机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
我国机器学习行业相关政策
为推动机器学习行业的发展，我国发布了多项行业政策，如2024年12月财政部发布的《关于全面深化管理会计应用的指导意见》提出积极探索机器学习、自然语言处理等模型在管理会计报告自动化、辅助决策、重大风险预警等领域中的应用。
2023-2024年我国机器学习行业部分相关政策情况
| 发布时间 | 发布部门 | 政策名称 | 主要内容 |
| 2023年3月 | 国家能源局 | 关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见 | 推动基于人工智能的能源装备状态识别、可靠性评估及故障诊断技术发展。 |
| 2023年4月 | 工业和信息化部等八部门 | 关于推进IPv6技术演进和应用创新发展的实施意见 | 推动IPv6与5G、人工智能、云计算等技术的融合创新，支持企业加快应用感知网络、新型IPv6测量等“IPv6+”创新技术在各类网络环境和业务场景中的应用。 |
| 2023年8月 | 工业和信息化部、财政部等部门 | 电子信息制造业2023—2024年稳增长行动方案 | 鼓励加大数据基础设施和人工智能基础设施建设，满足人工智能、大模型应用需求。 |
| 2023年12月 | 市场监管总局 | 关于计量促进仪器仪表产业高质量发展的指导意见 | 重点突破极端量、复杂量、微观量或复杂应用环境下的高准确度测量难题，探索开展量子芯片、物联网、大数据、人工智能、数字孪生等技术在仪器仪表产业中的应用，解决关键环节受制于人的技术难题。 |
| 2024年1月 | 工业和信息化部等七部门 | 关于推动未来产业创新发展的实施意见 | 打造未来产业瞭望站，利用人工智能、先进计算等技术精准识别和培育高潜能未来产业。 |
| 2024年2月 | 工业和信息化部等七部门 | 关于加快推动制造业绿色化发展的指导意见 | 推动工业互联网、大数据、人工智能、5G等新兴技术与绿色低碳产业深度融合，探索形成技术先进、商业可行的应用模式，形成产业增长新动能。 |
| 2024年5月 | 国家发展改革委、国家数据局、财政部、自然资源部 | 关于深化智慧城市发展 推进城市全域数字化转型的指导意见 | 鼓励发展基于人工智能等技术的智能分析、智能调度、智能监管、辅助决策，全面支撑赋能城市数字化转型场景建设与发展。 |
| 2024年7月 | 工业和信息化部 | 关于创新信息通信行业管理 优化营商环境的意见 | 加快制定新技术新业务创新发展配套支持政策，鼓励企业进一步深化在5G、人工智能、量子信息等新兴领域的技术创新和产业应用。 |
| 2023年12月 | 国家发展改革委等部门 | 关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见 | 积极推动东部人工智能模型训练推理、机器学习、视频渲染、离线分析、存储备份等业务向西部迁移。 |
| 2024年11月 | 市场监管总局 | 质量认证行业公信力建设行动方案（2024—2026年） | 聚焦国家重大战略，着力提升节能减排、食品安全、网络安全、安全生产、智能制造、人工智能、数字社会等领域认可技术支撑水平。 |
| 2024年12月 | 工业和信息化部、财政部、中国人民银行等部门 | 中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年） | 加强中小企业人工智能应用推广。发挥中小企业数字化转型试点城市现场交流活动的平台作用，宣传推介人工智能赋能中小企业典型应用场景、解决方案，加快中小企业人工智能应用复制推广。鼓励各地参考中小企业人工智能典型应用案例、应用图谱等，推动人工智能技术在研发设计、生产制造、质量检测、运行维护、经营管理等中小企业关键业务场景应用普及。 |
| 2024年12月 | 国家发展改革委等部门 | 关于促进数据产业高质量发展的指导意见 | 面向人工智能发展，提升数据采集、治理、应用的智能化水平。 |
| 2024年12月 | 财政部 | 关于全面深化管理会计应用的指导意见 | 积极探索机器学习、自然语言处理等模型在管理会计报告自动化、辅助决策、重大风险预警等领域中的应用。 |
资料来源：观研天下整理
部分省市机器学习行业相关政策
为了响应国家号召，各省市积极推动机器学习行业的发展，比如2024年12月上海市发布的《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》提出组织技术攻关，研发端到端、多模态、空间智能等具身智能算法模型。依托国家地方共建人形机器人创新中心，聚焦开源机器人本体及数据集、开源自主仿真平台，打造开源技术底座。开展具身智能数据采集，开放动作数据集。推进行业优质企业场景开放，试点开展百台以上机器人规模应用。依托国家人工智能创新应用先导区等区域打造人形机器人创新生态空间。
2023-2024年部分省市机器学习行业相关政策情况（一）
| 发布时间 | 省市 | 政策名称 | 主要内容 |
| 2023年2月 | 江西省 | 江西省装备制造业数字化转型行动计划（2023-2025年） | 加强新型传感器、工业控制系统、网络通讯模块在智能装备产品的集成应用，推进深度学习、机器视觉、VR等技术与智能装备产品融合创新。 |
| 2023年2月 | 广西壮族自治区 | 关于深入推进计量发展的实施方案 | 服务人工智能与智能制造发展。 围绕交通、康养、医疗、农业等领域机器人产业发展需求，开展机器人机械系统、控制系统、驱动系统等关键计量测试技术研究。 |
| 2023年3月 | 宁夏回族自治区 | 关于深入推进新型工业强区五年计划的实施意见 | 鼓励企业依托新技术、 新 业态、新模式，在数字经济、工业母机、智能机器人、氢能、新型储能等产业领域前瞻性布局，积极抢占新赛道。 |
| 2023年4月 | 河南省 | 河南省加强数字政府建设实施方案（2023—2025年） | 强化风险监测处置。省级统筹规划，省、市分级建设一体化安全运营支撑平台，汇聚云、网、数、用、端安全监测数据，运用关联分析、人工智能、机器学习等技术，实时分析研判安全风险，及时进行预警处置，实现安全风险及早发现、安全威胁协同处置、安全事件闭环管理。 |
| 2023年6月 | 北京市 | 北京市机器人产业创新发展行动方案（2023—2025年） | 协作机器人领域，突破整机轻量化、视觉增强、力感知、柔顺控制、自学习等关键技术，提升整机荷载能力，发展自适应协作机器人。 |
| 2023年7月 | 北京市 | 关于进一步推动首都高质量发展取得新突破的行动方案（2023—2025年） | 推动机器人产业创新发展。加紧布局人形机器人整机，组建北京市人形机器人产业创新中心，分类推进医疗健康、协作、特种、物流机器人，组织实施“百种应用场景示范工程”，推动机器人创新产品应用示范和系统集成模式推广。 |
| 2023年9月 | 河北省 | 关于促进电子信息产业高质量发展的意见 | 推进大数据、人工智能、物联网、区块链、5G等先进技术在制造业、农业、服务业、社会治理、民生服务等领域融合应用，拓展应用场景，不断催生新模式、新业态。 |
| 2023年3月 | 湖南省 | 湖南省“智赋万企”行动方案（2023 — 2025年） | 培育壮大云计算、人工智能、大数据、区块链等产业，布局建设一批省级新一代信息技术产业园。 |
| 2023年12月 | 湖南省 | 湖南省新型电力系统发展规划纲要 | 运用机器学习和人工智能技术，不断提升调度系统智慧化水平，逐步实现实时和未来态电力系统安全稳定分析，综合考虑经济高效运行与安全稳定运行，为调度运行方式提供智能决策支持，实现电力系统故障过程推演与电网快速恢复处理方案建议，逐步建立人机融合、群智开放的高智慧调度平台。 |
| 2023年11月 | 山东省 | 关于深入推进跨部门综合监管的实施意见 | 加快大数据、人工智能、物联感知、区块链等技术运用，推进远程监管、实时监管，优化完善移动监管、预警防控为特征的非现场监管，不断强化跨部门综合监管的信息化支撑。 |
资料来源：观研天下整理
2023-2024年部分省市机器学习行业相关政策情况（二）
| 发布时间 | 省市 | 政策名称 | 主要内容 |
| 2023年10月 | 安徽省 | 安徽省通用人工智能创新发展三年行动计划（2023—2025年） | 探索通用人工智能其他路径。支持探索类脑智能、具身智能、符号知识计算等新型通用人工智能技术，提升基于深度神经网络的大语言模型以及基于符号逻辑推理的知识计算模型的能力。力争在统一数据与知识、融合连接与符号、打通感知认知决策等新型通用人工智能领域，原创性研发一系列前沿技术，并在应用上取得突破，引领国际通用人工智能研究。 |
| 2024年2月 | 安徽省 | 关于巩固和增强经济回升向好态势若干政策举措 | 支持通用大模型、行业大模型、安全可控技术以及通用人工智能其他路径探索的应用研究，单个项目最高给予5000万元补助。 |
| 2024年5月 | 广东省 | 广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施 | 推进智能机器人创新发展。加快机器脑、机器肢、机器体、通用产品等产品研发生产，推动人形机器人等具身智能机器人研制和应用。发展柔性交互、动态规划路径的协作机器人与自适应机器人等高精度工业机器人，加快智能人机交互、多自由度精准控制的服务机器人应用推广。到2027年，智能机器人产业营业收入达到900亿元。 |
| 2023年5月 | 天津市 | 天津市智能工厂建设实施方案（ 2023-2025 年） | 部署智能制造装备，搭建生产过程全流程一体化管控平台，应用工艺机理分析、多尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术，动态优化调整工艺流程 / 参数。 |
| 2024年7月 | 天津市 | 天津市算力产业发展实施方案（2024—2026年） | 推动工业基础算力资源和应用能力融合，提升产线机器人和自动化设备智能化水平，实现更高效地生产和资源利用。 |
| 2024年8月 | 天津市 | 天津市进一步加快内外贸一体化发展的若干措施 | 推动互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术和内外贸相关产业深度融合，推动产业转型升级。 |
| 2023年9月 | 上海市 | 上海市加快合成生物创新策源打造高端生物制造产业集群行动方案（2023—2025年） | 运用精密工程、自动化、机器学习、大数据等技术，搭建由软件控制、硬件设备和应用集成的合成生物规模化制造系统。 |
| 2024年12月 | 上海市 | 关于人工智能“模塑申城”的实施方案 | 组织技术攻关，研发端到端、多模态、空间智能等具身智能算法模型。依托国家地方共建人形机器人创新中心，聚焦开源机器人本体及数据集、开源自主仿真平台，打造开源技术底座。开展具身智能数据采集，开放动作数据集。推进行业优质企业场景开放，试点开展百台以上机器人规模应用。依托国家人工智能创新应用先导区等区域打造人形机器人创新生态空间。 |
| 2024年12月 | 云南省 | 云南省政府投资基金支持产业高质量发展实施方案 | 围绕壮大战略性新兴产业、超前布局未来产业，聚焦新一代信息技术、人工智能、新材料、生物医药等新领域、新赛道及颠覆性、前沿性技术攻关，支持科技成果转化和创新平台打造，培育耐心资本，投早、投小、投长期、投硬科技，主要投资种子期、初创期企业，总存续期原则上不超过15年。 |
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观研报告网发布的《中国机器学习行业发展趋势研究与未来投资分析报告（2025-2032年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
行业报告是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。
本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
目录大纲：
【第一部分 行业定义与监管 】
第一章 2020-2024年中国机器学习行业发展概述
第一节 机器学习行业发展情况概述
一、机器学习行业相关定义
二、机器学习特点分析
三、机器学习行业基本情况介绍
四、机器学习行业经营模式
1、生产模式
2、采购模式
3、销售/服务模式
五、机器学习行业需求主体分析
第二节 中国机器学习行业生命周期分析
一、机器学习行业生命周期理论概述
二、机器学习行业所属的生命周期分析
第三节 机器学习行业经济指标分析
一、机器学习行业的赢利性分析
二、机器学习行业的经济周期分析
三、机器学习行业附加值的提升空间分析
第二章 中国机器学习行业监管分析
第一节 中国机器学习行业监管制度分析
一、行业主要监管体制
二、行业准入制度
第二节 中国机器学习行业政策法规
一、行业主要政策法规
二、主要行业标准分析
第三节 国内监管与政策对机器学习行业的影响分析
【第二部分 行业环境与全球市场】
第三章 2020-2024年中国机器学习行业发展环境分析
第一节 中国宏观环境与对机器学习行业的影响分析
一、中国宏观经济环境
一、中国宏观经济环境对机器学习行业的影响分析
第二节 中国社会环境与对机器学习行业的影响分析
第三节 中国对外贸易环境与对机器学习行业的影响分析
第四节 中国机器学习行业投资环境分析
第五节 中国机器学习行业技术环境分析
第六节 中国机器学习行业进入壁垒分析
一、机器学习行业资金壁垒分析
二、机器学习行业技术壁垒分析
三、机器学习行业人才壁垒分析
四、机器学习行业品牌壁垒分析
五、机器学习行业其他壁垒分析
第七节 中国机器学习行业风险分析
一、机器学习行业宏观环境风险
二、机器学习行业技术风险
三、机器学习行业竞争风险
四、机器学习行业其他风险
第四章 2020-2024年全球机器学习行业发展现状分析
第一节 全球机器学习行业发展历程回顾
第二节 全球机器学习行业市场规模与区域分布情况
第三节 亚洲机器学习行业地区市场分析
一、亚洲机器学习行业市场现状分析
二、亚洲机器学习行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲机器学习行业市场前景分析
第四节 北美机器学习行业地区市场分析
一、北美机器学习行业市场现状分析
二、北美机器学习行业市场规模与市场需求分析
三、北美机器学习行业市场前景分析
第五节 欧洲机器学习行业地区市场分析
一、欧洲机器学习行业市场现状分析
二、欧洲机器学习行业市场规模与市场需求分析
三、欧洲机器学习行业市场前景分析
第六节 2025-2032年全球机器学习行业分布走势预测
第七节 2025-2032年全球机器学习行业市场规模预测
【第三部分 国内现状与企业案例】
第五章 中国机器学习行业运行情况
第一节 中国机器学习行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节 中国机器学习行业市场规模分析
一、影响中国机器学习行业市场规模的因素
二、中国机器学习行业市场规模
三、中国机器学习行业市场规模解析
第三节 中国机器学习行业供应情况分析
一、中国机器学习行业供应规模
二、中国机器学习行业供应特点
第四节 中国机器学习行业需求情况分析
一、中国机器学习行业需求规模
二、中国机器学习行业需求特点
第五节 中国机器学习行业供需平衡分析
第六节 中国机器学习行业存在的问题与解决策略分析
第六章 中国机器学习行业产业链及细分市场分析
第一节 中国机器学习行业产业链综述
一、产业链模型原理介绍
二、产业链运行机制
三、机器学习行业产业链图解
第二节 中国机器学习行业产业链环节分析
一、上游产业发展现状
二、上游产业对机器学习行业的影响分析
三、下游产业发展现状
四、下游产业对机器学习行业的影响分析
第三节 中国机器学习行业细分市场分析
一、细分市场一
二、细分市场二
第七章 2020-2024年中国机器学习行业市场竞争分析
第一节 中国机器学习行业竞争现状分析
一、中国机器学习行业竞争格局分析
二、中国机器学习行业主要品牌分析
第二节 中国机器学习行业集中度分析
一、中国机器学习行业市场集中度影响因素分析
二、中国机器学习行业市场集中度分析
第三节 中国机器学习行业竞争特征分析
一、企业区域分布特征
二、企业规模分布特征
三、企业所有制分布特征
第八章 2020-2024年中国机器学习行业模型分析
第一节 中国机器学习行业竞争结构分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供应商议价能力
三、购买者议价能力
四、新进入者威胁
五、替代品威胁
六、同业竞争程度
七、波特五力模型分析结论
第二节 中国机器学习行业SWOT分析
一、SWOT模型概述
二、行业优势分析
三、行业劣势
四、行业机会
五、行业威胁
六、中国机器学习行业SWOT分析结论
第三节 中国机器学习行业竞争环境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、经济因素
四、社会因素
五、技术因素
六、PEST模型分析结论
第九章 2020-2024年中国机器学习行业需求特点与动态分析
第一节 中国机器学习行业市场动态情况
第二节 中国机器学习行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节 机器学习行业成本结构分析
第四节 机器学习行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五节 中国机器学习行业价格现状分析
第六节 2025-2032年中国机器学习行业价格影响因素与走势预测
第十章 中国机器学习行业所属行业运行数据监测
第一节 中国机器学习行业所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节 中国机器学习行业所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节 中国机器学习行业所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第十一章 2020-2024年中国机器学习行业区域市场现状分析
第一节 中国机器学习行业区域市场规模分析
一、影响机器学习行业区域市场分布的因素
二、中国机器学习行业区域市场分布
第二节 中国华东地区机器学习行业市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区机器学习行业市场分析
（1）华东地区机器学习行业市场规模
（2）华东地区机器学习行业市场现状
（3）华东地区机器学习行业市场规模预测
第三节 华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区机器学习行业市场分析
（1）华中地区机器学习行业市场规模
（2）华中地区机器学习行业市场现状
（3）华中地区机器学习行业市场规模预测
第四节 华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区机器学习行业市场分析
（1）华南地区机器学习行业市场规模
（2）华南地区机器学习行业市场现状
（3）华南地区机器学习行业市场规模预测
第五节 华北地区机器学习行业市场分析
一、华北地区概述
二、华北地区经济环境分析
三、华北地区机器学习行业市场分析
（1）华北地区机器学习行业市场规模
（2）华北地区机器学习行业市场现状
（3）华北地区机器学习行业市场规模预测
第六节 东北地区市场分析
一、东北地区概述
二、东北地区经济环境分析
三、东北地区机器学习行业市场分析
（1）东北地区机器学习行业市场规模
（2）东北地区机器学习行业市场现状
（3）东北地区机器学习行业市场规模预测
第七节 西南地区市场分析
一、西南地区概述
二、西南地区经济环境分析
三、西南地区机器学习行业市场分析
（1）西南地区机器学习行业市场规模
（2）西南地区机器学习行业市场现状
（3）西南地区机器学习行业市场规模预测
第八节 西北地区市场分析
一、西北地区概述
二、西北地区经济环境分析
三、西北地区机器学习行业市场分析
（1）西北地区机器学习行业市场规模
（2）西北地区机器学习行业市场现状
（3）西北地区机器学习行业市场规模预测
第九节 2025-2032年中国机器学习行业市场规模区域分布预测
第十二章 机器学习行业企业分析（随数据更新可能有调整）
第一节 企业一
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第二节 企业二
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第三节 企业三
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第四节 企业四
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第五节 企业五
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第六节 企业六
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第七节 企业七
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第八节 企业八
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第九节 企业九
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第十节 企业十
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
【第四部分 展望、结论与建议】
第十三章 2025-2032年中国机器学习行业发展前景分析与预测
第一节 中国机器学习行业未来发展前景分析
一、中国机器学习行业市场机会分析
二、中国机器学习行业投资增速预测
第二节 中国机器学习行业未来发展趋势预测
第三节 中国机器学习行业规模发展预测
一、中国机器学习行业市场规模预测
二、中国机器学习行业市场规模增速预测
三、中国机器学习行业产值规模预测
四、中国机器学习行业产值增速预测
五、中国机器学习行业供需情况预测
第四节 中国机器学习行业盈利走势预测
第十四章 中国机器学习行业研究结论及投资建议
第一节 观研天下中国机器学习行业研究综述
一、行业投资价值
二、行业风险评估
第二节 中国机器学习行业进入策略分析
一、目标客户群体
二、细分市场选择
三、区域市场的选择
第三节 机器学习行业品牌营销策略分析
一、机器学习行业产品策略
二、机器学习行业定价策略
三、机器学习行业渠道策略
四、机器学习行业推广策略
第四节 观研天下分析师投资建议
