2021年中国机器学习行业市场规模及发展前景分析 未来将带动相关产业市场规模突破3000亿元_第1页
2021年中国机器学习行业市场规模及发展前景分析 未来将带动相关产业市场规模突破3000亿元_第2页
2021年中国机器学习行业市场规模及发展前景分析 未来将带动相关产业市场规模突破3000亿元_第3页
2021年中国机器学习行业市场规模及发展前景分析 未来将带动相关产业市场规模突破3000亿元_第4页
2021年中国机器学习行业市场规模及发展前景分析 未来将带动相关产业市场规模突破3000亿元_第5页
已阅读5页,还剩1页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、2021年中国机器学习行业市场规模及发展前景分析 未来将带动相关产业市场规模突破3000亿元 HYPERLINK /hs/zhengquan_002230.SZ.html 人工智能行业主要上市公司:目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。 HYPERLINK /hs/zhengquan_300024.SZ.html 本文核心数据:机器学习发展路线,中国机器学习核心产品及相关产业规模,中国数字经济规模及占GDP比重,中国机器人视觉获投企业业务赛道情况,中国机器人学习核心产品及带动产业相关规模预测1、机器学习

2、历经6个发展时期从20世纪50年代以来,机器学习的发展经历了6个时期。机器学习是现阶段解决很多人工智能问题的主流方法,作为一个独立的方向,正处于高速发展之中。最早的机器学习算法可以追溯到20世纪初,到今天为止,已经过去了100多年。从1980年机器学习称为一个独立的方向开始算起,到现在也已经过去了近40年。在这100多年中,经过一代又一代人的努力,诞生出了大量经典的方法。2、中国机器学习核心产品市场规模超200亿元作为人工智能极为关键的通用技术之一,机器学习时常被外界认为是AI应用中使用的公式或定理般的抽象基础。机器学习的本质的确是函数,但它依然能够以单纯的算法能力直接落地于金融、工业、医药、

3、互联网等数字化基础较好的领域,为企业提供智能风控、预测性维护、药物发现、个性化推荐等多种服务。初步估计2020年我国机器学习产品服务的市场规模为206.9亿元。机器学习的核心价值是通过特定算法分析已知数据,识别隐藏在数据中的可能性,并基于此独立或辅助使用者进行预测与决策。机器学习体现价值的前提是存在大量可供分析的数据,具体到企业的实际应用当中,就是要求企业能够提供连续准确的硏发设计、生产经营、设备运行、营销获客等各方面业务数据,以此训练、修正、完善算法模型,再利用模型挖掘企业数据的真正价值。可以说,行业或区域的数字化程度决定着机器学习能够在其中发挥多大作用。近年来,数字经济成为我国国民经济高质

4、量发展的新动能,数字经济增加值规模由2005年的2.6万亿元增加至2020年的39.2万亿元。与此同时,数字经济在GDP重所占的比重逐年提升,由2005年的14.2%提升至2020年的38.6%。目前,机器学习还缺少在各行各业大面积应用的数据基础,短期内只能在金融、制造、电力、医药等数字化水平较好的领域谋求发展。随着企业数字化转型不断深化和数字经济的蓬勃发展,机器学习还拥有极为广阔的空间。3、金融赛道受到投资高度喜爱在近年获投的机器学习创业公司中,热门赛道集中于金融、互联网、工业、政务、医疗等。其中,金融赛道与机器学习契合度高且需求强烈,90%以上的机器学习企业都开展了金融相关业务板块,机器学习在金融领域的应用场景主要在智能风控、保险核定、精准营销等方面;机器学习在工业(含电力)领域也有着充分的施展空间,科学的算法模型应用能够帮助工业企业优化生产工艺、提升生产效率、减少资产损失;医疗领域,机器学习的应用集中于两方面,一是药物发现中通过算法提高靶点筛选、晶型预测等环节的效率,二是以算法模型赋能基因测序,提升疾病风险预测与辅助诊疗的准确性。4、未来五年机器学习年复合增长率有望高达20%未来我国机器学习的核心产品将以21.6%的复合增长率增长,预计2025年中国机器学习核心产品市场规模将达到506.5亿元,带动相关产业市场规模也将增长到32

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论