AI 영상분석 시장은 2028년까지 690억 달러에 이를 것
최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 감시, 감시 분야에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 인공지능 영상분석 시장은 폭발적인 성장세를 보이며 빠르게 확대되고 있다.
인공지능 영상 분석 시장 매출은 2023년 169억 달러, 2028년에는 690억 달러로 성장해 지속적인 성장 추세를 보일 것으로 예상된다. 시장의 급속한 확장은 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되며, 각 요인은 시장의 발전과 변화를 주도합니다. 이러한 개발 모멘텀을 통해 시장은 향후 몇 년간 32.50%의 연평균 성장률을 유지할 수 있습니다.
기술 발전:
인공지능 영상 분석 시장의 성장은 주로 지능형 소프트웨어의 지속적인 혁신에 힘입어 이루어졌습니다. 기존 모니터링 기술은 모니터링 및 분석 분야에서 고유한 기능을 갖춘 새로운 인공 지능 솔루션으로 대체되었습니다. 이러한 고급 시스템은 자가 학습 기능을 갖추고 있어 시간이 지남에 따라 발전하고 개선되어 비디오 콘텐츠를 보다 효율적으로 감지하고 분석할 수 있습니다. 기업과 조직 사이에서 보다 강력한 감시 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 기반 비디오 분석에 대한 수요가 계속 증가하여 시장 성장을 주도하고 있습니다.
정부 이니셔티브:
공공 안전과 보안을 개선하기 위해 인공 지능 기반 비디오 분석 시스템을 채택하기 시작하는 정부가 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 시스템은 교통 모니터링, 인프라 감독 등의 분야에서 널리 사용되며 보다 안전한 사회 환경을 조성하는 데 중요한 역할을 합니다. 인공지능 기술의 도움으로 정부는 대량의 영상 데이터를 실시간으로 보다 효과적으로 분석하고 잠재적인 위협과 사건에 대해 적시에 경고를 제공할 수 있습니다. 이러한 조치의 시행은 안전 예방 조치를 강화할 뿐만 아니라 지역 사회를 보호하려는 정부에 대한 대중의 신뢰와 확신을 강화합니다.
산업 응용:
상업, 주거, 의료, 국방 부문에서 비디오 감시의 인기는 AI 비디오 분석 솔루션 채택을 이끄는 또 다른 중요한 요소입니다. 상업 및 주거 환경에서 이러한 솔루션은 향상된 보안 및 운영 효율성을 제공하는 동시에 의료 분야에서는 환자 모니터링 및 안전 프로토콜을 촉진합니다. 또한 방위 산업은 정보 수집, 위협 탐지, 상황 인식을 위해 AI 비디오 분석에 크게 의존하고 있습니다. 이러한 산업이 AI 기반 감시 솔루션의 가치와 잠재력을 인식함에 따라 이러한 기술에 대한 수요가 계속 증가하여 시장 확장을 주도하고 있습니다.
시장 플레이어:
Bosch GmbH, IBM, Honeywell, Axis Communication AB를 포함한 AI 비디오 분석 시장의 선두 기업은 AI 및 클라우드 기술을 활용하는 혁신적인 솔루션 개발에 앞장서고 있습니다. 이러한 시장 참가자들은 제품의 기능을 향상시키기 위해 연구 개발에 지속적으로 투자하여 경쟁력을 강화합니다. 이들 회사는 인공 지능의 힘을 활용하여 다양한 산업 분야에 걸쳐 진화하는 고객의 요구 사항을 충족하기 위해 더욱 강력하고 효율적이며 확장 가능한 비디오 분석 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한, 전략적 협력과 파트너십은 전문 지식과 자원의 교환을 촉진함으로써 시장 성장에 더욱 기여합니다.
앞으로의 전망:
인공지능 영상 분석 시장의 미래를 내다볼 때 전망은 매우 긍정적으로 보입니다. 지속적인 기술 발전, 정부 이니셔티브 증가, 산업 적용 확대, 주요 시장 참가자의 적극적인 참여로 시장은 전례 없는 성장과 혁신을 가져올 것입니다. 그러나 AI 감시 솔루션이 책임감 있고 윤리적으로 배포되도록 하려면 데이터 개인 정보 보호 문제, 윤리적 고려 사항, 규정 준수와 같은 잠재적인 문제를 해결해야 합니다. 이러한 문제를 효과적으로 해결함으로써 이해관계자는 AI 비디오 분석의 잠재력을 최대한 활용하여 전 세계 개인과 커뮤니티를 위한 보다 안전하고 안정적이며 생산적인 환경을 만들 수 있습니다.
요컨대, 기술 혁신, 정부 이니셔티브, 업계 요구 및 시장 경쟁에 힘입어 AI 영상 분석 시장의 미래는 상당한 성장 궤도에 오를 것입니다. 예측 기간 동안 CAGR 32.50%를 기록할 것으로 예상되는 시장은 이해관계자에게 AI 기반 감시 솔루션의 혁신적인 잠재력을 활용할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. 혁신, 협업, 책임감 있는 관리를 수용함으로써 AI 비디오 분석의 미래는 더욱 안전하고 안정적이며 연결된 세상을 만들 것을 약속합니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

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