文章核心观点 研究分析了人工智能测试与测量（T&M）行业，考察其增长驱动和限制因素，识别市场机会，分析全球行业趋势及人工智能监管演变对行业的影响，基准年为2023年，预测期为2024 - 2028年 [4] 分组1：人工智能测试必要性 - 人工智能解决方案需针对不同情况、边缘案例和偏好进行全面测试，T&M方法旨在确保人工智能模型功能符合业务要求并保证高质量性能指标 [2] - 各行业对人工智能安全风险和伦理问题的担忧催生相关法规，要求对人工智能模型进行全面测试和验证，模型在开发的多个层面和阶段需持续反复测试 [3] 分组2：人工智能测试内容与方式 - 人工智能模型需在单元、集成、系统和验收等多个层面，以及预部署、部署和部署后等阶段进行测试，还要针对功能、性能、弹性、公平性和可解释性等多种因素测试 [5] - 测试数据的质量和数量会显著影响模型测试结果，T&M公司偏好具有代表性、多样性且与特定模型领域和用例相关的测试数据，不建议使用相同数据进行训练和测试 [5] - 人工智能系统测试先从多源数据收集、整合和验证开始，再进行算法测试，算法测试包括模型验证、可学习性和算法效率等方面 [5] - 人工智能系统需进行严格的性能和安全测试，包括法规合规性测试，负责任的测试需要团队成员和其他利益相关者之间的合作与沟通 [5] 分组3：三大战略要务对T&M行业的影响 多层次全面测试 - 人工智能模型需在单元、集成、系统和验收等多个层面进行广泛测试，在整个开发生命周期中持续测试有助于早期发现和解决问题，使模型性能符合业务要求 [6] - 强大的T&M方法对人工智能驱动的公司至关重要，可提高模型的可靠性和有效性，提升利益相关者满意度和对人工智能解决方案的信任 [7] 测试数据的质量和相关性 - 测试数据的质量和多样性显著影响人工智能模型测试结果，使用相同数据进行训练和测试会导致过拟合，削弱模型的泛化能力 [8] - T&M公司优先选择与特定模型领域和用例相关的、具有代表性和多样性的测试数据，投资高质量相关测试数据对成功验证人工智能模型至关重要 [8] 测试中的协作与沟通 - 有效的人工智能模型测试需要团队成员和利益相关者之间的协作，确保测试目标和结果清晰传达，收集各方反馈有助于营造学习和透明的文化 [9] - 促进协作环境可提升测试过程，确保人工智能模型满足所有利益相关者的期望，优先在T&M策略中进行沟通的组织在人工智能计划中可能更具创新性和成功率 [9] 分组4：报告涵盖关键主题 增长机会分析 - 包括人工智能演变 - 层次结构、各阶段的人工智能测试、增长指标、增长驱动因素、增长限制因素、市场趋势、人工智能法规的演变格局等内容 [10] 增长机会领域 - 包括增材制造、材料信息学、联网车辆、医疗保健、生成式人工智能等 [10]