多模式人工智能市场规模和份额，按组件（软件、服务）划分；数据模态；最终用途；企业规模 - SWOT 分析、竞争战略洞察、2025-2037 年区域趋势

多模式人工智能市场：增长动力和挑战

增长动力

• 对针对各个行业量身定制的解决方案的需求不断增长：随着 AI 技术的不断发展，为了满足特定的行业目标和挑战，对定制软件和解决方案的需求也在不断增加。例如，多模态人工智能有潜力通过分析医学图片、文本患者记录，甚至医患对话的录音来提供全面的诊断见解，从而彻底改变患者护理和医学研究。例如，2024 年 8 月，Fractal 宣布推出 vaidya.ai，这是一个多模式医疗保健平台，旨在为患者提供免费且轻松的帮助。
   
• 汽车行业不断增长的需求：汽车行业正在使用多模式 AI 来开发高级驾驶辅助系统 (ADAS)，该系统将来自传感器的文本数据、来自车内语音助手的音频数据以及来自摄像头的视觉数据相结合，以改善道路安全和驾驶体验。这一针对特定行业的战略正在开启新一波创新浪潮，利用定制的多模式人工智能解决方案来解决每个企业面临的特定机遇和困难。
  
  多家汽车公司正在使用多模式人工智能来简化其流程和任务。例如，宝马集团最近发起了一项变革性举措，利用 GenAI 简化采购任务并改善供应商互动。该公司计划与 AWS、BCG Platinion 和 BCG X 合作，确保 GenAI 的可扩展且可靠的集成。
   
• 利用生成式 AI 方法加快多模式生态系统的构建

说到人工智能，生成式人工智能可与该领域的创意引擎相媲美，能够生成文本、图像甚至完整视频。它可以产生混合多种数据形式的信息。例如，它可以根据文本描述合成真实的图像，为照片撰写详尽的解释，甚至制作对主题有深入理解的电影。多模态人工智能和生成式人工智能的交叉点发生在数据形式的合并中。

例如，在内容创建中，由生成式人工智能支持的多模式人工智能系统可以自动创建集成文本、图形和视频的营销材料，以提供更具吸引力和定制化的用户体验。它可以创建引人入胜且促进理解的交互式教学内容，以适应每个学习者独特的学习风格。此外，它还可以自动制作多媒体演示文稿，从而增强其影响力和教育价值。

挑战

• 多模态模型中的潜在偏差：与单模态模型类似，多模态 AI 模型也容易受到偏差的影响，这源于训练数据集。训练数据集包括文本、照片、视频和其他媒体，可能会无意中凸显数据源中存在的社会或文化偏见。这些偏见可以有多种不同的形式。例如，在图像识别中，它们可能是基于种族或性别的，或者在涉及自然语言处理的任务中是基于语言和上下文的。当多模态人工智能模型接受此类数据的训练时，这些偏见必然会被继承和延续，这可能会在做出预测或选择时导致不公平或错误的结果。
   
• 对可转移性的限制：有限的可转移性引起了人们对这些人工智能系统的一个关键限制的关注。灵活性和适应性。在一种类型的数据上训练的多模态人工智能模型在面对一种新型数据时可能无法适应或表现良好，就像受过古典音乐训练的指挥家在安排爵士乐队时可能会遇到困难一样。这种可转移性约束强调了谨慎的必要性，特别是在动态和变化的现实世界环境中使用这些模型时。
  
  困难源于这样一个事实：训练期间学到的信息与训练数据集的特定模式、模式和特征有着内在的联系。当遇到新颖或独特的数据类型（包括从书面数据转变为视觉数据或从组织数据转变为无组织数据）时，这些模型在进行精确预测或得出重要理解时经常会遇到困难。