101個人工智能統計資料

聊天機器人、機器人和數字助理讓你感興趣嗎?

自動駕駛汽車和虛擬助手呢?

它們都是人工智能世界的一部分。人工智能是計算機科學的一個領域,專注於創造一個可以復制人類行為的機器。

昨天的科幻小說很快成為現實。圍繞商業和科技行業的人工智能統計資料正在發生變化。人工智能已經改變了我們每天的思考和互動方式。無論是在醫療保健、教育還是製造業,人工智能幾乎在每個行業都產生了巨大的成功。

無論是人工智能對初創企業和投資的影響、機器人、大資料、虛擬數字助理、完整的市場概況,還是語音搜索和識別,下面的統計數字將讓你更好地了解人工智能的現狀和未來範圍。

有趣的人工智能統計資料

  • 到2023年,由AI驅動的語音助手將達到80億。
  • 到2025年,全球人工智能市場預計將達到近600億美元。
  • 在美國,Alexa的庫存技能數量最多,大約有66.000個技能。
  • 由於人工智能,全球GDP到2030年將增長15.7萬億美元。
  • 人工智能可以提高企業生產力40%。
  • 在過去20年裡,人工智能初創企業的數量增長了14倍。
  • 自2000年以來,對人工智能初創企業的投資增長了6倍。
  • 我們使用的設備中已經有77%具有一種或另一種形式的人工智能。

要認識到我們是多麼接近將我們的大部分活動外包給智能機器人,請查看詳細的信息圖。我們TechJury很喜歡徹底準備它;希望你也會發現它很有趣和有用。

它主要側重於狹義的人工智能,但也顯示了投入該行業的令人著迷的資源,這些資源可能導致在不太遙遠的將來有一天發現真正的智能

人工智能使用統計

好吧,讓我們深入了解這些數字,從最新的資料開始。

1.人工智能技術可以提高企業的生產力,最高可達40%。

(來源:《中國日報》。來源:《中國日報》。埃森哲)

埃森哲在12個發達國家研究了人工智能的影響。研究顯示,到2035年,它可以將經濟增長率提高一倍。人工智能將使人們能夠有效地利用他們的時間,這將使他們的生產力提高40%。這對全球IT經濟來說尤其如此。

2.擁有超過10萬名員工的企業更有可能擁有實施人工智能的戰略。

(資料來源: 麻省理工學院)

麻省理工學院《斯隆管理評論》發表的一些人工智能統計資料顯示,四分之三的高管認為人工智能將使他們的公司擴大,許多人認為它將使他們的企業獲得競爭優勢。

3.47%的成熟組織有一個確定的移動AI戰略。

(資料來源: CMO)

好吧,這是2018年最好的人工智能統計資料之一,每個企業主都需要知道。作為其營銷工作的一部分,47%的較先進企業已將人工智能戰略應用於其移動應用程式;此外,84%的企業採用了個性化的戰略。

4.41%的消費者認為人工智能將以某種方式改善他們的生活。

(來源:戰略分析)Strategy Analytics)

不可否認,人工智能也已經主導了技術領域。儘管如此,印度和中國的消費者更有可能接受這項技術。

5.只有33%的消費者認為他們已經在使用人工智能平台。

(來源:PEGA)PEGA)

這是更有趣的人工智能事實之一;只有33%的人認為他們使用了以人工智能為特徵的技術。實際的數字,令人震驚,要高得多。在現實中,77%的人使用人工智能驅動的服務。

6.84%的全球商業組織認為,人工智能將使他們獲得競爭優勢。

(資料來源: Statista)

84%的商業組織將採用人工智能,因為它能給他們帶來比對手更多的競爭優勢。這是根據2017年人工智能Statista的研究得出的結論。

7.只有17%的電子郵件營銷人員計劃在2018年使用人工智能。

(來源:Econsultancy)Econsultancy)

17%的公司內受訪者和21%的機構計劃在2018年使用人工智能進行創新。然而,經過一系列的研究,人工智能已經被證明是營銷媒介中的一個突出技術。這就是為什麼最好的電子郵件營銷工具正在實施人工智能以提高其效率。

8.華盛頓郵報的 “AI作家 “在里約奧運會期間寫了超過850篇報導。

(來源:《華盛頓郵報》)華盛頓郵報)

華盛頓郵報在2016年里約奧運會期間嘗試利用AI來報導關鍵信息。他們開發了一個名為Heliograf的作家,用來向讀者生成多句子的更新。它處理了不同資料源的組合,然後根據用戶的要求,定制了大約850個故事。

語音搜索和人工智能統計

有了像Siri、Alexa和谷歌助理這樣的幫手,人工智能和語音搜索齊頭並進。讓我們看看能證明這一點的數字。

9.97%的移動用戶已經在使用由人工智能驅動的語音助手。

(來源: IDAP)

根據IDAP的研究,只有2%的iPhone用戶從未使用過Siri,只有4%的Android用戶從未利用過OK Google的力量。談到使用情況,51%的人在車上使用語音助手,6%的人在公共場合使用,1.3%的人在工作中使用。

10.40%的人每天至少使用一次語音搜索功能。

(來源:《中國日報》。定位世界)

有了這個比例,很明顯,語音搜索的使用在人們的日常生活中正慢慢變得普遍。

11.到2020年底,30%的網絡瀏覽和搜索是在沒有屏幕的情況下完成的。

(資料來源: Gartner)

像亞馬遜Echo這樣以音頻為中心的技術可以獲得基於對話的信息。根據Gartner提供的人工智能統計資料,語音優先的互動方式將在短時間內獲得突出的地位。

12.大約40億台設備已經在使用人工智能驅動的語音助手。

(資料來源: IHS MARKIT)

商業信息供應商IHS Markit的一份新聞稿發現,有40億台設備擁有AI驅動的助手,而這個數字在2020年達到70億。

13.近一半的美國人使用數字語音助手。

(資料來源:皮尤研究)。

2017年皮尤研究的一項研究表明,46%的美國人使用數字助理與他們的智能手機互動。語音助手出現在不同的設備上,因此42%的用戶在智能手機上有這項技術,14%的人在電腦或平板電腦上使用,而8%的人在獨立設備上使用,如亞馬遜Echo或谷歌Home。

我們還可以看到一些CRM平台在使用人工智能技術。例如,Salesforce和Zoho正在為他們的客戶提供虛擬助理。

機器學習和人工智能統計

機器學習是人工智能的核心,它被廣泛應用於眾多行業。

14.谷歌的機器學習程式有89%的準確性。

(來源: 谷歌)

谷歌的深度學習程式有89%的準確率,比病理學家的效率高15%。

15.2017年,Netflix通過使用機器學習節省了10億美元。

(來源:《福布斯》)福布斯》)。

根據Netflix的研究,客戶在90秒後就會放棄搜索,2017年的其他人工智能統計資料也支持這一觀點。考慮到這一點,Netflix實施了一種有效的機器學習算法,現在自動向用戶推薦個性化的電影和電視節目。

其他大型OTT服務,如Amazon Prime和Hulu,也在使用人工智能來爭取用戶的30秒關鍵時間。為了掌握它,視頻流供應商正在考慮將觀看習慣和模式作為關鍵因素。

16.36%的高管表示,他們納入人工智能的主要目標是為了優化內部業務運營。

(來源:《哈佛商業評論》)哈佛商業評論》)。

HBR上的項目報告說,人工智能可以支持三種類型的業務能力:自動化業務流程,與客戶和員工接觸,以及通過資料分析獲得洞察力。

17.20%的C-suite使用機器學習。

(來源:麥肯錫)麥肯錫)

麥肯錫的一份文件顯示,十個國家的20%的C級管理人員認為機器學習是他們業務的核心部分。

人工智能對工作和就業市場的影響

人工智能可能會在未來幾年內取代大多數工作,但最大的問題是,我們準備好了嗎?

18.到2030年,智能機器人可能取代全球30%的人類勞動力。 

(來源:麥肯錫公司)麥肯錫&公司)

專家預測,自動化的採用將在未來幾年內促成工作崗位的流失。到2030年,勞動力將減少到2017年的1/4以上。這種轉變將類似於20世紀美國人和歐洲人從農業勞動中轉移出來時的情況。

19.到2030年,3.75億人將不得不轉換職業。 

(來源:麥肯錫公司)McKinsey&Company)

根據人工智能技術的統計,機器人技術可以取代大約8億個工作,使大約30%的職業滅絕。隨著這一重大轉變,近4億人將不得不適應並改變和職業。

20.52%的專家認為,儘管自動化將取代人們的職業,但他們仍然會創新更多的工作。

(資料來源: 皮尤研究中心)

這並不全是壞人…

未來確實看起來很黯淡,幾乎有10億合格的人變得無法就業。

然而,在隧道的盡頭有一束光。

專家們對人類的聰明才智有信心,可以創造更多不需要人工智能的職業。就像人類在工業革命後崛起一樣,它也將在人工智能接管後崛起。

21.目前的教育結構還沒有準備好應對人工智能對2030年及以後就業的影響。

(來源:皮尤研究中心)皮尤研究中心)

有關人工智能的可怕事實表明,學習機構沒有為今天的一代人準備好未來。如果我們要在未來幾十年應對自動化,我們需要用正確的知識和技能來裝備自己。因此,教育部門需要在這個領域做更多的工作。

人工智能在各行業的應用

人工智能在未來可能會影響到各個行業。

讓我們來了解一下情況。

22.據預測,到2020年底,大約2.5億輛汽車將有互聯網連接。

(資料來源: Flexis)

你可能聽說過,未來可能會有無人駕駛汽車。雖然這可能只是猜測,但互聯網連接的車輛已經在我們身邊。

我們已經有了可以利用網絡對事故進行實時提醒的汽車。

專家預測,到2020年底,聯網車輛將達到2.5億輛。

23.製造業的機器和資產維護佔據了人工智能自動化的29%。

(來源:《福布斯》)福布斯》)。

根據2020年的人工智能統造業中近30%的人工智能應用於維護。該技術可以感應到機器即將發生故障,並推荐一個合適的維修時間。

24.人工智能在消費者包裝產品中的實施使預測錯誤減少了20%。

(來源:《福布斯》)福布斯》)。

人工智能和機器學習的統計資料表明,製造商現在正在使用技術來預測需求。很多時候,公司在廣告和活動上花費了大量的資源。

最終,訂單最終比這些公司預期的要多或少。人工智能已經消除了這個行業中近1/4的這種誤區。

25.70%的製造商仍然沒有採用數字操作系統。

(資料來源: McKinsey&Company)

高達四分之三的製造商還沒有將第四次工業革命(4IR)的創新推向規模。然而,30%使用這種數字創新的公司表示,它在客戶和供應商之間的關係方面產生了價值。

26.到2030年,自動化可以釋放出10%的護理活動。 

(資料來源: EIT Health)

醫學界的人工智能統計資料顯示,到2030年,人類仍將完成90%的護理活動。

令人驚訝的是,世界衛生組織(WHO)預測,同期將有1820萬名醫護人員的短缺。

要么是護理機構沒有培養出所需數量的合格護士,要么人工智能將是唯一的出路。

關於人工智能在零售業的統計數字

這項技術正在徹底改變零售界,以下統計數字支持這一說法。

27.到2021年,73%的零售商計劃引入AI來優化他們的定價。

(資料來源: Aiiot)

零售業的人工智能統計資料顯示,3/4的零售商將使用人工智能來確定價格。如果沒有這些系統,賣家很難知道何時漲價,例如,當季節性需求增加時。

28.75%的公司計劃使用人工智能係統來消除欺詐。

(來源:Aiiot)Aiiot)

據預測,到2020年,欺詐者損失的錢將達到350億美元。人工智能的效率統計顯示,智能算法在減少信用卡欺詐方面有很大作用。因此,3/4的零售商計劃在未來幾年內採用這種技術。

29.複合年增長率(CAGR)將在2025年達到153億。

(資料來源: Meticulous Research)

到2015年,人工智能的年復合增長率將達到35.9%。在行業的多渠道和全渠道中,關於技術的意識越來越強,以改善終端用戶的體驗。因此,零售商更準備採用這種數字進步。

30.通過機器學習,亞馬遜將其 “點擊發貨 “的時間減少到15分鐘,減少了225%。

(來源:麥肯錫)麥肯錫)

根據麥肯錫對人工智能統計的研究,亞馬遜戰略性地收購了Kiva,這是一家機器人公司,可以自動完成倉庫中的揀选和包裝過程。有了Kiva,從點擊到發貨的平均時間為15分鐘,比原來提高了225%。

31.87%的人工智能採用者表示,他們正在使用,或至少考慮使用人工智能進行銷售預測,並改善他們的電子郵件營銷。

(來源:Statista)Statista)

Statista在2017年對1,028名受訪者進行了在線調查,發現其中61%的人計劃將人工智能用於銷售預測。

聊天機器人和人工智能的事實和資料

最好的聊天機器人正變得越來越複雜,利用人工智能和機器學習來提供更好的用戶體驗。

32.85%的客戶與商業企業的關係將在沒有人類參與的情況下進行管理。

(資料來源: Gartner)

目前,像Alexa和Siri這樣的虛擬助手對我們的語言有很好的理解。他們破譯了人類所說的話的含義,有時也會做出判斷。隨著越來越多的創新,這些聊天機器人也可以用來自動回答更多的基本客戶查詢。

33.67%的人預計會使用消息應用程式與企業交談,這使得聊天機器人的意義相當重大。

(來源:《聊天機器人》雜誌)聊天機器人雜誌)

即時聊天已經接管了客戶關懷。聊天機器人是解決問題的最簡單方法之一。他們給消費者一個即時的回應,這種實時交流改變了消費者的溝通偏好。

34.在全球範圍內,38%的消費者喜歡使用聊天機器人。

(來源:《商業內幕》)Business Insider)

對六個國家的5000名消費者的調查發現,38%的人對聊天機器人的總體看法是積極的。11%的人有負面的看法,而51%的人給出了中性的說法。

人工智能市場統計

人工智能市場正在增長,並將在未來繼續增長,我們將在下面的統計資料中看到。

35.到2025年,4IR將創造7萬億美元的價值。

(資料來源: 麥肯錫&公司)

人工智能將繼續引發一場數字革命。到2025年,這項技術將有近4萬億美元的價值。

36.全球人工智能軟體市場將增長到226億美元。 

(資料來源: Statista)

預測預測,人工智能的驅動力,如自然語言處理(NLP),計算機視覺和機器學習,到2020年第四季度將達到近230億美元的增長。

37.到2025年,全球人工智能市場將增長1200億美元。

(資料來源: Statista)

根據人工智能增長的統計資料,該行業將從2015年的50億美元增長到2025年的約1250億美元。

38.2030年,人工智能將為中國的國內生產總值貢獻26%。

(來源:Statista)Statista)

人工智能使用統計資料顯示,2030年,中國GDP的約26.1%將來自人工智能。對全球其他經濟體的技術貢獻將是。北美14.5%,緊隨其後的是阿拉伯聯合酋長國的13.5%。

人工智能應用統計

越來越多的公司正在利用人工智能的優勢。讓我們來看看其中的一些例子。

39.Informatica在其平台上增加了一個受人工智能影響的功能。

(來源。Informatica)

2017年5月16日,資料管理公司Informatica宣佈在其資料平台Claire上增加了一個AI。該公司表示,這將使人們更容易找到、使用和可視化資料。

40.IT公司埃森哲發布了其對AI系統的測試服務。

(Source: 埃森哲)

在 “教學與測試 “方法的支持下,這些服務將幫助公司監測和衡量其內部系統中的人工智能產品。

41.27%的高管表示,他們的組織計劃投資於人工智能網絡安全保障措施。

(來源:普華永道)普華永道)

這是我們最重要的AI事實之一。你可能計劃在人工智能的實施上慢一點,但隨著網絡攻擊每天都在增長,忍氣吞聲是沒有好處的。

你在企業中使用的人工智能係統越多,就越容易抵禦網絡攻擊。有一些公司已經在建立支持AI的基於雲的威脅湖等。

43.40%的數字轉型和100%的基於物聯網的舉措將得到AI的支持。

(資料來源: Digite)

這些由IDC FutureScape演講提供的2019年AI統計資料顯示,上述工作和舉措都將得到人工智能和認知能力的支持。現在正在發生重大轉變,2019年將看到人工智能的幾個新發展。

人工智能的增長

接下來是證明人工智能行業巨大增長的數字。

44.自2000年以來,人工智能初創企業的數量增加了14倍。

(來源:《福布斯》)福布斯)

近二十年來,人工智能一直在蓄勢待發。福布斯的資料顯示,自本世紀初以來,新的人工智能公司已經推出了14倍,而對人工智能初創公司的投資也增加了6倍。

45.72%的高管認為,人工智能將是未來最重要的商業優勢。

(來源:普華永道)普華永道)

根據人工智能的預測,人工智能將提高勞動生產率並優化商業效率67%,使通信自動化70%,並改善資料分析59%。

46.人工智能將使美國16%的工作實現自動化。

(資料來源:Forrester)

Forrester預測了一些主要的人工智能採用資料,說像人工智能這樣的認知技術也會創造一些就業機會;然而,即使加上這些,到2025年,自動化將取代美國7%的淨工作。

47.據預測,機器學習在汽車行業將增長48%。

(來源:Tractica)Tractica)

半自動和完全自動的車輛都將完全依賴人工智能係統。然而,其影響將不限於自動駕駛。供應商也將能夠使用人工智能來個性化他們的汽車,使其更加方便。有了這個,複合年增長率可以增加48.3%。

48.15%的企業正在使用人工智能,其中31%的企業說這是他們未來12個月的議程。

(來源:《中國日報》。Adobe)

這是關於人工智能最重要的統計資料之一。根據調查,人工智能–其處理海量資料的能力–是當今企業內部發生的創意復興的主要驅動力之一。

49.以客戶洞察力為導向的企業,在不久的將來,每年將比信息量較少的同行多出1.2萬億美元。

(資料來源: Forrester)

我們正生活在一個客戶影響一切的時代。與品牌有聯繫的客戶對他們的購買有更多的控制權,從品牌那裡得到更多的個性化體驗,同時也得到令人難以置信的客戶服務。

因此,到2020年,根據這些人工智能統計資料,提供以客戶為中心的體驗的品牌有可能會看到更多的成功、收入和利潤。

50.金融服務是人工智能的未來

(來源: emerchantbroker)

人工智能統計資料預測,2020年金融服務公司將在人工智能上花費110億美元。

專家聲稱,這將是一筆很好的開支,因為它將改善欺詐預防、改善用戶體驗和簡化承保等領域。

人工智能統計 – 信息圖

總結

這已經是一個事實,現在Monster上提供的AI工程師職位有數千個。機器學習和語音識別的職位正在得到同等的重視。

人工智能在幾年內將無處不在。你將能在各種設備中找到它,在汽車和醫療行業,以及在教育領域。

人工智能將影響到一切,甚至工作。預計機器人和機器將完成目前由人類完成的大部分工作,但這種情況應該不會在50年內發生。

上述人工智能統計資料都顯示了人工智能現在是如何影響我們的生活,以及這種影響在未來只會擴大。人工智能設備將影響你的工作效率,聊天機器人將提供令人難以置信的客戶體驗,而數字助理將簡化你的所有日常活動。甚至營銷人員也會採用有效的人工智能趨勢,以收穫最大的投資回報。

常見問題

人工智能的三種類型是什麼?

三種類型的人工智能是。

  • 人工狹義智能(ANI)–能力有限,專家稱其為弱人工智能。
  • 人工通用智能(AGI)–與人類能力處於同一水平,也被稱為深層人工智能。
  • 人工超級智能(ASI)–比人類更聰明。

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