機器學習行業發展分析

一、機器學習行業發展概況

第一，2010年2月，加州大學伯克利分校教授喬丹和卡內基梅隆大學教授米歇爾同時當選美國工程院院士，同年5月份，喬丹教授又當選為美國科學院院士。隨后幾年，概率圖模型專家科勒(Daphne Koller)當選為美國工程院院士，理論計算機學家和機器學習專家、Boosting的主要建立者之一夏皮爾(Robert Schapire)當選為美國工程院院士和科學院院士。期間，斯坦福大學的統計學家弗萊德曼和提布施瓦尼(Robert Tibshirani)、伯克利分校的華裔統計學家郁彬，以及卡內基梅隆大學統計學家沃塞曼也先后被選為美國科學院院士。這是一個非常有趣的現象，因為這些學者都在機器學習領域做出了非常重要的貢獻，比如弗萊德曼的工作包括分類回歸樹、多元自適應回歸(Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS)和梯度推進機(Gradient Boosting Machines，GBM)等經典機器學習算法，而提布施瓦尼是最小絕對收縮和選擇算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO)的提出者。此外，優化算法專家鮑德(Stephen Boyd)當選美國工程院院士，他和范登貝格(Lieven Vandenberghe)的合著《凸優化》(Convex Optimization)可以說風靡機器學習界。

第二，2011年的圖靈獎授予了加州大學洛杉磯分校教授珀爾(JudeaPearl)，他主要的研究領域是概率圖模型和因果推理，這是機器學習的基礎問題。圖靈獎通常頒給純理論計算機學者，或者早期建立計算機架構或框架的學者。而把圖靈獎授予珀爾教授具有方向標的意義。此外，2015年《科學》和《自然》雜志連續發表了4篇關于機器學習的綜述論文。而且，近幾年在這兩個雜志上發表的計算機學科論文幾乎都來自機器學習領域。

第三，機器學習切實能被用來幫助工業界解決問題。特別是當下的熱點，比如說深度學習、AlphaGo、無人駕駛汽車、人工智能助理等對工業界的巨大影響。當今IT的發展已從傳統的微軟模式轉變到谷歌模式。傳統的微軟模式可以理解為制造業，而谷歌模式則是服務業。谷歌搜索完全是免費的，服務社會，他們的搜索做得越來越極致，同時創造的財富也越來越豐厚。

財富蘊藏在數據中，而挖掘財富的核心技術則是機器學習，因此谷歌認為自己是一家機器學習公司。深度學習作為當今最有活力的機器學習方向，在計算機視覺、自然語言理解、語音識別、智力游戲等領域的顛覆性成就，造就了一批新興的創業公司。工業界對機器學習領域的人才有大量的需求。不僅僅需要代碼能力強的工程師，也需要有數學建模和解決問題的科學家。

現在計算機界戲稱機器學習為“全能學科”，它無所不在。除了有其自身的學科體系外，機器學習還有兩個重要的輻射功能。一是為應用學科提供解決問題的方法與途徑。對于一個應用學科來說，機器學習的目的就是把一些難懂的數學翻譯成讓工程師能夠寫出程序的偽代碼。二是為一些傳統學科，比如統計、理論計算機科學、運籌優化等找到新的研究問題。因此，大多數世界著名大學的計算機學科把機器學習或人工智能列為核心方向，擴大機器學習領域的教師規模，而且至少要保持兩三個機器學習研究方向具有一流競爭力。有些計算機專業有1/3甚至1/2的研究生選修機器學習或人工智能。

機器學習現在已成為統計學的一個主流方向，許多著名大學的統計系紛紛從機器學習領域招聘教授，比如斯坦福大學統計系新進的兩位助理教授來自機器學習專業。計算在統計領域已經變得越來越重要，傳統多元統計分析是以矩陣分解為計算工具，現代高維統計則是以優化為計算工具。

二、機器學習技術發展水平

機器學習可以跟蹤每個客戶在購買過程中的位置，并定制其建議。亞馬遜擁有互聯網上最好的推薦引擎之一，機器學習推薦帶動了銷售額的55%。了解客戶購買模式有助于提高銷售額，并使預測庫存需求更加容易，特別是對于季節性和基于趨勢的項目。

三、機器學習行業市場規模分析

圖表：2019-2022年機器學習行業市場規模

2022年中國機器學習應用規模約為237億元，下游應用領域以金融為首;2022年，中國金融領域機器學習產業規模占比為37.5%，工業領域產業規模占比為12.1%，工業領域產業規模后期長空間較大。

四、機器學習應用領域分析

1、自動駕駛

在消費領域，我們看到最多的機器學習應用，莫過于無人駕駛技術。許多無人駕駛汽車還處在測試階段，在公共道路上實現完全自動駕駛的想法還處在起步階段。

當自動駕駛汽車在公路上行駛時，必須能夠實時響應周圍的情況，這一點至關重要。這意味著通過傳感器獲取的所有信息必須在汽車中完成處理，而不是提交服務器或云端來進行分析，否則即使是非常短的時間，也可能造成不可挽回的損失。

因此，機器學習將是汽車數字基礎設施的核心，使它能夠從觀察到的環境條件中進行學習。對于這些數據，一個特別有趣的應用是映射——汽車需要能夠自動響應現實世界的周圍環境，以更新地圖。因此，每輛車都必須生成自己的導航網絡。

自動駕駛已經成為近兩年傳統車企與科技公司爭奪的熱點領域，大眾、本田、豐田、福特、通用、博世等傳統車企或零部件企業通過自主研發或合作等方式，開發自動駕駛汽車;高通、三星、英特爾等公司通過開發自主駕駛芯片來搶占自動駕駛領域的一席之地;谷歌、特斯拉、亞馬遜、微軟等科技巨頭更是通過技術優勢提前布局自動駕駛。

在我國，自動駕駛更是提到了國家戰略的高度，全國各地紛紛啟動無人駕駛汽車示范區項目。百度開放自動駕駛平臺，幫助汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴快速搭建屬于自己的完整的自動駕駛系統。

2、制造業

與自動駕駛汽車一樣，隨著物聯網的發展，制造業企業可以從安置在生產線各環節的傳感器收集大量的生產數據。

然而，這些數據并沒有被充分利用。隨著從復雜系統收集到眾多參數的數據，數據分析變成了一項艱巨的任務。機器學習在制造業中的最大應用將是異常檢測。

據統計，到2030年，全球的淡水需求預計將超過供應近40%。為協助各企業實現凈零水循環使用的目標，美國水處理公司Ecolab(藝康集團)正通過包括Azure和Dynamics CRM Online在內的微軟云平臺幫助全球企業實現可持續運營。

與全球各地數以千計傳感器相連的云平臺能收集實時用水數據，并通過機器學習和商業智能分析全球各地的生產用水運營解決方案，不僅提高效率，還能降低水、能源消耗及運營成本。

2017年，機器學習也將推動工業自動化的實現，通過觀察生產線和數據流來學習，并能夠精確優化生產過程，降低生產成本，加快生產周期，從而節省人工分析數據的時間成本和資金成本。

天機智能作為深圳長盈精密的全資子公司，通過自動化改造，幫助公司提升生產工藝裝備的自動化和智能化水平。該公司用機器取代了90%的勞動力，生產率提高了80%，產品缺陷率也顯著減少了2.5倍。目前，工廠只有60名工人檢測和管理生產線，以及維護計算機系統。

欲了解更多行業的未來發展前景，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2030年中國人工智能行業發展前景及投資戰略分析報告》。