机器学习行业发展报告2024-2025

汇报人：郭玮婷2024-08-012024-2025机器学习行业发展报告contents目录定义或者分类特点产业链发展历程政治环境商业模式政治环境contents目录经济环境社会环境技术环境发展驱动因素行业壁垒行业风险行业现状行业痛点问题及解决方案行业发展趋势前景机遇与挑战竞争格局代表性企业01机器学习定义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:机器学习定义02产业链GPU、FPGA、ASIC、IaaS、PaaS、学术机构、人工智能应用公司上游中游产业链010203机器学习产业链包括上游的人工智能芯片供应商、云计算平台服务商、大数据服务商，中游的机器学习技术服务商以及下游的机器学习应用服务商。机器学习产业链上游为支持基础层，上游的人工智能芯片供应商主要负责提供GPU、ASIC、FPGA等人工智能专用芯片，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，云计算平台服务商提供的服务包括IaaS、PaaS、SaaS等。产业链中游为技术层，中游的机器学习技术服务商为下游的机器学习应用服务商提供机器学习基础开源框架、机器学习技术开放平台等机器学习技术服务。产业链下游为应用层，下游的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，机器学习的垂直应用领域包括金融、教育、医疗、零售、工业等。GPU、FPGA、ASIC、IaaS、PaaS、学术机构、人工智能应用公司机器学习框架、机器学习技术开放平台金融、教育、医疗、工业、零售机器学习框架、机器学习技术开放平台金融、教育、医疗、工业、零售下游行业产业链产业链上游概述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。行业产业链产业链中游概述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。行业产业链产业链下游概述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。03发展历程萌芽期（1949-1968年）发展历程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。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。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。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）恢复期（1980-1989年）突破期（1990-2005年）04政治环境描述:《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》: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:《促进大数据发展行动纲要》: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。工信部、发改委、财政部:《机器人产业发展规划（2016－2020年）》: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。政治环境1政治环境1《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》: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《促进大数据发展行动纲要》: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。工信部、发改委、财政部《机器人产业发展规划（2016－2020年）》: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。政治环境2《新一代人工智能发展规划》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《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》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。05商业模式06经济环境我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。我国经济赶超我国人口基数大，改革开放后人才竞争激烈，大学生就业情况一直困扰着我国发展过程中。就业问题挑战促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，个人需提前做好职业规划、人生规划。公平就业关注经济环境经济环境2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。经济发展环境07社会环境关注就业公平与提前规划促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。政治体系与法治化进程自改革开放以来，政治体系日趋完善，法治化进程也逐步趋近完美，市场经济体系也在不断蓬勃发展。总体发展稳中向好我国总体发展稳中向好，宏观环境稳定繁荣，对于青年人来说，也是机遇无限的时代。就业问题与人才竞争我国人口基数大，就业问题一直是发展过程中面临的挑战，人才竞争激烈，大学生毕业后就业情况、失业人士困扰国家发展。当前的环境下我国经济不断发展赶超世界各国，成为第二大经济体我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。就业问题与人才竞争我国人口基数大，就业问题一直是发展过程中面临的挑战，人才竞争激烈，大学生毕业后就业情况、失业人士困扰国家发展。关注就业公平与提前规划促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。08技术环境技术驱动技术环境的发展为行业带来了新的机遇，是行业发展的重要驱动力。创新动力技术环境的不断创新和进步，为行业的创新发展提供了有力支持。人才需求技术环境的发展促进了人才的需求和流动，为行业的人才队伍建设提供了机遇。团队建设技术环境的发展要求企业加强团队建设，提高员工的技能和素质，以适应快速变化的市场需求。合作与交流技术环境的发展促进了企业间的合作与交流，推动了行业的整体发展。技术环境010203040509发展驱动因素发展驱动因素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。政策驱动机器学习技术开放平台在机器学习产业链中起着承上启下的关键作用，为机器学习行业发展提供有力支持。机器学习技术开放平台集开发、调试、训练、预测、部署于一体,让开发者专注于模型和算法调优，而无须关注机器学习底层工程的繁琐细节。机器学习技术开放平台在整合机器学习算法、机器学习基础开源框架、机器学习应用开发等要素和资源的基础上，利用可视化交互设计快速构建并部署机器学习模型，进一步简化机器学习模型的构建，显著加快机器学习模型应用的落地速度。微软、腾讯、阿里巴巴等科技巨头均推出了机器学习技术开放平台，这些科技巨头的产品布局涵盖互联网、大数据、人工智能等多个领域，其机器学习技术开放平台的功能联动性优势尤为突出。以阿里巴巴为例，阿里巴巴旗下的阿里云机器学习平台可将机器学习模型配合阿里云的云计算、物联网、大数据等产品组件进行使用，产品之间的配合使用带来联动效应，机器学习技术开放平台的功能因此更具连贯性。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等机器学习技术开放平台凭借其功能联动性优势迅速发展，用户体验逐渐提升，用户规模不断扩大，有力推动机器学习行业进一步发展。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10行业壁垒11行业风险12行业现状市场情况描述行业现状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、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2022年我国机器学习产品服务的市场规模为3000亿元。行业现状01市场份额变化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330亿元，年复合增长率达45%，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7亿元增长至2018年的55亿元，年复合增长率达57%。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337亿元，2019至2023年年复合增长率达43%。行业现状02市场情况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2亿元，占GDP比重达到32%。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。01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505亿元，带动相关产业市场规模也将增长到3238亿元。0213行业痛点行业痛点010203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。训练数据问题突出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。机器学习模型可解释性差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。复杂性和质量之间的权衡14问题及解决方案15行业发展趋势前景行业发展趋势前景描述人工智能将会更紧密地与实体经济结合，改善民生: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。发展深度强化学习: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。发展生成对抗网络: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。发展胶囊网络: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。行业发展趋势前景人工智能将会更紧密地与实体经济结合，改善民生从技术本身来看，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。发展深度强化学习深度强化学习（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。发展生成对抗网络生成对抗网络（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。发展胶囊网络胶囊网络（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。16机遇与挑战17竞争格局竞争格局在机器学习市场中，基础层核心芯片被英伟达、英特尔、IBM、谷歌、微软、高通等海外传统芯片大厂商掌控，云计算由谷歌、亚马逊、阿里云等互联网巨头引领，大数据服务商数量多，分布零散，市场竞