人工智能 (AI) 市场规模、份额及趋势分析报告，按数据类型（图像、视频、文本、音频、时间序列、点云）、解决方案（硬件、软件、服务）、技术（深度学习、机器学习、自然语言处理、机器视觉）、最终用户（医疗保健、银行、金融服务和保险、法律、零售、广告和媒体、汽车和运输、农业、制造业）以及地区（北美、欧洲、亚太、中东和非洲、拉丁美洲）划分，预测时间：2025-2033 年。

人工智能（AI）市场增长因素

对高性能产品的需求日益增长

如今，大多数生产CPU、ASIC、FPGA和GPU等硬件部件的公司都已转型至软件领域。得益于设计工具的最新发展趋势，FPGA现在能够兼容复杂的软件实践，并可供那些组织和构建算法模型的人员使用。基于硬件的人工智能解决方案现已问世，可以解决功耗、处理速度慢和效率低下等问题。此外，随着全球人工智能（AI）市场的成熟，必须通过预测性、高效的自动化和可扩展的并行处理能力来开发新的商业模式。终端用户应用对更低功耗和更高性能的需求催生了对基于硬件的人工智能产品的需求。过去几年，开发此类组件的企业寥寥无几。然而，像IBM公司和英特尔公司这样的供应商已经开始生产此类产品。人工智能芯片组为了在动态进程的并行扩展中实现高性能，从而获得竞争优势。

人工智能系统的潜在研究与开发

人工智能利用多层算法来处理数据、理解口语和识别视觉物体。这些算法用于自动计算、推理和数据处理。为了向各种终端应用提供更好、更高效的解决方案，改进这些算法的需求日益增长。传统算法在效率和准确性方面存在不足。人工智能研究人员正不断致力于改进各种应用的算法。

制造商和技术开发商已将注意力转向创建标准化算法。例如，NVIDIA 的传统 GPU 使用机器学习算法进行语音识别和图像标注。这种方法在准确性和响应速度方面需要改进。该公司通过融合大数据和计算能力来改进其算法，从而改变了这些动态。因此，机器和设备现在能够以更高的精度运行，这正是推动人工智能计算和人工智能发展的关键所在。

市场约束

需要大量示范数据

用于字符和图像识别的人工智能系统需要大量数据进行训练，这是制约​​行业发展的主要问题之一。此外，海量数据的堆积加剧了数据可追溯性问题。Facebook 和 Google 等公司在图像识别应用中使用人工智能，而这些应用需要访问大量数据。此外，医疗保健行业用于识别 X 光片中肿瘤的信息十分匮乏。由于数据可用性不足，如何利用现有数据做出有效决策是人工智能面临的主要挑战。此外，利用少量数据训练网络的方法仍在开发中，预计将在未来 10 到 12 年内实现商业化。缺乏既定的数据收集和需求标准是人工智能面临的另一个问题。

市场机遇

政府加大力度和投资，利用人工智能技术

由于人工智能及相关技术日益普及且易于实施，政府已加大对它们的投资。政府机构、公共部门组织和非政府组织已开始为基于人工智能的试点项目拨款，这些项目涵盖交通管理、道路和公共安全以及政府记录数字化等多个领域。例如，位于海得拉巴的INAI（英特尔人工智能）于2020年10月成立，由特伦甘纳邦政府、英特尔印度公司、海得拉巴国际信息技术学院（IIIT-H）和印度公共卫生基金会（PHFI）共同努力创建。该中心将优先应对印度医疗保健和智能出行领域的挑战。

数据类型洞察

全球人工智能 (AI) 市场可细分为图像、视频、文本、音频、时间序列和点云。其中，图像细分市场贡献最大，预计在预测期内将以 41.4% 的复合年增长率增长。基于 AI 的软件在医疗保健领域得到应用，用于改进图像采集支持并提供更清晰的身体部位图像。搭载 AI 技术的创新诊断产品已陆续上市，预计在预测期内将进一步扩大该细分市场的份额。例如，Agfa Radiology Solutions 于 2020 年发布了 SmartXR 产品组合，该产品组合采用独特的硬件和 AI 驱动软件相结合的方式，赋予数字放射成像 (DR) 设备智能。

解决方案洞察

全球人工智能市场分为硬件、软件和服务三大板块。其中，服务板块占据最高的市场份额，预计在预测期内将以49.2%的复合年增长率增长。人工智能服务涵盖安装、集成、维护和支持等项目。国际商业机器公司（IBM）于2020年5月宣布推出IBM Watson AIOps，这是一项新增的人工智能驱动型服务和功能。这些服务旨在实现企业自动化，提高IT基础设施的成本效益和弹性。由于人工智能在客户服务支持领域的应用，预计人工智能服务市场将持续增长。

由于数据存储容量、强大计算能力和并行处理能力的稳步提升，人工智能软件市场正在不断扩张，这些优势使得高端人工智能软件能够应用于瞬息万变的终端用户垂直领域。总部位于美国的软件即服务 (SaaS) 和云端客户互动、远程连接及协作服务提供商 LogMeIn 公司，其新用户注册量全面显著增长。

技术洞察

全球人工智能市场可细分为深度学习、机器学习、自然语言处理和机器视觉。深度学习该细分市场是市场贡献最大的部分，预计在预测期内将以 36.8% 的复合年增长率增长。深度学习为投资者提供了有利可图的投资机会，因为它有助于克服与​​海量数据相关的难题。许多大型科技公司正在采取战略举措，以增强其在深度学习技术方面的知识。例如，2019 年 12 月，英特尔公司收购了以色列的深度学习公司 Habana Labs Ltd.。Ward Systems Group, Inc. 和 NeuroDimension, Inc. 等公司提供的深度学习（神经网络）工具可用于训练人工智能处理各种人工智能主题。循环神经网络在时间序列分析和预测方面也越来越受欢迎。循环神经网络是深度学习的一种应用。

最知名的商业人工智能趋势之一是自动化机器学习（AutoML）。AutoML 用于执行繁琐的建模任务。例如，经过多次重复测试，谷歌公司的 AutoML 达到了很高的准确率。许多企业都在使用流行的机器学习算法来改进决策流程。商业智能如今，各大平台都已嵌入分析功能，并集成了机器学习模型。此外，微软于2018年5月收购了专注于机器学习的初创公司Semantic Machines，旨在为其智能助手Cortana实现对话式人工智能。

最终用户洞察

全球人工智能市场细分为医疗保健、银行、金融服务和保险 (BFSI)、法律、零售、广告和媒体、汽车和交通运输、农业以及制造业。其中，医疗保健领域占据最高的市场份额，预计在预测期内将以 49.9% 的复合年增长率增长。对话式人工智能平台是所有终端用户中最受欢迎的应用之一。例如，谷歌公司于 2020 年 4 月推出了面向呼叫中心的快速响应虚拟代理。图像识别技术已经彻底改变了医疗保健行业的诊断流程。此外，总部位于英国的人工智能公司 DeepMind 开发的神经网络在诊断眼科疾病方面与专业医生一样精准。Viz.ai 公司已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的批准，可以分析 CT 扫描图像并提醒医务人员注意可能发生中风的患者。预计这些因素将在预测期内推动医疗保健领域的增长。

通过预测未来结果和分析历史趋势，人工智能可以帮助银行和金融机构检测反洗钱模式并识别欺诈行为。大多数金融机构采用的一项重要趋势是认知流程自动化。它能够实现易出错的金融服务（例如理赔管理）的自动化。

区域洞察

亚太地区是全球人工智能（AI）市场最大的参与者，预计在预测期内将以49.3%的复合年增长率增长。在该地区，利用人工智能技术保障金融和银行相关数据的应用显著增加。例如，2019年9月，微软研究人员与中国资产管理公司合作开发了一个人工智能模型。该模型能够分析海量的实时金融交易数据。

此外，印度领先的IT服务提供商Infosys Limited还提供了一款名为KRTI 4.0的基于机器学习的AI平台。该平台支持各层级的明智决策。KRTI 4.0旨在作为企业级决策支持工具，促进经验教训从一个部门无缝传递到整个组织，同时加速分析知识的积累。

北美市场趋势

预计北美在预测期内将以33.20%的复合年增长率增长。美国和加拿大等国家是人工智能应用的前沿阵地，也是北美市场的早期采用者。在线购物以及配备人脸和语音识别功能的数字设备的广泛使用等消费趋势将继续推动该地区的增长。对提供人工智能解决方案和服务的北美企业的投资也促进了市场的发展。例如，2018年8月，为自动驾驶汽车制造商提供API的Scale Inc.宣布已筹集1800万美元，用于训练从Embark和Lyft等公司获得的数据。

Ventures、Accel 和 Index Y Combinator 领投了此轮融资。该领域最关键的趋势之一是利用人工智能进行语音识别。例如，美国人工智能公司 Globalme Localization Inc. 将其方言和口音音频库提供给了美国音频公司 Sonos Inc.。Sonos Inc. 在将智能家居助手与其无线扬声器集成之前，收集了来自三个国家的口音和语音数据。通过此次集成，该公司得以优化其语音识别引擎，并提升客户语音通话质量。企业中的虚拟助手能够规模化地自动回复，以支持索赔，从而提高客户满意度并降低成本。该地区生物识别技术的日益普及，也使得人工智能市场能够拓展到全新的应用领域。

欧洲市场趋势

预计欧洲在预测期内将实现显著增长。企业虚拟助手能够扩展规模并自动响应索赔，从而提升客户满意度并降低成本。例如，沃达丰有限公司（英国）在引入其聊天机器人 TOBi 处理客户咨询后，客户体验提升了约 68%。该地区生物识别技术的日益普及，为人工智能市场拓展至全新的应用领域铺平了道路。此外，德国联邦内政部长于 2020 年 1 月宣布了一项计划，将在 14 个机场和 134 个火车站部署生物识别技术，以加强德国的安全保障。

巴西市场趋势

由于犯罪活动日益猖獗，巴西加强了安全系统，这也促使人工智能应用得到广泛应用。例如，巴西政府于2020年3月在巴伊亚州和圣保罗州各地安装了106个智能摄像头，以提升安保水平、加强监控并遏制犯罪。圣保罗市还战略性地部署了无人机、智能摄像头和分类算法，用于实时分析。

中东和非洲市场趋势

中东和非洲国家正在资产和财富管理领域应用人工智能。例如，以色列初创公司Presenso提供云端工业资产预测性维护软件。机器学习技术使工业制造商能够发现传感器数据中的异常情况。由于电信和监控领域的投资不断增长，机器学习应用的需求日益迫切。为了发展监控和电信技术，包括肯尼亚和乌干达在内的几个非洲国家已从华为技术有限公司等中国企业获得了资金和基础设施。在土耳其，约有30架配备人脸识别和人工智能技术的国产无人机正在用于边境安全。