机器学习 (ML) 市场规模、份额和行业分析，按企业类型（中小企业 (SME) 和大型企业）、部署（云和本地）、最终用途行业（医疗保健、零售、IT 和电信、BFSI、汽车和运输、广告和媒体、制造等）以及区域预测，2026-2034 年

2025年，全球机器学习（ML）市场规模为479.9亿美元。预计该市场将从2026年的652.8亿美元增长到2034年的4326.3亿美元，预测期内复合年增长率为26.7%。北美在机器学习 (ML) 市场占据主导地位，2025 年市场份额为 32.5%。

机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集。它是一种数据分析方法，教会计算机从算法和数据中学习并快速模仿人类的学习方式。医疗保健、汽车、零售和制造等各种最终用途行业越来越多地采用人工智能和机器学习技术，这将在市场增长中发挥重要作用。此外，2020 年，一些国家采取了隔离措施和社会疏远政策，以减轻 COVID-19 大流行的影响。开发人员和研究人员打算使用机器学习工具来分析这些措施和政策的效果。例如，

• 2020 年 4 月，麻省理工学院 (MIT) 研究人员开发了一个使用 COVID-19 大流行数据的模型。该模型利用机器智能算法来确定或预测病毒的传播以及隔离措施的有效性。此类举措可能会激增对高级机器学习功能的需求。

COVID-19 的爆发迅速加速了机器学习市场的增长，预计这一趋势在评估期间也将持续下去。这是由于机器学习技术在汽车、零售、医疗保健和其他领域的采用不断增加。

AI技术的应用帮助研究人员对抗COVID-19大流行。例如，据布鲁金斯学会称，韩国研究人员使用地理位置数据和监控录像来追踪冠状病毒患者。数据科学家使用这些镜头和机器智能算法来预测下一次爆发的位置，并通知主管当局并实时跟踪 COVID-19 阳性患者。这些积极的举措可能会在未来几年激增对机器学习解决方案的需求。

机器学习 (ML) 市场趋势

机器智能与分析解决方案的集成促进市场进步

近年来，该领域零售分析已迅速扩大。许多电子商务企业，如阿里巴巴、eBay 和亚马逊，通过使用先进的数据分析技术增加了销售额并提高了消费者满意度。基于机器学习原理的认知语音编码方法是语音和语音识别技术研究和开发的结果。

随着公司采用先进的安全框架，机器学习可能成为安全分析的重要趋势。随着大量数据在众多网络上创建和交换，网络专业人员发现分析和跟踪潜在网络威胁相当困难。随着这些威胁变得越来越普遍和复杂，机器学习算法正在帮助安全团队和组织更快地预测、跟踪和识别网络攻击。这些因素都将扩大市场规模。

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机器学习 (ML) 市场增长因素

医疗保健领域应用的增加可能会促进市场增长

机器学习技术已经应用于各种医疗保健应用中。在这个垂直行业中，该技术评估数百万个不同的数据点并预测结果，并提供快速的风险评分和准确的资源分配。

该技术在医疗保健中最重要的应用之一是诊断和检测有时难以识别的状况/疾病。这可能包括早期难以发现的各种遗传性疾病和癌症。一个突出的例子是 IBM Watson Genomics，它展示了如何将基于基因组的肿瘤测序与认知计算，可能有助于癌症诊断。 Berg 是一家生物制药巨头，利用人工智能为癌症等领域生产治疗解决方案。

计算机视觉是一项结合了机器学习和深度学习的革命性技术。它已被微软的 InnerEye 计划所接受，该计划专注于图像分析的图像诊断工具。这些因素可能会推动市场增长。

制约因素

技术限制和缺乏准确性阻碍了市场进步

机器学习平台提供了多种可以推动市场增长的优势。然而，这项技术缺乏某些可能阻碍市场增长的参数。机器学习平台的主要限制因素之一是算法不准确且不发达。精度在大数据和机器学习中非常重要，不准确的算法可能会导致生产出有缺陷的产品。因此，需要人为交互来将系统的所有参数设置到位并确保误差范围接近或等于零。这一因素可能会阻碍市场前景。

机器学习 (ML) 市场细分分析

按企业类型分析

大型企业增加技术支出以部署人工智能和机器学习技术

根据企业类型，市场分为中小企业和大型企业。到 2026 年，大型企业细分市场占据最大的市场份额，达到 55.61%。数据科学和人工智能技术的实施在这些组织中不断增长，以将定量洞察引入其运营中。大企业也在努力利用深度学习、人工学习、优化决策，提供优质服务。

中小企业部门在预测期内可能会出现显着的增长。机器学习和人工智能预计将成为中小企业获取数字资源、同时减少 ICT 投资的关键技术。

按部署分析

对基于云的解决方案的需求不断增加，以帮助采用机器学习解决方案

在部署方面，市场分为云和本地。预计云细分市场在预测期内将录得显着增长。 灵活性、自动软件升级、通过基于云的备份系统进行灾难管理以及提高效率是增加深度学习软件解决方案和服务的基于云的交付模型实施的一些关键优势。

预计到 2026 年，云细分市场将占总市场份额的 53.14%。该细分市场的增长归因于该部署模型提供的大计算能力和数据安全合规性。

按最终用途行业分析

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医疗保健行业中机器智能应用的不断兴起见证了市场的显着增长

各行业正在处理大量数据，利用机器学习技术来获取实时见解。这些见解使最终用户能够比竞争对手获得更多优势并提高工作效率。到 2026 年，IT 和电信领域预计将占据 17.56% 的市场份额。

在 COVID-19 之前的情况下，使用可穿戴设备和传感器实时评估患者的健康状况激增了医疗保健行业对机器智能应用的需求。该技术帮助医学专家识别趋势并分析数据以改进诊断和治疗，从而增加机器学习的市场份额。

区域分析

按地理位置对欧洲、亚太地区、中东和非洲以及拉丁美洲的全球市场进行了研究。

北美

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北美地区主导市场，2025 年估值为 156 亿美元，2026 年估值为 213.3 亿美元。北美在 2024 年占据了最大的市场份额。甲骨文公司、亚马逊和 IBM 公司等著名研发投资者的存在扩大了该地区的市场规模。此外，成熟的 IT 基础设施的可用性和巨额投资预计将推动北美市场的增长。例如，美国国防高级研究计划局（DARPA）投资约20亿美元部署机器学习和其他人工智能技术。到 2026 年，美国市场价值将达到 167 亿美元。

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欧洲

预计欧洲将在全球市场中出现强劲增长。这是由于英国和德国等拥有大量技术工人的新兴市场越来越多地使用机器学习技术。客户获得人工智能服务和商品的渠道的改善进一步影响了区域市场。 COVID-19 大流行引发的快速数字化促使企业对 IT 技术进行了大量投资。麦肯锡最近的一项调查显示，与 2020 年相比，欧洲各行业的 IT 支出增长了 25%，大多数数字技术领导者都增加了投资。这些发展将创造新的市场机会并促进欧洲市场的增长。到2026年，英国市场价值将达到66.1亿美元，而德国市场价值到2026年将达到60.2亿美元。

亚太地区

预计亚太地区在预测期内将录得更强劲的增长率。该地区的发展中经济体，如中国、印度和菲律宾，拥有充满活力和强大的创业生态系统，并得到熟练劳动力的协助，这将促进该地区市场的增长。日本政府还正在采取各种举措，鼓励在全国范围内使用人工智能，并加强机器学习服务的采用，这将对改善日本的市场预测发挥重要作用。这些是刺激亚太地区市场增长的一些关键因素。到2026年，日本市场价值为51.5亿美元，到2026年中国市场价值为60.7亿美元，到2026年印度市场价值为48.9亿美元。

在中东和非洲，石油资源丰富的海湾国家正在积极努力实现经济多元化，通过人工智能。大多数海湾国家已经认识到先进技术的重要性，并正在注重新技术的开发。阿联酋在创新和技术应用方面领先于阿拉伯世界。此外，智慧城市计划和自主交通也将推动该地区对人工智能的需求。

巴西、墨西哥和乌拉圭等拉丁美洲国家正在制定新的人工智能政策和连贯战略，以加强先进技术的采用。预计该地区未来将创造新的、利润丰厚的市场机会。

主要行业参与者

主要参与者在现有产品中引入新功能以加强市场地位

在全球市场运营的公司提供自动化机器智能解决方案，以轻松构建学习模型并加快上市时间。 Microsoft 的机器学习操作 (MLOps) 或开发运营利用 Azure 的 ML 功能，使数据科学家能够负责任地创新关键流程。微软公司不断在产品中引入新功能，以巩固其市场地位。

顶级机器学习 (ML) 公司名单：

• IBM公司（美国）
• SAP系统公司（德国）
• 甲骨文公司（我们。）
• 惠普企业公司（我们。）
• 微软公司（美国）
• 亚马逊公司（美国）
• 英特尔公司（我们。）
• 数据块（我们。）
• SAS 研究所公司（我们。）
• BigML, Inc.（美国）

主要行业发展

• 2022 年 1 月–Acquia 为其客户数据平台引入了先进的零售机器学习模型，以提高客户终身价值。通过此次推出，该公司旨在帮助零售商全面了解其业务。 Acquia 帮助零售商了解其营销和销售工作中的杠杆。
• 2021 年 4 月：微软公司针对健康与基因组学、交通、劳动与经济、人口与安全以及其他领域推出了开放数据库，以提高使用公开数据集的机器学习模型的准确性。此外，这使该公司能够通过利用 Azure 开放数据集以及 Azure 的数据分析和机器学习解决方案来提供超大规模的见解，从而促进机器学习即服务 (MLaaS) 的销售。
• 2021 年 5 月：Google Cloud 推出了 Vertex AI，这是一种托管 ML 解决方案/平台，使组织能够加速 AI 模型的维护和部署。此外，Vertex AI 使用 Google Cloud 服务在一个 API 和 UI 下创建 ML，以简化大规模部署、训练和构建 ML 模型的过程。
• 2020 年 2 月：甲骨文公司推出甲骨文云数据科学平台。该平台旨在帮助企业协作培训、构建、部署和管理机器学习模型，以提高数据科学项目的性能。
• 2020 年 5 月–Azure 机器学习是一项基于云的服务，允许用户创建和管理 ML 解决方案。它帮助数据科学家和工程师最大限度地利用现有的模型创建和数据处理能力和框架。它还帮助他们在云上分配、扩展和部署工作负载。

报告范围

全球市场研究报告提供了对市场的全面分析。它重点关注突出公司和产品领先应用等关键方面。除此之外，该报告还重点介绍了关键行业发展并提供了对市场趋势的见解。除了上述因素外，报告还包括近年来促进市场增长的其他方面。

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