2025 年至 2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
制造业人工智能市场规模在2024年估值为60亿美元，预计到2037年底将达到6580亿美元，在预测期（即2025-2037年）内复合年增长率为45%。2025年，制造业人工智能的产业规模估计为82亿美元。
人工智能 (AI) 与制造业供应链的融合正在重塑全球贸易格局。美国和中国引领着人工智能制造业供应链，进口大量电子元件、专用硬件以及包括稀土金属在内的必需原材料，这些原材料主要来自东南亚、非洲和拉丁美洲等地区。根据美国人口普查局的数据，2023 年美国电子元件进口额超过 3300 亿美元，凸显了全球贸易在人工智能行业的重要性。此外，美国国际贸易委员会 (USITC) 注意到，对人工智能系统生产至关重要的工业机械和自动化设备贸易持续增长，2022 年美国出口额将达到 647 亿美元。如此巨大的贸易额反映了各国在人工智能制造业领域日益增长的相互依赖，并凸显了高效供应链运营对维持生产周期的必要性。
人工智能在制造业的应用正在影响关键的经济指标，包括生产者价格指数 (PPI) 和消费者价格指数 (CPI)。在经济指标方面，PPI 和 CPI 都为了解制造业的价格趋势提供了宝贵的参考。根据美国劳工统计局的数据，2023 年工业机械的 PPI 同比增长 6.5%，这表明在人工智能驱动的制造系统中，原材料和零部件投入的成本有所增加。此外，美国经济分析局 (BEA) 的报告指出，2023 年耐用品的消费者物价指数 (CPI) 将上涨 3.1%，这意味着人工智能领域最终产品（包括机器人和自动化工具）的成本将上升。此外，联邦政府对人工智能研究的资助大幅增加，也证明了对技术创新的投资不断增加。2023 年，美国国家科学基金会 (NSF) 为人工智能相关项目拨款超过 15 亿美元，凸显了人工智能在当代制造实践中的战略意义。这些经济指标表明，人工智能系统制造成本和全球材料贸易都对市场动态产生至关重要的影响，这是一个复杂多变的环境。
制造业人工智能：增长动力与挑战
增长动力
- 预测性维护技术的采用和运营效率：预测性维护技术的使用正在推动人工智能在制造业的应用。美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的一份报告指出，人工智能驱动的预测性维护使制造商能够实时观察设备状况、预测故障并优化维护程序。这种方法可以最大限度地减少停机时间并降低维护费用，同时延长设备使用寿命。例如，通用电气航空已成功利用人工智能和机器学习进行预测性维护，使维护费用降低了 25%，发动机正常运行时间提高了 20%。
- 技术进步与人工智能集成：机器学习、自然语言处理和计算机视觉等人工智能技术正逐步融入制造系统，以促进质量管理、生产调度和流程自动化方面的创新。麦肯锡 2022 年 4 月发布的一份报告指出，在制造业中使用机器学习可将效率提高 10-30%。这些创新对于减少浪费、提高产品质量和提升产量至关重要。这项技术的实施提高了缺陷识别能力，并将生产成本降低了 12-15%。
制造业人工智能市场的重大技术创新
人工智能与制造业的融合正在改变行业的运作方式，通过提高关键流程的效率和精度。预测性维护可以对设备进行持续监控。人工智能增强型机器人和自动化技术，尤其是协作机器人，正在促进劳动密集型活动的开展，同时提高准确性。在质量控制领域，计算机视觉等人工智能技术能够及早发现缺陷，从而提高输出一致性，正如使用 SAP 解决方案的半导体公司所展示的那样。人工智能还通过更智能的库存管理和需求预测彻底改变了供应链，帮助电子公司最大限度地减少库存短缺和过剩。这些发展不仅改善了当前的运营，也改变了全球制造业的战略轨迹。
| 技术 | 行业 | 影响 | 公司 |
| 预测性维护 | 航空航天制造业 | 维护成本降低23% | GE航空集团 |
| 机器人过程自动化(RPA) | 汽车、电子 | 装配线中 65.4% 的 AI 应用 | 特斯拉 |
| 供应链优化 | 零售、制造 | 基于 AI 的物流复合年增长率为 23.8% | 亚马逊 |
| 计算机视觉 | 电子、汽车 | 缺陷减少 28% | 丰田 |
| 生成式设计 | 汽车、航空航天 | 节省15–20%的材料成本 | 宝马 |
挑战
- 初始成本高且投资回报率不确定：实施人工智能技术需要在基础设施、熟练工人和系统集成方面投入大量的前期成本。这些成本对众多中小型制造商的采用构成了挑战。此外，人工智能项目的投资回报率 (ROI) 并不总是确定的，这导致公司不愿在没有明确财务理由的情况下投入资源。国际贸易管理局 (ITA) 的一份报告显示，超过 40% 的制造商认为预算限制是采用智能制造技术的主要障碍。
- 数据质量和集成方面的挑战：人工智能系统在很大程度上依赖于大量精确且一致的数据。然而，在制造业环境中，数据通常孤立于遗留系统中，格式各异，或质量低下。这对人工智能训练及其有效性构成了巨大挑战。根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的数据，数据质量不足和缺乏互操作性是阻碍美国制造业实施人工智能的主要技术挑战之一。
制造业人工智能市场：关键见解
| 报告属性 | 详细信息 |
|---|---|
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基准年 |
2024 |
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预测年份 |
2025-2037 |
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复合年增长率 |
45% |
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基准年市场规模（2024年） |
60亿美元 |
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预测年度市场规模（2037 年） |
6580亿美元 |
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区域范围 |
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制造业细分领域的人工智能
组件（软件、硬件、服务）
由于对支持实时数据分析和制造业自动化的人工智能平台的需求不断增长，预计到 2037 年，制造业人工智能软件市场将占据 42% 的份额。越来越多的制造商选择这些解决方案来优化工作流程并增强决策能力。此外，基于云的人工智能解决方案的兴起使得实施更具可扩展性和经济性。此外，人工智能驱动的软件能够降低运营成本并提升设备性能，这正在加速其在各行各业的应用。西门子与微软于 2024 年 2 月达成的合作是制造业人工智能软件实施的一个重要案例。该联盟旨在创建人工智能辅助驾驶系统，帮助人类工人提高生产车间的生产力和安全性。
技术（机器学习、计算机视觉、情境感知、自然语言处理）
预计到2037年，机器学习 (ML) 在人工智能制造业市场中将占据约46%的显著份额，这得益于其能够分析复杂数据并实现预测性决策的能力。机器学习算法的使用可以增强流程自动化，预测设备故障、检测缺陷，并有助于设备维护。随着各行各业向更先进的自动化制造迈进，人工智能应用中对机器学习的需求也日益增长。顶尖科技公司已采用这种集成技术，使制造流程更加便捷。例如，2021年6月，博世在其德累斯顿晶圆制造厂和南卡罗来纳州查尔斯顿工厂的全球制造业务中集成了机器学习技术。该公司在其内部人工智能系统中利用机器学习，及早发现潜在故障，加快生产进度。
我们对全球市场的深入分析涵盖以下细分领域：
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组件 |
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技术 |
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应用 |
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最终用途 |
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Vishnu Nair
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制造业人工智能——区域范围
亚太市场分析：
随着智能工厂和工业 4.0 技术的不断应用，预计到 2037 年，亚太地区将占据 45% 的市场份额。世界各国政府正在大力投资人工智能驱动的自动化，以提高生产力。因此，“数字印度”和“社会 5.0”等计划正在推动智能工厂技术的应用，这推动了人工智能融入供应链和生产流程。例如，日立于 2024 年在东南亚推出了一个人工智能驱动的工业平台，旨在利用实时数据来增强工厂运营。从电子到汽车，众多制造业都在使用预测性维护和流程自动化来提高工作效率。此外，人工智能和数据分析领域技能娴熟的专业人员数量不断增加，进一步推动了这一增长。
中国制造业人工智能市场的发展得益于其国家目标——成为智能制造领域的全球领导者，并得到了政府和私营部门的大力投资。“中国制造2025”计划强调了自动化、机器人技术和人工智能增强质量控制对提升国际竞争力的重要性。与其他国家相比，中国拥有无与伦比的海量数据集，这些数据集利用机器学习算法检测缺陷并优化流程。百度和华为等国内主要科技公司正在与工厂合作，打造专为本地生产设计的专有人工智能模型。
由于高度自动化、半导体和消费电子产品的重视，韩国制造业人工智能市场正在不断扩张。这一增长也得益于政府的“人工智能国家战略”，该战略致力于整合人工智能，以提高生产行业的精度并最大限度地减少停机时间。三星和 LG 等实力雄厚的中小企业的存在，对创新和落地起到了推动作用。
北美市场分析：
预计从 2025 年到 2037 年，北美将占据 33% 的市场份额。在北美，由于对弹性自动化供应链的需求，市场正在不断扩张。先进的研发设施和风险投资渠道推动了人工智能机器人和数字孪生技术的发展。由于监管部门强调能源效率和可持续性，制造商被鼓励采用人工智能进行智能能源管理。
由于汽车、航空航天和电子行业对创新的需求不断增长，美国制造业的人工智能市场正在不断扩张。美国制造商正在采用人工智能技术来简化复杂的流程、提高准确性并避免人为错误。美国的科技格局鼓励初创企业与成熟企业建立合作伙伴关系，以促进技术进步。例如，2023年6月，洛克希德·马丁公司与Xaba合作，将人工智能认知机器人技术应用于机身制造，使机器人精度提高了十倍，并提高了铝制测试板钻孔作业的效率。这降低了航空航天领域的生产成本。
在加拿大，随着国家优先发展可持续制造和绿色技术计划，制造业的人工智能市场正在迅速崛起。在政府对清洁技术项目的支持下，人工智能正被用于提高能源效率并减少工业过程中的浪费。此外，加拿大强大的学术研究基础设施也促进了人工智能驱动的创新发展。最近的一项创新是Clearpath Robotics于2024年10月推出的Husky A300。这款专为农业和采矿作业而设计的自主移动机器人，可将物料搬运效率提高25%，展示了人工智能如何提升各个行业的运营效率。
制造业人工智能领域占据主导地位的公司
- 公司概述
- 业务战略
- 主要产品
- 财务业绩
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 近期发展
- 区域布局
- SWOT 分析
制造业人工智能市场竞争非常激烈，Nvidia、IBM 和西门子等主要参与者在人工智能硬件、软件和工业自动化解决方案方面处于领先地位。关键战略举措包括大量投资于研发、创建人工智能集成产品线以及建立合作伙伴关系以促进增长并满足全球范围内对智能制造和自动化日益增长的需求。以下是制造业人工智能市场的一些领先企业：
|
公司名称 |
原产国 |
预计市场份额 |
|
Nvidia Corporation |
美国 |
22% |
|
IBM 公司 |
美国 |
16% |
|
英特尔公司 |
美国 |
13% |
|
微软公司 |
美国 |
11% |
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通用电气 (GE) |
美国 |
10% |
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西门子股份公司 |
德国 |
9% |
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ABB有限公司 |
瑞士 |
7% |
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施耐德电气 |
法国 |
6% |
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库卡股份公司 |
德国 |
XX% |
|
三星电子 |
韩国 |
XX% |
|
Civalue |
澳大利亚 |
XX% |
|
塔塔咨询服务公司 (TCS) |
印度 |
XX% |
以下列出了制造业人工智能市场中各公司所涵盖的领域：
最新发展
- 2024年3月，小米在中国昌平推出了一座完全自动化的制造工厂，该工厂由人工智能驱动。该工厂无需任何人工参与即可持续运行，每秒生产一部智能手机，并通过实时通信和专有人工智能系统优化其性能。
- 2024年3月，NVIDIA推出了一个用于研究6G的平台，为研究人员提供推动下一代无线技术发展所需的工具。该平台集成了人工智能，以支持云无线接入网络(RAN)技术，并通过将数万亿台设备连接到云基础设施来支持6G的发展。
- Report ID: 3767
- Published Date: Jun 19, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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