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量子机器学习（QML）作为量子计算与人工智能交叉领域的前沿方向，旨在利用量子计算优势增强数据驱动任务。本综述探讨了QML在解决经典机器学习计算瓶颈方面的潜力，特别是在处理复杂数据集时。研究团队系统阐述了QML的理论基础，包括量子数据编码、量子学习理论和优化技术，同时根据数据类型和计算架构对QML方法进行分类。学术界公认量子计算优势具有问题依赖性，因此需要系统性地识别QML潜在的有效方向。该工作重点评估了量子主成分分析、量子增强传感及材料科学应用等关键进展的理论加速效果与实际局限性，详细讨论了噪声中等规模量子（NISQ）设备带来的硬件噪声、可扩展性限制和数据编码开销等挑战。研究人员还展望了未来发展方向，强调需要开发量子原生算法、改进纠错技术并建立现实基准测试，以弥合理论承诺与实际部署之间的差距。综合分析表明，虽然QML在量子化学和传感等特定领域具有显著潜力，但其在现实场景中的广泛应用仍需克服技术和方法学障碍。