| ■ 영문 제목 : Artificial Intelligence Market Report by Type (Narrow/Weak Artificial Intelligence, General/Strong Artificial Intelligence), Offering (Hardware, Software, Services), Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Context-Aware Computing, Computer Vision, and Others), System (Intelligence Systems, Decision Support Processing, Hybrid Systems, Fuzzy Systems), End-Use Industry (Healthcare, Manufacturing, Automotive, Agriculture, Retail, Security, Human Resources, Marketing, Financial Services, Transportation and Logistics, and Others), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z3552 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 9월 ■ 페이지수 : 145 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기술 및 미디어 |
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■ 보고서 개요
전 세계 인공지능 시장 규모는 2023년에 926억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC Group은 2024~2032년 동안 24.9%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장 규모가 7,371억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션의 채택 증가, 자율주행차(AV) 판매 증가, 만성 질환의 유병률 증가가 시장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.
인공 지능(AI)은 기계, 특히 컴퓨터 시스템에 의한 인간 지능 프로세스의 시뮬레이션을 의미합니다. 여기에는 기계가 학습, 추론, 문제 해결, 의사 결정 등 일반적으로 인간의 인지 기능이 필요한 작업을 수행할 수 있도록 하는 알고리즘과 시스템을 만드는 것이 포함됩니다. AI에는 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 기술이 포함됩니다. AI의 하위 집합인 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 기반으로 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 포함합니다. 자연어 처리를 통해 기계는 인간의 언어를 이해하고 해석하여 인간과 컴퓨터 간의 커뮤니케이션을 촉진할 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 인간이 이미지를 인식하고 이해하는 방식과 유사하게 기계가 세상의 시각 정보를 해석하고 분석할 수 있도록 지원합니다.
데이터 생성의 기하급수적인 증가와 고성능 컴퓨팅 리소스의 가용성으로 인해 AI 시스템이 방대한 데이터 세트를 처리하고 분석할 수 있게 되면서 고급 AI 알고리즘과 모델의 개발이 촉진되고 있습니다. 또한, AI 기반 자동화는 제조부터 물류에 이르기까지 다양한 분야에서 운영을 간소화하고 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 기업들은 AI를 활용하여 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전반적인 생산성을 향상시키고 있습니다. 이 외에도 기업은 AI 기반 알고리즘을 통해 고객에게 개인화된 경험을 제공하여 참여도와 만족도를 높일 수 있습니다. 추천 시스템, 챗봇, 가상 비서는 AI를 사용하여 고객의 선호도를 파악하고 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 이 외에도 AI는 진단, 신약 개발, 치료법 개발을 지원하여 의료 분야에 혁신을 일으키고 있습니다. 의료 영상 분석, 예측 분석, 유전체학 연구는 AI 기반 인사이트의 혜택을 받고 있습니다. 이에 발맞춰 스마트 기기와 사물 인터넷(IoT)은 음성 인식, 안면 인식, 예측 유지보수를 위해 AI를 통합하고 있으며, 가전제품의 AI 성장에 기여하고 있습니다. 또한 AI는 알고리즘 트레이딩, 사기 탐지, 위험 평가를 통해 금융 산업을 재편하고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 시장 동향을 분석하고 투자 기회를 예측합니다. 또한 머신러닝 기술, 특히 딥러닝의 획기적인 발전으로 이미지 인식, 자연어 이해, 예측 분석과 같은 작업에서 AI 시스템의 역량이 향상되어 산업 전반에 걸쳐 폭넓게 적용되고 있습니다.
인공 지능 시장 동향/동인:
데이터 확산 및 처리 능력
디지털 시대는 고객 행동 데이터부터 IoT 기기의 센서 데이터에 이르기까지 전례 없이 많은 양의 정보를 생성했습니다. 이러한 풍부한 데이터는 AI 알고리즘과 모델 학습의 기반이 됩니다. 또한, GPU와 특수 AI 하드웨어를 비롯한 고성능 컴퓨팅 리소스의 가용성 덕분에 연구자와 개발자는 이러한 방대한 데이터 세트를 놀라운 속도로 처리하고 분석할 수 있게 되었습니다. 이러한 데이터 가용성과 처리 능력 간의 시너지 효과로 인해 이전에는 불가능했던 패턴 인식, 예측, 인사이트 도출이 가능한 정교한 AI 시스템을 개발할 수 있는 잠재력이 열렸습니다.
머신 러닝의 발전
신경망에서 영감을 얻은 딥러닝 알고리즘은 이미지 인식, 자연어 이해, 음성 합성과 같은 작업에서 탁월한 성능을 보여주었습니다. 이러한 알고리즘은 원시 데이터에서 계층적 특징을 자동으로 학습하는 데 탁월하여 복잡한 작업을 놀라운 정확도로 수행할 수 있습니다. 딥러닝의 한 기술인 전이 학습을 사용하면 한 작업에 대해 사전 학습된 모델을 다른 작업에 맞게 미세 조정할 수 있으므로 광범위한 레이블이 지정된 데이터의 필요성이 줄어듭니다. 이러한 발전은 AI 개발의 진입 장벽을 낮추고 다양한 영역에서 적용 가능성을 확대하여 일상적인 기술과 프로세스에 AI 솔루션의 통합을 촉진했습니다.
자동화 및 효율성
로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 자율 시스템과 같은 AI 기술을 기반으로 한 자동화는 이전에 귀중한 인적 자원을 소모하던 반복적이고 일상적인 업무를 없애고 있습니다. 이러한 변화로 인해 인간 근로자는 창의력, 비판적 사고, 문제 해결이 필요한 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 제조, 물류, 고객 서비스 등의 업계에서는 재고 관리부터 고객 응대까지 다양한 업무를 처리하기 위해 AI 기반 로봇과 시스템을 도입하고 있습니다. 그 결과 생산성이 향상될 뿐만 아니라 정확성과 일관성도 개선되고 있습니다. 기업들은 운영 혁신을 위한 AI의 잠재력을 인식하고 인간의 역량을 강화하고 비즈니스 성장을 촉진하는 자동화 솔루션을 광범위하게 채택하고 있습니다.
인공 지능 산업 세분화:
IMARC Group은 글로벌 인공 지능 시장 보고서의 각 부문별 주요 동향에 대한 분석과 함께 2024-2032년까지의 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측을 제공합니다. 이 보고서는 유형, 오퍼링, 기술, 시스템 및 최종 사용 산업을 기준으로 시장을 분류했습니다.
유형별 분류:
– 좁은/약한 인공 지능
– 일반/강력 인공 지능
좁은/약한 인공지능이 시장을 지배하고 있습니다.
이 보고서는 유형에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 좁은/약한 인공 지능과 일반/강한 인공 지능이 포함됩니다. 보고서에 따르면 협소/약 인공지능이 가장 큰 비중을 차지했습니다.
광범위한 작업에서 인간과 유사한 인지 능력을 재현하는 것을 목표로 하는 일반/강인공지능과 달리, 협소 인공지능은 잘 정의된 특정 작업에서 뛰어난 능력을 발휘하도록 설계되었습니다. 이러한 집중적인 접근 방식은 보다 효율적인 개발과 배포를 가능하게 합니다. 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 좁은 의미의 AI 기술은 이미지 인식, 언어 번역, 가상 비서, 추천 시스템과 같은 작업에서 놀라운 능력을 보여 왔습니다. 이러한 효율성 덕분에 자동화, 효율성, 데이터 기반 인사이트의 즉각적인 이점을 높이 평가하는 의료, 금융, 이커머스, 제조 등의 분야에서 빠르게 도입되고 있습니다. 또한, 좁은 범위의 AI 시스템 개발에는 덜 복잡한 알고리즘과 데이터가 필요한 경우가 많기 때문에 기업이 기존 워크플로우에 구현하고 통합하는 데 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
오퍼링별 분류:
– 하드웨어
– 소프트웨어
– 서비스
시장에서 가장 큰 점유율을 차지하는 소프트웨어
오퍼링에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
인공지능(AI) 산업에서 소프트웨어는 AI 애플리케이션을 개발, 배포 및 관리하기 위한 기반이 되기 때문에 중추적인 역할을 합니다. AI 소프트웨어 프레임워크, 라이브러리 및 도구의 접근성 덕분에 기업, 연구자 및 개발자가 AI 기능을 실험하고 운영에 통합할 수 있는 진입 장벽이 낮아졌습니다. 소프트웨어 제품에는 머신러닝 플랫폼부터 자연어 처리 API에 이르기까지 다양한 AI 애플리케이션이 포함되어 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 조직은 공급망 최적화, 고객 경험 개인화, 의사결정 프로세스 자동화 등 특정 요구사항에 맞게 AI 솔루션을 맞춤화할 수 있습니다. 또한, 많은 AI 소프트웨어 솔루션의 클라우드 기반 특성 덕분에 원활한 확장성과 업데이트가 가능하므로 기업은 막대한 인프라 투자 없이도 최신의 발전된 기술을 따라잡을 수 있습니다.
기술별 분류:
– 머신 러닝
– 자연어 처리
– 컨텍스트 인식 컴퓨팅
– 컴퓨터 비전
– 기타
머신러닝은 가장 널리 사용되는 기술입니다.
이 보고서는 기술을 기반으로 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 머신 러닝, 자연어 처리, 상황 인식 컴퓨팅, 컴퓨터 비전 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 머신러닝이 가장 큰 비중을 차지했습니다.
AI 소프트웨어는 기계가 인간의 인지 기능을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 알고리즘, 모델 및 데이터 처리 메커니즘을 수용하는 지적 핵심 역할을 합니다. 이러한 소프트웨어 중심 접근 방식은 탁월한 유연성을 제공하여 개발자와 기업이 산업 전반의 다양한 애플리케이션에 맞게 AI 솔루션을 맞춤화할 수 있게 해줍니다. AI 소프트웨어 도구와 플랫폼의 접근성은 AI 개발을 대중화하여 조직이 대규모 하드웨어 투자 없이도 기존 워크플로와 애플리케이션에 AI 기능을 통합할 수 있게 해줍니다. 이러한 접근성은 AI 알고리즘 및 기술의 급속한 발전과 함께 소프트웨어가 AI 혁신의 최전선에서 계속 선두를 유지할 수 있게 해줍니다. 또한, 클라우드 기반의 AI 소프트웨어 솔루션 배포는 확장성과 업데이트를 용이하게 하여 기업이 진화하는 AI 환경에 발맞출 수 있도록 지원합니다.
시스템별 분류:
– 인텔리전스 시스템
– 의사 결정 지원 처리
– 하이브리드 시스템
– 퍼지 시스템
시장에서 가장 큰 점유율을 차지하는 인텔리전스 시스템
시스템에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 인텔리전스 시스템, 의사 결정 지원 처리, 하이브리드 시스템, 퍼지 시스템이 포함됩니다. 보고서에 따르면 인텔리전스 시스템이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
인텔리전스 시스템은 가상 비서 및 챗봇부터 고급 추천 엔진 및 예측 분석 플랫폼에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 포괄합니다. 이러한 시스템은 AI 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 데이터를 처리하고 의미 있는 인사이트를 도출하며 정보에 입각한 의사결정을 촉진합니다. 인텔리전스 시스템의 매력은 다양한 부문에서 효율성, 정확성, 고객 참여를 향상시킬 수 있다는 점입니다. 가상 비서는 고객과의 상호작용을 간소화하고, 추천 엔진은 사용자 경험을 개인화하여 만족도와 리텐션 향상에 기여합니다. 또한 인텔리전스 시스템은 예측 분석을 가능하게 하여 기업이 트렌드를 예측하고 전략을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
최종 사용 산업별 분류:
– 헬스케어
– 제조
– 자동차
– 농업
– 소매업
– 보안
– 인적 자원
– 마케팅
– 금융 서비스
– 운송 및 물류
– 기타
가장 큰 세그먼트를 차지하는 제조업
이 보고서는 최종 사용 산업을 기준으로 시장을 상세하게 분류하고 분석했습니다. 여기에는 의료, 제조, 자동차, 농업, 소매, 보안, 인적 자원, 마케팅, 금융 서비스, 운송 및 물류 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 제조업이 가장 큰 비중을 차지했습니다.
AI 기술은 운영 효율성, 품질 관리, 제품 혁신을 강화하여 제조업에 혁신을 일으키고 있습니다. AI 기반 자동화는 생산 프로세스를 최적화하여 다운타임을 줄이고 생산성을 높이며 리소스 활용도를 개선합니다. 제조 분야에는 AI 알고리즘이 장비 데이터를 분석하여 유지보수 필요성을 예측함으로써 비용이 많이 드는 고장을 방지하는 예측 유지보수와 같은 복잡한 작업이 포함됩니다. 품질 관리는 탁월한 정확도로 결함을 감지하는 AI 기반 육안 검사 시스템의 이점을 활용합니다. 또한 AI 기반 분석은 수요 예측과 공급망 최적화를 지원하여 효율적인 재고 관리를 보장하고 생산 병목 현상을 최소화합니다.
지역별 분류:
– 북미
o 미국
o 캐나다
– 아시아 태평양
o 중국
o 일본
o 인도
o 대한민국
o 호주
o 인도네시아
o 기타
– 유럽
o 독일
o 프랑스
o 영국
o 이탈리아
o 스페인
o 러시아
o 기타
– 라틴 아메리카
o 브라질
o 멕시코
o 기타
– 중동 및 아프리카
북미는 시장에서 확실한 우위를 점하고 있습니다.
이 보고서는 북미(미국, 캐나다), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공했습니다. 보고서에 따르면 북미는 인공지능 분야에서 가장 큰 시장으로 나타났습니다.
북미에는 거대 기술 기업, 연구 기관, 스타트업이 밀집해 있어 지식 교류와 협력이 활발하게 이루어지고 있습니다. 특히 실리콘밸리는 인공지능 연구 및 개발의 글로벌 허브 역할을 하고 있습니다. 북미에서 벤처 캐피탈 자금이 풍부하기 때문에 AI 기반 기업가 정신과 파괴적 솔루션이 가속화되고 있습니다. 또한 AI 기술에 능숙한 숙련된 인력은 이 지역의 경쟁 우위에 기여하고 있습니다. 기술, 의료, 금융, 제조 등 주요 산업은 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI에 막대한 투자를 단행하며 시장 성장을 주도하고 있습니다. 또한 북미 정부는 자금 지원과 지원 정책을 통해 AI 연구를 장려하고 있습니다. 학계와 산업계 간의 협력은 AI 발전을 촉진하고, 수용적인 소비자 기반은 제품과 서비스에서 AI 채택을 장려합니다.
경쟁 환경:
Google, Microsoft, IBM과 같은 주요 기술 기업들은 알고리즘, 자연어 처리, 머신러닝 프레임워크의 획기적인 발전에 기여하며 AI 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한 Facebook, OpenAI, NVIDIA와 같은 기술 선도 기업들은 오픈소스 AI 프로젝트에 기여하여 AI 도구에 대한 접근성을 민주화하고 개발자 간의 협업을 촉진하여 개발을 가속화하고 있습니다. 이 외에도 Apple, Amazon, Intel과 같은 조직은 AI 스타트업을 인수하여 그들의 전문성과 혁신적인 솔루션을 활용합니다. 연구 기관 및 기타 업계 플레이어와의 파트너십을 통해 지식 교환과 기술 공유를 촉진합니다. 이 외에도 JP모건 체이스와 같은 금융 기관은 위험 평가, 사기 탐지, 거래 알고리즘에 AI를 활용하여 정확성과 의사 결정을 향상시키고 있습니다.
시장 조사 보고서는 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적 인 분석을 제공했습니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:
– 아마존 웹 서비스 Inc.
– Apple Inc.
– Baidu
– Cisco Systems Inc.
– Facebook Inc.
– 제너럴 일렉트릭 회사
– Google LLC(알파벳 Inc.)
– 국제 비즈니스 머신
– 인텔 주식회사
– 마이크론 테크놀로지
– Microsoft Corporation
– 엔비디아 주식회사
– 오라클 주식회사
– 로크웰 오토메이션 Inc.
– Samsung Electronics Co. Ltd.
– SAP SE
– Siemens AG
최근 개발:
– Google LLC는 생명과학 분야를 위해 특별히 설계된 멀티오믹스 제품군과 함께 타겟 및 리드 식별 제품군이라는 두 가지 고급 AI 기반 솔루션을 출시했다고 밝혔습니다. 이러한 혁신적인 솔루션은 업계에서 직면한 복잡한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 타겟 및 리드 식별 스위트는 잠재적인 타겟과 리드를 식별하는 프로세스를 간소화하여 보다 효율적인 신약 발견 및 개발에 기여하도록 설계되었습니다. 한편, 정교한 도구인 멀티오믹스 스위트는 다양한 오믹스 데이터를 통합하여 종합적인 분석을 용이하게 함으로써 복잡한 생물학적 시스템에 대한 통찰력을 향상시킵니다.
– 국제 비즈니스 머신은 보안 태세를 강화하고 민감한 데이터를 보호하기 위해 강력한 분석 및 위협 탐지 기능을 통합한 최신 보안 솔루션인 IBM 보안 큐레이더 스위트를 출시했습니다. 이 포괄적인 제품군은 진화하는 사이버 보안 문제를 해결하기 위해 전략적으로 설계되었습니다. 보안 조치를 강화하는 데 중점을 둔 IBM Security QRadar Suite는 첨단 기술과 방법론을 결합하여 최신 위협에 대한 강력한 방어 기능을 제공합니다. 이 제품군에는 조직이 잠재적인 보안 침해를 사전에 식별, 분석, 대응할 수 있는 다양한 도구와 기능이 포함되어 있습니다.
– 시스코 시스템즈는 최근 웹엑스 협업 플랫폼을 위한 일련의 AI 기반 혁신 기술을 공개했습니다. 이러한 발전은 사용자의 협업 경험과 효율성을 향상시키기 위한 시스코의 노력을 보여줍니다. 웹엑스 협업 플랫폼은 인공 지능을 통합하여 가상 상호작용의 효율성을 새로운 차원으로 끌어올리는 것을 목표로 합니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 2023년 전 세계 인공지능 시장의 규모는 어떻게 될까요?
2. 2024~2032년 글로벌 인공 지능 시장의 예상 성장률은 얼마인가요?
3. 글로벌 인공 지능 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇인가요?
4. 코로나19가 글로벌 인공지능 시장에 미친 영향은 무엇인가요?
5. 글로벌 인공지능 시장은 유형별로 어떻게 나뉘나요?
6. 오퍼링에 따른 글로벌 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
7. 기술 기반 글로벌 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
8. 시스템을 기반으로 한 글로벌 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
9. 최종 사용 산업을 기준으로 한 글로벌 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
10. 글로벌 인공 지능 시장의 주요 지역은 어디인가요?
11. 글로벌 인공 지능 시장의 주요 업체 / 회사는 누구입니까?
■ 보고서 목차
1 머리말 표 1: 글로벌: 인공 지능 시장: 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 인공 지능 시장 전망: 유형별 분류(백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 인공 지능 시장 전망: 제공별 세분화 (백만 US$), 2024-2032년 표 4 : 글로벌 : 인공 지능 시장 전망: 기술별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 5 : 글로벌 : 인공 지능 시장 전망: 시스템별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 6: 글로벌: 인공 지능 시장 전망: 최종 사용 산업별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 7 : 글로벌 : 인공 지능 시장 전망: 지역별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 8: 글로벌: 인공 지능 시장 구조 표 9: 글로벌: 인공 지능 시장: 주요 기업 그림 1: 글로벌: 인공 지능 시장: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 인공 지능 시장: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 인공 지능 시장: 유형별 세분화(%), 2023년 그림 4: 글로벌: 인공 지능 시장: 오퍼링 별 분류 (%), 2023 년 그림 5: 글로벌: 인공 지능 시장: 기술별 분류 (%), 2023 년 그림 6: 글로벌: 인공 지능 시장: 시스템 별 분류 (%), 2023 년 그림 7: 글로벌: 인공 지능 시장: 최종 사용 산업별 분류 (%), 2023 년 그림 8: 글로벌: 인공 지능 시장: 지역별 세분화 (%), 2023 년 그림 9: 글로벌: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 10: 글로벌: 인공 지능(좁은 인공 지능/약한 인공 지능) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 11 : 글로벌 : 인공 지능 (좁은 / 약한 인공 지능) 시장 예측: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 12: 글로벌: 인공 지능(일반/강력 인공 지능) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 13 : 글로벌 : 인공 지능 (일반 / 강력한 인공 지능) 시장 예측: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 14: 글로벌: 인공 지능(하드웨어) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 15: 글로벌: 인공 지능(하드웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 16: 글로벌: 인공 지능(소프트웨어) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 17: 글로벌: 인공 지능(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 18: 글로벌: 인공 지능(서비스) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 19: 글로벌: 인공 지능(서비스) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 20: 글로벌: 인공 지능(머신 러닝) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 21: 글로벌: 인공 지능(머신 러닝) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 22: 글로벌: 인공 지능(자연어 처리) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 23: 글로벌: 인공 지능(자연어 처리) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 24: 글로벌: 인공 지능(상황 인식 컴퓨팅) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 25: 글로벌: 인공 지능(상황 인식 컴퓨팅) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 26: 글로벌: 인공 지능(컴퓨터 비전) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 27: 글로벌: 인공 지능(컴퓨터 비전) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 28: 글로벌: 인공 지능 (기타 기술) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 29: 글로벌: 인공 지능 (기타 기술) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 30: 글로벌: 인공 지능(인텔리전스 시스템) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 31: 글로벌: 인공 지능(인텔리전스 시스템) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 32: 글로벌: 인공 지능(의사 결정 지원 처리) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 33: 글로벌: 인공 지능(의사 결정 지원 처리) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 34: 글로벌: 인공 지능(하이브리드 시스템) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 35: 글로벌: 인공 지능(하이브리드 시스템) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 36: 글로벌: 인공 지능(퍼지 시스템) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 37: 글로벌: 인공 지능(퍼지 시스템) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 38: 글로벌: 인공 지능 (헬스케어) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 39: 글로벌: 인공 지능(헬스케어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 40: 글로벌: 인공 지능 (제조) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 41: 글로벌: 인공 지능 (제조) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 42: 글로벌: 인공 지능 (자동차) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 43: 글로벌: 인공 지능(자동차) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 44: 글로벌: 인공 지능 (농업) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 45: 글로벌: 인공 지능 (농업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 46: 글로벌: 인공 지능 (소매) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 47: 글로벌: 인공 지능(소매) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 48: 글로벌: 인공 지능 (보안) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 49: 글로벌: 인공 지능(보안) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 50: 글로벌: 인공 지능(인적 자원) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 51: 글로벌: 인공 지능 (인적 자원) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 52: 글로벌: 인공 지능 (마케팅) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 53: 글로벌: 인공 지능 (마케팅) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 54: 글로벌: 인공 지능 (금융 서비스) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 55: 글로벌: 인공 지능(금융 서비스) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 56: 글로벌: 인공 지능 (운송 및 물류) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 57: 글로벌: 인공 지능 (운송 및 물류) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 58: 글로벌: 인공 지능 (기타) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 59: 글로벌: 인공 지능 (기타) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 60: 북미: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 61: 북미: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 62: 미국: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 63: 미국: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 64: 캐나다 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 65: 캐나다: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 66: 아시아 태평양: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 67: 아시아 태평양: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 68: 중국 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 69: 중국: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 70: 일본: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 71: 일본: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 72: 인도: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 73: 인도: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 74: 대한민국: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 75: 대한민국: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 76: 호주 호주: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 77: 호주 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 78: 인도네시아: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 79: 인도네시아: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 80: 기타: 기타: 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 81: 기타: 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 82: 유럽: 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 83: 유럽: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 84: 독일: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 85: 독일: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 86: 프랑스: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 87: 프랑스: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 88: 영국: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 89: 영국: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 90: 이탈리아 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 91: 이탈리아: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 92: 스페인: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 93: 스페인: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 94: 러시아: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 95: 러시아: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 96: 기타: 기타: 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 97: 기타: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 98: 라틴 아메리카: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 99: 라틴 아메리카: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 100: 브라질: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 101: 브라질: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 102: 멕시코: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 103: 멕시코: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 104: 기타: 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 105: 기타: 인공 지능 시장 예측: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 106: 중동 및 아프리카: 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 107: 중동 및 아프리카: 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 108: 글로벌: 인공 지능 산업: SWOT 분석 그림 109: 글로벌: 인공 지능 산업: 가치 사슬 분석 그림 110: 글로벌: 인공 지능 산업: 포터의 5가지 힘 분석 The global artificial intelligence market size reached US$ 92.6 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 737.1 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 24.9% during 2024-2032. The increasing adoption of cloud-based solutions, rising sales of autonomous vehicles (AVs), and the growing prevalence of chronic diseases represent some of the key factors driving the market. Artificial intelligence (AI) refers to the simulation of human intelligence processes by machines, particularly computer systems. It involves the creation of algorithms and systems that enable machines to perform tasks that typically require human cognitive functions, such as learning, reasoning, problem-solving, and decision-making. AI encompasses a wide range of technologies, including machine learning, natural language processing, and computer vision. Machine learning, a subset of AI, involves the development of algorithms that allow computers to learn from and make predictions or decisions based on data without explicit programming. Natural language processing enables machines to understand and interpret human language, facilitating communication between humans and computers. Additionally, computer vision empowers machines to interpret and analyze visual information from the world, similar to the way humans perceive and understand images. The exponential increase in data generation and the availability of high-performance computing resources have enabled AI systems to process and analyze massive datasets, fostering the development of advanced AI algorithms and models. Additionally, AI-driven automation has the potential to streamline operations and enhance efficiency in various sectors, from manufacturing to logistics. Businesses are leveraging AI to optimize processes, reduce costs, and improve overall productivity. Other than this, AI-powered algorithms enable businesses to offer personalized experiences to customers, enhancing engagement and satisfaction. Recommendation systems, chatbots, and virtual assistants use AI to understand customer preferences and deliver tailored solutions. Besides this, AI is revolutionizing healthcare by aiding in diagnostics, drug discovery, and treatment development. Medical imaging analysis, predictive analytics, and genomics research are benefiting from AI-driven insights. In line with this, smart devices and the Internet of Things (IoT) are integrating AI for voice recognition, facial recognition, and predictive maintenance, contributing to the growth of AI in consumer electronics. Furthermore, AI is reshaping the financial industry with algorithmic trading, fraud detection, and risk assessment. Machine learning algorithms analyze market trends and predict investment opportunities. Moreover, breakthroughs in machine learning techniques, particularly deep learning, have enhanced the capabilities of AI systems in tasks such as image recognition, natural language understanding, and predictive analytics, leading to broader applications across industries. Artificial Intelligence Market Trends/Drivers: Data Proliferation and Processing Power The digital age has generated an unprecedented amount of information, ranging from customer behavior data to sensor data from IoT devices. This wealth of data serves as the foundation for training AI algorithms and models. Moreover, the availability of high-performance computing resources, including GPUs and specialized AI hardware, has empowered researchers and developers to process and analyze these vast datasets at remarkable speeds. This synergy between data availability and processing power has unlocked the potential to develop sophisticated AI systems capable of recognizing patterns, making predictions, and deriving insights that were previously inaccessible. Advancements in Machine Learning Deep learning algorithms, inspired by neural networks, have shown exceptional performance in tasks such as image recognition, natural language understanding, and speech synthesis. These algorithms excel at automatically learning hierarchical features from raw data, enabling them to perform complex tasks with remarkable accuracy. Transfer learning, a technique within deep learning, allows models pre-trained on one task to be fine-tuned for another, reducing the need for extensive labeled data. Such advancements have lowered the barriers to entry for AI development and expanded its applicability in various domains, driving the integration of AI solutions into everyday technologies and processes. Automation and Efficiency Automation powered by AI technologies, such as robotic process automation (RPA) and autonomous systems, is eliminating repetitive and mundane tasks that previously consumed valuable human resources. This shift allows human workers to focus on higher-value tasks that require creativity, critical thinking, and problem-solving. Industries like manufacturing, logistics, and customer service are deploying AI-powered robots and systems to handle tasks ranging from inventory management to customer interactions. The result is not only increased productivity but also improved accuracy and consistency. Businesses are recognizing the potential of AI to transform their operations, leading to the widespread adoption of automation solutions that augment human capabilities and drive business growth. Artificial Intelligence Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global artificial intelligence market report, along with forecasts at the global, regional and country levels from 2024-2032. Our report has categorized the market based on type, offering, technology, system and end-use industry. Breakup by Type: • Narrow/Weak Artificial Intelligence • General/Strong Artificial Intelligence Narrow/weak artificial intelligence dominates the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the type. This includes narrow/weak artificial intelligence and general/strong artificial intelligence. According to the report, narrow/weak artificial intelligence represented the largest segment. Unlike general or strong AI, which aims to replicate human-like cognitive abilities across a wide range of tasks, narrow AI is designed to excel in specific, well-defined tasks. This focused approach allows for more efficient development and deployment. Narrow AI technologies, such as machine learning and natural language processing, have demonstrated remarkable proficiency in tasks like image recognition, language translation, virtual assistants, and recommendation systems. This effectiveness has led to rapid adoption in sectors like healthcare, finance, e-commerce, and manufacturing, where the immediate benefits of automation, efficiency, and data-driven insights are highly valued. Additionally, the development of narrow AI systems often requires less complex algorithms and data, making it more accessible for businesses to implement and integrate into their existing workflows. Breakup by Offering: • Hardware • Software • Services Software holds the largest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the offering has also been provided in the report. This includes hardware, software, and services. According to the report, software accounted for the largest market share. In the industry of artificial intelligence (AI), software plays a pivotal role as it serves as the foundation for developing, deploying, and managing AI applications. The accessibility of AI software frameworks, libraries, and tools has lowered the entry barriers for businesses, researchers, and developers to experiment with and integrate AI capabilities into their operations. Software offerings encompass a wide array of AI applications, from machine learning platforms to natural language processing APIs. This flexibility allows organizations to tailor AI solutions to their specific needs, whether it's optimizing supply chains, personalizing customer experiences, or automating decision-making processes. Furthermore, the cloud-based nature of many AI software solutions enables seamless scalability and updates, ensuring that businesses can stay abreast of the latest advancements without significant infrastructure investments. Breakup by Technology: • Machine Learning • Natural Language Processing • Context-Aware Computing • Computer Vision • Others Machine learning is the most widely used technology The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on technology. This includes machine learning, natural language processing, context-aware computing, computer vision, and others. According to the report, machine learning represented the largest segment. AI software serves as the intellectual core, housing algorithms, models, and data processing mechanisms that empower machines to simulate human cognitive functions. This software-driven approach offers unparalleled flexibility, enabling developers and businesses to tailor AI solutions to a diverse range of applications across industries. The accessibility of AI software tools and platforms has democratized AI development, allowing organizations to integrate AI functionalities into existing workflows and applications without extensive hardware investments. This accessibility, coupled with the rapid advancements in AI algorithms and techniques, ensures that software remains at the forefront of AI innovation. Moreover, the cloud-based deployment of AI software solutions facilitates scalability and updates, ensuring that businesses can stay current with the evolving AI landscape. Breakup by System: • Intelligence Systems • Decision Support Processing • Hybrid Systems • Fuzzy Systems Intelligence systems hold the largest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the system has also been provided in the report. This includes intelligence systems, decision support processing, hybrid systems, and fuzzy systems. According to the report, intelligence systems accounted for the largest market share. Intelligence systems encompass a wide array of applications, ranging from virtual assistants and chatbots to advanced recommendation engines and predictive analytics platforms. These systems leverage AI algorithms to process vast amounts of data, derive meaningful insights, and facilitate informed decision-making. The appeal of intelligence systems lies in their ability to enhance efficiency, accuracy, and customer engagement across various sectors. Virtual assistants streamline customer interactions, while recommendation engines personalize user experiences, both of which contribute to improved satisfaction and retention. Furthermore, intelligence systems enable predictive analytics, enabling businesses to anticipate trends and optimize strategies. Breakup by End-Use Industry: • Healthcare • Manufacturing • Automotive • Agriculture • Retail • Security • Human Resources • Marketing • Financial Services • Transportation and Logistics • Others Manufacturing represents the largest segment The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on end-use industry. This includes healthcare, manufacturing, automotive, agriculture, retail, security, human resources, marketing, financial services, transportation and logistics, and others. According to the report, manufacturing represented the largest segment. AI technologies are revolutionizing manufacturing by enhancing operational efficiency, quality control, and product innovation. AI-driven automation optimizes production processes, leading to reduced downtime, higher productivity, and improved resource utilization. Manufacturing involves intricate tasks such as predictive maintenance, where AI algorithms analyze equipment data to predict maintenance needs, preventing costly breakdowns. Quality control benefits from AI-powered visual inspection systems that detect defects with exceptional accuracy. Additionally, AI-driven analytics aid in demand forecasting and supply chain optimization, ensuring efficient inventory management and minimizing production bottlenecks. Breakup by Region: • North America o United States o Canada • Asia Pacific o China o Japan o India o South Korea o Australia o Indonesia o Others • Europe o Germany o France o United Kingdom o Italy o Spain o Russia o Others • Latin America o Brazil o Mexico o Others • Middle East and Africa North America exhibits a clear dominance in the market The report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America was the largest market for artificial intelligence. North America possesses a dense concentration of tech giants, research institutions, and startups, facilitating knowledge exchange and collaboration. Silicon Valley, in particular, serves as a global hub for AI research and development. The availability of venture capital funding in North America accelerates AI-driven entrepreneurship and disruptive solutions. Additionally, a skilled workforce proficient in AI technologies contributes to the region's competitive advantage. Major industries, including technology, healthcare, finance, and manufacturing, heavily invest in AI to gain a competitive edge, driving the market's growth. Moreover, North American governments promote AI research through funding and supportive policies. Collaboration between academia and industry propels AI advancements, while a receptive consumer base encourages AI adoption in products and services. Competitive Landscape: Major technology companies like Google, Microsoft, and IBM invest significantly in AI research and development, contributing to breakthroughs in algorithms, natural language processing, and machine learning frameworks. Additionally, tech leaders such as Facebook, OpenAI, and NVIDIA contribute to open-source AI projects, democratizing access to AI tools and accelerating development by fostering collaboration among developers. Other than this, organizations such as Apple, Amazon, and Intel acquire AI startups to harness their expertise and innovative solutions. Partnerships with research institutions and other industry players foster knowledge exchange and technology sharing. Besides this, financial institutions like JPMorgan Chase utilize AI for risk assessment, fraud detection, and trading algorithms, enhancing accuracy and decision-making. The market research report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: • Amazon Web Services Inc. • Apple Inc. • Baidu • Cisco Systems Inc. • Facebook Inc. • General Electric Company • Google LLC (Alphabet Inc.) • International Business Machines • Intel Corporation • Micron Technology Inc. • Microsoft Corporation • Nvidia Corporation • Oracle Corporation • Rockwell Automation Inc. • Samsung Electronics Co. Ltd. • SAP SE • Siemens AG Recent Developments: • Google LLC revealed the introduction of two advanced AI-powered solutions: the Target and Lead Identification Suite, along with the Multiomics Suite, designed specifically for the life sciences sector. These innovative offerings are designed to address the intricate challenges faced within the industry. The Target and Lead Identification Suite is engineered to streamline the process of identifying potential targets and leads, contributing to more efficient drug discovery and development. On the other hand, the Multiomics Suite, a sophisticated tool, facilitates comprehensive analysis by integrating diverse omics data, thereby enhancing insights into complex biological systems. • International Business Machines introduced its latest security solution known as the IBM Security QRadar Suite by integrating powerful analytics and threat detection capabilities, to fortify their security posture and safeguard sensitive data. This comprehensive suite is strategically designed to address the evolving landscape of cybersecurity challenges. With a focus on bolstering security measures, the IBM Security QRadar Suite combines advanced technologies and methodologies to provide a robust defense against modern threats. This suite encompasses a range of tools and features that enable organizations to proactively identify, analyze, and respond to potential security breaches. • Cisco Systems Inc. recently unveiled a series of AI-powered innovations for its Webex collaboration platform. These advancements represent Cisco's commitment to enhancing the collaborative experience and efficiency of its users. By integrating artificial intelligence, the Webex collaboration platform aims to elevate virtual interactions to a new level of effectiveness. Key Questions Answered in This Report 1. What was the size of the global artificial intelligence market in 2023? 2. What is the expected growth rate of the global artificial intelligence market during 2024-2032? 3. What are the key factors driving the global artificial intelligence market? 4. What has been the impact of COVID-19 on the global artificial intelligence market? 5. What is the breakup of the global artificial intelligence market based on the type? 6. What is the breakup of the global artificial intelligence market based on the offering? 7. What is the breakup of the global artificial intelligence market based on the technology? 8. What is the breakup of the global artificial intelligence market based on the system? 9. What is the breakup of the global artificial intelligence market based on the end-use industry? 10. What are the key regions in the global artificial intelligence market? 11. Who are the key players/companies in the global artificial intelligence market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 인공 지능 시장 : 유형별 (좁은 / 약한 인공 지능, 일반 / 강력한 인공 지능), 제공 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술 (기계 학습, 자연어 처리, 상황 인식 컴퓨팅, 컴퓨터 비전 및 기타), 시스템 (지능 시스템, 의사 결정 지원 처리, 하이브리드 시스템, 퍼지 시스템), 최종 사용 산업 (의료, 제조, 자동차, 농업, 소매, 보안, 인적 자원, 마케팅, 금융 서비스, 운송 및 물류 및 기타) 및 지역 2024-2032 년)] (코드 : IMA05FE-Z3552) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 인공 지능 시장 : 유형별 (좁은 / 약한 인공 지능, 일반 / 강력한 인공 지능), 제공 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술 (기계 학습, 자연어 처리, 상황 인식 컴퓨팅, 컴퓨터 비전 및 기타), 시스템 (지능 시스템, 의사 결정 지원 처리, 하이브리드 시스템, 퍼지 시스템), 최종 사용 산업 (의료, 제조, 자동차, 농업, 소매, 보안, 인적 자원, 마케팅, 금융 서비스, 운송 및 물류 및 기타) 및 지역 2024-2032 년)] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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