人工智能市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、人工智能软件）、按应用（医疗保健金融、零售、制造、教育、汽车）和 2026 年至 2035 年区域预测。

•   
•   
  

  下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

    

人工智能市场概览

预计2026年全球人工智能市场价值将达到6216.9亿美元。预计到 2035 年，该市场将达到 47890.4 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率为 22.65%。在技术创新的推动下，北美以 40-45% 的份额处于领先地位。亚太地区紧随其后，占 30-35%。

人工智能市场可能是一个充满活力和广泛的创新空间，其核心是创造能够执行经常需要人类洞察力的任务的机器。这包括学习、推理、解决问题和理解方言。人工智能不是单一的创新，而是相互关联的学科、计算和程序的集合，使计算机能够准备无穷无尽的信息，区分设计，并在几乎没有人为干预的情况下做出明智的选择。该市场的特点是快速融入全球经济的各个领域。从优化商业运营和升级客户体验到推动逻辑披露和计算机化复杂形式，人工智能可能是计算机化变革的关键驱动力。其发展的关键是信息可访问性的扩大、计算控制的进步以及现代计算的改进。公司正在利用人工智能来获得竞争优势、提高效率并开发创新产品和管理。市场场景由各种各样的公司组成，从成熟的科技巨头到灵巧的新公司，所有这些都在突破精明框架所能想象的界限。人工智能从专业领域不断向无所不在的创新迈进，正在重塑商业形态，为现代发展和创新打开新的大门。

主要发现

美国关税影响

关税和全球经济不确定性的影响

美国税收，特别是那些专注于创新和电子元件来自主要制造地区的技术对人工智能市场产生了微妙的影响。尽管这些任务并不直接针对人工智能计算机程序或计算，但它们可以本质上影响人工智能开发和发送所必需的设备基础。人工智能框架，尤其是那些用于复杂任务的框架，例如准备广泛的方言模型或控制信息中心，依赖于高性能半导体、GPU 和其他专用设备。如果这些组件受到限制，那么构建和维护人工智能框架的成本就会增加。

设备成本的上升可能会减少企业对本地人工智能部署的占用，并可能导致基于云的人工智能管理成本更高，因为提供商转嫁了扩大的运营成本。尽管一些公司可能会将其供应链转移到不同的国家以逃避税收，但这将带来现代的计算挑战并改变竞争格局。职责也会影响风险投资选择，公司可能会优先考虑人工智能计算机系统和基于云的部署，而不是硬件密集型风险投资，以缓解与资金相关的风险。最终，虽然人工智能的计划和概念进步在很大程度上不受影响，但税收对支持其增长的基础设备施加了与成本相关的权重。

最新趋势

生成式人工智能和多模态以及人工智能思维和可解释性推动增长

最突出的趋势是生成人工智能的广泛选择。可以根据简单提示创建内容、图片、代码甚至视频的模型正在成为标准。这可以推进到多模式人工智能，模型可以同时利用不同的信息形式（如内容、图片和声音）来获取它并进行连接。这种加入提升了客户体验并允许更多人性化的互动。除了基本的设计认可之外，该中心正在转向人工智能思维。这包括创建可以从基本理解转向高级学习和决策的模型。在此附近，人们越来越重视逻辑人工智能（XAI），这表明人工智能模型的决策形式简单易懂。这对于建立信任至关重要，尤其是在基金和医疗保健等受控企业中。

• 根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的数据，到 2023 年底，超过 56% 的联邦机构至少采用了一种基于人工智能的自动化和数据分析应用程序，这表明公共部门的机构采用率不断上升。

• 根据欧盟委员会的《2023 年数字十年报告》，欧盟 42% 的中型和大型企业已经实施了人工智能驱动的系统，用于欺诈检测、客户服务或预测分析，反映出其在业务运营中的作用日益增强。

•   
•   
  

  下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

    

人工智能 市场细分

按类型

• 机器学习:机器学习 (ML) 可能是人工智能的核心组成部分，它使框架能够从信息中学习，而无需快速编程。它包括可以区分设计、做出预测并根据所准备的信息不断推进执行的计算。机器学习是各种人工智能应用的基础，从贸易中的预见性分析到计算机视觉中的图像识别。它允许公司从大型非结构化数据集中获取知识，估计未来的改进，并使决策形式机械化。普遍产生的不断增长的信息量可能是机器学习不断取得进展和应用的关键推动因素。

• 自然方言处理:自然方言处理（NLP）可能是人工智能的一个领域，它赋予计算机获取、翻译和创建人类方言的能力。这项技术是聊天机器人、语音协作器和意见调查等应用程序的基础。 NLP 使计算机能够处理和分析大量内容和话语信息，识别目标、感觉和关键数据。通常用于客户服务以机械化反应，用于合法和资金准备和恢复档案，以及用于评估客户输入。随着 NLP 模型变得更加先进，它们能够模仿人类讨论，并且准确性不断提高。

• 计算机视觉:计算机视觉可能是人工智能的一个分支，它使计算机能够"看到"并从图片和录音中解读视觉世界。这包括物体定位、面部识别、图像分类和跟踪等任务。通过利用深度学习模型，计算机视觉框架可以高精度地分析视觉信息。其应用广泛且不断发展，从制造中的质量控制和缺陷发现到安全中的观察和观察。计算机视觉也是独立车辆、恢复性成像研究和扩展现实、推动机械化和改善众多领域决策的基础。

• 机器人技术:人工智能背景下的机器人技术是指将人工智能的进步集成到机器人中，使它们能够以更大的独立性、认知度和洞察力来执行任务。这已经超越了基本的计算机化。人工智能驱动的机器人可以从环境中学习，适应不断变化的条件，并执行复杂的控制。他们利用计算机视觉来确定路线，利用机器学习来优化任务，并利用其他人工智能程序进行交互。从生产线上与人类一起工作的协作机器人（cobot）到医疗保健中的独立漫步和手术机器人，人工智能和机械自主性的结合正在通过提高生产力、准确性和安全性来彻底改变企业。

• 人工智能软件:人工智能程序包括支持人工智能框架发展、部署和运行的平台、应用程序和系统。它包含基于云的人工智能平台，提供一套用于构建和传输机器学习模型的设备，以及用于特定任务（例如预见性分析、勒索定位和客户关系管理）的专用计算机程序。人工智能程序在本地和云端传输，由于其多功能性和较低的运营成本，越来越多地转向基于云的安排。人工智能计算机程序的不断进步使得人工智能对各种规模的企业更加开放，推动了不同行业的广泛选择。

按申请

• 医疗保健:在医疗保健领域，人工智能可以成为变革性的驱动力，推动结论、药物披露和安静护理。人工智能驱动的框架可以分析大量的治疗信息，计算治疗图片和安静记录，以比传统策略更快、更精确的方式帮助诊断感染。在药物披露中，人工智能计算可以预测现代化合物的有效性和副作用，从而从根本上加快研究和开发过程。人工智能还通过虚拟健康伙伴和个性化治疗计划来改善持久的体验，并通过为外科医生提供更值得注意的准确性和信息可视化来帮助机器人手术。

• 金融:后台行业可能是人工智能的主要采用者，利用它来进行风险管理、勒索定位和客户利益。人工智能计算实时分析货币交易，以区分显示虚假活动的奇异设计，提高安全性并减少不幸。在财富管理中，机器人顾问利用人工智能提供个性化的投机建议和投资组合管理。人工智能驱动的聊天机器人和虚拟同事用于为客户提供 24/7 全天候服务，机器学习模型用于信用评分和预见性建模，以更准确地调查信用申请并展示模式。

• 零售:在零售部门，人工智能用于升级客户体验、优化供应链和简化运营。人工智能驱动的提案引擎可分析客户的购买历史和浏览行为，以提供个性化的商品提案，推动交易并提高客户满意度。利用人工智能来估计需求、预测缺货并减少浪费，从而优化库存管理。人工智能还为商店中精明的货架和计算机视觉框架提供支持，以实时观察库存水平和客户行为。这使得零售商能够形成数据驱动的选择，从而提高生产力和盈利能力。

• 制造:在制造领域，人工智能通过计算机化、预见性支持和质量控制正在彻底改变生产形式。人工智能驱动的框架可以利用传感器来筛选设备，以预测潜在的问题，从而实现主动维护，从而减少停机时间和昂贵的维修费用。计算机视觉系统以高精确度检查集合线上的项目，以识别肉眼难以识别的遗漏。人工智能还优化了供应链协调，在监督库存和预测零件需求方面发挥了重要作用。这些应用程序可以提高效率、降低运营成本并提高产品质量。

• 教育:在教学中，人工智能被用来个性化学习、机器人化权威任务以及巧妙指导。人工智能驱动的舞台可以根据每个学生的节奏和学习方式调整教育模块，提供定制的学习方式和锻炼方式。人工智能还通过机械化单调的作业（例如复习多项选择题、制作测试和制定课程计划）来改变教师的情况，从而解放他们的时间来专注于更重要的教学。巧妙的指导系统提供实时批评和反馈给学生，使学习更加锁定和有效。

• 汽车:汽车行业可能是人工智能进步的重要推动力，特别是在独立车辆的改进方面。人工智能是处理来自传感器、摄像头和雷达的大量信息的基础，使汽车能够感知环境、做出实时选择并安全地探索。人工智能还被用于先进的驾驶员辅助系统（ADAS）中，以通过车道偏离通知和自适应巡航控制等功能来提高安全性。除了驾驶之外，人工智能还可以优化制造形式，改善供应链协调，并通过分析车辆信息来预测部分缺陷并安排维修，从而提供预见性支持。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

信息和计算能力的指数级发展推动增长

人工智能市场份额本质上是由普遍创建的巨大且不断增长的信息量驱动的。人工智能模型需要大量数据，而巨大且不同的数据集的可访问性对于准备高级和精确的计算至关重要。通常伴随着计算控制的指数级发展，特别是 GPU 和专门的人工智能加速代理方面的进展。这些有效的处理器可以在合理的时间范围内处理准备复杂的深度学习模型所需的严格计算。更多数据支持更好的模型的道德循环，反过来又需要更有效的硬件和更有效的设备，从而能够准备更多的信息，这可能是继续推动开发和展示扩展的主要驱动力。

• 美国劳工统计局的数据显示，在医疗保健、网络安全和自动化领域企业需求的推动下，2020 年至 2023 年间，人工智能相关职位数量增加了 39%。

• 印度电子和信息技术部 (MeitY) 表示，截至 2023 年，"数​​字印度"计划已支持超过 400 家人工智能初创企业孵化，刺激了国内创新和研发。

在贸易运营中增加人工智能的选择推动增长

企业广泛认识到人工智能在提高效率、降低成本和改善决策方面的潜力，这可能是人工智能市场增长的主要驱动力。所有细分市场的公司都在放弃试点企业，将人工智能协调到其中心运营中。这通常是由人工智能在准备机器人化、预见性分析和个性化客户参与等领域所宣传的明确的风险回报 (ROI) 推动的。企业正在利用人工智能来自动化单调的任务，让员工能够专注于更重要的工作。增强和优化运营的竞争压力限制了企业接受人工智能，这对人工智能项目、管理和人才提出了坚实的展示要求。

抑制因素

信息安全和道德担忧阻碍增长

人工智能市场的一个值得注意的限制因素是人们日益关注的问题信息安全、算法倾向和道德建议。人工智能框架依赖于无穷无尽的信息，这在如何收集、存储和使用个人数据和敏感数据方面提出了真正的安全问题。此外，如果用于构建人工智能模型的信息是片面的，即将到来的计算可能会维持并加剧社会倾向，导致合同、贷款或法律授权等领域出现不合规矩或有偏见的结果。公开质疑和严格控制，例如 GDPR 和其他信息安全法，可能会限制信息的获取和利用，阻碍人工智能的发展，并促使企业在信息管理和道德人工智能系统方面做出积极贡献。

• 根据经济合作与发展组织 (OECD) 2023 年的一份报告，34% 的受访企业将缺乏熟练的人工智能专业人员视为部署的关键限制因素，尤其是在中小企业中。

• 欧盟网络安全局 (ENISA) 于 2023 年报告称，跨境用例中部署的人工智能系统中有 41% 存在 GDPR 合规问题，影响了可扩展性和用户信任。

大规模个性化和定制创造机会

机会

人工智能市场的一个主要机会在于其能够以惊人的规模实现超个性化和定制。人工智能可以分析个人客户信息和行为，以一种已经难以理解的方式传达定制的体验。这从零售和媒体中的个性化物质和项目建议扩大到教学中的定制学习方式和医疗保健中的个性化治疗计划。

通过利用人工智能来获取信息并预测人们的需求，企业可以更多地锁定和可行的客户接触，从而提高客户满意度和可靠性。对于一刀切的方法目前无效的企业来说，这一机会尤其明显。

• 据美国能源部称，2023年，智能电网系统将启动超过70个人工智能能源优化项目，显示人工智能在清洁能源管理中的应用不断增加。

• 根据日本经济产业省 (METI) 的数据，到 2023 年底，日本有 1,200 多家制造工厂集成了基于人工智能的预测性维护工具，从而提高了运营正常运行时间和效率。

人工智能人才缺乏带来挑战

挑战

人工智能市场面临的一个关键挑战是值得注意且孜孜不倦地缺乏有才华的专家。人工智能的快速发展对信息研究者、机器学习工程师、人工智能伦理学家等专业人士提出了很高的要求。无论如何，合格人才的供给并没有跟上。这种能力差距使得企业创建、传播和维护现代人工智能框架变得困难。

它可能导致更高的劳动力成本、风险投资延迟以及对外部专家的依赖。为了解决这个问题，组织必须在准备和提高现有员工技能方面做出巨大贡献，并培养学术界和工业界之间的合作，以建立一个充满活力的未来人工智能专业人员的渠道。

• 根据联合国教育、科学及文化组织 (UNESCO) 的数据，到 2023 年，全球只有 25% 的国家教育政策包含人工智能素养或培训，这限制了劳动力的准备情况。

• 据美国联邦贸易委员会 (FTC) 报告，由于数据处理和决策不透明，2023 年 29% 的人工智能消费者应用程序面临正式的隐私或透明度投诉。

 

•   
•   
  下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

    

人工智能市场区域洞察

• 北美

美国人工智能市场受到其强大的创新发展环境、关键的资本补贴以及与科技巨头的紧密联系的推动。具体来说，美国可能成为人工智能研究和改进的中心，私人部门和政府都对此做出了重大猜测。该地区的人工智能在医疗保健、基金和 IT 等众多行业中的应用率很高。才华横溢的劳动力、先进的数字基础设施和进步文化有助于其占据主导地位。预计北美将继续推动广告，特别是在生成式人工智能和人工智能推理等先进的人工智能创新领域。

• 欧洲

欧洲可能是一个坚实且快速发展的人工智能市场，在风险投资应用和道德人工智能方面有一个特定的中心。这一领域的推动因素是企业的计算机化变革不断扩大，以及政府为支持人工智能的应用和研究而采取的强有力的活动。欧洲国家正在对生成人工智能进行批判性思考，并非常重视信息管理和管理系统。这个以道德和正念人工智能进步为中心的中心使欧洲与众不同。尽管面向消费者的人工智能可能不像北美那样盛行，但该地区可能是进行人工智能部署的先驱，利用创新来提高运营效率并推动制造、医疗保健和金融领域的发展。

• 亚洲

亚太地区可能是人工智能广告的主要发展引擎，其庞大的人口、快速的城市化和不断扩大的创新选择推动了这一地区的发展。中国、日本和韩国等国家处于人工智能发展的前沿，在人工智能研发方面得到了政府的大力支持和投资。中国推动了国家人工智能技术的发展，百度和阿里巴巴等公司是该领域的先驱。该地区的客户应用程序中人工智能有广泛的选择，例如电子商务、游戏和社交媒体。亚太地区强大的制造基地也是机械人工智能应用的关键驱动力，使其成为全球人工智能行业的基本展示。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

人工智能行业由一些主要科技巨头和越来越多富有想象力的新企业统治。谷歌有限责任公司（Letter set Inc.）凭借其深厚的学习模型以及跨产品和云服务（谷歌云）的人工智能集成，可能成为人工智能研究领域的强大力量。微软企业可能是一个关键参与者，将人工智能引入其云阶段（紫蓝色）并承担计算机程序，并且可能是推动 Open AI 等人工智能公司的主要投机者。 NVIDIA Enterprise 可能是一个基本的推动者，统治着 AI 芯片和 GPU 的展示，而这些芯片和 GPU 对于准备和运行复杂的 AI 模型至关重要。

• 微软（美国）:根据美国总务管理局（GSA）的数据，2023年，微软的人工智能工具被用于超过300个联邦和州级公共服务自动化项目，包括文档分析和工作流程管理。

• 谷歌（美国）:根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的数据，谷歌的人工智能平台支持2023年超过15亿个气候数据预测，为环境监测和备灾系统提供帮助。

Amazon.com, Inc. 在其电子商务运营中利用人工智能，并通过亚马逊网络管理 (AWS) 提供一套人工智能服务。 OpenAI 是一家驾驶研究和部署公司，通过 GPT 等模型在生成人工智能领域取得了重大进展，从根本上重塑了市场。其他杰出参与者包括 IBM、Meta Stages, Inc.、Intel Enterprise、Embracing Confront for open-source AI 以及生成式 AI 领域的另一个主要参与者 Human-centered。

顶级艾名单 公司

• Microsoft (U.S.)
• Google (U.S.)
• Amazon (U.S.)
• Meta (U.S.)
• IBM (U.S.)

主要行业发展

2024 年 3 月:2024 年对于人工智能市场来说是紧急的一年，生成式人工智能能力的快速增长及其广泛的集成是其标志。一个关键的进步是推出了极其先进的多模式人工智能模型，该模型可以准备和生成不同的数据形式，计算内容、视频和声音。 OpenAI 模型的进步以及 ChatGPT 中更接近人类的语音模式的呈现都是值得注意的里程碑。另一个重大改进是人工智能推理中心的扩大，OpenAI 和以人为中心的放电模型等公司可以处理更复杂的连贯任务。该行业也看到了人工智能机械化和个性化体验的强劲推动力，企业执行人工智能驱动的安排来简化工作流程并传达定制的内容和管理。 Apple Insights 的崛起阻止了主要参与者进入人工智能领域的关键道路，承诺将人工智能功能直接融入其设备和生态系统。此外，NVIDIA 在 AI 芯片展示中保持了主导地位，其强大的 GPU 仍然是 AI 准备的首选设备。总体而言，2024 年巩固了人工智能从专业创新向标准、变革力量的转变，并明显朝着更有能力、更协调和开放的人工智能安排方向发展。

报告范围

本报告基于历史分析和预测计算，旨在帮助读者从多个角度全面了解人工智能市场，也为读者的策略和决策提供充分的支持。此外，本研究还对 SWOT 进行了全面分析，并为市场的未来发展提供了见解。它通过发现动态类别和潜在创新领域（其应用可能会影响未来几年的发展轨迹）来研究有助于市场增长的各种因素。该分析考虑了近期趋势和历史转折点，提供对市场竞争对手的全面了解并确定有能力增长的领域。本研究报告使用定量和定性方法研究市场细分，提供全面的分析，还评估战略和财务观点对市场的影响。此外，该报告的区域评估考虑了影响市场增长的主导供需力量。竞争格局非常详细，包括重要市场竞争对手的份额。该报告纳入了针对预期时间框架量身定制的非常规研究技术、方法和关键策略。总体而言，它以专业且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。