航空市场的人工智能 大小和分享 2023 to 2032
市场规模按技术划分（机器学习、情境感知计算、自然语言处理、计算机视觉），按应用划分（虚拟助手、智能维护、制造业、培训），按产品与服务类型及全球预测。
报告 ID: GMI6442
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发布日期: August 2023
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报告格式: PDF
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作者:
Preeti Wadhwani,
航空市场规模中的AI
航空市场规模中的AI在2022年价值为6.864亿美元,预计在2023至2032年间将登记超过20%的CAGR. AI可以分析大量数据来识别潜在的安全风险,预测设备故障,并协助主动维护,从而增强航空业务的整体安全.
航空人工智能市场关键要点
市场规模与增长
主要市场驱动因素
挑战
例如,Searidge Technologies的DATMS(数字机场交通管理系统)利用AI实现机场交通管制自动化,降低了人为出错的风险. 该系统使用雷达和相机跟踪地面上的飞机和车辆,可以根据当前情况自动启动或关闭交通灯,帮助减少使用DATMS的机场的停机坪事件.
世界各地的制造商正在集中力量开发AI驱动的自主无人机和飞机,以完成货物交付或监视等具体任务,在航空市场收入流中刺激AI. 引用一例,2023年1月,奥罗拉飞行科学公司完成了全电自主客机eFanX的首次试飞. 它是一种可载客最多可达6名的固定翼飞机,由两台电动机提供动力,其航程可达200英里.
然而,由于安全原因,航空业受到很大管制,采用AI系统引起了人们对其可靠性、问责制和作出关键决定的潜力的关切。 确保AI系统符合严格的安全标准并获得监管批准可能是一个复杂而耗时的过程,限制了它们的快速采用. 此外,实施人工智能技术需要在基础设施、数据收集、软件开发和工作人员培训方面进行大量投资。 许多航空公司,特别是较小的航空公司,在为AI一体化分配资源方面可能面临挑战,从而放慢了其广泛采用的速度。
COVID-19 影响
航空市场的AI受到COVID-19大流行病的严重影响. 旅行限制、空中交通减少以及航空公司面临的财政限制导致技术采用和研究工作放缓。 例如,与AI驱动有关的项目 空中交通管理 旅客经验的提高面临延误。 航空公司注重立即削减费用的措施,阻碍了对AI一体化的投资。 然而,有些领域,如AI驱动的预测性维护,随着航空公司寻求有效的管理被停飞的机队的方法而越来越出名.
航空市场中的AI 趋势
AI,机器学习,和大数据分析的发展,继续扩大改善航空业务和服务的可能性. AI可以分析由飞机传感器和系统产生的大规模数据集来取出宝贵的见解来提高性能,燃料效率和决策.
2023年1月,英国航空公司用AI优化了飞行路径并节省了估计10万吨燃料. 航空公司的AI系统分析了上百万个数据点,以确定每个航道最有效的飞行路径. 这导致燃料消耗减少1%,使英国航空公司节省了大约1 000万美元。 通过更好的资源利用、预测维护以及节能运营,AI能够为航空公司和运营商节省大量费用,推动市场增长。
航空市场分析中的AI
软件部分在2022年的航空市场份额中记录了58%的AI,其主导作用是需要提高运营效率,安全性,以及乘客体验. 航空和航空公司寻求AI软件解决方案,以优化飞行路线,预测维护需要,并管理空中交通. 此外,AI驱动的客运服务,例如: 聊天员 提出个性化建议,提高客户满意度。 业界日益认识到AI应对复杂挑战的潜力,以及它实时处理大量数据的能力,进一步刺激了对先进软件解决方案的需求.
机器学习部分在2022年航空市场占AI份额的32%,因为它有能力分析庞大的数据集并改进决策. 在航空方面,机器学习模型可以通过识别设备异常,优化空中交通管理,并完善机组调度,来增强预测性维护. 该技术的可适应性使其能够从历史数据中学习并适应不断变化的情况,帮助提高飞机性能、安全性能和操作效率。 由于航空采用由数据驱动的方法,机器学习的多才多艺,预测能力使其成为推动产业进步的宝贵资产.
航空市场的北美AI在2022年占据了超过39%的收入份额. 本区域的先进技术基础设施、对创新的大力强调以及对研发的大量投资将刺激本区域的工业收入流。 此外,复杂的空中交通管理系统和加强安全措施的必要性正在推动采用人工智能解决方案。 主要航空玩家的存在和竞争的地貌进一步加快了AI技术的集成,以优化运营,改善乘客体验,并有效应对行业挑战.
航空市场份额中的AI
在AI航空市场上经营的主要公司有:
这些公司主要侧重于在航空服务中推出新的AI。
航空工业新闻中的AI
航空市场研究报告中的人工智能 包含了对该行业的深入报道 估计和预测2018年至2032年收入(百万美元),用于下列部分:
市场,通过提供
按技术分列的市场
市场,按企业规模
现就下列区域和国家提供上述资料:
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →