機器學習是利用計算機模擬人的學習能力，從樣本數(shù)據(jù)中學習得到知識和經(jīng)驗，然后用于實際的推斷和決策。機器學習是一門多學科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識、統(tǒng)計學知識、近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬和實現(xiàn)人類學習方式，以獲取新的知識或技能，并將現(xiàn)有內(nèi)容進行知識結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學習效率。機器學習推動人工智能快速發(fā)展，是第三次人工智能發(fā)展浪潮的重要推動因素。

　　據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2022年上半年中國機器學習平臺市場規(guī)模達到19億元。中國前五大機器學習平臺廠商為第四范式、華為云、九章云極DataCanvas、創(chuàng)新奇智和美林數(shù)據(jù)，構(gòu)成了64.1%的市場份額，其中第四范式仍保持領(lǐng)先優(yōu)勢，華為云和九章云極DataCanvas緊隨其后。在未列出的其他廠商中，星環(huán)科技、天云大數(shù)據(jù)也貢獻了一定的市場份額。

　　目前，人工智能機器學習主要是靠大量的數(shù)據(jù)訓練，依靠大量的實踐總結(jié)出事物的規(guī)律，獲取直接知識。類比人類獲取知識的歷程來看，機器學習還處于發(fā)展的初級階段，相當于人從大量的實踐活動中總結(jié)經(jīng)驗提煉知識的階段，還未進入從知識產(chǎn)生知識的階段。近年來，機器學習也出現(xiàn)了少量的直接獲取規(guī)律性的知識，并應(yīng)用于實踐的模式，特別是深度學習逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術(shù)、語音識別技術(shù)、機器翻譯技術(shù)等其他相關(guān)技術(shù)能力。

　　機器學習是使計算機具有智能的重要方式，是人工智能技術(shù)的核心，行業(yè)進入技術(shù)壁壘較高，產(chǎn)業(yè)鏈涉及范圍廣泛�，F(xiàn)階段，人工智能技術(shù)應(yīng)用落地速度正在不斷加快，應(yīng)用場景正在不斷增多，市場規(guī)模不斷擴大，使得機器學習價值日益凸顯。在政策的推動下，我國人工智能市場增速高于全球平均水平，未來機器學習行業(yè)發(fā)展勢頭更為強勁。

　　中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國機器學習行業(yè)深度調(diào)研及投資前景預測報告》共九章。首先對機器學習行業(yè)概述及人工智能行業(yè)進行分析，接著分析了機器學習行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及機器學習產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展狀況。隨后報告重點分析了深度學習的發(fā)展及機器學習在各個細分領(lǐng)域及在企業(yè)中的應(yīng)用狀況，并深入研究了機器學習領(lǐng)域重點企業(yè)發(fā)展狀況，最后，報告對機器學習行業(yè)的發(fā)展前景及趨勢進行了科學的分析及預測。

報告目錄

第一章　機器學習相關(guān)介紹

1.1　人工智能相關(guān)概念

1.1.1　人工智能的定義

1.1.2　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

1.1.3　人工智能基本要素

1.2　機器學習的概念

1.2.1　機器學習的定義

1.2.2　機器學習開發(fā)平臺

1.2.3　機器學習的原理

1.2.4　機器學習應(yīng)用范圍

1.3　機器學習的分類

1.3.1　按學習模式不同分類

1.3.2　按算法網(wǎng)絡(luò)深度分類

第二章　2022-2024年人工智能行業(yè)發(fā)展綜合分析

2.1　全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜述

2.1.1　人工智能發(fā)展歷程

2.1.2　人工智能支持政策

2.1.3　人工智能市場規(guī)模

2.1.4　人工智能區(qū)域分布

2.1.5　人工智能市場結(jié)構(gòu)

2.1.6　人工智能專利數(shù)量

2.1.7　人工智能融資規(guī)模

2.1.8　人工智能應(yīng)用狀況

2.2　中國人工智能市場運行狀況

2.2.1　人工智能發(fā)展歷程

2.2.2　人工智能產(chǎn)業(yè)政策

2.2.3　人工智能市場規(guī)模

2.2.4　人工智能軟件規(guī)模

2.2.5　人工智能企業(yè)數(shù)量

2.2.6　人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

2.2.7　人工智能從業(yè)人員

2.2.8　人工智能融資規(guī)模

2.3　人工智能基礎(chǔ)層

2.3.1　基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)鏈價值

2.3.2　基礎(chǔ)層發(fā)展歷程

2.3.3　基礎(chǔ)層市場規(guī)模

2.3.4　基礎(chǔ)層發(fā)展現(xiàn)狀

2.3.5　基礎(chǔ)層融資規(guī)模

2.3.6　基礎(chǔ)層發(fā)展問題

2.3.7　基礎(chǔ)層發(fā)展趨勢

2.4　人工智能技術(shù)層

2.4.1　技術(shù)層發(fā)展現(xiàn)狀

2.4.2　人工智能技術(shù)全景

2.4.3　人工智能技術(shù)水平

2.4.4　人工智能技術(shù)分布

2.4.5　人工智能技術(shù)成熟度

2.4.6　人工智能熱點技術(shù)

2.4.7　人工智能專利數(shù)量

2.4.8　自然語音處理技術(shù)

2.4.9　生物特征識別技術(shù)

2.4.10　知識圖譜技術(shù)

2.4.11　計算機視覺技術(shù)

2.4.12　語音語義技術(shù)

2.4.13　人工智能技術(shù)平臺

2.4.14　技術(shù)層發(fā)展問題

2.4.15　技術(shù)層發(fā)展趨勢

2.5　人工智能應(yīng)用層

2.5.1　應(yīng)用層發(fā)展現(xiàn)狀

2.5.2　各應(yīng)用層成熟度

2.5.3　應(yīng)用層市場結(jié)構(gòu)

2.5.4　應(yīng)用層發(fā)展問題

2.5.5　應(yīng)用層發(fā)展趨勢

2.5.6　人工智能醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

2.5.7　人工智能金融領(lǐng)域應(yīng)用

2.5.8　人工智能智慧城市應(yīng)用

2.5.9　人工智能教育領(lǐng)域應(yīng)用

2.5.10　人工智能制造業(yè)應(yīng)用

2.6　部分城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況

2.6.1　上海市

2.6.2　北京市

2.6.3　深圳市

2.6.4　杭州市

2.7　中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢分析

2.7.1　人工智能總體發(fā)展趨勢

2.7.2　人工智能宏觀趨勢研判

2.7.3　人工智能技術(shù)發(fā)展研判

2.7.4　人工智能應(yīng)用場景研判

2.7.5　人工智能市場規(guī)模預測

第三章　2022-2024年機器學習行業(yè)發(fā)展綜合分析

3.1　全球機器學習行業(yè)發(fā)展綜述

3.1.1　機器學習市場規(guī)模分析

3.1.2　機器學習行業(yè)發(fā)展動力

3.1.3　機器學習市場競爭格局

3.1.4　機器學習發(fā)展面臨挑戰(zhàn)

3.1.5　機器學習企業(yè)競爭優(yōu)勢

3.1.6　機器學習市場前景預測

3.2　中國機器行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

3.2.1　機器學習行業(yè)發(fā)展歷程

3.2.2　機器學習行業(yè)政策回顧

3.2.3　機器學習市場規(guī)模分析

3.2.4　機器學習市場區(qū)域分布

3.2.5　機器學習市場競爭格局

3.2.6　機器學習平臺市場份額

3.2.7　機器學習行業(yè)制約因素

3.3　中國機器學習行業(yè)技術(shù)發(fā)展狀況

3.3.1　機器學習技術(shù)發(fā)展路線

3.3.2　機器學習專利申請數(shù)量

3.3.3　機器學習技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

3.3.4　機器學習技術(shù)成熟度

3.3.5　機器學習技術(shù)研究進展

3.3.6　機器學習技術(shù)研究趨勢

第四章　中國機器學習產(chǎn)業(yè)鏈綜合分析

4.1　機器學習產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成

4.2　機器學習產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

4.2.1　人工智能芯片主要類型

4.2.2　人工智能芯片市場規(guī)模

4.2.3　人工智能芯片供應(yīng)商

4.2.4　云計算市場規(guī)模分析

4.2.5　云計算平臺服務(wù)商

4.2.6　云計算代表企業(yè)介紹

4.2.7　大數(shù)據(jù)技術(shù)體系圖譜

4.2.8　大數(shù)據(jù)服務(wù)商分析

4.2.9　大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析

4.2.10　大數(shù)據(jù)市場支出規(guī)模

4.2.11　大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用結(jié)構(gòu)

4.2.12　大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求

4.3　機器學習產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

4.3.1　機器學習技術(shù)服務(wù)商

4.3.2　機器學習平臺廠商

4.3.3　機器學習開放平臺

4.3.4　機器學習開源發(fā)展

4.4　機器學習產(chǎn)業(yè)鏈下游概述

4.4.1　機器學習應(yīng)用服務(wù)商

4.4.2　機器學習應(yīng)用領(lǐng)域概況

4.4.3　基于GPU的機器學習應(yīng)用

第五章　2022-2024年深度學習行業(yè)發(fā)展深度分析

5.1　深度學習行業(yè)發(fā)展綜述

5.1.1　深度學習基本概念

5.1.2　深度學習發(fā)展歷程

5.1.3　深度學習所處階段

5.1.4　深度學習主要功能

5.1.5　深度學習發(fā)展動力

5.1.6　深度學習融合發(fā)展

5.2　深度學習市場運行現(xiàn)狀分析

5.2.1　深度學習競爭格局

5.2.2　細分市場發(fā)展現(xiàn)狀

5.2.3　預訓練模型現(xiàn)狀分析

5.2.4　深度學習融資現(xiàn)狀

5.2.5　深度學習應(yīng)用領(lǐng)域

5.2.6　深度學習發(fā)展問題

5.2.7　深度學習發(fā)展建議

5.3　深度學習開源框架市場分析

5.3.1　深度學習框架發(fā)展歷程

5.3.2　深度學習框架主要作用

5.3.3　深度學習框架驅(qū)動因素

5.3.4　深度學習框架市場份額

5.3.5　開源框架市場競爭格局

5.3.6　選擇開源框架的考量因素

5.4　深度學習行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

5.4.1　深度學習應(yīng)用前景

5.4.2　深度學習發(fā)展趨勢

5.4.3　深度學習技術(shù)趨勢

5.4.4　模型小型化發(fā)展方向

第六章　中國機器學習行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展分析

6.1　機器學習算法應(yīng)用場景分析

6.1.1　分類算法應(yīng)用場景

6.1.2　回歸算法應(yīng)用場景

6.1.3　聚類算法應(yīng)用場景

6.1.4　關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用場景

6.2　機器學習在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用

6.2.1　主要應(yīng)用場景

6.2.2　醫(yī)療影像智能診斷

6.2.3　新藥研發(fā)

6.2.4　基因測序

6.3　機器學習在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用

6.3.1　主要應(yīng)用場景

6.3.2　聯(lián)邦學習

6.3.3　金融科技

6.3.4　智能風控

6.3.5　智慧銀行

6.3.6　智慧投顧

6.4　機器學習在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用

6.4.1　應(yīng)用意義

6.4.2　應(yīng)用現(xiàn)狀

6.4.3　應(yīng)用問題

6.4.4　應(yīng)用展望

6.5　機器學習在制造業(yè)中的應(yīng)用

6.5.1　應(yīng)用優(yōu)勢

6.5.2　智能工廠

6.5.3　智能物流

6.5.4　智能系統(tǒng)

6.5.5　缺陷檢測

6.5.6　預測性維護

6.5.7　生成設(shè)計

6.5.8　能耗預測

6.5.9　供應(yīng)鏈管理

6.6　機器學習在智慧城市中的應(yīng)用

6.6.1　智能政務(wù)

6.6.2　智能基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)

6.6.3　智能交通

6.6.4　自動駕駛

6.6.5　安防行業(yè)

6.7　機器學習在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用

6.7.1　智慧校園

6.7.2　智慧課堂

6.7.3　智適應(yīng)教學

第七章　國內(nèi)外企業(yè)主要機器學習產(chǎn)品及應(yīng)用分析

7.1　全球主要科技企業(yè)機器學習布局

7.2　機器學習在國外企業(yè)中的應(yīng)用

7.2.1　亞馬遜機器學習應(yīng)用

7.2.2　蘋果公司機器學習應(yīng)用

7.2.3　Ayasdi機器學習應(yīng)用

7.2.4　Digital Reasoning機器學習應(yīng)用

7.2.5　Facebook機器學習應(yīng)用

7.2.6　谷歌機器學習應(yīng)用

7.2.7　IBM Watson機器學習應(yīng)用

7.2.8　QBurst機器學習應(yīng)用

7.2.9　高通機器學習應(yīng)用

7.2.10　Uber機器學習應(yīng)用

7.3　機器學習在國內(nèi)企業(yè)中的應(yīng)用

7.3.1　百度機器學習云平臺

7.3.2　阿里云機器學習平臺

7.3.3　騰訊智能鈦機器學習

7.3.4　第四范式AutoML平臺

第八章　2021-2024年中國機器學習重點企業(yè)經(jīng)營分析

8.1　商湯科技

8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.1.2　經(jīng)營效益分析

8.1.3　企業(yè)商業(yè)模式

8.1.4　機器學習布局

8.1.5　企業(yè)融資狀況

8.2　第四范式

8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.2.2　機器學習平臺

8.2.3　企業(yè)融資規(guī)模

8.2.4　企業(yè)競爭優(yōu)勢

8.2.5　企業(yè)研發(fā)投入

8.2.6　企業(yè)應(yīng)用場景

8.3　曠視科技

8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.3.2　企業(yè)經(jīng)營效益

8.3.3　企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模

8.3.4　企業(yè)業(yè)務(wù)構(gòu)成

8.3.5　企業(yè)研發(fā)投入

8.3.6　機器學習技術(shù)

8.4　科大訊飛

8.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.4.2　經(jīng)營效益分析

8.4.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

8.4.4　財務(wù)狀況分析

8.4.5　核心競爭力分析

8.4.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.4.7　未來前景展望

8.5　浪潮集團

8.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.5.2　經(jīng)營效益分析

8.5.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

8.5.4　財務(wù)狀況分析

8.5.5　核心競爭力分析

8.5.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.5.7　未來前景展望

8.6　百度飛槳

8.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.6.2　企業(yè)發(fā)展歷程

8.6.3　平臺技術(shù)優(yōu)勢

8.6.4　企業(yè)核心競爭力

8.6.5　深度學習發(fā)展

8.6.6　平臺應(yīng)用場景

8.7　索信達控股

8.7.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.7.2　機器學習應(yīng)用

8.7.3　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

8.7.4　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

8.7.5　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

8.8　其他企業(yè)

8.8.1　九章云極

8.8.2　阿里云

8.8.3　華為云

8.8.4　京東云

8.8.5　騰訊云

8.8.6　百分點

8.8.7　天云數(shù)據(jù)

第九章　2025-2029年中國機器學習行業(yè)投資分析及前景預測

9.1　中國機器學習行業(yè)投資分析

9.1.1　機器學習投資狀況分析

9.1.2　機器學習進入壁壘分析

9.2　中國機器學習行業(yè)發(fā)展前景分析

9.2.1　機器學習市場發(fā)展前景

9.2.2　機器學習行業(yè)發(fā)展方向

9.2.3　機器學習市場空間預測

9.3　機器學習技術(shù)發(fā)展趨勢分析

9.3.1　發(fā)展膠囊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

9.3.2　發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡(luò)

9.3.3　發(fā)展深度強化學習

9.3.4　可解釋性機器學習

9.4　中投顧問對2025-2029年中國機器學習行業(yè)預測分析

9.4.1　2025-2029年中國機器學習行業(yè)影響因素分析

9.4.2　2025-2029年中國機器學習市場規(guī)模預測