機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析報(bào)告2024年-2026年

2024年-2026年機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析報(bào)告匯報(bào)人：王妙睿2024-08-01機(jī)器學(xué)習(xí)定義產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展歷程政治環(huán)境商業(yè)模式政治環(huán)境目錄經(jīng)濟(jì)環(huán)境社會(huì)環(huán)境技術(shù)環(huán)境發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素行業(yè)壁壘行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)現(xiàn)狀目錄行業(yè)痛點(diǎn)問(wèn)題及解決方案行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)前景機(jī)遇與挑戰(zhàn)競(jìng)爭(zhēng)格局行業(yè)定義01什么是機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)指專門研究計(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)或技能的學(xué)科，使計(jì)算機(jī)重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)并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。(1)按學(xué)習(xí)模式的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí):(2)按算法網(wǎng)絡(luò)深度的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)可分為淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí):定義產(chǎn)業(yè)鏈02GPU、FPGA、ASIC、IaaS、PaaS、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、人工智能應(yīng)用公司上游機(jī)器學(xué)習(xí)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)中游金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售下游產(chǎn)業(yè)鏈010203發(fā)展歷程031949至1968年，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論和模型開(kāi)始出現(xiàn)，行業(yè)進(jìn)入萌芽期。1949年，DonaldHebb提出赫布學(xué)習(xí)理論，解釋了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性，為機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)。1952年，IBM的ArthurSamuel設(shè)計(jì)出一款具有學(xué)習(xí)能力的西洋跳棋程序，該程序可通過(guò)觀察棋子的位置變化來(lái)構(gòu)建新模型，逐步改善下棋技巧。ArthurSamuel將機(jī)器學(xué)習(xí)定義為可提供計(jì)算機(jī)能力而無(wú)需顯式編程的研究領(lǐng)域。1957年，Rosenblatt提出感知器模型，其可在簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)中表現(xiàn)出智能系統(tǒng)的基本屬性。1960年，Widrow將Delta學(xué)習(xí)規(guī)則應(yīng)用于感知器模型中，進(jìn)一步提高線性分類器的精確度。發(fā)展歷程萌芽期（1949-1968年）瓶頸期（1969-1979年）恢復(fù)期（1980-1989年）突破期（1990-2005年）1969至1979年，機(jī)器學(xué)習(xí)在理論研究方面遇到瓶頸，發(fā)展步伐趨于滯緩。1969年，Minsky提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或問(wèn)題，揭露感知器模型無(wú)法處理線性不可分問(wèn)題的缺陷，機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始面臨理論研究困境。Winston于1970年提出結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，推動(dòng)基于邏輯表示的符號(hào)主義學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，但該系統(tǒng)只能學(xué)習(xí)單一概念，未能突破機(jī)器學(xué)習(xí)的理論研究瓶頸。1980至1989年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的理論研究從單一概念學(xué)習(xí)逐漸拓展至多個(gè)概念學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐應(yīng)用逐漸增多，行業(yè)進(jìn)入恢復(fù)期。1980年，首屆機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)于美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)召開(kāi)，機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)注度顯著提升。1981年，Werbos在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法中提出多層感知器模型，機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究步伐逐步加快。1986年，Quinlan提出ID3算法，該算法為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流算法分支之一，其規(guī)則簡(jiǎn)單，理論框架清晰，應(yīng)用場(chǎng)景不斷增多。1990至2005年，機(jī)器學(xué)習(xí)在算法模型方面實(shí)現(xiàn)突破，Boosting算法、支持向量機(jī)模型的提出有力推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)一步發(fā)展。Schapire于1990年率先構(gòu)造出多項(xiàng)式級(jí)的Boosting算法，F(xiàn)reund于1991年提出更高效的Boosting算法，Boosting算法的提出和發(fā)展顯著提高弱分類器的準(zhǔn)確度。1995年，F(xiàn)reund和Schapire在改進(jìn)Boosting算法的過(guò)程中提出AdaBoost算法，AdaBoost算法無(wú)需弱學(xué)習(xí)器的先驗(yàn)知識(shí)，更易于解決實(shí)際問(wèn)題。1995年，Vapnik和Cortes提出支持向量機(jī)算法模型，該算法模型具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)以及出色的實(shí)證結(jié)果，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重大突破。04政治環(huán)境FROMBAIDUWENKUCHAPTER描述:《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》:提出要建設(shè)支撐超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的新型計(jì)算集群，構(gòu)建包括語(yǔ)音、圖像、視頻、地圖等數(shù)據(jù)的海量訓(xùn)練資源庫(kù)，加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)資源和公共服務(wù)等創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè):《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》:提出要支持自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)創(chuàng)新，提升數(shù)據(jù)分析處理能力、知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力和輔助決策能力。工信部、發(fā)改委、財(cái)政部:《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016－2020年）》:提出要重點(diǎn)開(kāi)展人工智能、機(jī)器人深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)前沿技術(shù)研究，突破機(jī)器人通用控制軟件平臺(tái)、人機(jī)共存、安全控制、高集成一體化關(guān)節(jié)、靈巧手等核心技術(shù)。政治環(huán)境1政治環(huán)境《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》:提出要建設(shè)支撐超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的新型計(jì)算集群，構(gòu)建包括語(yǔ)音、圖像、視頻、地圖等數(shù)據(jù)的海量訓(xùn)練資源庫(kù)，加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)資源和公共服務(wù)等創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》:提出要支持自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)創(chuàng)新，提升數(shù)據(jù)分析處理能力、知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力和輔助決策能力。工信部、發(fā)改委、財(cái)政部政治環(huán)境《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》提出要建設(shè)滿足深度學(xué)習(xí)等智能計(jì)算需求的新型計(jì)算集群共享平臺(tái)、云端智能分析處理服務(wù)平臺(tái)、算法與技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)、智能系統(tǒng)安全公共服務(wù)平臺(tái)、多種生物特征識(shí)別的基礎(chǔ)身份認(rèn)證平臺(tái)等基礎(chǔ)資源服務(wù)平臺(tái)?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》提出要重點(diǎn)突破自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)等理論方法，實(shí)現(xiàn)具備高可解釋性、強(qiáng)泛化能力的人工智能，要突破量子加速機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立高性能計(jì)算與量子算法混合模型，形成高效精確自主的量子人工智能系統(tǒng)架構(gòu)《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出要著力提升數(shù)據(jù)分析算法與工業(yè)知識(shí)、機(jī)理、經(jīng)驗(yàn)的集成創(chuàng)新水平，形成一批面向不同工業(yè)場(chǎng)景的工業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件與系統(tǒng)以及具有深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的工業(yè)智能軟件和解決方案?！缎乱淮斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案》神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片領(lǐng)域的揭榜任務(wù)為:研發(fā)面向機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練應(yīng)用的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、面向終端應(yīng)用發(fā)展適用于機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，研發(fā)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片配套的編譯器、驅(qū)動(dòng)軟件、開(kāi)發(fā)環(huán)境等產(chǎn)業(yè)化支撐工具。05商業(yè)模式FROMBAIDUWENKUCHAPTER06經(jīng)濟(jì)環(huán)境FROMBAIDUWENKUCHAPTER我國(guó)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，幾度趕超世界各國(guó)，一躍而上，成為GDP總量?jī)H次于美國(guó)的唯一一個(gè)發(fā)展中國(guó)家。我國(guó)經(jīng)濟(jì)趕超我國(guó)人口基數(shù)大，改革開(kāi)放后人才競(jìng)爭(zhēng)激烈，大學(xué)生就業(yè)情況一直困擾著我國(guó)發(fā)展過(guò)程中。就業(yè)問(wèn)題挑戰(zhàn)促進(jìn)社會(huì)就業(yè)公平問(wèn)題需持續(xù)關(guān)注并及時(shí)解決，個(gè)人需提前做好職業(yè)規(guī)劃與人生規(guī)劃重中之重。公平就業(yè)關(guān)注經(jīng)濟(jì)環(huán)境07社會(huì)環(huán)境FROMBAIDUWENKUCHAPTER總體發(fā)展穩(wěn)中向好我國(guó)總體發(fā)展穩(wěn)中向好，宏觀環(huán)境穩(wěn)定繁榮，對(duì)于青年人來(lái)說(shuō)，也是機(jī)遇無(wú)限的時(shí)代。關(guān)注就業(yè)公平與提前規(guī)劃促進(jìn)社會(huì)就業(yè)公平問(wèn)題需持續(xù)關(guān)注并及時(shí)解決，對(duì)于個(gè)人來(lái)說(shuō)提前做好職業(yè)規(guī)劃、人生規(guī)劃也是人生發(fā)展的重中之重。就業(yè)問(wèn)題與人才競(jìng)爭(zhēng)我國(guó)人口基數(shù)大，就業(yè)問(wèn)題一直是發(fā)展過(guò)程中面臨的挑戰(zhàn)，人才競(jìng)爭(zhēng)激烈，大學(xué)生畢業(yè)后就業(yè)情況、失業(yè)人士困擾國(guó)家發(fā)展。政治體系與法治化進(jìn)程自改革開(kāi)放以來(lái)，政治體系日趨完善，法治化進(jìn)程也逐步趨近完美，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系也在不斷蓬勃發(fā)展。中國(guó)當(dāng)前的環(huán)境下描述了當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的日新月異，包括人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等前沿技術(shù)的涌現(xiàn)。技術(shù)環(huán)境需求增長(zhǎng)、消費(fèi)升級(jí)、技術(shù)創(chuàng)新等是行業(yè)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)因素，推動(dòng)了行業(yè)的進(jìn)步。發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素行業(yè)壁壘包括資金、技術(shù)、人才、品牌、渠道等方面的優(yōu)勢(shì)，提高了新進(jìn)入者的難度。行業(yè)壁壘我國(guó)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展08技術(shù)環(huán)境FROMBAIDUWENKUCHAPTER技術(shù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)環(huán)境的發(fā)展為行業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)遇，是行業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。創(chuàng)新動(dòng)力技術(shù)環(huán)境的不斷創(chuàng)新和進(jìn)步，為行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了有力支持。人才需求技術(shù)環(huán)境的發(fā)展促進(jìn)了人才的需求和流動(dòng)，為行業(yè)的人才隊(duì)伍建設(shè)提供了機(jī)遇。團(tuán)隊(duì)建設(shè)技術(shù)環(huán)境的發(fā)展要求企業(yè)加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，提高員工的技能和素質(zhì)，以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)需求。合作與交流技術(shù)環(huán)境的發(fā)展促進(jìn)了企業(yè)間的合作與交流，推動(dòng)了行業(yè)的整體發(fā)展。技術(shù)環(huán)境010203040509發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素FROMBAIDUWENKUCHAPTER發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素明確的政策指引是中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)因素，中國(guó)政府發(fā)布的多部重要產(chǎn)業(yè)規(guī)劃均對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)提出相關(guān)發(fā)展要求及指引，有力推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。政策驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)在機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈中起著承上啟下的關(guān)鍵作用，為機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展提供有力支持。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)集開(kāi)發(fā)、調(diào)試、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)、部署于一體,讓開(kāi)發(fā)者專注于模型和算法調(diào)優(yōu)，而無(wú)須關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)底層工程的繁瑣細(xì)節(jié)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)在整合機(jī)器學(xué)習(xí)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開(kāi)源框架、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)等要素和資源的基礎(chǔ)上，利用可視化交互設(shè)計(jì)快速構(gòu)建并部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)一步簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建，顯著加快機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用的落地速度。微軟、騰訊、阿里巴巴等科技巨頭均推出了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)，這些科技巨頭的產(chǎn)品布局涵蓋互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域，其機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)的功能聯(lián)動(dòng)性優(yōu)勢(shì)尤為突出。以阿里巴巴為例，阿里巴巴旗下的阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)可將機(jī)器學(xué)習(xí)模型配合阿里云的云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等產(chǎn)品組件進(jìn)行使用，產(chǎn)品之間的配合使用帶來(lái)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)的功能因此更具連貫性。微軟的Azure機(jī)器學(xué)習(xí)工作臺(tái)、騰訊的DI-X機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)PAI等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)憑借其功能聯(lián)動(dòng)性優(yōu)勢(shì)迅速發(fā)展，用戶體驗(yàn)逐漸提升，用戶規(guī)模不斷擴(kuò)大，有力推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)為行業(yè)發(fā)展提供有力支持作為機(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。深度學(xué)習(xí)通過(guò)加深在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)一步滲透至金融、安防、智能駕駛等垂直應(yīng)用領(lǐng)域，應(yīng)用推廣速度提升明顯，助力機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)升級(jí)發(fā)展。深度學(xué)習(xí)發(fā)展迅速機(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。2012年至2019年7月，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一級(jí)市場(chǎng)投資事件共有164起，總投資額達(dá)208億元人民幣。隨著資本市場(chǎng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的重視程度逐漸提升，多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目落地并迅速發(fā)展，充足的投資資金成為初創(chuàng)型機(jī)器學(xué)習(xí)公司進(jìn)一步發(fā)展的重要力量。資本投入推動(dòng)行業(yè)發(fā)展10行業(yè)壁壘FROMBAIDUWENKUCHAPTER11行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)FROMBAIDUWENKUCHAPTER12行業(yè)現(xiàn)狀FROMBAIDUWENKUCHAPTER市場(chǎng)情況描述行業(yè)現(xiàn)狀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)。初步估計(jì)2022年我國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品服務(wù)的市場(chǎng)規(guī)模為3000億元。行業(yè)現(xiàn)狀01市場(chǎng)份額變化2006年以來(lái)，深度學(xué)習(xí)的推廣應(yīng)用速度逐步加快，應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓寬，其逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流算法。在深度學(xué)習(xí)的帶動(dòng)發(fā)展下，機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能應(yīng)用市場(chǎng)中的應(yīng)用占比從2014年的6%上升至2018年的12%。人工智能市場(chǎng)規(guī)模從2014年77億元增長(zhǎng)至2018年的330億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)45%，在人工智能商業(yè)化應(yīng)用步伐逐步加快以及機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用占比不斷提高的發(fā)展背景下，機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展進(jìn)一步加快。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、能源等多個(gè)垂直領(lǐng)域，2014至2018年，各垂直領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用項(xiàng)目平均市場(chǎng)價(jià)格處于500萬(wàn)元至580萬(wàn)元區(qū)間內(nèi)，根據(jù)各垂直領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目平均市場(chǎng)價(jià)格以及項(xiàng)目數(shù)量進(jìn)行計(jì)算，中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模從2014年的7億元增長(zhǎng)至2018年的55億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)57%。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷改進(jìn)，其在各垂直領(lǐng)域的應(yīng)用將進(jìn)一步加深，各垂直領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用項(xiàng)目數(shù)量將不斷增多，至2023年，機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)337億元，2019至2023年年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)43%。行業(yè)現(xiàn)狀02市場(chǎng)情況機(jī)器學(xué)習(xí)的核心價(jià)值是通過(guò)特定算法分析已知數(shù)據(jù)，識(shí)別隱藏在數(shù)據(jù)中的可能性，并基于此獨(dú)立或輔助使用者進(jìn)行預(yù)測(cè)與決策。機(jī)器學(xué)習(xí)體現(xiàn)價(jià)值的前提是存在大量可供分析的數(shù)據(jù)，具體到企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，就是要求企業(yè)能夠提供連續(xù)準(zhǔn)確的硏發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、設(shè)備運(yùn)行、營(yíng)銷獲客等各方面業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以此訓(xùn)練、修正、完善算法模型，再利用模型挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。可以說(shuō)，行業(yè)或區(qū)域的數(shù)字化程度決定著機(jī)器學(xué)習(xí)能夠在其中發(fā)揮多大作用。2016-2019年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，占GDP的比重也逐年增加，2019年我國(guó)數(shù)字機(jī)構(gòu)及規(guī)模達(dá)到2億元，占GDP比重達(dá)到32%。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。行業(yè)現(xiàn)狀金融賽道受到投資高度喜愛(ài)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。01未來(lái)五年年復(fù)合增長(zhǎng)率有望高達(dá)20%未來(lái)我國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)的核心產(chǎn)品將以26%的復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，2025年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到505億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模也將增長(zhǎng)到3238億元。0213行業(yè)痛點(diǎn)FROMBAIDUWENKUCHAPTER訓(xùn)練數(shù)據(jù)問(wèn)題突出機(jī)器學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量、代表性與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能緊密相連。現(xiàn)階段，機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建常因訓(xùn)練數(shù)據(jù)數(shù)量不足，質(zhì)量不佳，代表性不高而出現(xiàn)過(guò)擬合、欠擬合、泛化能力減弱、準(zhǔn)確度不足等狀況，是制約機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展的重要因素。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的代表性亦是影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的重要因素，訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏代表性對(duì)模型準(zhǔn)確度產(chǎn)生明顯負(fù)面影響。以人臉識(shí)別為例，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型缺乏具有代表性、典型性的人臉特征數(shù)據(jù)時(shí)（如高鼻梁、沒(méi)有眉毛等），模型會(huì)出現(xiàn)樣本偏差，導(dǎo)致人臉識(shí)別準(zhǔn)確度大幅下降。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可解釋性差可解釋性指合理地說(shuō)明事物變化的原因、事物之間的聯(lián)系、事物發(fā)展的規(guī)律等，機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性差，通常只輸出結(jié)果，而難以闡釋推理和運(yùn)算過(guò)程。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可解釋性差不利于行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法類型中，深度學(xué)習(xí)的可解釋問(wèn)題最為突出。深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)元、隱含層數(shù)量眾多，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)應(yīng)的特征并非人工設(shè)計(jì)，而是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過(guò)程中其本身選擇所得。人不能了解深度學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容以及參數(shù)含義，亦無(wú)法解釋模型的運(yùn)作機(jī)制，難以對(duì)深度學(xué)習(xí)模型提出具有針對(duì)性的優(yōu)化方案。復(fù)雜性和質(zhì)量之間的權(quán)衡建立健壯的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要大量的計(jì)算資源來(lái)處理特征和標(biāo)簽。編碼復(fù)雜的模型需要數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件工程師付出巨大的努力。復(fù)雜的模型可能需要大量的計(jì)算能力才能執(zhí)行，并且可能需要更長(zhǎng)的時(shí)間才能得出可用的結(jié)果。這代表了企業(yè)的權(quán)衡。他們可以選擇較快的響應(yīng)，但結(jié)果可能不太準(zhǔn)確。或者他們可以接受較慢的響應(yīng)，但可以從模型中獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。但是，這些妥協(xié)并非全是壞消息。是否要以更快的響應(yīng)獲得更高的成本和更準(zhǔn)確的模型的決定取決于用例。030201行業(yè)痛點(diǎn)14問(wèn)題及解決方案FROMBAIDUWENKUCHAPTER15行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)前景FROMBAIDUWENKUCHAPTER發(fā)展趨勢(shì)前景描述人工智能將會(huì)更緊密地與實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)合，改善民生:從技術(shù)本身來(lái)看，人工智能自身并不能脫離產(chǎn)業(yè)單獨(dú)發(fā)展，必須與實(shí)體企業(yè)相結(jié)合，才能發(fā)揮出更大作用。加快實(shí)體經(jīng)濟(jì)與人工智能技術(shù)的深度融合，創(chuàng)造新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)，改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、推進(jìn)智能產(chǎn)業(yè)將成為具有極強(qiáng)吸引力的發(fā)展方向，人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合不僅是新舊經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換的核心，更將為保障以及改善民生提供更多更好的路徑。發(fā)展深度強(qiáng)化學(xué)習(xí):深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL，DeepReinforcementLearning）由深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合而成，其同時(shí)具有深度學(xué)習(xí)的感知能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)具有靈活度高、擴(kuò)展性強(qiáng)、所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少等特點(diǎn)，其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)展，推廣速度逐漸加快，發(fā)展深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的一大發(fā)展趨勢(shì)。發(fā)展生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò):生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一種由兩個(gè)相互博弈的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別為生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)，生成網(wǎng)絡(luò)通過(guò)捕捉真實(shí)數(shù)據(jù)樣本的潛在分布生成新數(shù)據(jù)樣本，判別網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成的樣本數(shù)據(jù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步拓展了深度學(xué)習(xí)，使其能處理更大范圍的無(wú)監(jiān)督任務(wù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗訓(xùn)練機(jī)制優(yōu)勢(shì)逐漸突出，其應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，發(fā)展生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的重要發(fā)展趨勢(shì)。發(fā)展膠囊網(wǎng)絡(luò):膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsNets）是一種新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其以膠囊單元為神經(jīng)元載體，膠囊輸出的高維向量可顯示實(shí)體的各種屬性信息。膠囊網(wǎng)絡(luò)是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，可克服卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物體大幅度旋轉(zhuǎn)后識(shí)別能力不足、對(duì)物體之間的空間辨識(shí)度差等問(wèn)題。膠囊網(wǎng)絡(luò)所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少，能靈活應(yīng)對(duì)存在重疊對(duì)象的擁擠場(chǎng)景，在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用發(fā)展前景，具有多年機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)研究經(jīng)驗(yàn)的專家表示，發(fā)展膠囊網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的重要發(fā)展趨勢(shì)。在膠囊網(wǎng)絡(luò)中，膠囊單元可將輸入對(duì)象的位置、旋轉(zhuǎn)、大小等詳細(xì)屬性信息保留于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，膠囊網(wǎng)絡(luò)因而能將學(xué)習(xí)到的規(guī)律推廣到新場(chǎng)景中，在同一對(duì)象發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等情況下仍能保持較高識(shí)別率，其無(wú)需通過(guò)龐大訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)如何在多種變化情況下有效識(shí)別目標(biāo)對(duì)象。相較于膠囊網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大，在物體大幅度旋轉(zhuǎn)、縮放、顛倒、傾斜后識(shí)別能力顯著下降，在圖像識(shí)別方面的缺陷逐漸突出。膠囊網(wǎng)絡(luò)可克服卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種缺陷，在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景?，F(xiàn)階段，膠囊網(wǎng)絡(luò)仍處于初步發(fā)展階段，伴隨著訓(xùn)練算法不斷改善，膠囊網(wǎng)絡(luò)性能將進(jìn)一步提高，其在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用將逐步深化。行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)前景人工智能將會(huì)更緊密地與實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)合，改善民生從技術(shù)本身來(lái)看，人工智能自身并不能脫離產(chǎn)業(yè)單獨(dú)發(fā)展，必須與實(shí)體企業(yè)相結(jié)合，才能發(fā)揮出更大作用。加快實(shí)體經(jīng)濟(jì)與人工智能技術(shù)的深度融合，創(chuàng)造新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)，改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、推進(jìn)智能產(chǎn)業(yè)將成為具有極強(qiáng)吸引力的發(fā)展方向，人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合不僅是新舊經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換的核心，更將為保障以及改善民生提供更多更好的路徑。行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)前景01020304發(fā)展深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL，DeepReinforcementLearning）由深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合而成，其同時(shí)具有深度學(xué)習(xí)的感知能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)具有靈活度高、擴(kuò)展性強(qiáng)、所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少等特點(diǎn)，其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)展，推廣速度逐漸加快，發(fā)展深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的一大發(fā)展趨勢(shì)。發(fā)展生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一種由兩個(gè)相互博弈的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別為生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)，生成網(wǎng)絡(luò)通過(guò)捕捉真實(shí)數(shù)據(jù)樣本的潛在分布生成新數(shù)據(jù)樣本，判別網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成的樣本數(shù)據(jù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步拓展了深度學(xué)習(xí)，使其能處理更大范圍的無(wú)監(jiān)督任務(wù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗訓(xùn)練機(jī)制優(yōu)勢(shì)逐漸突出，其應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，發(fā)展生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的重要發(fā)展趨勢(shì)。發(fā)展膠囊網(wǎng)絡(luò)膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsNets）是一種新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其以膠囊單元為神經(jīng)元載體，膠囊輸出的高維向量可顯示實(shí)體的各種屬性信息。膠囊網(wǎng)絡(luò)是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，可克服卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物體大幅度旋轉(zhuǎn)后識(shí)別能力不足、對(duì)物體之間的空間辨識(shí)度差等問(wèn)題。膠囊網(wǎng)絡(luò)所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少，能靈活應(yīng)對(duì)存在重疊對(duì)象的擁擠場(chǎng)景，在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用發(fā)展前景，具有多年機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)研究經(jīng)驗(yàn)的專家表示，發(fā)展膠囊網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的重要發(fā)展趨勢(shì)。在膠囊網(wǎng)絡(luò)中，膠囊單元可將輸入對(duì)象的位置、旋轉(zhuǎn)、大小等詳細(xì)屬性信息保留于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，膠囊網(wǎng)絡(luò)因而能將學(xué)習(xí)到的規(guī)律推廣到新場(chǎng)景中，在同一對(duì)象發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等情況下仍能保持較高識(shí)別率，其無(wú)需通過(guò)龐大訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)如何在多種變化情況下有效識(shí)別目標(biāo)對(duì)象。相較于膠囊網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大，在物體大幅度旋轉(zhuǎn)、縮放、顛倒、傾斜后識(shí)別能力顯著下降，在圖像識(shí)別方面的缺陷逐漸突出。膠囊網(wǎng)絡(luò)可克服卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種缺陷，在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景?，F(xiàn)階段，膠囊網(wǎng)絡(luò)仍處于初步發(fā)展階段，伴隨著訓(xùn)練算法不斷改善，膠囊網(wǎng)絡(luò)性能將進(jìn)一步提高，其在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用將逐步深化。16機(jī)遇與挑戰(zhàn)FROMBAIDUWENKUCHAPTER17競(jìng)爭(zhēng)格局FROMBAIDUWENKUCHAPTER競(jìng)爭(zhēng)格局在機(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。技術(shù)層機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開(kāi)源框架以谷歌的TensorFlow、亞馬遜的MXNet、Facebook的Pytorch、Theano、Caffe、Keras等為主，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)主流產(chǎn)品包括亞馬遜的AmazonMachineLearning、微軟的Azure機(jī)器學(xué)習(xí)工作臺(tái)、騰訊的DI-X機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)PAI等。應(yīng)用層以初創(chuàng)型廠商居多，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)最為激烈，典型代表廠商包括商湯科技、依圖科技、云從科技、第四范式、寒武紀(jì)、深鑒科技等。競(jìng)爭(zhēng)格局在機(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