Pasaran analisis video AI akan mencapai $69 bilion menjelang 2028
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, perubahan besar telah berlaku dalam bidang pengawasan dan pemantauan. Pasaran analisis video kecerdasan buatan berkembang pesat, menunjukkan pertumbuhan eksponen.
Perolehan pasaran analisis video kecerdasan buatan dijangka mencecah AS$16.9 bilion pada 2023, dan dijangka meningkat kepada AS$69 bilion menjelang 2028, menunjukkan trend pertumbuhan yang berterusan. Perkembangan pesat pasaran didorong oleh beberapa faktor utama, yang masing-masing memacu pembangunan dan perubahan dalam pasaran. Momentum pembangunan ini akan membolehkan pasaran mengekalkan kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 32.50% dalam beberapa tahun akan datang.
Kemajuan Teknologi:
Pertumbuhan pasaran analisis video kecerdasan buatan terutamanya mendapat manfaat daripada inovasi berterusan perisian pintar. Teknologi pemantauan tradisional telah digantikan dengan penyelesaian kecerdasan buatan baharu dengan keupayaan unik dalam pemantauan dan analisis. Sistem lanjutan ini adalah pembelajaran kendiri, membolehkan mereka berkembang dan bertambah baik dari semasa ke semasa, menjadikannya lebih cekap dalam mengesan dan menganalisis kandungan video. Memandangkan permintaan untuk penyelesaian pengawasan yang lebih berkuasa meningkat dalam kalangan perniagaan dan organisasi, permintaan untuk analisis video dikuasakan AI terus meningkat, sekali gus memacu pertumbuhan pasaran.
Inisiatif Kerajaan:
Semakin banyak kerajaan mula mengguna pakai sistem analisis video berasaskan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keselamatan dan keselamatan awam. Sistem ini digunakan secara meluas dalam bidang seperti pemantauan lalu lintas dan penyeliaan infrastruktur, dan memainkan peranan penting dalam mewujudkan persekitaran sosial yang lebih selamat. Dengan bantuan teknologi kecerdasan buatan, kerajaan boleh menganalisis sejumlah besar data video dalam masa nyata dengan lebih berkesan dan memberikan amaran tepat pada masanya tentang potensi ancaman dan insiden. Pelaksanaan langkah-langkah ini bukan sahaja mengukuhkan langkah berjaga-jaga keselamatan, tetapi juga meningkatkan kepercayaan dan keyakinan orang ramai terhadap kerajaan untuk melindungi masyarakat.
Aplikasi Perindustrian:
Kepopularan pengawasan video dalam sektor komersil, kediaman, penjagaan kesihatan dan pertahanan merupakan satu lagi faktor penting yang mendorong penggunaan penyelesaian analisis video AI. Dalam persekitaran komersil dan kediaman, penyelesaian ini menyediakan keselamatan yang dipertingkatkan dan kecekapan operasi, manakala dalam penjagaan kesihatan, ia memudahkan pemantauan pesakit dan protokol keselamatan. Selain itu, industri pertahanan sangat bergantung pada analisis video AI untuk pengumpulan risikan, pengesanan ancaman dan kesedaran situasi. Memandangkan industri ini menyedari nilai dan potensi penyelesaian pengawasan dipacu AI, permintaan untuk teknologi sedemikian terus berkembang, memacu pengembangan pasaran.
Pemain Pasaran:
Pemain utama dalam pasaran analitik video AI, termasuk Bosch GmbH, IBM, Honeywell dan Axis Communication AB, berada di barisan hadapan dalam membangunkan penyelesaian inovatif yang memanfaatkan teknologi AI dan awan. Pemain pasaran ini terus melabur dalam penyelidikan dan pembangunan untuk meningkatkan keupayaan produk mereka, dengan itu mengukuhkan kedudukan daya saing mereka. Dengan memanfaatkan kuasa kecerdasan buatan, syarikat-syarikat ini menyasarkan untuk menyediakan penyelesaian analitis video yang lebih berkuasa, cekap dan berskala untuk memenuhi keperluan pelanggan yang semakin berkembang merentas industri yang berbeza. Selain itu, kerjasama dan perkongsian strategik terus menyumbang kepada pertumbuhan pasaran dengan memudahkan pertukaran kepakaran dan sumber.
Melihat ke hadapan:
Apabila kita melihat ke arah masa depan pasaran analisis video kecerdasan buatan, prospek kelihatan sangat positif. Dengan kemajuan teknologi yang berterusan, peningkatan dalam inisiatif kerajaan, pengembangan aplikasi industri, dan penyertaan aktif pemain pasaran utama, pasaran akan membawa pertumbuhan dan inovasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Walau bagaimanapun, potensi cabaran seperti kebimbangan privasi data, pertimbangan etika dan pematuhan peraturan mesti ditangani untuk memastikan penggunaan penyelesaian pengawasan AI yang bertanggungjawab dan beretika. Dengan menangani cabaran ini dengan berkesan, pihak berkepentingan boleh memanfaatkan potensi penuh analitik video AI untuk mewujudkan persekitaran yang lebih selamat, lebih dipercayai dan lebih produktif untuk individu dan komuniti di seluruh dunia.
Ringkasnya, didorong oleh inovasi teknologi, inisiatif kerajaan, keperluan industri dan persaingan pasaran, masa depan pasaran analisis video AI akan berada di landasan pertumbuhan yang ketara. Dijangka mencatatkan CAGR sebanyak 32.50% dalam tempoh ramalan, pasaran menawarkan peluang besar kepada pihak berkepentingan untuk memanfaatkan potensi transformatif penyelesaian pengawasan dipacu AI. Dengan menerima inovasi, kerjasama dan pengawasan yang bertanggungjawab, masa depan analisis video AI berjanji untuk mewujudkan dunia yang lebih selamat, lebih dipercayai dan lebih berhubung.
Atas ialah kandungan terperinci Pasaran analisis video AI akan mencapai $69 bilion menjelang 2028. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
