2022年全球人工智能机器学习细分市场分析

数字与趋势 2022年全球人工智能机器学习细分市场分析 公开或定制发布新经济前沿报告，包括人工智能、新零售、电商、教育、视频、生物、医疗、音乐、出行、房产、营销、文娱、传媒、金融、化工等领域，用数据说 话，为决策导航。 公众号搜索相应文章，文末有完整版下载方式, 限时免费 远瞩咨询放弃本报告版权，使用报告时勿删本页，另外，引用时请注明出处。 目录 01概述 2018-2030年人工智能(AI)市场规模/收入比较 2019-2025年全球人工智能软件市场增长预测 2021-2030年全球可解释的AI市场收入 2021年全球机器学习软件市场份额 02细分市场：实施和部署 2021年全球ML、DS和AI开发人员使用的数据类型 2021年全球ML、DS和AI开发人员使用的非结构化训练数据的大小 2021年最能应对全球网络攻击的新兴技术 2020-2021年机器学习和人工智能的用例频率 2021年全球医疗保健AI技术评估标准的重要性 03细分市场：自然语言处理 2020-2028年自然语言处理的全球市场规模 2022年全球自然语言处理领域的选定公司（按资助） 未来几年全球语音技术在各行业中的应用2021 04公司 2012-2021年全球机器学习和人工智能专利最多的公司 2018-2021年风险投资退出AI和ML芯片公司类型的价值 2021年全球对核心和新兴技术的投资（按技术）20 032020-2021年全球超大规模CSP的AI/ML服务产品数量，按供应商分列21 042018-2021年公司面临的机器学习挑战22 052020年全球公司中AI和ML项目优先于其他IT项目23 062020年全球运营机器学习公司的主要问题24 05特别关注：机器学习技能 082021年全球数据科学技术堆栈中最常用的技术26 092022年全球最需要的技术技能27 102022年开发人员希望在全球范围内获得的技术技能28 11按IT角色在2022年努力招聘信息技术人员29 122021年全球网络安全专业人员的发展领域30 14 15 16 18 19 1 第1章 概述 2018-2030年全球人工智能市场规模及收入对比（单位：十亿美元） 2018-2030年人工智能(AI)市场规模/收入比较 1,800 1,600 1,400 市场规模（十亿美元） 1,200 1,000 800 600 400 10.11349.6.99 2622.5.49 87 51.27 70.94 94.41 20182019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 200 0 IDC(February2021)Tractica(March2020)GrandViewResearch(June2020)Globenewswire(June2022) 1,148 829 554.3 733.7 599 433.5 281.4 327.5 165 227.46 313.9 126 34.87 119.8 1,591 3描述：从2018年到2030年，人工智能的全球市场收入预计将显着增长，尽管不同的研究表明全球市场规模将增加多少存在差异。市场研究公司IDC预测，到2024年，全球人工智能市场规模将超过5万亿美元。Precedence研究表明，到2030年，该市场将增长到1.5万亿美元以上。 注：全球；2022 资料来源：GlobeNewswire；大观研究；国际数据中心；统计;特拉蒂卡 2019年至2025年全球人工智能(AI)软件市场的预测增长 2019-2025年全球人工智能软件市场增长预测 60% 54%54%54% 47% 38% 33% 26% 50% 40% 同比增长 30% 20% 10% 0% 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 4描述：2020年，全球人工智能软件市场预计将同比增长约54%，达到226亿美元的预测规模。人工智能是一个术语，用于描述各种技术，指的是创建能够学习和解决问题的智能软件或硬件。其中包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理(NLP)等。 注：全球；2018 来源：Tractica 2021年至2030年全球可解释人工智能（AI）市场规模（十亿美元） 2021-2030年全球可解释的AI市场收入 25 21 15.2 12.8 10.9 9.2 7.8 6.6 5.5 4.4 20 17.9 市值十亿美元 15 10 5 0 2021 2022* 2023* 2024* 2025* 2026* 2027* 2028* 2029* 2030* 5描述：根据NMSC的数据，2021年全球可解释人工智能(XAI)市场价值44亿美元。到2030年，市场价值预计将达到210亿美元。 注：全球；2021年至2022年；*预报。2020-2030年复合年增长率：18.4% 资料来源：下一步行动战略咨询 2021年全球领先机器学习技术市场份额 2021年全球机器学习软件市场份额 100% 市场份额 3.38%2.75%5.16% 90% 88.71% 80%70%60%50%40%30%20%10%0% Newsle TensorFlow Torch 其他 6描述：Newsle在2021年以88.71%的市场份额领先全球机器学习行业，其次是TensorFlow和Torch。消息来源表明，机器学习软件被用于人工智能(AI)的应用，该软件允许系统根据经验自动或“人工”学习和改进功能，而无需专门编程。 注：全球；2021 资料来源：Datanyze 第02章 细分：实施和部署 截至2021年，机器学习(ML)、人工智能(AI)和数据科学(DS)开发人员在全球范围内使用的数据类型 2021年全球ML、DS和AI开发人员使用的数据类型 80% 70% 60% 68% 59% 31% 38% 56% 受访者比例 50% 40% 30% 20% 10% 0% 文本（非结构化）图片 视频声音 表格数据 8描述：根据调查，68%的机器学习、数据科学和人工智能开发人员使用非结构化文本数据，这使其成为最受开发人员欢迎的数据类型。表格数据是第二受欢迎的数据类型，使用率为59%。 注：全球；2020年11月至2021年2月；2,694名受访者；机器学习、数据科学或人工智能开发人员 来源：SlashData 截至2021年，机器学习(ML)、人工智能(AI)和数据科学(DS)开发人员在全球范围内使用的非结构化训练数据的大小（按类型） 2021年全球ML、DS和AI开发人员使用的非结构化训练数据的大小 大于1TB100GB-1TB25GB-100GB1GB-25GB500MB-1GB50MB-500MB小于50MB 100% 8% 10% 7% 12% 10% 12% 15% 9% 17% 10% 11% 12% 18% 18% 18% 17% 14% 16% 16% 14% 19% 18% 15% 15% 11% 8% 6% 6% 90% 80% 70% 受访者比例 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 图片视频 文本声音 9描述：大多数机器学习、数据科学和人工智能(AI)开发人员使用大小在50MB到1GB之间的非结构化文本数据，共有51%的受访者表示如此。12%的受访者使用大于1TB的非结构化视频数据。 注：全球；2020年11月至2021年2月；2,008名受访者；机器学习、数据科学或人工智能开发人员 来源：SlashData 您认为以下哪些新兴技术最适合在未来五年内用于应对国家的网络攻击？ 2021年最能应对全球网络攻击的新兴技术 60% 50% 48.9%47.5% 40% 受访者比例 30% 20% 10% 0% 人工智能（包括机器学习） 38.9% 25.6% 22.9% 云计算 大数据分析 量子计算 数据中心 10描述：接受本研究调查的近一半受访者表示，人工智能（包括机器学习）是最能在未来五年内对抗民族国家网络攻击的新兴技术。未来能够应对网络威胁的其他技术包括：云计算、大数据分析、量子计算和数据中心。注：欧洲、美国、亚太地区；2020年11月至12月；524名受访者；高管 资料来源：网络安全技术协议；经济学家影响 2020年至2021年全球公司的人工智能和机器学习用例 2020-2021年机器学习和人工智能的用例频率 生成客户洞察/情报改善客户体验 留住客户与客户互动推荐系统检测欺诈 减少客户流失获取新客户 提高客户忠诚度增加长期客户参与度建立品牌知名度 其他 受访者比例 20202021 37% 50% 34% 29% 31% 28% 48% 27% 27% 27% 46% 22% 26% 26% 34% 20% 19% 40% 44% 14% 31% 1% 15% 0%10%20%30%40%50%60% 57% 11描述：在2021年，57%的客户体验改善代表了人工智能和机器学习的顶级用例。机器学习和人工智能的部署可以推进各种业务流程。 注：全球；2020年11月；845*；来自使用机器学习的公司的所有行业的业务决策者；了解Algorithmia作为调查作者 来源：算法 在评估机器学习、NLP或计算机视觉解决方案时，以下要求有多重要？* 2021年全球医疗保健AI技术评估标准的重要性 回复的占比 12345 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% 10% 4% 17% 24% 45% 11% 5% 18% 27% 40% 7% 7% 17% 31% 37% 7% 8% 21% 27% 37% 8% 7% 18% 32% 36% 10% 9% 21% 24% 36% 9% 5% 20% 30% 36% 12% 8% 18% 28% 34% 9% 9% 22% 26% 34% 9% 9% 22% 26% 34% 11% 10% 26% 20% 33% 9% 9% 26% 26% 30% 10% 6% 24% 30% 30% 8% 6% 26% 34% 26% 最先进的准确性 实施特定于医疗保健的模型和算法 训练自己的模型的能力对大型数据集的可扩展性 生产准备特定于医疗保健的预训练模型 生产就绪的代码库实施最先进的技术 适合我们现有的软件堆栈适合现有的软件堆栈 不与软件供应商共享数据开源或开放核心软件庞大而活跃的用户社区训练或推理的速度 12描述：根据2021年进行的一项调查，45%的受访者认为在医疗保健领域评估机器学习、NLP或计算机视觉解决方案时，最先进的准确性是一个非常重要的标准。而另外37%的受访者表示，在评估医疗保健AI技术时，训练自己的模型的能力是一个非常重要的标准。 注：全球；2020年12月7日至2021年2月28日；373名受访者；18岁及以上；全球49个国家的受访者；*1=不重要，5=非常重要。由于四舍五入，数字总和可能不等于100。 来源：梯度流 第3章 细分：自然语言处理 2020-2028年自然语言处理全球市场价值（十亿美元） 2020-2028年自然语言处理的全球市场规模 140 127.26$ 120 100 市场价值十亿美元 80 60 40 2016.53$20.98$ 0 2020 2021 2028 14描述：自然语言处理是人工智能市场中快速增长的细分市场。预计到2028年，市场规模将超过1270亿美元。注：全球；2021 资料来源：财富商业洞察 2022年自然语言处理领域领先的入选公司（单位：百万美元） 2022年全球自然语言处理领域的选定公司（按资助） VerbitGrammarlyUnisound AibeeElementAI Mobvoi4GClinicalSmartlingSoundHoundObserve.AIPindr