2022年机器学习行业市场研究报告

2022年机器学习行业市场研究报告行业现状发展历程驱动因素行业痛点产业链行业环境目录01、行业概述

02、发展环境03、行业现状

04、行业痛点

05、行业前景趋势行业概述行业定义行业发展历程行业产业链01行业定义机器学习指专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科，使计算机重新组织已有的知识结构并不断改善自身的性能。机器学习以数据为基础，通过研究样本数据寻找规律，并根据所得规律对未来数据进行预测。机器学习是人工智能的核心，广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等人工智能领域。(1)按学习模式的不同，机器学习可分为监督学习、无监督学习、强化学习:(2)按算法网络深度的不同，机器学习可分为浅层学习和深度学习:发展历程萌芽期（1949-1968年）：1949至1968年，机器学习基础理论和模型开始出现，行业进入萌芽期。1949年，DonaldHebb提出赫布学习理论，解释了循环神经网络中各节点之间的关联性，为机器学习的发展奠定了理论基础。1952年，IBM的ArthurSamuel设计出一款具有学习能力的西洋跳棋程序，该程序可通过观察棋子的位置变化来构建新模型，逐步改善下棋技巧。ArthurSamuel将机器学习定义为可提供计算机能力而无需显式编程的研究领域。1957年，Rosenblatt提出感知器模型，其可在简单结构中表现出智能系统的基本属性。1960年，Widrow将Delta学习规则应用于感知器模型中，进一步提高线性分类器的精确度。瓶颈期（1969-1979年）：1969至1979年，机器学习在理论研究方面遇到瓶颈，发展步伐趋于滞缓。1969年，Minsky提出神经网络异或问题，揭露感知器模型无法处理线性不可分问题的缺陷，机器学习开始面临理论研究困境。Winston于1970年提出结构学习系统，推动基于逻辑表示的符号主义学习技术进一步发展，但该系统只能学习单一概念，未能突破机器学习的理论研究瓶颈。恢复期（1980-1989年）：1980至1989年，神经网络领域的理论研究从单一概念学习逐渐拓展至多个概念学习，机器学习的实践应用逐渐增多，行业进入恢复期。1980年，首届机器学习国际研讨会于美国卡内基梅隆大学召开，机器学习的关注度显著提升。1981年，Werbos在神经网络反向传播算法中提出多层感知器模型，机器学习理论研究步伐逐步加快。1986年，Quinlan提出ID3算法，该算法为机器学习领域的主流算法分支之一，其规则简单，理论框架清晰，应用场景不断增多。突破期（1990-2005年）：1990至2005年，机器学习在算法模型方面实现突破，Boosting算法、支持向量机模型的提出有力推动机器学习进一步发展。Schapire于1990年率先构造出多项式级的Boosting算法，Freund于1991年提出更高效的Boosting算法，Boosting算法的提出和发展显著提高弱分类器的准确度。1995年，Freund和Schapire在改进Boosting算法的过程中提出AdaBoost算法，AdaBoost算法无需弱学习器的先验知识，更易于解决实际问题。1995年，Vapnik和Cortes提出支持向量机算法模型，该算法模型具有坚实的理论基础以及出色的实证结果，是机器学习领域的重大突破。产业链上游产业链上游：人工智能芯片是机器学习产业链的核心底层硬件，为机器学习应用提供算力基础。按技术架构的不同，人工智能芯片可分为GPU、ASIC、FPGA。GPU具有软件生态齐全、并行计算能力强的特点，是现阶段深度学习训练的首选芯片。GPU是一种具有大规模并行计算架构，专为同时处理多重任务而设计的芯片，其发展时间长，产品成熟，支持CUDA统一架构、OpenCL架构等编程环境，编程语言成熟易用，便于开发者开发应用。此外，GPU的峰值计算能力强，处理速度可达CPU的10至100倍，适用于并行计算大规模数据，可显著加快深度学习计算速度。ASIC是全定制化的人工智能芯片，具有体积小、功耗低、通信效率高、计算速度快等特点。ASIC是为符合特定用户需求而定制的专用人工智能芯片，其计算能力和通信效率均可通过算法进行定制，专用化、定制化的设计将数据传输时间和数据等待时间压制到最低，显著提升芯片性能与运行速率。ASIC的主要类型包括TPU、BPU和NPU，其中，TPU为谷歌于2016年研发的专用于机器学习的ASIC芯片。FPGA可灵活编译，处理效率高，适用于深度学习预测。FPGA指现场可编程门阵列，是在可编程器件的基础上进一步发展的半定制电路，其处理重复计算指令能力强，相比GPU,“CPU+FPGA”混合异构的功耗更低，运用于深度学习预测的效率更高，性能优势更突出。现阶段，人工智能芯片市场由海外厂商主导，中国厂商的发展步伐逐步加快，但和海外头部厂商相比仍有明显差距。海外头部厂商包括英伟达、英特尔、IBM、谷歌、微软、高通等，英伟达于2018年推出新一代GPU产品NVIDIATeslaV100，英特尔通过收购Altera、Nervana、eASIC、NetSpeedSystems等芯片组厂商布局人工智能芯片产品线，谷歌于2018年发布其第三代人工智能专用处理器TPU0，苹果于2018年发布的新款iphone手机均搭载了A12仿生芯片，IBM的人工智能团队于2018年利用大规模模拟存储器阵列训练深度神经网络，达到与GPU相当的精度。中国人工智能芯片厂商着重布局边缘端芯片产品，针对安防、自动驾驶、智能家居、物联网等领域的终端设备开发专用的人工智能芯片，代表厂商包括中星微、华为海思、瑞芯微、寒武纪、地平线、深鉴科技、云之声、旷视科技等，中国人工智能芯片市场以初创型厂商居多。大数据服务商提供的服务包括数据采集、数据处理、数据存储、数据交易等，其类型包括学术机构、数据外包服务公司、人工智能应用服务公司。学术机构通过自行采集、标注大量数据来建立学术研究数据库，以用于算法的创新性验证、学术竞赛等，该类数据库迭代速度慢，商业应用场景有限，典型代表有ImageNet。数据外包服务公司是最常见的大数据服务商类型，其业务类型包括出售现成数据训练集的使用授权以及根据用户特定需求提供数据采集、数据标注、数据转写等服务。人工智能应用服务公司同是大数据服务的需求方和供给方，除购买数据外包服务公司的相关服务外，人工智能应用服务公司还通过自建数据服务团队来构建自用数据库，部分人工智能应用服务公司将自建数据库包装成产品出售，大数据服务成为其业务板块之一。产业链中游产业链中游：中游的机器学习技术服务商是机器学习产业链的关键主体，其提供的服务包括机器学习基础开源框架以及机器学习技术开放平台。机器学习基础开源框架是构建机器学习模型的重要根基，市场中的机器学习基础开源框架产品繁多，市场竞争激烈，谷歌、亚马逊、Facebook等互联网巨头在机器学习基础开源框架领域具有领先优势。谷歌于2016年推出机器学习系统开源工具TensorFlow，适用于智能手机、大型数据中心服务器等各类硬件设备，市场关注度不断提升。MXNet是亚马逊的机器学习基础开源框架产品，其适用于Python，R，Julia，Scala，Javascript等语言，可在多个CPU、GPU设备上进行分布式训练，运算效率优势突出。Facebook于2018年推出机器学习基础开源框架产品Pytorch，该产品通用性强，语言简单，用户数量逐渐增多。其他机器学习基础开源框架典型代表产品有Theano、Caffe、Keras等。机器学习技术开放平台为开发者提供基于机器学习的应用开发环境，可简化开发者对算法的接口调用、可视化、参数调优等自动化任务的管理。典型的机器学习技术开放平台包括亚马逊的AmazonMachineLearning、微软的Azure机器学习工作台、腾讯的DI-X机器学习平台、阿里云机器学习PAI等。产业链下游产业链下游：下游的机器学习应用服务商为最终用户提供基于机器学习的垂直领域应用服务，机器学习广泛应用于金融、教育、医疗、工业、零售等垂直领域。在金融领域，机器学习可满足金融机构在数据处理安全性、速度、精确度等方面的高要求，其在信用评分、投资组合管理、金融产品推荐、客户关系管理、金融欺诈检测等场景具有高适用性。金融领域的机器学习应用服务商有商汤科技、依图科技、云从科技、竹间智能、京东金融等。在教育领域，应用机器学习的产品包括语音测评产品、智能批改产品、分级阅读产品等。语音测评产品通过机器学习提高口语测评、统计评分效率，智能批改产品通过机器学习大幅提升批改准确率，分级阅读产品通过机器学习为不同年龄段学生匹配合适读物。教育领域的机器学习应用服务商有科大讯飞、驰声科技、流利说、测评学、一起作业、高木学习等。在医疗领域，机器学习在疾病监测、药物发明、辅助诊疗等方面具有高适用性，可显著提高疾病监测效率，缩短药物发明时间，提高诊疗精确度。医疗领域的机器学习应用服务商有碳云智能、腾讯觅影、天智航、万里云、汇医慧影等。在工业领域，机器学习可显著提升工业生产中的设备维护、产品质检、能源管理、物流运输等环节的效率，其在工业领域的渗透率不断提高。工业领域的机器学习应用服务商有高视科技、库柏特、Uptake等。发展环境政策环境经济环境社会环境02PartOne政策环境1提出要支持自然语言理解、机器学习、深度学习等人工智能技术创新，提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力。国务院《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》国务院《机器人产业发展规划（2016－2020年）》工信部、发改委、财政部提出要建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，构建包括语音、图像、视频、地图等数据的海量训练资源库，加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设提出要重点开展人工智能、机器人深度学习等基础前沿技术研究，突破机器人通用控制软件平台、人机共存、安全控制、高集成一体化关节、灵巧手等核心技术。《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出要重点突破自适应学习、自主学习等理论方法，实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能，要突破量子加速机器学习方法，建立高性能计算与量子算法混合模型，形成高效精确自主的量子人工智能系统架构神经网络芯片领域的揭榜任务为:研发面向机器学习训练应用的云端神经网络芯片、面向终端应用发展适用于机器学习计算的终端神经网络芯片，研发与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。提出要建设满足深度学习等智能计算需求的新型计算集群共享平台、云端智能分析处理服务平台、算法与技术开放平台、智能系统安全公共服务平台、多种生物特征识别的基础身份认证平台等基础资源服务平台。《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出要着力提升数据分析算法与工业知识、机理、经验的集成创新水平，形成一批面向不同工业场景的工业数据分析软件与系统以及具有深度学习等人工智能技术的工业智能软件和解决方案。《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》《新一代人工智能发展规划》政策环境2社会环境中国国电子技术标准化研究院在《人工智能标准化白皮书(2018版)》中，将人工智能定义为:人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。人工智能作为一门前沿交叉学科，其定义一直存有不同的观点:《人工智能——一种现代方法》中将已有的一些人工智能定义分为四类:像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。维基百科上定义“人工智能就是机器展现出的智能”，即只要是某种机器，具有某种或某些“智能”的特征或表现，都应该算作“人工智能”。社会环境人工智能行业迎发展黄金期。4月19日，在首届济南国家级人工智能创新应用先导区高端峰会上中国信息通信研究院发布《2020年全球人工智能产业地图》(以下简称《产业地图》)。《产业地图》显示，中国AI企业数量全球排名第二，中美两国在人工智能领域占绝对竞争优势。中国信息通信研究院副院长魏亮在现场介绍说，2020年，美国人工智能企业占据全球总数38.3%，中国紧随其后，占266%。中美两国AI企业数量占据全球半数以上，保持绝对竞争优势。美、中、英、加等名列前10名国家的AI企业数量排名连续四年无明显变化。经济环境高性能计算技术融入智能计算体系，新型智能计算也正助力人工智能发展。2020年，在疫情防控和复工复产中，人工智能技术发挥着重要作用，资本市场对于人工智能的热度升温，全球AI投资金额基本止跌，中国国内AI投资金额转降为升。全球人工智能产业规模达到1565亿美元，同比增长13%，但由于疫情影响，增速低于2019年。中国人工智能产业规模为434亿美元，同比增长175%，超过全球增速。行业现状分析03PartOne行业现状分析2006年以来，深度学习的推广应用速度逐步加快，应用领域不断拓宽，其逐渐成为机器学习领域的主流算法。在深度学习的带动发展下，机器学习在人工智能应用市场中的应用占比从2014年的9.6%上升至2018年的12%。人工智能市场规模从2014年77亿元增长至2018年的339.0亿元，年复合增长率达47.5%，在人工智能商业化应用步伐逐步加快以及机器学习应用占比不断提高的发展背景下，机器学习发展进一步加快。机器学习广泛应用于金融、教育、医疗、工业、零售、能源等多个垂直领域，2014至2018年，各垂直领域的机器学习应用项目平均市场价格处于500万元至580万元区间内，根据各垂直领域机器学习项目平均市场价格以及项目数量进行计算，中国机器学习行业市场规模从2014年的8.7亿元增长至2018年的55亿元，年复合增长率达56.7%。随着机器学习算法的不断改进，其在各垂直领域的应用将进一步加深，各垂直领域的机器学习应用项目数量将不断增多，至2023年，机器学习市场规模将达336.7亿元，2019至2023年年复合增长率达46.3%。行业现状分析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。2016-2019年我国数字经济规模快速增长，占GDP的比重也逐年增加，2019年我国数字机构及规模达到5.2亿元，占GDP比重达到36.2%。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。行业现状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。金融赛道受到投资高度喜爱未来五年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26%的复合增长率增长，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3238亿元。明确的政策指引是中国机器学习行业发展的重要驱动因素，中国政府发布的多部重要产业规划均对机器学习行业提出相关发展要求及指引，有力推动机器学习行业进一步发展。政策驱动政策驱动、机器学习技术开放平台、深度学习发展迅速、资本投入推动行业发展等是行业主要驱动因素作为机器学习领域的主流算法之一，深度学习凭借其适应性强、准确率高等特点获得市场高度关注，应用领域不断拓宽，其在图像识别、语音识别、人脸识别等领域的应用逐步加深，发展步伐显著加快，深度学习的迅速发展是推动机器学习行业升级发展的重要因素。深度学习通过加深在图像识别、语音识别、人脸识别等技术领域的应用进一步渗透至金融、安防、智能驾驶等垂直应用领域，应用推广速度提升明显，助力机器学习行业升级发展。机器学习技术开放平台为行业发展提供有力支持作为机器学习领域的主流算法之一，深度学习凭借其适应性强、准确率高等特点获得市场高度关注，应用领域不断拓宽，其在图像识别、语音识别、人脸识别等领域的应用逐步加深，发展步伐显著加快，深度学习的迅速发展是推动机器学习行业升级发展的重要因素。深度学习通过加深在图像识别、语音识别、人脸识别等技术领域的应用进一步渗透至金融、安防、智能驾驶等垂直应用领域，应用推广速度提升明显，助力机器学习行业升级发展。深度学习发展迅速机器学习作为人工智能领域的重要技术，是资本市场重点关注对象之一。在资本力量推动下，一批以机器学习为核心驱动的初创型公司进入到市场中，逐渐成为市场中的有力竞争者。2012年至2019年7月，机器学习领域的一级市场投资事件共有164起，总投资额达208亿元人民币。随着资本市场对机器学习的重视程度逐渐提升，多个机器学习项目落地并迅速发展，充足的投资资金成为初创型机器学习公司进一步发展的重要力量。资本投入推动行业发展驱动因素70%50%深度学习发展迅速机器学习作为人工智能领域的重要技术，是资本市场重点关注对象之一。在资本力量推动下，一批以机器学习为核心驱动的初创型公司进入到市场中，逐渐成为市场中的有力竞争者。2012年至2019年7月，机器学习领域的一级市场投资事件共有164起，总投资额达208亿元人民币。随着资本市场对机器学习的重视程度逐渐提升，多个机器学习项目落地并迅速发展，充足的投资资金成为初创型机器学习公司进一步发展的重要力量。作为机器学习领域的主流算法之一，深度学习凭借其适应性强、准确率高等特点获得市场高度关注，应用领域不断拓宽，其在图像识别、语音识别、人脸识别等领域的应用逐步加深，发展步伐显著加快，深度学习的迅速发展是推动机器学习行业升级发展的重要因素。深度学习通过加深在图像识别、语音识别、人脸识别等技术领域的应用进一步渗透至金融、安防、智能驾驶等垂直应用领域，应用推广速度提升明显，助力机器学习行业升级发展。驱动因素2资本投入推动行业发展行业痛点及发展建议行业痛点行业发展建议04PartOne行业痛点训练数据问题突出机器学习以数据为基础，训练数据的数量、质量、代表性与机器学习模型的性能紧密相连。现阶段，机器学习模型构建常因训练数据数量不足，质量不佳，代表性不高而出现过拟合、欠拟合、泛化能力减弱、准确度不足等状况，是制约机器学习行业发展的重要因素。训练数据的代表性亦是影响机器学习模型性能的重要因素，训练数据缺乏代表性对模型准确度产生明显负面影响。以人脸识别为例，当机器学习模型缺乏具有代表性、典型性的人脸特征数据时（如高鼻梁、没有眉毛等），模型会出现样本偏差，导致人脸识别准确度大幅下降。机器学习模型可解释性差复杂性和质量之间的权衡可解释性指合理地说明事物变化的原因、事物之间的联系、事物发展的规律等，机器学习可解释性差，通常只输出结果，而难以阐释推理和运算过程。机器学习模型可解释性差不利于行业进一步发展。在机器学习的算法类型中，深度学习的可解释问题最为突出。深度学习的神经元、隐含层数量众多，其神经网络参数对应的特征并非人工设计，而是神经网络在学习过程中其本身选择所得。人不能了解深度学习模型的学习内容以及参数含义，亦无法解释模型的运作机制，难以对深度学习模型提出具有针对性的优化方案。建立健壮的机器学习模型需要大量的计算资源来处理特征和标签。编码复杂的模型需要数据科学家和软件工程师付出巨大的努力。复杂的模型可能需要大量的计算能力才能执行，并且可能需要更长的时间才能得出可用的结果。这代表了企业的权衡。他们可以选择较快的响应，但结果可能不太准确。或者他们可以接受较慢的响应，但可以从模型中获得更准确的结果。但是，这些妥协并非全是坏消息。是否要以更快的响应获得更高的成本和更准确的模型的决定取决于用例。发展建议1发展建议2发展建议3提升产品质量（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范机器学习行业生产流程，并成立相关部门，对科研用机器学习行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证机器学习行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：机器学习行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土机器学习行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，机器学习行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势。全面增值服务单一的资金提供方角色仅能为机器学习行业企业提供“净利差”的盈利模式，机器学习行业同质化竞争日趋严重，利润空间不断被压缩，企业业务收入因此受影响，商业模式亟待转型除传统的机器学习行业需求外，设备管理、服务解决方案、贷款解决方案、结构化融资方案、专业咨询服务等方面多方位综合性的增值服务需求也逐步增强。中国本土机器学习行业龙头企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位多元化融资渠道可持续公司债等创新产品，扩大非公开定向债务融资工具（PPN）、公司债等额度获取，形成了公司债、PPN、中期票据、短融、超短融资等多产品、多市场交替发行的新局面；企业获取各业态银行如国有银行、政策性银行、外资银行以及其他中资行的授信额度，确保了银行贷款资金来源的稳定性。机器学习行业企业在保证间接融资渠道通畅的同时，能够综合运用发债和资产证券化等方式促进自身融资渠道的多元化，降低对单一产品和市场的依赖程度，实现融资地域的分散化，从而降低资金成本，提升企业负债端的市场竞争力。以远东宏信为例，公司依据自身战略发展需求，坚持“资源全球化”战略，结合实时国内外金融环境，有效调整公司直接融资和间接融资的分布结构，在融资成本方面与同业相比优势突出。行业发展建议行业前景及竞争格局行业前景行业竞争格局行业标杆企业05PartOne深度强化学习（DRL，DeepReinforcementLearning）由深度学习和强化学习结合而成，其同时具有深度学习的感知能力和强化学习的决策能力。深度强化学习具有灵活度高、扩展性强、所需训练数据量少等特点，其应用范围不断扩展，推广速度逐渐加快，发展深度强化学习是机器学习行业的一大发展趋势。发展深度强化学习01020304从技术本身来看，人工智能自身并不能脱离产业单独发展，必须与实体企业相结合，才能发挥出更大作用。加快实体经济与人工智能技术的深度融合，创造新模式、新业态、新产业，改造传统产业、推进智能产业将成为具有极强吸引力的发展方向，人工智能和实体经济的融合不仅是新旧经济转换的核心，更将为保障以及改善民生提供更多更好的路径。人工智能将会更紧密地与实体经济结合，改善民生生成对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一种由两个相互博弈的神经网络组成的无监督深度学习系统，两个神经网络分别为生成网络和判别网络，生成网络通过捕捉真实数据样本的潜在分布生成新数据样本，判别网络负责区分真实数据和生成的样本数据。生成对抗网络进一步拓展了深度学习，使其能处理更大范围的无监督任务。生成对抗网络的对抗训练机制优势逐渐突出，其应用领域不断扩展，发展生成对抗网络是机器学习行业的重要发展趋势。发展生成对抗网络胶囊网络（CapsNets）是一种新型深度神经网络架构，其以胶囊单元为神经元载体，胶囊输出的高维向量可显示实体的各种属性信息。胶囊网络是在卷积神经网络基础上发展而来，可克服卷积神经网络在物体大幅度旋转后识别能力不足、对物体之间的空间辨识度差等问题。胶囊网络所需训练数据量少，能灵活应对存在重叠对象的拥挤场景，在图像识别领域具有广阔应用发展前景，具有多年机器学习行业研究经验的专家表示，发展胶囊网络是机器学习行业的重要发展趋势。在胶囊网络中，胶囊单元可将输入对象的位置、旋转、大小等详细属性信息保留于神经网络中，胶囊网络因而能将学习到的规律推广到新场景中，在同一对象发生平移、旋转、缩放等情况下仍能保持较高识别率，其无需通过庞大训练数据来学习如何在多种变化情况下有效识别目标对象。相较于胶囊网络，卷积神经网络所需训练数据量大，在物体大幅度旋转、缩放、颠倒、倾斜后识别能力显著下降，在图像识别方面的缺陷逐渐突出。胶囊网络可克服卷积神经网络的多种缺陷，在图像识别领域具有广阔应用前景。现阶段，胶囊网络仍处于初步发展阶段，伴随着训练算法不断改善，胶囊网络性能将进一步提高，其在图像识别领域的应用将逐步深化。发展胶囊网络行业趋势机器学习行业标准化与定制化界限被打破，未来趋于融合。标准化加微定制的产品战略，有效平衡企业操作层面与消费者需求层面的矛盾让消费者既拥有足够的确定性，也有足够的弹性。机器学习行业大数据应用使得实际操作和施工赋能方式深入介入，使得平台从简单的流量供给入口转变为工具供给、技术供给、工人供给的模式。中国消费升级倒逼机器学习行业提高服务质量，用户需求从获取公司信息并与公司对接畅通转变为更加注重体验注重实际的效果，满足用户需求，提供个性化定制服务，成为机器学习行业新的发展方向.行业面临洗牌标准化趋势融合行业平台职能转化注重用户体验行业趋势由于新冠