機器學習行業(yè)市場增長驅動力及發(fā)展前景

• 吳澳燕 2022年12月8日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 602 34
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人工智能是科學，而機器學習是讓機器懂得人工智能的算法，機器學習也是人工智能的基礎。人工智能有三個發(fā)展階段，分別為人工規(guī)則，機器學習，深度學習。其中機器學習在很長的一段時間里占主流地位，也產(chǎn)生了很大的影響，帶來了很多應用產(chǎn)業(yè)的價值。機器學習是人工智能的

人工智能是科學，而機器學習是讓機器懂得人工智能的算法，機器學習也是人工智能的基礎。人工智能有三個發(fā)展階段，分別為人工規(guī)則，機器學習，深度學習。其中機器學習在很長的一段時間里占主流地位，也產(chǎn)生了很大的影響，帶來了很多應用產(chǎn)業(yè)的價值。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。

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(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。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》顯示：

機器學習產(chǎn)業(yè)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(shù)據(jù)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(chǎn)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。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(yī)療、工業(yè)、零售等垂直領域，應用領域還在不斷擴展。

機器學習行業(yè)市場增長驅動力及發(fā)展前景

從應用場景看，目前相對落地的用例包括：產(chǎn)品推薦、銷售預測、反欺詐、人臉識別、圖片識別、OCR和應用軟件自動化等。還在成長的應用有：智能投顧、視頻分析、異常行為分析、圖像審核、文檔類OCR和文本生成等，這些應用還有很大的上升空間。

機器學習平臺市場2021H2相比2020H2增長37.0%，市場規(guī)模達3.2億美元，2021全年實現(xiàn)5.7億美元。市場增長驅動力來源于政企構建AI中臺，也來源于廠商端對于產(chǎn)品功能的不斷完善以及在降低機器學習開發(fā)門檻方面所做的舉措。

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(chǎn)工藝、提升生產(chǎn)效率、減少資產(chǎn)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。

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。資本投入可幫助初創(chuàng)型機器學習公司構建技術團隊、獲取訓練數(shù)據(jù)、研發(fā)應用產(chǎn)品、拓展產(chǎn)品市場，逐步提高其市場競爭力。

未來我國機器學習的核心產(chǎn)品將以21.6%的復合增長率增長，預計2025年中國機器學習核心產(chǎn)品市場規(guī)模將達到506.5億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模也將增長到3233.8億元。

更多行業(yè)詳情請點擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》。

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