2019年中国机器学习行业市场研究_39页_2mb

2019年中国机器学习行业市场研究报告总结

核心内容

本报告分析了2019年中国机器学习行业的发展现状、驱动因素、制约因素、发展趋势以及行业竞争格局。机器学习作为人工智能的重要组成部分，正经历快速的发展和应用拓展，成为推动人工智能商业化的重要力量。

主要观点

• 机器学习是研究计算机如何模拟人类学习行为以获取新知识或技能的学科，广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等领域。
• 深度学习是机器学习的重要分支，其发展显著推动了行业升级，尤其是在图像识别、语音识别、人脸识别等技术领域。
• 机器学习行业的发展受到资本投入、技术开放平台、政策支持等多方面驱动，同时面临训练数据不足、模型可解释性差等制约因素。
• 胶囊网络、生成对抗网络（GAN）、深度强化学习（DRL）等新兴技术正成为推动机器学习行业的重要趋势。

关键信息

1. 行业规模与增长

• 2014年至2018年，中国机器学习行业市场规模从8.7亿元增长至52.5亿元，年复合增长率达56.7%。
• 预计至2023年，市场规模将达336.7亿元，年复合增长率达46.3%。

2. 产业链结构

• 上游：包括人工智能芯片供应商（如英伟达、英特尔、谷歌等）、云计算平台服务商（如阿里云、亚马逊云等）以及大数据服务商（如ImageNet、数据外包服务公司等）。
• 中游：提供机器学习基础开源框架（如TensorFlow、MXNet、PyTorch等）和机器学习技术开放平台（如阿里云PAI、Azure ML等）。
• 下游：应用服务商涵盖金融、教育、医疗、工业、零售等多个垂直领域，典型企业包括商汤科技、依图科技、竹间智能、第四范式、库柏特等。

3. 驱动因素

• 深度学习发展迅速：在图像识别、语音识别、人脸识别等领域取得突破，成为机器学习主流算法。
• 技术开放平台推动行业发展：如阿里云PAI、微软Azure ML等平台，降低开发门槛，加速模型应用。
• 资本投入加速行业成长：2012年至2019年，机器学习领域共发生164起投资事件，总投资额达208亿元人民币。

4. 制约因素

• 训练数据问题突出：数据数量不足、质量差、代表性不强，导致模型出现过拟合、欠拟合、泛化能力弱等问题。
• 模型可解释性差：尤其在深度学习中，难以解释模型的决策过程，影响其在关键领域的应用。

5. 政策支持

• 中国政府出台多项政策支持机器学习发展，包括《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》等，推动行业技术创新和应用落地。

6. 发展趋势

• 发展胶囊网络：相比传统卷积神经网络，胶囊网络能更灵活处理复杂场景，减少训练数据需求，成为未来趋势。
• 发展生成对抗网络（GAN）：GAN在图像处理、声音处理、语篇分析等领域应用广泛，具有高度灵活性和扩展性。
• 发展深度强化学习（DRL）：结合深度学习与强化学习，应用于游戏、机器人、自动驾驶等领域，提升决策能力。

7. 竞争格局

• 基础层由海外厂商主导，如英伟达、谷歌、英特尔等。
• 技术层以谷歌、亚马逊、Facebook等公司为主导，提供开源框架和开放平台。
• 应用层以初创企业为主，如竹间智能、第四范式、库柏特等，竞争激烈，应用场景广泛。

典型企业分析

竹间智能

• 成立于2015年，专注于“AI+金融”、“AI+零售”、“AI+教育”等垂直领域。
• 产品包括虚拟客户助理、虚拟企业助理、多模态交互系统等。
• 融资情况：A轮2,500万美元（2016年），B轮3,000万美元（2018年）。
• 竞争优势：产品应用广泛，技术团队专业，提供定制化AI解决方案。

第四范式

• 成立于2014年，聚焦于大数据和机器学习技术。
• 产品包括SageAI平台、智能风控平台等。
• 融资情况：天使轮100万元人民币（2015年），A轮100万美元（2016年），B轮未透露（2017年），B+轮未透露（2018年），C轮超10亿元人民币（2018年）。
• 竞争优势：技术团队经验丰富，产品应用广泛，覆盖多个行业领域。

库柏特

• 成立于2016年，专注于工业机器人和相关软件。
• 产品包括COBOTSYS、CGRASP、CPOLISH等。
• 融资情况：天使轮100万元人民币（2016年），A轮4,000万元人民币（2017年），B轮1.02亿元人民币（2017年）。
• 竞争优势：核心技术自主开发，产品安全性高，服务响应迅速。

总结

中国机器学习行业在深度学习、技术开放平台和资本投入的推动下，正迎来快速发展期。尽管面临训练数据不足和模型可解释性差等制约因素，但行业仍具备良好的发展潜力。未来，随着胶囊网络、生成对抗网络和深度强化学习等新兴技术的兴起，机器学习行业将进一步拓展应用领域，提升智能化水平。