多模式AI市场规模，份额，增长和行业分析，按组件，按企业规模（大型企业，中小型企业）按数据模式（图像和文本，视频和音频，语音和语音数据，其他），最终用途以及区域分析，以及区域分析，以及区域分析，以及 2024-2031

市场定义

市场引用了可以同时处理和分析多种数据（包括文本，图像，音频和视频）的人工智能系统。

这项技术正在从医疗保健，零售和汽车等行业中获得吸引力，增强决策和运营效率，加剧市场的增长以及加强竞争。

多模式AI市场概述

全球多模式AI市场规模在2023年的价值为1,0.70亿美元，估计在2024年的价值为1,3.912亿美元，到2031年，其价值为1,39.12亿美元，到2031年达到1008.581亿美元，增长于2024年至2031年的复合年增长率为34.12％。

医疗保健，零售和汽车等部门中对AI集成的需求不断增长，这推动了市场。企业寻求更明智的解决方案来有效地处理各种数据，提高运营效率，客户体验和决策。

在多模式AI行业开展业务的主要公司是Google LLC，Meta，Twelve Labs Inc.，Uniphore，Jiva.ai Ltd.，Moments Lab，IBM，IBM，Neuraptic AI，Intellixai Inc，Microsoft，Microsoft，Microsoft，Amazon.com，Inc.，Amazonoft，Aimesoft，Aimesoft，Reka，Reka，Reka，Reka，Openstream Inc.，Perceiv Research Inc和其他。

市场正在迅速发展，取决于人工智能整合文本，图像，音频和视频。这项技术越来越多地通过行业采用，以改善决策，自动化任务并增强客户体验的能力。

公司专注于创建可以处理复杂，多模式输入的AI系统，以提供更高效，更准确的解决方案。随着创新和投资的增加，市场将扩大，增强全球竞争。

• 2023年5月，META引入了ImageBind，这是一种多模式AI模型，结合了六种数据类型，图像，音频，深度，热量和IMU传感器 - into-Into a共享表示空间。这一突破可以增强的跨模式检索，音频到图像的生成以及更多的身临其境的AI体验。

关键亮点：

1. 2023年，多模式AI行业规模的记录为1,0.70亿美元。
2. 从2024年到2031年，市场预计将以34.12％的复合年增长率增长。
3. 北美在2023年持有36.53％的份额，价值3.909亿美元。
4. 该软件技术细分市场在2023年获得了6.134亿美元的收入。
5. 到2031年，大型企业部门预计将达到59.2150万美元。
6. 该图像和文字在2023年占43.42％的份额。
7. 预计在预测期内，医疗保健领域的复合年增长率为38.16％。
8. 据估计，在预测期内，亚太地区的复合年增长率为34.97％。

市场驱动力

对AI集成的需求增加

AI集成正在改变关键行业，例如医疗保健，零售和汽车。在医疗保健中，AI使用多模式数据（例如医学图像和患者记录）有助于诊断疾病。

• 2024年10月，Openstream.ai因其多模式AI系统获得了新专利，从而增强了其企业虚拟助手（EVA）。这种创新的系统可防止AI幻觉，从而提供可靠且透明的响应。它是针对医疗保健，金融和保险等行业量身定制的，可确保合规性，准确性和更安全的AI驱动互动。

汽车公司利用AI进行自动驾驶，需要对视频，传感器数据和文本进行实时处理。对AI驱动的解决方案处理复杂数据集的需求促进了市场增长，从而加速了其在行业中的采用。

• 2024年11月，软银开发了一种多模式AI系统，以协助自动驾驶汽车安全地导航交通。该AI集成了各种数据类型，包括视频和传感器信息，以提供实时远程支持，提高车辆安全性并提高无法预测的交通情况下的操作效率。

市场挑战

模型复杂性

模型复杂性对多模式AI市场的发展构成了重大挑战，因为整合多种数据类型会增加复杂性。这使维护，故障排除和解释变得复杂，这可能会阻碍现实世界的部署。

为了应对这一挑战，可以使用模块化体系结构，其中不同的组件处理特定的数据类型。通过为不同方式设计专门的子模型，这些系统可以在保持性能的同时提高可解释性，可维护性和可伸缩性。

市场趋势

AI平台和临床试验的集成不断增加

市场上的关键趋势是AI平台不断增长临床试验。 AI技术正在融合到临床研究中，以更有效地评估治疗有效性，从而使患者选择和个性化护理更加精确。

通过利用AI分析跨多种模式的大量数据的能力，包括成像，临床记录和基因组信息，这些合作旨在改善患者的结果，简化试验过程并加速精确医学的进步。

• 2024年9月，Artera在Astro 2024上展示了其多模式AI（MMAI）平台，并说明了其预测寡聚性cast割敏感的前列腺癌（OMCSPC）的治疗结果的能力。 Artera的AI利用数字病理学和临床数据，改善了治疗决策，增强精度医学和患者护理。

多模式AI市场报告快照

市场细分

• 由组件（软件和服务）：由于对集成的AI解决方案的需求不断增长，该软件细分市场在2023年获得了6.134亿美元，从而提高了行业各个行业的自动化和数据分析功能的需求不断增长。
• 按企业规模（大型企业和中小型企业（SME））：大型企业部门在2023年占57.33％的份额，这在很大程度上归因于其在AI上的大量投资，以提高运营效率和客户参与。
• 通过数据模式（图像和文本，视频和音频，语音和语音数据等）：到2031年，图像和文本段预计将达到4,9.675亿美元，这是因为对零售，医疗保健和安全性等行业的增强数据分析的需求日益增加。
• 通过最终用途（媒体和娱乐，BFSI，IT和电信，医疗保健等）：预计医疗保健领域将在预测期内记录38.16％的复合年增长率，并得到AI驱动的诊断工具和个性化治疗计划的进步。

多模式AI市场区域分析

根据地区，全球市场已分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及拉丁美洲。

北美多模式AI市场份额在2023年约为36.53％，价值3.909亿美元。其良好的技术生态系统加强了这种主导地位。区域市场受益于包括科技巨头和初创企业在内的主要AI参与者的存在以及在研发上的大量投资。

在医疗保健，金融和零售等各个行业中，AI技术的高度采用为该地区的领先地位做出了贡献，使其成为了多模式AI解决方案的创新和部署的关键枢纽。

• 2024年9月，Tempus扩大了与武田的合作，以在肿瘤学研发中将多模式现实数据集和生物建模集成。该伙伴关系旨在使用AI驱动的见解和患者衍生的肿瘤器官来增强癌症药物的发展，以评估临床前候选。

据估计，亚太多模式AI行业在预测期内以34.97％的稳健复合年增长率增长。持续的技术进步和增加数字化的推动了这种快速的扩展。

政府和私营部门正在大力投资AI研发，以提高制造业，医疗保健和金融等行业的自动化和生产力。

AI在中国，印度和日本等国家的采用越来越多，再加上对AI驱动的解决方案的需求不断上升，Bolsters地区市场增长，将亚太定位为多模式AI的关键市场。

• 2024年7月，Sensetime在世界AI会议上引入了Sensenova 5.5模型，标志着中国的第一个实时多模式AI。该模型凭借高级的云边缘协同作用和降低的成本，旨在加快各种行业的AI采用，包括医疗保健，金融和农业。

监管框架

• 在美国，联邦贸易委员会（FTC）强制执行法规，以防止欺诈行为，促进透明度，并确保AI应用程序中的隐私和数据安全。
• 欧盟通用数据保护法规（GDPR）控制着个人数据的处理和传输，概述了AI模型的同意要求和数据使用指南。
• 在印度，《数字个人数据保护法案》，2023年要求合法的数据处理，定义个人权利和数据信托责任，并对违规行为施加惩罚。它强调了儿童数据的透明度，同意，安全和保障措施。

竞争格局

在多模式AI行业中，公司正在建立战略合作伙伴关系，并扩展高级技术，以增强AI处理各种数据类型的能力，包括文本，图像和音频。这些努力旨在提高用户体验，提高效率并扩展跨行业的AI应用程序，从而使企业能够优化决策，客户服务和内容创建。

• 2024年5月，微软在Azure AI上推出了OpenAI的多模式GPT-4O。该模型集成了文本，愿景和音频功能，从而增强了生成和对话的AI体验。通过Azure OpenAI服务提供，GPT-4O支持高级客户服务，分析和内容创新，从而促进AI创新。

多模式AI市场中的主要公司清单：

• Google LLC
• 元
• 十二实验公司
• 单端
• AI Ltd.
• 时刻实验室
• IBM
• 神经praptic ai
• Intellixai Inc
• 微软
• Com，Inc。
• Aimesoft
• Reka
• Openstream Inc.
• 感知研究公司

最近的发展（新产品发布）

• 2023年8月，Meta引入了SeamlessM4T，这是一种开创性的多模式AI模型，该模型支持近100种语言的语音和文本翻译。这个多合一的系统通过提供语音到文本，语音到语音，文本到语音和文本到文本翻译来增强通信，从而显着提高了多语言交互的效率和质量。
• 2024年12月，亚马逊推出了亚马逊诺瓦（Amazon Nova），这是一种新一代的基础模型，专为生成AI应用程序而设计。借助文本，图像和视频处理功能，这些模型为内容生成，视频理解和自定义等任务提供了高级，具有成本效益的解决方案，并将其集成到Amazon Bedrock中，以方便访问。
• 2024年11月，三星电子在韩国三星开发商会议（SDC24）上揭示了三星Gauss2。这种第二代多模式AI模型提高了各种数据类型的效率和性能。它提供紧凑，平衡和最高版本，可增强生产力工具，例如编码助手和客户服务支持，从而优化业务运营。