항공 시장의 인공지능 크기 및 공유 2023 to 2032
기술별(머신러닝, 맥락 인식 컴퓨팅, 자연어 처리, 컴퓨터 비전), 응용 분야별(가상 비서, 스마트 유지보수, 제조업, 훈련) 및 제공 형태별 시장 규모 전망
보고서 ID: GMI6442
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발행일: August 2023
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보고서 형식: PDF
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저자:
Preeti Wadhwani,
항공 시장 크기에 AI
항공 시장 규모의 AI는 2022년 USD 686.4백만에 평가되었으며 2023년과 2032년 사이에 20% 이상의 CAGR를 등록할 것으로 예상됩니다. AI는 잠재적 안전 위험을 식별 할 수있는 데이터의 광대 한 양을 분석 할 수 있으며 장비 고장을 예측하고, 항공 운영의 전반적인 안전을 강화하는 데 도움이됩니다.
항공우주 인공지능 시장 주요 인사이트
시장 규모 및 성장
주요 시장 성장 동력
도전 과제
예를 들어, Searidge Technologies' DATMS (Digital Airport Traffic Management System)는 AI를 사용하여 공항의 트래픽 제어를 자동화하고 인간의 오류 위험을 줄이기 위해 사용합니다. 이 시스템은 레이더 및 비디오 카메라를 사용하여 항공기와 차량을 추적하고 현재 상황에 따라 자동으로 활성화하거나 비활성화 할 수 있으며 DATMS를 사용하는 공항의 타마크 사고를 줄일 수 있습니다.
전세계 제조업체들은 항공 시장 수익 흐름에 AI 자극 AI를 개발하는 데 주력하고 있습니다. 1월 2023일, 오로라 비행 과학에서 인스턴스를 인용하면 모든 전기 자율 여객 항공기, eFanX의 첫 번째 테스트 비행을 완료했습니다. 최대 6명의 승객을 운반할 수 있는 고정형 항공기이며, 2개의 전기 모터로 구동되며 최대 200마일의 범위가 있습니다.
그러나 항공 산업은 안전상의 이유로 크게 규제되며 AI 시스템의 도입은 신뢰성, 책임, 잠재적으로 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. AI 시스템은 엄격한 안전 표준을 충족하고 규제 승인을 얻는 것은 복잡하고 시간 소모 프로세스가 될 수 있으며 신속한 채택을 제한합니다. AI 기술을 구현하는 것은 인프라, 데이터 수집, 소프트웨어 개발 및 직원 교육에 중요한 투자를 요구합니다. 많은 항공 회사, 특히 더 작은 것, AI 통합에 대한 할당 된 자원에 도전 할 수 있습니다, 그것의 넓은 채택을 느리고.
COVID-19 영향
항공 시장에서 AI는 COVID-19 전염병에 크게 영향을 미쳤습니다. 항공사가 직면한 여행 제한, 감소된 항공 교통 및 금융 제약은 기술 채택 및 연구 노력에 대한 감속으로 이끌었습니다. 예를 들어, AI-driven와 관련된 프로젝트 항공 교통 관리 여객 경험 증진은 지연을 직면했습니다. 항공의 즉각적인 비용 절감 조치는 AI 통합에 투자를 방해합니다. 그러나 AI 기반 예측 유지 보수와 같은 일부 영역은 항공사가 접지 된 함대를 관리 할 수있는 효율적인 방법을 모색하면서 번영을 얻었습니다.
항공 시장의 AI 인기 상품
AI, 기계 학습 및 빅데이터 분석의 개발은 항공 운영 및 서비스를 개선하기 위해 가능성을 지속적으로 확장합니다. AI는 항공기 센서 및 시스템에 의해 생성 된 대규모 데이터 세트를 분석하여 성능, 연료 효율 및 결정 개선을 위해 귀중한 통찰력을 추출 할 수 있습니다.
1 월 2023에서 영국 항공은 AI를 사용하여 비행 경로를 최적화하고 연료의 100,000 톤을 절약했습니다. 항공사의 AI 시스템은 수백만 개의 데이터 포인트를 분석하여 각 경로에 가장 효율적인 비행 경로를 식별합니다. 이 결과 1 % 연료 소모량 감소, 영국 공로 추정 된 USD10 백만. 더 나은 자원 활용, 예측 유지 보수 및 연료 효율적인 운영을 통해 AI는 항공사 및 운영자를위한 상당한 비용 절감에 기여할 수 있으며 시장 성장을 추진합니다.
항공 시장 분석의 AI
소프트웨어 세그먼트는 2022년에 항공 시장 점유율에 있는 AI의 58%를 기록했습니다, 강화된 가동 효율성, 안전 및 여객 경험을 위한 필요에 의해 지도된. 항공 및 항공 회사는 항공 노선을 최적화하는 AI 소프트웨어 솔루션을 추구하고 유지 보수 요구를 예측하고 항공 교통을 관리합니다. 또한, AI 중심 여객 서비스 등 채팅봇 고객 만족도 향상 AI의 잠재적인 인식을 통해 복잡한 과제를 해결하고 실시간 데이터의 광대한 양을 처리하는 능력은 고급 소프트웨어 솔루션에 대한 수요를 더 연료로 연료를 공급합니다.
2022년 항공 시장에서 AI의 32%를 차지한 기계 학습 부문은 광대한 데이터셋을 분석하고 의사결정을 개선할 수 있는 능력으로 인해 발생했습니다. 항공, 기계 학습 모델은 장비를 식별하여 예측 유지 보수를 향상시킬 수 있으며, 공기 교통 관리를 최적화하고 승무원 스케줄링을 정제 할 수 있습니다. 기술의 적응력은 역사적인 데이터에서 배우고 진화하는 상황에서 적응할 수 있으며 더 나은 항공기 성능, 안전 향상 및 운영 효율을 고려합니다. 항공은 데이터 중심의 접근, 기계 학습의 다양성을 포괄하고 예측 능력은 업계 발전에 귀중한 자산을 만듭니다.
항공 시장에서 북미 AI는 2022 년 매출 점유율의 39% 이상을 차지했습니다. 지구의 첨단 기술 인프라, 혁신에 강한 중점을두고 연구 및 개발의 중요한 투자는 지역 산업 수익 흐름을 자극합니다. 또한 복잡한 항공 교통 관리 시스템 및 향상된 안전 조치가 AI 솔루션의 채택을 구동하는 데 필요합니다. 주요 항공 선수와 경쟁적인 풍경의 존재는 AI 기술의 통합을 가속화하고, 운영을 최적화하고, 여객 경험을 개선하고, 산업 문제를 효과적으로 해결합니다.
항공 시장 점유율 AI
항공 시장에서 AI에서 운영되는 주요 기업은 :
이 회사는 항공 제공에 새로운 AI를 출시하는 데 주력하고 있습니다.
항공 산업 뉴스
연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스
이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.
6단계 연구 프로세스
1. 연구 설계 및 애널리스트 감독
GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.
우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.
2. 1차 연구
1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 시장 현실 검토
신뢰와 신용
검증된 데이터 소스
무역 간행물
보안 및 방위 산업 저널 및 무역 출판물
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
규제 신고서류
정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
대학 연구 및 전문 기관 보고서
기업 보고서
연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료
전문가 인터뷰
C레벨 임원, 구매 담당자 및 기술 전문가
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연구 및 평가된 매개변수
이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →