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

• 吳澳燕 2023年8月22日 來源：中研網(wǎng)　人民郵電報 1104 71
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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)測性維護(hù)、藥物發(fā)現(xiàn)、個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，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(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領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

從應(yīng)用場景看，目前相對落地的用例包括：產(chǎn)品推薦、銷售預(yù)測、反欺詐、人臉識別、圖片識別、OCR和應(yīng)用軟件自動化等。還在成長的應(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年中國機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》顯示：

根據(jù)中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，我國應(yīng)用層人工智能企業(yè)占主導(dǎo)地位。2020年，我國應(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)、表情識別技術(shù)，占比達(dá)到13.61%;智能芯片、語音識別和自然語言處理技術(shù)占比分別為8.90%和8.64%?？梢钥闯?，目前大數(shù)據(jù)、云計算為我國人工智能發(fā)展的重點核心技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)，是資本市場重點關(guān)注對象之一。在資本力量推動下，一批以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心驅(qū)動的初創(chuàng)型公司進(jìn)入到市場中，逐漸成為市場中的有力競爭者。2022 年機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺市場規(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)新奇智市場份額居前四。

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

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)對于生成式人工智能開發(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(dú)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(yù)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(jī)構(gòu)建議，企業(yè)和機(jī)構(gòu)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(jìn)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(jī)構(gòu)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(jī)構(gòu)獲得實時洞察力，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)提高人工智能的開發(fā)、編排、集成和部署能力。

趨勢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，而不是給社會和人工智能自身帶來威脅。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，會遇到例如信譽(yù)、透明度等風(fēng)險。負(fù)責(zé)任的人工智能則有助于解決這些問題。預(yù)測顯示，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(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)等解決方案來應(yīng)對例如數(shù)據(jù)的可訪問性、數(shù)量、隱私性、安全性、復(fù)雜性等難題。

趨勢5：加快人工智能投資

進(jìn)入人工智能解決方案實施階段的企業(yè)和機(jī)構(gòu)以及希望通過人工智能技術(shù)和相關(guān)業(yè)務(wù)實現(xiàn)增長的行業(yè)，將繼續(xù)加快對人工智能領(lǐng)域的投資。在一項調(diào)研中，45%的受訪者表示，ChatGPT熱潮促使其增加了對人工智能的投資;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)入試點或生產(chǎn)階段。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場前景預(yù)測

隨著科技不斷進(jìn)步，人類對于人工智能的需求也越來越高。將機(jī)器學(xué)習(xí)引入各個行業(yè)，從數(shù)據(jù)的角度改變著這個世界。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)險控制的效果。未來我國機(jī)器學(xué)習(xí)的核心產(chǎn)品將以21.6%的復(fù)合增長率增長，預(yù)計2025年中國機(jī)器學(xué)習(xí)核心產(chǎn)品市場規(guī)模將達(dá)到506.5億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模也將增長到3233.8億元。

本報告由中研普華的資深專家和研究人員通過長期周密的市場調(diào)研，參考國家統(tǒng)計局、國家商務(wù)部、國家發(fā)改委、國務(wù)院發(fā)展研究中心、行業(yè)協(xié)會、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外專業(yè)研究機(jī)構(gòu)提供的大量權(quán)威資料，并對多位業(yè)內(nèi)資深專家進(jìn)行深入訪談的基礎(chǔ)上，通過與國際同步的市場研究工具、理論和模型撰寫而成。全面而準(zhǔn)確地為您從行業(yè)的整體高度來架構(gòu)分析體系。讓您全面、準(zhǔn)確地把握整個機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的市場走向和發(fā)展趨勢。

更多行業(yè)詳情請點擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》。

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  2023-2028年中國機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告

  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，以獲取新的知識或技...

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