机器学习行业应用场景调研 影响数据科学与机器学习未来方向的五个趋势

• 陈观秋 2023年9月26日 来源：中研报告 人民邮电报 403 19
• 繁体

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。从应用场景看，目前相对落地的用例包括：产品推荐、销售预测、反欺诈、人脸识别、图片识别、OCR和应用软件自动化等。

深度学习逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向，极大的提升了图像分类技术、语音识别技术、机器翻译技术等其他相关技术能力。现阶段，人工智能技术应用落地速度正在不断加快，应用场景正在不断增多，市场规模不断扩大，使得机器学习价值日益凸显。在政策的推动下，我国人工智能市场增速高于全球平均水平，未来机器学习产业发展势头更为强劲。

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

从1980年机器学习称为一个独立的方向开始算起，到现在也已经过去了近40年。在这100多年中，经过一代又一代人的努力，诞生出了大量经典的方法。

机器学习领域的研究工作主要有以下三个方面：面向任务，研究和分析改进一组预定任务的执行性能;面向认知模型，研究人类学习过程并进行计算机模拟;面向理论分析，从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。

机器学习行业应用场景调研

从应用场景看，目前相对落地的用例包括：产品推荐、销售预测、反欺诈、人脸识别、图片识别、OCR和应用软件自动化等。还在成长的应用有：智能投顾、视频分析、异常行为分析、图像审核、文档类OCR和文本生成等，这些应用还有很大的上升空间。

机器学习产业链包括上游基础层、中游技术层、下游应用层。其中上游包括人工智能芯片供应商、云计算平台服务商、大数据服务商。中游包括机器学习技术服务商，机器学习技术服务商是机器学习产业链的关键主体，其提供的服务包括机器学习基础开源框架以及机器学习技术开放平台。下游是机器学习应用服务商，为最终用户提供基于机器学习的垂直领域应用服务，机器学习广泛应用于金融、教育、医疗、工业、零售等垂直领域，应用领域还在不断扩展。

在近年获投的机器学习创业公司中，热门赛道集中于金融、互联网、工业、政务、医疗等。其中，金融赛道与机器学习契合度高且需求强烈，90%以上的机器学习企业都开展了金融相关业务板块，机器学习在金融领域的应用场景主要在智能风控、保险核定、精准营销等方面。

据中研产业研究院《2023-2028年中国机器学习行业深度分析及发展前景预测报告》分析：

智能制造日益成为制造业企业发展的重大趋势和核心内容,是新常态下企业打造竞争优势的必然选择，而智能制造中获取智能的关键是机器学习。

目前，人工智能机器学习主要是靠大量的数据训练，依靠大量的实践总结出事物的规律，获取直接知识。类比人类获取知识的历程来看，机器学习还处于发展的初级阶段，相当于人从大量的实践活动中总结经验提炼知识的阶段，还未进入从知识产生知识的阶段。

深度学习逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向，极大的提升了图像分类技术、语音识别技术、机器翻译技术等其他相关技术能力。

影响数据科学与机器学习未来方向的五个趋势

随着数据科学与机器学习(DSML)行业的快速发展和演变，数据对于生成式人工智能开发与运用的重要性日益提高。研究机构Gartner日前发布了影响数据科学与机器学习未来方向的五个趋势。

趋势1：云数据生态系统

数据生态系统正在从独立软件或混合式部署模式过渡到彻底的云原生解决方案。预计到2024年，50%的新系统部署基于集成化的云数据生态系统，而非手动集成的单点解决方案。该机构建议，企业和机构对解决数据分散化问题和访问外部数据并与之集成的能力进行评估，从而考量其数据生态系统。

趋势2：边缘人工智能

企业和机构越来越需要通过边缘人工智能在边缘位置创建和处理数据，这将帮助企业和机构获得实时洞察力，发掘新业务模式并满足数据隐私要求。边缘人工智能还能帮助企业和机构提高人工智能的开发、编排、集成和部署能力。

趋势3：负责任的人工智能

负责任的人工智能将提供一种积极的力量，而不是给社会和人工智能自身带来威胁。当企业和机构采用人工智能做出符合商业逻辑和道德伦理的正确选择时，会遇到例如信誉、透明度等风险。负责任的人工智能则有助于解决这些问题。预测显示，到2025年1%的人工智能服务提供商可大规模使用预训练的人工智能模型，负责任的人工智能将成为社会焦点。

趋势4：以数据为中心的人工智能

以数据为中心的人工智能不再以模型和代码为中心，而是以数据为中心，从而打造更强大的人工智能系统。企业和机构将采用人工智能专用数据管理、合成数据以及数据标记技术等解决方案来应对例如数据的可访问性、数量、隐私性、安全性、复杂性等难题。

趋势5：加快人工智能投资

进入人工智能解决方案实施阶段的企业和机构以及希望通过人工智能技术和相关业务实现增长的行业，将继续加快对人工智能领域的投资。

报告根据机器学习行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国机器学习行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国机器学习行业将面临的机遇与挑战，对机器学习行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。

想要了解更多机器学习行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2023-2028年中国机器学习行业深度分析及发展前景预测报告》。

• 相关深度报告REPORTS

  

  2023-2028年中国机器学习行业深度分析及发展前景预测报告

  机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技...

  查看详情

延伸阅读

推荐阅读

猜您喜欢