向量检索系统全球市场总体规模
向量检索系统是一种用于对高维向量数据进行高效存储、索引和相似性搜索的计算系统，通过将文本、图像、音频或结构化数据映射为向量嵌入（embedding），并利用近似最近邻（ANN）或精确搜索算法，实现对海量数据的快速相似度匹配和检索，广泛应用于智能搜索、推荐系统、自然语言处理、计算机视觉和知识图谱等场景，以支持语义理解、内容检索和个性化服务。
据QYResearch调研团队最新报告“全球向量检索系统市场报告2025-2031”显示，预计2031年全球向量检索系统市场规模将达到163.6亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为29.3%。
根据QYResearch头部企业研究中心调研，全球范围内向量检索系统生产商主要包括Amazon Web Services、Meta、Elastic、Zilliz等。2024年，全球前三大厂商占有大约69.0%的市场份额。
就产品类型而言，目前基于云是最主要的细分产品，占据大约70.3%的份额。
就产品类型而言，目前企业是最主要的需求来源，占据大约88.9%的份额。
主要驱动因素:
- 海量数据与高维特征增长驱动需求
随着人工智能、物联网和大数据应用的快速发展，企业和机构产生了海量文本、图像、音视频及传感器数据，这些数据通过向量化表示后需要高效存储与检索。向量检索系统能够处理高维特征数据，提供快速相似度搜索，满足智能应用对实时、精确检索的迫切需求。
- AI 模型和嵌入技术成熟提升系统价值
自然语言处理、计算机视觉和推荐系统中广泛使用的深度学习模型能够将复杂数据映射为语义向量，嵌入技术成熟，使向量检索成为支撑语义理解和智能搜索的核心工具。这推动了行业从实验性探索向大规模应用落地加速发展。
- 多模态与跨场景应用需求快速增长
随着智能问答、知识图谱、语义搜索、内容推荐和图像/视频检索等场景兴起，企业需要同时处理文本、图像、音频等多模态数据。向量检索系统能够统一管理多种类型的向量，实现跨模态检索和相似度匹配，从而满足复杂业务场景的需求。
- 云计算和分布式架构普及降低部署门槛
云服务和分布式计算平台的发展，使企业可以在无需大规模本地部署的情况下快速使用向量检索系统。弹性计算和存储能力提升了系统的可扩展性和性能，降低了技术门槛，加速了企业在各类智能应用中部署向量检索系统的进程。
主要阻碍因素:
- 高维数据计算复杂度大，系统资源消耗高
向量检索涉及高维向量的存储、索引和相似度计算，随着数据量和维度的增加，计算和存储资源消耗显著上升，尤其在海量数据场景下，对硬件性能、内存和GPU算力要求高，增加了系统部署成本和维护难度，制约了部分企业的规模化应用。
- 精度与效率难以兼顾
近似最近邻（ANN）算法虽然能够显著加快检索速度，但会带来一定精度损失。不同业务场景对检索准确率要求不同，而在保证高精度的前提下提升效率仍是技术难题，限制了向量检索系统在对精度敏感的关键应用中的推广。
- 多模态数据处理复杂，标准和规范缺失
文本、图像、视频、音频等多模态数据的嵌入方式和相似度衡量标准差异大，缺乏统一标准和最佳实践。企业在系统选型和数据预处理过程中面临额外复杂性，增加了开发和运维成本，成为行业发展阻碍之一。
- 数据隐私与安全合规要求提高
在金融、医疗、政务等敏感场景中，向量化数据仍可能包含隐私信息或业务敏感信息。数据存储和传输需要遵守严格合规要求（如GDPR、CCPA等），增加了系统设计复杂性和部署难度，限制了部分企业的广泛应用。
行业发展机遇:
- AI与大模型应用普及驱动向量检索需求增长
随着自然语言处理、计算机视觉和推荐系统中大模型和嵌入技术的广泛应用，企业和机构需要对海量向量进行高效存储和检索。向量检索系统成为大模型落地、语义搜索、智能问答和个性化推荐的核心基础设施，市场需求持续扩大。
- 多模态与跨场景应用扩展市场空间
企业对文本、图像、音视频和传感器数据的融合分析需求不断增加，多模态向量检索成为必备工具。向量检索系统能够统一管理多类型嵌入，实现跨模态检索和语义匹配，为智能客服、知识图谱、内容推荐、安防和医疗等多场景提供技术支撑，打开新的增长空间。
- 云计算和分布式基础设施普及降低部署门槛
云服务平台和分布式计算能力的成熟，使向量检索系统可以实现弹性扩展和按需部署，降低了企业在硬件、存储和算力上的投资门槛。通过云端向量检索服务，中小企业和初创公司也能快速搭建高性能检索能力，加速行业渗透。
- 存储与索引优化技术进步提升系统性能
近年向量索引结构（如 HNSW、IVF、PQ、Graph-ANN）和GPU加速技术不断优化，使检索速度和精度显著提升。高性能、低延迟的检索能力满足了实时智能应用需求，为企业大规模应用向量检索系统提供技术保障，推动行业快速发展。
