Рынок окружающего интеллекта — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, по компонентам (оборудование и программное обеспечение и решения), по технологиям (Bluetooth Low Energy, RFID, датчики окружающего освещения, нанотехнологии, биометрия и другие), по конечным пользователям (жилые помещения, розничная торговля, здравоохранение, промышленность, автомобилестроение и други

Обзор рынка

Глобальный рынок Ambient Intelligence был оценен в 84,78 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с CAGR 15,11% до 2028 года.

Появление технологии ИИ открыло новую эру в управлении цепочками поставок, наделив ее разнообразным набором возможностей, которые составляют основу операционного совершенства. Ключевым катализатором, способствующим широкому внедрению ИИ в области цепочек поставок, является неустанное стремление к повышению операционной эффективности. Алгоритмы на основе ИИ и предиктивная аналитика снабжают организации необходимыми инструментами для оптимизации различных аспектов цепочки поставок, включая прогнозирование спроса, управление запасами и оптимизацию маршрутов. Результатом этих вмешательств ИИ является сокращение сроков выполнения заказов, снижение транспортных расходов и повышение уровня удовлетворенности клиентов.

Среди основных областей, где ИИ действительно преуспевает, прогнозирование спроса выделяется на первый план. Тщательно изучая исторические данные о продажах, динамику рынка и внешние переменные, такие как погодные условия и экономические показатели, алгоритмы ИИ способны генерировать высокоточные прогнозы спроса. Это позволяет организациям синхронизировать уровни производства и запасов с фактическим спросом, тем самым минимизируя избыточные запасы и предотвращая дефициты. Управление запасами на основе ИИ становится еще одним важным фактором эффективности. Алгоритмы ИИ внимательно следят за уровнями запасов, эффективностью поставщиков и колебаниями спроса, и все это с целью оптимизации уровней запасов. Полученные преимущества заключаются не только в снижении транспортных расходов, но и в гарантии того, что продукты будут найдены именно тогда и там, где они нужны.

Логистика цепочки поставок является одним из главных бенефициаров технологии ИИ. Оптимизация маршрутов на основе ИИ и отслеживание в реальном времени повышают эффективность транспортных операций. Это приводит к ощутимым преимуществам, таким как снижение расхода топлива, снижение транспортных расходов и пунктуальность поставок клиентам. Более того, ИИ повышает прозрачность и прозрачность цепочки поставок. Благодаря стратегическому развертыванию датчиков IoT и аналитики данных организации получают доступ к информации в реальном времени о состоянии и состоянии товаров в пути. Этот повышенный уровень прозрачности позволяет выявлять и упреждающе решать потенциальные проблемы, тем самым повышая устойчивость цепочки поставок. Автоматизация на основе ИИ представляет собой революционную силу в операциях цепочки поставок. Такие технологии, как роботизированная автоматизация процессов (RPA) и автономные роботы, все чаще берут на себя такие роли, как сбор заказов, упаковка и пополнение запасов. Полученные преимущества двоякиснижение затрат на рабочую силу и одновременная минимизация ошибок, оба из которых способствуют повышению общей эффективности процесса. Пересечение ИИ и технологии блокчейна дополнительно способствует повышению безопасности и прозрачности цепочек поставок. Это объединение дает организациям сквозную видимость и отслеживаемость продуктов, тем самым снижая риск мошенничества и поддельных товаров.

Подводя итог, можно сказать, что глобальный рынок Ambient Intelligence в настоящее время переживает замечательную фазу роста, катализируемую преобразующим влиянием технологий ИИ. Эти инновации фундаментально меняют ландшафт управления цепочками поставок, оптимизируя процессы, сокращая затраты и обеспечивая своевременную и эффективную доставку товаров. Поскольку технология ИИ продолжает свою неумолимую эволюцию, ее неоспоримая роль в формировании будущего управления цепочками поставок высечена на камне, выводя инновации, эффективность и удовлетворенность клиентов на ранее недостижимые высоты.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на интеллектуальные и подключенные среды

Одним из основных движущих факторов на мировом рынке Ambient Intelligence является растущий спрос на интеллектуальные и подключенные среды в различных секторах. Окружающий интеллект использует передовые технологии, включая Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI) и аналитику данных, для создания интеллектуальных и адаптивных пространств. Эти интеллектуальные среды можно найти в домах, офисах, медицинских учреждениях, розничных магазинах и городах, среди прочего.

В жилых помещениях потребители все чаще используют устройства и системы для умного дома, которые обеспечивают удобство, безопасность и энергоэффективность. Эти устройства, такие как интеллектуальные термостаты, системы освещения и голосовые помощники, являются неотъемлемыми компонентами окружающего интеллекта, позволяя жителям беспрепятственно взаимодействовать с окружающей средой.

Аналогичным образом, в коммерческом и промышленном секторах растет спрос на интеллектуальные здания и рабочие места. Компании внедряют датчики IoT, системы отслеживания присутствия и автоматизацию на основе ИИ для повышения операционной эффективности, оптимизации использования ресурсов и создания более устойчивой среды. Решения окружающего интеллекта играют решающую роль в достижении этих целей.

Кроме того, города принимают концепцию умных городов, где окружающий интеллект играет центральную роль в улучшении городской жизни. Интеллектуальные транспортные системы, интеллектуальное управление дорожным движением и мониторинг окружающей среды — вот лишь несколько примеров того, как интеллектуальная среда превращает города в более устойчивые, эффективные и пригодные для жизни пространства.

Быстрый прогресс в технологиях Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (AI)

Быстрый прогресс в технологиях Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (AI) стимулирует рост глобального рынка интеллектуальных систем окружающей среды. IoT является основой интеллектуальных систем окружающей среды, обеспечивая возможности подключения и сбора данных, необходимые для создания интеллектуальных сред.

Устройства IoT, такие как датчики, приводы и носимые устройства, становятся все более доступными и недорогими, что приводит к их широкому внедрению. Эти устройства собирают огромные объемы данных из физического мира, включая информацию о температуре, влажности, занятости и поведении пользователей. Затем эти данные обрабатываются и анализируются с помощью алгоритмов ИИ для принятия решений и корректировок в реальном времени в интеллектуальных средах.

Искусственный интеллект с его возможностями машинного обучения и глубокого обучения позволяет системам интеллектуальных систем окружающей среды понимать и прогнозировать предпочтения пользователей, оптимизировать потребление энергии и предоставлять персонализированный опыт. Виртуальные помощники и чат-боты на основе искусственного интеллекта улучшают взаимодействие человека и машины в этих средах, делая их более интуитивными и удобными для пользователя.

Поскольку технологии IoT и искусственного интеллекта продолжают развиваться, становясь все более сложными и эффективными, потенциальные приложения для окружающего интеллекта расширяются в разных отраслях. Этот технологический прогресс стимулирует разработку инновационных решений окружающего интеллекта, которые удовлетворяют разнообразные потребности и сценарии.

Улучшенный пользовательский опыт и удобство

Улучшение пользовательского опыта и удобства является убедительным стимулом для принятия решений окружающего интеллекта. Эти технологии предназначены для того, чтобы сделать повседневное взаимодействие с окружающей средой более плавным, эффективным и персонализированным.

В доме системы окружающего интеллекта могут регулировать настройки освещения и температуры на основе предпочтений пользователя и повседневных распорядков. Они также могут автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как выключение света, когда в комнате никого нет, или заказ бытовых товаров, когда они заканчиваются. Эти удобства не только улучшают качество жизни, но и экономят время и энергию.

В розничной торговле окружающий интеллект играет решающую роль в создании захватывающего и персонализированного опыта покупок. Розничные торговцы используют датчики IoT и аналитику на основе искусственного интеллекта для отслеживания перемещений и предпочтений клиентов в розничных торговцах. Эти данные позволяют им предлагать индивидуальные рекомендации по продуктам, оптимизировать планировку магазинов и улучшать управление запасами. Результатом становится более приятный и эффективный опыт покупок для потребителей.

В здравоохранении окружающий интеллект улучшает уход за пациентами, отслеживая жизненно важные показатели, предоставляя напоминания о приеме лекарств и оповещая поставщиков медицинских услуг о потенциальных проблемах в режиме реального времени. Эти системы улучшают результаты лечения пациентов и снижают нагрузку на медицинские учреждения, что приводит к более удобной и экономически эффективной экосистеме здравоохранения.

В целом, акцент на улучшении пользовательского опыта и удобства является мощной движущей силой внедрения окружающего интеллекта в различных областях. Поскольку эти технологии продолжают развиваться и совершенствоваться, они готовы преобразовать способ взаимодействия людей со своей средой, делая повседневную жизнь более комфортной и эффективной.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Одна из главных проблем, с которой сталкивается глобальный рынок Ambient Intelligence, касается проблем конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку системы Ambient Intelligence собирают, обрабатывают и анализируют огромные объемы данных из различных источников, включая устройства и датчики IoT, растет опасение относительно потенциального неправомерного использования или неправильного обращения с конфиденциальной информацией.

Пользователи все больше опасаются возможностей наблюдения систем Ambient Intelligence, особенно в контексте умных домов и умных городов. Опасения включают несанкционированный доступ к персональным данным, потенциальную утечку данных и риск наблюдения без согласия. Пользователи опасаются, что их частная жизнь и действия могут отслеживаться и анализироваться как коммерческими организациями, так и злоумышленниками.

Решение этих проблем конфиденциальности и безопасности требует надежных мер защиты данных, строгого контроля доступа и протоколов шифрования. Компании, работающие в сфере внешней разведки, должны уделять первостепенное внимание конфиденциальности данных, внедряя прозрачные методы сбора данных, получая согласие пользователей и соблюдая соответствующие правила защиты данных, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе. Укрепление доверия между пользователями и обеспечение безопасности их данных будут иметь решающее значение для дальнейшего роста рынка внешней разведки.

Взаимодействие и стандартизация

Взаимодействие и стандартизация представляют собой серьезные проблемы на мировом рынке внешней разведки. Системы внешней разведки часто состоят из множества разнородных устройств, датчиков и платформ от разных производителей. Эти компоненты должны работать вместе без сбоев, чтобы обеспечить сплоченный и удобный для пользователя опыт.

Однако достижение взаимодействия может быть сложным из-за различий в протоколах связи, форматах данных и спецификациях оборудования. Без стандартизированных интерфейсов и протоколов интеграция различных устройств и систем может быть трудоемкой и дорогостоящей. Такое отсутствие взаимодействия препятствует масштабируемости и внедрению решений окружающего интеллекта.

Для решения этих проблем ведутся работы по стандартизации, но прогресс постепенный. Отраслевые консорциумы и организации работают над определением общих протоколов и фреймворков для обеспечения взаимодействия между устройствами IoT. Эти стандарты направлены на упрощение обнаружения устройств, обмена данными и совместимости между поставщиками, в конечном итоге упрощая развертывание и управление экосистемами окружающего интеллекта.

Чтобы рынок окружающего интеллекта полностью раскрыл свой потенциал, заинтересованные стороны должны продолжать сотрудничать и придерживаться новых стандартов, гарантируя, что системы окружающего интеллекта могут беспрепятственно интегрироваться с широким спектром устройств и платформ.

Этические и связанные с предвзятостью вопросы

Этические и связанные с предвзятостью проблемы на мировом рынке окружающего интеллекта приобретают все большую значимость по мере того, как эти системы становятся все более интегрированными в повседневную жизнь. Окружающий интеллект в значительной степени опирается на алгоритмы ИИ для принятия решений и прогнозов на основе данных, собранных из различных источников. Однако эти алгоритмы могут быть восприимчивы к предвзятости, присутствующей в обучающих данных, что приводит к несправедливым или дискриминационным результатам.

Предвзятость в системах окружающего интеллекта может проявляться по-разному, например, в технологиях распознавания лиц, которые демонстрируют расовую или гендерную предвзятость, или в алгоритмах рекомендаций, которые усиливают существующие стереотипы. Такие предвзятости не только приводят к этическим проблемам, но и могут привести к реальному вреду, включая несправедливое обращение и дискриминацию.

Чтобы решить эти проблемы, разработчики и организации должны уделять первостепенное внимание этическим соображениям и внедрять механизмы для обнаружения и смягчения предвзятости в алгоритмах ИИ. Это включает в себя проведение тщательного аудита обучающих данных, диверсификацию источников данных и постоянный мониторинг предвзятости в выходных данных системы. Более того, существует необходимость в большей прозрачности и подотчетности при разработке и развертывании систем окружающего интеллекта.

Регуляторы и политики также начинают решать эти проблемы, вводя руководящие принципы и правила, которые требуют прозрачности, справедливости и подотчетности в системах ИИ. Поскольку эти этические и связанные с предвзятостью проблемы сохраняются, они подчеркивают важность ответственной разработки ИИ на рынке окружающего интеллекта.

Ключевые тенденции рынка

Конвергенция окружающего интеллекта с периферийными вычислениями

Одной из заметных тенденций на мировом рынке окружающего интеллекта является конвергенция окружающего интеллекта с периферийными вычислениями. Периферийные вычисления относятся к децентрализованной обработке данных ближе к их источнику, который часто находится на устройствах и датчиках в экосистемах окружающего интеллекта или рядом с ними. Эта тенденция обусловлена необходимостью обработки данных в реальном времени и с малой задержкой, особенно в таких приложениях, как умные города, промышленный Интернет вещей и автономные транспортные средства.

Интеграция окружающего интеллекта с периферийными вычислениями позволяет быстрее принимать решения и снижать зависимость от централизованной облачной инфраструктуры. Это особенно выгодно в сценариях, где критически важны немедленные ответы, например, для аварийно-спасательных служб в умных городах или автономных транспортных средств, принимающих решения за доли секунды. Обрабатывая данные локально, системы окружающего интеллекта могут предоставлять быстрые идеи и ответы, повышая эффективность и надежность.

Более того, конвергенция окружающего интеллекта и периферийных вычислений способствует оптимизации пропускной способности. Вместо того чтобы передавать все данные в центральное облако для анализа, периферийные устройства могут фильтровать и предварительно обрабатывать данные локально, отправляя в облако только релевантную информацию. Это минимизирует перегрузку сети и снижает затраты на передачу данных, делая решения окружающего интеллекта более масштабируемыми и экономически эффективными. Поскольку эта тенденция продолжает развиваться, мы можем ожидать расширения сотрудничества между технологиями окружающего интеллекта и периферийными вычислениями, что приведет к созданию более интеллектуальных, отзывчивых и эффективных систем в различных отраслях.

Проектирование, ориентированное на человека, и пользовательский опыт

Еще одной примечательной тенденцией на мировом рынке окружающего интеллекта является растущий акцент на проектировании, ориентированном на человека, и пользовательском опыте. Системы окружающего интеллекта становятся все более интегрированными в нашу повседневную жизнь, от умных домов и офисов до сферы здравоохранения и розничной торговли. В результате принятие и удовлетворенность пользователей становятся критическими факторами успеха решений окружающего интеллекта. В ответ на эту тенденцию производители и разработчики сосредотачиваются на создании систем окружающего интеллекта, которые являются интуитивно понятными, адаптивными и ненавязчивыми. Эти системы разработаны для понимания и предвосхищения потребностей пользователей, обеспечивая бесперебойный и персонализированный опыт. Например, в умном доме интеллектуальная среда может регулировать освещение, температуру и предпочтения в развлечениях на основе привычек и предпочтений пользователя.

Ориентированный на человека дизайн также включает в себя доступность и инклюзивность, гарантируя, что решения в области интеллектуального окружения будут обслуживать широкий круг пользователей, включая людей с ограниченными возможностями или особыми потребностями. Эта тенденция соответствует более широкой цели — сделать технологии более инклюзивными и удобными для пользователя.

Кроме того, этические соображения, связанные с конфиденциальностью пользователей и защитой данных, являются неотъемлемой частью дизайна, ориентированного на человека. Решения в области интеллектуального окружения должны прозрачно сообщать о политиках использования данных, предоставлять пользователю элементы управления и отдавать приоритет безопасности и конфиденциальности пользовательской информации. Компании, которые преуспевают в предоставлении положительного пользовательского опыта, уважая при этом конфиденциальность пользователей, вероятно, получат конкурентное преимущество на рынке интеллектуального окружения.

Интеграция интеллектуального окружения в здравоохранение

Интеграция интеллектуального окружения в здравоохранение — это растущая тенденция, которая имеет значительные последствия для ухода за пациентами, удаленного мониторинга и управления здравоохранением. Системы окружающего интеллекта используются для создания интеллектуальных медицинских сред, которые улучшают самочувствие пациентов и повышают эффективность оказания медицинской помощи.

Одной из граней этой тенденции является использование окружающего интеллекта для удаленного мониторинга пациентов. Датчики и устройства IoT собирают данные о состоянии здоровья в режиме реального времени, позволяя поставщикам медицинских услуг контролировать жизненно важные показатели пациентов, соблюдение ими режима приема лекарств и общее состояние здоровья на расстоянии. Это особенно ценно для лечения хронических заболеваний, сокращения повторных госпитализаций и обеспечения своевременного вмешательства. Окружающий интеллект также трансформирует медицинские учреждения, оптимизируя распределение ресурсов и улучшая качество обслуживания пациентов. Умные больницы и клиники могут регулировать освещение, температуру и параметры палат в зависимости от предпочтений пациентов, создавая более комфортную и ориентированную на выздоровление среду. Кроме того, окружающий интеллект может помочь медицинскому персоналу, автоматизируя рутинные задачи, такие как управление запасами и документирование пациентов, что позволяет им сосредоточиться на уходе за пациентами. Более того, окружающий интеллект способствует разработке прогностических моделей здравоохранения. Алгоритмы ИИ анализируют данные пациентов, чтобы прогнозировать вспышки заболеваний, выявлять потенциальные риски для здоровья и рекомендовать персонализированные планы лечения. Эта тенденция может произвести революцию в здравоохранении, перейдя от реактивного к проактивному и превентивному подходу.

Поскольку отрасль здравоохранения продолжает использовать интеллектуальные технологии окружающей среды, мы можем ожидать инноваций, которые улучшат результаты лечения пациентов, сократят расходы на здравоохранение и повысят общее качество медицинских услуг.

Сегментарные аналитические данные

Типы данных

Сегмент программного обеспечения и решений является доминирующим сегментом на мировом рынке интеллектуальных технологий окружающей среды (AmI).

Программное обеспечение и решения для AmI включают в себя широкий спектр продуктов и услуг, таких как

Программные платформы AmIэти платформы предоставляют основные функциональные возможности для разработки и развертывания приложений AmI.

Промежуточное программное обеспечение AmIэто программное обеспечение соединяет устройства и приложения AmI друг с другом.

Аналитика AmIэто программное обеспечение используется для анализа данных, собранных с устройств и приложений AmI, для генерации аналитических данных и рекомендаций.

Безопасность AmIэто программное обеспечение защищает устройства и приложения AmI от кибератак.

Рост сегмента программного обеспечения и решений на рынке AmI обусловлен рядом факторов, включая

Растущая сложность приложений AmI.

Необходимость масштабируемости и гибкости приложений AmI.

Растущий спрос на решения AmI со стороны предприятий и потребителей.

Ожидается, что сегмент оборудования также будет расти в ближайшие годы, но более медленными темпами, чем сегмент программного обеспечения и решений. Это связано с тем, что стоимость оборудования AmI снижается, а предприятия и потребители больше инвестируют в программное обеспечение и решения AmI.

В целом ожидается, что глобальный рынок AmI будет быстро расти в ближайшие годы, что обусловлено растущим спросом на решения AmI со стороны предприятий и потребителей. Ожидается, что сегмент программного обеспечения и решений продолжит оставаться доминирующим сегментом на этом рынке.

Вот несколько примеров того, как компании используют программное обеспечение и решения для AmI

Компании, занимающиеся интеллектуальными зданиями, используют программное обеспечение и решения AmI для разработки интеллектуальных зданий, которые могут обучаться и адаптироваться к потребностям жильцов. Например, программное обеспечение AmI можно использовать для управления освещением, температурой и вентиляцией здания для создания комфортной и энергоэффективной среды. Компании, занимающиеся интеллектуальными городами, используют программное обеспечение и решения AmI для разработки интеллектуальных городов, которые могут контролировать и управлять дорожным движением, транспортом и другой инфраструктурой. Например, программное обеспечение AmI можно использовать для отслеживания движения транспорта и регулировки светофоров в режиме реального времени для уменьшения заторов. Компании здравоохранения используют программное обеспечение и решения AmI для разработки интеллектуальных систем здравоохранения, которые могут контролировать и управлять здоровьем пациентов. Например, программное обеспечение AmI можно использовать для отслеживания жизненно важных показателей пациентов и оповещения медицинских работников о каких-либо проблемах.

Это всего лишь несколько примеров того, как программное обеспечение и решения для AmI используются сегодня. Поскольку технология AmI продолжает развиваться, мы можем ожидать увидеть еще больше инновационных и преобразующих приложений AmI в будущем.

Региональные исследования

Северная Америка является доминирующим регионом на мировом рынке окружающего интеллекта (AmI).

Рост рынка AmI в Северной Америке обусловлен рядом факторов, включая

Высокое внедрение новых технологий предприятиями и потребителями в Северной Америке.

Присутствие большого количества компаний AmI в Северной Америке.

Благоприятная нормативно-правовая среда для AmI в Северной Америке.

Высокий располагаемый доход потребителей в Северной Америке, который стимулирует спрос на продукты и услуги AmI.

Некоторые из ключевых стран Северной Америки, которые способствуют росту рынка AmI, включают Соединенные Штаты и Канаду.

Соединенные Штаты являются крупнейшим рынком для AmI в Северной Америке. В Соединенных Штатах находится ряд ведущих компаний AmI, таких как Microsoft, Google и Amazon.

Канада является еще одним крупным рынком для AmI в Северной Америке. Правительство Канады активно продвигает принятие AmI предприятиями и потребителями.

Другие ключевые регионы на мировом рынке AmI включают Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африку.

Европа является крупным рынком для AmI. Европейские предприятия и потребители все чаще внедряют решения AmI для повышения своей эффективности и производительности.

Азиатско-Тихоокеанский регион является быстрорастущим рынком для AmI. В Азиатско-Тихоокеанском регионе находится ряд стран с развивающейся экономикой, таких как Китай и Индия, которые вкладывают значительные средства в технологии AmI.

Ближний Восток и Африка являются меньшим, но растущим рынком для AmI. Правительства стран Ближнего Востока и Африки активно продвигают принятие AmI для улучшения своей инфраструктуры и услуг.

В целом, ожидается, что в ближайшие годы мировой рынок AmI будет быстро расти, что обусловлено растущим спросом на решения AmI со стороны предприятий и потребителей. Ожидается, что Северная Америка продолжит оставаться доминирующим регионом на этом рынке из-за высокого уровня внедрения новых технологий, присутствия большого количества компаний AmI и благоприятной нормативной среды.

Последние разработки

• Samsung запустила новую платформу под названием SmartThings Edge. Эта платформа позволяет компаниям разрабатывать и развертывать приложения AmI на устройствах SmartThings от Samsung. Например, Samsung SmartThingsEdge можно использовать для разработки приложений, которые управляют интеллектуальными светильниками, термостатами и другими устройствами в здании.
• IBM запустила новую услугу под названием Watson IoTPlatform. Эта услуга позволяет компаниям подключать свои устройства IoT к облаку и разрабатывать приложения AmI. Например, IBM Watson IoT Platform можно использовать для разработки приложений, которые контролируют производительность промышленного оборудования или отслеживают перемещение транспортных средств.
• Amazon приобрела компанию Eero, которая разрабатывает системы Mesh Wi-Fi. Это приобретение рассматривается как способ для Amazon расширить свой портфель продуктов AmI. Системы Amazon Eero Mesh Wi-Fi могут использоваться для создания быстрой и надежной беспроводной сети для приложений AmI.

Ключевые игроки рынка

• Amazon Web Services, Inc.
• GoogleLLC
• IBMCorporation
• MicrosoftCorporation
• IntelCorporation
• SiemensAG
• CiscoSystems, Inc.
• HoneywellInternational Inc.
• SchneiderElectric SE
• Philips Lighting BV