五大趨勢(shì)塑造數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái) 機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)前景預(yù)測(cè)

• 吳澳燕 2023年8月22日 來(lái)源：中研網(wǎng)　人民郵電報(bào) 1104 71
• 繁體

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)

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)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(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)雜度理論等多門學(xué)科。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，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。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

從應(yīng)用場(chǎng)景看，目前相對(duì)落地的用例包括：產(chǎn)品推薦、銷售預(yù)測(cè)、反欺詐、人臉識(shí)別、圖片識(shí)別、OCR和應(yīng)用軟件自動(dòng)化等。還在成長(zhǎng)的應(yīng)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(yīng)用還有很大的上升空間。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《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》顯示：

根據(jù)中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)應(yīng)用層人工智能企業(yè)占主導(dǎo)地位。2020年，我國(guó)應(yīng)用層人工智能企業(yè)數(shù)占比最高，達(dá)到84.05%;其次是技術(shù)層，企業(yè)數(shù)占比為13.65%;基礎(chǔ)層企業(yè)數(shù)占比最低，為2.30%。

382家基礎(chǔ)層和技術(shù)層企業(yè)的核心技術(shù)分布中，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算為最重要的核心技術(shù)，其占比為28.27%。其次是人臉、步態(tài)、表情識(shí)別技術(shù)，占比達(dá)到13.61%;智能芯片、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)占比分別為8.90%和8.64%?？梢钥闯?，目前大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為我國(guó)人工智能發(fā)展的重點(diǎn)核心技術(shù)。

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。2022 年機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模達(dá) 35.4 億元人民幣， 相比 2021 年同比下降 4.9%。第四范式、華為云、九章云極、創(chuàng)新奇智市場(chǎng)份額居前四。

五大趨勢(shì)塑造數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)(DSML)行業(yè)的快速發(fā)展和演變，數(shù)據(jù)對(duì)于生成式人工智能開(kāi)發(fā)與運(yùn)用的重要性日益提高。研究機(jī)構(gòu)Gartner日前發(fā)布了影響數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)方向的五個(gè)趨勢(shì)。

趨勢(shì)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(dú)立軟件或混合式部署模式過(guò)渡到徹底的云原生解決方案。預(yù)計(jì)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(dòng)集成的單點(diǎn)解決方案。該機(jī)構(gòu)建議，企業(yè)和機(jī)構(gòu)對(duì)解決數(shù)據(jù)分散化問(wèn)題和訪問(wèn)外部數(shù)據(jù)并與之集成的能力進(jìn)行評(píng)估，從而考量其數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。

趨勢(shì)2：邊緣人工智能

企業(yè)和機(jī)構(gòu)越來(lái)越需要通過(guò)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(jī)構(gòu)獲得實(shí)時(shí)洞察力，發(fā)掘新業(yè)務(wù)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(jī)構(gòu)提高人工智能的開(kāi)發(fā)、編排、集成和部署能力。

趨勢(shì)3：負(fù)責(zé)任的人工智能

負(fù)責(zé)任的人工智能將提供一種積極的力量，而不是給社會(huì)和人工智能自身帶來(lái)威脅。當(dāng)企業(yè)和機(jī)構(gòu)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(shí)，會(huì)遇到例如信譽(yù)、透明度等風(fēng)險(xiǎn)。負(fù)責(zé)任的人工智能則有助于解決這些問(wèn)題。預(yù)測(cè)顯示，到2025年1%的人工智能服務(wù)提供商可大規(guī)模使用預(yù)訓(xùn)練的人工智能模型，負(fù)責(zé)任的人工智能將成為社會(huì)焦點(diǎn)。

趨勢(shì)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(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)。企業(yè)和機(jī)構(gòu)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(biāo)記技術(shù)等解決方案來(lái)應(yīng)對(duì)例如數(shù)據(jù)的可訪問(wèn)性、數(shù)量、隱私性、安全性、復(fù)雜性等難題。

趨勢(shì)5：加快人工智能投資

進(jìn)入人工智能解決方案實(shí)施階段的企業(yè)和機(jī)構(gòu)以及希望通過(guò)人工智能技術(shù)和相關(guān)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)的行業(yè)，將繼續(xù)加快對(duì)人工智能領(lǐng)域的投資。在一項(xiàng)調(diào)研中，45%的受訪者表示，ChatGPT熱潮促使其增加了對(duì)人工智能的投資;70%的受訪者表示其企業(yè)正處于研究和探索生成式人工智能的階段，還有19%的人表示其企業(yè)已進(jìn)入試點(diǎn)或生產(chǎn)階段。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)前景預(yù)測(cè)

隨著科技不斷進(jìn)步，人類對(duì)于人工智能的需求也越來(lái)越高。將機(jī)器學(xué)習(xí)引入各個(gè)行業(yè)，從數(shù)據(jù)的角度改變著這個(gè)世界。比如，智慧醫(yī)療方面，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展有望為醫(yī)學(xué)研究和醫(yī)療診斷助力，提升醫(yī)療水平與效率;金融領(lǐng)域亦可利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析各種數(shù)據(jù)，達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)控制的效果。未來(lái)我國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)的核心產(chǎn)品將以21.6%的復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)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506.5億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模也將增長(zhǎng)到3233.8億元。

本報(bào)告由中研普華的資深專家和研究人員通過(guò)長(zhǎng)期周密的市場(chǎng)調(diào)研，參考國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、國(guó)家商務(wù)部、國(guó)家發(fā)改委、國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心、行業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)行業(yè)研究網(wǎng)、全國(guó)及海外專業(yè)研究機(jī)構(gòu)提供的大量權(quán)威資料，并對(duì)多位業(yè)內(nèi)資深專家進(jìn)行深入訪談的基礎(chǔ)上，通過(guò)與國(guó)際同步的市場(chǎng)研究工具、理論和模型撰寫(xiě)而成。全面而準(zhǔn)確地為您從行業(yè)的整體高度來(lái)架構(gòu)分析體系。讓您全面、準(zhǔn)確地把握整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的市場(chǎng)走向和發(fā)展趨勢(shì)。

更多行業(yè)詳情請(qǐng)點(diǎn)擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《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》。

• 相關(guān)深度報(bào)告REPORTS

  

  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)雜度理論等多門學(xué)科。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...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡