2018年机器学习行业概述与市场分析,机器学习在各行业的渗透率将稳步提升「图」

一、机器学习概述和分类

从18世纪60年代开始,人类已经经历了三次工业革命。第一次工业革命为我们带来了机械技术,第二次带来了电气技术,第三次带来了信息技术。回顾这三次工业革命的历史会发现,驱动每一次工业革命的核心技术都有非常强的通用性,最后都会应用于生产生活的方方面面。而我们现在正处于第四次工业革命的开端,人工智能则是新一轮科技革命和产业变革的一个核心驱动力量。人工智能会推动我们人类社会逐渐进入智能时代。

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。

人工智能典型的三个发展阶段

人工智能典型的三个发展阶段

资料来源:公开资料整理

机器学习指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的学科,使计算机重新组织已有的知识结构并不断改善自身的性能。机器学习以数据为基础,通过研究样本数据寻找规律,并根据所得规律对未来数据进行预测。按学习模式的不同,机器学习可分为监督学习、无监督学习、强化学习。按算法网络深度的不同,机器学习可分为浅层学习和深度学习。

机器学习分类

机器学习分类

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相关报告:华经产业研究院发布的《2019-2025年中国机器学习行业发展前景预测及投资战略研究报告

二、机器学习产业链和应用场景

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。

机器学习行业产业链

机器学习行业产业链

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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。

我国机器学习应用成熟度划分

我国机器学习应用成熟度划分

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三、中国机器学习行业市场规模分析

我国人工智能市场规模2014年仅仅只有71.7亿元,到了2018年,人工智能市场的规模就达到了339亿元,年复合增长率达47.5%,增速非常之快。预测2020年我国人工智能市场规模将突破700亿元。

2014-2020年中国人工智能市场规模统计情况

2014-2020年中国人工智能市场规模统计情况

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深度学习作为机器学习的一个子方向,从2006年以来开始迅速发展,推广应用速度逐步加快,应用领域不断拓宽,逐渐成为机器学习领域的主流算法。在深度学习的带动发展下,机器学习在人工智能应用市场中的应用占比从2014年的9.6%上升至2018年的12.2%。

2014-2018年机器学习在人工智能应用市场中的占比

2014-2018年机器学习在人工智能应用市场中的占比

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在人工智能商业化应用步伐逐步加快以及机器学习应用占比不断提高的发展背景下,机器学习发展进一步加快。中国机器学习行业市场规模2014年为8.7亿元,到了2018年我国机器学习行业市场规模就达到了52.5亿元,年复合增长率达56.7%。随着机器学习算法的不断改进,其在各垂直领域的应用将进一步加深,各垂直领域的机器学习应用项目数量将不断增多,中国机器学习行业市场规模将继续扩大。

2014-2020年我国机器学习行业市场规模统计情况

2014-2020年我国机器学习行业市场规模统计情况

资料来源:公开资料整理

四、我国机器学习行业存在的问题

1、部分行业渗透率较低

目前机器学习目前在互联网、金融、IT服务行业渗透率较高,其中互联网行业机器学习应用渗透率能够达到90%,其次是金融业,包括银行、证券以及保险在内整体渗透率超过20%,但是制造等其他传统行业的渗透率仍低于10%。

2、国内专业学习口径窄

虽然中国高校等教科研机构的机器学习应用渗透率在快速增长,不仅是985、211类院校,一些专科院校甚至职业学校也开始将机器学习作为重点研究和教学领域。然而,国外的课程学习专业相对来说口径宽,从芯片的晶体管制造、电路设计、体系结构、通信技术,到操作系统、计算机网络、数据库、高性能计算、人工智能方方面面全部都有涵盖。学生可以通过选课快速掌握社会亟需的技能,快速调整自己的学习方向。而国内的专业限定的得非常死,可能一个学生就只学人工智能或者数据库,各门学科之间无法融会贯通,高技术人才也相对来说较少。

五、机器学习行业发展趋势

1、深度学习发展迅速

深度学习是机器学习的一个子方向,作为机器学习领域的主流算法之一,深度学习凭借其适应性强、准确率高等特点获得市场高度关注,应用领域不断拓宽,其在图像识别、语音识别、人脸识别等领域的应用逐步加深,发展步伐显著加快。现在,深度学习逐渐成为新一代人工智能最核心的技术,深度学习的迅速发展是推动机器学习行业升级发展的重要因素。

2、资本投入推动行业发展

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。

3、深度与强化学习相结合

深度强化学习由深度学习和强化学习结合而成,其同时具有深度学习的感知能力和强化学习的决策能力。深度强化学习具有灵活度高、扩展性强、所需训练数据量少等特点,其应用范围不断扩展,推广速度逐渐加快,发展深度强化学习是机器学习行业的一大发展趋势。

本文采编:CY354

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