机器学习是利用计算机模拟人的学习能力，从样本数据中学习得到知识和经验，然后用于实际的推断和决策。机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟和实现人类学习方式，以获取新的知识或技能，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习推动人工智能快速发展，是第三次人工智能发展浪潮的重要推动因素。
作为人工智能的重要组成部分，2014年至2020年机器学习全产业链市场规模持续增长，2020年达到592.2亿元。从增长速度来看，以2017年为分界线，之后出现爆发式的飞跃，增长率一度逼近200%。这与2017下半年开始国务院、工信部等陆续发布的《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等相关政策的布局息息相关，并推动机器学习这一人工智能领域重要分支的市场增长率在2018年达到峰值。随后，2019-2020两年略有减缓但也保持在100%以上的增速水平。
目前，人工智能机器学习主要是靠大量的数据训练，依靠大量的实践总结出事物的规律，获取直接知识。类比人类获取知识的历程来看，机器学习还处于发展的初级阶段，相当于人从大量的实践活动中总结经验提炼知识的阶段，还未进入从知识产生知识的阶段。近年来，机器学习也出现了少量的直接获取规律性的知识，并应用于实践的模式，特别是深度学习逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向，极大的提升了图像分类技术、语音识别技术、机器翻译技术等其他相关技术能力。
机器学习是使计算机具有智能的重要方式，是人工智能技术的核心，产业进入技术壁垒较高，产业链涉及范围广泛。现阶段，人工智能技术应用落地速度正在不断加快，应用场景正在不断增多，市场规模不断扩大，使得机器学习价值日益凸显。在政策的推动下，我国人工智能市场增速高于全球平均水平，未来机器学习产业发展势头更为强劲。
产业研究院发布的《2023-2028年中国机器学习产业全景调查及投资咨询报告》共九章。首先对机器学习产业概述及人工智能产业进行分析，接着分析了机器学习产业发展现状及机器学习产业链发展状况。随后报告重点分析了深度学习的发展及机器学习在各个细分领域及在企业中的应用状况，并深入研究了机器学习领域重点企业发展状况，最后，报告对机器学习产业的发展前景及趋势进行了科学的分析及预测。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、产业研究院、产业研究院市场调查中心、深圳市人工智能协会以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对产业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对机器学习产业有个系统深入的了解、或者想投资机器学习市场，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
第一章 机器学习相关介绍
第一节、人工智能相关概念
一、人工智能的定义
二、人工智能产业链
三、人工智能基本要素
第二节、机器学习的概念
一、机器学习的定义
二、机器学习开发平台
三、机器学习的原理
四、机器学习应用范围
第三节、机器学习的分类
一、按学习模式不同分类
二、按算法网络深度分类
第二章 2020-2022年人工智能产业发展综合分析
第一节、全球人工智能产业发展综述
一、人工智能发展历程
二、人工智能支持政策
三、人工智能市场规模
四、人工智能区域分布
五、人工智能市场结构
六、人工智能专利数量
七、人工智能融资规模
八、人工智能应用状况
第二节、中国人工智能市场运行状况
一、人工智能发展历程
二、人工智能产业政策
三、人工智能市场规模
四、人工智能软件规模
五、人工智能企业数量
六、人工智能发展现状
七、人工智能从业人员
八、人工智能融资规模
第三节、人工智能基础层
一、基础层产业链价值
二、基础层发展历程
三、基础层市场规模
四、基础层发展现状
五、基础层融资规模
六、基础层发展问题
七、基础层发展趋势
第四节、人工智能技术层
一、技术层发展现状
二、人工智能技术全景
三、人工智能技术水平
四、人工智能技术分布
五、人工智能技术成熟度
六、人工智能热点技术
七、人工智能专利数量
八、自然语音处理技术
九、生物特征识别技术
十、知识图谱技术
十一、计算机视觉技术
十二、语音语义技术
十三、人工智能技术平台
十四、技术层发展问题
十五、技术层发展趋势
第五节、人工智能应用层
一、应用层发展现状
二、各应用层成熟度
三、应用层市场结构
四、应用层发展问题
五、应用层发展趋势
六、人工智能医疗领域应用
七、人工智能金融领域应用
八、人工智能智慧城市应用
九、人工智能教育领域应用
十、人工智能制造业应用
第六节、部分城市人工智能产业发展状况
一、上海市
二、北京市
三、深圳市
四、杭州市
第七节、中国人工智能产业发展趋势分析
一、人工智能总体发展趋势
二、人工智能宏观趋势研判
三、人工智能技术发展研判
四、人工智能应用场景研判
五、人工智能市场规模预测
第三章 2020-2022年机器学习产业发展综合分析
第一节、全球机器学习产业发展综述
一、机器学习市场规模分析
二、机器学习产业发展动力
三、机器学习市场竞争格局
四、机器学习发展面临挑战
五、机器学习企业竞争优势
六、机器学习市场前景预测
第二节、中国机器产业发展现状分析
一、机器学习产业发展历程
二、机器学习产业政策回顾
三、机器学习市场规模分析
四、机器学习市场区域分布
五、机器学习市场竞争格局
六、机器学习平台市场份额
七、机器学习产业制约因素
第三节、中国机器学习产业技术发展状况
一、机器学习技术发展路线
二、机器学习专利申请数量
三、机器学习技术发展现状
四、机器学习技术成熟度
五、机器学习技术研究进展
六、机器学习技术研究趋势
第四章 中国机器学习产业链综合分析
第一节、机器学习产业链构成
第二节、机器学习产业链上游分析
一、人工智能芯片主要类型
二、人工智能芯片市场规模
三、人工智能芯片供应商
四、云计算市场规模分析
五、云计算平台服务商
六、云计算代表企业介绍
七、大数据技术体系图谱
八、大数据服务商分析
九、大数据市场规模分析
十、大数据市场支出规模
十一、大数据产业应用结构
十二、大数据产业人才需求
第三节、机器学习产业链中游分析
一、机器学习技术服务商
二、机器学习平台厂商
三、机器学习开放平台
四、机器学习开源发展
第四节、机器学习产业链下游概述
一、机器学习应用服务商
二、机器学习应用领域概况
三、基于GPU的机器学习应用
第五章 2020-2022年深度学习产业发展深度分析
第一节、深度学习产业发展综述
一、深度学习基本概念
二、深度学习发展历程
三、深度学习所处阶段
四、深度学习主要功能
五、深度学习发展动力
六、深度学习融合发展
第二节、深度学习市场运行现状分析
一、深度学习竞争格局
二、细分市场发展现状
三、预训练模型现状分析
四、深度学习融资现状
五、深度学习应用领域
六、深度学习发展问题
七、深度学习发展建议
第三节、深度学习开源框架市场分析
一、深度学习框架发展历程
二、深度学习框架主要作用
三、深度学习框架驱动因素
四、深度学习框架市场份额
五、开源框架市场竞争格局
六、选择开源框架的考量因素
第四节、深度学习产业发展前景及趋势分析
一、深度学习应用前景
二、深度学习发展趋势
三、深度学习技术趋势
四、模型小型化发展方向
第六章 中国机器学习产业应用领域发展分析
第一节、机器学习算法应用场景分析
一、分类算法应用场景
二、回归算法应用场景
三、聚类算法应用场景
四、关联规则应用场景
第二节、机器学习在医疗领域中的应用
一、主要应用场景
二、医疗影像智能诊断
三、新药研发
四、基因测序
第三节、机器学习在金融领域中的应用
一、主要应用场景
二、联邦学习
三、金融科技
四、智能风控
五、智慧银行
六、智慧投顾
第四节、机器学习在农业领域中的应用
一、应用意义
二、应用现状
三、应用问题
四、应用展望
第五节、机器学习在制造业中的应用
一、应用优势
二、智能工厂
三、智能物流
四、智能系统
五、缺陷检测
六、预测性维护
七、生成设计
八、能耗预测
九、供应链管理
第六节、机器学习在智慧城市中的应用
一、智能政务
二、智能基础设施系统
三、智能交通
四、自动驾驶
五、安防产业
第七节、机器学习在教育领域中的应用
一、智慧校园
二、智慧课堂
三、智适应教学
第七章 国内外企业主要机器学习产品及应用分析
第一节、全球主要科技企业机器学习布局
第二节、机器学习在国外企业中的应用
一、亚马逊机器学习应用
二、苹果公司机器学习应用
三、Ayasdi机器学习应用
四、Digital Reasoning机器学习应用
五、Facebook机器学习应用
六、谷歌机器学习应用
七、IBM Watson机器学习应用
八、QBurst机器学习应用
九、高通机器学习应用
十、Uber机器学习应用
第三节、机器学习在国内企业中的应用
一、百度机器学习云平台
二、阿里云机器学习平台
三、腾讯智能钛机器学习
四、第四范式AutoML平台
第八章 2019-2022年中国机器学习重点企业经营分析
第一节、商汤科技
一、企业发展概况
二、经营效益分析
三、企业商业模式
四、机器学习布局
五、企业融资状况
第二节、第四范式
一、企业发展概况
二、机器学习平台
三、企业融资规模
四、企业竞争优势
五、企业研发投入
六、企业应用场景
第三节、旷视科技
一、企业发展概况
二、企业经营效益
三、企业资产规模
四、企业业务构成
五、企业研发投入
六、机器学习技术
第四节、科大讯飞
一、企业发展概况
二、经营效益分析
三、业务经营分析
四、财务状况分析
五、核心竞争力分析
六、公司发展战略
七、未来前景展望
第五节、浪潮集团
一、企业发展概况
二、经营效益分析
三、业务经营分析
四、财务状况分析
五、核心竞争力分析
六、公司发展战略
七、未来前景展望
第六节、百度飞桨
一、企业发展概况
二、企业发展历程
三、平台技术优势
四、企业核心竞争力
五、深度学习发展
六、平台应用场景
第七节、索信达控股
一、企业发展概况
二、机器学习应用
三、2019年企业经营状况
四、2020年企业经营状况
五、2021年企业经营状况
第八节、其他企业
一、九章云极
二、阿里云
三、华为云
四、京东云
五、腾讯云
六、百分点
七、天云数据
第九章 2023-2028年中国机器学习产业投资分析及前景预测
第一节、中国机器学习产业投资分析
一、机器学习投资状况分析
二、机器学习进入壁垒分析
第二节、中国机器学习产业发展前景分析
一、机器学习市场发展前景
二、机器学习产业发展方向
三、机器学习市场空间预测
第三节、机器学习技术发展趋势分析
一、发展胶囊网络技术
二、发展生成对抗网络
三、发展深度强化学习
四、可解释性机器学习
第四节、2023-2028年中国机器学习产业预测分析
一、2023-2028年中国机器学习产业影响因素分析
二、2023-2028年中国机器学习市场规模预测
图表目录：
图表：AI产业链价值传导机制
图表：人工智能产业链
图表：中国人工智能产业链图谱
图表：人工智能发展三要素
图表：机器学习相关概念的辨识
图表：中国机器学习开发平台研究定义
图表：机器学习流程
图表：机器学习之数据收集
图表：机器学习之特征工程
图表：机器学习常用算法
图表：机器学习的应用范围
图表：机器学习的分类（按是否有标签）
图表：监督学习和非监督学习的特点
图表：人工智能、机器学习、深度学习的关系
图表：人工智能产业发展历程
图表：人工智能的三次发展浪潮
图表：2010-2021年全球人工智能产业专利申请量及授权量
图表：2015-2021年全球人工智能投融资规模
图表：2015-2021年全球人工智能投融资笔数各轮次占比
图表：中国人工智能产业发展历程
图表：中国人工智能发展重要支持政策
图表：2020年中国人工智能产业相关政策
图表：人工智能基础层相关政策
图表：2019-2030年中国人工智能核心产业规模及预测
图表：2019-2025年中国人工智能产业及带动相关产业规模
图表：2014-2021年中国人工智能产业投融资情况
图表：2017-2021年中国人工智能产业投融资轮次分布(按事件数)
图表：2014-2020年中国人工智能产业融资规模
图表：2016-2020年中国人工智能产业投融资情况
图表：2021年人工智能赛道披露融资金额Top10企业
图表：2011-2021年人工智能赛道投融资事件数量及披露金额
图表：2011-2021年中国人工智能细分赛道融资事件数量
图表：2011-2021年中国人工智能赛道融资轮次分布
图表：2011-2021年中国人工智能赛道融资次数Top10品牌
图表：2011-2021年人工智能赛道融资事件Top10城市
图表：2011-2021年中国人工智能赛道最佳捕手Top10
图表：人工智能基础层构成
图表：人工智能基础层产业图谱
图表：人工智能基础层资源发展历程及效能曲线
图表：2019-2025年人工智能基础层市场规模
图表：2015-2021年中国人工智能基础层融资事件分布情况
图表：中国人工智能基础层融资赛道分类统计
图表：中国人工智能基础层融资轮次分布
图表：人工智能定义包含广泛的技术
图表：人工智能20个子领域的核心和外延划分
图表：中国大陆企业对人工智能技术的认可程度
图表：2020年中国人工智能企业核心技术分布情况（按企业数）
图表：2019年人工智能技术成熟度曲线
图表：2020年人工智能技术成熟度曲线
图表：2015-2020年人工智能子领域重点技术发展状态（一）
图表：2015-2020年人工智能子领域重点技术发展状态（二）
图表：2015-2020年人工智能子领域重点技术预期成熟时间
图表：2020年中国人工智能企业专利申请量前五省份
图表：自然语言处理技术应用流程
图表：2020年自然语言处理相关专利申请量TOP10省份
图表：2021年自然语言处理相关企业数量区域分布
图表：自然语言处理领域技术研究发展趋势
图表：生物特征识别技术应用流程
图表：知识图谱应用流程
图表：知识图谱应用情况
图表：2020年中国人工智能之计算机视觉应用市场份额
图表：2020年中国人工智能之语音语义市场份额
图表：2019-2025年中国AI技术开放平台市场规模
图表：2020年中国AI技术开放平台市场规模结构分类（按AI技术能力）
图表：人工智能技术各细分应用领域发展成熟度
图表：2020年中国人工智能应用市场结构
图表：人工智能技术在医疗领域的应用
图表：人工智能技术在金融领域的应用
图表：人工智能技术在智慧城市领域的应用
图表：人工智能技术在教育领域的应用
图表：人工智能技术在智能制造领域的应用
图表：2020年上海市人工智能企业产业链分布情况
图表：2016-2020年上海市人工智能产业投融资情况
图表：上海市重点人工智能产业聚集区基本信息
图表：北京市人工智能政策
图表：2020年北京市人工智能企业产业链分布情况
图表：2015-2020年北京市人工智能产业投融资情况
图表：北京市人工智能产业五大集聚区
图表：深圳市人工智能政策（一）
图表：深圳市人工智能政策（二）
图表：2020年深圳市人工智能企业产业链分布情况
图表：2015-2020年深圳市人工智能产业投融资情况
图表：深圳市重点人工智能产业园区基本信息（一）
图表：深圳市重点人工智能产业园区基本信息（二）
图表：2020年杭州市人工智能企业产业链分布情况
图表：2016-2020年杭州市人工智能产业投融资情况
图表：杭州市重点人工智能产业园区基本信息
图表：AWS的机器学习技术堆栈
图表：人类思考VS机器学习
图表：典型厂商机器学习能力评价
图表：机器学习发展历程
图表：机器学习技术演变历程
图表：2014-2020年中国机器学习全产业链市场规模
图表：机器学习市场规模区域分布
图表：2019年中国人工智能之机器学习开发平台主流供应商
图表：2020年中国人工智能之机器学习平台市场份额
图表：人工智能发展路线
图表：机器学习的发展路线
图表：有监督学习的发展路线
图表：无监督学习——聚类算法的发展路线
图表：无监督学习——数据降维的发展路线
图表：深度学习的发展路线
图表：强化学习的发展路线
图表：2020年机器学习相关专利申请量TOP10省份
图表：2021年机器学习相关企业数量区域分布
图表：2015-2020年机器学习技术发展状态
图表：2015-2020年机器学习技术预期成熟时间
图表：机器学习领域技术研究发展趋势
图表：机器学习产业链
图表：人工智能芯片分类对比（一）
图表：人工智能芯片分类对比（二）
图表：2018-2023年中国人工智能芯片市场规模
图表：2019-2025年中国AI芯片市场规模
图表：2019-2025年中国AI芯片细分架构市场规模
图表：中国人工智能领域智能芯片代表企业
图表：2016-2020年全球云计算市场规模及增速
图表：2016-2020年中国公有云市场规模及增速
图表：2016-2020年中国私有云市场规模及增速
图表：2016-2020年中国公有云细分市场规模及增速
图表：2020年中国公有云IaaS市场份额占比
图表：中国人工智能领域云计算代表企业
图表：大数据产业的三个层次
图表：大数据技术体系图谱及相关代表性的开源软件
图表：大数据产业链
图表：大数据产业链生态图谱
图表：大数据基础硬件服务商
图表：数据采集管理及存储管理服务商
图表：数据分析处理及交易管理服务商
图表：2018-2023年中国大数据产业规模及预测
图表：2020年中国大数据产业产业应用结构
图表：2020年中国大数据人才需求岗位TOP10
图表：2020年全球机器学习平台厂商格局
图表：2020年中国机器学习平台厂商格局
图表：深度学习技术发展阶段
图表：2020年中国深度学习平台市场份额排名
图表：2021年中国深度学习平台市场份额排名
图表：深度学习框架市场演进
图表：人工智能开发平台商业模式
图表：2021年中国深度学习开源框架市场份额
图表：开源框架发展历程
图表：主要开源框架活跃情况
图表：用户采用开源框架选项因素
图表：从开源框架到完整技术栈的构建
图表：全球主要科技企业布局机器学习概况（一）
图表：全球主要科技企业布局机器学习概况（二）
图表：HyperCycle ML技术架构实现AI全流程
图表：第四范式融资历程
图表：百度、华为、阿里在机器学习领域的成就
图表：2018-2020年旷视科技业务收入构成
图表：EasyDL零门槛AI开发平台
图表：中国人工智能领域机器学习代表企业融资阶段
图表：2020-2025年中国人工智能分技术领域市场规模预测
图表：2023-2028年中国机器学习市场规模预测
