機器學習行業(yè)發(fā)展報告2024-2025

匯報人：郭瑋婷2024-08-012024-2025機器學習行業(yè)發(fā)展報告contents目錄定義或者分類特點產業(yè)鏈發(fā)展歷程政治環(huán)境商業(yè)模式政治環(huán)境contents目錄經濟環(huán)境社會環(huán)境技術環(huán)境發(fā)展驅動因素行業(yè)壁壘行業(yè)風險行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)痛點問題及解決方案行業(yè)發(fā)展趨勢前景機遇與挑戰(zhàn)競爭格局代表性企業(yè)01機器學習定義定義機器學習指專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為以獲取新的知識或技能的學科，使計算機重新組織已有的知識結構并不斷改善自身的性能。機器學習以數(shù)據(jù)為基礎，通過研究樣本數(shù)據(jù)尋找規(guī)律，并根據(jù)所得規(guī)律對未來數(shù)據(jù)進行預測。機器學習是人工智能的核心，廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別等人工智能領域。(1)按學習模式的不同，機器學習可分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習:(2)按算法網(wǎng)絡深度的不同，機器學習可分為淺層學習和深度學習:機器學習定義02產業(yè)鏈GPU、FPGA、ASIC、IaaS、PaaS、學術機構、人工智能應用公司上游中游產業(yè)鏈010203機器學習產業(yè)鏈包括上游的人工智能芯片供應商、云計算平臺服務商、大數(shù)據(jù)服務商，中游的機器學習技術服務商以及下游的機器學習應用服務商。機器學習產業(yè)鏈上游為支持基礎層，上游的人工智能芯片供應商主要負責提供GPU、ASIC、FPGA等人工智能專用芯片，大數(shù)據(jù)服務商提供的服務包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)交易等，云計算平臺服務商提供的服務包括IaaS、PaaS、SaaS等。產業(yè)鏈中游為技術層，中游的機器學習技術服務商為下游的機器學習應用服務商提供機器學習基礎開源框架、機器學習技術開放平臺等機器學習技術服務。產業(yè)鏈下游為應用層，下游的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，機器學習的垂直應用領域包括金融、教育、醫(yī)療、零售、工業(yè)等。GPU、FPGA、ASIC、IaaS、PaaS、學術機構、人工智能應用公司機器學習框架、機器學習技術開放平臺金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售機器學習框架、機器學習技術開放平臺金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售下游行業(yè)產業(yè)鏈產業(yè)鏈上游概述人工智能芯片是機器學習產業(yè)鏈的核心底層硬件，為機器學習應用提供算力基礎。按技術架構的不同，人工智能芯片可分為GPU、ASIC、FPGA。GPU具有軟件生態(tài)齊全、并行計算能力強的特點，是現(xiàn)階段深度學習訓練的首選芯片。GPU是一種具有大規(guī)模并行計算架構，專為同時處理多重任務而設計的芯片，其發(fā)展時間長，產品成熟，支持CUDA統(tǒng)一架構、OpenCL架構等編程環(huán)境，編程語言成熟易用，便于開發(fā)者開發(fā)應用。此外，GPU的峰值計算能力強，處理速度可達CPU的10至100倍，適用于并行計算大規(guī)模數(shù)據(jù)，可顯著加快深度學習計算速度。ASIC是全定制化的人工智能芯片，具有體積小、功耗低、通信效率高、計算速度快等特點。ASIC是為符合特定用戶需求而定制的專用人工智能芯片，其計算能力和通信效率均可通過算法進行定制，專用化、定制化的設計將數(shù)據(jù)傳輸時間和數(shù)據(jù)等待時間壓制到最低，顯著提升芯片性能與運行速率。ASIC的主要類型包括TPU、BPU和NPU，其中，TPU為谷歌于2016年研發(fā)的專用于機器學習的ASIC芯片。FPGA可靈活編譯，處理效率高，適用于深度學習預測。FPGA指現(xiàn)場可編程門陣列，是在可編程器件的基礎上進一步發(fā)展的半定制電路，其處理重復計算指令能力強，相比GPU,“CPU+FPGA”混合異構的功耗更低，運用于深度學習預測的效率更高，性能優(yōu)勢更突出。現(xiàn)階段，人工智能芯片市場由海外廠商主導，中國廠商的發(fā)展步伐逐步加快，但和海外頭部廠商相比仍有明顯差距。海外頭部廠商包括英偉達、英特爾、IBM、谷歌、微軟、高通等，英偉達于2018年推出新一代GPU產品NVIDIATeslaV100，英特爾通過收購Altera、Nervana、eASIC、NetSpeedSystems等芯片組廠商布局人工智能芯片產品線，谷歌于2018年發(fā)布其第三代人工智能專用處理器TPU0，蘋果于2018年發(fā)布的新款iphone手機均搭載了A12仿生芯片，IBM的人工智能團隊于2018年利用大規(guī)模模擬存儲器陣列訓練深度神經網(wǎng)絡，達到與GPU相當?shù)木?。中國人工智能芯片廠商著重布局邊緣端芯片產品，針對安防、自動駕駛、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)等領域的終端設備開發(fā)專用的人工智能芯片，代表廠商包括中星微、華為海思、瑞芯微、寒武紀、地平線、深鑒科技、云之聲、曠視科技等，中國人工智能芯片市場以初創(chuàng)型廠商居多。大數(shù)據(jù)服務商提供的服務包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)交易等，其類型包括學術機構、數(shù)據(jù)外包服務公司、人工智能應用服務公司。學術機構通過自行采集、標注大量數(shù)據(jù)來建立學術研究數(shù)據(jù)庫，以用于算法的創(chuàng)新性驗證、學術競賽等，該類數(shù)據(jù)庫迭代速度慢，商業(yè)應用場景有限，典型代表有ImageNet。數(shù)據(jù)外包服務公司是最常見的大數(shù)據(jù)服務商類型，其業(yè)務類型包括出售現(xiàn)成數(shù)據(jù)訓練集的使用授權以及根據(jù)用戶特定需求提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)轉寫等服務。人工智能應用服務公司同是大數(shù)據(jù)服務的需求方和供給方，除購買數(shù)據(jù)外包服務公司的相關服務外，人工智能應用服務公司還通過自建數(shù)據(jù)服務團隊來構建自用數(shù)據(jù)庫，部分人工智能應用服務公司將自建數(shù)據(jù)庫包裝成產品出售，大數(shù)據(jù)服務成為其業(yè)務板塊之一。行業(yè)產業(yè)鏈產業(yè)鏈中游概述中游的機器學習技術服務商是機器學習產業(yè)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。機器學習基礎開源框架是構建機器學習模型的重要根基，市場中的機器學習基礎開源框架產品繁多，市場競爭激烈，谷歌、亞馬遜、Facebook等互聯(lián)網(wǎng)巨頭在機器學習基礎開源框架領域具有領先優(yōu)勢。谷歌于2016年推出機器學習系統(tǒng)開源工具TensorFlow，適用于智能手機、大型數(shù)據(jù)中心服務器等各類硬件設備，市場關注度不斷提升。MXNet是亞馬遜的機器學習基礎開源框架產品，其適用于Python，R，Julia，Scala，Javascript等語言，可在多個CPU、GPU設備上進行分布式訓練，運算效率優(yōu)勢突出。Facebook于2018年推出機器學習基礎開源框架產品Pytorch，該產品通用性強，語言簡單，用戶數(shù)量逐漸增多。其他機器學習基礎開源框架典型代表產品有Theano、Caffe、Keras等。機器學習技術開放平臺為開發(fā)者提供基于機器學習的應用開發(fā)環(huán)境，可簡化開發(fā)者對算法的接口調用、可視化、參數(shù)調優(yōu)等自動化任務的管理。典型的機器學習技術開放平臺包括亞馬遜的AmazonMachineLearning、微軟的Azure機器學習工作臺、騰訊的DI-X機器學習平臺、阿里云機器學習PAI等。行業(yè)產業(yè)鏈產業(yè)鏈下游概述下游的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(yī)療、工業(yè)、零售等垂直領域。在金融領域，機器學習可滿足金融機構在數(shù)據(jù)處理安全性、速度、精確度等方面的高要求，其在信用評分、投資組合管理、金融產品推薦、客戶關系管理、金融欺詐檢測等場景具有高適用性。金融領域的機器學習應用服務商有商湯科技、依圖科技、云從科技、竹間智能、京東金融等。在教育領域，應用機器學習的產品包括語音測評產品、智能批改產品、分級閱讀產品等。語音測評產品通過機器學習提高口語測評、統(tǒng)計評分效率，智能批改產品通過機器學習大幅提升批改準確率，分級閱讀產品通過機器學習為不同年齡段學生匹配合適讀物。教育領域的機器學習應用服務商有科大訊飛、馳聲科技、流利說、測評學、一起作業(yè)、高木學習等。在醫(yī)療領域，機器學習在疾病監(jiān)測、藥物發(fā)明、輔助診療等方面具有高適用性，可顯著提高疾病監(jiān)測效率，縮短藥物發(fā)明時間，提高診療精確度。醫(yī)療領域的機器學習應用服務商有碳云智能、騰訊覓影、天智航、萬里云、匯醫(yī)慧影等。在工業(yè)領域，機器學習可顯著提升工業(yè)生產中的設備維護、產品質檢、能源管理、物流運輸?shù)拳h(huán)節(jié)的效率，其在工業(yè)領域的滲透率不斷提高。工業(yè)領域的機器學習應用服務商有高視科技、庫柏特、Uptake等。03發(fā)展歷程萌芽期（1949-1968年）發(fā)展歷程1990至2005年，機器學習在算法模型方面實現(xiàn)突破，Boosting算法、支持向量機模型的提出有力推動機器學習進一步發(fā)展。Schapire于1990年率先構造出多項式級的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確度。1995年，F(xiàn)reund和Schapire在改進Boosting算法的過程中提出AdaBoost算法，AdaBoost算法無需弱學習器的先驗知識，更易于解決實際問題。1995年，Vapnik和Cortes提出支持向量機算法模型，該算法模型具有堅實的理論基礎以及出色的實證結果，是機器學習領域的重大突破。1980至1989年，神經網(wǎng)絡領域的理論研究從單一概念學習逐漸拓展至多個概念學習，機器學習的實踐應用逐漸增多，行業(yè)進入恢復期。1980年，首屆機器學習國際研討會于美國卡內基梅隆大學召開，機器學習的關注度顯著提升。1981年，Werbos在神經網(wǎng)絡反向傳播算法中提出多層感知器模型，機器學習理論研究步伐逐步加快。1986年，Quinlan提出ID3算法，該算法為機器學習領域的主流算法分支之一，其規(guī)則簡單，理論框架清晰，應用場景不斷增多。1969至1979年，機器學習在理論研究方面遇到瓶頸，發(fā)展步伐趨于滯緩。1969年，Minsky提出神經網(wǎng)絡異或問題，揭露感知器模型無法處理線性不可分問題的缺陷，機器學習開始面臨理論研究困境。Winston于1970年提出結構學習系統(tǒng)，推動基于邏輯表示的符號主義學習技術進一步發(fā)展，但該系統(tǒng)只能學習單一概念，未能突破機器學習的理論研究瓶頸。1949至1968年，機器學習基礎理論和模型開始出現(xiàn)，行業(yè)進入萌芽期。1949年，DonaldHebb提出赫布學習理論，解釋了循環(huán)神經網(wǎng)絡中各節(jié)點之間的關聯(lián)性，為機器學習的發(fā)展奠定了理論基礎。1952年，IBM的ArthurSamuel設計出一款具有學習能力的西洋跳棋程序，該程序可通過觀察棋子的位置變化來構建新模型，逐步改善下棋技巧。ArthurSamuel將機器學習定義為可提供計算機能力而無需顯式編程的研究領域。1957年，Rosenblatt提出感知器模型，其可在簡單結構中表現(xiàn)出智能系統(tǒng)的基本屬性。1960年，Widrow將Delta學習規(guī)則應用于感知器模型中，進一步提高線性分類器的精確度。瓶頸期（1969-1979年）恢復期（1980-1989年）突破期（1990-2005年）04政治環(huán)境描述:《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》:提出要建設支撐超大規(guī)模深度學習的新型計算集群，構建包括語音、圖像、視頻、地圖等數(shù)據(jù)的海量訓練資源庫，加強人工智能基礎資源和公共服務等創(chuàng)新平臺建設:《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》:提出要支持自然語言理解、機器學習、深度學習等人工智能技術創(chuàng)新，提升數(shù)據(jù)分析處理能力、知識發(fā)現(xiàn)能力和輔助決策能力。工信部、發(fā)改委、財政部:《機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016－2020年）》:提出要重點開展人工智能、機器人深度學習等基礎前沿技術研究，突破機器人通用控制軟件平臺、人機共存、安全控制、高集成一體化關節(jié)、靈巧手等核心技術。政治環(huán)境1政治環(huán)境1《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》:提出要建設支撐超大規(guī)模深度學習的新型計算集群，構建包括語音、圖像、視頻、地圖等數(shù)據(jù)的海量訓練資源庫，加強人工智能基礎資源和公共服務等創(chuàng)新平臺建設《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》:提出要支持自然語言理解、機器學習、深度學習等人工智能技術創(chuàng)新，提升數(shù)據(jù)分析處理能力、知識發(fā)現(xiàn)能力和輔助決策能力。工信部、發(fā)改委、財政部《機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016－2020年）》:提出要重點開展人工智能、機器人深度學習等基礎前沿技術研究，突破機器人通用控制軟件平臺、人機共存、安全控制、高集成一體化關節(jié)、靈巧手等核心技術?！丁盎ヂ?lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》提出要建設滿足深度學習等智能計算需求的新型計算集群共享平臺、云端智能分析處理服務平臺、算法與技術開放平臺、智能系統(tǒng)安全公共服務平臺、多種生物特征識別的基礎身份認證平臺等基礎資源服務平臺。政治環(huán)境2《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出要重點突破自適應學習、自主學習等理論方法，實現(xiàn)具備高可解釋性、強泛化能力的人工智能，要突破量子加速機器學習方法，建立高性能計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《關于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見》提出要著力提升數(shù)據(jù)分析算法與工業(yè)知識、機理、經驗的集成創(chuàng)新水平，形成一批面向不同工業(yè)場景的工業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件與系統(tǒng)以及具有深度學習等人工智能技術的工業(yè)智能軟件和解決方案?！缎乱淮斯ぶ悄墚a業(yè)創(chuàng)新重點任務揭榜工作方案》神經網(wǎng)絡芯片領域的揭榜任務為:研發(fā)面向機器學習訓練應用的云端神經網(wǎng)絡芯片、面向終端應用發(fā)展適用于機器學習計算的終端神經網(wǎng)絡芯片，研發(fā)與神經網(wǎng)絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發(fā)環(huán)境等產業(yè)化支撐工具。05商業(yè)模式06經濟環(huán)境我國經濟不斷發(fā)展，幾度趕超世界各國，一躍而上，成為GDP總量僅次于美國的唯一一個發(fā)展中國家。我國經濟趕超我國人口基數(shù)大，改革開放后人才競爭激烈，大學生就業(yè)情況一直困擾著我國發(fā)展過程中。就業(yè)問題挑戰(zhàn)促進社會就業(yè)公平問題需持續(xù)關注并及時解決，個人需提前做好職業(yè)規(guī)劃、人生規(guī)劃。公平就業(yè)關注經濟環(huán)境經濟環(huán)境2高性能計算技術融入智能計算體系，新型智能計算也正助力人工智能發(fā)展。2020年，在疫情防控和復工復產中，人工智能技術發(fā)揮著重要作用，資本市場對于人工智能的熱度升溫，全球AI投資金額基本止跌，中國國內AI投資金額轉降為升。全球人工智能產業(yè)規(guī)模達到1565億美元，同比增長13%，但由于疫情影響，增速低于2019年。中國人工智能產業(yè)規(guī)模為434億美元，同比增長175%，超過全球增速。經濟發(fā)展環(huán)境07社會環(huán)境關注就業(yè)公平與提前規(guī)劃促進社會就業(yè)公平問題需持續(xù)關注并及時解決，對于個人來說提前做好職業(yè)規(guī)劃、人生規(guī)劃也是人生發(fā)展的重中之重。政治體系與法治化進程自改革開放以來，政治體系日趨完善，法治化進程也逐步趨近完美，市場經濟體系也在不斷蓬勃發(fā)展。總體發(fā)展穩(wěn)中向好我國總體發(fā)展穩(wěn)中向好，宏觀環(huán)境穩(wěn)定繁榮，對于青年人來說，也是機遇無限的時代。就業(yè)問題與人才競爭我國人口基數(shù)大，就業(yè)問題一直是發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)，人才競爭激烈，大學生畢業(yè)后就業(yè)情況、失業(yè)人士困擾國家發(fā)展。當前的環(huán)境下我國經濟不斷發(fā)展趕超世界各國，成為第二大經濟體我國經濟不斷發(fā)展，幾度趕超世界各國，一躍而上，成為GDP總量僅次于美國的唯一一個發(fā)展中國家。就業(yè)問題與人才競爭我國人口基數(shù)大，就業(yè)問題一直是發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)，人才競爭激烈，大學生畢業(yè)后就業(yè)情況、失業(yè)人士困擾國家發(fā)展。關注就業(yè)公平與提前規(guī)劃促進社會就業(yè)公平問題需持續(xù)關注并及時解決，對于個人來說提前做好職業(yè)規(guī)劃、人生規(guī)劃也是人生發(fā)展的重中之重。08技術環(huán)境技術驅動技術環(huán)境的發(fā)展為行業(yè)帶來了新的機遇，是行業(yè)發(fā)展的重要驅動力。創(chuàng)新動力技術環(huán)境的不斷創(chuàng)新和進步，為行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了有力支持。人才需求技術環(huán)境的發(fā)展促進了人才的需求和流動，為行業(yè)的人才隊伍建設提供了機遇。團隊建設技術環(huán)境的發(fā)展要求企業(yè)加強團隊建設，提高員工的技能和素質，以適應快速變化的市場需求。合作與交流技術環(huán)境的發(fā)展促進了企業(yè)間的合作與交流，推動了行業(yè)的整體發(fā)展。技術環(huán)境010203040509發(fā)展驅動因素發(fā)展驅動因素明確的政策指引是中國機器學習行業(yè)發(fā)展的重要驅動因素，中國政府發(fā)布的多部重要產業(yè)規(guī)劃均對機器學習行業(yè)提出相關發(fā)展要求及指引，有力推動機器學習行業(yè)進一步發(fā)展。政策驅動機器學習技術開放平臺在機器學習產業(yè)鏈中起著承上啟下的關鍵作用，為機器學習行業(yè)發(fā)展提供有力支持。機器學習技術開放平臺集開發(fā)、調試、訓練、預測、部署于一體,讓開發(fā)者專注于模型和算法調優(yōu)，而無須關注機器學習底層工程的繁瑣細節(jié)。機器學習技術開放平臺在整合機器學習算法、機器學習基礎開源框架、機器學習應用開發(fā)等要素和資源的基礎上，利用可視化交互設計快速構建并部署機器學習模型，進一步簡化機器學習模型的構建，顯著加快機器學習模型應用的落地速度。微軟、騰訊、阿里巴巴等科技巨頭均推出了機器學習技術開放平臺，這些科技巨頭的產品布局涵蓋互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等多個領域，其機器學習技術開放平臺的功能聯(lián)動性優(yōu)勢尤為突出。以阿里巴巴為例，阿里巴巴旗下的阿里云機器學習平臺可將機器學習模型配合阿里云的云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等產品組件進行使用，產品之間的配合使用帶來聯(lián)動效應，機器學習技術開放平臺的功能因此更具連貫性。微軟的Azure機器學習工作臺、騰訊的DI-X機器學習平臺、阿里云機器學習PAI等機器學習技術開放平臺憑借其功能聯(lián)動性優(yōu)勢迅速發(fā)展，用戶體驗逐漸提升，用戶規(guī)模不斷擴大，有力推動機器學習行業(yè)進一步發(fā)展。機器學習技術開放平臺為行業(yè)發(fā)展提供有力支持作為機器學習領域的主流算法之一，深度學習憑借其適應性強、準確率高等特點獲得市場高度關注，應用領域不斷拓寬，其在圖像識別、語音識別、人臉識別等領域的應用逐步加深，發(fā)展步伐顯著加快，深度學習的迅速發(fā)展是推動機器學習行業(yè)升級發(fā)展的重要因素。深度學習通過加深在圖像識別、語音識別、人臉識別等技術領域的應用進一步滲透至金融、安防、智能駕駛等垂直應用領域，應用推廣速度提升明顯，助力機器學習行業(yè)升級發(fā)展。深度學習發(fā)展迅速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(chuàng)型公司進入到市場中，逐漸成為市場中的有力競爭者。2012年至2019年7月，機器學習領域的一級市場投資事件共有164起，總投資額達208億元人民幣。隨著資本市場對機器學習的重視程度逐漸提升，多個機器學習項目落地并迅速發(fā)展，充足的投資資金成為初創(chuàng)型機器學習公司進一步發(fā)展的重要力量。資本投入推動行業(yè)發(fā)展10行業(yè)壁壘11行業(yè)風險12行業(yè)現(xiàn)狀市場情況描述行業(yè)現(xiàn)狀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(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)字化基礎較好的領域，為企業(yè)提供智能風控、預測性維護、藥物發(fā)現(xiàn)、個性化推薦等多種服務。初步估計2022年我國機器學習產品服務的市場規(guī)模為3000億元。行業(yè)現(xiàn)狀01市場份額變化2006年以來，深度學習的推廣應用速度逐步加快，應用領域不斷拓寬，其逐漸成為機器學習領域的主流算法。在深度學習的帶動發(fā)展下，機器學習在人工智能應用市場中的應用占比從2014年的6%上升至2018年的12%。人工智能市場規(guī)模從2014年77億元增長至2018年的330億元，年復合增長率達45%，在人工智能商業(yè)化應用步伐逐步加快以及機器學習應用占比不斷提高的發(fā)展背景下，機器學習發(fā)展進一步加快。機器學習廣泛應用于金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售、能源等多個垂直領域，2014至2018年，各垂直領域的機器學習應用項目平均市場價格處于500萬元至580萬元區(qū)間內，根據(jù)各垂直領域機器學習項目平均市場價格以及項目數(shù)量進行計算，中國機器學習行業(yè)市場規(guī)模從2014年的7億元增長至2018年的55億元，年復合增長率達57%。隨著機器學習算法的不斷改進，其在各垂直領域的應用將進一步加深，各垂直領域的機器學習應用項目數(shù)量將不斷增多，至2023年，機器學習市場規(guī)模將達337億元，2019至2023年年復合增長率達43%。行業(yè)現(xiàn)狀02市場情況機器學習的核心價值是通過特定算法分析已知數(shù)據(jù)，識別隱藏在數(shù)據(jù)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(xiàn)價值的前提是存在大量可供分析的數(shù)據(jù)，具體到企業(yè)的實際應用當中，就是要求企業(yè)能夠提供連續(xù)準確的硏發(fā)設計、生產經營、設備運行、營銷獲客等各方面業(yè)務數(shù)據(jù)，以此訓練、修正、完善算法模型，再利用模型挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)的真正價值。可以說，行業(yè)或區(qū)域的數(shù)字化程度決定著機器學習能夠在其中發(fā)揮多大作用。2016-2019年我國數(shù)字經濟規(guī)?？焖僭鲩L，占GDP的比重也逐年增加，2019年我國數(shù)字機構及規(guī)模達到2億元，占GDP比重達到32%。目前，機器學習還缺少在各行各業(yè)大面積應用的數(shù)據(jù)基礎，短期內只能在金融、制造、電力、醫(yī)藥等數(shù)字化水平較好的領域謀求發(fā)展。隨著企業(yè)數(shù)字化轉型不斷深化和數(shù)字經濟的蓬勃發(fā)展，機器學習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在近年獲投的機器學習創(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、醫(yī)療等。其中，金融賽道與機器學習契合度高且需求強烈，90%以上的機器學習企業(yè)都開展了金融相關業(yè)務板塊，機器學習在金融領域的應用場景主要在智能風控、保險核定、精準營銷等方面;機器學習在工業(yè)(含電力)領域也有著充分的施展空間，科學的算法模型應用能夠幫助工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產工藝、提升生產效率、減少資產損失;醫(yī)療領域，機器學習的應用集中于兩方面，一是藥物發(fā)現(xiàn)中通過算法提高靶點篩選、晶型預測等環(huán)節(jié)的效率，二是以算法模型賦能基因測序，提升疾病風險預測與輔助診療的準確性。01未來五年年復合增長率有望高達20%未來我國機器學習的核心產品將以26%的復合增長率增長，2025年中國機器學習核心產品市場規(guī)模將達到505億元，帶動相關產業(yè)市場規(guī)模也將增長到3238億元。0213行業(yè)痛點行業(yè)痛點010203機器學習以數(shù)據(jù)為基礎，訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量、質量、代表性與機器學習模型的性能緊密相連?，F(xiàn)階段，機器學習模型構建常因訓練數(shù)據(jù)數(shù)量不足，質量不佳，代表性不高而出現(xiàn)過擬合、欠擬合、泛化能力減弱、準確度不足等狀況，是制約機器學習行業(yè)發(fā)展的重要因素。訓練數(shù)據(jù)的代表性亦是影響機器學習模型性能的重要因素，訓練數(shù)據(jù)缺乏代表性對模型準確度產生明顯負面影響。以人臉識別為例，當機器學習模型缺乏具有代表性、典型性的人臉特征數(shù)據(jù)時（如高鼻梁、沒有眉毛等），模型會出現(xiàn)樣本偏差，導致人臉識別準確度大幅下降。訓練數(shù)據(jù)問題突出可解釋性指合理地說明事物變化的原因、事物之間的聯(lián)系、事物發(fā)展的規(guī)律等，機器學習可解釋性差，通常只輸出結果，而難以闡釋推理和運算過程。機器學習模型可解釋性差不利于行業(yè)進一步發(fā)展。在機器學習的算法類型中，深度學習的可解釋問題最為突出。深度學習的神經元、隱含層數(shù)量眾多，其神經網(wǎng)絡參數(shù)對應的特征并非人工設計，而是神經網(wǎng)絡在學習過程中其本身選擇所得。人不能了解深度學習模型的學習內容以及參數(shù)含義，亦無法解釋模型的運作機制，難以對深度學習模型提出具有針對性的優(yōu)化方案。機器學習模型可解釋性差建立健壯的機器學習模型需要大量的計算資源來處理特征和標簽。編碼復雜的模型需要數(shù)據(jù)科學家和軟件工程師付出巨大的努力。復雜的模型可能需要大量的計算能力才能執(zhí)行，并且可能需要更長的時間才能得出可用的結果。這代表了企業(yè)的權衡。他們可以選擇較快的響應，但結果可能不太準確?；蛘咚麄兛梢越邮茌^慢的響應，但可以從模型中獲得更準確的結果。但是，這些妥協(xié)并非全是壞消息。是否要以更快的響應獲得更高的成本和更準確的模型的決定取決于用例。復雜性和質量之間的權衡14問題及解決方案15行業(yè)發(fā)展趨勢前景行業(yè)發(fā)展趨勢前景描述人工智能將會更緊密地與實體經濟結合，改善民生:從技術本身來看，人工智能自身并不能脫離產業(yè)單獨發(fā)展，必須與實體企業(yè)相結合，才能發(fā)揮出更大作用。加快實體經濟與人工智能技術的深度融合，創(chuàng)造新模式、新業(yè)態(tài)、新產業(yè)，改造傳統(tǒng)產業(yè)、推進智能產業(yè)將成為具有極強吸引力的發(fā)展方向，人工智能和實體經濟的融合不僅是新舊經濟轉換的核心，更將為保障以及改善民生提供更多更好的路徑。發(fā)展深度強化學習:深度強化學習（DRL，DeepReinforcementLearning）由深度學習和強化學習結合而成，其同時具有深度學習的感知能力和強化學習的決策能力。深度強化學習具有靈活度高、擴展性強、所需訓練數(shù)據(jù)量少等特點，其應用范圍不斷擴展，推廣速度逐漸加快，發(fā)展深度強化學習是機器學習行業(yè)的一大發(fā)展趨勢。發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡:生成對抗網(wǎng)絡（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一種由兩個相互博弈的神經網(wǎng)絡組成的無監(jiān)督深度學習系統(tǒng)，兩個神經網(wǎng)絡分別為生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡，生成網(wǎng)絡通過捕捉真實數(shù)據(jù)樣本的潛在分布生成新數(shù)據(jù)樣本，判別網(wǎng)絡負責區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成的樣本數(shù)據(jù)。生成對抗網(wǎng)絡進一步拓展了深度學習，使其能處理更大范圍的無監(jiān)督任務。生成對抗網(wǎng)絡的對抗訓練機制優(yōu)勢逐漸突出，其應用領域不斷擴展，發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡是機器學習行業(yè)的重要發(fā)展趨勢。發(fā)展膠囊網(wǎng)絡:膠囊網(wǎng)絡（CapsNets）是一種新型深度神經網(wǎng)絡架構，其以膠囊單元為神經元載體，膠囊輸出的高維向量可顯示實體的各種屬性信息。膠囊網(wǎng)絡是在卷積神經網(wǎng)絡基礎上發(fā)展而來，可克服卷積神經網(wǎng)絡在物體大幅度旋轉后識別能力不足、對物體之間的空間辨識度差等問題。膠囊網(wǎng)絡所需訓練數(shù)據(jù)量少，能靈活應對存在重疊對象的擁擠場景，在圖像識別領域具有廣闊應用發(fā)展前景，具有多年機器學習行業(yè)研究經驗的專家表示，發(fā)展膠囊網(wǎng)絡是機器學習行業(yè)的重要發(fā)展趨勢。在膠囊網(wǎng)絡中，膠囊單元可將輸入對象的位置、旋轉、大小等詳細屬性信息保留于神經網(wǎng)絡中，膠囊網(wǎng)絡因而能將學習到的規(guī)律推廣到新場景中，在同一對象發(fā)生平移、旋轉、縮放等情況下仍能保持較高識別率，其無需通過龐大訓練數(shù)據(jù)來學習如何在多種變化情況下有效識別目標對象。相較于膠囊網(wǎng)絡，卷積神經網(wǎng)絡所需訓練數(shù)據(jù)量大，在物體大幅度旋轉、縮放、顛倒、傾斜后識別能力顯著下降，在圖像識別方面的缺陷逐漸突出。膠囊網(wǎng)絡可克服卷積神經網(wǎng)絡的多種缺陷，在圖像識別領域具有廣闊應用前景?，F(xiàn)階段，膠囊網(wǎng)絡仍處于初步發(fā)展階段，伴隨著訓練算法不斷改善，膠囊網(wǎng)絡性能將進一步提高，其在圖像識別領域的應用將逐步深化。行業(yè)發(fā)展趨勢前景人工智能將會更緊密地與實體經濟結合，改善民生從技術本身來看，人工智能自身并不能脫離產業(yè)單獨發(fā)展，必須與實體企業(yè)相結合，才能發(fā)揮出更大作用。加快實體經濟與人工智能技術的深度融合，創(chuàng)造新模式、新業(yè)態(tài)、新產業(yè)，改造傳統(tǒng)產業(yè)、推進智能產業(yè)將成為具有極強吸引力的發(fā)展方向，人工智能和實體經濟的融合不僅是新舊經濟轉換的核心，更將為保障以及改善民生提供更多更好的路徑。發(fā)展深度強化學習深度強化學習（DRL，DeepReinforcementLearning）由深度學習和強化學習結合而成，其同時具有深度學習的感知能力和強化學習的決策能力。深度強化學習具有靈活度高、擴展性強、所需訓練數(shù)據(jù)量少等特點，其應用范圍不斷擴展，推廣速度逐漸加快，發(fā)展深度強化學習是機器學習行業(yè)的一大發(fā)展趨勢。發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡生成對抗網(wǎng)絡（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一種由兩個相互博弈的神經網(wǎng)絡組成的無監(jiān)督深度學習系統(tǒng)，兩個神經網(wǎng)絡分別為生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡，生成網(wǎng)絡通過捕捉真實數(shù)據(jù)樣本的潛在分布生成新數(shù)據(jù)樣本，判別網(wǎng)絡負責區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成的樣本數(shù)據(jù)。生成對抗網(wǎng)絡進一步拓展了深度學習，使其能處理更大范圍的無監(jiān)督任務。生成對抗網(wǎng)絡的對抗訓練機制優(yōu)勢逐漸突出，其應用領域不斷擴展，發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡是機器學習行業(yè)的重要發(fā)展趨勢。發(fā)展膠囊網(wǎng)絡膠囊網(wǎng)絡（CapsNets）是一種新型深度神經網(wǎng)絡架構，其以膠囊單元為神經元載體，膠囊輸出的高維向量可顯示實體的各種屬性信息。膠囊網(wǎng)絡是在卷積神經網(wǎng)絡基礎上發(fā)展而來，可克服卷積神經網(wǎng)絡在物體大幅度旋轉后識別能力不足、對物體之間的空間辨識度差等問題。膠囊網(wǎng)絡所需訓練數(shù)據(jù)量少，能靈活應對存在重疊對象的擁擠場景，在圖像識別領域具有廣闊應用發(fā)展前景，具有多年機器學習行業(yè)研究經驗的專家表示，發(fā)展膠囊網(wǎng)絡是機器學習行業(yè)的重要發(fā)展趨勢。在膠囊網(wǎng)絡中，膠囊單元可將輸入對象的位置、旋轉、大小等詳細屬性信息保留于神經網(wǎng)絡中，膠囊網(wǎng)絡因而能將學習到的規(guī)律推廣到新場景中，在同一對象發(fā)生平移、旋轉、縮放等情況下仍能保持較高識別率，其無需通過龐大訓練數(shù)據(jù)來學習如何在多種變化情況下有效識別目標對象。相較于膠囊網(wǎng)絡，卷積神經網(wǎng)絡所需訓練數(shù)據(jù)量大，在物體大幅度旋轉、縮放、顛倒、傾斜后識別能力顯著下降，在圖像識別方面的缺陷逐漸突出。膠囊網(wǎng)絡可克服卷積神經網(wǎng)絡的多種缺陷，在圖像識別領域具有廣闊應用前景?，F(xiàn)階段，膠囊網(wǎng)絡仍處于初步發(fā)展階段，伴隨著訓練算法不斷改善，膠囊網(wǎng)絡性能將進一步提高，其在圖像識別領域的應用將逐步深化。16機遇與挑戰(zhàn)17競爭格局競爭格局在機器學習市場中，基礎層核心芯片被英偉達、英特爾、IBM、谷歌、微軟、高通等海外傳統(tǒng)芯片大廠商掌控，云計算由谷歌、亞馬遜、阿里云等互聯(lián)網(wǎng)巨頭引領，大數(shù)據(jù)服務商數(shù)量多，分布零散，市場競