全球航空人工智能市场 - 行业趋势及 2031 年预测

全球航空人工智能市场，包括产品（服务、硬件和软件）、技术（计算机视觉、机器学习、情境感知计算和自然语言处理）、应用（动态定价、虚拟助手、飞行运营、智能维护、制造、监控、培训和其他应用）– 行业趋势和预测到 2031 年。

航空人工智能市场分析及规模

航空市场的人工智能用于加强安全措施、优化运营和改善航空业各个领域的乘客体验。人工智能应用于飞行运营，以优化航线、进行预测性维护以最大限度地减少停机时间，以及进行空中交通管理以实现高效导航。例如，空客利用人工智能算法分析飞机数据并预测潜在故障，从而实现主动维护行动，从而提高安全性并降低运营成本。人工智能航空的多功能性延伸到地面自动化、客户服务聊天机器人和行李处理优化，从而改变了整个行业。

2023 年全球航空人工智能市场规模价值为 43.3 亿美元，预计到 2031 年将达到 903.8 亿美元，2024 年至 2031 年预测期内的复合年增长率为 46.2%。除了对市场价值、增长率、细分、地理覆盖范围和主要参与者等市场情景的见解外，Data Bridge Market Research 策划的市场报告还包括深入的专家分析、按地理位置表示的公司生产和产能、分销商和合作伙伴的网络布局、详细和更新的价格趋势分析以及供应链和需求的赤字分析。

报告范围和市场细分

市场定义

航空业的人工智能是指使用计算机系统执行通常需要人类智能的任务，例如驾驶飞机、管理空中交通和分析数据。人工智能通过自动化流程、检测异常和从大量信息中提供见解，提高了航空业的安全性、效率和决策能力。它实现了诸如自主飞行、 预测性维护以及个性化的乘客体验，从而改变整个行业。

航空业人工智能市场动态

驱动程序

• 通过人工智能集成增强安全措施

人工智能算法分析来自各种来源的大量数据，包括 传感器、天气模式和历史飞行数据来预测潜在的安全隐患并主动降低风险。这些系统可以实时监控飞机系统、空域条件和飞行员行为，从而快速应对潜在威胁。通过利用人工智能，航空公司和航空当局可以在安全问题升级之前发现它们，从而减少事故发生，改善事件响应，最终为乘客、机组人员和资产提供更安全的环境，从而建立信任并推动航空业采用人工智能技术。

例如，

• 德国主要航空公司（如汉莎航空）使用人工智能算法预测飞机部件故障，从而提高安全性。他们的预测性维护系统分析来自传感器和历史记录的数据，以预先解决问题，减少事故并提高响应能力
• 精简空中交通管理系统

人工智能技术优化了空域使用、航线规划和交通流量管理，减少了拥堵和延误。人工智能通过分析大量数据（包括飞行轨迹和机场运营）使空中交通管制员能够做出更高效、更灵活的决策。这可以提高安全性、降低燃料消耗并最大限度地减少对环境的影响。此外，人工智能驱动的自动化简化了利益相关者之间的沟通和协调，提高了整体运营效率。随着航空旅行需求的不断增长，在空中交通管理中采用人工智能对于管理日益复杂的情况、确保更顺畅的运营和推动市场增长至关重要。

例如，

• 美国宇航局的先进空中交通项目代表了城市空中交通的发展。该项目旨在通过利用人工智能算法分析飞行轨迹和空域数据来优化路线、最大限度地减少拥堵并减少对环境的影响。这一举措凸显了人工智能驱动的解决方案在彻底改变空中交通方面的潜力，确保在日益拥挤的城市环境中实现更安全、更高效的交通

机会

• 条形码读取技术的进步

通过将这些预报整合到飞行计划和决策过程中，航空公司可以优化航线以避开恶劣天气条件，降低颠簸、雷击和其他天气相关事件的风险。这种主动方法可以提高飞行安全性、最大限度地减少中断并改善乘客体验。随着航空公司优先考虑安全和效率，对人工智能天气预报解决方案的需求持续增长，推动航空业的创新和投资。

• 机组人员培训与模拟

使用人工智能驱动的模拟和训练系统进行飞行员和机组人员的培训。人工智能可以模拟各种场景、环境和紧急情况，以有效地训练飞行员和机组人员，提高决策能力并加强安全措施。人工智能支持动态场景生成，为不同技能水平和飞机类型提供量身定制的培训体验。此外，培训课程的持续数据分析支持个性化反馈和绩效评估，促进持续改进。最终，人工智能驱动的培训解决方案有助于提高安全标准，确保航空专业人员做好充分准备，应对他们在空中可能遇到的任何挑战。

限制/挑战

• 依赖可靠的互联网连接

人工智能系统依靠实时数据处理和通信蓬勃发展，它们本质上依赖于不间断的互联网访问。在偏远或空域受限的地区，连接可能有限或断断续续，人工智能应用程序的有效性可能会受到影响。这种依赖性给飞行计划、天气监测和与地面控制通信等关键功能带来了漏洞。此外，机上连接解决方​​案可能无法始终保证无缝人工智能操作所需的可靠性水平。因此，航空业在其运营中充分利用人工智能技术方面面临挑战，阻碍了其广泛采用和创新。

• 缺乏熟练的人工智能专业人员

开发和实施专门为航空业量身定制的人工智能解决方案需要人工智能技术和航空运营方面的专业知识。然而，这些领域的交叉点仍然相对小众，导致合格专业人员稀缺。这种短缺阻碍了航空业人工智能应用的及时部署和优化，导致延误、成本增加和性能不佳。此外，来自其他行业的人工智能人才竞争加剧了这一挑战，使航空公司难以吸引和留住顶级人工智能专家。因此，航空业采用人工智能的速度落后于其潜力，阻碍了创新和竞争力。

本市场报告详细介绍了最新发展、贸易法规、进出口分析、生产分析、价值链优化、市场份额、国内和本地市场参与者的影响，分析了新兴收入领域的机会、市场法规的变化、战略市场增长分析、市场规模、类别市场增长、应用领域和主导地位、产品批准、产品发布、地域扩展、市场技术创新。如需获取更多市场信息，请联系数据桥市场研究部门获取分析师简报，我们的团队将帮助您做出明智的市场决策，实现市场增长。

原材料短缺和运输延误的影响和当前市场状况

Data Bridge Market Research 提供高水平的市场分析，并通过考虑原材料短缺和运输延误的影响和当前市场环境来提供信息。这意味着评估战略可能性、制定有效的行动计划并协助企业做出重要决策。

除了标准报告外，我们还提供从预测的运输延迟、按区域划分的分销商映射、商品分析、生产分析、价格映射趋势、采购、类别绩效分析、供应链风险管理解决方案、高级基准测试等角度对采购层面的深入分析，以及其他采购和战略支持服务。

经济放缓对产品定价和供应的预期影响

当经济活动放缓时，行业开始受到影响。DBMR 提供的市场洞察报告和情报服务考虑了经济衰退对产品定价和可获得性的预测影响。借助这些，我们的客户通常可以领先竞争对手一步，预测他们的销售额和收入，并估算他们的盈亏支出。

最近的发展

• 2022 年 10 月，Searidge Technologies 使用 NVIDIA GPU 创建了一款 AI 软件。其数字塔台和停机坪解决方案使用视觉 AI 来管理机场的交通管制，并实时提醒用户注意安全问题。这项创新技术不仅改善了机场运营，还通过提高机场作为更安全、更高效的枢纽的吸引力来促进市场增长，从而推动对 Searidge 尖端解决方案的需求
• 2022 年 4 月，班加罗尔国际机场有限公司 (BIAL) 与亚马逊合作建立了联合创新中心 (JIC)，加速了航空业的创新。此次合作促进了针对航空业需求开发新技术和解决方案，提高了运营效率、乘客体验和安全标准。因此，它通过推动创新、吸引投资和将 BIAL 定位为航空业进步的领导者来刺激市场增长

航空人工智能市场范围

航空业的人工智能市场分为三个显著的部分，即产品、技术和应用。这些部分之间的增长将帮助您分析行业中微弱的增长部分，并为用户提供有价值的市场概览和市场洞察，帮助他们做出战略决策，确定核心市场应用。

奉献

• 服务
• 硬件
• 软件

技术

• 计算机视觉
• 机器学习
• 情境感知计算
• 自然语言处理

应用

• 动态定价
• 虚拟助手
• 航班运营
• 智能维护
• 制造业
• 监视
• 训练
• 其他应用

航空人工智能市场区域分析/洞察

市场 进行分析，并通过上述产品、技术和应用提供市场规模洞察和趋势。

市场覆盖的国家 报告包括美国、加拿大、墨西哥、德国、瑞典、波兰、丹麦、意大利、英国、法国、西班牙、荷兰、比利时、瑞士、土耳其、俄罗斯、欧洲其他地区、日本、中国、印度、韩国、新西兰、越南、澳大利亚、新加坡、马来西亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太其他地区、巴西、阿根廷、南美洲其他地区（南美洲的一部分）、阿联酋、沙特阿拉伯、阿曼、卡塔尔、科威特、南非以及中东和非洲其他地区。

北美在航空人工智能市场占据主导地位，并且由于该地区工业化的快速发展和主要参与者的存在，其主导趋势将继续保持。

由于航空业对人工智能技术的需求不断增长，亚太地区有望成为航空人工智能市场增长最快的地区。该地区最大的市场参与者占有重要地位，为巨大的市场规模提供市场上的所有服务和产品

报告的国家部分还提供了影响单个市场因素和国内市场监管变化，这些因素和变化会影响市场的当前和未来趋势。下游和上游价值链分析、技术趋势和波特五力分析、案例研究等数据点是用于预测单个国家市场情景的一些指标。此外，在提供国家数据的预测分析时，还考虑了全球品牌的存在和可用性以及由于来自本地和国内品牌的大量或稀缺竞争而面临的挑战、国内关税和贸易路线的影响。

竞争格局 航空人工智能市场份额分析

市场 竞争格局按竞争对手提供详细信息。详细信息包括公司概况、公司财务状况、收入、市场潜力、研发投资、新市场计划、全球影响力、生产基地和设施、生产能力、公司优势和劣势、产品发布、产品宽度和广度、应用主导地位。以上提供的数据点仅与公司对市场的关注有关。

市场上的一些主要参与者 是：

• IBM（美国）
• 微软 (美国)
• 亚马逊网络服务公司（美国）
• 空中客车公司（美国）
• Xilinx（美国）
• NVIDIA 公司（美国）
• 英特尔公司（美国）
• 通用电气（美国）
• 美光科技有限公司（美国）
• 洛克希德·马丁公司（美国）
• 三星（韩国）
• 泰雷兹（法国）
• MINDTITAN（爱沙尼亚）
• 三菱电机株式会社（日本）