2022年92个令人惊叹的人工智能统计数据和事实
这里有一些我们应该知道的事实和统计数据。
有趣和令人惊讶的人工智能统计数据和事实
1、作为全球发展最快的技术之一,人工智能预计到2027年的市场规模将达到2700亿美元。
2、到2030年,预计将达到15.7万亿美元。
3、77%的人以一种或另一种形式利用机器的人工智能功能,尽管只有33%的人知道自己正在这样做。
4、工作场所的人工智能技术从2015年的10%增长到2021年的37%。
5、在COVID-19大流行期间,人工智能的使用大幅增加。AI应用在金融行业增长了37%,在零售行业增长了27%,在IT行业增长了20%。
6、83%的企业表示,开发和部署人工智能算法对其战略重点至关重要。
人工智能在各行业的应用统计数据
7、人工智能目前在商业分析(33%)、安全(25%)以及销售和营销(16%)中使用最多。然而,40%企业声称采用新技术的最大动力是简化客户体验。
8、54%使用人工智能的企业声称其生产力有所提高。然而,80%的企业领导者认为有提高生产力的潜力。
9、44%已实施人工智能技术的企业也表示,其运营成本有所降低。
10、在客户服务行业,人工智能可以减少70%的通话时间,从而节省40%到60%的成本。
11、在销售部门实施人工智能可以将潜在客户增加50%以上。
12、28%企业将人工智能用于营销目的。然而,84%营销人员认为人工智能比任何其他技术都更重要。
13、到2025年,农业机器人产业预计将达到206亿美元。其中62亿美元将用于无人机(UAV)。
14、预计到2024年,人工智能在教育系统中的应用价值预计将达到60亿美元。
15、80%零售企业认为到2027年将以某种形式使用人工智能。
16、据预测,人工智能机器人可以以90%准确率处理银行业中的大多数任务和交互。
17、51%欧洲制造商、30%日本制造商和28%美国制造商已将人工智能纳入其业务。
18、部署了人工智能技术的美国制造商报告称产量增加了12%。
关于人工智能和可穿戴设备的事实
19、到2025年,可穿戴AI市场预计将达到1800亿美元。
20、预计到2027年,仅智能手表可穿戴AI应用就将达到963.1亿美元,比2020年增长19.6%。
21、到2025年,美国可能会控制最大的可穿戴技术市场份额(35%),其次是拉丁美洲(20%)。
22、预计到2022年底,智能可穿戴设备的销量将超过7.8亿台。
23、可穿戴设备本身使用的人工智能技术也在不断发展。2013年,可穿戴设备平均有1.4个传感器。如今增长到有4.1。
24、健身可穿戴设备的人工智能使用量可能也会显著增加。预计到2027年,将产生146.4亿美元的收入。
25、92.1%的行业领导者认为,到2025年,10%的人口将拥有智能服装。
人工智能和自动驾驶汽车统计
26、目前有25个国家在开发自动驾驶汽车。
27、2021年,全球自动驾驶汽车行业的价值超过540亿美元。
28、自动驾驶汽车行业正以每年36%的速度增长。到2030年,道路上的汽车可能会超过80万辆。
29、预计到2040年,中国将成为自动驾驶汽车的最大市场,其行驶里程将占全球的66%。
30、35%美国人声称永远不会使用自动驾驶汽车,但另有67%表示自动驾驶汽车比人类驾驶员更安全。
31、87%的人以为,如果自动驾驶汽车有一个人类驾驶员在需要时接管他们会更安全。
32、自动驾驶汽车可以减少88%的出租车等待时间。
33、到2050年,自动驾驶汽车行业可以将道路交通事故减少近90%。
关于人工智能和机器人的事实
34、2020年,全球机器人数量为1200万台。
35、42%的机器人用于汽车行业。
36、到2025年,工业机器人产业可能达到338亿美元,比2016年增长61%。
37、到2025年,35%出售的工业机器人将是协作型的,可以与人类员工一起工作。
38、预计中国将占据机器人市场的最高份额(22.1%),其次是美国(20.4%)。
39、生命和制药行业是机器人技术的最高采用者之一,从2020年到2021年增长了70%。
40、Amazon每开设一个部署了Kiva协作机器人的仓库,可以节省大约2200万美元。
关于聊天机器人和人工智能的事实
41、预计到2022年,深度学习聊天机器人的使用量将比2018年增长15%。
42、预计到2022年,聊天机器人将用于70%的客户互动。
43、52%电话公司目前使用聊天机器人与客户互动。
44、27%客户表示更愿意与人形机器人交谈,而不是现实生活中的客服代表。
45、使用聊天机器人系统的三个最大好处是24小时服务(66%)、即时响应(55%)和回答简单问题的能力(55%)。
46、预测显示,聊天机器人每年可以在全球节省80亿美元。
语音搜索和人工智能统计
47、仅在美国就有超过110个数字语音和虚拟助手。其中5300万台是AmazonEcho设备,占语音助手市场的30%。GoogleAssistant拥有17%的市场份额。
48、55%客户表示,使用语音识别AI工具的最大原因是可以免提控制设备。
49、到2024年,预计将有84亿个助手在不同的设备上使用,这比目前世界上的总人口还要多。
50、Google Assistant是最准确的语音助手,准确率高达98%。Amazon Alexa是93%,而Apple Siri只有68%。
51、只有54%客户认为数字语音助手能够准确地理解其语音。
52、Amazon Alexa拥有超过66000项技能,是所有语音助手中能力最强的。
人工智能统计的网络安全
53、到2027年,人工智能网络安全行业将达到463亿美元,比2020年增长23.6%。
54、每39秒,就有一起网络数据进攻发生在网上,每天大约检测到30万条恶意软件。
55、2021年,全球近65%企业受到网络数据进攻。然而,只有12%企业安装了基于人工智能的安全分析。
56、61%企业表示,如果没有人工智能的帮助,就不可能检测到数据安全漏洞。其中80%是电信企业。
57、与其他国家相比,基于人工智能的数据网络安全对美国企业的重要性高出15%。
58、64%企业认为,部署基于人工智能的网络安全将减少检测数据中的潜在威胁的成本和时间。
59、52%客户在使用人工智能时对数据隐私表示怀疑。
60、每天大约有3000亿封电子邮件被发送出去。机器学习算法检测到,其中至少一半的数据是垃圾邮件。
61、借助人工智能,可以以87%准确率检测出数据中的抄袭代码。
关于医疗保健的人工智能统计
62、38%医疗保健企业使用人工智能来帮助进行医疗诊断。
63、2020年,超过100种不同的人工智能开发设备被批准用于医疗用途。最常见的领域是放射学、心脏病学和血液学。
64、2020年,医疗手术机器人的使用量超过46亿美元。到2027年,这一数字可能会再增长17.4%。
65、斯坦福大学开发了一种机器学习算法,可以预测医院患者的死亡,准确率高达90%。
66、预计到2027年,医疗保健领域将成为人工智能研究和使用的最大智能机器领域。
67、据预测,到2022年,无需人类帮助即可运行的医疗保健机器的成功率将达到75%。
68、到2026年,人工智能有可能为临床医疗保健行业节省超过1500亿美元。
人工智能对就业和就业市场统计的影响
69、据预测,到2025年,将有8500万个工作岗位(占美国劳动力的16%)被人工智能技术取代。
70、美国员工失业的风险最高(38%),其次是德国(35%)和英国(30%)。
71、行政、食品准备、建筑、制造、清洁和驾驶等行业的员工最有可能失业。
72、人工智能可以在美国市场创造多达5800万个就业岗位,特别是对数据科学工程师、内容管理员和人工智能自动化专家。
73、目前,有15万人在不同的机器人和人工智能行业从事工程和组装工作。
74、从2012年到2021年,LinkedIn上的数据科学家职位增加了650%。
75、79%企业高管认为,从长远来看,人工智能可以简化其工作量,并提高工作效率。
人工智能趣闻
76、人工智能可以预测COVID-19死亡统计数据,其准确率高达92%。
77、Google和Oxford Research最近发布了一款深度学习人工智能系统,其读唇语的能力比人类大脑的12.4%还要好,准确率为4.8%。
78、Netflix通过其个性化的Netflix推荐引擎实现了机器学习,节省了超过10亿美元。
79、2021年,无收银员的Amazon Go商店实现了45亿美元的收入,比普通便利店大约高出50%。
80、动物福利研究员Jean-Loup Rault博士预测,到2025年,人们将拥有机器人宠物。
81、如果人工智能被用于发展中国家,到2035年,其将有可能使该国的经济增长翻一番。
采用人工智能的统计数据
82、91.5%的领先企业,包括美国的Google、General Motors、Pfizer和CVSHealth都投资了人工智能技术。
83、54%的人工智能创业企业位于美国。15%的创业企业位于中国。
84、2018年,中国最著名的三家人工智能投资者是中国商汤科技(12亿美元)、优博科技(8.2亿美元)和旷视科技(6亿美元)。
85、对于企业而言,不采用人工智能的最大原因是员工技能的缺乏(56%)。其次是对未知的恐惧(42%)和找不到起点(26%)。
86、首席执行官们还担心人工智能自动化会扰乱商业实践(77%)。
87、到2030年,45%人工智能采用将来自于对现有技术的产品改进。
88、2019年第二季度,创业企业总共获得了74亿美元的人工智能投资和资金。
89、预计中国将从人工智能技术中获得最显著的经济收益,到2030年GDP将增长26%。美国可能会排在第二位。
90、仅在2020年,Facebook、Apple、Microsoft、Google和Amazon就收购了13家不同的人工智能创业企业。
91、84%企业表示,拥有深度学习AI解决方案将使其比同行业的其他企业更具有战略竞争优势。
92、75%高管认为,如果不实施人工智能或机器学习,其企业就会倒闭。
无论是企业高管、仓库员工,甚至只是智能手机用户,都能看到人工智能对我们日常生活的影响。随着这项智能技术的不断发展,不可否认的是,其将对我们的世界产生持久的影响。
以上是2022年92个令人惊叹的人工智能统计数据和事实的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
