可解释的人工智能市场（2025 - 2030）

可解释人工智能市场摘要

2024 年全球可解释人工智能市场规模估计为 77.9 亿美元，预计到 2030 年将达到 210.6 亿美元，2025 年至 2030 年复合年增长率为 18.0%。人们的兴趣日益浓厚可以处理各种数据类型（例如图像、文本、数字或基因组数据）的人工智能解决方案。

多模态集成使人工智能能够将这些不同的输入综合成统一的理解，为复杂问题提供更全面的视图。这种方法支持更准确、上下文丰富的决策，特别是在医疗保健等关键领域，这些领域的决策通常依赖于多个数据源。这一趋势有力地支持了可解释人工智能行业的扩张，因为用户需要决策支持工具的透明度和集成性。例如，2024 年 5 月，富士通开发了可解释的人工智能，将多模式数据（文本、图像和数值）集成到知识图中，以支持基因组医学和癌症治疗的决策。

随着深度学习模型变得越来越流行，复杂的情况下，解释他们如何做出决定变得更加困难。这种复杂性在模型性能和用户信任之间造成了差距。开发人员越来越需要能够阐明这些模型的内部流程的工具。这些工具有助于识别影响预测的关键特征。用户还需要透明度以确保公平、问责和合规。这导致对可解释的人工智能框架的需求激增。可解释性支持现实部署中的模型调试和验证。总体而言，它增强了敏感和受监管行业对人工智能系统的信心。

由于对透明度和问责制的高度需求，敏感行业对可解释人工智能的需求正在不断增加。医疗保健组织正在使用 XAI 来澄清诊断决策、改善患者治疗结果并支持医疗专业人员做出基于证据的选择。在金融领域，XAI 有助于确保透明度信用评分、欺诈检测和算法交易的效率，符合公平性和减轻偏见的监管期望。国防机构依靠可解释的系统来验证关键任务人工智能输出，确保操作可靠性并降低高风险环境中的风险。法律专业人士使用 XAI 来理解、审计和质疑算法决策，特别是在涉及公民权利、量刑和合规性的领域。这些行业通常在严格的监管审查下运作，这增加了让人工智能模型易于理解和防御的压力。

组件洞察

解决方案细分市场在 2024 年占据最大的收入份额，达到 81.2%。这一强劲份额是由对人工智能工具和平台的需求增加推动的，这些工具和平台可帮助组织使人工智能决策更加透明和易于理解。各行业的公司都优先投资可解释的人工智能解决方案，以确保遵守新兴法规并与最终用户建立信任。这些解决方案还通过提供有关人工智能如何得出结论的清晰见解来解决深度学习模型的复杂性。因此，解决方案领域经历了快速增长，并继续吸引寻求增强人工智能责任的企业的极大关注。随着组织专注于部署负责任的人工智能技术，这一趋势预计将持续下去。

可解释的人工智能 (XAI) 咨询服务专门帮助组织采用和实施透明、可解释和负责任的人工智能解决方案。这些服务的重点是确保人工智能模型和系统能够解释其决策和行为，增强信任、理解和合规性，从而推动市场增长。 XAI 顾问与组织合作制定战略和路线图，将可解释性纳入其人工智能计划中。市场主要参与者的创新产品，例如，谷歌云提供可解释人工智能服务，提供工具和框架来增强人工智能模型的可解释性，正在推动可解释人工智能市场的发展。它包括集成梯度和特征重要性等功能，帮助用户了解如何输入特征以促进模型预测。 

部署见解

本地细分市场在 2024 年占据了最大的收入份额。使用本地可解释的 AI 可以带来多种好处，例如提高数据安全性、减少延迟以及增强对 AI 系统的控制。此外，对于受到限制使用基于云的服务的监管要求的组织来说可能更可取。组织使用各种技术（例如基于规则的系统、决策树和基于模型的解释）来实现本地可解释的人工智能。这些技术让我们深入了解人工智能系统如何做出特定决策云部分正在可解释的人工智能行业中不断增长。云平台提供可扩展的基础设施和可访问性，支持跨行业部署可解释的人工智能解决方案。它们可以更轻松地将人工智能模型与大型数据集集成，并促进利益相关者之间的协作。云服务的灵活性和成本效益吸引企业采用云上托管的可解释的人工智能技术。这种增长是由对远程人工智能功能不断增长的需求以及对更快、更透明的人工智能决策流程的需求推动的。随着越来越多的组织将人工智能工作负载转移到云环境，云细分市场预计将继续扩大。

应用洞察

欺诈和异常检测细分市场在 2024 年占据最大的收入份额，因为它在加强各行业的安全，特别是金融服务领域的安全。组织越来越多地采用可解释的人工智能来检测和防止欺诈活动，同时确保决策过程的透明度。这种透明度对于监管合规至关重要，因为企业必须展示人工智能系统如何识别和响应可疑行为。此外，可解释的人工智能可以清晰地洞察系统标记的模式和异常，从而提高欺诈检测的准确性，从而实现更快、更有效的响应。

可解释的人工智能市场中的预测性维护正在经历显着增长。这一增长的推动因素是各行业寻求通过在设备故障发生前准确预测故障来减少停机时间和维护成本。可解释的人工智能可以帮助维护团队理解预测背后的推理，增加对人工智能驱动决策的信任。可解释的人工智能提供的透明度使更好的规划和资源配置，提高运营效率。随着制造业和工业部门越来越多地采用物联网和人工智能技术，对可解释的预测性维护解决方案的需求持续增长。这一趋势支持各行业更安全、更可靠、更具成本效益的资产管理。

最终用途洞察

2024 年，IT 和电信行业的收入份额最高。5G 和物联网 (IoT) 的推出使组织和个人能够实时收集更多真实世界的数据。人工智能 (AI) 系统可以利用这些数据变得越来越复杂和强大。借助电信领域的人工智能，移动运营商可以增强连接性和客户体验。移动运营商可以利用人工智能优化和自动化网络，提供更好的服务，让更多人能够连接。例如，虽然 AT&T 预计Telenor 通过利用人工智能和统计算法的预测模型来预测和防止网络服务中断，并利用先进的数据分析来降低其无线电网络中的能源使用量和二氧化碳排放量。

医疗保健在可解释的人工智能行业中正在快速发展。人工智能越来越多地用于诊断、治疗计划和患者监测，这要求人工智能决策的透明度和信任度。可解释的人工智能可以帮助医疗专业人员理解人工智能生成的见解背后的推理，从而提高临床接受度和监管合规性。这种透明度支持更准确和个性化的医疗服务，改善患者的治疗结果。基因组学、医学成像和药物发现领域越来越多地采用人工智能技术，进一步推动了医疗保健领域对可解释人工智能的需求。该行业对安全、道德和问责制的关注使得可解释性对于更广泛的人工智能集成至关重要

区域洞察

北美在可解释人工智能市场中占据主导地位，到 2024 年，其份额将达到 40.7%。由于先进的技术基础设施和强大的人工智能研究，北美在市场上处于领先地位。主要人工智能公司和医疗机构的存在推动了采用。严格的监管要求增加了对透明人工智能解决方案的需求。对人工智能初创公司的投资不断增加支持市场扩张。对人工智能道德和问责制的认识很高，促进了可解释的人工智能使用。

美国可解释的人工智能市场趋势

美国是可解释的人工智能行业的主要推动者，并得到强大的人工智能研究和创新中心的支持。领先的科技公司和初创公司积极开发透明的人工智能解决方案。由于监管和道德问题，医疗保健、金融和国防部门是早期采用者。大量政府资金和私人资金投资加速增长。对人工智能问责制和信任的关注推动了跨行业的需求。

欧洲可解释人工智能市场趋势

在 GDPR 等数据隐私法的推动下，欧洲可解释人工智能行业稳步增长。政府和组织关注道德的人工智能部署。医疗保健和汽车行业是主要采用者。人工智能协作研究计划促进技术发展。由于严格的监管环境，对人工智能透明度的需求上升。

亚太地区可解释人工智能市场趋势

随着数字化转型工作的不断扩大，亚太地区在可解释人工智能行业中迅速崛起。中国、日本和印度等国家大力投资人工智能技术。不断增长的医疗保健和制造业推动了采用。对人工智能法规的更多关注鼓励了可解释性。意识的提高和政府的支持推动了市场的增长。 

主要可解释的人工智能公司见解

市场上的一些主要公司包括 Amelia US LLC、BuildGroup、Factmata、Google LLC、IBM Corporation、Kyndi 和 Microsoft。组织正致力于增加客户群，以获得行业竞争优势。因此，主要参与者正在采取多项战略举措，例如并购以及与其他大公司建立合作伙伴关系。

• Google LLC 开发了 What-If Tool 和 TCAV（概念激活向量测试）等工具，通过可视化数据和解释模型预测来帮助用户了解 AI 模型如何做出决策。谷歌还在其人工智能平台中集成了可解释性功能，以提高透明度和公平性。他们正在进行的研究旨在使人工智能系统更易于解释，适用于从医疗保健到金融等广泛的应用。

• IBM 公司提供了 AI Expandability 360，这是一种开源工具它提供了多种算法来解释和解释人工智能模型。 IBM 专注于构建值得信赖的 AI，让用户能够理解模型行为、检测偏差并通过可解释性遵守法规。他们继续与学术和行业合作伙伴合作，推进可解释人工智能的标准和最佳实践。

最新进展

• 2025 年 5 月，IBM 公司和 Amazon Web Services, Inc. 将合作利用 IBM watsonx Orchestrat 等新工具推进代理 AIe 与 Amazon Q 索引集成，使 AI 代理能够访问特定于域的数据以实现个性化企业解决方案。他们还通过 watsonx.governance 加强人工智能治理，以确保人工智能在其整个生命周期中负责任、透明和可解释。

• 2025 年 1 月，IBM 公司与阿联酋电信公司 e& 合作，推出了名为 watsonx 治理的先进人工智能治理平台，旨在确保整个人工智能系统的透明度、合规性和道德监督。此次合作的重点是实时风险管理、偏差检测和全面可追溯性，以大规模促进负责任且可解释的人工智能运营。

• 2024 年 7 月，美国数据分析公司 Teradata 和 DataRobot 集成了各自的平台，使企业能够灵活、安全和可信地构建、扩展和部署人工智能模型，支持可解释和受治理的人工智能。这种合作允许用户操作 DTeradata VantageCloud 中的 atRobot 模型使用 ClearScape Analytics 的“自带模型”功能，安全且经济高效地加速人工智能创新。

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