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<div role="tabpanel" class="tab-pane fade-in active" id="overview"> <div> <h4>多模式人工智能市场规模 - 按组件（解决方案、服务）、按技术（机器学习、自然语言处理、计算机视觉、情境感知、物联网）、按数据模式、按类型、按行业垂直和预测，2024 - 2032 年</h4> </div> <div><h2>多模式人工智能市场规模</h2> <blockquote> 2023 年多模式人工智能市场规模价值 12 亿美元，预计 2024 年至 2032 年期间的复合年增长率将超过 30%。 </blockquote> 人机交互的发展是多模式人工智能出现的主要因素，因为这些系统为用户提供了与技术交互的更自然、更直观的方法。多模态人工智能集成了多种模态的输入，包括语音、文本、手势和视觉信号，以增强其对人类命令的理解和响应能力。这种改进为各种应用程序带来了更加身临其境和无缝的体验。 了解关键市场趋势   下载免费样品 例如，能够读取客户服务中的面部表情和口语的虚拟助手可能会提供更精确和定制的解决方案。当日常消费电子产品（如智能手机和智能家居系统）能够理解和整合多种类型的输入时，它们会变得更加易于使用和用户友好。这些升级扩大了适用性，同时也改善了用户体验。 多模态人工智能通过跨行业定制应用程序提供巨大优势的潜力是推动多模态人工智能市场增长的另一个因素。例如，多模式 AI 系统结合了来自成像、实时监控设备和医疗记录的患者数据，为医疗保健行业提供全面的诊断见解和个性化的治疗方案。 <table> <caption>多模式 AI 市场报告属性</caption> <tbody> <tr> </tr> </tbody> <thead> </thead> <tbody> <tr> <th scope="">报告属性</th> <th scope="">详细信息</th> </tr> </tbody> <tbody> <tr> <th scope="">基准年</th> <td>2023</td> </tr> <tr> <th scope="">2023 年多模式 AI 市场规模</th> <td>1.20 亿</td> </tr> <tr> <th scope="">预测期</th> <td>2024 - 2032</td> </tr> <tr> <th scope="">预测期 2024 - 2032 CAGR</th> <td>30%</td> </tr> <tr> <th scope="">2032 年价值预测</th> <td>130 亿美元</td> </tr> <tr> <th scope="">历史数据</th> <td>2021 - 2023</td> </tr> <tr> <th scope="">页数</th> <td>410</td> </tr> <tr> <th scope="">表格、图表和数字</th> <td>320</td> </tr> <tr> <th scope="">涵盖的细分市场</th> <td>按组件、按数据模态、按技术、按类型、按垂直行业</td> </tr> <tr> <th scope="">增长动力</th> <td> <ul> <li>增强的人机交互</li> <li>行业特定的应用</li> <li>5G 和边缘计算</li> <li>企业投资和合作伙伴关系</li> <li>自然语言处理 (NLP) 的进步</li> </ul> </td> </tr> <tr> <th scope="">陷阱和挑战</th> <td> <ul> <li>数据隐私和安全问题</li> <li>偏见和公平问题</li> </ul> </td> </tr> </tbody> <tbody> </tbody> </table> 这个市场有哪些增长机会？  下载免费样品 汽车领域的多模态人工智能 (AI) 通过融合来自摄像头、传感器和导航系统的信息来实现高级驾驶辅助和自动驾驶，从而提高了便利性和安全性。零售组织结合使用语音命令、视觉搜索和个性化建议，使用多模态 AI 来提供更加个性化和引人入胜的购物体验。通过分析来自无人机、地面传感器和卫星图像的数据，农业中的多模态 AI 可以改善生产预测和资源的有效利用。 例如，2023 年 5 月，Google LLC 推出了 PaLM2，这是一种用于多种用途的复杂语言模型。 PaLM2 是一种灵活的 AI 模型，可用于创建 ChatGPT 等聊天机器人、多语言编码、语言翻译和基于反应的照片分析。PaLM2 使用户能够搜索保加利亚的餐馆。该系统在网上搜索保加利亚语信息，将回复翻译成英文，添加相应的照片，并将搜索结果呈现给用户。 大量私人和敏感数据，包括文本输入、语音记录和图像数据，是多模态 AI 系统正常运行所必需的。收集、处理和存储这些数据存在严重的隐私隐患。对于个人和公司而言，未经授权的访问、数据泄露或滥用个人数据都可能产生可怕的后果，包括失去信任和法律义务。 多模态 AI 系统正常运行所必需的大量私人和敏感数据，包括文本输入、语音记录和图像数据。收集、处理和存储这些数据存在严重的隐私隐患。对于个人和公司而言，未经授权的访问、数据泄露或滥用个人数据都可能产生可怕的后果，包括失去信任和法律义务。 <h2>多模态 AI 市场趋势</h2> 在多模态 AI 领域，集成增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 技术是最重要的趋势之一。在游戏、教育、培训和远程协作等各种情况下，这种组合可产生沉浸式体验，从而提高用户参与度。游戏中的多模态 AI 可以解读语音命令、面部表情和用户动作，从而产生响应更快、更吸引人的游戏环境。 通过融合视觉、听觉和动觉学习模式，教育领域基于多模态 AI 的 AR 和 VR 可提供引人入胜且定制化的学习体验。这些技术为专业培训中的技能提升提供了逼真的模拟，尤其是在应急响应、航空和医疗保健领域。结合 AR、VR 和多模态 AI 可提高用户参与度，并为需要高度沉浸感和交互性的应用创造新的可能性。 边缘计算的采用和 5G 网络的推出是推动多模态 AI 市场发展的另一个关键趋势。对于实时多模态 AI 应用，边缘计算通过在更靠近源头的地方处理数据来最大限度地减少延迟和带宽消耗。这对于依赖快速数据处理才能正常工作的智能系统和物联网设备尤其有用。 5G 的部署提高了网络能力，提供了处理大量多模态数据所需的速度和可靠性。 对于无人驾驶汽车等行业来说，快速处理来自多个传感器的数据对于性能和安全性至关重要，这种组合具有革命性。同样，边缘计算和 5G 通过实时集成来自多个来源的数据来提供有效的能源分配、交通控制和公共安全服务。边缘计算、5G 和多模态 AI 之间的协同作用加速了各个行业响应式智能系统的发展。 <h2>多模态 AI 市场分析</h2> 详细了解塑造该市场的关键细分市场  下载免费样本 根据数据模态，市场分为图像数据、文本数据、语音和语音数据、视频数据和音频数据。语音和语音数据部分预计在预测期内的复合年增长率将超过 30%。 <ul> <li>在多模态 AI 行业中，语音数据部分专注于检查和应用声音特征，以获取超出口语范围的重要信息。这包括用于说话人识别、情绪检测和身份验证的语音生物识别技术。语音生物识别是一种简单而安全的方法，可通过使用语音的独特特征在银行、安全和客户服务应用中对人员进行身份验证。为了确定说话者的情绪状态，情绪检测会检查语调、音高和语音模式。然后，这些信息将用于心理健康评估、消费者情绪分析和定制用户体验。</li> <li>多模式人工智能市场受到语音数据细分市场的显著影响，该细分市场专注于促进口语处理、识别和解释的技术。本节将介绍语音识别、语音到文本转录和自然语言理解 (NLU) 等应用，因为它们对于开发更具吸引力且更易于访问的用户界面至关重要。例如，人工智能呼叫中心使用语音数据来理解并立即回复客户服务中的消费者询问，从而提高生产力和满意度。语音识别软件可帮助医疗专业人员进行患者笔记转录和临床文档效率。深度学习和声学建模的发展极大地提高了语音识别系统的精度和可靠性，从而导致其在各个行业的使用增加。</li> </ul> 了解有关塑造这个市场的关键细分市场的更多信息  下载免费样品 根据组件，多模式人工智能市场分为解决方案和服务。解决方案部分在全球市场占据主导地位，2032 年收入超过 80 亿美元。 <ul> <li>为了提供全面的见解和改进的功能，多模式 AI 解决方案包括广泛的应用程序，用于集成和处理各种数据源，例如文本、照片、视频和感官输入。这些解决方案包括高级分析平台，可整合来自多个来源的数据，为医疗保健、金融和营销等行业提供可操作的见解。它们还包括具有高级功能的聊天机器人和虚拟助手，可以理解各种输入格式并对其做出反应。</li> <li>这些解决方案包括实时数据处理、自动决策和预测分析等功能，旨在专门满足各个行业的需求。为了充分利用多模态 AI，企业不断创建新的工具和平台，以满足对响应更快、更智能的系统日益增长的需求。</li> <li>数据环境日益复杂，对能够无缝集成和理解各种数据流的解决方案的需求正在推动市场扩张。</li> </ul> 寻找特定区域的数据？  下载免费样品 2023 年，北美在全球多模态 AI 市场占据主导地位，占比超过 35%。北美拥有先进的技术基础设施，有助于使用复杂的 AI 系统。广泛的 5G 网络、快速的互联网和丰富的云计算资源使部署和扩展多模态 AI 系统所需的基础设施成为可能。多模态 AI 应用需要实时处理和集成来自多个来源的数据，而这一基础设施使之成为可能。 北美地区的特点是政府和商业部门在 AI 研发方面投入大量资金。在地区设有总部的知名 IT 巨头包括谷歌、微软、亚马逊和 IBM。他们还在尖端 AI 技术（包括多模态 AI）的开发方面投入了大量资金。市场正在见证新业务的涌入，这增加了竞争和动态环境。政府基金和计划也支持 AI 创新，鼓励学术和商业研究合作。 由于其强大的技术生态系统、大量投资和充满活力的创新文化，美国在多模态 AI 市场处于领先地位。尖端 AI 技术（尤其是多模态 AI）的研发是谷歌、微软、亚马逊和 IBM 等主要科技公司的关键投资。该地区的优势还归功于斯坦福大学和麻省理工学院等著名大学的存在，它们是 AI 发展的重要中心。通过整合可穿戴技术、医学成像和电子健康记录的数据，多模态人工智能正在通过提供完整的诊断和治疗解决方案，彻底改变医疗保健行业的患者护理。 日本对技术和创新的高度重视正帮助其成为多模态人工智能市场的主要参与者。该国以其在机器人技术方面的进步而闻名，这些技术与多模态人工智能相结合，构建了能够理解和响应复杂人类输入的复杂系统。通过使用语音、手势和面部识别技术，索尼和松下等日本公司正在研究消费电子产品中的多模式人工智能应用，以改善用户交互。 日本正在医疗保健领域将多模式人工智能用于老年人护理，将来自摄像头、传感器和健康监测设备的数据合并在一起，以提高老龄人口的生活质量。日本政府同样支持人工智能的发展，这一点可以从旨在促进创造力和通过技术解决社会问题的计划中看出。 例如，日本电信电话公司最近发布的生成人工智能平台 April 2024 还可以解释包含图表和图解的文件。Tsuzumi 以日本传统手鼓命名，于 5 月份推出，这家电信运营商的目标是在快速发展的行业中超越外部竞争对手。 NTT 称，Tsuzumi 不仅是一个多模态 AI 模型，而且比美国 OpenAI 创建的流行 AI 聊天机器人 ChatGPT 更擅长理解日语。 韩国的数字基础设施和强大的创新重点使其成为多模态 AI 市场的活跃中心。特别是在消费电子和智能家居系统领域，三星和 LG 等尖端科技巨头处于开发多模态 AI 解决方案的前沿。为了开发更合乎逻辑和用户友好的技术，这些企业正在结合语音、视觉和手势识别。 为了让韩国成为全球 AI 技术的领导者，政府正在通过多项资金和计划举措积极支持 AI 研发。韩国正在通过实施多模态人工智能来改善个性化医疗保健和远程医疗服务，多模态人工智能整合了可穿戴设备、影像和医疗记录的数据，为患者提供完整的护理。 由于大量投资、大量数据以及政府坚定推动人工智能领导地位，中国的多模态人工智能市场正在迅速扩张。百度、阿里巴巴和腾讯等中国科技巨头正在对多模态人工智能研究和应用进行大规模投资，从自动驾驶到智慧城市解决方案。为了提高患者治疗效果和诊断准确性，医疗保健组织也在使用多模态人工智能。 人工智能正被用于检查影像数据、医疗记录和患者监测设备。通过在基础设施、研究和人才培养方面的大量投资，中国政府希望到 2030 年使中国成为人工智能领域的全球领导者。由于数据资源丰富，中国在复杂人工智能模型的训练方面也享有竞争优势。 <h2>多模态人工智能市场份额</h2> Google Inc.和微软公司在多模态人工智能行业占有超过 10% 的份额。谷歌公司在多模态人工智能行业占有很大份额，因为它在人工智能研发方面投入了大量资金，拥有广泛的数据生态系统和尖端产品线。DeepMind 部门和谷歌人工智能在计算机视觉、自然语言处理和机器学习方面取得了重大进展，处于谷歌人工智能能力的前沿。该公司拥有强大的数据基础设施，其中包括来自其搜索引擎、YouTube 和其他服务的大量用户数据。谷歌的标志性产品，如 Assistant 和 Lens，是该公司无缝结合文本、语音和视觉数据以创造用户体验的能力的典型例子。微软公司凭借其广泛的人工智能产品、云服务和对研究的高度重视，在多模态人工智能市场占据主导地位。 Azure 认知服务是微软 Azure 人工智能平台提供的众多人工智能工具和服务之一，它允许开发人员创建具有文本、语音和图像处理功能的应用程序。 由于微软通过微软研究院以及与著名学术机构的合作致力于人工智能研究，自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域取得了重大进展。多模式 AI 用于 Cortana、Microsoft Translator 和 Office 365 的 AI 功能等产品，以提高用户参与度和工作效率。 <h2>多模式 AI 市场公司</h2> 多模式 AI 行业的主要参与者有 <ul> <li>Google Inc.                  </li> <li>Microsoft公司                        </li> <li>IBM（国际商业机器公司）            </li> <li>亚马逊网络服务， Inc.                 </li> <li>Modality.AI Inc.                      </li> <li>Jina AI GmbH            </li> <li>OpenAI Inc.                                         </li> </ul> <h2>多模态AI行业新闻</h2> <ul> <li>2023年4月，微软公司推出了多模态AI平台JARVIS。JARVIS旨在与多种AI模型协同工作并建立连接，包括ChatGPT和t5-base。AI平台Huggingface允许用户进行JARVIS演示。 JARVIS 通过添加用于图像、视频、音频等的多个开源 LLM，扩展了 OpenAI 的 GPT-4 多模式功能，如通过文本和图像处理所展示的那样。</li> <li>2023 年 8 月，Meta Platform Inc. 的现代 AI 翻译模型 SeamlessM4T 擅长在多种语言和模式之间进行翻译。通过研究许可，该公司已将此解决方案提供给研究人员和开发人员，使他们能够利用该平台并实现流畅的跨语言文本和语音通信。除了支持 100 种输入和 30 种输出语言的语音到语音翻译外，SeamlessM4T 还为 100 多种输入和输出语言提供语音到文本翻译功能。</li> </ul> <h3>多模式 AI 市场研究报告包括对行业的深入报道，包括估计和2021 年至 2032 年以下细分市场的收入预测（百万美元）</h3> 单击此处购买本报告的部分内容 按组件划分的市场 <ul> <li>解决方案</li> <li>服务</li> </ul> 按数据模态划分的市场 <ul> <li>图像数据</li> <li>文本数据</li> <li>语音和语音数据</li> <li>视频数据</li> <li>音频数据</li> </ul> 按技术划分的市场 <ul> <li>机器学习</li> <li>自然语言处理</li> <li>计算机视觉</li> <li>情境感知</li> <li>物联网</li> </ul> 市场，按类型 <ul> <li>生成性多模式 AI</li> <li>翻译性多模式 AI</li> <li>解释性多模式 AI</li> <li>交互式多模式 AI</li> </ul> 市场，按垂直行业 <ul> <li>BFSI</li> <li>零售与电子商务</li> <li>IT 与电信</li> <li>政府与公共部门</li> <li>医疗保健</li> <li>制造业</li> <li>媒体与娱乐</li> <li>其他</li> </ul> 以上信息适用于以下地区和国家 <ul> <li>北美 <ul> <li>美国</li> <li>加拿大</li> </ul> </li> <li>欧洲 <ul> <li>德国</li> <li>英国</li> <li>法国</li> <li>意大利</li> <li>西班牙</li> <li>欧洲其他地区</li> </ul> </li> <li>亚太地区 <ul> <li>中国</li> <li>印度</li> <li>日本</li> <li>韩国</li> <li>澳新银行</li> <li>亚太地区其他地区</li> </ul> </li> <li>拉丁美洲 <ul> <li>巴西</li> <li>墨西哥</li> <li>拉丁美洲其他地区</li> </ul> </li> <li>MEA <ul> <li>阿联酋</li> <li>沙特阿拉伯</li> <li>南非</li> <li>MEA 其他地区</li> </ul> </li> </ul>   </div> </div> <div role="tabpanel" class="tab-pane fade" id="tableofcontents"> <div> <h4>目录</h4> </div> <div> <h5 class="p">报告内容 第 1 章 方法论和范围 1.1    市场范围和定义 1.2    基础估算和计算 1.3    预测计算 1.4    数据来源 1.4.1    主要 1.4.2    次要 1.4.2.1    付费来源 1.4.2.2    公开来源 第 2 章 执行摘要 2.1    行业 3600 概要，2021 - 2032 第 3 章 行业洞察 3.1    行业生态系统分析 3.2    供应商矩阵 3.3    利润率分析 3.4   技术与创新格局 3.5    专利分析 3.6    重要新闻与举措 3.7    监管格局 3.8    影响力量 3.8.1    增长动力 3.8.1.1    增强的人机交互 3.8.1.2    行业特定应用 3.8.1.3    5G 和边缘计算 3.8.1.4    企业投资和合作伙伴关系 3.8.1.5    自然语言处理 (NLP) 的进步 3.8.2    行业陷阱和挑战 3.8.2.1    数据隐私和安全问题 3.8.2.2    偏见和公平问题 3.9    增长潜力分析 3.10   波特分析法 3.10.1    供应商权力 3.10.2    买方权力 3.10.3    新进入者的威胁 3.10.4    替代品的威胁 3.10.5    行业竞争 3.11    PESTEL 分析 第 4 章 竞争格局，2023 年 4.1 简介 4.2 公司市场份额分析 4.3 竞争定位矩阵 4.4 战略展望矩阵 第 5 章 市场估计和预测，按组成部分，2021 - 2032 年（百万美元） 5.1    解决方案 5.2    服务 第 6 章   市场估计和预测，按数据模式，2021 - 2032 年（百万美元） 6.1    图像数据 6.2    文本数据 6.3    语音和语音数据 6.4    视频数据 6.5   音频数据 第 7 章 市场估计和预测，按技术划分，2021 - 2032 年（百万美元） 7.1 机器学习 7.2 自然语言处理 7.3 计算机视觉 7.4 情境感知 7.5 物联网 第 8 章 市场估计和预测，预测，按类型，2021 - 2032 年（百万美元） 8.1    生成性多模态 AI 8.2    翻译性多模态 AI 8.3    解释性多模态 AI 8.4    交互式多模态 AI 第 9 章   市场估计和预测，按垂直行业，2021 - 2032 年（百万美元） 9.1    BFSI 9.2 零售与电子商务 9.3 IT 与电信 9.4 政府与公共部门 9.5 医疗保健 9.6 制造业 9.7 媒体与娱乐 9.8 其他 第 10 章市场估计与预测，按地区，2021 - 2032 年（百万美元） 10.1    主要趋势 10.2    北美 10.2.1    美国 10.2.2    加拿大 10.3    欧洲 10.3.1    英国 10.3.2    德国 10.3.3 法国 10.3.4 意大利 10.3.5 西班牙 10.3.6 欧洲其他地区 10.4 亚太地区 10.4.1 中国 10.4.2 印度 10.4.3 日本 10.4.4韩国 10.4.5    澳新银行 10.4.6    亚太地区其他地区 10.5    拉丁美洲 10.5.1    巴西 10.5.2    墨西哥 10.5.3    拉丁美洲其他地区 10.6    MEA 10.6.1   阿联酋 10.6.2    南非 10.6.3    沙特阿拉伯 10.6.4    中东和非洲其他地区 第 11 章   公司简介 11.1    Aiberry Inc. 11.2    Aimesoft Inc. 11.3    Amazon Web Services, Inc. 11.4    Archetype AI Inc. 11.5    Beewant SAS 11.6    Google Inc. 11.7    Habana Labs Inc. 11.8    Hoppr Inc. 11.9    Inworld AI Inc. 11.10    国际商业机器公司 (IBM) 11.11    Jina AI GmbH 11.12    Jiva.ai Ltd. 11.13    Microsoft Corporation 11.14    Mobius Labs Inc. 11.15    Modality.AI Inc. 11.16    Multimodal Inc. 11.17    Neuraptic AI SL 11.18    Newsbridge SAS 11.19    OpenAI Inc. 11.20    OpenStream AI Inc. 11.21    Owlbot.AI Inc. 11.22    Perceiv AI Inc. 11.23    Reka AI Inc. 11.24    Runway AI Inc. 11.25    Stability AI Ltd. </h5> </div> </div> <div role="tabpanel" class="tab-pane fade" id="tableoffigure"> <div></div> <div> <h5 class="p"><ul> <li>Google Inc.                </li> <li>Microsoft公司                        </li> <li>IBM（国际商业机器公司）            </li> <li>亚马逊网络服务， Inc.                 </li> <li>Modality.AI Inc.                    </li> <li>Jina AI GmbH              </li> <li>OpenAI Inc.                   </li> </ul> </h5> </div> </div>                  </li> <li>微软公司                   </li> <li>IBM（国际商业机器公司） Corporation)            </li> <li>亚马逊网络服务公司               </li> <li>Modality.AI Inc.                      </li> <li>Jina AI GmbH            </li> <li>OpenAI Inc.                                          </li> </ul> </h5> </div> </div>                  </li> <li>微软公司                   </li> <li>IBM（国际商业机器公司） Corporation)            </li> <li>亚马逊网络服务公司               </li> <li>Modality.AI Inc.                      </li> <li>Jina AI GmbH            </li> <li>OpenAI Inc.                                          </li> </ul> </h5> </div> </div>

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