报告概述

到 2033 年，全球多模式人工智能市场规模预计将从 2023 年的14 亿美元增长到265 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 34.2% 的速度增长。 2024年至2033年。

多模态人工智能结合了文本、图像、视频和音频等多种模态，已成为在各个行业具有巨大潜力的变革性技术。通过整合不同形式的数据，多模态人工智能可以更全面、更细致地理解复杂信息，从而增强决策能力、改善用户体验并提高自动化能力。

在人工智能技术进步和医疗保健、汽车、零售和娱乐等各个行业不断增长的需求的推动下，多模态人工智能的全球市场正在经历显着增长。公司正在利用多模式人工智能可增强用户界面、改进客户服务机器人并开发复杂的安全系统。

自然语言处理、计算机视觉和音频分析功能的集成使人与机器之间的交互更加稳健和直观，为创新和应用开辟了新的途径。例如，在医疗保健行业，多模式人工智能结合了不同类型的数据，如医学图像、医患记录和患者记录。这有助于医生更准确地诊断，改善患者护理和医学研究。

多模式人工智能解决方案市场得到基础技术进步的支持。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型在处理多模态数据方面表现出了卓越的性能。此外，自然语言处理（NLP）技术和计算机视觉算法相结合，可以实现多种模态理解和内容生成。

例如，2023 年 10 月，十二实验室推出了其多模态技术及其公开测试版。该公司推出了视频到文本生成 API，由其先进的视频语言基础模型 Pegasus-1 提供支持。该模型支持直接从视频生成摘要、章节、视频标题和字幕等独特功能。

但是，多模式人工智能的采用并非没有挑战。不同模式的整合带来了数据收集、标记和处理的复杂性。确保多模式数据集的质量和多样性对于获得准确和公正的结果至关重要。此外，多模态 AI 模型的计算要求需要大量的计算资源和基础设施。

例如，2023 年 12 月，Go Links 推出了两种新的多模态 GenAI 解决方案。第一个，GoSearch AI Multimodal，利用 GenAI 技术增强企业搜索能力。第二个是 Go Profiles，使用 GenAI 来改进员工名录并促进同行认可。这些工具共同帮助员工掌握组织知识并相互联系，从而提高工作场所效率和协作。

主要要点

• 多式联运人工智能市场规模预计到 2033 年将达到265 亿美元左右，复合年增长率为34.2%。
• 2023 年，解决方案细分市场在多模式人工智能市场中占据主导地位，占据53.2%以上的份额。
• 2023 年，云细分市场在多模式人工智能市场占据主导地位，占据61%以上的份额。
• 2023 年，机器学习细分市场在多模式 AI 市场中占据主导市场地位等，占据超过 32.6% 的份额。
• 2023 年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在多模式人工智能市场中占据主导地位，占据超过 28.5% 的份额。

产品分析

2023年，解决方案细分市场在多模式人工智能市场中占据主导地位，占据53.2%以上份额。该细分市场涵盖各种软件平台和工具，可将文本、视频、图像和音频等多种数据类型集成和处理到统一的人工智能系统中。

解决方案细分市场的突出地位可归因于先进人工智能技术的日益采用，这些技术需要能够处理复杂数据集和执行复杂分析的强大框架。在依赖于多模式人工智能解决方案的行业中，对多模式人工智能解决方案的需求特别高用于决策和客户互动的全面数据分析，例如医疗保健、零售和汽车。

例如，在医疗保健领域，多模式人工智能解决方案用于患者管理系统，该系统集成口头和非口头患者数据以增强诊断和治疗计划。在零售业，这些解决方案通过理解并响应语言和视觉提示的个性化购物助理来改善客户体验。

此外，更复杂和用户友好的人工智能平台的开发促进了多模式人工智能解决方案在各个领域的更广泛实施。随着技术的发展，这些平台越来越能够与现有系统无缝集成，从而推动其采用。旨在提高人工智能模型准确性和效率的持续研发工作也为多模式人工智能市场解决方案领域的增长做出了重大贡献。

部署分析

2023年，云细分市场在多模式人工智能市场中占据主导地位，占据了61%以上的份额。这种领先地位很大程度上归功于基于云的部署模型提供的可扩展性、灵活性和成本效益。

云平台使企业能够利用先进的人工智能功能，而无需对物理基础设施进行大量的前期投资。该模型还允许快速扩展资源以满足不断变化的需求，这在当今动态的市场环境中是一个关键优势。

云部署的偏好因其能够促进人工智能系统更轻松的更新和维护而得到进一步强化，考虑到人工智能技术的快速进步，这一点至关重要。公司可以集成最新的功能和安全措施，而无需大量停机或资源分配。而且，云部署支持增强全球团队之间的协作，因为可以从任何位置访问数据和人工智能工具，从而促进创新并加快项目时间表。

此外，向远程工作和数字业务流程的持续转变推动了基于云的解决方案的采用。企业越来越依赖云平台来推动其人工智能战略，通过多模式交互实现更强大的数据分析和客户参与。随着与云部署相关的安全问题继续通过增强加密和合规实践得到解决，人们对云解决方案的信心和依赖预计将会增强，从而进一步巩固该细分市场在多模式人工智能市场的主导地位。

技术分析

2023年，机器学习细分市场在多模式人工智能市场中占据主导市场地位多模式人工智能市场，占据超过 32.6% 份额。这种领先地位可归因于机器学习技术在医疗保健、汽车、金融和娱乐等各个行业的广泛应用，这些技术推动了创新并提高了运营效率。

机器学习分析大型数据集并从中学习以在无需人工干预的情况下做出明智决策的核心能力至关重要。该技术已在预测性维护、个性化营销和欺诈检测等应用中得到快速采用，这极大地促进了其巨大的市场份额。

机器学习领域进一步巩固了其领先地位，受益于人工智能研发的大量投资，专注于推进机器学习算法及其功能。企业越来越多地利用机器学习，通过优化运营和增强客户体验来获得竞争优势。

此外，政府在新兴经济体推广人工智能技术的举措预计将进一步推动该领域的增长。例如，计算能力和大数据可用性的增强正在推动对更复杂的机器学习模型的需求，这些模型可以更有效、更准确地处理和分析数据。

此外，基于云的机器学习解决方案的兴起使先进人工智能工具的使用变得民主化，使中小企业能够以更低的成本采用这些技术。这一趋势预计将持续下去，促进多模式人工智能市场机器学习领域的增长。随着机器学习框架的不断改进以及人工智能与消费电子产品的日益融合，该细分市场有望进一步扩张和创新，保持其在市场中的领先地位。

最终用户分析

2023年，BFSI (B银行、金融服务和保险）细分市场在多模式人工智能市场中占据主导地位，占据超过28.5％的份额。该细分市场的突出很大程度上是由于金融领域对增强安全措施、个性化客户服务和高效数据管理的迫切需求。

集成机器学习、自然语言处理和高级分析的多模式人工智能技术被用来改进风险评估、欺诈检测和客户关系管理。这些工具帮助金融机构优化运营效率并提供量身定制的金融产品，从而推动该细分市场的显着增长。

此外，越来越多地采用人工智能驱动的平台进行自动交易、机器人咨询服务和监管合规管理，也支持了 BFSI 细分市场的领先地位。金融机构正在利用人工智能来分析大量数据数据来做出实时决策、增强网络安全措施并改进合规协议，这对于受到严格监管的金融部门至关重要。例如，人工智能技术可以实现实时交易监控和异常检测，这对于防止欺诈活动和确保金融安全至关重要。

BFSI 领域正在进行的数字化转型，加上对旨在满足客户对速度、便利性和准确性的期望的创新金融服务的需求不断增长，进一步刺激了多模式人工智能的采用。

随着银行和金融服务机构继续投资人工智能以推动以客户为中心的业务模式并优化其遗留系统，BFSI 领域预计将保持其主导地位并在多模式人工智能市场中表现出强劲增长。人工智能在移动银行和客户服务门户中的集成，促进了无缝和个性化的客户体验，这表明了这一点趋势的延续。

主要细分市场

按提供

• 解决方案
• 服务

按部署

• 云端
• 本地部署

按技术

• 机器学习
• NLP
• 计算机视觉
• 情境感知
• 物联网

最终用户

• BFSI
• 汽车和运输
• 零售与电子商务
• IT与电信
• 医疗保健
• 媒体与娱乐
• 其他

驱动程序

加速多模式生态系统发展的生成式人工智能技术

生成式人工智能处于加速多模式生态系统发展的前沿。该技术利用先进的算法，可以通过学习不同的数据集（包括文本、图像、视频和音频）来创建或生成新的内容和见解。

在多模式生态系统的背景下，生成式人工智能特别有价值，因为它可以整合和合成不同类型数据的信息，以产生更全面和有用的输出。例如，在医疗保健领域，生成式人工智能可以吸收患者记录、成像和实验室结果中的数据，以预测健康结果或推荐治疗方法。在汽车行业，它结合了来自传感器、GPS 和摄像头的数据来增强自动驾驶系统。

能够处理和生成多模态数据的人工智能模型的快速进步对于需要复杂数据解释和决策过程的行业至关重要。这种加速有望提高运营效率，提高预测准确性，并实现更加个性化的服务，推动跨部门创新。

约束

多模式模型对偏差的敏感性

多模式人工智能模型部署的一个重要限制是它们的敏感性ty 偏见。这些偏差的发生可能是由于数据偏差、训练程序有偏见或算法本身固有的偏差。例如，招聘中使用的多模式人工智能系统可能会根据其所训练的视频和文本数据产生偏见，从而可能导致不公平的求职者筛选。

同样，在执法中，如果训练数据缺乏多样化的图像，面部识别系统可能会错误地识别个人。人工智能模型中的偏见不仅引发道德问题，还会破坏人工智能应用的可靠性和准确性，导致不信任和潜在危害。解决这些偏差需要整合多样化的数据集、透明的模型训练和持续监控，以确保人工智能输出的公平性和准确性。

机遇

对定制和行业特定解决方案的需求不断增长

多模式人工智能的机遇在于对定制和行业解决方案的需求不断增长。行业特定的解决方案。随着企业和行业变得更加数据驱动，对能够处理和分析多种数据类型的定制人工智能解决方案的需求不断增长。多模式人工智能系统在满足这一需求方面具有独特的优势，因为它们可以处理特定于每个行业的复杂、异构数据。例如，在零售业，人工智能可以分析客户视频、反馈文本和购买历史记录，以提供个性化的购物体验。

在制造领域，人工智能可以结合来自机器传感器、操作日志和视觉检查的见解来优化生产流程。提供定制解决方案的能力不仅可以提高效率和效益，还可以通过将人工智能功能与特定行业需求结合起来，为企业提供竞争优势。

挑战

可转移性的限制给多模式人工智能适应不同数据类型带来了挑战

多模式人工智能面临的关键挑战imodal AI 的局限性在于其可迁移性，这使得其对不同数据类型的适应变得复杂。可迁移性是指在一种环境中开发的人工智能模型在另一种可能非常不同的环境中表现良好的能力，而无需进行大量的再训练。多模式人工智能系统经常遇到这个问题，因为它们通常是针对特定类型的数据或特定应用程序进行训练的。

当这些系统应用于新的、意外的数据类型或不同的操作环境时，它们的性能可能会显着下降。这一挑战在医学等领域尤其明显，在这些领域，根据某一人群的数据训练的人工智能模型可能在另一人群中表现不佳。克服这一挑战需要开发更强大的人工智能模型，这些模型可以泛化不同的数据类型，并改进在没有大量额外数据的情况下将模型微调到新环境的技术。

区域 A分析

2023年，北美在多模式人工智能市场占据主导地位，占据37.3%份额。这一巨大的市场份额可归因于几个关键因素，这些因素突显了该地区先进的技术格局以及有利于创新和数字化转型的强有力的经济政策。主要是，硅谷以及美国和加拿大其他技术中心专门从事人工智能和机器学习技术的大型科技公司和初创公司的存在，推动了该领域的显着增长和投资。

2023 年，北美对多式联运人工智能的需求价值5 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。此外，北美受益于私人和公共资金支持下的大量研发投资，这促进了新型创新人工智能应用程序的开发集成语音、视觉和上下文数据的应用程序，以增强用户交互和业务解决方案。

该地区先进的 IT 基础设施和云技术的广泛采用也为多模式人工智能市场的增长做出了重大贡献。这些技术为大规模开发和部署人工智能解决方案提供了必要的基础，这对于处理和分析多模式人工智能系统中使用的大量数据至关重要。此外，北美的监管环境总体上支持人工智能技术的发展，提高数据保护标准，同时鼓励创新，从而为人工智能研究和商业化提供了有利的环境。

此外，民众的高数字素养以及人工智能与消费技术的融合进一步推动了市场的发展。北美消费者很快就会采用新技术，这促使企业投资多模式人工智能可改善客户体验和运营效率。医疗保健、金融和零售等各个垂直行业的技术采用率很高，使北美成为多模式人工智能市场的领先地区。

关键地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

多模式人工智能市场的特点是竞争格局动态，主要参与者包括成熟的科技巨头和创新型初创公司。这些实体在推动多模态人工智能技术的进步和应用方面发挥着关键作用。

谷歌、IBM和微软等领先公司在该领域占据主导地位，利用其丰富的资源、研究能力和庞大的数据池来创新和增强人工智能功能，无缝集成视觉、文本和听觉数据等多种通信模式。

谷歌是多模态人工智能市场的重要参与者，利用其在文本、语音和图像处理方面的能力开发了Google Assistant和Google等产品照片。微软是另一个主要参与者，通过其 Azure 云平台和人工智能技术提供解决方案，包括用于语音识别的 Azure 认知服务认知、图像处理和语言理解。

市场上的主要参与者

• Google
• 微软
• Amazon Web Services
• Meta
• IBM
• OpenAI
• OpenStream.ai
• 十二个实验室Inc.
• Aimesoft
• Uniphore

最新进展

• 2023 年 3 月，OpenAI 推出了 GPT-4，这是 ChatGPT 的一种新语言模型，可以处理文本和图像输入并生成基于文本的响应。此更新允许 GPT-4 通过分析衣柜照片来帮助用户创建装箱单。
• 2023 年 6 月，Microsoft 推出了 Kosmos-2，这是一种多模式大型语言模型 (MLLM)，擅长理解对象的描述，包括边界框，并将文本与视觉信息连接起来。 Kosmos-2的接地能力拓展了其在多模态人工智能中的应用可能性。
• 2023 年 12 月，Meta 宣布计划在其智能眼镜中引入多模态 AI 功能。通过简单的语音命令激活虚拟助手，佩戴雷朋智能眼镜的用户可以通过设备的摄像头和麦克风接收有关周围环境的信息。
• 同样在2023年12月，Alphabet Inc.推出了Gemini，这是一种先进的人工智能模型，在MMLU基准测试中超越了人类专家，该基准评估了语言模型在多任务语言理解方面的能力。