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 78.5 亿美元。预计到 2035 年，该市场将达到 601 亿美元，从 2026 年到 2035 年，复合年增长率为 16.35%。北美在企业和受监管用例方面处于领先地位，占 40-45%。随着可解释性嵌入到全球人工智能堆栈中，欧洲和亚太地区合计占据 45-50%。

可解释人工智能（XAI）市场的主要目的是构建能够清楚解释其选择和行为背后原因的人工智能。借助可解释的人工智能，机器学习模型对观众和感兴趣的各方变得更加开放和可信。由于各行业都希望了解人工智能的结果，以遵守法规并增强选择，因此该市场正在快速增长。由于有了可解释的人工智能，现在可以在医疗保健、金融和汽车领域更好地检查、测试和采用人工智能。总而言之，XAI 有助于确保人工智能更容易被人们掌握，无论其复杂性如何。

COVID-19 的影响

可解释的人工智能产业因透明、开放的人工智能应用而产生积极影响 COVID-19 大流行期间

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，市场经历了高于预期与大流行前的水平相比，所有地区的需求。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19 大流行有助于加快可解释人工智能市场的发展，因为公司希望依赖更容易理解和可靠的人工智能。由于人工智能很快被用于医疗诊断和建议，因此人工智能系统向医生和患者清楚地解释其决定变得非常重要。由于人工智能在大流行期间的决策中发挥了更大的作用，人们注意到对可解释的人工智能的更大需求。此外，监管机构更加关注人工智能道德，这促进了市场的进一步增长。总而言之，疫情让人们看到了透明、开放的人工智能应用的必要性，这有助于可解释的人工智能市场的发展。

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（XAI）市场正在经历巨大的增长，越来越多的人要求各行业领域的人工智能系统具有透明度和可负责性。值得注意的一个趋势是模型无关方法的增长，例如 SHAP（沙普利加法解释）和 LIME（本地可解释模型无关解释），让人们深入了解复杂 AI 模型用于做出决策的推理。这些技术之所以被广泛使用，主要是因为它们与方法无关，允许组织使用任何人工智能的可解释性，而不管它所处的架构如何。监管压力和道德影响对行业来说变得非常重要；因此，在人工智能模型中构建可解释性对于合规性和获得用户信任越来越重要。透明的人工智能解决方案的改进预示着更好的决策，同时能够负责任地部署人工智能，以便在所有领域公平使用。

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可解释的人工智能市场细分

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:称为可解释人工智能解决方案的工具和平台使人们能够掌握人工智能的结果。它们帮助用户了解人工智能得出的结论或预测背后的原因。重要的技术是能够解释任何类型的模型的方法和以易于理解的格式显示信息的工具。当这些解决方案增强透明度时，用户可以信赖它们，许多行业也可以遵守法规。
• 服务:可解释的人工智能服务专注于咨询、集成和支持，以帮助组织实施和维护其人工智能系统的可解释性。这些服务通常涉及定制可解释的人工智能框架，以满足特定的业务需求和监管要求。提供商还提供培训和持续监控，以确保人工智能模型随着时间的推移保持可解释性。此类服务有助于更顺利地采用可解释的人工智能技术，并改善整体人工智能治理。

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:由于可解释的人工智能，电信专家可以清楚地评估网络并发现可能的问题，从而更快地修复它们。它通过建议针对各种投诉采取的具体行动，使客户服务自助服务变得更加容易。有了可解释性，在与客户打交道时就更容易遵守有关数据隐私的规定。总之，它增强了人们对人工智能管理电信行业复杂任务的信任。
• 卫生保健:可以理解的医疗保健人工智能让临床医生信任它提供的建议。人工智能决策通过允许解释和证明其工作来提高患者的安全。由于可解释性为这些工具创建了审计，医疗人工智能变得符合法规。因此，人工智能在医疗保健领域的关键决策中得到了更广泛的接受。
• 英国金融服务协会:在金融领域，可解释的人工智能可以帮助企业高管了解信用评分、欺诈检测和风险评估。它致力于保证通过人工智能做出的与客户财务相关的任何决策的诚实性。可解释性有助于满足监管机构针对道德和公平行为制定的严格规则。这有助于客户更加信任企业并减少违反规则的机会。
• 公共部门:可解释的人工智能凭借其透明的结果帮助政府机构做出政策和公共安全决策。当机器人为人们指导决策时，它确保了公平和责任。让用户了解他们的个人数据是如何被处理和使用的，以防止歧视。因此，公众可能会更安全地依赖人工智能的帮助。
• 零售:零售商使用可解释的人工智能来了解消费者行为并以公平透明的方式提出建议。它通过开放透明的模型进一步优化库存和供应链。当决策可解释时，客户会更加信任基于人工智能的营销和定价方案，这会对客户参与度和运营效率产生积极影响。
• 后勤:可解释的人工智能以可解释的方式帮助路线优化和需求预测。公司可以使用它向合作伙伴和监管机构证明其基于人工智能的决策的合理性。可解释性在风险管理中大有帮助，因为它阐明了预测性维护和交付计划。因此，供应链中的信任和效率正在增强。
• 航空航天和国防:航空航天和国防领域的可解释人工智能使得人工智能驱动的导航、监视和威胁检测系统变得可解释。它通过在必要时允许人为干预控制过程来提高安全性和可靠性。可解释性还在实现严格的监管和安全标准方面发挥着关键作用，从而有助于任务的成功。
• 媒体和娱乐:人工智能系统可以帮助个性化内容推荐以及推荐特定媒体的理由。它支持内容审核，并具有自动过滤系统的解释功能。可解释性通过公开人工智能参与内容管理来创建用户信任层。随之而来的是更高的参与度和用户体验。

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

信任和透明度推动市场增长

随着人工智能在不同行业的应用不断增长，越来越多的组织和用户希望开放人工智能模型如何做出特定决策。可解释的人工智能系统化了对复杂算法的洞察，并减少了人工智能的黑箱概念。这种透明度只能培养人们对健康和金融等敏感领域的信任。最终，它通过向利益相关者保证对人工智能相关结果的信心，让人工智能得到更广泛的接受。

监管合规需求推动市场增长

政府和监管机构已开始就人工智能问责和公平制定更加严格的规则。可解释的人工智能可以通过为人工智能决策过程提供清晰的解释和审计跟踪来帮助组织遵守这些法规。它有助于防止任何形式的偏见，并保证人工智能的公平和道德使用，特别是在银行和公共服务领域。遵守此类法规可以增强客户的商誉和信任，并防止任何处罚。

制约因素

复杂性和可解释性的权衡阻碍了市场增长

其主要障碍是可解释的人工智能市场 生长解释高度复杂的人工智能模式并保持其性能完整的困难在于。先进的人工智能手段和方法，例如深度学习中的手段和方法，通常非常复杂，很难用外行人的术语来解释。在可解释性方面，模型的简化往往会失去准确性或变得更加计算昂贵。因此，这种透明度与模型有效性的权衡往往会阻碍可解释人工智能方法在某些应用中的轻松启动。

人工智能采用、透明度、道德和合规性推动市场增长

机会

医疗保健、金融和政府等需要透明度的受监管行业越来越多地采用人工智能，这为可解释的人工智能市场提供了基本机会。随着这些行业越来越多地利用人工智能来做出关键决策，对可解释解决方案的需求将激增，以保证问责制和合规性。与模型无关的方法和易于使用的界面的进一步发展将推动市场增长。人们对人工智能伦理和减少偏见的意识不断增强，这也将巩固这一点，为可解释的人工智能铺平无数的大门。这种融合将为未来几年的市场扩张奠定坚实的平台。

 

市场增长因复杂性和缺乏普遍解释性而放缓

挑战

可解释的人工智能市场面临的一个难题是复杂性与可解释性的问题。神经网络本质上是黑匣子，很难在不严重影响性能的情况下以有意义的方式进行解释。除此之外，可解释性没有通用的答案，因为不同的行业和用例需要不同的解决方案。这损害了可解释的人工智能与各种应用程序的顺利集成，并减缓了市场增长。

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可解释的人工智能市场区域洞察

• 北美

美国投资和科技生态系统引领北美市场增长

可解释的人工智能市场由北美主导，主要是因为其先进的技术基础设施、大量集中的人工智能研究中心以及该大陆对新解决方案的早期采用态度。对监管合规性和道德人工智能实践的关注进一步推动了对可解释人工智能技术的需求。在北美国家中，美国发挥着重要作用，巨大的投资和发展推动了美国可解释人工智能市场的增长。在美国 可解释的人工智能市场一个由科技公司组成的充满活力的生态系统，以及无数的初创公司，加速了可解释性工具的商业化。这种结合使北美成为全球可解释人工智能市场的领导者。

• 欧洲

欧洲市场的增长由法规、道德和研究计划推动

欧洲举足轻重可解释的人工智能市场 分享得益于 GDPR 等强有力的监管框架，该框架主要关注透明度和数据保护。区域性地强调人工智能的道德发展可以促进可解释性解决方案在不同行业的实施。此外，欧洲提供了许多致力于开发可解释的人工智能技术的研究计划和合作。反过来，这些通过增强对人工智能应用程序的信任和合规性，为市场的增长做出贡献。

• 亚洲

投资、道德和数字化转型推动亚洲市场增长

亚洲通过在医疗保健、金融和制造等主要行业的快速数​​字化转型和更高的人工智能技术采用率来推动可解释的人工智能市场。中国、日本和韩国政府大力支持人工智能的研发，包括可解释性解决方案。对人工智能伦理的日益关注和相关监管框架的建立鼓励了可解释的人工智能工具的应用。不断提高的意识加上大量的投资为该地区的市场提供了强劲的增长动力。

主要行业参与者

研发、合作和监管合规努力推动市场增长

领先的市场参与者开发可解释的人工智能工具和平台，以提高人工智能的透明度和可解释性。这些公司在研发方面投入了大量资金，以创建与模型无关且易于使用的解决方案。此外，还建立联盟和合作来扩大技术范围并解决各种行业挑战。这些参与者还专注于开发符合新兴法规和道德框架的用途，以符合社会和法律期望。通过该领域的持续研究和开发，知名公司领导的创新为在可解释的人工智能过程中在全球范围内制造和传播创新铺平了道路。

顶级可解释人工智能公司名单

• Google LLC (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• IBM Corporation (U.S.)
• Factmata (U.K.)
• DarwinAI (Canada)

重点产业发展

2024 年 3 月:苹果公司收购了 DarwinAI，这是一家专门从事可解释人工智能 (XAI) 解决方案的加拿大初创公司。 DarwinAI 的技术提高了机器学习模型的透明度，使用户能够理解和信任人工智能驱动的决策。此次收购使苹果能够将先进的人工智能功能集成到其产品中，这符合其对道德人工智能开发的承诺。此举反映出科技公司越来越重视人工智能系统的可解释性。通过整合 DarwinAI 的 XAI 解决方案，Apple 旨在提高用户信心以及对新兴人工智能法规的遵守情况。这一发展凸显了各行业人工智能应用透明度日益重要。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

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。