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机器学习概述和分类

自18世纪六十年代起，人类社会已历经了三个主要的工业化革命时期。首次工业化革命塑造出机械技术的诞生；第二次工业革命孕育出电气技术的蓬勃发展；直至第三次工业革命，信息技术引领着潮流。纵观历次工业革命的演变历程，可以清晰地看到，每个时代的核心驱动力所推广的技术均具备极强的通用性，并最终几乎涵盖了生产与生活的各个层面。如今，我们正在迈入第四次工业革命之门，而人工智能正是引领这一轮科技革新浪潮及产业转型变革的关键支柱。人工智能有望引领我们走向全新的智能时代。

关于人工智能的发展进程，目前大致可分为三个重要阶段：人工规则、机器学习以及深度学习。值得注意的是，机器学习在相当长的一段时间内始终占据主导地位，其影响力和作用不容忽视，不仅开创了众多应用产业的商业价值，更是推动了人工智能领域的跨越式发展。机器学习作为人工智能的核心要素，在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理以及生物特征识别等诸多人工智能领域皆有着广泛而深入的运用。

图表：人工智能典型的三个发展阶段

资料来源：智研瞻产业研究院整理

机器学习这一领域深入探讨了如何让计算机能模仿乃至超越人类的学习能力，从而在特定的环境下习得新知识与技能，以此来进行自身的性能提升以及知识架构的重组。这种技术主要是基于大量的数据展开研究，透过对这些样本数据的深度解析，探寻其中可能存在的普遍法则，并利用所获得的规则性信息去预测未来可能发生的情况。根据学习模型的特性，可以将机器学习划分为三个类别，分别是监督式学习、非监督式学习以及强化学习；而按照算法处理网络深度的划分，则可进一步细分为浅层次学习与深层次学习两类。

图表：机器学习分类

资料来源：智研瞻产业研究院整理

机器学习产业链和应用场景

机器学习产业体系由上至下分为三个层次，分别为：上游基础层、中间技术层和下游应用层。其中，在上游部分，可以看到云计算平台服务商、人工智能芯片供应商、大数据服务商的身影。而在中期部分，我们发现了机器学习技术服务商作为核心参与者，其所提供的服务内容主要包括机器学习技术开放平台、机器学习基础开源框架俩方面。至于在下游部分，我们看到的则是大量从事基于机器学习的特定领域应用服务的机器学习应用服务商。如今，机器学习已经被广泛运用于金融、教育、医疗、制造、零售等各个垂直领域，并且这一应用领域正在持续扩大和延伸。

图表：机器学习行业产业链

资料来源：智研瞻产业研究院整理

从应用场景看，目前相对落地的用例包括：OCR、图片识别、人脸识别、反欺诈、销售预测、产品推荐、应用软件自动化等。目前正在不断发展壮大的领域包括：智能化投资顾问服务、高清影像分析技术、异常行为识别与分析解决方案、高精度图片审查系统以及文档数字拷贝与文本自动生成等方面。这部分应用程序具有极大的潜在提升和创新发展空间。

图表：我国机器学习应用成熟度划分

资料来源：智研瞻产业研究院整理

机器学习技术发展

机器学习作为人工智能领域的重要组成部分，其核心在于研究如何设计自我演算系统，使之能够通过对大量数据的分析与理解，自主做出决策或者进行预测，而无需经过繁琐且冗长的精确编程。简言之，机器学习的本质就如同一辆车在我们驾驶它的过程中不断修正方向、调整速度，从而在未来的道路上实现更好的行驶表现。时至今日，机器学习已成为众多商业运用场景中的首选算法，受到广泛关注与青睐。

相较于传统的编程方式，根据既定规则与数据进行运算，以便迅速给出答案，机器学习在处理问题时则更倾向于从“历史数据”以及“已发生事实”中搜寻规律与特性。进行机器学习时，我们输入的仅为数据及其相应的结果，而所要探求的乃是那些能够同步产生该结果数据所匹配的规律性元素。总的来说，机器学习正是借助计算机这一有效工具，以数据为主要研究素材，以合适的学习策略为关键导向，将概率论、线性代数、信息论、最优理论以及计算机科学这类多学科知识相互融合，从而形成一门严谨的交叉学科体系。

图表：传统编程模式VS机器学习

资料来源：智研瞻产业研究院整理

从技术改革和改善的角度看，全面的机器学习技术路径涵盖了监督学习、无监督学习以及强化学习等具有核心重要性的研究领域。

在技术支持系统层面上，我国在机器学习领域的创新团队大致可以分为以下几个部分：应用国家工程实验室、深度学习技术、智能技术与系统国家重点实验室等等国家级别的重点试验室；以及G60科创走廊人工智能产业基金、深圳前海人工智能产业投资基金这样富有深度专业化内涵的产业投资基金；当然还包括像《人工智能 面向机器学习的数据标注规程》、《信息安全技术 机器学习算法安全评估规范》等这些具有重要行业指导意义的国家标准计划。

当前，我国市场上具有代表性的机器学习平台都属于集成性的综合性平台，它们能够完整地支持诸如监督学习、无监督学习以及强化学习等各类机器学习模式。

近年来，国家已经连续发布了一系列至关重要的政策文献与信息化规划纲领，以有力地支撑人工智能以及机器学习技术的稳步发展，同时积极推动各行业运用这一新兴科技实现产业转型升级及产品创新，如《“十四五”智能制造发展规划》《“十四五”国家信息化规划》、《“十四五”国家科技创新规划》、《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》等。总体而言，我厂对于我国机器学习科技事业的追求，高度重视着基础科研、尖端技术的培育与革新、产品运用的广泛扩张、综合素质出众的技术人员队伍的培养以及产业集群的细心呵护等诸多方面。

图表：机器学习技术发展目标

资料来源：智研瞻产业研究院整理

行业市场规模

统计数据显示，2018年中国机器学习行业市场规模52.50亿元，2023年中国机器学习行业市场规模262.10亿元。2018-2023年中国机器学习行业市场规模如下：

图表：2018-2023年中国机器学习行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

我国机器学习行业存在的问题

1、部分行业渗透率较低

当前阶段我们发现，机器学习技术已在互联网、金融以及信息技术服务等多个行业中得到了广泛的应用与实践，并且效果显著。值得指出的是，在这些行业中，尤其以互联网行业在机器学习应用方面的渗透率最为突出，达到了90%；紧随其后的便是金融企业们（涵盖银行、证券及保险等）整体的数据处理率也超过了20%。相反的，诸如制造业这样的传统行业对于机器学习的运用并未达到足以令人满意的水平，目前的渗透率尚不足10%。

2、国内专业学习口径窄

尽管我们注意到中国高等教育与科学研究机构在机器学习应用方面的实践和渗透力正在迅速提升，不仅包括作为我国唯一的世界一流本科建设高校——“985工程”院校，同时还有众多的二线本科学校乃至职业院校，都已经开始将机器学习作为它们成为重要科研和教学领域的首要对象。然而，相比之下，国外的相关课程设置则较为全面，覆盖范围十分广泛，包括从芯片的晶体管制作、电路设计，再到操作系统、计算机网络、数据库以及高性能计算等诸多方面，甚至包括人工智能领域的全方位知识。学生可以根据自身兴趣和需求，选择相应的课程进行修习，从而迅速掌握社会急需的各项专业技能，有效地调整个人的学习线路和方向。反观我国，专业课程的开设大都设有明确的界限，学生可能只能选择专注于某一具体的领域，比如人工智能或是数据库，导致各门学科之间难以实现融汇贯通。因此，相对于国际市场而言，我国优质的高科技人才资源显得较为匮乏。

机器学习行业发展趋势

1、深度学习发展迅速

深度学习作为机器学习的一项重要分支，已经成为当前机器学习领域的主要计算方法之一，因其具备强大的适应能力以及较高的精准度而备受市场瞩目。在此基础上，日益广泛的应用场景使得深度学习在诸如图像识别、语音识别及人脸识别等多个领域的运用得到了深入推进，并且其发展速度明显加快。现阶段，深度学习已逐步发展成为新一代人工智能技术的核心创新点，推动着整个机器学习行业向更高层次迈进。

2、资本投入推动行业发展

机器学习作为人工智能领域的关键技术，始终是资本市场的目光焦点之一。在这股强劲的资本动力促使下，众多以机器学习为核心驱动力的新兴企业相继涌现，并逐渐在市场中崭露头角。资本的投入可以助力这些初创型机器学习企业建立起强大的技术团队、获得优质的训练数据、开发出令人赞赏的应用产品、进而开拓更为广阔的产品市场空间，从而稳步提升自身在市场中的竞争力。

3、深度与强化学习相结合

深度强化学习则是将深度学习与强化学习相结合而形成的新的计算范式，既保留了深度学习强大的认知分析能力，也融入了强化学习敏捷的决策判断力。这种深度强化学习具有极高的灵活性、强大的扩展潜力以及相比传统方式更低的训练数据需求，因此它们的应用边界正在不断扩大，推广进程也在逐步加速。在未来，深度强化学习将会成为推动机器学习行业发展的又一重要趋势。

图表：机器学习行业发展趋势

资料来源：智研瞻产业研究院整理