行業(yè)主要上市公司：百度集團(09888)、騰訊控股(00700)、阿里巴巴(09988)、科大訊飛(002230)等。

本文核心觀點：機器學習是實現(xiàn)人工智能的關鍵技術手段，有監(jiān)督學習和強化學習為機器學習專利技術布局重點。

引言：機器學習是實現(xiàn)人工智能的關鍵技術手段，應用領域持續(xù)延伸

——機器學習可以從已知信息中尋找規(guī)則

機器學習是人工智能的一個重要分支，主要研究如何讓自己算計系統(tǒng)通過數據學習并作出決策或預測，而不需要進行明確的編程。簡單來說，機器學習就是讓計算機利用經驗來改善性能。目前，機器學習也是商業(yè)應用中最常用的算法。

傳統(tǒng)的編程是基于規(guī)則和數據，目的是快速得到一個答案。一般而言，但改規(guī)則制定好后，對于每一次輸入的數據，計算機程序輸出的答案一般是唯一確定的，這是傳統(tǒng)編程的特點。而機器學習模式是從已知的數據和答案中尋找出某種規(guī)則，對于機器學習而言，我們輸入的是數據及對應的答案，而尋找的是滿足這一種答案的數據背后的某種規(guī)則。總而言之，機器學習的特點是以計算機為工具和平臺，以數據為研究對象，以學習方法為中心，是概率論、線性代數、信息論、最優(yōu)化理論和計算機科學等多個領域的交叉學科。

——機器學習是實現(xiàn)人工智能的關鍵技術手段

機器學習和人工智能之間存在著密切而深入的聯(lián)系。人工智能是一個廣泛的概念，它涉及讓計算機系統(tǒng)模仿人類智能的各個方面，包括理解、推理、學習、創(chuàng)造等。而機器學習是實現(xiàn)人工智能的一種關鍵技術手段。

機器學習在人工智能中的應用非常廣泛，它被用于圖像識別、語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等眾多領域。隨著計算能力的提升和數據量的增加，機器學習特別是深度學習的發(fā)展，極大地推動了人工智能技術的進步，使其在許多領域取得了突破性的成果。

簡而言之，機器學習是人工智能的核心組成部分，是實現(xiàn)人工智能技術的重要途徑。通過機器學習，計算機可以從數據中學習并改進其性能，不斷接近甚至在某些方面超越人類的智能水平。

——機器學習應用領域不斷擴展

人工智能對各行業(yè)的影響越來越大，機器學習應用的典型領域有計算機視覺、語音識別、自然語言處理、自動駕駛等。隨著海量數據的累積和硬件運算能力的提升，機器學習的應用領域還在快速擴展。

技術路線：機器學習技術發(fā)展路徑與支撐體系

從技術路線發(fā)展來看，機器學習總體技術路線包括有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等方面的內容。

從技術支撐體系來看，中國機器學習創(chuàng)新單元主要包括智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室、深度學習技術及應用國家工程實驗室等國家重點實驗室;深圳前海人工智能產業(yè)投資基金、G60科創(chuàng)走廊人工智能產業(yè)基金等產業(yè)投資基金;《信息安全技術 機器學習算法安全評估規(guī)范》、《人工智能 面向機器學習的數據標注規(guī)程》等國家標準計劃。

機器學習專利技術布局：有監(jiān)督學習和強化學習為布局重點

——有監(jiān)督學習和強化學習為機器學習專利技術布局重點，申請熱度和布局廣度較高

從機器學習細分專利技術申請的熱度來看，有監(jiān)督學習和強化學習具備較高的專利申請熱度，專利申請總量分別為21677項和26134項，申請人數量分別達10881個和8466個;從技術跨度來看，有監(jiān)督學習和強化學習跨技術專利申請量較多，技術跨度分別達231個和249個IPC小類;從技術市場覆蓋廣度來看，有監(jiān)督學習和強化學習均覆蓋46個國家和地區(qū)，說明這些技術受到全球范圍內的關注和研究。

注：1)搜索關鍵詞：機器學習技術路線相關關鍵詞;2)搜索范圍：標題、摘要和權利說明;3)統(tǒng)計截至日期：2023年12月28日。下同。

——中國、美國、日本和韓國為機器學習主要技術來源

從專利地域分布來看，中國在有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習細分技術領域創(chuàng)新均較為活躍，專利數量全球第一;此外美國、日本、德國等在機器學習相關技術專利布局較多;從申請人來看，萬國商業(yè)機器公司、發(fā)那科株式會社、三星電子株式會社、谷歌責任有限公司等為機器學習相關技術專利主要申請人。

機器學習科技企業(yè)技術布局：各平臺均支持多種機器學習范式

目前，中國主要的機器學習平臺均為綜合性的平臺，能夠支持多種機器學習范式，包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。

注：以上排名不分先后，僅匯總行業(yè)內部分代表性科技企業(yè)。

機器學習技術投資重點賽道：機器學習應用為重點關注領域

從我國機器學習投融資熱門賽道來看，截至2023年，機器學習應用融資熱度較高，投融資事件數量占比達40%，此外，計算機視覺、跨行業(yè)解決方案、數據治理和數據管理等細分領域企業(yè)也具備較高的融資熱度。

機器學習關鍵技術投資潛力評估

綜合來看，醫(yī)療保健、零售和消費品業(yè)領域中的應用市場吸引力較高，但收到數據隱私和監(jiān)管等因素的影響，目前技術暫未成熟。短期來看，機器學習在信息技術和互聯(lián)網、金融、制造等領域應用為投資者重點關注領域，長期來看，交通物流、教育培訓、媒體娛樂、政務服務等領域的應用投資潛力較大。

機器學習技術發(fā)展趨勢與目標

——機器學習發(fā)展目標主要集中在基礎研究、技術創(chuàng)新、應用推廣等方面

近年來，我國相繼出臺了一系列政策文件和規(guī)劃綱要，支持人工智能及機器學習技術的發(fā)展，并推動相關產業(yè)運用新技術進行轉型和創(chuàng)新，如《“十四五”軟件和信息技術服務業(yè)發(fā)展規(guī)劃》、《“十四五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》、《“十四五”國家信息化規(guī)劃》、《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》等。整體來看，我國機器學習技術的發(fā)展目標主要集中在基礎研究、技術創(chuàng)新、應用推廣、人才培養(yǎng)和產業(yè)培育等方面。

——機器學習技術發(fā)展趨勢

機器學習作為人工智能領域的關鍵分支，正隨著技術的不斷進步而迅速發(fā)展。機器學習技術的發(fā)展趨勢表現(xiàn)為更智能化、更個性化、更高效和更安全。隨著這些趨勢的不斷發(fā)展，機器學習技術將為社會帶來更多的便利和進步。

更多本行業(yè)研究分析詳見前瞻產業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)發(fā)展前景預測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

同時前瞻產業(yè)研究院還提供產業(yè)大數據、產業(yè)研究報告、產業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、產業(yè)招商、產業(yè)圖譜、智慧招商系統(tǒng)、行業(yè)地位證明、IPO咨詢/募投可研、專精特新小巨人申報、十五五規(guī)劃等解決方案。如需轉載引用本篇文章內容，請注明資料來源（前瞻產業(yè)研究院）。

更多深度行業(yè)分析盡在【前瞻經濟學人APP】，還可以與500+經濟學家/資深行業(yè)研究員交流互動。