2025年全球航空航天人工智能市场规模为21.1亿美元,预计从2026年的30.4亿美元增长到2034年的558.2亿美元,在2026年至2034年的预测期内,复合年增长率为43.9%。
人工智能(AI)技术,例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和情境感知计算,被用于提高多项航空航天相关任务的效率,包括飞行运行、改善客户服务、主动式飞机维护以及飞机零部件生产。航空航天业目前正处于人工智能应用的初期阶段。航空航天领域的人工智能应用正在不断增加,预计未来几年将开发出更多颠覆性的人工智能模型。
人工智能在缩短设计流程、原型制作、生产制造和降低成本方面发挥着至关重要的作用。预计它将为航空航天业带来诸多未来的改进。然而,严格的航空法规以及航空航天领域采用人工智能的高昂成本预计将在预测期内阻碍航空航天人工智能市场的增长。
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飞机每年消耗数十亿加仑燃油。尽管受新冠疫情影响,2020年燃油消耗量大幅下降,但预计未来几年航空运输量的增长将导致燃油消耗量上升。为了降低燃油消耗量激增带来的成本,一些公司已经开始利用3D打印技术制造轻量化部件。
人工智能还可以帮助航空航天公司提高飞机燃油效率。飞机爬升阶段是燃油消耗量最高的阶段。通过分析多架飞机的爬升阶段以及不同飞行员的飞行操作,人工智能系统可以为每种机型和每位飞行员创建爬升阶段曲线,从而辅助分析燃油消耗数据。这些曲线有助于降低燃油消耗。因此,预计在预测期内,人工智能技术在提高飞机燃油效率方面的应用日益广泛,将推动全球航空航天人工智能市场的增长。
近年来,为应对机场相关威胁的增加,机场当局大幅加强了安保措施。人工智能系统为机场当局应对安全隐患提供了支持。洛杉矶国际机场、凤凰城国际机场和约翰·肯尼迪国际机场均配备了利用人工智能技术检测威胁的扫描仪。为了进一步提升安全性,众多机场正在部署尖端系统。
此外,机器学习模型可以自动评估数据,识别各种威胁。它们可以辅助检测爆炸物和枪支,同时忽略乘客通常携带的其他物品,例如钥匙和皮带扣。因此,人工智能在机场安保领域应用的日益广泛,预计将在预测期内推动全球航空航天人工智能市场的增长。
尽管在航空航天领域应用人工智能模型可能带来巨大益处,但也存在一些特定的威胁。航空航天业受到严格的法律法规和标准的约束。机场安保、飞机设计、地面运行以及其他诸多方面都必须符合这些标准。因此,各组织若想在航空航天领域应用人工智能,就必须开发出与所有全球标准相符的系统。这导致全球航空航天业实施人工智能所需的时间延长。
人工智能系统的高昂成本是导致航空航天业人工智能模型普及率低下的另一个因素。例如,航空公司部署聊天机器人来处理客户咨询可能需要花费数千美元。因此,小型航空公司很难承担这笔投资,从而阻碍了航空公司采用人工智能技术。
众多飞机传感器使飞行员能够测量气压、高度和速度。人工智能模型可以辅助识别飞机部件的异常行为,从而更有效地利用传感器计算出的参数。例如,涡轮机的传感器可以收集必要的信息,包括温度、气压和转速。这些信息可用于训练人工智能模型,使其了解涡轮机的典型性能。人工智能模型还利用这些数据来检查涡轮机是否正常运行,并在出现潜在问题时向相关人员发出警报。人工智能在保障飞机运行效率和监控方面的应用日益广泛,预计将推动全球航空航天人工智能市场的发展。
全球市场分为软件、硬件和服务三大类。软件领域是市场的主要贡献者,预计在预测期内将以45.5%的复合年增长率增长。人工智能软件是一种计算机程序,旨在通过学习大量的洞察和数据模式来模仿人类智能。人工智能软件的主要功能包括语音识别、机器学习和虚拟助手。人工智能和机器学习的结合使用,为用户提供必要的易用性,从而更高效地简化业务运营。多家航空航天公司正在部署人工智能软件,以构建尖端解决方案,使多项功能无缝高效地运行。此外,人工智能软件在辅助企业进行制造、飞机预测性维护和飞行员培训等方面的应用日益广泛,预计将在预测期内推动对人工智能软件的需求。
人工智能硬件或芯片是专为人工神经网络(ANN)应用而设计的加速器。人工智能芯片的硬件结构包含网络、计算和存储三个部分。IBM、英特尔和英伟达等主要的人工智能硬件制造公司正在市场上展开竞争,致力于推进硬件系统的网络和存储模块发展。人工智能硬件专家正在探索新的架构和算法,以提高处理效率,并推动人工智能从狭义人工智能向广义人工智能的转变。
全球市场细分为机器学习、自然语言处理、计算机视觉和情境感知计算。机器学习细分市场占据最高的市场份额,预计在预测期内将以 45.4% 的复合年增长率增长。机器学习是人工智能的一个子集,专注于开发能够从数据中学习并随着时间推移不断提高准确性而无需编程的应用程序。它包含能够通过理解输入和输出信息来创建系统的算法。航空公司使用内置机器学习算法的人工智能系统来收集和分析航班数据,包括飞机类型和重量、航线距离和高度以及天气状况。
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支,它帮助计算机理解、推理和处理人类语言。NLP融合了计算语言学和计算机科学等多个学科,旨在弥合计算机理解与人类交流之间的鸿沟。当自然语言处理系统安装在驾驶舱内时,它可以分析飞行员的情绪,并可能发出警报或接管飞机的控制权。
全球市场细分为客户服务、智能维护、制造、培训、飞行运行及其他领域。其中,飞行运行领域是市场贡献最大的部分,预计在预测期内将以45.7%的复合年增长率增长。人工智能技术正在优化飞行运行,并对商业航空产生巨大影响。航班数量的增加迫使航空机构部署基于人工智能的空中交通管制系统,以辅助空中交通管制员执行某些功能。由于空中交通管理依赖于迭代活动,因此预计将从人工智能中获益匪浅。机器学习和计算机视觉技术能够提升空中交通管制的安全性,涵盖流量管理、飞行计划、冲突预测和安全评估等诸多方面。
客户满意度在商业航空领域至关重要。人工智能可以帮助改善客户体验并提供更优质的客户服务。人工智能可以应用于多个领域,例如聊天机器人,从而提供卓越的客户服务。聊天机器人是人工智能驱动的数字工具,能够以类似人类的方式即时回答客户的问题。它们通过自动化客户支持,可以减少时间和精力。
北美是全球航空航天人工智能市场最大的市场,预计在预测期内将以44.5%的复合年增长率增长。美国和加拿大机场不断增加的投资以及航空公司对人工智能技术的应用,预计将推动该地区航空航天人工智能市场的增长。此外,波音公司等大型航空航天企业以及Sparkcognition等人工智能初创公司,预计将促进人工智能技术在该地区航空航天工程领域的部署。美国和加拿大是率先将人工智能技术与航空航天系统集成的国家。预计在预测期内,企业投资的增加以及政府为促进航空业人工智能技术应用而采取的举措,将推动该地区航空航天人工智能市场的增长。加拿大是全球人工智能应用领域的领先国家之一,也是众多航空航天人工智能公司的所在地。
预计欧洲将以43.6%的复合年增长率增长,在预测期内创造33.2亿美元的市场规模。推动人工智能在航空航天和国防领域应用的举措不断增加,是预计将促进该地区航空航天人工智能市场增长的重要因素之一。欧洲拥有英国、法国、德国和俄罗斯等技术先进国家,这些国家都拥有发达的航空航天工业。
此外,人工智能技术在该地区的广泛应用预计将在预测期内推动全球市场呈指数级增长。英国正采取重要举措,将人工智能技术与航空航天应用相结合。英国政府为人工智能和航空航天领域的发展提供资金支持。其目标是增强英国制造业实力,为未来的可持续发展提供材料和资源。预计这些举措将在预测期内促进英国全球市场的增长。
亚太地区包括中国、日本、印度、韩国以及其他亚太国家。预计在预测期内,航空航天领域人工智能应用研究的增加以及人工智能在航空领域的接受度提高,将推动该地区全球市场的增长。中国、日本、韩国和印度等重要国家不断增加的投资,以及人工智能应用的快速普及,预计将在预测期内促进该地区全球市场的增长。
中国在全球市场占据主导地位。其众多航空公司和机场已广泛采用人工智能技术。约88%的中国航空公司和机场制定了与人工智能相关的项目或研究战略,并计划使用虚拟助手和聊天机器人。日本航空公司也在利用人工智能来提高利润并为客户提供更优质的服务。预计这些因素将在预测期内推动市场增长。
预计在预测期内,拉丁美洲、中东和非洲地区(LAMEA)各国人工智能(AI)应用的增加将推动全球市场增长。人工智能在拉丁美洲的应用正在蓬勃发展。多家航空公司和机场正在利用人工智能提供尖端解决方案。此外,航空航天企业不断推进的技术进步预计也将推动市场增长。中东国家对新技术投入巨大,预计其在人工智能领域的支出将逐年增加。人工智能和机器学习在航空航天领域的应用日益普及,这正在促进市场增长。
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Research Analyst
Pavan Warade is a Research Analyst with over 4 years of expertise in Technology and Aerospace & Defense markets. He delivers detailed market assessments, technology adoption studies, and strategic forecasts. Pavan’s work enables stakeholders to capitalize on innovation and stay competitive in high-tech and defense-related industries.
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