Отчет об исследовании рынка решений и приложений искусственного интеллекта на 2022–2027 гг.
В отчете Research And Markets оценивается рынок технологий и решений ИИ, включая анализ ведущих поставщиков искусственного интеллекта, стратегий, решений и приложений, состояние разработки, внедрения и эксплуатации ИИ.
Также в отчете анализируются прогнозы размера рынка ИИ по типу технологии, методу развертывания, типу решения, сети и технологической интеграции, а также по отраслевым вертикалям в период с 2022 по 2027 гг.
Основные выводы отчета:
- Общий мировой рынок решений для искусственного интеллекта к 2027 году достигнет 282 миллиардов долларов, со среднегодовым ростом 28,6%.
- К 2027 году мировой рынок неконтролируемого машинного обучения достигнет 14,3 млрд долларов США, , со среднегодовым ростом 21,8%.
- Сочетание искусственного интеллекта и Интернета вещей (AIoT) обеспечит до 27% интеграции новых систем искусственного интеллекта, в основном с использованием IIoT.
- К 2027 году решения на основе ИИ в общедоступной облачной среде будут почти в три раза больше, чем в частном облаке.
- Основные возможности интеграции систем с технологиями искусственного интеллекта включают: Экспертные системы, Системы поддержки принятия решений, Нечеткие системы и Мультиагентные системы.
Искусственный интеллект (ИИ) представляет широкий спектр технологий, включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и многое другое. Мы видим, что ИИ все чаще внедряется во многие системы и приложения, от управления данными до розничных покупок.
Сегмент ИИ в настоящее время очень фрагментирован. Для него характерно то, что большинство компаний сосредоточены на разрозненных подходах к решениям. В долгосрочной перспективе издатель видит множество решений, включающих несколько типов ИИ, а также интеграцию с другими ключевыми областями, такими как Интернет вещей (IoT) и анализ данных.
Существует множество потенциальных вариантов использования ИИ в сфере кибербезопасности. Например, ИИ можно использовать в IoT для повышения безопасности, защиты активов и снижения уровня мошенничества. Существуют разные мнения о безопасности в IoT. Например, некоторые компании отдают предпочтение распределенному (децентрализованному) подходу. Другие компании считают более целесообразным более централизованный подход, использующий строго централизованную облачную архитектуру. Мы видим небольшую вероятность того, что решения для обеспечения безопасности на основе сигнатур будут работать с IoT в среде граничных вычислений. Основной причиной является ограничение пропускной способности связи между распределенными конечными точками и централизованным облаком.
Безопасность на основе ИИ имеет различные преимущества:
- это более легкое приложение (поскольку ему не требуются все данные, которые приходят с отслеживанием цифровых подписей/кода для известных вирусов);
- большая эффективность в выявлении вредоносных программ;
- простота и экономия в обслуживании, поскольку нет необходимости постоянно выявлять новый вредоносный код. Это связано с тем, что безопасность на основе ИИ ищет вредоносное поведение, а не известный вредоносный код.
В долгосрочной перспективе ИИ выйдет за рамки предотвращения мошенничества и злонамеренных действий, так как он будет использоваться для предоставления расширенной аналитики и принятия решений. Это будет особенно актуально для решений IoT, использующих данные в реальном времени.
Клиентские приложения и услуги, поддерживаемые ИИ, многочисленны и разнообразны, включая чат-ботов и виртуальных личных помощников (VPA) для поддержки обслуживания клиентов и улучшения образа жизни.
Автомобильная промышленность — еще один пример, в котором ИИ становится все более полезным. Например, в краткосрочной перспективе - это использование виртуальных личных помощников, а в долгосрочной - поддержка беспилотных транспортных средств.
Еще одна область потребительского рынка, в которую будет интегрирован ИИ, — это носимые устройства. По мере того, как носимые устройства становятся все более популярными и интегрируются в повседневную жизнь, возникнет необходимость в интеграции с искусственным интеллектом, большими данными и аналитикой.
Ожидается, что ИИ окажет большое влияние на управление данными. Однако это влияние выходит далеко за рамки только лишь управления данными, поскольку данные технологии будут все чаще становиться частью каждой сети, устройства, приложения и службы.
Одной из областей, важных для предприятия, будут интеллектуальные системы поддержки принятия решений (IDSS), которые представляют собой форму экспертной системы, использующей ИИ для оптимизации процесса принятия решений. IDSS будет использоваться во многих областях, включая сельское хозяйство, медицину, городское развитие и другие области. IDSS также будет использоваться при разработке политики и стратегии на самом высоком уровне предприятий и государственных организаций.
