2025 年至 2037 年全球建筑分析市场规模、预测和趋势亮点
建筑分析市场规模在 2024 年价值 127 亿美元，预计到 2037 年底将达到 302 亿美元，在 2025 年至 2037 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 将达到 7.7%。2025 年，建筑分析的行业规模估计为 130 亿美元。
智能建筑技术日益普及，能够优化能源消耗，这为市场的增长轨迹带来了积极影响。从城市化进程的加快到智慧城市计划的蓬勃发展，多种因素都在影响着市场动态。在经济指标方面，由于传感器组件、连接基础设施和人工智能处理单元价格上涨，能源管理系统的生产者价格指数 (PPI) 在 2024 年至 2025 年间有所上升。据估计，2025 年初的 PPI 为 156.4。
在市场运营指标方面，混合工作流模式导致了利用模式的波动。在房地产领域，某些城市中心的入住率差异已超过 20%，这导致对支持动态空间管理的分析解决方案的需求不断增长。此外，区域压力也加剧了建筑分析的应用。例如，欧盟的《建筑能效指令》（EPBD）和加州的第24号法案推动了高级分析技术的广泛应用。
该市场的供应链是多方面的，涵盖软件开发和硬件生产。贸易流正在经历高科技软件解决方案从发达市场向新兴经济体的转移。此外，硬件组件正从亚太地区流向北美和欧洲。全球市场也受到投资模式分化的影响，尤其是硬件制造的资本支出呈现中等增长水平。这些趋势表明，市场有望在预期时间内保持扩张。
建筑分析行业：增长动力与挑战
增长动力
- 能源基准合规性推动应用：市场的一个重要催化剂是监管合规性的推动。2023年，纽约市第97号地方法律、英国最低能源效率标准 (MEES) 以及欧盟最新发布的《建筑能效指令》(EPBD) 等多个司法管辖区均要求商业建筑每年报告能源消耗情况。此外，通过 MEES 的执行，可以凸显可衡量增长的指标，从而使英国的合规率从 2022 年的 47% 上升到 2024 年的 73%。预计市场将利用这些趋势，到 2037 年底保持增长势头。
- 边缘计算增强实时检测，提升运营弹性：边缘计算的快速发展与人工智能算法的出现相结合，使得楼宇系统的故障检测和预测性维护得到改进。这为楼宇分析的广泛应用创造了有利的生态系统。这种转变尤其受到物联网传感器部署不断增加的影响，并可避免医院等关键商业基础设施停机成本的飙升。就影响而言，西门子和霍尼韦尔报告称，到2023年，配备边缘人工智能支持的分析技术的楼宇的计划外停机时间减少了30%以上。技术进步推动的分析改进与全球互联互通的不断增强相结合，将确保市场在整个预测期内保持强劲增长势头。
塑造全球楼宇分析市场的技术趋势
由于技术进步推动了分析平台的改进，全球市场正在不断发展。例如，物联网传感器的改进提高了实时监控能力，电信运营商报告称网络站点能源管理提高了38%。另一项重大进步是数字孪生技术的普及，它极大地增强了预测性维护。下表重点介绍了市场的主要采用统计数据：
| 技术 | 行业 | 采用统计数据/示例 |
| AI 预测性维护 | 制造业 | 停机时间减少 30.5%，每年节省 1530 万美元 |
| 物联网传感器网络 | 电信 | 网络站点能源效率提高 40.2%管理 |
| 边缘计算 | 金融 | 用于延迟敏感任务的边缘 AI 采用率增长 27.3% |
AI 和 ML 推动楼宇分析转型
由于 AI 和 ML 的融合，全球市场的产品开发得到了推动。市场上的主要公司正在利用 AI 驱动的仿真来加速设计周期。就可衡量的影响而言，霍尼韦尔通过利用 AI 驱动的虚拟原型设计，成功将产品开发时间缩短了 20% 以上。下表重点介绍了市场主要参与者在人工智能和机器学习集成方面的成果：
| 公司 | 人工智能与机器学习集成机器学习 | 成果 |
| 霍尼韦尔 | 基于人工智能的产品设计虚拟原型 | 产品开发时间缩短 25.5% |
| 江森自控 | 基于人工智能的供应链优化 | 物流成本降低 18.4%，库存准确性提高 |
| 施耐德电气 | 基于人工智能的预测性维护和质量控制 | 产品改进 15.3%质量 |
| 西门子 | 用于预测性维护和运营分析的机器学习算法 | 设备停机时间减少30.6% |
| ABB | 用于动态建筑能源管理的人工智能 | 运营能源成本降低20.7% |
挑战
- 碎片化的数据生态系统阻碍了集成分析的交付：由于数据源和监管标准的碎片化，市场受到了影响。异构数据集的多样性加剧了集成的障碍。这导致停机时间增加，影响到从消费者到运营商等市场的各个方面。此外，市场对多家供应商的依赖以及缺乏统一的数据协议，也加剧了这一挑战。
建筑分析市场：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 |
|
复合年增长率 |
7.7% |
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基准年市场规模（2024年） |
127亿美元 |
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预测年度市场规模（2037 年） |
302亿美元 |
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区域范围 |
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构建分析细分
全球楼宇分析市场根据部署方式可分为本地部署和云端部署。其中，随着云计算在各个终端用户垂直领域的渗透率不断提高，云端部署预计将在预测期内占据最大市场份额。此外，发展中国家科技一代人口的不断增长，以及智能手机使用率的不断提高，预计将推动该领域的增长。
根据应用，楼宇分析市场细分为故障检测与监控、能源管理以及 停车管理 、应急管理、安全管理等，其中，能源管理领域预计将在预测期内占据显著份额，这得益于人们节能和优化意识的不断增强，以及监测能源使用趋势的需求不断增长。
根据最终用户，市场细分为住宅建筑、政府建筑、商业建筑和其他建筑。其中，住宅建筑领域预计将在预测期内占据最大收入份额，这得益于为满足不断增长的人口而建造的住宅数量不断增加，以及住宅智能建筑需求的不断增长。此外，住宅建筑对高效安防系统、停车场和维护结构的需求日益增长，预计这将催生此类建筑对分析服务的需求，进而有望推动市场增长。
我们对全球市场的深入分析涵盖以下细分领域
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按类型 |
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按部署 |
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按应用
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按最终用户
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Vishnu Nair
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建筑分析行业 - 区域概要
北美市场预测
到2037年底，北美建筑分析市场有望占据38.7%的领先收入份额。市场的增长得益于更高程度的经济一体化，这体现在洲内贸易占该地区建筑技术组件流通的80%以上。此外，这还为该地区创造了完善的价值链。良好的监管生态系统为市场提供了支持，例如北美能源标准委员会实施的统一能效政策。此外，就人口趋势而言，主要大都市的城市人口大幅增长，这与智能建筑的部署激增相呼应。这些趋势共同作用，将确保市场在预测期内保持其主导的收入份额。
美国市场有望保持其在北美的领先份额。该区域市场以州际差异为特征，供应商最有利可图的机会集中在德克萨斯州、加利福尼亚州和纽约州。《通货膨胀削减法案》(IRA) 等联邦政策对子市场产生了影响，到 2023 年底，商业房地产的故障检测采用率将提高 14% 以上。战略情报强调，利用本地化监管知识的公司可以在扩展服务组合的同时获得溢价。
亚太地区市场预测
预计亚太地区楼宇分析市场将实现最快的扩张，在整个预测期内的复合年增长率为 12.9%。推动亚太地区增长的一大动力是亚太地区各经济体贸易往来的改善以及智慧城市计划的蓬勃发展。此外，2023 年 RCEP 关税的取消将使该地区从日本和韩国的楼宇自动化进口量分别增加 17% 和 14%。此外，越南与韩国、印尼和日本签署的双边协议也促进了技术转让。区域市场也受益于新加坡政府投资公司（GIC）和马来西亚国库控股（Khazanah）等主权财富基金对区域绿色建筑基础设施的积极投资。到2037年底，亚太地区城镇化进程的迅猛发展有望确保市场持续增长。
预计中国市场将受益于“双循环”战略的实施，实现快速增长。上海等一线城市的国内消费同比增长8.0%，而武汉和成都等二线城市的消费同比增长12.2%，这几个城市的大规模基础设施现代化建设正在推动建筑分析技术的部署。趋势方面，中国消费者和企业对绿色建筑认证表现出高度的响应度，这增强了终端用户采用建筑分析工具的意愿，成为关键的漏斗底部指标。
主导建筑分析领域的公司
- 公司概况
- 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
预计全球市场将在规定的时间内保持增长。该市场的特点是专业公司和成熟企业集团的混合。领先的公司包括施耐德电气、西门子股份公司、江森自控等。迄今为止，市场上的中型公司通过提供针对特定建筑类型的基于云的分析解决方案，成功地开拓了利基市场。下表重点介绍了全球楼宇分析领域的主要参与者：
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公司名称 |
收入份额 (2024) |
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施耐德电气（法国） |
12.9% |
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西门子股份公司（德国） |
11.4% |
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江森自控（爱尔兰） |
10.3% |
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霍尼韦尔国际公司（美国） |
9.7% |
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IBM Corporation（美国） |
8.2% |
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BuildingIQ（美国） |
xx% |
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ICONICS（美国） |
xx% |
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台达电子（台湾） |
xx% |
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CopperTree Analytics（加拿大） |
xx% |
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通用电气（美国） |
xx% |
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ENGIE Insight（法国） |
xx% |
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GridPoint（美国） |
xx% |
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Planon （荷兰） |
xx% |
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Altus Group（加拿大） |
xx% |
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Matterport（美国） |
xx% |
以下是每家公司涵盖的领域市场地位：
最新发展
- 2024 年 11 月，江森自控 推出了生成式人工智能控制和自主建筑调整。2025 年第一季度，大型项目组合的采用率增长了 15%。
- 2024 年 5 月，霍尼韦尔 宣布推出面向公用事业的 Forge Performance 平台。该人工智能解决方案将数字孪生功能与机器学习相结合，以增强预测性维护。该平台旨在提高电网可靠性，平衡能源供需。
- Report ID: 3258
- Published Date: Jun 19, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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