趨勢研判！2025年中國機器學習行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜、市場規(guī)模、競爭格局及未來前景分析：人工智能熱潮來襲，持續(xù)推動機器學習行規(guī)模發(fā)展[圖]

內(nèi)容概要：機器學習是一種讓計算機系統(tǒng)具備從數(shù)據(jù)中學習的能力，并通過學習不斷優(yōu)化和改進性能的技術(shù)。近些年來，為加速推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，我國接連發(fā)布多項政策，重點指出要積極發(fā)展機器學習等人工智能基礎(chǔ)學科產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在國家政策支持下，目前我國已初步構(gòu)建了較為全面的人工智能產(chǎn)業(yè)體系，而機器學習作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心組成部分，其市場規(guī)模呈現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢。據(jù)統(tǒng)計，2023年我國機器學習開發(fā)平臺市場規(guī)模已達到35.1億元，初步統(tǒng)計，2024年已增至35.5億元，2025年有望達到35.8億元。

相關(guān)上市企業(yè)：百度集團（09888）；騰訊控股（00700）；阿里巴巴（09988）；科大訊飛（002230)；商湯科技（00020）；?？低暎?02415）；恒玄科技（688608）；瑞芯微（603893）；創(chuàng)新奇智（02121）等

相關(guān)企業(yè)：第四范式（北京）技術(shù)有限公司；華為云計算技術(shù)有限公司；北京九章云極科技有限公司等

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)鏈；機器學習市場規(guī)模；機器學習企業(yè)競爭格局；重點企業(yè)；發(fā)展趨勢

一、行業(yè)概況

機器學習是一種讓計算機系統(tǒng)具備從數(shù)據(jù)中學習的能力，并通過學習不斷優(yōu)化和改進性能的技術(shù)。其核心概念包括數(shù)據(jù)、算法和模型。其中，數(shù)據(jù)是機器學習的基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)，機器學習系統(tǒng)可以進行訓練和學習。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，機器學習算法可以分析大量的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)和電子病歷數(shù)據(jù)，從中提取關(guān)鍵信息，輔助醫(yī)生進行診斷和治療。在電商領(lǐng)域，機器學習算法可以分析用戶的搜索關(guān)鍵詞、歷史搜索記錄和行為模式等數(shù)據(jù)，為用戶提供更精準的搜索結(jié)果和個性化的推薦。

算法，可以稱為機器學習的引擎，它們是設(shè)計用來從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律和模式的數(shù)學模型。不同的算法適用于不同的問題和數(shù)據(jù)類型。例如，在分類問題中，可以使用決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等算法；在回歸問題中，可以使用線性回歸、多項式回歸等算法；在聚類問題中，可以使用K-Means聚類、層次聚類等算法。

模型是算法在訓練數(shù)據(jù)上學到的表示，其目標是通過預測或決策解決實際問題。模型的性能取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和算法的選擇。例如，在圖像識別領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種非常有效的模型，它可以自動提取圖像中的特征，如顏色、紋理和形狀等，從而實現(xiàn)對圖像的分類和識別。

幾十年來，研究發(fā)表的機器學習的方法種類很多，根據(jù)強調(diào)側(cè)面的不同可以有多種分類方法。按照學習策略的不同，機器學習可分為模擬人腦的機器學習、直接采用數(shù)學方法的機器學習；按照學習方法的不同，可分為歸納學習、演繹學習、類比學習、分析學習；按照學習模式的不同，可分為監(jiān)督學習（有導師學習）、無監(jiān)督學習（無導師學習）、強化學習（增強學習）；按照數(shù)據(jù)形式的不同，可分為結(jié)構(gòu)化學習、非結(jié)構(gòu)化學習；按照學習目標的不同，可分為概念學習、規(guī)則學習、函數(shù)學習、類別學習和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學習。

機器學習產(chǎn)業(yè)鏈包括上游基礎(chǔ)層、中游技術(shù)層、下游應(yīng)用層。其中上游包括人工智能芯片供應(yīng)商、云計算平臺服務(wù)商、大數(shù)據(jù)服務(wù)商等。中游包括機器學習技術(shù)服務(wù)商，機器學習技術(shù)服務(wù)商是機器學習產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵主體，其提供的服務(wù)包括機器學習基礎(chǔ)開源框架以及機器學習技術(shù)開放平臺。下游是機器學習應(yīng)用服務(wù)商，為最終用戶提供基于機器學習的垂直領(lǐng)域應(yīng)用服務(wù)，機器學習廣泛應(yīng)用于工業(yè)、零售、智慧醫(yī)療、智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等垂直領(lǐng)域，應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴展。

機器學習的起源可追溯至早期數(shù)學領(lǐng)域的研究。貝葉斯定理在18世紀由英國數(shù)學家托馬斯·貝葉斯提出，該定理用于修正先驗概率，并基于觀察到的現(xiàn)象進行概率分布的推斷。在機器學習的分類問題中，貝葉斯定理主要用于預測樣本的類別標簽選擇，利用訓練樣本集中已知的先驗概率和條件概率進行計算，選取最大概率的類別標簽作為預測結(jié)果，且在分類任務(wù)中表現(xiàn)良好。

最小二乘法最初被稱為回歸分析法，由英國統(tǒng)計學家約翰·道爾頓在1806年創(chuàng)立。它是一種在誤差估計、不確定度、系統(tǒng)辨識、預測和預報等數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的數(shù)學工具，后來被應(yīng)用于機器學習的邏輯模型中。

艾倫·麥席森·圖靈在1950年提出了圖靈測試來判斷計算機是否具有智能，為人工智能和機器學習的發(fā)展提供了重要的理論基礎(chǔ)。1951年，馬文·明斯基發(fā)明了第一臺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機SNARC，標志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進步發(fā)展。1957年，康奈爾大學的教授羅森布拉特提出了感知器，開創(chuàng)了有監(jiān)督學習的先河，其最大特點是能夠通過迭代試錯來解決二元線性分類問題。1967年Cover和Hat提出了KNN算法，該算法通過測量不同樣本特征之間的距離，找到訓練集中與之最為相似的前k個數(shù)據(jù)，然后通過統(tǒng)計這k個數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的分類，將其作為測試數(shù)據(jù)的類別，可用于回歸和分類任務(wù)。

進入21世紀，集成學習方法和深度學習迎來了重大突破。集成學習方法中，隨機森林通過構(gòu)建多個決策樹并集成其結(jié)果，提供了較高的準確率和魯棒性。XGBoost是一種梯度提升樹算法，因其高效和可擴展性而受到歡迎。

深度學習方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理、領(lǐng)域表現(xiàn)突出，能夠自動提取圖像中的特征，包括顏色、紋理和形狀等。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于序列數(shù)據(jù)的特征提取如語音、文本等，能夠捕捉序列中的長期依賴關(guān)系。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

此外，模型調(diào)優(yōu)與集成學習技術(shù)也取得了重要講展。通討搜索最佳超參數(shù)組合以提高道型性能，如網(wǎng)格搜索、隨機搜索和貝葉斯優(yōu)儀等。采用剪枝、量化、知識蒸餾等技術(shù)減小模型大小并提高運算速度，以便在資源受限的設(shè)備上部署。同時，多任務(wù)學習、遷移學習與領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)、弱監(jiān)督學習等也為機器學習的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。

二、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀

機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。因此，近年來，隨著人工智能熱潮來襲，全球機器學習市場呈現(xiàn)加速發(fā)展態(tài)勢。數(shù)據(jù)顯示，2023年全球機器學習市場價值已從2019年的109億美元增至468億美元，2024年已達到672億美元，2025年有望達到967億美元。

從國內(nèi)市場看，近些年來，為加速推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，我國接連發(fā)布多項政策，重點指出要積極發(fā)展機器學習等人工智能基礎(chǔ)學科產(chǎn)業(yè)發(fā)展。例如，2023年12月，國家發(fā)展改革委等部門 發(fā)布的《關(guān)于深入實施“東數(shù)西算”工程加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)的實施意見》提出，積極推動東部人工智能模型訓練推理、機器學習、視頻渲染、離線分析、存儲備份等業(yè)務(wù)向西部遷移；2024年12月，財政部發(fā)布的《關(guān)于全面深化管理會計應(yīng)用的指導意見》提出，積極探索機器學習、自然語言處理等模型在管理會計報告自動化、輔助決策、重大風險預警等領(lǐng)域中的應(yīng)用。

在國家政策支持下，目前我國已初步構(gòu)建了較為全面的人工智能產(chǎn)業(yè)體系，而機器學習作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心組成部分，其市場規(guī)模呈現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢。據(jù)統(tǒng)計，2023年我國機器學習開發(fā)平臺市場規(guī)模已達到35.1億元，初步統(tǒng)計，2024年已增至35.5億元，2025年有望達到35.8億元。

相關(guān)報告：智研咨詢發(fā)布的《中國機器學習行業(yè)市場全景調(diào)研及投資戰(zhàn)略研判報告》

三、競爭格局

機器學習作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)，是資本市場重點關(guān)注對象之一。在資本力量推動下，一批以機器學習為核心驅(qū)動的初創(chuàng)型公司進入到市場中，逐漸成為市場中的有力競爭者。例如，第四范式、華為云、九章云極、創(chuàng)新奇智、科大訊飛、商湯科技、恒玄科技、科大智能等。

從市場競爭格局看，目前國內(nèi)機器學習平臺呈現(xiàn)出明顯的頭部廠商規(guī)?；?yīng)，前5名的廠商占據(jù)了69.9%的市場份額。其中，第四范式和華為云分別排名第一、第二，所占市場份額分別為32.7%和21.6%；此外，九章云極和創(chuàng)新奇智也排名靠前，所占市場份額分別為7.6%、7%。

創(chuàng)新奇智科技集團股份有限公司成立于2018年2月，2022年1月在香港聯(lián)交所主板上市，股票簡稱“創(chuàng)新奇智”。創(chuàng)新奇智是一家專注于“人工智能賦能商業(yè)價值”的企業(yè)級AI解決方案供應(yīng)商，致力于通過前沿的人工智能技術(shù)為企業(yè)提供AI產(chǎn)品及解決方案，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。資料顯示，創(chuàng)新奇智針對制造業(yè)客戶需求，已確立了五大核心業(yè)務(wù)板塊：工業(yè)軟件、數(shù)智軟件、工業(yè)物流、智能裝備和工業(yè)可持續(xù)。同時，公司已將MMOC人工智能技術(shù)平臺與AInnoGC工業(yè)大模型技術(shù)平臺緊密結(jié)合，以支持人工智能在多個行業(yè)細分領(lǐng)域的應(yīng)用實施，目前創(chuàng)新奇智已連續(xù)好幾年占據(jù)我國機器學習市場前五的位置，成為我國機器學習領(lǐng)域重要參與商之一。數(shù)據(jù)顯示，2024年上半年，創(chuàng)新奇智營業(yè)收入為5.72億元，同比下降38.12%。

科大智能科技股份有限公司成立于2002年11月27日，2011年5月25日在深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板正式上市，股票簡稱“科大智能”?？拼笾悄苁且患覍Ｗ⒂凇皵?shù)字能源”和“數(shù)字工業(yè)”兩大業(yè)務(wù)的智能化解決方案供應(yīng)商，主營業(yè)務(wù)包括智能電氣、智能制造、新能源和智能機器人四個部分。在智能機器人方面，近年來，科大智能持續(xù)加大在人工智能和機器學習領(lǐng)域的研發(fā)投入，目前由公司開發(fā)的服務(wù)機器人、巡檢機器人等機器人產(chǎn)品已在國家電網(wǎng)、軌道交通等行業(yè)實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。數(shù)據(jù)顯示，2024年前三季度，科大智能營業(yè)收入為19.14億元，同比下降9.26%。

四、發(fā)展趨勢

1、政策持續(xù)利好行業(yè)發(fā)展

近年來，我國政府高度重視人工智能及機器學習技術(shù)的發(fā)展，出臺了一系列政策文件和規(guī)劃綱要，如《“十四五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》等，為機器學習行業(yè)的發(fā)展提供了良好的政策環(huán)境。政策支持不僅推動了基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，還促進了產(chǎn)學研用的深度融合，加速了機器學習技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。未來，隨著政策的持續(xù)推動，機器學習將在更多領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級

2、機器學習技術(shù)將日益深化

機器學習作為人工智能的核心技術(shù)，正不斷向更智能化、個性化、高效化的方向發(fā)展。深度學習已成為機器學習的主流技術(shù)，通過模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，深度學習在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了巨大成功。未來，強化學習和遷移學習等技術(shù)也將不斷深化，推動機器學習在更多復雜場景中的應(yīng)用。此外，隨著數(shù)據(jù)量的增加和計算能力的提升，機器學習的算法和模型將持續(xù)創(chuàng)新，以解決更復雜的問題。

3、市場競爭日益激烈，人才缺口將不斷擴大

機器學習市場競爭激烈，國內(nèi)外知名企業(yè)紛紛加大布局，初創(chuàng)企業(yè)也在特定領(lǐng)域展現(xiàn)出強勁的創(chuàng)新能力。未來，企業(yè)需要不斷提升自身的技術(shù)實力和服務(wù)水平，以在競爭中脫穎而出。與此同時，機器學習行業(yè)對高端技術(shù)人才的需求旺盛。據(jù)預測，到2024年，我國AI人才需求將達到730萬人，而實際供給僅為150萬人，人才缺口巨大。因此，加強人才培養(yǎng)和引進，將成為推動機器學習行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。

以上數(shù)據(jù)及信息可參考智研咨詢（www.elizabethfrankierollins.com）發(fā)布的《中國機器學習行業(yè)市場全景調(diào)研及投資戰(zhàn)略研判報告》。智研咨詢是中國領(lǐng)先產(chǎn)業(yè)咨詢機構(gòu)，提供深度產(chǎn)業(yè)研究報告、商業(yè)計劃書、可行性研究報告及定制服務(wù)等一站式產(chǎn)業(yè)咨詢服務(wù)。您可以關(guān)注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業(yè)動態(tài)。