

隨著各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求量增多，對(duì)處理和分析數(shù)據(jù)的效率要求變高，一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)運(yùn)而生。機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要是指通過(guò)數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)方法求解最優(yōu)化問(wèn)題的步驟和過(guò)程。針對(duì)不同的數(shù)據(jù)和不同模型需求，選擇和使用適當(dāng)?shù)牡臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法可以更高效地解決一些實(shí)際問(wèn)題。

據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報(bào)告《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

機(jī)器學(xué)習(xí)不僅在基于知識(shí)的系統(tǒng)中得到應(yīng)用，而且在自然語(yǔ)言理解、非單調(diào)推理、機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別等許多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。一個(gè)系統(tǒng)是否具有學(xué)習(xí)能力已成為是否具有“智能”的一個(gè)標(biāo)志。

隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進(jìn)步，一些企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始投資機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，其重點(diǎn)在于允許計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下學(xué)習(xí)新事物。換句話(huà)說(shuō)，它分析現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)來(lái)得出改變應(yīng)用程序行為的結(jié)論。

據(jù)IDC最新發(fā)布的全球人工智能系統(tǒng)支出指南，預(yù)計(jì)到2023年人工智能系統(tǒng)的支出將達(dá)到979億美元，是2019年將花費(fèi)375億美元的2.5倍。對(duì)此，IDC的分析師認(rèn)為，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)已經(jīng)成為當(dāng)今大多數(shù)組織的首選，AI將成為未來(lái)十年改變整個(gè)行業(yè)的核心驅(qū)動(dòng)力。

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。

2023 年，機(jī)器學(xué)習(xí)仍將是一個(gè)充滿(mǎn)希望且快速發(fā)展的領(lǐng)域，許多有趣的創(chuàng)新都將紛紛呈現(xiàn)。在不久的將來(lái)，大型語(yǔ)言模型、多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)、Transformer、嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)以及無(wú)代碼和低代碼解決方案將是備受矚目的新興技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)研究報(bào)告旨在從國(guó)家經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手，分析機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)的政策走向和監(jiān)管體制的發(fā)展趨勢(shì)，挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的市場(chǎng)潛力，基于重點(diǎn)細(xì)分市場(chǎng)領(lǐng)域的深度研究，提供對(duì)產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)業(yè)盈利水平等多個(gè)角度市場(chǎng)變化的生動(dòng)描繪，清晰發(fā)展方向。

欲了解更多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)及未來(lái)行業(yè)投資前景，可以點(diǎn)擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報(bào)告《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》。

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  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

  機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)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(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技...

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