多模式人工智能市场规模、份额和行业分析（按产品分类）（解决方案和服务）；按数据模态（文本、语音和语音、图像、视频和音频）；按技术（机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉、情境感知和物联网）；按应用（BFSI、零售和电子商务、IT 和电信、制造、医疗保健、汽车等）；和 2026-2034 年区域预测

2025年，全球多模式人工智能市场规模为24.1亿美元。预计该市场将从2026年的33.2亿美元增长到2034年的419.5亿美元，预测期内复合年增长率为37.33%。

由于机器学习算法、计算能力和跨部门大数据的可访问性的发展，全球多模式人工智能市场正在迅速扩张。多模态人工智能 (AI) 结合了文本、图像、音频和传感器数据等各种来源的数据，能够比依赖单一类型输入的模型做出更复杂、更细致的决策。它通过处理和综合这些不同来源的信息，提供更丰富的见解和对数据上下文的更全面的理解。

多模态人工智能系统通过模型组合和调整不同的数据流来发挥作用，这些模型单独管理每种模态，然后将它们集成到内聚分析中。由于对能够处理复杂任务的智能系统的需求不断增加，预计该市场将持续增长。

• 2024年10月，联发科宣布即将推出的天玑9400芯片组将支持Gemini Nano，增强其针对各种应用的多模能力。此次集成旨在通过启用图像处理和语音识别等高级功能来优化跨设备的人工智能体验，特别是在 Android 生态系统内。

人工智能对多模式人工智能市场的影响

人工智能正在通过提高效率、改进决策并提供更加个性化的用户体验来改变行业。它通过自动化日常任务和从复杂的数据模式中发现见解来提高生产力并降低运营成本。多模态人工智能通过集成不同的数据类型、提高效率、个性化用户体验以及营造更安全和可持续的环境，将情境理解和适应性提升到新的水平。人工智能的影响是巨大的，影响社会的各个领域并改变行业。

• 2024年9月，阿里云与NVIDIA合作，将阿里巴巴的大型多模态模型（LMM）解决方案集成到NVIDIA的Drive汽车平台中。此次合作旨在通过提供先进的人工智能驱动功能，促进更智能的移动体验，从而增强中国汽车制造商的自动驾驶能力。

多模式人工智能市场驱动力

计算能力的进步推动市场增长

全球市场的主要驱动力是计算能力的进步，促进对多模式人工智能应用至关重要的广泛和多格式数据集的处理和集成。硬件、图形处理单元 (GPU) 和张量处理单元 (TPU) 的进步旨在管理深度学习模型所需的复杂并行计算。这些处理器非常适合管理神经网络所需的并行计算，这对于多模式人工智能至关重要，因为它实时集成不同类型的数据。

此外，云计算提供可扩展的资源，使组织能够将密集计算转移到云端并访问强大的基础设施，而无需昂贵的本地硬件投资。例如，

• Auvik 对 2023 年技术决策者的调查发现，57% 的决策者当年加速了云迁移工作。

此外，计算技术的不断进步预计将进一步降低处理时间和成本，鼓励各行业更广泛地采用多模式人工智能。  

多模式人工智能市场限制

高成本和技术复杂性可能会阻碍市场增长

实施多模式人工智能需要强大的计算能力、专用硬件和大规模存储来处理来自不同来源的多样化、大量数据集。这种高成本限制了采用，特别是对于缺乏必要基础设施或持续模型维护预算的小型企业。此外，多模式人工智能系统通常处理敏感数据类型，例如生物识别、行为和地理位置数据，这加剧了对隐私和安全的担忧，并需要更高的投资。

此外，开发和管理多模式人工智能解决方案需要数据工程、机器学习和深度学习方面的高级专业知识，以及对集成复杂神经网络架构的深刻理解。构建、训练和优化多模式模型所需的专业知识给许多组织带来了障碍，因为人工智能领域熟练专业人员的短缺限制了有效扩展这些系统的能力。这些限制增加了复杂性和成本，减缓了广泛采用。

多模式人工智能市场机遇

与物联网和边缘计算的日益集成带来了巨大的市场机会

多模态人工智能与物联网和边缘计算的集成可以实现对不同数据源的实时处理和分析。这种安排对于需要立即响应的应用至关重要，例如自动驾驶汽车、工业自动化和智能城市基础设施，在这些应用中，数据传输的延迟可能会危及安全或效率。例如，

• 行业预测表明，到 2028 年，物联网集成市场将达到 121 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 30.8%。

通过将物联网庞大的数据生成能力与多模式人工智能直接在边缘设备上处理音频、视频和传感器数据的能力相结合，公司可以减少延迟。这种方法还有助于节省带宽，因为它最大限度地减少了将大量原始数据传输回中央服务器进行分析的需要。这种集成对于医疗保健和制造等行业非常重要，持续的低延迟数据分析对于运营效率至关重要。

• 2024年10月，Mistral AI推出了两款新模型Ministral 3B和8B，旨在增强设备端和边缘计算能力。这些模型支持知识推理和函数调用，实现高达 128k 的上下文长度，这对于资源受限的环境是有利的。

Ministral 3B 和 8B 模型能够以低延迟本地实时处理数据，这使得它们与多模式人工智能市场高度相关。

分割

主要见解

该报告涵盖以下主要见解：

• 微观 宏观 经济指标
• 驱动因素、限制因素、趋势和机遇
• 主要参与者采取的业务策略
• 人工智能对全球多模式人工智能市场的影响
• 主要参与者的综合 SWOT 分析

按产品分析

根据产品提供，市场分为解决方案和服务。

由于设计用于处理、分析和解释来自不同模式的数据的各种应用程序和平台，解决方案领域引领市场。关键软件解决方案包括自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和数据融合工具，使组织能够开发能够集成和分析各种数据类型的人工智能模型。随着企业认识到多模式人工智能在提高运营效率和完善客户互动方面的潜力，对可靠软件解决方案的需求不断增加。

由于数据环境日益复杂以及对定制解决方案的需求的推动，服务领域预计在预测期内将经历最高的复合年增长率。当组织致力于采用多模式人工智能技术时，他们经常需要专门的指导来将这些系统有效地集成到现有的基础设施中。此过程涉及评估当前数据源、开发定制的多模式人工智能解决方案以及促进与物联网和边缘计算系统的顺利集成。随着组织越来越认识到多模式人工智能的潜力，预计咨询和集成服务的需求将快速增长。

按数据模态分析

根据数据形态，市场分为文本、语音和语音、图像、视频和音频。

视频领域因其多功能性和丰富的数据内容而在市场上占据主导地位。视频数据结合了空间和时间信息，使多模态人工智能能够更全面地了解复杂场景，特别是在自动驾驶、安全和医疗保健等领域。监控系统、移动设备和物联网连接摄像头等来源的视频数据可用性不断增加，使得视频成为实时分析和模式识别的重要资源。

• 2024 年 1 月，谷歌推出了 Lumiere，这是一种新型多模式 AI 视频生成工具，能够从文本和图像创建逼真的 5 秒视频。 Lumiere 采用时空 U-Net (STUNet) 架构来提高生成视频的真实感和连贯性。该工具提供了多种创意可能性，包括创建风格化视频以及对图像的特定部分进行动画处理的能力。

由于声控系统、虚拟助理和交互式人工智能的日益普及，预计语音和语音领域在预测期内将呈现最高的复合年增长率。语音和语音数据为多模态系统引入了重要的听觉层。随着消费者和行业寻求更自然的对话界面，人工智能能够理解口语、识别语气并检测情绪。

按技术分析

基于技术，市场分为机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉、上下文感知和物联网。

机器学习 (ML) 领域在市场上占有最高份额，因为它是自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和上下文感知系统等其他模式的基础技术。在多模式人工智能中，机器学习算法处理和链接来自各种来源（例如文本、图像和音频）的数据，以创建预测结果并根据过去的示例做出决策的模型。机器学习模型集成和解释各种数据源的能力使其对于多模式人工智能解决方案至关重要。随着多模式应用的扩展，机器学习在协调和集成各种数据模式方面的作用预计将保持其在多模式人工智能市场的中心地位。

由于对可与其他数据类型集成的基于语言的智能应用程序的需求不断增长，预计自然语言处理 (NLP) 领域在预测期内将呈现最高的复合年增长率。它使多模式人工智能系统能够理解和处理文本和语音形式的人类语言，这对于与用户交互的应用程序至关重要，包括聊天机器人、虚拟助理和客户支持平台。它还通过分析人类语言以及视觉或感官数据来增强多模式人工智能的解释能力。

按应用分析

根据应用，市场分为 BFSI、零售和电子商务、IT 和电信、制造、医疗保健、汽车等。

BFSI 细分市场由于需要安全、高效和以用户为中心的解决方案而占据市场主导地位。金融机构处理大量数据，包括交易历史、风险评估和客户互动。多模式人工智能通过将文本交易数据与生物识别标识符相结合，为欺诈检测提供了巨大的好处，从而增强了安全性并减少了欺诈活动。 BFSI 领域安全和客户信任的重要性以及多模式人工智能整合各种数据源的能力使其成为增强金融服务现代化和管理风险的重要工具。

• 2024 年 10 月，Gnani.ai 与 NVIDIA 合作推出了由 NVIDIA AI 加速计算平台驱动的先进语音到语音大语言模型。该模型利用超过 1400 万小时的专有多语言对话数据，专注于提高客户参与度并简化跨行业的运营，特别注重银行和金融服务。

由于对精准医疗、远程监控和增强诊断能力的需求不断增长，预计医疗保健领域在预测期内将呈现最高的复合年增长率。多模态人工智能能够整合医学影像、基因组数据、患者病史和可穿戴设备的实时信息，为医疗诊断和治疗创造了新的可能性。

区域分析

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根据地区，我们对北美、欧洲、亚太地区、南美、中东和非洲的市场进行了研究。

北美由于其先进的技术格局、对人工智能研发的大量投资以及主要科技公司和初创公司的集中，占据了最高的市场份额。该地区受益于强大的数字基础设施，支持医疗保健、汽车和金融等多个行业的多模式人工智能系统的集成。此外，风险投资和政府对人工智能计划的支持为快速发展和商业实施创造了有利的环境。

由于企业数字化的不断发展以及各行业对改善客户体验的需求不断增加，预计亚太市场在预测期内将以最高的复合年增长率增长，推动该地区采用多模式人工智能解决方案。随着该地区的组织逐渐意识到集成不同数据类型的优势，他们越来越注重提高决策和运营效率。这为老牌公司和新进入者提供了重大机遇。

• 2024 年 10 月，印度政府启动了 BharatGen，这是第一个由政府资助的项目，旨在开发多模式人工智能模型，旨在加强公共服务提供和公民参与。该项目由印度理工学院孟买分校领导，专注于利用本地化数据集创建适应印度语言和文化多样性的人工智能系统。

关键人物

市场的主要参与者包括：

• 谷歌有限责任公司（美国）
• 微软公司（美国）
• 开放人工智能有限责任公司。 （我们。）
• Meta Platforms, Inc.（美国）
• IBM公司（美国）
• Aimesoft, Inc.（美国）
• Jina AI 有限公司（德国）
• Jiva.ai Limited（英国）
• 莫比乌斯实验室公司（美国）
• 新闻桥有限公司（法国）
• OpenStream.ai, Inc.（美国）
• Perceiv AI Inc.（加拿大）
• Neuraptic AI S.L. （西班牙）
• Stability AI Ltd.（英国）

主要行业发展

• 2024 年 9 月，艾伦人工智能研究所推出了一组名为 Molmo 的开放多模态模型，能够解释常见物体的视觉数据。这些模型旨在通过理解图像并突出显示屏幕上显示的相关元素来改善用户交互。
• 2024 年 6 月，Meta 推出了四种新的人工智能模型，旨在提升多模式能力，体现了其对人工智能领域创新的承诺。这些模型旨在改进各种数据类型（包括文本、图像和音频）的集成，促进更复杂的交互和分析。