可解释人工智能系统（XAI 系统）市场报告 2025：揭示增长驱动力、关键参与者和未来趋势。探索透明度和合规性如何塑造 AI 采用的下一个时代。

• 执行摘要与市场概述
• 可解释人工智能系统的关键技术趋势
• 竞争格局与领先的 XAI 供应商
• 市场增长预测（2025–2030）：CAGR、收入和采用率
• 区域分析：北美、欧洲、亚太地区和其他地区
• XAI 系统部署中的挑战与机遇
• 未来展望：监管影响与新兴用例
• 来源与参考文献

执行摘要与市场概述

可解释人工智能系统（XAI 系统）代表了更广泛人工智能（AI）市场中一个迅速发展的细分领域，专注于开发为最终用户和利益相关者提供透明、可解释和可理解的输出的模型和工具。与传统的“黑箱”人工智能模型不同，XAI 系统旨在阐明其预测和决策背后的推理，从而促进信任、合规性以及跨行业更广泛的采用。

截至 2025 年，全球 XAI 市场正在经历强劲的增长，主要受到监管审查日益增强的推动，尤其是在金融、医疗和政府等解释性对风险管理和伦理合规至关重要的行业。欧盟的人工智能法案和美国及亚洲类似的监管框架要求人工智能部署中提高透明度和问责制，从而加速对 XAI 解决方案的需求。根据 Gartner 的预测，到 2025 年，70% 部署人工智能模型的组织将需要某种形式的可解释性，较 2021 年的不到 20% 增加。

市场格局的特点是成熟的技术供应商和创新初创企业的结合。诸如 IBM、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等主要参与者正在将可解释性功能集成到他们的人工智能平台中，而像 Fiddler AI 和 H2O.ai 等专业公司则在开发专门的 XAI 工具包和框架。

• 关键驱动因素： 监管合规、风险缓解、伦理人工智能采用以及利益相关者信任的需求。
• 挑战： 在模型性能与可解释性之间取得平衡、标准化可解释性指标，以及将 XAI 集成到遗留系统中。
• 机遇： 向高风险行业扩展（例如医疗诊断、金融服务），以及 XAI 作为服务的商业模式的出现。

市场预测表明，XAI 部门的增长率将继续超过更广泛的人工智能市场，MarketsandMarkets 预计到 2028 年复合年增长率（CAGR）将超过 25%。随着组织愈加重视透明度和问责制，XAI 系统有望成为全球企业人工智能战略的基础组成部分。

可解释人工智能系统的关键技术趋势

可解释人工智能系统（XAI 系统）正在迅速发展，以应对对透明性、信任和监管合规的日益增长的需求。随着 AI 模型变得愈发复杂，尤其是深度学习和大型语言模型的普及，对可解释和可理解输出的需求在医疗、金融和自主系统等行业变得尤为重要。在 2025 年，有几个关键技术趋势正在塑造 XAI 系统的开发和部署。

• 后 hoc 可解释性与内在可解释性的整合： 现在已显著转向将后 hoc 解释技术（如 LIME 和 SHAP）与内在可解释模型相结合。这种混合方法允许组织在不牺牲决策透明度的情况下，利用复杂模型的预测能力。根据 Gartner 的数据，到 2025 年，超过 60% 的受监管领域的人工智能部署将纳入可解释性特性。
• 模型无关的解释框架： 模型无关的工具的兴起使得在广泛的人工智能架构中实现可解释性。这些框架，如 IBM WatsonX 和 Google Cloud Explainable AI，提供标准化接口生成解释，使企业能够无论其底层模型是什么都能更容易地采用 XAI。
• 以人为本的交互式解释： XAI 系统日益重视用户中心的设计，提供交互式仪表板和可视化，使最终用户能够实时查询和理解人工智能决策。这一趋势在医疗等领域尤为明显，因为临床医生需要从 AI 驱动的诊断中获得清晰、可操作的洞见（麦肯锡公司）。
• 监管驱动的创新： 随着欧洲及其他地区新的人工智能监管法规的出台，XAI 系统正被设计为满足透明度和问责制的特定法律要求。供应商直接将审计跟踪、偏见检测和合规报告嵌入其平台中（欧洲委员会）。
• 可扩展性与自动化： 云计算和 MLOps 的进步使得可扩展的自动化可解释性管道成为可能。这使得组织能够高效监控、审计和解释在生产环境中运行的数千个人工智能模型（福雷斯特）。

这些趋势突显了可解释性在负责任和广泛采用人工智能中的关键作用，预计 XAI 系统将在 2025 年成为企业人工智能战略的基础组成部分。

竞争格局与领先的 XAI 供应商

2025 年可解释人工智能（XAI）系统的竞争格局以快速创新、战略合作伙伴关系及对监管合规性和透明度的日益重视为特征。随着各行业的组织越来越多地采用人工智能用于关键决策，对可解释和可信赖的人工智能模型的需求加剧，促使成熟的技术巨头与专业的初创公司在 XAI 能力上进行大量投资。

领先的技术公司如 IBM、谷歌 和 Microsoft 已将可解释性特性集成到他们的人工智能平台中。例如，IBM 的 WatsonX 平台提供内置工具用于模型透明度和偏见检测，目标客户为受监管行业的企业客户。谷歌云的可解释 AI 为机器学习工作流提供模型可解释性，支持表格数据和图像数据，而 Microsoft Azure 的负责任 AI 仪表板使用户能够评估模型的公平性、可解释性和错误分析。

除了这些主要参与者外，一个充满活力的专注于 XAI 的初创公司生态系统正在兴起。Fiddler AI 专注于模型监控和可解释性，提供解决方案以帮助企业满足合规要求并建立用户信任。H2O.ai 提供开源和企业级的可解释 машинное学习工具，重点关注金融服务和医疗保健。DataRobot 在其自动化机器学习平台中集成了可解释性模块，允许用户理解和验证模型预测。

竞争动态受到越来越严格的监管审查，尤其是在欧盟和美国，在这些地区，欧盟人工智能法案和提议的美国人工智能法规强调了人工智能系统中对透明度和问责制的需求。这促使供应商优先考虑可解释性特性，并在学术机构与行业联盟（如 人工智能合作伙伴关系）中投资于研究合作。

• 市场领导者通过综合工具包、与现有工作流的集成以及对各种人工智能模型的支持来实现差异化。
• 初创公司通过提供特定领域的解决方案、快速的创新周期和灵活的部署选项（云端、本地、混合）来竞争。
• 战略联盟和收购是常态，较大的公司寻求增强其 XAI 产品组合，而初创企业则旨在扩大其影响力。

随着 XAI 市场的成熟，预计 2025 年的竞争格局将保持动态，持续推进可解释性技术和满足不断变化的监管和客户需求的关注。

市场增长预测（2025–2030）：CAGR、收入和采用率

可解释人工智能系统（XAI 系统）的市场在 2025 年至 2030 年之间有望实现强劲扩张，由于监管审查的增加、企业对透明人工智能的需求以及 XAI 集成到关键任务应用中的增加。据 MarketsandMarkets 的预测，全球 XAI 市场预计在此期间的复合年增长率（CAGR）约为 23–25%。收入预测显示，到 2030 年市场可能超过 65 亿美元，较 2025 年预估的 15 亿美元大幅增长，反映出有机增长和 XAI 解决方案在金融、医疗和政府等部门的普及。

随着组织寻求符合逐步变化的法规，比如欧盟的人工智能法案和美国算法问责法，这些法案都强调人工智能系统中的透明度和问责制，预计采纳率将加速。Gartner 于 2024 年的调查发现，70% 的组织计划在 2026 年之前强制要求在其人工智能治理框架中使用 XAI，而 2023 年仅为 20%。预计这一趋势将继续，预计到 2030 年大企业的采用率将达到 80%。

• 金融服务： 该行业预计将成为早期和重要的采用者，XAI 系统将被集成到信用评分、欺诈检测和算法交易平台中。根据 德勤 的预测，到 2030 年超过 85% 的主要金融机构预计将部署启用 XAI 的解决方案。
• 医疗保健： 由于临床决策支持和诊断的监管合规要求，医疗 XAI 采用预计将推动超过 25% 的 CAGR，IDC 报告指出。
• 公共部门： 政府预计将增加对 XAI 的投资，用于执法、社会服务和公共政策，到 2030 年的采用率预计将翻倍，Oxford Insights 报告称。

总体而言，2025 年至 2030 年期间，XAI 系统有望从利基合规工具转变为主流企业解决方案，这得益于监管势头和对透明、可信赖的人工智能商业价值的日益认可。

区域分析：北美、欧洲、亚太地区和其他地区

到 2025 年，全球可解释人工智能系统（XAI 系统）的格局因监管环境、行业采纳率和技术成熟度而表现出鲜明的区域动态。北美、欧洲、亚太地区和其他地区对 XAI 的部署和增长各自呈现独特的机遇和挑战。

• 北美： 美国在 XAI 创新方面处于领先地位，因公共和私营部门的强劲投资而得以推动。该地区对负责任的人工智能的专注，尤其是在金融、医疗和政府领域，受到监管审查和算法偏见高调案例的强化。主要技术公司和研究机构在前沿，国家标准与技术研究所 (NIST) 发布的可信和可解释的 AI 指南为支持。
• 欧洲： 欧洲的 XAI 市场受到严格的数据保护和人工智能法规的影响，尤其是欧盟人工智能法案，要求高风险的人工智能应用保持可解释性。这个监管环境加速了银行、保险和公共服务等行业对 XAI 解决方案的需求。德国、法国和英国等国在研究和跨国合作方面投入大量资金。欧洲委员会 积极资助项目，以促进可解释和可信赖的人工智能，努力使该地区成为伦理人工智能采用的领导者。
• 亚太地区： 亚太地区的人工智能采用正在快速增长，中国、日本和韩国处于最前沿。虽然监管框架的成熟度不及欧洲，但对可解释性需求的认可正在增加，特别是在金融服务和智能城市规划等领域。中国政府已发布负责任人工智能的指导方针，各大科技公司正在投资 XAI 研究。根据 国际数据公司 (IDC) 的数据，亚太地区的 XAI 市场预计到 2025 年将以两位数的 CAGR 增长，得益于数字转型和政府支持。
• 其他地区： 拉美、中东和非洲的 XAI 采用仍处于初期，但增长迅速，主要集中在银行和电信等行业。虽然监管驱动的作用不明显，但跨国公司和本地初创企业正在逐步整合 XAI，以满足全球合规标准并建立用户信任。国际组织如经济合作与发展组织（OECD）支持这些地区的能力建设和政策发展。

总体而言，区域在法规、行业重点和投资水平方面的差异将继续塑造 2025 年全球 XAI 系统的发展轨迹，北美和欧洲在监管驱动的采用方面处于领先地位，而亚太地区则通过创新与数字转型推动增长。

XAI 系统部署中的挑战与机遇

随着组织越来越多地将可解释人工智能（XAI）系统集成到关键决策过程中，2025 年的部署环境面临着显著的挑战和新兴的机会。XAI 系统旨在使人工智能决策透明且易于人类理解，对问责、信任和合规性至关重要的行业尤为必要。

XAI 系统部署中的挑战

• 技术复杂性： 许多最先进的人工智能模型，尤其是深度学习架构，天生复杂且不透明。开发可提供有意义解释而不牺牲模型性能的 XAI 解决方案仍然是一大障碍。可解释性与准确性之间的权衡是一个持续存在的问题，如 Gartner 所强调的。
• 标准化和评估： 目前缺乏普遍接受的标准来定义“好的”解释。这使得在各行业之间评估和基准化 XAI 系统变得复杂。根据 NIST 的说法，标准化指标的缺失阻碍了广泛采用和监管的一致性。
• 可扩展性和集成： 将 XAI 模块集成到现有企业工作流和遗留系统中可能需要大量资源。当需要实时生成高容量应用的解释时，便会出现可扩展性问题，正如 IBM 研究 所指出的。
• 人类因素： 解释必须针对不同的用户群体进行量身定制，从技术专家到普通人。确保解释既准确又易于理解是一项非平凡的挑战，因为用户的信任取决于所提供解释的感知有效性。

XAI 系统部署中的机遇

• 监管合规： 随着欧盟人工智能法案等法规和类似框架在全球范围内的出现，XAI 系统为组织提供了一条合规的途径，通过提供可审核和透明的决策过程（欧洲委员会）。
• 增强信任和采用： 透明的人工智能促进用户、客户和利益相关者之间的更大信任，加速了在医疗、金融和公共服务等敏感领域的 AI 采用（埃森哲）。
• 竞争差异化： 成功部署 XAI 系统的组织可以通过提供更可靠、伦理和用户友好的人工智能解决方案来实现差异化，正如 麦肯锡公司 所观察到的。
• 人机协作的创新： XAI 使人机团队合作更加有效，因为用户能够更好地理解、挑战和改进 AI 驱动的建议，从而导致更强大和适应性更强的系统。

未来展望：监管影响与新兴用例

对可解释人工智能系统（XAI 系统）在 2025 年的未来展望受到加剧的监管审查和新用例迅速出现的影响。全球各地的监管机构正朝着对人工智能驱动决策的透明度和问责制要求的严格化迈进，直接影响着 XAI 技术的采用和发展。

在欧盟，拟议的人工智能法案预计将在 2025 年生效，要求高风险的人工智能系统为其输出和决策过程提供明确的解释。此项法规将要求组织实施强大的 XAI 框架，尤其是在医疗、金融和公共服务等行业中，这些行业的算法决策对个人和社会产生重大影响。欧洲委员会 强调，可解释性是建立信任和确保符合伦理标准的核心。

同样，在美国，白宫科学技术政策办公室 发布了《人工智能权利法案》，呼吁透明和可解释的人工智能系统，特别是在信贷、招聘和刑事司法等关键应用中。这些监管趋势预计将推动对 XAI 研究和商业解决方案的重大投资，因组织寻求为其人工智能部署做好未来准备。

到 2025 年，XAI 的新兴用例正在向传统的风险敏感领域之外扩展。在医疗领域，XAI 正被集成到诊断工具中，以为临床医生提供可解释的见解，提高患者信任并促进监管审批。在金融服务领域，说明性信用评分和欺诈检测模型正在获得更多关注，监管者对自动决策所需的透明度提出了更高要求（金融行为监管局）。此外，汽车行业正在利用 XAI 来提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性，使其能够实时解释关键的驾驶决策（美国国家公路交通安全管理局）。

• 预计监管合规将是 2025 年 XAI 采用的主要驱动力。
• 医疗、金融和自主系统将继续处于 XAI 实施的前沿。
• 提供强大、可审核和用户友好的 XAI 解决方案的供应商可能会看到加速增长。

总体而言，监管要求与扩展用例的融合，使 XAI 系统在 2025 年及以后成为负责任的人工智能部署的基础要素。

来源与参考文献

• IBM
• 谷歌云
• Fiddler AI
• H2O.ai
• MarketsandMarkets
• 麦肯锡公司
• 欧洲委员会
• 福雷斯特
• DataRobot
• 人工智能合作伙伴关系
• 德勤
• IDC
• Oxford Insights
• 国家标准与技术研究所 (NIST)
• 欧洲委员会
• 埃森哲
• 白宫科学技术政策办公室
• 金融行为监管局