机器学习行业市场增长驱动力及发展前景

人工智能是科学，而机器学习是让机器懂得人工智能的算法，机器学习也是人工智能的基础。人工智能有三个发展阶段，分别为人工规则，机器学习，深度学习。其中机器学习在很长的一段时间里占主流地位，也产生了很大的影响，带来了很多应用产业的价值。机器学习是人工智能的核心，广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等人工智能领域。

作为人工智能极为关键的通用技术之一，机器学习时常被外界认为是AI应用中使用的公式或定理般的抽象基础。机器学习的本质的确是函数，但它依然能够以单纯的算法能力直接落地于金融、工业、医药、互联网等数字化基础较好的领域，为企业提供智能风控、预测性维护、药物发现、个性化推荐等多种服务。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国机器学习行业深度分析及发展前景预测报告》显示：

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。

机器学习行业市场增长驱动力及发展前景

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。

机器学习平台市场2021H2相比2020H2增长37.0%，市场规模达3.2亿美元，2021全年实现5.7亿美元。市场增长驱动力来源于政企构建AI中台，也来源于厂商端对于产品功能的不断完善以及在降低机器学习开发门槛方面所做的举措。

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;机器学习在工业(含电力)领域也有着充分的施展空间，科学的算法模型应用能够帮助工业企业优化生产工艺、提升生产效率、减少资产损失;医疗领域，机器学习的应用集中于两方面，一是药物发现中通过算法提高靶点筛选、晶型预测等环节的效率，二是以算法模型赋能基因测序，提升疾病风险预测与辅助诊疗的准确性。

机器学习作为人工智能领域的重要技术，是资本市场重点关注对象之一。在资本力量推动下，一批以机器学习为核心驱动的初创型公司进入到市场中，逐渐成为市场中的有力竞争者。资本投入可帮助初创型机器学习公司构建技术团队、获取训练数据、研发应用产品、拓展产品市场，逐步提高其市场竞争力。

未来我国机器学习的核心产品将以21.6%的复合增长率增长，预计2025年中国机器学习核心产品市场规模将达到506.5亿元，带动相关产业市场规模也将增长到3233.8亿元。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国机器学习行业深度分析及发展前景预测报告》。