2025 年至 2037 年全球市場規模、預測與趨勢亮點
製造業人工智慧市場規模在2024年估值為60億美元，預計到2037年底將達到6580億美元，在預測期（即2025-2037年）內複合年增長率為45%。 2025年，製造業人工智慧的產業規模估計為82億美元。
人工智慧 (AI) 與製造業供應鏈的融合正在重塑全球貿易格局。美國和中國引領人工智慧製造業供應鏈，進口大量電子元件、專用硬體以及包括稀土金屬在內的必需原料，這些原材料主要來自東南亞、非洲和拉丁美洲等地區。根據美國人口普查局的數據，2023 年美國電子元件進口額超過 3,300 億美元，凸顯了全球貿易在人工智慧產業的重要性。此外，美國國際貿易委員會 (USITC) 注意到，對人工智慧系統生產至關重要的工業機械和自動化設備貿易持續成長，2022 年美國出口額將達到 647 億美元。如此龐大的貿易額反映了各國在人工智慧製造業領域日益增長的相互依賴，並凸顯了高效供應鏈營運對維持生產週期的必要性。
人工智慧在製造業的應用正在影響關鍵的經濟指標，包括生產者物價指數 (PPI) 和消費者物價指數 (CPI)。在經濟指標方面，PPI 和 CPI 都為了解製造業的價格趨勢提供了寶貴的參考。根據美國勞工統計局的數據，2023 年工業機械的 PPI 年比增長 6.5%，這表明在人工智慧驅動的製造系統中，原材料和零件投入的成本有所增加。此外，美國經濟分析局 (BEA) 的報告指出，2023 年耐用品的消費者物價指數 (CPI) 將上漲 3.1%，這意味著人工智慧領域最終產品（包括機器人和自動化工具）的成本將上升。此外，聯邦政府對人工智慧研究的資助大幅增加，也證明了技術創新投資的不斷增加。 2023 年，美國國家科學基金會 (NSF) 為人工智慧相關計畫撥款超過 15 億美元，凸顯了人工智慧在當代製造實踐中的戰略意義。這些經濟指標表明，當前環境複雜多變，人工智慧系統的製造成本和全球材料貿易都對市場動態產生至關重要的影響。
製造業人工智慧：成長動力與挑戰
成長動力
- 預測性維護技術的採用和營運效率：預測性維護技術的使用正在推動人工智慧在製造業的應用。美國國家標準與技術研究院 (NIST) 的一份報告指出，人工智慧驅動的預測性維護使製造商能夠即時觀察設備狀況、預測故障並優化維護程序。這種方法可以最大限度地減少停機時間並降低維護費用，同時延長設備使用壽命。例如，通用電氣航空已成功利用人工智慧和機器學習進行預測性維護，使維護費用降低了 25%，引擎正常運作時間提高了 20%。
- 技術進步與人工智慧整合：機器學習、自然語言處理和電腦視覺等人工智慧技術正逐步融入製造系統，以促進品質管理、生產調度和流程自動化方面的創新。麥肯錫 2022 年 4 月發布的報告指出，在製造業中使用機器學習可將效率提高 10-30%。這些創新對於減少浪費、提高產品品質和提升產量至關重要。這項技術的實施提高了缺陷識別能力，並將生產成本降低了 12-15%。
製造業人工智慧市場的重大技術創新
人工智慧與製造業的融合正在改變產業的運作方式，透過提高關鍵流程的效率和精確度。預測性維護可以對設備進行持續監控。人工智慧增強型機器人和自動化技術，尤其是協作機器人，正在促進勞力密集活動的發展，同時提高準確性。在品質控制領域，電腦視覺等人工智慧技術能夠及早發現缺陷，從而提高輸出一致性，正如使用 SAP 解決方案的半導體公司所展示的那樣。人工智慧也透過更智慧的庫存管理和需求預測徹底改變了供應鏈，幫助電子公司最大限度地減少庫存短缺和過剩。這些發展不僅改善了目前的運營，也改變了全球製造業的戰略軌跡。
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科技 |
產業 |
影響 |
公司 |
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預測性維護 |
航空航太、製造業 |
降低23%的維護成本 |
GE航空 |
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機器人流程自動化 (RPA) |
汽車、電子 |
65.4% 的 AI 應用在裝配線上 |
特斯拉 |
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供應鏈優化 |
零售、製造 |
以 AI 為基礎的物流年複合成長率為 23.8% |
Amazon |
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電腦視覺 |
電子、汽車 |
缺陷減少28% |
豐田 |
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生成式設計 |
汽車、航空航太 |
節省15-20%的材料成本 |
BMW |
挑戰
- 初始成本高且投資回報率不確定：實施人工智慧技術需要在基礎設施、熟練工人和系統整合方面投入大量的前期成本。這些成本對眾多中小型製造商的採用構成了挑戰。此外，人工智慧專案的投資報酬率 (ROI) 並非總是確定的，這導致企業不願意在沒有明確財務理由的情況下投入資源。國際貿易管理局 (ITA) 的報告顯示，超過 40% 的製造商認為預算限制是採用智慧製造技術的主要障礙。
- 資料品質與整合的挑戰：人工智慧系統很大程度上依賴大量精確且一致的資料。然而，在製造業中，資料通常孤立於遺留系統中，格式各異，或品質低。這對人工智慧訓練及其有效性都構成了巨大挑戰。根據美國國家標準與技術研究院 (NIST) 的數據，數據品質不足和缺乏互通性是阻礙美國製造業實施人工智慧的主要技術挑戰之一。
製造業人工智慧市場：關鍵見解
| 報告屬性 | 詳細資訊 |
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基準年 |
2024 |
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預測年份 |
2025-2037 |
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複合年增長率 |
45% |
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基準年市場規模（2024年） |
60億美元 |
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預測年度市場規模（2037 年） |
6580億美元 |
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區域範圍 |
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製造業細分領域的人工智慧
元件（軟體、硬體、服務）
由於對支援即時數據分析和製造業自動化的人工智慧平台的需求不斷增長，預計到 2037 年，製造業人工智慧軟體市場將佔據 42% 的份額。越來越多的製造商選擇這些解決方案來優化工作流程並增強決策能力。此外，基於雲端的人工智慧解決方案的興起使得實施更具可擴展性和經濟性。此外，人工智慧驅動的軟體能夠降低營運成本並提升設備效能，這正在加速其在各行各業的應用。西門子與微軟於 2024 年 2 月達成的合作是製造業人工智慧軟體實施的重要案例。該聯盟旨在創建人工智慧輔助駕駛系統，幫助人類工人提高生產車間的生產力和安全性。
科技（機器學習、電腦視覺、情境感知、自然語言處理）
預計到2037年，機器學習 (ML) 在人工智慧製造業市場中將佔據約46%的顯著份額，這得益於其能夠分析複雜數據並實現預測性決策的能力。機器學習演算法的使用可以增強流程自動化，預測設備故障、偵測缺陷，並有助於設備維護。隨著各行各業向更先進的自動化製造邁進，人工智慧應用中對機器學習的需求也日益增長。頂尖科技公司已採用這種整合技術，使製造流程更加便利。例如，2021年6月，博世在其德勒斯登晶圓製造廠和南卡羅來納州查爾斯頓工廠的全球製造業務中整合了機器學習技術。該公司在其內部人工智慧系統中利用機器學習，及早發現潛在故障，並加快生產進度。
我們對全球市場的深入分析涵蓋以下細分領域：
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元件 |
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科技 |
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應用 |
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最終用途 |
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Vishnu Nair
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製造業人工智慧—區域概要
亞太市場分析：
隨著智慧工廠和工業 4.0 技術的不斷應用，預計到 2037 年，亞太地區將佔據 45% 的市場份額。世界各國政府正大力投資人工智慧驅動的自動化，以提高生產力。因此，「數位印度」和「社會 5.0」等計畫正在推動智慧工廠技術的應用，這推動了人工智慧融入供應鏈和生產流程。例如，日立於 2024 年在東南亞推出了一個人工智慧驅動的工業平台，旨在利用即時數據來增強工廠運作。從電子到汽車，眾多製造業都在使用預測性維護和流程自動化來提高工作效率。此外，人工智慧和數據分析領域技能嫻熟的專業人員數量不斷增加，進一步推動了這一成長。
中國製造業人工智慧市場的發展得益於其國家目標——成為智慧製造領域的全球領導者，並得到了政府和私營部門的大力投資。 「中國製造2025」計畫強調了自動化、機器人技術和人工智慧增強品質控制對提升國際競爭力的重要性。與其他國家相比，中國擁有無與倫比的大量資料集，這些資料集利用機器學習演算法檢測缺陷並優化流程。百度和華為等國內主要科技公司正與工廠合作，打造專為本地生產設計的專有人工智慧模式。
由於高度自動化、半導體和消費性電子產品的重視，韓國製造業人工智慧市場正在不斷擴張。這一增長也得益於政府的“人工智慧國家戰略”，該戰略致力於整合人工智慧，以提高生產行業的精度並最大限度地減少停機時間。三星和 LG 等實力雄厚的中小企業的存在，對創新和落地起到了推動作用。
北美市場分析：
預計從 2025 年到 2037 年，北美將佔據 33% 的市佔率。在北美，由於對彈性自動化供應鏈的需求，市場正在不斷擴張。先進的研發設施和創投管道推動了人工智慧機器人和數位孿生技術的發展。由於監管部門強調能源效率和永續性，製造商被鼓勵採用人工智慧進行智慧能源管理。
由於汽車、航空航太和電子產業對創新的需求不斷增長，美國製造業的人工智慧市場正在不斷擴張。美國製造商正在採用人工智慧技術來簡化複雜的流程、提高準確性並避免人為錯誤。美國的科技格局鼓勵新創公司與成熟企業建立合作關係，以促進技術進步。例如，2023年6月，洛克希德馬丁公司與Xaba合作，將人工智慧認知機器人技術應用於機身製造，使機器人精度提高了十倍，並提高了鋁製測試板鑽孔作業的效率。這降低了航空航太領域的生產成本。
在加拿大，隨著國家優先發展可持續製造和綠色技術計劃，製造業的人工智慧市場正在迅速崛起。在政府對清潔技術項目的支持下，人工智慧正被用於提高能源效率並減少工業過程中的浪費。此外，加拿大強大的學術研究基礎設施也促進了人工智慧驅動的創新發展。最近的一項創新是Clearpath Robotics於2024年10月推出的Husky A300。這款專為農業和採礦作業而設計的自主移動機器人，可將物料搬運效率提高25%，展現了人工智慧如何提升各行業的營運效率。
製造業人工智慧領域佔據主導地位的公司
- 公司概述
- 業務策略
- 主要產品
- 財務表現
- 關鍵績效指標
- 風險分析
- 近期發展
- 區域佈局
- SWOT 分析
製造業人工智慧市場競爭非常激烈，Nvidia、IBM 和西門子等主要參與者在人工智慧硬體、軟體和工業自動化解決方案方面處於領先地位。關鍵策略舉措包括大量投資於研發、創建人工智慧整合產品線以及建立合作夥伴關係以促進成長並滿足全球範圍內對智慧製造和自動化日益增長的需求。以下是製造業人工智慧市場的一些領導者：
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公司名稱 |
原產國 |
預計市佔率 |
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Nvidia Corporation |
美國 |
22% |
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IBM 公司 |
美國 |
16% |
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英特爾公司 |
美國 |
13% |
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微軟公司 |
美國 |
11% |
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通用電氣 (GE) |
美國 |
10% |
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西門子股公司 |
德國 |
9% |
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ABB有限公司 |
瑞士 |
7% |
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施耐德電機 |
法國 |
6% |
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庫卡股份公司 |
德國 |
XX% |
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三星電子 |
韓國 |
XX% |
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Civalue |
澳洲 |
XX% |
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塔塔顧問服務公司 (TCS) |
印度 |
XX% |
以下列出了製造業人工智慧市場中各公司所涵蓋的領域：
最新動態
- 2024年3月，小米在中國昌平啟用了一座完全自動化的製造工廠，該工廠由人工智慧驅動。該工廠無需任何人工幹預即可持續運轉，每秒生產一部智慧型手機，並透過即時通訊和專有人工智慧系統優化其性能。
- 2024年3月，NVIDIA 推出了一個用於研究6G的平台，為研究人員提供推動下一代無線技術發展所需的工具。該平台整合了人工智慧，以支援雲端無線存取網路 (RAN) 技術，並透過將數兆台設備連接到雲端基礎設施來支援6G的發展。
作者致谢:
- Report ID: 3767
- Published Date: Jun 30, 2025
- Report Format: PDF, PPT
