機器學習行業(yè)應用場景調研 影響數(shù)據(jù)科學與機器學習未來方向的五個趨勢

• 陳觀秋 2023年9月26日 來源：中研報告 人民郵電報 403 19
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機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。從應用場景看，目前相對落地的用例包括：產品推薦、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。

深度學習逐漸成為人工智能領域的研究熱點和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術、語音識別技術、機器翻譯技術等其他相關技術能力?，F(xiàn)階段，人工智能技術應用落地速度正在不斷加快，應用場景正在不斷增多，市場規(guī)模不斷擴大，使得機器學習價值日益凸顯。在政策的推動下，我國人工智能市場增速高于全球平均水平，未來機器學習產業(yè)發(fā)展勢頭更為強勁。

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。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，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

從1980年機器學習稱為一個獨立的方向開始算起，到現(xiàn)在也已經過去了近40年。在這100多年中，經過一代又一代人的努力，誕生出了大量經典的方法。

機器學習領域的研究工作主要有以下三個方面：面向任務，研究和分析改進一組預定任務的執(zhí)行性能;面向認知模型，研究人類學習過程并進行計算機模擬;面向理論分析，從理論上探索各種可能的學習方法和獨立于應用領域的算法。

機器學習行業(yè)應用場景調研

從應用場景看，目前相對落地的用例包括：產品推薦、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。

機器學習產業(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。

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。

據(jù)中研產業(yè)研究院《2023-2028年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》分析：

智能制造日益成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的重大趨勢和核心內容,是新常態(tài)下企業(yè)打造競爭優(yōu)勢的必然選擇，而智能制造中獲取智能的關鍵是機器學習。

目前，人工智能機器學習主要是靠大量的數(shù)據(jù)訓練，依靠大量的實踐總結出事物的規(guī)律，獲取直接知識。類比人類獲取知識的歷程來看，機器學習還處于發(fā)展的初級階段，相當于人從大量的實踐活動中總結經驗提煉知識的階段，還未進入從知識產生知識的階段。

深度學習逐漸成為人工智能領域的研究熱點和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術、語音識別技術、機器翻譯技術等其他相關技術能力。

影響數(shù)據(jù)科學與機器學習未來方向的五個趨勢

隨著數(shù)據(jù)科學與機器學習(DSML)行業(yè)的快速發(fā)展和演變，數(shù)據(jù)對于生成式人工智能開發(fā)與運用的重要性日益提高。研究機構Gartner日前發(fā)布了影響數(shù)據(jù)科學與機器學習未來方向的五個趨勢。

趨勢1：云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)正在從獨立軟件或混合式部署模式過渡到徹底的云原生解決方案。預計到2024年，50%的新系統(tǒng)部署基于集成化的云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，而非手動集成的單點解決方案。該機構建議，企業(yè)和機構對解決數(shù)據(jù)分散化問題和訪問外部數(shù)據(jù)并與之集成的能力進行評估，從而考量其數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。

趨勢2：邊緣人工智能

企業(yè)和機構越來越需要通過邊緣人工智能在邊緣位置創(chuàng)建和處理數(shù)據(jù)，這將幫助企業(yè)和機構獲得實時洞察力，發(fā)掘新業(yè)務模式并滿足數(shù)據(jù)隱私要求。邊緣人工智能還能幫助企業(yè)和機構提高人工智能的開發(fā)、編排、集成和部署能力。

趨勢3：負責任的人工智能

負責任的人工智能將提供一種積極的力量，而不是給社會和人工智能自身帶來威脅。當企業(yè)和機構采用人工智能做出符合商業(yè)邏輯和道德倫理的正確選擇時，會遇到例如信譽、透明度等風險。負責任的人工智能則有助于解決這些問題。預測顯示，到2025年1%的人工智能服務提供商可大規(guī)模使用預訓練的人工智能模型，負責任的人工智能將成為社會焦點。

趨勢4：以數(shù)據(jù)為中心的人工智能

以數(shù)據(jù)為中心的人工智能不再以模型和代碼為中心，而是以數(shù)據(jù)為中心，從而打造更強大的人工智能系統(tǒng)。企業(yè)和機構將采用人工智能專用數(shù)據(jù)管理、合成數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)標記技術等解決方案來應對例如數(shù)據(jù)的可訪問性、數(shù)量、隱私性、安全性、復雜性等難題。

趨勢5：加快人工智能投資

進入人工智能解決方案實施階段的企業(yè)和機構以及希望通過人工智能技術和相關業(yè)務實現(xiàn)增長的行業(yè)，將繼續(xù)加快對人工智能領域的投資。

報告根據(jù)機器學習行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實踐經驗，對中國機器學習行業(yè)的內外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產業(yè)鏈發(fā)展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業(yè)、發(fā)展趨勢、機會風險、發(fā)展策略與投資建議等進行了分析，并重點分析了我國機器學習行業(yè)將面臨的機遇與挑戰(zhàn)，對機器學習行業(yè)未來的發(fā)展趨勢及前景作出審慎分析與預測。

想要了解更多機器學習行業(yè)詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2023-2028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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