人工智能領域調研 機器學習行業發展現狀如何？

• 黃文玉 2023年1月11日 來源：互聯網 582 32
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機器學習是指通過計算機學習數據中的內在規律性信息，獲得新的經驗和知識，以提高計算機的智能性，使計算機能夠像人那樣去決策。

2022年10月發表在《Nature Communications》上的一項新研究中，來自赫爾辛基大學的研究團隊提出了一種準確分析癌癥活檢中基因組學數據的方法。該工具使用機器學習方法糾正了受損DNA，從而揭示出腫瘤樣本中的真實突變過程。該研究有助于在數百萬個癌癥樣本中發掘巨大的醫學價值。

瑞典皇家理工學院聯合研究使用了一種結合機器學習、密度泛函理論、實驗和熱力學計算的迭代方案，從數百萬候選合金中找到了兩種新的高熵因瓦合金。因瓦合金具有極低的熱膨脹性，應用廣泛。該研究發表在《科學》雜志上。

機器學習是指通過計算機學習數據中的內在規律性信息，獲得新的經驗和知識，以提高計算機的智能性，使計算機能夠像人那樣去決策。隨著各行業對數據的需求量增多，對處理和分析數據的效率要求變高，一系列機器學習算法應運而生。機器學習算法主要是指通過數學及統計方法求解最優化問題的步驟和過程。針對不同的數據和不同模型需求，選擇和使用適當的的機器學習算法可以更高效地解決一些實際問題。

按一些技術專家對未來生活的愿景，未來家庭中或許會充滿機器人，或者房屋本身就是個機器人。Brain of Things創始人艾蘇托什·塞克西納說：“(住戶)在看電影、睡覺或不管做什么，房屋都知道。他們圍著房屋行走，房屋也能跟蹤他們的行動，知道很多東西。”

根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》顯示：

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

機器學習不僅在基于知識的系統中得到應用，而且在自然語言理解、非單調推理、機器視覺、模式識別等許多領域也得到了廣泛應用。一個系統是否具有學習能力已成為是否具有“智能”的一個標志。機器學習的研究主要分為兩類研究方向：第一類是傳統機器學習的研究，該類研究主要是研究學習機制，注重探索模擬人的學習機制;第二類是大數據環境下機器學習的研究，該類研究主要是研究如何有效利用信息，注重從巨量數據中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識。

目前，機器學習還缺少在各行各業大面積應用的數據基礎，短期內只能在金融、制造、電力、醫藥等數字化水平較好的領域謀求發展。隨著企業數字化轉型不斷深化和數字經濟的蓬勃發展，機器學習還擁有極為廣闊的空間。

機器學習行業發展現狀分析

機器學習目前在互聯網、金融、IT服務行業滲透率較高，其中互聯網行業機器學習應用滲透率能夠達到90%，其次是金融業，包括銀行、證券以及保險在內整體滲透率超過20%，但是制造等其他傳統行業的滲透率仍低于10%。房屋正在變得越來越智能、互聯，家用設施和人溝通的能力也越來越強，這是個不可否認的趨勢。智能建筑專家、弗吉尼亞大學副教授卡敏·懷特豪斯也認為，盡管人們有隱私擔憂，但還是利大于弊，尤其是對老人或殘疾人。

隨著大數據分析能力的進步，一些機器學習企業已經開始投資機器學習(ML)。機器學習是人工智能的一個分支，其重點在于允許計算機在沒有明確編程的情況下學習新事物。換句話說，它分析現有的大數據存儲庫來得出改變應用程序行為的結論。數據顯示，機器學習平臺市場在2021H1仍然保持高速增長，市場規模達2.6億美元，相比去年同期增長101.8%。拉動本期市場增長的驅動力一方面在于傳統政企客戶構建AI中臺;另一方面也在于廠商端對于AutoML等降低機器學習門檻技術的不斷投入。

機器學習作為人工智能領域的重要技術，是資本市場重點關注對象之一。在資本力量推動下，一批以機器學習為核心驅動的初創型公司進入到市場中，逐漸成為市場中的有力競爭者。資本投入可幫助初創型機器學習公司構建技術團隊、獲取訓練數據、研發應用產品、拓展產品市場，逐步提高其市場競爭力。

人工智能已經成為大數據、機器人和物聯網等新興技術的主要驅動力，在可預見的未來，它將繼續驅動技術創新，影響著幾乎每個行業和每個人的未來。但是，人工智能的最終目標是使機器具有與人類相似的通用智能。這是科學界提出的最雄心勃勃的目標之一，還有很長的路要走。

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  2022-2027年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告

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