Globale Marktgröße für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung nach Typ (Gesichtsemotionserkennung, Sprachemotionserkennung), nach Endbenutzer (Bildung, medizinische Versorgung, Weisheitszentrum), nach Branche (Unterhaltung, Regierung, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Transport), nach geografischer Reichweite und Prognose

Marktgröße und Prognose für Künstliche Intelligenz und Emotionserkennung

Der Markt für künstliche Intelligenz und Emotionserkennung hatte im Jahr 2024 einen Wert von 0,9 Milliarden USD und soll bis 2031 einen Wert von 2,3 Milliarden USD erreichen und von 2024 bis 2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 12,20 % erreichen.

• Künstliche Intelligenz (KI) ist die Entwicklung von Technologien, die Aktivitäten ausführen können, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehört die Nachahmung menschlicher kognitiver Prozesse in Robotern, die es ihnen ermöglichen, wie Menschen zu denken und sich zu verhalten.
• KI soll die Effizienz im Berufs- und Privatleben verbessern, indem sie menschliche Emotionen versteht und darauf reagiert. Emotionserkennung, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, identifiziert und interpretiert menschliche Emotionen.
• Entwickler verwenden Open-Source-Software-Frameworks für maschinelles Sehen, um anspruchsvolle Systeme zur Überwachung und Erkennung von Emotionen zu erstellen.
• Der Markt für künstliche Intelligenz und Emotionserkennung wird sich voraussichtlich aufgrund großer Fortschritte bei KI-Technologien wie virtueller Realität (VR), erweiterter Realität (AR) und Mensch-Maschine-Schnittstellen weiterentwickeln.
• Natural Language Processing (NLP), emotionales Computing, Programmiersprachen und maschinelles Lernen sind Schlüsseltechnologien, die diesen Fortschritt vorantreiben.
• NLP spielt eine wichtige Rolle bei der Emotionserkennung unter Verwendung einer Vielzahl von Methoden, darunter wissensbasierte Strategien, statistische Methoden und hybride Ansätze.Der globale Markt für künstliche Intelligenz und Emotionserkennung ist in vier Segmente unterteiltSoftwaretools, Anwendungen, Technologien und Endbenutzer. Gesichtsausdruck- und Emotionserkennung, Gesten- und Haltungserkennung sowie Spracherkennung sind alles Beispiele für Softwaretools.
• Zu den Anwendungen gehören Polizei, Überwachung, persönliche Unterhaltung und Gadgets, Werbung und Marketing. Mehrere namhafte Unternehmen nutzen Technologien zur Emotionserfassung und -erkennung, um das Kundenverhalten zu überwachen und so Studien zum Verbraucherverhalten erheblich zu verbessern.
• Disney hat beispielsweise ein KI-gestütztes Tool entwickelt, das die Reaktionen der Zuschauer auf seine Filme analysiert, indem es komplexe Gesichtsausdrücke identifiziert und zukünftige Emotionen vorhersagt. Diese Technologie eröffnet zahlreiche Aussichten für eine zukünftige Marktexpansion.

Globale Marktdynamik für Emotionserkennung mittels künstlicher Intelligenz

Zu den wichtigsten Marktdynamiken, die den globalen Markt für Emotionserkennung mittels künstlicher Intelligenz prägen, gehören

Wichtige Markttreiber

• Fortschritte bei KI und maschinellem Lernen Die zunehmende Komplexität von KI, maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen ist für die Emotionserkennung von entscheidender Bedeutung. Diese Technologien ermöglichen es KI-Systemen, komplizierte Datensätze wie Gesichtsausdrücke, Stimmlagen und Körpersprache genauer und gründlicher auszuwerten.
• Multimodale Emotionserkennung Der Markt bewegt sich zunehmend in Richtung eines multimodalen Ansatzes, bei dem KI-Systeme Eingaben aus einer Vielzahl von Quellen wie Gesichtsausdrücken, Sprache, Körpersprache und physiologischen Signalen einbeziehen. Diese umfassende Studie verbessert die Genauigkeit und Tiefe des Verständnisses menschlicher Emotionen.
• Integration mit Verbrauchertechnologie Emotionserkennung Künstliche Intelligenz wird in gängige Geräte wie Smartphones, Wearables und intelligente Haushaltsgeräte integriert. Diese Integration ermöglicht individuelle Benutzererfahrungen, bei denen die Technologie auf den emotionalen Zustand des Benutzers reagiert. Wenn eine Smartphone-App beispielsweise Anspannung erkennt, kann sie Entspannungsstrategien anbieten.
• Wachstum bei GesundheitsanwendungenDie KI-Emotionserkennung erfreut sich im Gesundheitswesen zunehmender Beliebtheit, insbesondere im Bereich der psychischen Gesundheit. Diese Technologien können kleine emotionale Veränderungen bei Patienten erkennen und so bei der Diagnose von Krankheiten wie Traurigkeit oder Angst helfen. Sie können auch die Wirksamkeit der Behandlung beurteilen, indem sie die emotionalen Reaktionen der Patienten untersuchen.
• Steigende Nachfrage nach personalisiertem Kundenservice Unternehmen erkennen zunehmend, wie wichtig es ist, die Emotionen der Kunden zu verstehen. Künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung kann Kundeninteraktionen auswerten, um Informationen über den Zufriedenheitsgrad zu liefern. Auf diese Weise können Unternehmen das Kundenserviceerlebnis anpassen und die allgemeine Kundenzufriedenheit erhöhen.

Wichtigste Herausforderungen

• Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes Die Technologie zur Emotionserkennung sammelt und analysiert persönliche Informationen wie Gesichtsausdrücke, Sprachaufzeichnungen und physiologische Anzeichen. Dies wirft ernsthafte Datenschutzprobleme auf, da Verbraucher möglicherweise Bedenken haben, wie ihre Informationen gesammelt, gespeichert und verwendet werden.
• Genauigkeit und Voreingenommenheit Die KI zur Emotionserkennung entwickelt sich noch immer, und kulturelle Unterschiede, individuelle Ausdrucksvariationen und spezielle Datensätze können sich alle auf ihre Genauigkeit auswirken. Verzerrungen in Trainingsdaten können auch zu Fehlinterpretationen von Emotionen aufgrund von Rasse, Geschlecht oder anderen Faktoren führen.
• Hohe Entwicklungskosten Emotionserkennungssysteme erfordern erhebliche Investitionen in Hardware, Software und Dateninfrastruktur. Dies kann ein erhebliches Hindernis für kleine Unternehmen oder Gruppen mit begrenzten Ressourcen darstellen.
• Begrenztes kulturelles Verständnis Emotionen werden in verschiedenen Kulturen unterschiedlich kommuniziert und interpretiert. KI-Systeme, die mit Daten aus einer einzigen Kultur trainiert wurden, haben möglicherweise Schwierigkeiten, Emotionen bei Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund zuverlässig zu identifizieren.
• Ethische Überlegungen Der zunehmende Einsatz von Emotionserkennungstechnologie wirft ethische Bedenken auf. Bedenken umfassen das Potenzial für aufdringliche Überwachung oder emotionale Manipulation. Es sind Vorschriften und ethische Richtlinien erforderlich, um sicherzustellen, dass diese Technologie verantwortungsvoll eingesetzt wird.

Wichtige Trends

• Fokus auf multimodale Erkennung Die multimodale Emotionserkennung, bei der Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Gesichtsausdrücken, Sprachintonation, Körpersprache und physiologischen Signalen wie der Herzfrequenz einbezogen werden, wird zunehmend in den Vordergrund gerückt. Dieser Ansatz bietet eine differenziertere und umfassendere Sicht auf menschliche Emotionen.
• Ausweitung auf das Metaverse und AR/VR Mit der Weiterentwicklung der Metaverse- und AR/VR-Technologien wird wahrscheinlich KI zur Emotionserkennung integriert, um den Realismus und die Interaktion dieser Welten zu verbessern. Virtuelle Avatare können beispielsweise auf die Emotionen der Benutzer reagieren und die Spielkomplexität kann basierend auf dem Stresslevel der Spieler angepasst werden.
• Aufstieg der erklärbaren KI (XAI)Um Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit und Genauigkeit auszuräumen, wird bei der Emotionserkennung zunehmend Wert auf erklärbare KI (XAI) gelegt. XAI ermöglicht Entwicklern, besser zu verstehen, wie KI-Systeme Emotionen lesen, und erhöht so die Transparenz und das Vertrauen in diese Technologien.
• Fokus auf Anwendungen im Bereich der psychischen GesundheitEs wird erwartet, dass der Einsatz von KI-Emotionserkennung im Bereich der psychischen Gesundheit zunehmen wird. Diese Technologien können Therapeuten dabei helfen, emotionale Veränderungen bei Patienten während der Sitzungen zu erkennen oder Selbsthilfetools anzubieten, die auf erkannte Emotionen reagieren.
• Integration mit KI für den Kundenservice KI-Chatbots und virtuelle Assistenten im Kundenservice nutzen zunehmend Emotionserkennung, um Interaktionen zu verbessern. Durch das Verständnis der Kundenstimmung können diese KI-Systeme einfühlsamere und persönlichere Hilfe leisten.

Regionale Analyse des globalen Marktes für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung

Hier ist eine detailliertere regionale Analyse des globalen Marktes für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung

Nordamerika

• Nordamerika dominiert den Markt für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung erheblich, da Nordamerika ein Zentrum der Innovation in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Computersehen ist, die alle für die Verbesserung der Technologie zur Emotionserkennung von entscheidender Bedeutung sind.
• Das leistungsstarke Ökosystem der Region aus Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Startups fördert die kontinuierliche Entwicklung und Integration modernster Technologien und beschleunigt die Weiterentwicklung fortschrittlicher Emotionserkennungssysteme.
• Die allgegenwärtige Verfügbarkeit von Hochgeschwindigkeitsinternet und die weit verbreitete Verwendung von Geräten des Internets der Dinge (IoT) in Nordamerika bieten eine reichhaltige Datenumgebung für KI-Systeme.
• Diese Konnektivität ermöglicht die Echtzeit Erfassung und Analyse vieler Datenströme, einschließlich Gesichtsausdrücken, Stimme und physiologischen Signalen, was die Genauigkeit und Nützlichkeit der Technologie zur Emotionserkennung verbessert.
• Staatliche Subventionen und Finanzierungen für KI-Forschung und -Entwicklung sind für die Entwicklung von Technologien zur Emotionserkennung von entscheidender Bedeutung. Richtlinien und Initiativen zur Förderung von Innovationen stellen sicher, dass Forscher und Entwickler über die Ressourcen verfügen, die sie benötigen, um die Grenzen der Fähigkeit der KI, menschliche Emotionen wahrzunehmen und zu interpretieren, zu erweitern.
• Nordamerikanische Firmen legen großen Wert darauf, das Kundenerlebnis zu verstehen und zu verbessern. Unternehmen, die Technologien zur Emotionserkennung verwenden, können die Emotionen ihrer Kunden besser verstehen und so ihre Dienste und Interaktionen anpassen, um Zufriedenheit und Loyalität zu erhöhen.
• Dieser Ansatz fördert die Einbindung der Emotionserkennung in Kundendienstanwendungen, was zu empathischerer und reaktionsschnellerer Hilfe führt.
• Der Einsatz der KI-Emotionserkennung im Gesundheitswesen, insbesondere im Bereich der psychischen Gesundheit, wird voraussichtlich dramatisch zunehmen. Diese Systeme können bei der Diagnose von Depressionen und Angstzuständen helfen, die emotionalen Reaktionen der Patienten auf Medikamente verfolgen und rechtzeitig emotionale Unterstützung bieten. Diese Technologie hat das Potenzial, die Bereitstellung von psychiatrischer Versorgung zu verändern, indem sie proaktiver und individueller wird.
• Technologie zur Emotionserkennung kann Marketing und Werbung revolutionieren, indem sie Material an die emotionalen Zustände der Benutzer anpasst. Unternehmen können emotionale Eingaben in Echtzeit verwenden, um hochgradig maßgeschneiderte Werbung zu erstellen, die Kunden stärker berührt und so Engagement und Konversionsraten erhöht.

Asien-Pazifik

• Der Asien-Pazifik-Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die am schnellsten wachsende Region auf dem Markt für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung sein. Der Asien-Pazifik-Raum erlebt eine schnelle Einführung von KI und zugehörigen Technologien in einer Vielzahl von Branchen.
• Diese schnelle Einführung bietet ein ideales Umfeld für die Entwicklung und Implementierung von Lösungen zur Emotionserkennung. KI wird verwendet, um Abläufe und Kundenbeziehungen in einer Vielzahl von Branchen, einschließlich Finanzen und Unterhaltung, zu verbessern, wodurch eine Nachfrage nach anspruchsvollen Lösungen zur Emotionserkennung entsteht.
• Die große und kulturell vielfältige Bevölkerung des Asien-Pazifik-Raums bietet einen reichhaltigen Datenpool für das Training von KI-Systemen. Diese Variabilität trägt zur Entwicklung robusterer und flexiblerer Modelle zur Emotionserkennung bei, die eine breite Palette emotionaler Ausdrücke und Handlungen genau interpretieren können.
• Die vielen kulturellen Nuancen bieten die Möglichkeit, KI-Systeme zu verbessern, um sie über demografische Gruppen hinweg integrativer und produktiver zu machen.
• Mehrere Regierungen in der Region treiben die KI-Entwicklung durch spezifische Initiativen und Finanzierungen aktiv voran. Diese Bemühungen konzentrieren sich häufig auf Technologien zur Emotionserkennung, um ihre Länder als Vorreiter bei KI-Innovationen zu positionieren.
• Staatliche Finanzierung trägt dazu bei, die Forschung, Entwicklung und Implementierung dieser Technologien sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor zu beschleunigen. Die zunehmende Betonung der Bildung im asiatisch-pazifischen Raum, kombiniert mit der Entstehung von EdTech-Unternehmen, eröffnet eine große Chance für die KI-Emotionserkennung.
• Diese Technologien können genutzt werden, um Lernerfahrungen anzupassen, das Engagement der Schüler zu erhöhen und Pädagogen Feedback in Echtzeit zu geben. Indem KI die emotionalen Zustände der Schüler erkennt und darauf reagiert, kann sie zu effektiveren und hilfreicheren Lernumgebungen beitragen.
• Die aufstrebenden E-Commerce- und Einzelhandelssektoren im asiatisch-pazifischen Raum bieten bedeutende Aussichten für Technologien zur Emotionserkennung. Unternehmen, die die Emotionen der Kunden analysieren, können das Einkaufserlebnis anpassen, Produktempfehlungen optimieren und die allgemeine Kundenzufriedenheit erhöhen.
• Diese gezielte Strategie kann das Engagement und die Konversionsraten erhöhen, was zu Wachstum in diesen wettbewerbsintensiven Bereichen führt. Die Sensibilisierung für psychische Gesundheitsprobleme in der Region öffnet die Tür für KI-gestützte Lösungen, die emotionale Veränderungen erkennen und Hilfe bieten können.
• Mithilfe der Emotionserkennungstechnologie können Anwendungen erstellt werden, die die psychische Gesundheit überwachen, Selbsthilferessourcen bereitstellen und Benutzer bei Bedarf an professionelle Hilfe verweisen. Dadurch kann die Zugänglichkeit und Wirksamkeit von Dienstleistungen im Bereich der psychischen Gesundheit erheblich verbessert werden.

Globaler Markt für künstliche Intelligenz zur EmotionserkennungSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung ist nach Typ, Branche, Endbenutzer und Geografie segmentiert.

Markt für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung nach Typ

• Gesichtsemotionserkennung
• Sprachemotionserkennung

Nach Typ ist der Markt in Gesichtsemotionserkennung und Sprachemotionserkennung unterteilt. Die Gesichtsemotionserkennung verzeichnet auf dem Markt für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung ein signifikantes Wachstum. Gesichtsausdrücke sind eine Kombination aus dem kognitiven Zustand, der Absicht, dem Charakter und der Psychologie einer Person und werden häufig verwendet, um in zwischenmenschlichen Beziehungen Signale zu senden. Gesichtszüge sind auch Bewegungen, die bei der Reaktion auf eine bestimmte Sprache sehr nützlich sein können. Gesichtserkennungssoftware ist ein wesentlicher Bestandteil des Emotionserkennungs- und -erkennungssystems, da sie die Erkennung von Emotionen oder Reaktionen aus Gesichtsausdrücken ermöglicht und gleichzeitig Echtzeitergebnisse liefert. Emotionserkennung und -erkennung werden von mehreren namhaften Unternehmen verwendet. Diese Technologie hilft bei der Erkennung des Kundenverhaltens und trägt so wesentlich zu Studien zum Verbraucherverhalten bei. Disney hat beispielsweise mit Technologie experimentiert, um zu sehen, wie Menschen auf seine Filme reagieren, und ein KI-gestütztes Programm entwickelt, das komplizierte Gesichtsgesten unterscheiden und sogar zukünftige Emotionen vorhersagen kann.

Markt für Emotionserkennung durch künstliche Intelligenz, nach Endbenutzer

• Bildung
• Medizinische Versorgung
• Wisdom Center

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt in Bildung, medizinische Versorgung und Wisdom Centers unterteilt. Das Segment Wisdom Center zeigt ein signifikantes Wachstum auf dem Markt für Emotionserkennung durch künstliche Intelligenz. Emotionserkennungstechnologie wird häufig von kommerziellen Endnutzern wie Spielhallen, Einkaufszentren, Cafés, Kinos, Spielarenen, Auditorien, Einzelhandelsgeschäften, Flughäfen und Seehäfen verwendet. Dieses System verwendet Videobewertung und Bildanalyse, um die Zufriedenheit der Verbraucher zu bestimmen, indem es Stimmungen in demografischen Kategorien erkennt. Die Integration von KI-Technologie in den Unternehmenssektor hat höchste Priorität. KI-Experten arbeiten mit Geschäftsteams zusammen, um das Einkaufserlebnis zu verbessern, indem sie Emotionserkennung verwenden, um die Stimmung der Kunden besser zu verstehen und darauf zu reagieren.

Markt für Emotionserkennung durch künstliche Intelligenz, nach Branchen

• Unterhaltung
• Regierung
• Gesundheitswesen
• Einzelhandel
• Transport

Basierend auf den Branchen ist der Markt in Unterhaltung, Regierung, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Transport unterteilt. Das Unterhaltungssegment zeigt ein Wachstum des Marktes für Emotionserkennung durch künstliche Intelligenz. Etablierte Unterhaltungsgiganten priorisieren das Benutzererlebnis, indem sie Technologien zur Emotionserkennung implementieren und das Engagement durch maßgeschneiderte Inhalte erhöhen. Die Nachfrage wird durch die weit verbreitete Nutzung von Streaming-Diensten und Online-Gaming-Plattformen gesteigert, die emotionale Eingaben verwenden, um Vorschläge und Gameplay zu modifizieren. Die zunehmende Popularität von AR/VR-Erlebnissen eröffnet neue Möglichkeiten, emotionale Reaktionen einzubeziehen und immersive und interaktive Welten zu schaffen.

Markt für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung, nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Basierend auf der Geografie wird der globale Markt für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Nordamerika dominiert den Markt für künstliche Intelligenz zur Emotionserkennung erheblich, da Nordamerika ein Zentrum der Innovation in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Computervision ist, die alle für die Verbesserung der Technologie zur Emotionserkennung von entscheidender Bedeutung sind. Das leistungsstarke Ökosystem der Region aus Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Startups fördert die kontinuierliche Entwicklung und Integration von Spitzentechnologien und beschleunigt die Weiterentwicklung fortschrittlicher Emotionserkennungssysteme.

Schlüsselakteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für künstliche Intelligenz – Emotionserkennung“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt, einschließlich einiger der wichtigsten Akteure wie Microsoft, Softbank, Realeyes, INTRAface, Apple, IBM, Eyeris, BeyondVerbal, Affectiva, KairosAR.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist. Darin bieten unsere Analysten Einblicke in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie deren Produktbenchmarking und SWOT-Analyse. Der Abschnitt „Wettbewerbslandschaft“ enthält auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Neueste Entwicklungen auf dem Markt für künstliche Intelligenz und Emotionserkennung

• Im Juli 2019 wurde die cloudbasierte Gesichtserkennungs- und -identifizierungstechnologie von Sky Biometry aktualisiert. Die neueste Version kann eine Vielzahl von Kopfdrehwinkeln erkennen, einschließlich des vollständigen Profils, und findet weitaus mehr Gesichter in einer Vielzahl von Umgebungen. Auch andere Verarbeitungsmethoden werden geändert, wie z. B. verbesserte Schätzungen der Gesichtsbildqualität, erweiterte Gesichtsmerkmale und Emotionsklassifizierer.
• Im Februar 2022 kündigte NEC eine Zusammenarbeit mit SAP an, um die strategische Zusammenarbeit zu stärken, die Unternehmenstransformation (CX) von NEC zu beschleunigen und gemeinsam Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. Basierend auf den Ergebnissen der Verbesserungen, die es mit SAP-Lösungen erzielt hat, wird es die neuesten SAP-Lösungen implementieren, um die CX zu verbessern. Daher möchte NEC ein datengesteuertes Management erreichen, sich umgehend an Marktentwicklungen anpassen und personalisierte Fähigkeiten maximieren.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung