2025年人工智慧行業市場規模是通過大量的一手調研和覆蓋主要行業的數據監測(包括目標產品或行業在指定時間內的產量、產值等,具體根據人口數量、人們的需求、年齡分布、地區的貧富度調查)的基礎數據信息,並通過自主研發的多個市場規模和發展前景估算模型,為客戶提供可靠地市場和細分市場規模數據以及趨勢判斷,協助客戶判斷目標市場規模及發展前景,為市場開發和市場份額估算提供可靠、持續的數據支持。
市場規模不僅僅只是人工智慧產品在某個範圍內的市場銷售額,也涵蓋了是用戶量規模或者銷售量規模。我們根據人工智慧所集中的區域、發展的階段、用戶數量進行現有市場的估算;其次,再根據人工智慧潛在用戶及發展趨勢對未來市場進行估算。最終,可獲知人工智慧產品市場的總體規模。
在人工智慧市場規模的測算上,我們主要採用了如下幾種方法
一、源推算法
即將本行業的市場規模追溯到催生本行業的源行業,通過對源行業數據的解讀,推導出人工智慧行業的數據。
二、強相關數據推算法
所謂強相關,可以理解為兩個行業的產品的銷售有很強的關係,通過與人工智慧行業強相關行業的分析,印證市場規模數據的準確性。
三、需求推算法
即根據人工智慧產品的目標客戶的需求出發,來測算目標市場的規模。
四、抽樣分析法
即在總體中通過抽樣法抽取一定的樣本,再根據樣本的情況推斷總體的情況。抽樣方法主要包括:隨機抽樣、分層抽樣、整體抽樣、系統抽樣和滾雪球抽樣等。
五、典型反推法
依據研究團隊對於單個品牌(尤其是龍頭品牌)的銷售額和市場份額的研究,倒推整個行業的規模。
近期,科技板塊成為A股及港股最具活力的板塊之一。諾安基金科技組基金經理左少逸認為,繼續看好2025年科技板塊行情,或許會出現波折但趨勢不改。左少逸認為,人工智慧的成本下降正推動AR眼鏡、服務機器人等進入消費級市場;應用側大模型深度融入智能駕駛等行業,科技新基建與信創也是未來值得關注的方向。大模型訓練引發的算力競賽是全球科技產業發展的關鍵,降低了大模型訓練和使用成本,為智能終端和軟體應用帶來利好,「車路雲一體化」更是智能駕駛進一步發展的必要條件。左少逸強調,國產大模型還融入金融、醫療等多領域,通過定製化開發實現智能化升級,推動行業標準與應用生態協同發展,未來投資聚焦智能終端和應用側,關注算力成本下降、大模型升級疊代及低成本下賦能行業進展。