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101 概述032018-2030 年人工智能(AI) 市场规模/收入比较042019-2025 年全球人工智能软件市场增长预测052021-2030 年全球可解释的AI 市场收入062021 年全球机器学习软件市场份额02 细分市场：实施和部署082021 年全球ML、DS 和AI 开发人员使用的数据类型092021 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102021 年最能应对全球网络攻击的新兴技术112020-2021 年机器学习和人工智能的用例频率122021 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142020-2028 年自然语言处理的全球市场规模152022 年全球自然语言处理领域的选定公司（按资助）16未来几年全球语音技术在各行业中的应用202104 公司182012-2021 年全球机器学习和人工智能专利最多的公司192018-2021 年风险投资退出AI 和ML 芯片公司类型的价值202021 年全球对核心和新兴技术的投资（按技术）212020-2021 年全球超大规模CSP 的AI/ML 服务产品数量，按供应商分列222018-2021 年公司面临的机器学习挑战232020 年全球公司中AI 和ML 项目优先于其他IT 项目242020 年全球运营机器学习公司的主要问题05 特别关注：机器学习技能262021 年全球数据科学技术堆栈中最常用的技术272022 年全球最需要的技术技能282022 年开发人员希望在全球范围内获得的技术技能29按IT 角色在2022 年努力招聘信息技术人员302021 年全球网络安全专业人员的发展领域 概述第1 章 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281.4327.5554.310.114.6922.5934.8751.2770.9494.4112639.962.4733.787119.8165227.46313.9433.55998291,1481,59102004006008001,0001,2001,4001,6001,8002018201920202021202220232024202520262027202820292030市场规模（十亿美元）IDC (February 2021)Tractica (March 2020)Grand View Research (June 2020)Globe newswire (June 2022)32018-2030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 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：Tractica54%54%54%47%38%33%26%0%10%20%30%40%50%60%2019202020212022202320242025同比增长42019 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 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4.45.56.67.89.210.912.815.217.921051015202520212022*2023*2024*2025*2026*2027*2028*2029*2030*市值十亿美元52021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 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：Datanyze88.71%3.38%2.75%5.16%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%NewsleTensorFlowTorch其他市场份额62021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 细分：实施和部署第02章 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：SlashData68%56%38%31%59%0%10%20%30%40%50%60%70%80%文本（非结构化）图片视频声音表格数据受访者比例8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 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50 MB 到1 GB 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1 TB 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：SlashData8%12%7%10%12%17%10%15%10%12%9%11%18%17%18%18%16%14%14%16%18%15%19%15%8%6%11%6%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%图片视频文本声音受访者比例大于1 TB100 GB - 1 TB25 GB - 100 GB1 GB - 25 GB500 MB - 1 GB50 MB - 500 MB小于50 MB9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 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48.9%47.5%38.9%25.6%22.9%0%10%20%30%40%50%60%人工智能（包括机器学习）云计算大数据分析量子计算数据中心受访者比例10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 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37%34%29%28%27%27%26%26%20%19%14%15%50%57%31%48%27%46%22%34%40%44%31%1%0%10%20%30%40%50%60%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20202021受访者比例112020 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 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10%11%7%7%8%10%9%12%9%9%11%9%10%8%4%5%7%8%7%9%5%8%9%9%10%9%6%6%17%18%17%21%18%21%20%18%22%22%26%26%24%26%24%27%31%27%32%24%30%28%26%26%20%26%30%34%45%40%37%37%36%36%36%34%34%34%33%30%30%26%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%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12345回复的占比12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 细分：自然语言处理第3 章 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16.53$20.98$127.26$020406080100120140202020212028市场价值十亿美元142020-2028 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 描述：在自然语言处理（NLP）开发领域，有7 家公司在2022 年累计融资超过2.5 亿美元。在所有公司中，Verbit领先于所有竞争对手，超过5.5 亿美元资金。与此同时，Grammarly和Unisound都比名单上的其他公司积累了更多的资金。注：全球；2022 年6 月2 日来源：CrunchBase569400361.5273.5257.4252.8252.1223.1215214212.8201196.21701680100200300400500600VerbitGrammarlyUnisoundAibeeElement AIMobvoi4G ClinicalSmartlingSoundHoundObserve.AIPindropLaiyeCooTekContractPodAiPrimer资金价值（百万美元）152022 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） 描述：到2021 年，所