可解释的人工智能市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（解决方案和服务）、按应用（电信、医疗保健、BFSI、公共部门、零售、物流、航空航天和国防以及媒体和娱乐）以及 2026 年至 2035 年区域预测

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可解释的人工智能市场概览

预计 2026 年全球可解释人工智能市场价值将达到 91.8 亿美元。预计将稳步增长，到 2035 年将达到 358.9 亿美元。这一增长意味着 2026 年至 2035 年预测期内的复合年增长率为 16.35%。可解释人工智能行业专注于提高透明度、可解释性和对人工智能驱动决策的理解的技术和服务。

可解释的人工智能市场涵盖技术、软件、平台和专业服务使人工智能决策能够为人类用户所理解。可解释的人工智能（通常缩写为 XAI）对于用于高影响力决策的机器学习系统越来越重要。 IBM 将 XAI 描述为帮助用户理解和信任 AI 输出，同时评估准确性、公平性、透明度和潜在偏差等特征的方法。市场支持大约 5 种主要的可解释性函数:特征重要性、模型解释、局部解释、全局解释和反事实分析。 XAI 越来越多地集成到机器学习操作、模型治理、风险管理和负责任的人工智能框架中。

根据对企业人工智能部署、技术投资和监管活动的分析评估，美国估计约占全球可解释人工智能市场采用率的 39%。美国大约有 1 个主要的联邦人工智能风险管理框架，即 2023 年 1 月 26 日发布的 NIST 人工智能风险管理框架。金融服务、医疗保健、国防、电信和技术公司是可解释性能力的主要用户。 Microsoft 提供模型可解释性功能，包括全局解释、局部解释、队列分析和反事实假设分析。这些功能使组织能够调查模型产生特定预测的原因并评估潜在的公平性或性能问题。

主要发现

最新趋势

透明度和合规性推动市场增长

可解释的人工智能市场正在从独立的模型解释工具转向集成的负责任的人工智能平台。到 2026 年，企业越来越期望可解释性能够与监控、治理、安全、偏见评估、模型文档和人工监督一起运作。微软将透明度和可解释性视为负责任的人工智能核心功能，并建议在人工智能架构期间设计这些控件，而不是在部署后添加它们。随着组织从传统的机器学习系统转向生成式人工智能和自主人工智能代理，这一点尤其重要。

生成式人工智能对可解释性提出了新的要求，因为大型语言模型可以在不提供易于理解的推理轨迹的情况下生成输出。因此，现代 XAI 越来越多地结合了归因、检索可追溯性、置信度指标、数据沿袭、模型卡、评估指标和人工审核工作流程。大约有 6 个技术领域与企业 XAI 密切相关:大型语言模型、AI 代理、机器学习操作、模型治理、合成内容检测和自动风险监控。

监管透明度是另一个主要趋势。欧盟的人工智能法案引入了透明度义务，关键的透明度规则将于 2026 年 8 月生效。该框架要求某些人工智能交互和生成的内容是可识别的，而高风险系统则需要记录、可追溯性、人工监督和其他控制。

可解释的人工智能也变得更加针对用户。数据科学家可能需要特征归因和统计诊断，而信贷员可能需要简要解释申请被拒绝的原因。这推动了对大约 4 个解释层的需求:技术、运营、合规性和最终用户。

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可解释的人工智能市场细分

可解释的人工智能市场分为两大类:解决方案和服务，反映软件平台和专业实施能力。据估计，解决方案约占市场采用率的 63%，而服务约占 37%。从应用来看，BFSI、医疗保健、电信和公共部门组织是主要用户，因为这些行业的人工智能决策可能涉及重大的财务、运营或社会后果。涵盖大约 9 个应用:电信、医疗保健、BFSI、公共部门、零售、物流、航空航天与国防、媒体与娱乐等。

按类型

根据类型，全球市场可分为解决方案和服务

解决方案:根据分析估计，解决方案约占可解释人工智能市场采用率的 63%。该部分包括提供模型可解释性、特征归因、偏差检测、反事实分析、模型监控、文档和治理的软件平台。现代 XAI 解决方案越来越多地与机器学习平台集成，而不是作为孤立的工具运行。通常包含大约 5 个主要功能:模型解释、可解释性仪表板、公平性评估、模型监控和治理报告。 Microsoft 的 Responsible AI 功能证明了全球解释、本地解释、群组分析和反事实假设分析日益重要。全局解释可以识别哪些特征影响数据集中的模型，而局部解释可以识别特定预测发生的原因。

服务:根据分析估计，服务约占可解释人工智能市场的 37%。该部门包括咨询、实施、模型验证、治理支持、集成、培训、定制和托管可解释性服务。服务对于拥有多个遗留人工智能系统的组织尤其重要。公司可能使用不同的编程语言、机器学习框架、云平台和数据架构。跨这些系统集成可解释性可能需要专门的专业知识。大约 5 个服务领域特别重要:XAI 策略、模型验证、治理设计、实施和持续监控。金融机构和医疗机构通常需要专门的服务，因为它们的人工智能模型可能在严格的治理要求下运行。公共部门组织可能还需要文件记录、风险评估和人工监督方面的支持。

按申请

根据应用，全球市场可分为电信、医疗保健、BFSI、公共部门、零售、物流、航空航天和国防以及媒体和娱乐。

• 电信:根据分析估计，电信约占可解释人工智能市场应用需求的 11%。运营商使用人工智能进行客户流失预测、网络优化、欺诈检测、容量规划和服务个性化。可解释性有助于网络运营商了解模型为何预测拥塞或将客户识别为高风险。大约 5 个电信用例可以从 XAI 中受益:客户流失、欺诈、网络故障、客户细分和预测性维护。 XAI 还通过显示影响模型输出的变量来支持更快地调查网络异常。大约 60% 需要操作干预的电信 AI 工作流程可以从透明的模型推理中受益。可解释的模型可以改善数据科学家和网络工程师之间的沟通。当人工智能建议影响服务质量、网络投资或客户保留策略时，这种透明度尤其有价值。

• 医疗保健:根据分析估计，医疗保健约占应用需求的 15%。人工智能用于医学成像、患者风险预测、临床决策支持、诊断和操作优化。可解释性很重要，因为临床医生需要了解影响人工智能支持的建议的证据。大约有 4 个领域特别相关:诊断支持、成像、风险评分和治疗计划。 XAI 可以帮助医疗保健专业人员识别有助于预测的临床因素，并评估输出是否与患者信息一致。大约 50% 需要临床审查的医疗保健人工智能应用可以受益于更高的模型透明度。可解释的系统还可以支持可审核性、文档记录以及临床医生和技术团队之间的沟通。当算法建议可以影响患者护理决策时，透明的人工智能变得越来越重要。

• BFSI:BFSI 约占应用需求的 19%，预计是最大的单个应用领域。金融机构利用人工智能进行信用评分、欺诈检测、承保、反洗钱监控和风险评估。可解释性可以帮助确定贷款申请被拒绝的原因或交易被标记的原因。大约 5 个金融用例需要很强的可解释性:信贷、欺诈、保险、反洗钱和风险管理。金融机构可以使用可解释的模型来改善内部风险控制，并为自动化决策提供更清晰的推理。大约 65% 的高影响力金融人工智能工作流程可以从透明的决策逻辑中受益。 XAI 还可以帮助合规团队调查异常模型行为并识别潜在偏差。随着人工智能在贷款和欺诈预防领域的应用不断增加，可解释性正在成为负责任的金融自动化的重要组成部分。

• 公共部门:公共部门约占应用需求的 12%。政府机构使用人工智能进行福利管理、欺诈检测、公共服务优化、安全和资源分配。当自动化或人工智能辅助决策影响公民时，可解释性支持问责制。大约有 4 项要求特别重要:透明度、文件记录、公平性和人工监督。政府组织可以使用 XAI 了解影响资格评估、欺诈警报和资源分配建议的因素。大约 55% 涉及面向公民决策的公共部门人工智能应用可以从更高的可解释性中受益。可解释的系统可以支持行政审查并帮助官员识别潜在不一致的结果。更高的透明度还使各机构能够记录人工智能支持的决策是如何产生的，并保持更强有力的人类监督。

• 零售:零售约占市场应用需求的 10%。人工智能用于个性化、库存规划、需求预测、定价、推荐系统和客户分析。 XAI 帮助零售商确定哪些变量会影响客户推荐或需求预测。大约 5 个用例受益于解释:推荐、定价、需求、库存和营销。可解释的模型可以帮助零售团队了解购买模式的变化并确定影响产品需求的因素。大约 50% 涉及客户或产品数据的人工智能驱动零售决策可以从可解释的输出中受益。 XAI 还可以帮助销售团队在实施定价或促销策略之前验证建议。透明的人工智能支持技术团队、营销部门、销售团队和业务经理之间更好的协作。

• 物流:物流约占应用需求的 8%。人工智能支持路线优化、交货预测、仓库自动化、预测性维护和需求规划。可解释性可以识别影响交付延迟或路线选择的变量。大约 4 个主要领域包括路由、车队管理、仓库运营和需求预测。 XAI 可以帮助物流经理了解交通、天气、车辆容量、配送密度或仓库条件是否影响推荐。当需要人工干预时，大约 45% 的物流人工智能运营决策可以从可解释的模型输出中受益。可解释的系统还可以帮助识别车队绩效和交付计划中的异常模式。更高的透明度使物流团队能够在进行运营更改之前验证自动建议。

• 航空航天与国防:航空航天与国防约占应用需求的 9%。人工智能可以支持预测性维护、异常检测、图像分析、自主系统和任务规划。可解释性很重要，因为安全关键决策需要可追溯性。大约有 4 种能力特别重要:异常解释、系统诊断、人工监督和决策可追溯性。 XAI 可以帮助工程师了解哪些传感器读数或操作条件有助于异常预测。大约 60% 的安全敏感人工智能工作流程可以受益于增强的可追溯性和人工审核。可解释的模型还可以通过识别与设备退化相关的因素来支持维护团队。当人工智能部署在复杂的航空航天和国防环境中时，透明的决策系统可以加强验证、监控和问责。

• 媒体和娱乐:媒体和娱乐约占应用需求的 7%。人工智能越来越多地用于推荐、内容分类、受众分析、广告优化和内容审核。可解释性可以帮助组织理解为什么推荐、分类或限制内容。主要应用大约有四个领域:推荐、审核、广告和受众细分。 XAI 可以帮助内容团队识别影响受众推荐和自动分类的因素。大约 45% 的推荐和内容分析工作流程可以受益于更清晰的模型解释。可解释性还可以支持广告商了解受众选择标准和营销活动优化决策。随着自动化内容系统变得越来越普遍，透明的人工智能可以改善监督并帮助组织评估潜在的不当或有偏见的输出。

• 其他:其他约占可解释人工智能市场应用的 9%，包括制造、能源、教育、农业、公用事业和专业服务。制造业使用 XAI 进行预测性维护和质量控制，而能源公司则使用 AI 进行预测和资产优化。随着人工智能采用的增加，大约 6 个新兴行业正在扩大可解释机器学习的使用。当决策涉及设备性能、能源消耗、作物状况、学生成果或运营风险时，XAI 可以帮助组织了解模型预测。大约 40% 的新兴人工智能应用程序可以从可解释的输出中受益，领域专家必须验证自动建议。可解释性还可以帮助组织识别影响模型预测的意外变量。 

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

在高影响力的企业决策中越来越多地采用人工智能

人工智能在受监管和关键业务行业中的不断部署是可解释人工智能市场的主要驱动力。使用人工智能进行信用决策、欺诈检测、医疗诊断、保险、招聘、网络安全和工业运营的组织需要理解模型行为的机制。大约 8 个主要行业正在创造强劲的 XAI 需求:BFSI、医疗保健、电信、公共部门、零售、物流、航空航天和国防，以及媒体和娱乐。

监管机构的关注正在强化这一需求。 NIST 于 2023 年 1 月 26 日发布了人工智能风险管理框架，为设计、开发、部署或使用人工智能系统的组织提供了一个自愿框架。该框架强调不同用例中值得信赖和负责任的人工智能实践。企业用户越来越需要整个人工智能生命周期的模型透明度。大约 5 个阶段受益于可解释性:模型开发、验证、部署、监控和事件调查。可解释性可以帮助开发人员识别模型是否依赖于不适当的变量，并帮助合规团队记录决策逻辑。

医疗保健尤为重要，因为人工智能辅助决策可以影响诊断和治疗。金融服务同样需要对信用、欺诈和风险决策进行解释。公共部门的应用程序增加了另一层责任，因为政府的决策会影响大量人口。

制约因素

解释高级人工智能模型的技术复杂性和难度

可解释人工智能市场的最大限制之一是生成同时准确、易于理解、稳定和有用的解释的技术难度。现代深度学习模型可能包含数百万或数十亿个参数，这使得直接解释变得困难。

不同的 XAI 技术可以对同一模型产生不同的解释。大约有 4 种常见方法包括特征归因、代理模型、反事实解释和基于示例的解释。每种方法都有优点和局限性。技术上准确的解释对于业务用户来说可能过于复杂，而简化的解释可能会省略重要的模型行为。

另一个限制是解释的保真度。解释系统可能会近似底层模型的行为，而不是完美地再现其内部逻辑。这给受监管的行业带来了挑战，组织需要相信解释准确地代表了决策过程。计算要求也会增加部署成本。大型人工智能系统需要大量计算资源来进行训练、推理、监控和评估。添加连续解释生成会增加处理要求。

数据质量是另一个限制。如果训练数据包含偏差、缺失值或不准确的标签，解释工具可以揭示问题，但不能自动消除问题。因此，组织大约需要 4 种互补能力:数据治理、模型治理、监控和人工审核。最后，企业通常拥有多个使用不同框架构建的人工智能系统。跨传统机器学习模型、云平台、专有模型和生成式人工智能应用程序集成可解释性可能需要大量的工程工作。

可解释性与生成式人工智能、人工智能代理和企业治理平台的集成

机会

生成式人工智能的快速采用为可解释人工智能市场创造了重大机遇。组织越来越需要了解人工智能生成的答案的来源、哪些信息影响输出以及生成的内容是否可靠。可解释性解决方案可以结合归因、检索可追溯性、置信度评分、出处和人工审核。

人工智能代理创造了另一个机会。代理系统可以执行多种操作，而不仅仅是生成文本。这使得代理行为的可见性变得越来越重要。微软建议对影响人员、金钱或合规性的行为进行人工批准，并强调用户应该了解人工智能代理可以做什么和不能做什么。

大约 6 种 XAI 功能可以纳入代理治理中:操作可追溯性、决策解释、工具使用日志记录、置信度评估、人工升级和策略监控。金融部门代表了另一个机会，因为可解释性可以支持信贷决策、欺诈检测、反洗钱系统、保险承保和投资组合分析。医疗保健提供临床决策支持、医学成像、患者风险评估和药物发现的机会。

监管合规性也正在扩大可利用的机会。欧盟人工智能法案要求透明度，并为某些高风险系统引入了有关文档、可追溯性、人工监督、稳健性和准确性的义务。关键的透明度规则于 2026 年 8 月开始适用。XAI 供应商还可以开发行业特定的解决方案。医疗保健解释仪表板可能会强调临床证据，而财务仪表板可能会优先考虑信用变量、公平指标和不良行为解释。

 

建立标准化、可靠且易于理解的解释

挑战

可解释的人工智能市场在标准化有用解释方面面临着重大挑战。适合机器学习工程师的技术解释可能不适合合规官、高管、医生或客户。大约有 4 个利益相关者群体经常需要不同的解释格式:开发人员、业务经理、监管机构和最终用户。开发人员可能需要功能级别的归因，而客户可能需要对影响决策的最重要因素进行简单解释。

另一个挑战涉及生成人工智能。大型语言模型不一定会暴露出可以直接转化为人类可读解释的简单、确定性推理过程。因此，供应商需要区分解释模型行为和为输出提供支持证据。解释稳定性也很困难。如果模型对相似的输入产生略有不同的输出，则相关的解释也可能会发生变化。这给审计和监控带来了挑战。

隐私是另一个挑战。如果解释系统设计不当，可能会暴露敏感的培训信息或个人数据。因此，安全团队需要平衡透明度和保密性的控制措施。监管又增加了一层。欧盟人工智能法案引入了文件记录、可追溯性、人工监督和透明度要求，而国家框架可能会提出不同的期望。因此，跨多个国家/地区运营的组织必须管理大约 3 个主要治理维度:技术合规性、法律合规性和运营责任。

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可解释的人工智能市场区域洞察

在分析估计中，北美约占全球可解释人工智能市场的 43%，这得益于先进的企业人工智能采用和强大的技术开发。欧洲约占 27%，这得益于监管部门对透明度和负责任的人工智能的重视。受中国、日本、韩国、印度、新加坡和澳大利亚人工智能快速采用的推动，亚太地区约占 23%。中东和非洲约占 7%，需求集中在政府、金融服务、电信和智慧城市项目。

• 北美

根据分析估计，北美约占全球可解释人工智能市场的 43%，并且仍然是领先的区域市场。由于广泛的企业人工智能部署、强大的云基础设施、联邦人工智能计划以及对负责任人工智能的大量投资，美国占据了最大的份额。据估计，北美 XAI 需求的大约 48% 来自 BFSI、医疗保健、技术和公共部门应用。金融服务将可解释性用于信用、欺诈、风险和合规性应用程序，而医疗保健组织将其用于临床和诊断系统。

NIST 的人工智能风险管理框架于 2023 年 1 月 26 日发布，提供了一个自愿框架，将可信度考虑因素纳入人工智能设计、开发、部署和评估中。 Microsoft 提供可解释性工具，支持全局解释、本地解释、群组级别分析和反事实假设评估。这些功能展示了向集成企业 XAI 平台迈进的趋势。

• 欧洲

根据分析估计，欧洲约占全球可解释人工智能市场的 27%。该地区的特点是高度重视人工智能治理、隐私、透明度、人类监督和监管问责。欧盟的人工智能法案是主要的市场驱动力。该框架包括某些高风险系统的透明度义务和要求，涵盖风险管理、数据质量、日志记录、文档、人工监督、稳健性、网络安全和准确性。主要透明度规则于 2026 年 8 月生效。

据估计，欧洲 XAI 需求的约 44% 来自 BFSI、医疗保健、公共部门和工业应用。金融机构需要自动信用和风险决策的可解释性，而医疗机构需要可解释的人工智能用于临床应用。据估计，欧洲大约 59% 的 XAI 采用涉及解决方案，41% 涉及服务。相对较强的服务组件反映了监管解释、治理实施、合规评估和集成要求。

• 亚太

根据分析估计，亚太地区约占全球可解释人工智能市场的 23%。中国、日本、印度、韩国、新加坡和澳大利亚是主要贡献者，因为人工智能在技术、金融服务、制造、医疗保健和政府领域的快速采用。据估计，该地区 XAI 需求的大约 51% 来自技术、金融服务、医疗保健、电信和制造业。日本和韩国拥有强大的工业人工智能应用，而印度则在技术和金融服务领域扩大企业人工智能的采用。

中国庞大的人工智能生态系统对模型监控、治理、可解释性和可信人工智能产生了大量需求。据分析，该地区 XAI 需求的约 31% 与中国有关，而日本和印度分别约占 18% 和 17%。解决方案约占亚太地区采用率的 65%，其中服务约占 35%。企业越来越多地寻求基于云的 XAI 平台，因为这些工具可以支持多种模型，而不需要每个组织都构建专有的可解释性系统。

• 中东和非洲

根据分析估计，中东和非洲约占全球可解释人工智能市场采用率的 7%。该地区的需求集中在金融服务、电信、政府、医疗保健、能源和智慧城市项目。据估计，大约 56% 的区域 XAI 采用来自金融服务、政府、电信和能源。海湾经济体正在大力投资数字化转型和人工智能，为支持治理和运营问责制的可解释性工具创造机会。

阿联酋和沙特阿拉伯是主要的区域采用者之一，而南非则代表着重要的非洲市场。据估计，该地区约 62% 的需求来自大型企业和政府组织。可解释的人工智能与金融服务特别相关，因为自动欺诈检测、信用评分和客户风险评估需要决策透明度。电信运营商还使用人工智能来进行客户流失、网络优化和欺诈监控。医疗保健代表了另一个新兴应用。大约 4 个医疗保健领域——诊断、成像、患者风险和运营优化可以受益于可解释的人工智能。

主要行业参与者

可解释性人工智能市场包括全球云提供商、企业软件公司、人工智能平台开发商、专业可解释性供应商和机器学习技术公司。竞争集中在大约6个能力上:模型解释、治理、监控、公平、透明和集成。大型科技公司具有优势，因为它们可以将可解释性集成到更广泛的云和人工智能平台中。 Google、Microsoft 和 IBM 提供负责任的 AI 功能，将模型开发与治理和监控联系起来。 Factmata、DarwinAI、DataRobot、Kyndi 和 Digite 等专业公司专注于特定的人工智能透明度、可解释性、机器学习或值得信赖的人工智能要求。

大约有 4 个竞争因素变得越来越重要:技术准确性、企业集成、监管支持和可扩展性。市场也在朝着生命周期可解释性的方向发展。企业不再只是在部署后解释模型，而是越来越需要在整个开发、验证、部署、监控和退役过程中进行控制。生成式人工智能正在加剧竞争，因为组织需要适合基础模型和人工智能代理的可解释性机制。

顶级可解释人工智能公司名单

• Google LLC
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• Factmata
• DarwinAI
• DataRobot
• Kyndi
• Digite

市场占有率最高的两家公司名单

• Microsoft Corporation: approximately 17% market share: Microsoft has a broad enterprise AI ecosystem and provides model interpretability, global explanations, local explanations, cohort analysis, and counterfactual what-if capabilities. Its responsible-AI framework also emphasizes transparency, accountability, privacy, and human oversight.

• IBM 公司:约 14% 的市场份额:IBM 围绕值得信赖和负责任的 AI 开发了可解释的 AI 功能，XAI 的定位是理解模型结果、识别偏差以及提高对 AI 决策的信心。 IBM 的 XAI 材料于 2026 年进行了更新，反映出随着 AI 系统变得更加复杂，对可解释性的持续重视。

投资分析与机会

可解释人工智能市场的投资越来越集中在大约 6 个领域:人工智能治理、模型监控、生成人工智能可解释性、人工智能代理监督、合规自动化和企业集成。部署数百个人工智能模型的公司需要能够跟踪模型性能和解释质量的集中式治理工具。金融服务提供了重要的投资机会，因为人工智能应用于信贷、欺诈、风险、保险和合规领域。据分析，大约 19% 的可解释人工智能应用需求来自 BFSI。

医疗保健代表了另一个机会，因为可解释性可以帮助临床医生理解人工智能支持的建议。从分析来看，大约 15% 的应用需求与医疗保健相关。监管正在欧洲创造投资需求。欧盟人工智能法案的透明度规则于 2026 年 8 月开始适用，增加了对文档、可追溯性、披露和治理能力的需求。人工智能代理代表了一个特别重要的投资主题。代理系统可以执行操作、访问工具并跨多个步骤做出决策。因此，企业大约需要 5 项控制:操作记录、人工批准、策略执行、解释和监控。

新产品开发

可解释人工智能市场的新产品开发越来越关注生成人工智能、人工智能代理、自动化治理、反事实分析和实时监控。传统的 XAI 产品主要侧重于结构化机器学习模型，但较新的解决方案必须支持大型语言模型和多模式 AI。 Microsoft 的负责任的 AI 工具包括全局和本地模型解释、群组分析和反事实假设功能。这些功能使组织能够调查输入变量的变化如何影响预测。

IBM 继续将可解释性定位为值得信赖的 AI 的组成部分，强调模型行为、预期影响、潜在偏见、公平性和透明度。 IBM 于 2026 年 2 月更新了其 XAI 信息，表明围绕可解释性的持续开发。新产品还整合了大约 6 项功能:出处跟踪、模型卡、风险评分、公平性测试、人工审批和自动审计报告。人工智能代理治理正在成为一项特别重要的发展。系统可以记录代理使用了哪些工具、哪些信息影响了其决策、触发了哪些策略以及是否需要人工干预。

近期五项进展（2025-2026）

• 2026:微软强调，在人工智能代理架构期间而不是部署之后应该考虑透明度、可解释性、接地性、人工批准、隐私和安全性。该框架确定了代理系统的大约 6 个核心负责任人工智能考虑因素。
• 2026 年 2 月:IBM 继续围绕透明度、公平性、模型行为、偏见评估和信任来定位 XAI。此次更新反映了随着人工智能系统变得越来越复杂，企业对可解释性的需求不断增长。
• 2026 年 8 月:该法规对某些人工智能交互和生成的内容引入了透明度义务，增加了对人工智能识别、内容标签、文档和治理能力的需求。
• AI 治理:该框架最初于 2023 年 1 月 26 日发布，为组织提供了一个自愿结构，用于管理整个开发和部署过程中的 AI 可信度和风险。其实施生态系统包括 Playbook 和值得信赖且负责任的 AI 资源中心。
• 2025-2026:最近的研究证明了可解释性技术适用于高风险人工智能用例，包括围绕欧盟人工智能法案要求设计的系统。 2025 年的一个研究项目向扩展数据集添加了 28,000 个手势，报告异常特征描述的成功率为 97.5%，说明了朝着可测量的可解释性和稳健性迈进的趋势。

可解释人工智能市场的报告覆盖范围

可解释的人工智能市场报告涵盖 2 个主要产品类别:解决方案和服务以及 9 个应用领域:电信、医疗保健、BFSI、公共部门、零售、物流、航空航天与国防、媒体与娱乐等。该分析评估了市场动态、技术采用、监管要求、竞争定位、投资机会、产品开发和近期行业活动。区域分析涵盖4个主要区域:北美、欧洲、亚太、中东和非洲。根据分析估计，北美约占全球 XAI 采用率的 43%，欧洲约占 27%，亚太地区约占 23%，中东和非洲约占 7%。

竞争格局涵盖 8 家公司，包括 Google LLC、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Factmata、DarwinAI、DataRobot、Kyndi 和 Digite。技术覆盖范围包括模型可解释性、特征归因、局部解释、全局解释、反事实分析、公平性评估、模型监控、人工智能治理和人类监督。整个市场考虑了大约 9 种技术能力。应用程序分析检查可解释性如何支持信用评分、欺诈检测、医疗诊断、网络优化、客户个性化、预测性维护、国防应用、内容推荐和公共部门决策。