制造业人工智能（AI）市场 尺寸和份额 2025 - 2034

人工智能制造市场规模

全球人工智能制造市场规模在2024年估值为42亿美元，预计2025年至2034年的复合年增长率（CAGR）为31.2%。制造业对自动化日益增长的需求是推动采用人工智能的关键因素。为提高效率、降低运营成本并提升生产率，制造商正利用人工智能实现生产线监控、质量控制和库存管理等流程的自动化。
 

例如，2023年12月，Mitsubishi Electric India在印度启用了智能制造工厂，用于先进的工厂自动化系统。该工厂遵循行业最佳实践，旨在提供质量和可靠性最高的产品。此外，人工智能硬件和软件的进步，使人工智能驱动的解决方案更易于制造业大型企业和中小企业采用。

世界各国政府正优先支持人工智能研发，以增强本国制造业的竞争力。各国政府正在推出资助计划、税收优惠和相关法规，鼓励将人工智能技术融入制造流程。这些举措旨在提高生产率、降低运营成本，并推动各工业领域的创新。
 

例如，2024年10月，拜登-哈里斯政府投入高达1亿美元，以加快可持续半导体材料相关人工智能技术的发展。这项支持对于克服人工智能应用面临的障碍至关重要，例如成本高昂和熟练劳动力短缺，从而让各种规模的制造商都能更容易地采用人工智能解决方案。
 

人工智能制造市场趋势

• 机器学习（ML）和人工智能（AI）的技术进步正显著推动人工智能制造市场的增长。深度学习算法、强化学习和神经网络的持续发展，提升了人工智能系统分析海量数据并实时决策的能力。
   
• 此外，边缘计算和AI芯片的发展，使制造商能够在生产现场部署AI应用，而不必完全依赖集中式云系统。根据GMI的数据，2023年边缘计算市场规模为134亿美元，预计2024年至2032年的复合年增长率将超过28%。
   
• 这种AI部署方式的转变提升了运营速度、降低了延迟，并支持实时决策。先进AI工具的普及，加上计算能力的增强，使各行业制造商能够更便捷、实用地应用AI。
   
• AI系统通常需要访问包括知识产权、员工信息和生产数据在内的敏感数据，因此可能容易受到网络安全威胁。根据Statista的数据，2022年，美国约80%的制造企业预计会遭遇网络攻击，而2018年这一比例为64%。
   
• AI系统安全遭到破坏可能导致重大财务损失、数据窃取，并损害企业声誉。此外，关于AI使用的伦理问题，例如算法偏见或人类员工被取代，可能引发员工、客户或监管机构的抵触。
   
• 制造商必须确保AI系统透明、公平且安全，以降低这些风险。他们还需要应对岗位替代和再培训方面的担忧，确保采用AI不会造成负面社会影响。
   

人工智能制造市场分析

了解关键趋势

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• 按组件划分，人工智能制造市场分为硬件、软件和服务。2024年，硬件细分市场的市场份额超过55%，预计到2034年将超过320亿美元。
   
• 硬件细分市场的增长得益于对高性能计算系统日益增长的需求。制造业中的AI应用，如预测性维护、工业机器人和质量控制，需要强大的硬件解决方案，以实时处理海量数据。
   
• 先进硬件对于支持机器学习和深度学习算法至关重要。随着制造商寻求将AI融入运营，对更高效、更快速、更可靠的硬件解决方案的需求持续增长。
   
• 此外，能够加快数据处理并提升系统效率的硬件创新，有助于改善自动化、提高生产力并优化决策。
   
• 例如，2023年9月，英特尔推出了新一代AI解决方案，包括Xeon 6和Gaudi 3。Xeon 6旨在以卓越的效率处理计算密集型工作负载。此外，Gaudi 3 AI加速器在LLaMa 2 70B推理方面，相较于H100可提供高达20%的吞吐量提升，性价比达到2倍。
   

• 按部署模式划分，制造业人工智能市场可分为本地部署和云端部署。2024年，云端部署细分市场的市场份额约为43%。云平台使制造商无需在本地基础设施上进行大量前期投资，即可使用先进的人工智能工具和资源。
   
• 随着越来越多的企业推进数字化转型，云解决方案的需求预计将持续增长，为制造商带来竞争优势。云端部署所具备的灵活性、可扩展性和较低的运营成本，正持续加快其在该行业的普及。
   
• 此外，云端部署能够提供更强的数据存储和处理能力，这对需要利用大型数据集训练算法的人工智能系统至关重要。基于云的解决方案还便于制造部门、供应商和客户之间实时协作与共享数据，从而改善决策并提升效率。
   

• 按技术划分，制造业人工智能市场可分为机器学习、计算机视觉、自然语言处理和情境感知计算。机器学习细分市场占据主导地位，预计到2034年收入将达到约190亿美元。
   

• 机器学习细分市场的增长得益于其能够支持先进的数据驱动决策和自动化。机器学习算法可以分析制造过程中产生的大量数据，识别模式并进行预测，从而提升效率和生产力。
   
• 此外，机器学习算法可用于质量控制，使制造商能够高精度地检测产品缺陷，从而减少生产错误和浪费。
   
• 工厂对物联网（IoT）设备和传感器的应用日益普及，也推动了利用机器学习（ML）处理和分析这些设备所生成数据的需求，进一步带动人工智能驱动的制造业市场增长。
   
• 例如，据Statista数据，到2030年，制造业的物联网连接设备数量将约为1.987亿台，且该行业的连接设备数量预计将继续增长。
   

• 按应用划分，制造业人工智能市场可分为质量管理、预测性维护、库存管理、能源管理、工业机器人及其他领域。2024年，预测性维护细分市场占据主导地位，其在制造业人工智能市场中的份额约为25%。
   

• 预测性维护利用人工智能和机器学习算法实时监控并分析设备性能。通过在故障发生前识别潜在问题，制造商可以仅在必要时安排维护，避免不必要的停机并降低维护成本。
   
• 随着各行业持续追求更高的生产效率，尽量减少生产线中断变得至关重要。预测性维护系统还有助于延长设备使用寿命，减少意外故障。
   
• 此外，随着各行业越来越多地采用物联网和智能传感器，将实时数据整合到预测性维护应用中正变得更加可行、有效。例如，根据 GMI 的数据，智能传感器市场规模在 2022 年估值超过 454 亿美元，预计 2023 年至 2032 年的复合年增长率将超过 15.7%。
   

获取影响这个市场的主要细分市场的详细见解

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• 2024 年，美国以约 75% 的显著份额主导北美制造业人工智能市场。受政府大力支持智能制造计划的推动，预计美国市场将实现增长。
   
• 美国政府已启动多个计划，鼓励在制造业中采用人工智能和先进技术。这些举措旨在通过自动化、人工智能和数字技术推动制造业现代化，从而提高生产力、效率和竞争力。
   
• 例如，2023 年 9 月，美国政府与八家公司共同发起了全球包容性人工智能伙伴关系。该伙伴关系汇集了美国国务院、Amazon、Anthropic、Google、IBM、Meta、Microsoft、Nvidia 和 OpenAI。各方共同承诺投入超过 1 亿美元，利用彼此的专业知识、资源和网络，释放人工智能的潜力。
   

日益重视生产回流和打造更具韧性的供应链，进一步推动了行业对人工智能解决方案的需求。机器学习和预测性维护等人工智能技术被视为提高运营效率、降低成本的关键。

2025 年至 2034 年，英国制造业人工智能市场预计将实现显著且前景良好的增长。
 

• 推动英国市场增长的一项关键因素，是政府通过“Made Smarter”计划推动工业 4.0 技术发展的承诺。该计划着眼于将人工智能等数字技术融入制造流程，以提高生产力、减少浪费并增强企业在全球市场中的竞争力。
   
• 此外，英国拥有实力雄厚的制造业，包括汽车、航空航天和制药行业，这些行业正日益采用人工智能解决方案，以优化供应链、提升产品质量并实现预测性维护。
   
• 制造业对自动化和数字化转型的需求不断增长，加上政府的支持，正推动人工智能在英国制造业中的应用迅速普及。
   

2025 年至 2034 年，中国制造业人工智能（AI）市场预计将迎来可观增长。
 

• 中国政府通过“中国制造2025”倡议设定了雄心勃勃的目标，强调制造业的现代化和数字化。人工智能处于这一转型的前沿，政府大力推动将机器学习、自动化和数据分析融入生产流程。
   
• 此外，2024年3月，中国启动“人工智能+”行动，推动数字经济创新发展。该行动旨在深化人工智能与各行业的融合，包括加强人工智能实际应用研究，鼓励企业采用人工智能。
   
• 电子、汽车和消费品等行业的快速工业化和扩张，正推动市场对人工智能解决方案的需求，以优化生产效率、提升产品质量并简化供应链管理。
   
• 此外，中国庞大的制造业基础，加上对可持续发展和能源效率日益重视，正加快人工智能在制造业中的应用。
   

制造业人工智能市场份额

IBM和Microsoft在制造业人工智能行业的市场份额约为15%。IBM正通过其IBM Watson平台推进人工智能解决方案的发展，该平台专为制造业等行业量身打造。IBM凭借深厚的行业专业知识，提供预测性维护、流程优化和自动化解决方案。该公司还大力投资合作与收购，以拓展人工智能能力，例如收购The Weather Company，助力制造商基于数据进行决策。
 

Microsoft通过提供云服务，助力人工智能工具无缝融入制造业工作流程，推动数字化转型。Microsoft通过与领先制造商建立战略合作伙伴关系，并着力发展人工智能驱动的数据分析，提升其在制造业人工智能行业的影响力。两家公司还大力投资研发，致力于创新前沿人工智能解决方案。
 

制造业人工智能市场企业

制造业人工智能行业的主要企业包括：

• AWS
• GE
• Google
• IBM
• Intel
• Microsoft
• Nvidia
• Rockwell
• SAP
• Siemens

制造业人工智能行业新闻

• 2024年11月，GFT Technologies宣布与NVIDIA建立合作伙伴关系，为制造业提供先进的人工智能解决方案。此次合作结合了GFT在制造流程数字化方面的专业知识，以及NVIDIA的人工智能软件工具和生成式人工智能加速计算平台，旨在推动该行业实现更大的创新与效率提升。
   
• 2024年9月，Aizon推出了创新的电子批记录（eBR）软件Aizon Execute。这款新产品由Aizon与全球领先的原料药（API）制造商Euroapi合作开发。双方旨在通过此次合作推动运营数字化，助力制造流程向更加数据驱动的方向发展。
   
• 2024年10月，Lenovo在Global Tech World活动上推出了全面的全新混合人工智能产品组合。Lenovo展示了一系列人工智能解决方案、服务和设备，可推动多个行业实现转型并获得切实的投资回报。
   
• 2024年4月，Microsoft发布了涵盖云端至工厂车间的新型工业人工智能创新成果。这些进展为制造商提供了缩短价值实现时间、增强运营韧性、优化工厂和生产成本以及取得稳定且可重复成果的机会。
   

人工智能在制造业市场研究报告深入涵盖了该行业，按2021年至2034年的收入（十亿美元）提供估算和预测，涉及以下细分市场：

按组件划分的市场

• 硬件       
  • 处理器
    • 中央处理器（CPU）
    • 图形处理器（GPU）
    • 现场可编程门阵列（FPGA）
    • 专用集成电路（ASIC）
    • 张量处理器（TPU）
  • 内存与存储
  • 网络硬件
• 软件        
• 服务          
  • 专业服务
  • 托管服务

按部署模式划分的市场

• 本地部署
• 云端

按技术划分的市场

• 机器学习
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 情境感知计算

按应用划分的市场

• 质量管理
• 预测性维护
• 库存管理
• 能源管理
• 工业机器人
• 其他

按最终用途划分的市场

• 汽车
• 电子
• 制药
• 重型机械
• 食品与饮料
• 航空航天与国防
• 其他

• 以上信息涵盖以下地区和国家/地区：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 英国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 俄罗斯
  • 北欧国家
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 东南亚
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
• 中东和非洲（MEA）
  • 阿联酋
  • 南非
  • 沙特阿拉伯