报告概述

到 2033 年，全球可解释人工智能市场规模预计将从 2023 年的64 亿美元增至约346 亿美元，在预测期内以复合年增长率 18.4% 的速度增长。 2024年至2033年。

可解释的人工智能（XAI）是指开发能够为其决策过程提供透明且易于理解的解释的人工智能系统。传统的人工智能模型通常作为“黑匣子”运行，因此很难理解它们如何以及为何得出特定结论。 XAI 旨在通过提供对人工智能算法内部工作原理的洞察来解决这一限制，使用户能够理解人工智能生成输出背后的推理。

随着企业和组织认识到透明度和完整性的重要性，可解释的人工智能市场正在经历显着增长。人工智能系统中的可解释性。随着人工智能在各行业的日益普及，越来越需要了解影响人工智能驱动决策的潜在因素。可解释的人工智能不仅可以增强人工智能系统的信任和可信度，还可以解决与偏见或无法解释的结果相关的道德、法律和监管问题。

组织正在投资 XAI，以增强客户信任、遵守新兴法规，并通过提供透明和可解释的人工智能解决方案获得竞争优势。 XAI 市场涵盖一系列产品和服务，包括软件工具、平台和咨询服务，旨在开发透明的人工智能模型。

在可解释人工智能 (XAI) 不断发展的格局中，大量投资活动凸显了人工智能透明度日益增长的重要性和商业潜力。最近几轮融资凸显了利息和资本注入的加速”这一财务里程碑将 H2O.ai 的融资总额提升至超过 2.5 亿美元，凸显了市场对其可解释的人工智能平台的信心。 H2O.ai 成功获得大量投资反映了人们对能够在决策过程中提供清晰度和透明度的人工智能解决方案日益增长的需求。

同样，Anthropic 是一家专注于开发安全且可解释的人工智能系统的人工智能安全初创公司，于 2022 年 11 月筹集了1.52 亿美元资金，实现了15 亿美元的估值。本次融资RAnthropic 处于解决确保 AI 技术有效且符合道德的关键挑战的最前沿，进一步强调了市场对 AI 安全性和可解释性的优先考虑。

模型解释和监控工具的创新者 Fiddler Labs 宣布于 2023 年 4 月由英特尔领投的 B 轮融资，进一步说明了该行业的活力。资本。这项投资使 Fiddler Labs 的总资金增加到4700 万美元，凸显了增强各种应用中 AI 模型的透明度和可解释性的工具的战略重要性。

2023 年 XAI 领域的投资大幅增长，总额22 亿美元。大量资本的涌入使 Fiddler Labs 和 Alethea AI 等初创公司受益，这意味着可解释的人工智能技术的生态系统强大且不断发展诺斯。大量融资突显了市场对 XAI 解决方案提供的价值主张的认可：培养信任、确保监管合规性以及为人工智能驱动的应用程序的创新释放新机遇。

关键要点

• 可解释的人工智能市场预计将达到 34.6 美元到 2033 年，这一数字将达到 10 亿美元，从 2024 年到 2033 年，复合年增长率将达到18.4%，而 2023 年的复合年增长率为64 亿美元。
• 近年来，对以 XAI 为重点的公司的投资激增，H2O.ai、Anthropic 和 Fiddler Labs 等主要参与者的融资轮次引人注目，总计到 2023 年将达到 22 亿美元。
• 按组件划分：在 GPU 和 TPU 等对于透明 AI 模型至关重要的专用硬件的推动下，硬件占据市场主导地位（到 2023 年，其份额将超过 60.3%）。
• 按应用划分：网络安全处于领先地位（到 2023 年，份额将超过 53%），通过透明的人工智能驱动的安全解决方案解决不断升级的网络攻击威胁。
• 按最终用户划分：政府和国防部占据主导地位（到 2023 年，份额将超过 36%），利用 XAI 提高运营效率和国家安全措施。
• 北美领先市场（超过31.6% 份额（到 2023 年）），这得益于强大的技术基础设施和对人工智能透明度的监管关注。

通过组件分析

2023 年，硬件细分市场在可解释人工智能 (XAI) 市场中占据主导地位，占据了超过60.3%份额。市场的这一重要部分可以归因于专用硬件在人工智能模型的开发和部署中发挥的关键作用，特别是那些需要高水平测试的模型。透明度和可解释性。

针对人工智能任务优化的硬件，例如 GPU（图形处理单元）和 TPU（张量处理单元），提供了有效处理大型数据集和复杂算法所需的计算能力。这对于运行实时分析和解释数据的复杂 XAI 模型至关重要，使它们能够立即洞察其决策过程。

对更快、更高效的处理能力的需求不断增长，这进一步巩固了硬件领域的领先地位，这对于训练和执行可解释的 AI 模型至关重要。 AI专用芯片和处理单元的开发有助于提高XAI系统的功能，从而可以对AI决策进行更详细和全面的解释。

此外，AI硬件的不断创新，以速度、效率和能耗方面的进步为特征，支持XAI应用程序的可扩展性。随着企业和组织越来越多地采用人工智能解决方案，对能够支持这些系统的可解释性和透明度的强大硬件的需求不断增长。这一趋势反映在领先科技公司的投资和开发优先事项上，进一步凸显了硬件细分市场在 XAI 市场中的重要性。

按应用分析

2023 年，网络安全细分市场在可解释人工智能 (XAI) 领域占据主导市场地位，占据53%以上份额。这种重要性归因于网络攻击威胁的不断升级和网络入侵技术的日益复杂，这增加了对先进、透明的人工智能驱动的安全解决方案的需求。

网络安全处于保护关键基础设施和敏感数据的最前沿，自然而然地成为了人们关注的焦点。成为 XAI 技术的主要应用领域。这些技术不仅可以更有效地检测和应对威胁，还可以清晰地洞察威胁识别和缓解策略背后的决策过程。

XAI 在网络安全中的集成使组织能够理解和信任正在制定的基于 AI 的决策，这是处理潜在安全漏洞时的关键因素。这种透明度对于遵守监管标准以及在利益相关者中建立对安全措施可靠性的信心至关重要。

此外，随着网络变得越来越复杂，数据流量不断增加，XAI 为其行为提供解释的能力有助于安全专业人员微调安全协议并更有效地应对新出现的威胁。网络漏洞的财务影响凸显了 XAI 对网络安全的投资价值。随着由于网络犯罪的成本预计将上升，部署可解释的人工智能解决方案为保护数字资产提供了一种主动的方法。

人工智能和机器学习算法的进步支持了该行业的增长，这些算法增强了安全系统高精度识别异常和潜在威胁的能力。因此，网络安全细分市场在 XAI 市场中所占的巨大份额不仅反映了当前的网络安全挑战，也表明了人工智能驱动的安全解决方案对透明度和问责制的战略重视。

根据最终用户分析

2023 年，政府和国防细分市场在网络安全领域占据了主导市场地位可解释的人工智能 (XAI) 领域，占据超过 36% 的份额。这一市场的重要部分可归因于政府和国防越来越多地采用人工智能技术这些部门内做出的决策至关重要，需要高度的透明度和问责制，这使得 XAI 成为一个重要组成部分。可解释的人工智能有助于更深入地理解人工智能驱动的决策，确保它们值得信任并符合法律和道德标准。这些领域对人工智能的依赖不仅仅是为了提高效率而采用技术；它还涉及保护敏感数据、实时做出明智的决策，以及确保在监视、侦察和决策过程中以合乎道德的方式使用人工智能。

例如，在国防领域，人工智能系统用于威胁检测和响应策略，其中人工智能决策背后的“原因”与决策本身一样重要。同样，在政府应用中，无论是公共安全措施、医疗资源分配还是政治政策随着冰冷的发展，对透明度的需求确保了人工智能决策的制定要清楚地了解其基础和影响。

此外，政府和国防部门对 XAI 的投资是出于维护公众信任和遵守日益严格的人工智能监管要求的需要。由于这些部门经常处理危及生命的情况和敏感信息，人工智能系统解释其推理的能力有助于在利益相关者之间建立共识，确保合规性并促进道德监督。

关键市场细分

按组件

• 硬件
• 软件

按组件应用

• 网络安全
• 数据库加密
• 应用程序安全

最终用户

• 政府和国防
• BFSI
• 医疗保健
• IT和电信
• 航空航天和国防
• 其他最终用户

驱动因素

工业 4.0 推动可解释人工智能的需求

工业 4.0 的出现，其特点是物联网、大数据分析和人工智能等先进技术的集成，是可解释人工智能 (XAI) 需求的重要驱动力。随着企业越来越多地在运营中采用人工智能系统，人工智能决策过程对透明度和可解释性的需求日益增长。

在制造、供应链和物流等行业，人工智能在优化流程和制定关键决策方面发挥着关键作用，了解人工智能模型如何得出结论的能力变得至关重要。可解释的人工智能使利益相关者能够信任和理解人工智能输出背后的推理，促进人类和人工智能系统之间的有效协作。通过提供可解释性，XAI 有助于解决行业中与偏见、问责制和监管合规性相关的问题4.0 环境，推动了对 XAI 解决方案的需求。

限制

缺乏熟练的 XAI 专业人员

广泛采用可解释人工智能 (XAI) 的关键限制之一是缺乏精通开发和实施 XAI 技术的熟练专业人员。 XAI 需要一套独特的技能，结合人工智能、机器学习和可解释性方法的专业知识。对这些专业人员的需求远远超过当前的供应，导致市场上人才稀缺。

熟练的 XAI 专业人员的短缺给希望将可解释性集成到人工智能系统中的组织带来了挑战。它阻碍了有效开发和部署 XAI 解决方案的能力，限制了可解释的人工智能在各行业的广泛采用。解决这一限制需要对教育和培训计划进行投资，以培养一批具备必要能力的专业人员。满足对 XAI 专业知识不断增长的需求。

机遇

增强的决策支持

可解释的 AI (XAI) 带来的重要机遇之一是增强决策支持的潜力。 XAI 技术使用户能够深入了解人工智能模型的决策过程，从而更深入地了解影响结果的因素。这种透明度和可解释性使决策者能够做出更明智、更自信的决策。

XAI 提供可用于验证和完善决策流程的解释、理由和见解。通过使利益相关者能够理解人工智能生成输出背后的推理，XAI 增强了信任并促进了人类与人工智能系统之间的有效协作。在金融、医疗保健和法律等关键决策具有深远影响的行业中，利用 XAI 的机会增强决策支持可以改善结果、降低风险并提高效率。

挑战

人工智能模型的复杂性以及在性能与可解释性之间的平衡

实施可解释人工智能 (XAI) 的挑战之一是人工智能模型固有的复杂性以及平衡性能与可解释性的需要。许多最先进的人工智能模型，例如深度学习神经网络，都像复杂的黑匣子一样运行，这使得为其输出提供直观的解释变得具有挑战性。挑战在于开发能够有效解释和解释这些复杂模型错综复杂的内部运作的 XAI 技术。

此外，模型性能和可解释性之间存在权衡，因为高度可解释的模型可能会牺牲一定程度的预测准确性。在模型性能和可解释性之间取得适当的平衡对于确保XAI 解决方案既值得信赖又有效。应对这一挑战需要持续不断的研究和开发工作，以创建 XAI 技术，这些技术可以在不影响人工智能模型性能的情况下提供有意义的解释。

区域分析

2023 年，北美 在可解释人工智能 (XAI) 领域占据主导市场地位，占领了超过全球市场31.6%份额。 2023 年，北美对可解释人工智能的需求价值为 26 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。这一巨大的市场份额可归因于该地区强大的技术基础设施、领先的人工智能研究机构的存在，以及公共和私营部门对人工智能技术的大量投资。

此外，对透明的监管更加重视。人工智能应用中的安全性和责任感，尤其是在金融、医疗保健和汽车等行业，推动了可解释的人工智能解决方案的采用。该地区对道德人工智能实践的重视以及对人类可以理解的人工智能系统的需求进一步巩固了其在 XAI 市场的领导地位。

先进的数据分析能力以及对能够为其决策过程提供清晰洞察的人工智能系统不断增长的需求也推动了北美地区采用可解释的人工智能。各个行业的公司都在寻求 XAI 解决方案，以增强客户信任、遵守监管要求，并通过使人工智能驱动的决策更加透明和可靠来获得竞争优势。

美国走在前沿，拥有众多专门从事 XAI 技术的初创公司和老牌公司，促进了该领域的创新和研究。熟练专业人员的可用性支持人工智能发展的强大生态系统有助于该地区的领先地位。

本报告涵盖的重点地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

关键玩家分析

可解释的人工智能（X人工智能）市场的特点是既有国际参与者，也有本地参与者，这导致了其分散性。这些主要参与者积极参与研发 (R&D) 工作，以推出先进的解决方案并获得市场竞争优势。此外，战略联盟和与其他公司的合并是这种动态格局中常见的策略。

MagiQ Technologies 在被雷神技术公司收购之前，在量子计算与人工智能的集成方面取得了重大进展，此举突显了利用量子技术提高人工智能可解释性和效率的日益增长的趋势。

著名参与者 GyanAI 于 2023 年 3 月推出了其首个可解释语言模型和研究引擎。这种独特的技术强调了透明度人工智能流程，使用户能够追踪其输出的起源并全面了解其结果。 Gyan 对可解释性区分的承诺他将其推向市场，满足了对透明人工智能解决方案不断增长的需求。

在同月的一项战略举措中，人工智能公司 Amelia 与 Monroe Capital 和 BuildGroup 合作，以确保财务资本和业务领导力。此次合作价值1.751亿美元，加速了 Amelia 人工智能产品的市场接受度，巩固了其市场领导者的地位。通过利用这笔资金，Amelia 旨在进一步增强其产品供应，并重申致力于为客户提供易于理解的人工智能解决方案。

顶级市场领导者

• ID Quantique
• QuintessenceLabs
• MagiQ Technologies（被 Raytheon Technologies Corporation 收购）
• 东芝公司
• Qubitekk
• QuantumCTek Co., Ltd.
• PQ Solutions
• Infineon Technologies AG
• 安徽卡斯基量子科技有限公司
• NEC Corp.
• 微软公司
• 其他主要参与者

近期进展

• 2023 年 6 月，专门从事机器学习模型部署的荷兰初创公司Deeploy获得了 250 万欧元的融资。这项投资旨在扩展该平台在提供透明度和可解释性方面的能力，以符合即将出台的欧洲人工智能法规。
• IBM于2023年6月推出了“IBM Watsonx”，这是一个旨在通过人工智能解决方案增强组织运营的新平台。该平台旨在帮助企业利用人工智能技术有效加速运营。
• Reprocell于2023年6月推出了其先进的商业服务“Pharmacology-AI”。此次发布恰逢第一个“excelerate”项目的成功完成国家数字创新中心，标志着药理学领域人工智能应用的显着进步。
• 新加坡政府于2023 年 5 月宣布与 Google Cloud 进行战略合作。此次合作的重点是确保公共部门机构可以轻松使用人工智能平台，利用人工智能云平台来增强公共服务交付。
• GyanAI于2023年3月宣布打算推出世界上第一个配备可解释人工智能功能的语言模型和自然语言理解引擎。这一发展代表了人工智能技术更易于理解和使用的一个重要里程碑。