机器学习是实现人工智能的关键技术手段，有监督学习和强化学习为机器学习专利技术布局重点。
机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让自己算计系统通过数据学习并作出决策或预测，而不需要进行明确的编程。简单来说，机器学习就是让计算机利用经验来改善性能。目前，机器学习也是商业应用中最常用的算法。
机器学习和人工智能之间存在着密切而深入的联系。人工智能是一个广泛的概念，它涉及让计算机系统模仿人类智能的各个方面，包括理解、推理、学习、创造等。而机器学习是实现人工智能的一种关键技术手段。
机器学习在人工智能中的应用非常广泛，它被用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等众多领域。随着计算能力的提升和数据量的增加，机器学习特别是深度学习的发展，极大地推动了人工智能技术的进步，使其在许多领域取得了突破性的成果。
简而言之，机器学习是人工智能的核心组成部分，是实现人工智能技术的重要途径。通过机器学习，计算机可以从数据中学习并改进其性能，不断接近甚至在某些方面超越人类的智能水平。
人工智能对各行业的影响越来越大，机器学习应用的典型领域有计算机视觉、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等。随着海量数据的累积和硬件运算能力的提升，机器学习的应用领域还在快速扩展。
从技术路线发展来看，机器学习总体技术路线包括有监督学习、无监督学习和强化学习等方面的内容。
从技术支撑体系来看，中国机器学习创新单元主要包括智能技术与系统国家重点实验室、深度学习技术及应用国家工程实验室等国家重点实验室 ; 深圳前海人工智能产业投资基金、G60 科创走廊人工智能产业基金等产业投资基金 ;《信息安全技术 机器学习算法安全评估规范》、《人工智能 面向机器学习的数据标注规程》等国家标准计划。
——有监督学习和强化学习为机器学习专利技术布局重点，申请热度和布局广度较高
从机器学习细分专利技术申请的热度来看，有监督学习和强化学习具备较高的专利申请热度，专利申请总量分别为 21677 项和 26134 项，申请人数量分别达 10881 个和 8466 个 ; 从技术跨度来看，有监督学习和强化学习跨技术专利申请量较多，技术跨度分别达 231 个和 249 个 IPC 小类 ; 从技术市场覆盖广度来看，有监督学习和强化学习均覆盖 46 个国家和地区，说明这些技术受到全球范围内的关注和研究。
从专利地域分布来看，中国在有监督学习、无监督学习和强化学习细分技术领域创新均较为活跃，专利数量全球第一 ; 此外美国、日本、德国等在机器学习相关技术专利布局较多 ; 从申请人来看，万国商业机器公司、发那科株式会社、三星电子株式会社、谷歌责任有限公司等为机器学习相关技术专利主要申请人。
目前，中国主要的机器学习平台均为综合性的平台，能够支持多种机器学习范式，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
从我国机器学习投融资热门赛道来看，截至 2023 年，机器学习应用融资热度较高，投融资事件数量占比达 40%，此外，计算机视觉、跨行业解决方案、数据治理和数据管理等细分领域企业也具备较高的融资热度。
综合来看，医疗保健、零售和消费品业领域中的应用市场吸引力较高，但收到数据隐私和监管等因素的影响，目前技术暂未成熟。短期来看，机器学习在信息技术和互联网、金融、制造等领域应用为投资者重点关注领域，长期来看，交通物流、教育培训、媒体娱乐、政务服务等领域的应用投资潜力较大。
近年来，我国相继出台了一系列政策文件和规划纲要，支持人工智能及机器学习技术的发展，并推动相关产业运用新技术进行转型和创新，如《 十四五 软件和信息技术服务业发展规划》、《 十四五 国家科技创新规划》、《 十四五 国家信息化规划》、《 十四五 智能制造发展规划》等。整体来看，我国机器学习技术的发展目标主要集中在基础研究、技术创新、应用推广、人才培养和产业培育等方面。
机器学习作为人工智能领域的关键分支，正随着技术的不断进步而迅速发展。机器学习技术的发展趋势表现为更智能化、更个性化、更高效和更安全。随着这些趋势的不断发展，机器学习技术将为社会带来更多的便利和进步。
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