항공 시장 규모별 인공 지능(AI)(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(기계 학습, 상황 인식 컴퓨팅, 자연어 처리, 컴퓨터 비전), 애플리케이션(스마트 유지 관리, 교육, 제조, 비행 운영, 가상 보조 장치, 동적 가격 책정, 감시)별 - 성장 추세, 지역 점유율, 경쟁 정보, 예측 보고서(2025~2037년)

항공 부문의 인공 지능: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• 최신 기술 채택 증가 - 경제 성장과 함께 수익성이 좋은 세계 인구로 인해 서비스를 단순화하고 운영을 원활하게 하기 위해 최신 기술 채택에 대한 수요도 높습니다. 최근 발표된 보고서에 따르면 디지털 공항은 국내 공항이 10% 이상, 국제 공항이 약 5% 증가하는 등 가파른 성장세를 보이고 있습니다.
• 항공에 대한 투자 예정 - 특히 항공 산업에서 자본주의적 투자가 증가하여 항공 환경에서 인공 지능에 대한 수요가 증가할 것입니다. 보고서에 따르면 인도 공항청은 주로 공항 인프라와 시설 개선을 위해 향후 몇 년 동안 35억 8천만 달러 이상을 투자할 것으로 예상됩니다.
• 클라우드 기반 기술의 예정된 사용 - 항공은 자동차 & 전 세계적으로 운송에 있어 클라우드 기반 서비스에 대한 이러한 수요는 여행자는 물론 사용자의 편의를 위한 것입니다. 보고서에 따르면 94% 이상의 조직과 기업이 클라우드 컴퓨팅 서비스로 업그레이드했습니다. 또한 클라우드 기술이 등장하고 더욱 확산된 후 인프라 소유 비용이 약 40% 감소했습니다.

도전과제

• 인터넷 연결에 대한 의존성 - AI 시스템은 중단 없이 인터넷 액세스에 전적으로 의존하기 때문에 통신과 결합된 실시간 데이터 처리가 필요합니다. 공역이 제한된 여러 지역이나 원격 지역에서는 연결이 간헐적이거나 제한될 수 있습니다. 이로 인해 AI 애플리케이션의 효율성이 저하될 수 있습니다. 이러한 종속성은 날씨 모니터링, 통신, 지상 제어를 통한 비행 계획과 같은 여러 기능을 변경할 수 있습니다.
• 전문가의 가용성 제한 - 특히 항공 환경에서 AI 솔루션을 구현하고 개발하려면 항공 운영과 AI 기술 모두에 대한 전문 지식이 필요합니다. 그러나 이 영역은 상대적으로 구체적이어서 자격을 갖춘 전문가가 부족합니다. 이로 인해 항공 AI 애플리케이션의 시기적절한 최적화 및 배포가 변경되어 지연, 차선의 성능, 비용 증가로 이어질 수 있습니다.