报告概述

全球混合人工智能市场规模将在 2024 年产生79 亿美元，预计将从 2025 年的99 亿美元增长到 2034 年约769 亿美元，记录整个预测期内的复合年增长率为25.6%。 2024年，北美占据主导市场地位，占据超过37.4%份额，收入29亿美元。

混合人工智能市场是指集成多种人工智能模型，例如基于规则的系统和机器学习，以创建更具适应性和更强大的人工智能解决方案。这种方法将传统人工智能技术的优势与先进的机器学习和生成式人工智能模型相结合，以改善医疗保健、金融和零售等行业的决策、灵活性和绩效。

市场正在不断发展。随着公司希望通过将人类专业知识与机器驱动的见解相结合来更有效地解决复杂问题，混合人工智能的采用率不断提高。采用混合人工智能的主要驱动因素包括增强数据分析、改进自动化和更加个性化的客户体验的需求。企业认识到混合模型通过将人类判断与人工智能相结合来提供鲁棒性，这对于需要透明度和可解释性的行业至关重要。

例如，医疗保健使用这些系统来提高诊断准确性和治疗计划，而金融则利用混合人工智能进行欺诈检测和风险评估。仅在医疗保健领域，混合人工智能就将诊断速度提高了高达50%，并将再入院率降低了15%。 需求分析表明，混合人工智能因其巨大的应用潜力和提高运营效率的能力而受到关注。

行业面临的挑战不断增长的数据量需要能够快速准确地处理信息的人工智能解决方案。此外，混合人工智能的人机交互方法有助于减少偏见并提高人工智能输出的可信度，从而增强用户的信心。目前，超过 60% 的供应链组织使用人工智能驱动的系统，这些系统可降低成本12%，并将预测准确性提高16%。这表明市场对将自动化与人工监督相结合的人工智能有着强烈的需求。

快速市场概况

• 78.64% 份额达到从解决方案来看，表明企业更喜欢现成部署的混合人工智能平台，而不是独立服务。
• 75.5%的采用率出现在大型企业中，因为这些组织优先考虑可扩展性和复杂的人工智能集成。
• 35.5%份额由医疗保健行业贡献，受到对先进技术的需求的推动ced 诊断和患者管理系统。
• 37.4% 的全球市场集中在北美，反映出强大的技术基础设施和监管支持。
• 在企业数字化转型和医疗保健创新的支持下，美国在广泛采用方面处于领先地位。
• 23.4% 的复合年增长率凸显了快速增长潜力，因为混合人工智能将云和本地智能连接起来，实现灵活的应用部署。

分析师的观点

混合人工智能领域日益普及的技术包括基于云的人工智能平台、用于实时决策的边缘计算以及与物联网 (IoT) 和区块链的集成。云解决方案约占混合智能市场组件的69％，允许可扩展的按需访问，而无需高昂的前期成本。边缘人工智能可实现对智慧城市和智能城市至关重要的超快速、本地化处理通过限制延迟和增强安全性来实现自主车辆。

混合人工智能还受益于自然语言处理和强化学习的进步，以创建更智能、更灵活的应用程序。​采用混合人工智能的关键原因是多功能性、可解释性以及将自动化与人类战略思维相结合的能力。企业可以更快地获得洞察力，而不会失去对决策流程的控制。

例如，人工智能可以快速检测潜在的欺诈行为，但由人类专家做出最终决定，以确保准确性和合规性。这种协作模型可以减少错误、提高决策质量并确保遵守法规。在零售业，人工智能预测需求趋势，而管理者则根据季节性等现实因素进行调整，将数据与人类直觉相结合。​

生成式人工智能的作用

生成式人工智能在混合人工智能领域中的作用变得越来越重要，因为它增强了组合能力将人类智能与机器能力结合起来。如今，生成式人工智能被用来自动执行创造性和重复性任务，ChatGPT 等工具的每周用户数量超过8 亿。

大约 70% 的 Z 世代使用了生成式 AI 工具，这突显了该工具在年轻劳动力中的快速采用，他们正在推动混合人工智能协作的未来。  事实证明，到 2025 年，生成式 AI 可以帮助员工以56%的速度完成任务，从而提高生产力。

许多公司已集成这些 AI 系统来管理工作流程，通过将 AI 生成的见解与人类判断相结合，使决策更加高效。该技术在医疗保健和金融等领域不断扩大的影响力表明了其通过创新和提高效率来改变业务运营的潜力，凸显了生成式人工智能如何成为混合人工智能战略的核心组成部分。

按行业划分的人工智能采用率

高采用率行业

• 技术：该行业处于领先地位，有 88% 的公司使用生成式人工智能，使信息技术成为整体采用率最高的行业。
• 专业服务、媒体和电信：采用率很高，专业服务占 80%，媒体和电信占 79%。
• 金融服务：大约 65% 的公司使用生成式人工智能，预计到 2027 年人工智能可为银行收入增加 10 亿美元。
• 消费品和零售：采用率为 68%，受到个性化和运营的推动
• 工业和汽车：在印度的领先行业中，其中汽车行业的机器学习采用率增长了 48%。

采用率低的行业

• 能源和材料：目前是通用汽车采用速度最慢的行业主动人工智能，采用率为 59%。
• 建筑和农业：人工智能总体使用率最低，仅为 1.4%，显示出巨大的未开发潜力。

采用人工智能的常见原因

• 内部流程自动化：被 36% 的高管认为是人工智能的主要驱动力
• 数据分析和分析：生成式人工智能的核心应用，支持决策和预测建模。
• 营销和销售：广泛用于内容创建、潜在客户开发和个性化营销策略。
• 研发 (R&D)：大约 44% 的公司采用人工智能进行研发，特别是在信息和通信领域
• ICT 安全：人工智能在电力、天然气和供水领域的采用率很高，这些领域人工智能增强了网络安全和运营弹性。

投资和商业效益

混合人工智能的投资机会正在扩大，特别是在制造业、金融和医疗保健等行业大力投资以实现运营现代化的新兴经济体。生成式人工智能与混合模型的融合开辟了人工智能采用的新领域，吸引资金来构建具有持续人类反馈循环的可扩展、符合道德的人工智能系统。

亚太和拉丁美洲等地区的投资不断增加，为强调可靠性和监管的人工智能解决方案创造了新的市场混合人工智能的商业优势包括提高生产力、降低运营成本、更好的合规性和更准确的风险管理，混合人工智能系统可以实现更快的、数据驱动的决策，并且仍然由人类监督以保持质量控制。

使用这些系统的企业报告在客户关系、流程自动化和欺诈检测方面得到了增强，领先。实现可衡量的成本节约和效率提高。例如，人工智能支持的供应链自动化将交货时间缩短了25%，并减少了错误的交易拒绝。

美国市场规模

美国是北美的主要贡献者，其市场价值约为25亿，复合年增长率约为23.4%。这种增长动力来自于通过在医疗保健等领域大规模部署混合人工智能，先进的诊断和患者管理系统受益于人工智能与人类的协作。

美国拥有充满活力的技术生态系统，拥有众多初创公司、成熟的科技公司和推动创新的研究机构。混合人工智能的采用还得到了高数字素养、重要的 IT 基础设施以及对人工智能道德和治理的投资的支持，这有助于组织负责任和有效地实施混合人工智能解决方案。y.

到 2024 年，北美在全球混合人工智能市场中占据37.4%的巨大份额。该地区受益于其强大的技术基础设施、众多人工智能初创公司和科技巨头的存在以及广泛的研发活动。云计算和人工智能驱动的跨行业数字化转型的高采用率进一步推动了该地区混合人工智能解决方案的增长。

对创新的关注，加上政府的大力支持和投资，为混合人工智能在北美的扩张创造了有利条件。许多行业，尤其​​是医疗保健、金融和制造，依靠混合人工智能来提高决策和运营效率，帮助北美保持在全球混合人工智能市场的领导地位。

按组件

在混合人工智能市场中，解决方案占据主导地位，占 78.64% 的份额。

这一高比例反映了对将机器学习、自然语言处理和机器人自动化结合在一起的集成人工智能和人类智能系统的需求不断增长。混合人工智能解决方案可帮助组织实现复杂流程自动化，同时保持人工监督，从而提高决策的效率和准确性。这些解决方案的可扩展性和适应性推动了它们在需要高级数据分析和运营灵活性的行业中的采用。

基于云和 SaaS 混合人工智能产品的增加进一步支持了这种对解决方案的偏好，这些产品简化了部署和持续管理。客户受益于持续更新和降低的基础设施成本，使这些混合人工智能解决方案对长期使用具有吸引力。这些解决方案中计算机视觉和自动推理等领域的进步也为创新开辟了新的可能性，从而巩固了解决方案的市场主导地位

按组织规模

大型企业以 75.5% 的份额主导混合人工智能市场。

这些组织通常管理大量数据并拥有复杂的流程，非常适合利用混合人工智能来提高生产力和战略决策。大型企业大力投资混合人工智能平台，以实现日常任务的自动化，同时增强风险管理、客户服务和合规性等领域的人类专业知识。他们大规模采用和集成这些解决方案的能力推动了市场的增长。

此外，大型企业拥有大量的资本和熟练的劳动力，使他们能够定制和优化混合人工智能，以满足不同的运营需求。这些组织还倾向于引领创新采用，推动小型公司稍后可能实施的混合人工智能进步。这一趋势凸显了大型企业作为混合人工智能领域的早期采用者和创新者发挥着至关重要的作用。

按最终用户

医疗保健是领先的最终用户细分市场，占据 35.5% 的市场份额。

医疗保健行业采用混合人工智能技术是由于对改善患者治疗结果、降低成本的迫切需求所推动的控制和个性化护理服务。混合人工智能系统通过将机器学习见解与临床专业知识相结合，协助诊断、药物发现和治疗计划，使医疗保健流程更加智能和高效。

此外，混合人工智能还支持劳动力管理、医疗设备的预测性维护和管理自动化等操作功能。混合智能的这种全面应用正在帮助医疗保健提供者解决日益增长的护理需求和复杂性，使该行业成为混合智能采用增长最快的行业之一人工智能技术。

新兴趋势

混合人工智能的新兴趋势表明，人工智能和人类专业知识密切协调的更加集成的系统正在朝着更加集成的方向发展。混合云解决方案结合了本地人工智能和基于云的人工智能，因其提供灵活性、安全性和可扩展性而将主导市场。大约69％的混合人工智能解决方案现在基于云，这反映了组织对能够从海量数据中实现实时智能的平台的偏好。

此外，能够与人类一起管理复杂工作流程的自主人工智能代理正变得越来越普遍，扩大了混合人工智能应用的范围和影响。另一个重要趋势是多模态人工智能系统的兴起，它无缝集成文本、音频、图像和视频，以提供更丰富、真实的应用程序。

这种多模态集成使混合人工智能在各个行业中更具适应性和实用性。 F此外，专注于利基领域的专业开源模型正在获得关注，使先进人工智能的获取更加民主化，并促进混合人工智能开发不同层面的创新。

增长因素

推动混合人工智能采用的增长因素包括对人机协作以提高决策和运营效率的需求不断增长。企业越来越多地使用混合智能来自动化日常任务，同时使员工能够专注于更高价值的活动。

解决方案领域占据近69%的市场份额，这主要归功于云和人工智能技术的兴起，促进了可扩展且经济高效的混合人工智能部署。这些因素促使混合人工智能在医疗保健、金融和教育等关键领域得到越来越多的应用。

此外，机器学习和自然语言处理技术的进步也促进了混合人工智能的发展。增强了混合人工智能的能力，使系统能够更好地模仿人类推理和交互。这种增长得到了各行业数字化转型努力的进一步支持，其中预测分析和自动化变得至关重要。

主要细分市场

按组件

• 解决方案
  • 机器学习
  • 自然语言处理
  • 计算机愿景
  • 机器人
  • 其他
• 服务
  • 实施和集成服务
  • 咨询和培训
  • 支持和维护服务

按组织规模

• 大型企业
• 中小型企业（中小企业）

按最终用户划分

• 医疗保健
• BFSI
• 零售和电子商务
• 制造业
• 电信
• 政府和国防
• 其他

区域分析和覆盖范围

• 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
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 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

驱动因素

基于云的混合人工智能解决方案的采用不断增加

基于云的混合人工智能解决方案的不断采用是该市场的主要驱动力。由于云平台灵活、可扩展，跨行业的组织正在利用云平台来实施混合人工智能。云服务的标签性和成本效益性。这使企业能够从大型、多样化的数据集中获取实时情报，而无需大量的前期基础设施投资。

软件即服务等云交付模型使各种规模的公司都可以使用混合人工智能，从而加速接受和集成。这一驱动力得到了机器学习和自然语言处理进步的支持，扩展了混合人工智能功能。

通过云将人类专业知识与人工智能集成的能力可以促进更好的决策和自动化，帮助公司提高生产力和客户体验。由于科技巨头的投资，北美地区引领了这一趋势，而亚太地区由于工业数字化，采用率正在迅速增长。​

限制

高实施成本

混合人工智能市场增长的一个关键限制是所涉及的高实施成本。开发先进的混合人工智能系统tems 需要在研发、计算基础设施和技能人才方面进行大量投资。许多中小企业发现初始资本支出过高，从而减缓了广泛采用的速度。

除了硬件和软件成本之外，使用大型现实数据集训练人工智能模型以及将混合人工智能集成到遗留系统等持续费用也增加了财务负担。这种成本强度限制了市场渗透率，并阻碍一些组织在明确的投资回报变得明显之前致力于这些技术。​

机遇

医疗保健和生命科学领域人工智能的加速采用

医疗保健和生命科学代表了混合人工智能扩张的绝佳机会。在医疗诊断、治疗计划和药物开发领域，对能够与人类专家协作的可解释、精确和可靠的人工智能系统的需求日益增长。混合人工智能相遇通过将机器学习与人类判断相结合，提高临床环境中的信任和决策准确性来满足这一需求。

HIPAA 等法律框架鼓励采用人工智能技术，以提高透明度和可追溯性，从而进一步推动市场增长。此外，在患者监护和自主医疗设备等环境中，边缘实时决策变得越来越重要。这为混合人工智能解决方案在靠近数据源的地方安全、高效地运行开辟了道路。​

挑战

集成和协作的复杂性

混合人工智能采用的一个重大挑战是将这些解决方案集成到现有业务流程和基础设施中的复杂性。混合人工智能需要人工智能专家、业务利益相关者和领域专业人员等不同团队之间的协调协作，这可能很难管理。

此外，混合人工智能人工智能环境通常跨越多个平台和技术，增加了操作的复杂性。确保人工智能组件和人类输入之间的无缝交互，同时保持性能和可靠性存在技术障碍。组织还必须解决有关人工智能偏见和数据隐私的道德问题，这使部署变得复杂，并且需要谨慎的治理结构。

竞争分析

混合人工智能市场由 Adob​​e、Open Text Corporation 和 M-Files 等成熟的企业解决方案提供商支撑。这些公司将基于规则的系统与机器学习模型相集成，为文档处理、工作流程自动化、数字体验管理和分析提供可扩展的人工智能解决方案。

包括 ABBYY、Datameer、BellaDati 和 Emplifi Czech Republic 在内的专业人工智能和数据智能公司专注于将符号人工智能与统计学习相结合，以实现内容智能、预测和分析。主动分析和决策支持。这些厂商提供了混合人工智能平台，可改进数据分类、实时处理和企业级定制。

Acrolinx GmbH、Ceralytics、CONCURED、Idio Web Services、Knotch、Scoop、Zywave 和 Ignite Enterprise Software Solutions 等新兴和利基贡献者以及其他主要参与者提供了针对内容优化、保险情报、销售自动化和知识管理量身定制的混合人工智能工具。他们的解决方案使企业能够将人类定义的逻辑与自适应人工智能模型相结合，支持运营效率和战略增长。

市场上的主要参与者

• ABBYY
• Acrolinx GmbH
• Adobe
• BellaDati
• Ceralytics
• CONCURED
• Datameer
• Emplifi捷克共和国
• Idio Web Services
• Knotch
• M-Files
• Open Text Corporation
• Scoop
• Zywave
• Ignite 企业软件解决方案
• Ignite 企业软件解决方案
• Scoop
• Zywave
• Ignite 企业软件解决方案
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• 其他主要参与者

重大发展

• 2025 年 6 月BellaDati 与 Aras 建立合作伙伴关系，将实时物联网数据和分析与产品生命周期管理 (PLM) 系统集成。此次合作旨在通过增强的数字线程连接和预测性维护来改进制造工作流程，从而在运营分析中开辟混合人工智能机会。