无代码 AI 平台市场 – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按组件（无代码 AI 平台、服务）、按组织规模（大型企业、中小型企业）、按技术（数据准备和集成工具、预测分析、自动机器学习 (AutoML)、自然语言处理、计算机视觉等）、按行业（BFSI、IT 和电信、能源和公用事业、零售和电子商务、医疗保健、制造业、政府、教育等）、按地区、按竞争预测和机遇划分，2018 年至 2028 年

市场概览

2022 年全球无代码 AI 平台市场价值为 42.1 亿美元，预测期内复合年增长率为 27.89%。全球无代码 AI 平台市场目前正在经历重大的增长和转型，这受到日益数字化的世界中企业不断变化的需求以及人工智能 (AI) 技术的不断进步的推动。无代码 AI 平台在重塑组织开发和部署 AI 驱动解决方案的方式方面发挥着关键作用，提供了一种用户友好的方法，使非技术用户能够利用 AI 的力量。随着企业努力保持竞争力并满足当今数据驱动环境不断变化的需求，对无代码 AI 平台的需求正在上升，从而催生出一个充满活力且充满机遇的竞争激烈的市场。

无代码 AI 平台市场增长的主要驱动力之一是 AI 的民主化。传统的 AI 开发通常需要高度专业的技能和对复杂算法的深入了解。但是，借助无代码 AI 平台，组织可以弥补技能差距，并让领域专家、业务分析师和公民开发人员无需大量编码或数据科学专业知识即可创建 AI 应用程序。这种 AI 的民主化使创新民主化，并加速了各个行业对 AI 的采用。

数据驱动决策的兴起进一步推动了对无代码 AI 平台的需求。企业认识到数据是一种宝贵的资产，而 AI 可以从这些数据中解锁可操作的见解。无代码 AI 平台为数据准备、建模和部署提供了直观的界面，使组织能够利用 AI 的力量来改善决策、自动化流程并获得竞争优势。

此外，无代码 AI 平台正在推动企业提高成本效率和生产力。传统的 AI 开发可能耗费大量资源和时间。无代码平台简化了开发流程，减少了构建和部署 AI 解决方案所需的时间和资源。这使组织能够实现更快的上市时间并更快地实现投资回报。

无代码 AI 平台还通过培养实验和快速原型设计的文化来促进创新。企业可以快速迭代和测试 AI 模型和应用程序，从而探索新的用例并使 AI 适应不断变化的业务需求。

此外，无代码 AI 平台市场正在见证 AI 融入各种业务功能，从客户服务和营销到财务和供应链管理。无代码 AI 平台提供广泛的 AI 功能，例如自然语言处理、计算机视觉和预测分析，使 AI 可用于各种业务应用程序。

安全性和合规性考虑因素也在塑造无代码 AI 平台市场。组织必须确保其在无代码平台上构建的 AI 解决方案遵守数据隐私法规和网络安全最佳实践。无代码 AI 平台通过整合强大的安全功能和合规性工具来应对这些问题。

无代码 AI 技术的不断创新正在推动市场竞争。成熟的行业参与者和初创公司正在投资研发，以提供用户友好、功能丰富的平台，以满足广泛的行业和用例。与数据提供商、云提供商和行业专家建立合作伙伴关系是扩展无代码 AI 平台功能并为组织提供强大且可定制的 AI 工具包的常见策略。

总之，由于 AI 的民主化、数据驱动的决策、成本效益的提高、创新的促进、安全和合规考虑以及持续的技术进步，全球无代码 AI 平台市场正在蓬勃发展。无代码 AI 平台处于加速 AI 采用的最前沿，可帮助组织充分利用 AI 的潜力，而无需大量的编码或数据科学专业知识。随着企业继续投资无代码 AI 平台以推动创新并获得竞争优势，市场有望实现持续增长和发展。

关键市场驱动因素

AI 的民主化

AI 的民主化是推动全球无代码 AI 平台市场发展的强大力量。这种变革趋势代表着人工智能能力的广泛使用，使具有不同技术专长水平的个人和组织无需大量编码或编程技能即可利用人工智能的潜力。在本文中，我们将探讨人工智能民主化的意义及其对蓬勃发展的无代码人工智能平台市场的影响。

传统上，人工智能开发需要机器学习、数据科学和 Python 或 R 等编程语言方面的专业知识。这种高门槛将人工智能技术的采用限制在少数专家和资金充足的组织中。然而，人工智能的民主化极大地改变了这一格局。无代码人工智能平台使更广泛的受众（包括业务分析师、领域专家和公民开发者）能够相对轻松地创建和部署人工智能解决方案。

无代码人工智能平台市场的主要驱动力之一是各行各业对人工智能解决方案的需求不断增长。企业认识到人工智能在自动化、预测分析和增强决策方面可以提供的竞争优势。无代码 AI 平台弥补了技能差距，使组织能够快速开发适合其特定需求的 AI 应用程序。例如，在医疗保健领域，医疗专业人员可以使用无代码 AI 平台创建诊断工具或预测模型，而无需丰富的编码专业知识。

此外，AI 的民主化有助于创新和创造力。它培育了一种实验和探索的文化，使个人和团队能够快速构思和制作 AI 解决方案的原型。通过消除与 AI 开发相关的技术复杂性，无代码平台使用户能够专注于解决问题和创新，而不是陷入编码细节。

公民数据科学家的崛起进一步推动了无代码 AI 平台的全球市场。这些是组织内拥有领域专业知识但缺乏正式数据科学培训的个人。无代码 AI 平台使公民数据科学家能够利用他们的行业知识并制定 AI 解决方案来应对特定挑战。这一趋势增强了组织内技术和非技术利益相关者之间的协作，从而实现更全面、更有效的 AI 实施。

无代码 AI 平台的可扩展性和成本效益也有助于其快速采用。传统的 AI 开发通常需要在基础设施、技术人员和耗时的开发周期方面进行大量投资。无代码平台简化了 AI 开发流程，大大降低了成本并缩短了上市时间。中小企业 (SME) 尤其受益于这些平台，因为它们可以在 AI 采用方面与大型企业公平竞争。

此外，通过无代码平台实现 AI 的民主化与更广泛地走向负责任的 AI 相一致。通过使 AI 开发更容易获得，这些平台使更广泛的利益相关者能够参与 AI 技术的道德和公平部署。这种包容性有助于确保以多样化的视角开发 AI 解决方案，并且更有可能发现和解决偏见和道德问题。

总之，AI 的民主化是无代码 AI 平台全球市场背后的驱动力。这些平台使各种各样的用户能够创建和部署 AI 解决方案，促进创新、可扩展性和成本效益。随着 AI 继续渗透到各个行业，民主化趋势将在塑造 AI 采用的未来方面发挥关键作用，使其更易于访问、更合乎道德并造福整个社会。随着组织寻求在不需要大量技术专业知识的情况下释放 AI 的变革潜力，无代码 AI 平台市场有望实现大幅增长。

数据驱动的决策：

数据驱动的决策是无代码 AI 平台全球市场蓬勃发展的关键驱动力。在日益以数据为中心的世界中，组织认识到利用数据做出明智决策并获得竞争优势的价值。无代码 AI 平台使各行各业的用户能够利用数据，而无需大量编码或数据科学专业知识。在本文中，我们将探讨数据驱动决策的重点如何推动无代码 AI 平台市场的增长。

数据在当代商业运营中日益增长的重要性怎么强调都不为过。组织从各种来源收集大量数据，包括客户互动、运营流程和物联网设备。如果对这些数据进行适当的分析，它们可以提供有价值的见解、制定战略并推动效率和效力的提高。然而，释放数据的全部潜力历来是一项复杂且资源密集型的任务。

这就是无代码 AI 平台的重要性所在。这些平台使 AI 和数据分析工具的访问变得民主化，允许更广泛的用户（包括业务分析师和领域专家）使用数据并构建 AI 驱动的解决方案。无代码平台的用户友好界面使具有特定领域知识的个人能够探索数据、创建预测模型并获得可操作的见解，而无需大量编程技能。

无代码 AI 平台市场的主要驱动力之一是对实时决策的渴望。在当今快节奏的商业环境中，做出快速、数据驱动的决策的能力是一种竞争优势。无代码 AI 平台使组织能够快速开发 AI 模型和数据驱动的应用程序，确保决策者能够获得最新的见解。例如，在电子商务中，这些平台可用于根据客户的浏览和购买历史实时个性化产品推荐。

此外，无代码 AI 平台的全球市场受到自动化需求的推动。随着组织寻求简化运营并减少人工干预，AI 驱动的自动化变得越来越重要。无代码平台允许用户通过创建可以执行数据输入、客户支持和内容生成等任务的 AI 驱动机器人和应用程序来自动化流程和工作流。这种自动化不仅提高了效率，而且还释放了人力资源以进行更具战略性的活动。

无代码 AI 平台的可扩展性和多功能性也促进了它们的增长。这些平台可用于各种行业和职能，从营销和销售到金融和医疗保健。组织可以轻松地调整它们以应对特定挑战并抓住机遇。此外，随着数据量的不断增长，无代码 AI 平台提供了一种可扩展的解决方案，用于处理和从大型数据集中提取见解。

另一个重要的驱动因素是需要在组织内部实现 AI 开发的民主化。数据科学家和 AI 专家的需求量很大，但这些领域缺乏熟练的专业人员。无代码 AI 平台通过允许业务用户和领域专家积极参与 AI 模型的开发来弥补这一技能差距。技术和非技术利益相关者之间的这种协作增强了创新，并确保 AI 解决方案与业务目标保持一致。

总之，数据驱动的决策是推动无代码 AI 平台全球市场的强大力量。这些平台使组织能够利用数据进行实时决策、自动化和可扩展性，而无需大量的技术专业知识。随着数据驱动范式的不断发展，对促进数据驱动洞察和应用的可访问 AI 工具的需求只会增长。无代码 AI 平台有望在使组织能够充分利用其数据潜力并做出更明智、更敏捷和更具竞争力的决策方面发挥关键作用。

成本效率和生产力：

成本效率和生产力提高是推动全球无代码 AI 平台市场快速增长的关键驱动力。这些平台为组织提供了强大的工具包，可简化流程、降低开发成本并提高生产力，而无需大量的编码或数据科学专业知识。在本文中，我们将探讨对成本效益和生产力的追求如何推动无代码 AI 平台市场的扩张。

采用无代码 AI 平台的主要驱动因素之一是可以大幅节省成本。传统的 AI 开发通常需要在熟练的数据科学家、开发人员和基础设施方面进行大量投资。这些成本对于许多组织来说可能是难以承受的，尤其是小型企业和初创企业。无代码 AI 平台使 AI 开发民主化，使更广泛的用户能够以极低的成本创建 AI 应用程序。这种成本效益使各种规模的组织都可以使用 AI，从而使其优势在各个行业中普及。

无代码 AI 平台提供的简化开发流程可以节省时间，从而提高生产力。传统的 AI 开发周期可能很长且耗费资源，涉及数据预处理、模型训练和微调。无代码平台提供预构建的模板、拖放界面和自动化工作流程，大大减少了开发 AI 应用程序所需的时间。这种开发加速可缩短 AI 解决方案的上市时间，使组织能够快速响应不断变化的市场动态和客户需求。

此外，无代码 AI 平台使非技术专业人员能够积极参与 AI 开发，从而有助于提高生产力。业务分析师、领域专家和公民数据科学家可以利用这些平台来创建适合其特定需求的 AI 模型和应用程序。技术团队和非技术团队之间的这种协作促进了创新，并使组织能够利用了解其行业和业务流程细微差别的员工的专业知识。

自动化是无代码 AI 平台市场生产力提高的另一个驱动力。这些平台使组织能够自动执行重复和劳动密集型任务，从而释放人力资源以进行更具战略性和增值的活动。例如，在客户支持方面，使用无代码平台构建的 AI 聊天机器人可以处理常规查询，而人工代理则可以专注于复杂的客户互动。这不仅提高了效率，还提高了客户满意度。

无代码 AI 平台的可扩展性也是其提高生产力能力的关键因素。随着组织的发展和收集大量数据，对可扩展 AI 解决方案的需求变得至关重要。无代码平台提供了扩展 AI 应用程序的灵活性，以适应不断增加的数据负载和用户需求。这种可扩展性确保 AI 解决方案能够在组织扩展时继续提供价值。

此外，市场的全球化性质有助于提高生产力。无代码 AI 平台是多功能工具，可应用于各种行业和职能，包括营销、金融和医疗保健。组织可以调整这些平台以应对特定挑战并抓住各自领域的机遇。这种多功能性消除了为每个用例定制解决方案的需要，从而进一步减少了开发时间和成本。

总之，成本效益和生产力是全球无代码 AI 平台市场的核心驱动力。这些平台为组织提供了一种经济高效的方式来开发 AI 应用程序，使 AI 优势的获取变得民主化。通过减少开发时间和成本、使非技术用户能够参与 AI 开发以及促进自动化和可扩展性，无代码 AI 平台使组织能够利用 AI 的变革潜力并在日益数据驱动的世界中保持竞争力。随着对 AI 驱动解决方案的需求不断增长，这些平台有望在重塑组织创新和运营方式方面发挥关键作用。

主要市场挑战

现实世界数据的复杂性：

现实世界数据的复杂性对全球无代码 AI 平台市场构成了巨大挑战。虽然这些平台因其简化 AI 开发并让更广泛的受众可以使用而广受欢迎，但处理现实世界数据的复杂性带来了不可低估的障碍。

主要挑战之一源于现实世界数据固有的多变性和混乱性。与学术和受控环境中经常使用的原始、结构良好的数据集不同，现实世界数据充斥着不一致、缺失值、错误和噪音。这种复杂性来自多种来源，包括数据输入错误、传感器不准确、不同的数据格式以及医疗保健、金融和物联网等领域生成的数据的动态特性。

无代码 AI 平台依靠自动化和预构建算法来创建 AI 模型，当面对这种数据复杂性时，它们可能会遇到困难。例如，在医疗保健领域，患者记录可能包含手写笔记、格式不一致或信息缺失。这使得无代码平台难以提取有意义的见解或创建准确的预测模型。用户经常发现自己在数据预处理上花费了大量的时间和精力，这可能会抵消无代码平台承诺的一些省时优势。

此外，现实世界的数据可能高度非结构化，这带来了另一层复杂性。自然语言文本、图像、音频和非结构化数据格式在社交媒体分析或内容处理等领域很常见。无代码 AI 平台主要擅长处理结构化数据，但在处理非结构化或半结构化数据时可能会面临限制。这些限制可能会阻碍用户在其应用程序中充分发挥 AI 的潜力。

此外，现实世界的数据通常涉及处理来自多个来源的数据，这可能会进一步使数据集成过程复杂化。集成挑战可能包括数据清理、将来自不同来源的数据与不同的模式对齐以及确保数据的一致性和质量。无代码 AI 平台的用户可能会发现自己需要应对这些复杂性，这会导致潜在的挫败感和比最初预期的更陡峭的学习曲线。

应对处理复杂的现实世界数据的挑战对于无代码 AI 平台兑现其承诺并为不同行业提供有价值的 AI 解决方案至关重要。为了缓解这些挑战，平台开发人员需要投资增强数据预处理能力，包括数据清理、转换和规范化。这可以减轻用户的负担并改善整体用户体验。

此外，开发更好地支持非结构化和半结构化数据分析的工具和功能至关重要。无代码平台应扩展其功能，以满足处理文本、图像和其他形式的非结构化数据的日益增长的需求。这可以使用户能够挖掘隐藏在非结构化数据源中的宝贵见解。

此外，提供无缝数据集成功能和流行数据源的连接器可以简化处理来自多个来源的数据的过程。这将使用户能够更有效地访问和分析数据，最终提高无代码 AI 平台的可用性和有效性。

总之，现实世界数据的复杂性代表了全球无代码 AI 平台市场面临的重大挑战。为了充分释放这些平台的潜力并使 AI 更容易访问，开发人员和提供商必须专注于提高数据处理能力，特别是在处理混乱、非结构化和多源数据方面。克服这些挑战将有助于确保无代码 AI 平台能够兑现其实现 AI 开发民主化并造福广泛行业和用户的承诺。

数据驱动的决策

虽然全球无代码 AI 平台市场正在经历显着的增长和转型，但在此背景下，数据驱动的决策也面临着挑战。数据驱动的决策是 AI 的一个基本方面，它的挑战影响着无代码 AI 平台的有效性和采用。在这里，我们探讨了全球无代码 AI 平台市场中与数据驱动决策相关的一些关键挑战：

数据质量和可访问性：

无代码 AI 平台市场中数据驱动决策的主要挑战之一是确保数据的质量和可访问性。为了使 AI 模型提供准确可靠的见解，它们需要高质量、结构良好且相关的数据。但是，组织经常面临与数据清洁度、完整性和准确性相关的问题。数据质量不足会导致预测错误和决策支持不可靠。

此外，数据可访问性也可能是一个挑战，因为相关数据可能分散在不同的系统、部门甚至外部来源中。集成和协调不同的数据源可能是一个复杂且耗时的过程，可能会延迟在无代码平台上部署 AI 模型。

数据隐私和合规性：

数据隐私和合规性是数据驱动决策中的关键考虑因素，尤其是在监管严格的行业（例如医疗保健、金融和欧洲的 GDPR 合规性）。无代码 AI 平台在处理敏感信息时必须遵守数据保护和隐私法。确保数据匿名化、加密并符合相关法规是一项复杂的任务。公司必须实施强大的数据治理政策和安全措施来保护客户和组织数据。

遵守不断变化的数据隐私法规可能具有挑战性，因为法规可能会随着时间的推移而发生变化，需要持续监控和调整 AI 模型和数据实践。平衡数据实用性与隐私和合规性仍然是全球无代码 AI 平台市场面临的挑战。

偏见和公平性：

在无代码平台上开发的 AI 模型可能会继承训练数据中存在的偏见，从而导致不公平或歧视性的决策。解决偏见并确保 AI 算法的公平性是一项复杂的挑战。它需要持续的监控、审计和缓解措施，以识别和纠正模型训练和部署期间可能出现的偏见。

无代码 AI 平台必须提供工具和功能，以允许用户评估和缓解其 AI 模型中的偏见。此外，解决公平性挑战需要用户提高认识和教育，以了解数据和算法中可能存在的潜在偏见，并采取主动措施将其最小化。

可解释性和透明度：

当决策者能够理解和信任 AI 模型的输出时，数据驱动的决策最有效。然而，由于 AI 模型（尤其是深度学习模型）的复杂性，它们通常被视为“黑匣子”。无代码 AI 平台面临的挑战是提供可解释性和透明度工具，使用户能够了解 AI 模型如何做出决策。

确保透明度和可解释性对于法规遵从性、道德考量和用户信任至关重要。应对这一挑战需要开发模型可解释性技术，并从复杂的 AI 模型中生成人类可理解的见解。

数据集成和可扩展性：

随着组织的成长和发展，其数据生态系统变得越来越复杂。无代码 AI 平台必须能够与各种数据源无缝集成，包括遗留系统、云数据库和实时数据流。可扩展性也至关重要，因为随着业务扩展，组织可能需要处理和分析海量数据集。

挑战在于提供强大的数据集成功能，同时保持性能和可扩展性。组织应考虑无代码 AI 平台的长期可扩展性和灵活性，以确保它们能够适应不断增长的数据量和不断变化的业务需求。

总之，虽然全球无代码 AI 平台市场在实现 AI 开发民主化方面具有显着优势，但数据驱动的决策带来了与数据质量、隐私和合规性、偏见和公平性、可解释性和数据集成相关的挑战。应对这些挑战需要采取整体方法，结合技术解决方案、数据治理实践和用户教育，以确保人工智能驱动的决策准确、公平和值得信赖。

主要市场趋势

与低代码开发的集成：

无代码和低代码的融合：全球无代码人工智能平台市场的一个重要趋势是无代码和低代码开发平台的融合。无代码平台专注于让具有最低限度编码经验的用户创建人工智能解决方案，而低代码平台则迎合具有一些编码知识的用户。这两种方法的融合产生了一个全面的解决方案，可容纳更广泛的用户，从平民开发者到专业开发者。

混合开发环境：无代码 AI 平台越来越多地提供混合开发环境，允许用户在无代码和低代码模式之间无缝切换。这种灵活性使用户能够从无代码方法开始，并在需要时逐渐合并自定义代码，从而提供更加通用和可扩展的开发体验。

加速解决方案交付：低代码功能与无代码 AI 平台的集成可加速解决方案交付。用户可以利用预先构建的组件和 AI 模型，同时保留通过低代码脚本自定义和扩展功能的灵活性。这一趋势有助于加快 AI 解决方案的开发和部署，从而缩短组织的上市时间。

AI 驱动的自动化：

AI 驱动的过程自动化：无代码 AI 平台越来越多地用于自动化各个行业的重复和基于规则的流程。这一趋势通过集成 AI 和机器学习功能超越了传统的机器人流程自动化 (RPA)。组织正在利用无代码平台构建 AI 驱动的机器人和工作流，这些机器人和工作流可以分析数据、做出决策并自主执行任务。

智能文档处理 (IDP)：使用 AI 驱动的自动化进行文档处理是一种日益增长的趋势。无代码 AI 平台配备了 IDP 功能，使组织能够从文档（例如发票、合同和电子邮件）中提取结构化和非结构化数据。这一趋势对于提高数据输入、合规性和文档管理效率特别有益。

AI 增强型客户服务：无代码 AI 平台通过聊天机器人和虚拟助手自动化客户互动，使组织能够增强其客户服务运营。这些 AI 驱动的解决方案可以实时响应客户查询、个性化互动并简化支持流程。因此，企业可以提高客户满意度并降低支持成本。

行业特定解决方案：

无代码 AI 的垂直化：无代码 AI 平台越来越注重垂直化，根据特定行业或用例定制解决方案。通过提供行业特定的模板、预构建模型和工作流程，这些平台使组织能够应对其行业内的独特挑战和机遇。

医疗保健应用：医疗保健行业正在见证无代码 AI 平台在医学图像分析、患者数据处理和远程医疗支持等应用中的采用激增。无代码解决方案使医疗保健专业人员更容易实施 AI 驱动的工具并改善患者护理。

金融服务：在金融领域，无代码 AI 平台被用于欺诈检测、风险评估和算法交易。这些平台提供针对金融行业特定监管要求而定制的合规解决方案。

制造业和物联网：无代码人工智能正在制造业和物联网 (IoT) 中得到应用。组织可以使用无代码平台开发预测性维护模型、质量控制系统和生产优化解决方案，所有这些都不需要丰富的编码专业知识。

细分洞察

产品类型洞察

机上连接 (IFC) 细分市场在全球无代码 AI 平台 (IFEC) 市场中占据主导地位。

IFC 是指为机上乘客提供互联网连接。这使得乘客在旅行时能够与他们的工作、家人和朋友保持联系，并访问他们最喜欢的在线内容和服务。

IFC 市场由于多种因素而迅速增长，包括：

乘客对高速互联网接入的需求不断增加

流媒体视频和音频服务的采用日益广泛

越来越多地使用移动设备进行工作和娱乐

扩大航空公司和服务提供商提供 IFC 解决方案的可用性。

区域洞察

由于多种因素，北美是全球人工智能 (AI) 传感器市场的主导地区，包括：

主要 AI 传感器公司的强大影响力：北美是一些世界领先的 AI 传感器公司的所在地，例如英特尔、高通和 ADI 公司。这些公司处于 AI 传感器创新和开发的前沿。

各行各业对 AI 传感器的需求很高：AI 传感器广泛应用于北美的各行各业，包括消费电子、汽车、医疗保健和制造业。这些行业对 AI 传感器的需求很高，预计未来几年还会增长。

早期采用 AI 传感器：北美企业和组织一直是 AI 传感器的早期采用者。这让他们拥有先发优势