制造业中的人工智能市场规模、份额和行业分析，按产品（硬件、软件和服务）、按技术（计算机视觉、机器学习、自然语言处理）、按应用（过程控制、生产计划、预测性维护和机械）检查），按行业（汽车、医疗器械、半导体和电子）和区域预测，2020-2032 年

2019年全球制造业人工智能市场规模为81.4亿美元，预计到2032年将达到6951.6亿美元，预测期内复合年增长率为37.7%。这一显着增长表明人工智能技术在制造业中的采用不断增加。人工智能技术的进步提高了行业的效率、生产力和决策能力。

市场在预测期内可能会呈现指数增长。汽车、半导体、医疗器械等制造业的需求不断增长，将极大促进人工智能在制造业市场的增长。

人工智能有助于加快生产流程并为制造商提供最佳质量的结果。此外，随着制造商越来越多地采用工业4.0，对人工智能优化工厂的需求也不断增加。例如，空中客车公司在飞机新产品开发中采用了工业4.0。公司借助人工智能技术核查，确认新飞机无需额外成本。

采用人工智能在 COVID-19 危机中创造增长机会

COVID-19 不仅影响了我们的生活，也影响了我们的业务。在这个前所未有的时期，管理人员和做出正确的决策变得更加重要。这种流行病可能会对企业产生巨大的财务影响，特别是对于那些高度依赖劳动力来实现业绩的企业。许多制造企业暂时停工，有的面临供需短缺，有的需求巨大但无法充分发挥潜力。此外，制造业流程无法远程管理，因为它需要现场存在。

考虑到这种情况，公司正在将重点转向人工智能，以减轻 COVID-19 对业务的影响。使用该技术的公司可以应用预测分析来实时发现任何偏差或错误，从而在故障发生之前预防故障。支持人工智能的平台和工具将能够提供生活工作环境，并创建按需劳动力。在许多国家，政府正计划允许公司以员工总数的 20-30% 进行工作，以进一步阻止经济衰退。这将鼓励制造公司实现运营自动化、简化供应链管理并增强决策能力。

因此，短期来看，制造业对人工智能的需求是稳定的。此外，在这种不确定的财务状况下，只有大型且成熟的制造商才能进行投资。然而，随着疫情得到一定程度的控制，对人工智能的需求可能会大幅增长。大型企业和中小企业可能会投资这项技术来提高生产流程。

市场趋势

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制造业见证人工智能驱动的协作机器人的高投资

人工智能的最新进展增强了协作机器人在制造等动态变化的工作场所中更顺畅地运行操作。机器人技术的创新使协作机器人更加兼容、更安全且更具成本效益。协作机器人使用计算机视觉技术快速检查大量缺陷，并利用其预测智能避免危险。与人工智能集成的协作机器人在工业中用于重复性和危险的任务，使人类同行更加安全和高效。

制造业流程涉及持续改进，即可以利用人工智能、物联网、机器学习等先进技术来升级现有的工作流程。协作机器人可以通过检测地板上不断变化的条件并相应地监控和优化其进一步的操作，为其实施做出有意义的贡献。此外，协作机器人可以检查测试设备，诊断故障情况，读取其结果，并相应地改变其决策。由于定制需求的不断增长，这可能会引起许多制造商的关注。

例如，丹麦厨房制造商 MVI Maskinfabrik 的产品需求不断增加。该制造商没有购买劳动力，而是投资了协作机器人来提高灵活性并满足不断增长的需求。该制造商采用人工智能驱动的协作机器人代替了旧的焊接机器人。据制造商称，这项投资使焊接所需的时间减少了 50%。此外，协作机器人的成本低于新型焊接机。此外，人工智能在制造业的应用见证了协作机器人数量不断增加的趋势。

投资人工智能彻底改变供应链管理的公司

精心设计的供应链管理策略可以帮助制造商改善整体客户体验。人工智能通过预测分析彻底改变供应链管理。通过这种集成，它可以通过严格分析数据来准确预测未来需求，并使公司能够提高库存水平、简化供应链渠道并降低库存过多或缺货的风险。因此，公司投资人工智能并利用其优势变得非常重要。下图突出显示了全球供应链中人工智能的采用率。

此外，根据 2022 年一项重点关注机器学习在制造业中应用的研究，技术支持的预测工具将需求预测和服务水平运营的准确性提高了 13% 以上。此外，人工智能驱动的工具能够消除一半以上的预测错误。 

近年来，企业也一直在投资人工智能，目的是利用该技术解决未来的供应链问题。例如，

• 2023 年 6 月 -捷豹路虎 (JLR) 与 Everstream Analytics 合作，旨在将人工智能功能集成到公司的系统中，以防止未来的全球供应链问题。 

因此，近年来，越来越多与人工智能相关的投资以改变其供应链管理的公司在市场上蓬勃发展。

市场驱动因素

越来越多地采用生产和流程优化来推动制造业对人工智能的需求

制造商正在见证化学、汽车、半导体和电子等行业大规模生产优化的需求。人工智能和机器学习是最大程度地减少每个工业过程中资源和能源消耗的强大工具。制造公司正在使用这些技术模型来优化功耗和资源。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的进步为生产优化开辟了新的视野。 AI 和 ML 支持使用来自许多来源的可用数据（例如许多传感器的读数、用于制造的初始材料等）构建统计模型。根据这些数据，它可以帮助制造商预测最终产品的准确参数。此外，它可以防止额外的损失，并提供制造特定产品所需的确切数量的材料/添加剂，从而降低额外成本。此外，这使企业能够提高生产成本效益。 

例如，人工智能技术在宝马集团汽车制造工厂中发挥着重要作用。宝马集团已在 15 个国家的 31 个工厂实施了人工智能技术。人工智能提供智能数据分析的见解，以改进和平滑生产流程。采用人工智能的目的是通过加速系统来减少返工并改进流程。人工智能提供汽车的检查和配置，即确保轮辋、照明、地板和座椅等安装正确。人工智能帮助下的物体检测优化了其生产流程。此外，人工智能还会评估配置层带来的所有组件，并在几毫秒内将它们与同一组件的多个其他图像进行比较。这种基于人工智能的图像识别系统提供强大的最终产品质量检测。 

因此，可以通过人工智能技术通过各种方法来应对不断增长的交付优质产品的需求和压力。人工智能通过其数据驱动方法帮助为复杂的过程找到更简单的解决方案。这推动了制造业对人工智能的需求。即使是中小型制造商也在采用人工智能来提高产品质量和流程优化。行业对优化流程的需求不断增长，可能会推动制造业市场的人工智能发展。

工业 4.0 对制造业推动市场的影响

工业4.0对制造业产生巨大影响。随着互联组件、智能传感器和机器人自动化等的广泛采用，各行业变得更加智能。工业 4.0 高度自动化，与机器制造技术交换大量数据。因此，工业 4.0 需要认知和自主解决方案来管理整个生产流程。人工智能、物联网（IoT）、机器学习、智能传感器和先进自动化等技术将帮助自动化行业在未来几年发展和繁荣。技术的采用对制造业产生了积极影响，导致智能制造。智能制造利用基于人工智能的数据驱动模型，针对定制需求进行制造决策、预测和制造过程的实时优化，重塑制造业。

制造业中的人工智能可以降低劳动力成本，减少计划外停机时间和产品缺陷，并提高准确的生产速度。随着工业 4.0 意识的不断增强，人工智能在制造业中的采用可能会增加。根据微软公司2019年的报告，目前有15%的企业正在利用人工智能，31%的企业计划在明年实施智能系统。工业4.0这一显着的技术进步，为制造业市场创造了对人工智能的更多需求。许多行业都在大力投资建设智能工厂以提高生产效率。

例如，汽车制造商兰博基尼通过采用工业4.0战略，将其制造工厂转型为智能工厂，从而增强了其制造工厂的实力。该汽车制造商正在毕马威专业知识的指导下管理智能工厂。工业4.0的战略是以新模式瞄准客户。毕马威将通过其人工智能服务提供客户数据及其对兰博基尼新车型的偏好。通过采用工业 4.0 标准，该公司计划将其熟练的专业工人与机器人技术和机器对机器协作相结合。兰博基尼的项目证明了工业 4.0 在当今世界的至关重要性。由此可见，制造业市场对人工智能的需求正在不断增长。

市场约束

缺乏技术知识和基础实践阻碍了市场增长。

在制造业中实施人工智能需要一支熟练的劳动力队伍，他们能够处理制造业从产品设计到最终产品的整个过程。熟练劳动力需要对人工智能技术、其实施、利用人工智能探索行业中所有可能机会的想法及其局限性有更深入的了解。因此，缺乏管理和实施人工智能的内部技能正在阻碍这项工作。此外，由于对人工智能是否能够完全管理工作缺乏了解，由于人工智能潜力的利用较少，制造商也受到了阻碍。因此，解决人工智能的特点并重新培训专业人员是当前的需要。这阻碍了管理者充分采用该技术，从而阻碍了人工智能在制造业中的采用。

细分

通过产品分析

 硬件可能拥有最大的市场收入份额

产品部分分为硬件、软件和服务。

在预测期内，硬件的收入份额可能会保持最大。硬件由处理器、逻辑电路等组成，运行人工智能软件。人工智能需要独特的处理单元，这可能会增加对硬件的需求。此外，普华永道表示，人工智能硬件供应商正在增加并建立自己的市场地位。

人工智能服务预计将呈指数级增长。人工智能的高度变化的发展和部署正在为人工智能服务创造巨大的机遇。人工智能服务提供商正在编排和集成各种人工智能和认知解决方案和工具来提供服务。这可能会增加制造业市场对人工智能服务的需求。

按技术分析

由于制造工厂的复杂性不断增加，计算机视觉受到关注

技术部分分为计算机视觉、机器学习、自然语言处理和上下文感知。

计算机视觉技术可能在预测期内获得高速增长。人工智能与计算机视觉技术相结合有助于更有效地完成任务。在计算机视觉的帮助下，机器人可以更好地理解并在工厂环境和人类周围安全地导航。在智能工厂中，基于人工智能的计算机视觉的实施有助于检测产品结果中的故障和缺陷。该技术进一步优化了工厂的工作流程。例如，美光科技公司在硅晶圆上生产存储技术。这个过程非常精确和复杂，很可能出现肉眼看不见的缺陷。该公司在其制造工厂安装了基于人工智能的计算机视觉技术，以发现缺陷，从而提高了制造效率和效率。

自然语言处理是制造业中下一个高度实施的技术。工厂利用这种情报来确保过程监控、控制和预测规划等。工厂在利用自然语言处理来获取知识并解决问题方面正在取得进展。在自然语言处理的帮助下，工厂自动化可以自我感知能源使用量、员工每天的工作时间、工厂内使用的工具数量及其效率等细节。 NLP 积累全部数据并根据需求提供解决方案。此外，通过 NLP 的实施，制造商可以观察查询报告或其他数据，以跟踪其与供应商的供应链。

因此，工厂日益复杂的情况正在推动制造市场中人工智能提供的各种技术的采用。 

按应用分析

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制造业中人工智能的采用不断增加

应用部分分为过程控制、生产计划、预测性维护和机械检查、物流和库存管理、质量管理等。

预测性维护的采用率正在上升，因为它可以借助机器学习来防止机器和设备的过早故障。这意味着它会在需要高精度机器维护时通知制造商。因为一台机器出现故障，厂家就可能要承担巨大的损失。因此，预防性维护在制造商中越来越受欢迎，因为它有助于防止损失。例如，澳大利亚的一家铁矿石厂面临着资产健康和过早倒闭的挑战。该公司采用预测性维护技术，对关键采矿设备进行监控。持续的监控帮助公司减少了不确定性的损失。

制造业越来越多地采用质量管理，以维持生产过程中的产品质量。每个市场日益激烈的竞争也产生了生产更优质产品的需求。人工智能对质量管理产生重大影响，质量管理可以检测早期生产过程中的质量缺陷。制造商可以使用实时生成的数据来确保性能和质量问题。因此，质量管理技术的实施可以提高产品质量、客户服务和保修管理。 

按行业分析

医疗设备以及半导体和电子产品因对高质量产品的高需求而受到关注

该行业细分为汽车、医疗器械、半导体与电子、能源与电力、重金属与机械制造以及其他（航空航天与国防、企业集团等）

人工智能因其质量控制、良率优化和预测性维护等技术而在医疗设备制造行业拥有广阔的应用范围。采用机器学习和计算可以通过从错误中学习并提高准确性来增强工程师的工作。医疗设备制造商可以通过多种方式利用人工智能，例如确保设备质量、根据生成的数据进行预测性维护等。例如，当医疗设备出现问题时，通过人工智能预测维护技术对其进行检查。人工智能会分析设备的可用性，如果算法显示出一些问题，设备就不会送到工程部门。 

许多人工智能公司和医疗设备制造商正在合作提供智能设备。许多风险投资家和企业投资者，例如 Andreessen Horowitz、Khosla Ventures、GE Ventures 和 IBM Watson 等，都在医疗保健人工智能领域进行了大量投资。

同样，半导体和电子行业在其制造行业中高度采用人工智能。借助人工智能技术，制造商将能够通过优化生产流程来改善运营。此外，这将有助于降低与生产相关的成本并增加生产流程。 

质量保证和不断增加的投资正在推动人工智能在医疗设备行业的采用。

区域分析

Asia Pacific AI in Manufacturing Market Size, 2016-2027 (USD Billion)

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全球人工智能在制造业市场范围分为北美、欧洲、亚太、中东、非洲和拉丁美洲五个地区。

预计北美地区在预测期内将稳定增长。美国可能会见证人工智能（AI）在制造业中的最大收入份额。美国的 AI.gov (2019) 和现代化政府技术 (MGT) 法案 (MGT) 等政府政策和法规正在增强人工智能在该国的影响力。例如，2019年2月推出的美国人工智能倡议主要基于促进和保护人工智能研发技术进步的原则，培训工人在工作领域应用人工智能技术。由于政府在人工智能市场的举措和资金投入，美国在联网汽车、零售和制造等领域见证了多家成功的人工智能初创企业。

预计亚太地区在预测期内将以最高的复合年增长率增长。中国、日本、新加坡和印度等国政府都在投资人工智能，并推动人工智能在制造业的智能工厂和工业4.0。中国已投资1500亿美元制定国家人工智能产业人工智能发展计划，目标是到2030年成为人工智能超级领导者。由于智能工厂技术的不断采用，中国制造业的人工智能可能会面临巨大的机遇。总体来看，中国制造业人工智能的落地程度非常高。在印度，政府推动印度制造和工业 4.0 的举措可能会激励制造业和初创企业整合人工智能和物联网等技术。另一方面，许多公司正在探索新加坡市场来测试人工智能技术。新加坡政府正在通过邀请企业来投资合作伙伴关系，以提高该国的人工智能能力。此外，根据泰国改革食品制造业的4.0经济模式，该国已投资自动化和机器人以加速未来增长。

在预测期内，欧洲的增长速度仅次于亚太地区。由于英国在人工智能技术方面的巨额投资约 13 亿美元，英国可能会大幅增长。该国还与谷歌旗下的 Deepmind、BAE Systems 和 Cisco Systems 等公司一起投资赞助人工智能毕业生的教育项目。根据凯捷2019年的报告，欧洲制造商在人工智能技术的实施方面处于领先地位，德国在采用方面位居前茅。意大利政府还向公众发布了有关国家人工智能战略的指南。这可能会见证该地区对人工智能的巨大需求和机遇。 

人工智能在制造业中的应用在中东和非洲有着巨大的应用范围。迪拜采取了智慧迪拜战略，设立了智能实验室，推动人工智能在迪拜落地。迪拜还在消费品和医疗产品领域的建筑和制造领域采用了3D打印战略，目标是迪拜25%的建筑采用3D打印建造。此类政府举措推动了阿拉伯联合酋长国（UAE）的人工智能市场。阿联酋政府启动了阿联酋人工智能战略，以促进行业采用人工智能。

预计拉丁美洲市场在预测期内将稳定增长。巴西政府正在投资人工智能技术。该国正在投资建设一个专注于人工智能应用的研究设施网络。此外，IBM 可能会在 2020 年推出拉丁美洲第一个人工智能网络地平线。墨西哥推出了 AI 2030 联盟，以促进人工智能及其在各行业的发展。此外，微软公司在2020年为墨西哥数字革命投资了11亿美元。这可能会为各行业，特别是在市场上运营的制造业创造各种机会。

主要行业参与者

Google LLC 正在不断收购 AI 初创公司，以巩固其在 AI 市场中的地位

该公司专注于扩展基于人工智能的产品组合。谷歌有限责任公司正在收购来自中国、印度、英国和美国等不同国家的公司。谷歌 LLC 与 30 家价值 40 亿美元的人工智能初创公司一起位居人工智能收购公司名单之首。该公司还专注于在制造业中实施人工智能。它提供云人工智能来提高和最大限度地提高流程速度，同时保护工人的健康和安全。此外，它还投资创建解决方案和工具，以简化人工智能在制造业的部署和使用。

• 2023 年 4 月 - 西门子和 Microsoft 合作提升工业人工智能水平，彻底改变产品生命周期管理。将西门子的 Teamcenter 软件与 Microsoft Teams 和 Azure OpenAI 服务的语言模型集成可增强创新和效率。这种合作伙伴关系促进了无缝的跨职能协作，推动了设计、工程、制造和产品运营的进步，标志着工业技术集成的重大飞跃。
• 2023 年 10 月 - Google Cloud 推出面向医疗保健和制造行业的生成式 AI 解决方案，旨在提高生产力并实现数字化转型。这一举措标志着利用人工智能实现行业特定进步的重要一步。

主要公司简介：

• 微软公司（美国）
• Google LLC（美国）
• IBM 公司（美国）
• Amazon.com Inc.（美国）
• NVIDIA 公司（美国）
•  西门子股份公司（德国）
• 通用电气（美国）
• SAP SE（德国）
•  罗克韦尔自动化公司（美国）
•  三菱电机公司（日本）

主要行业发展：

• 2023 年 11 月 - Netweb 确认其现已成为 NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip 和 Grace CPU Superchip MGX 服务器设计的制造合作伙伴。该公司预计将在其 Tyrone 系列人工智能系统下开发十多个服务器版本，这些系统能够支持广泛的高性能计算/超级计算和人工智能应用。
• 2023 年 10 月 –Ai Build 在 A 轮融资中筹集了超过 850 万美元，以加快公司的产品路线图，并为更多工业 3D 打印最终用户提供增强的自动化和人工智能功能。与此同时，该公司的目标是通过在美国成立子公司来扩大其地域影响力，并加强其在整个欧洲的增长。
• 2020 年 3 月– 西门子与 NEC 公司合作，提供制造业分析解决方案和人工智能监控，以加速数字化。这将为制造业提供轻松可视化和分析生成的巨大数据集的方法。人工智能将有助于对大型复杂流程进行建模，以提高生产力。
• 2019 年 7 月 – 微软公司与一家名为 OpenAI 的公司合作并向其投资了 10 亿美元，以增强 Azure 平台并构建下一代应用程序。因此，一旦与 OpenAI 服务移植，Azure 将在 AI 超级计算技术上工作/运行。在此次合作中，微软将作为 OpenAI 新人工智能技术的商业化合作伙伴。

多家公司专注于为制造业提供人工智能解决方案

罗克韦尔自动化、三菱电机、西门子、微软等公司正在与不同的制造行业建立合作伙伴关系，以提供其人工智能解决方案。这些公司正在与软件公司进一步合作，通过不同的工具和平台使人工智能的部署过程更加高效。此外，企业还重点关注制造业市场人工智能的研发。

报告覆盖范围

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市场报告重点介绍了全球领先地区，以便更好地了解用户。此外，该报告还提供了对最新行业趋势的见解，并分析了在全球范围内快速部署的技术。它进一步突出了一些增长刺激因素和限制因素，帮助读者深入了解市场。

报告范围和细分

属性	详细信息
学习期限	2016–2027
基准年	2019
预测期	2020–2027
历史时期	2016–2018
单位	价值（十亿美元）
细分	通过提供 硬件 软件 服务
	按技术 计算机视觉 机器学习 自然语言处理 情境意识
	按应用 流程控制 生产计划 预测性维护和机械检查 物流和库存管理 质量管理 其他
	按行业 汽车 医疗设备 半导体与电子产品 能源与电力 重金属和机械制造 其他（航空航天与国防、企业集团等）
	按地区 北美（美国和加拿大） 欧洲（英国、德国、法国、西班牙和欧洲其他地区） 亚太地区（日本、中国、印度、东南亚和亚太地区其他地区） 中东和非洲（南非、海湾合作委员会以及中东和非洲其他地区） 拉丁美洲（巴西、墨西哥和拉丁美洲其他地区）