报告概述

全球数字工程代理人工智能市场规模预计到 2034 年将达到3785 亿美元左右，从 2024 年的34 亿美元增长，在预测期内复合年增长率为60.20% 2025 年至 2034 年。 2024 年，北美以超过 39.4% 的份额主导市场，创造13 亿美元收入。

数字工程中的代理 AI 是指无需人工干预数字工程流程即可自主做出决策并采取行动的 AI 系统。人工智能的这个子集专注于创建数字系统和解决方案，通过智能自动化和数据驱动的决策来改进工程流程、设计和运营。

代理人工智能在数字工程市场中的增长受到几个关键因素的推动。里西工程项目的复杂性需要更高效、更精确的工具，代理人工智能通过任务自动化和设计优化来提供这些工具。此外，汽车、航空航天和建筑等行业需要更快的产品开发周期，从而推动了对能够快速分析和适应新数据的人工智能系统的需求。

此外，工业领域物联网设备和智能传感器的集成会产生大量数据，Agentic AI 可以利用这些数据来提高决策和运营效率。最后，人工智能和机器学习技术的不断进步不断扩展了代理人工智能的功能和应用，使其成为数字工程中日益重要的工具。

随着各行业认识到代理人工智能在快速变化的技术环境中增强相关性和效率的潜力，代理人工智能在数字工程中的受欢迎程度正在不断提高。这反映在p的数量不断增加工程公司和人工智能提供商之间建立合作关系，重点是共同开发针对特定行业需求和挑战的解决方案。

为特定行业开发定制的代理人工智能解决方案，提高效率并提供竞争优势，存在重大机遇。此外，将这些解决方案扩展到中小企业 (SME) 也具有潜力，因为它们通常难以获得先进的数字工程技术。

全球推动数字化转型，鼓励企业利用数字技术进行创新和改善运营，推动了这一市场扩张。随着各行业越来越依赖数据驱动的决策，代理人工智能在数字工程中的作用将变得更加核心，重塑现有市场并创造新市场。

关键要点

• 数字工程市场中的全球代理人工智能预计到 2034 年，规模将达到 3785 亿美元，高于2024 年的 34 亿美元，在预测期内以复合年增长率 60.20% 的速度增长。 2025 年至 2034 年。
• 2024 年，工程设计生成式 AI 细分市场占据主导地位，占据了超过 45.7% 的市场份额。
• 本地部署细分市场在 2024 年也保持着领先的市场地位，在数字工程领域占据了超过 56.6% 的市场份额。
• 56.6% 的市场份额data-start="528" data-end="562">汽车和航空航天领域占据主导地位到 2024 年，该领域将占据市场主导地位，占总市场份额超过 38.9%。
• 产品设计和开发细分市场在 2024 年占据市场主导地位，占据超过35.5% 占总市场份额。
• 北美在 2024 年占据市场主导地位，占据超过 占总市场份额的 39.4%，收入达 13 亿美元。
• 到 2024 年，美国估计为19.5 亿美元，预计将快速扩张，复合年增长率为 58.4%。

美国市场规模

2024 年，数字领域 Agentic AI 市场美国的工程预计为19.5亿美元。该行业正在经历快速扩张，预计复合年增长率 (CAGR) 为58.4%。

美国 Agentic AI 市场的显着增长主要是由医疗保健、汽车和制造等各个行业对数字化转型的需求不断增长所推动的，随着组织不断集成先进的数字解决方案以优化运营和增强决策，代理人工智能通过提供更主动和上下文感知的自动化和分析发挥着关键作用。

代理人工智能的采用是由政府支持政策推动的以及来自公共和私营部门的大量投资。这些投资推动了研究和开发，加速了人工智能的进步。凭借类人交互和增强的自主性，Agentic AI 有望改变数字工程，提供可观的经济效益并提升全球竞争力。

2024 年，北美在数字工程市场的 Agentic AI 市场中占据主导地位，占据超过39.4%的总市场份额，收入达13 亿美元。这种领先地位可归功于以下几个方面：这些因素包括北美强大的技术基础设施、对人工智能研发的高投资以及主要行业参与者的存在。

该地区受益于积极推动人工智能创新的科技公司、学术机构和政府机构组成的完善的生态系统。添加从理论上讲，北美企业是数字工程解决方案的早期采用者之一，重点关注自动化、数据分析和流程优化。

美国政府的重大举措进一步推动了代理人工智能技术的快速采用，例如为人工智能研究、创新中心以及公共和私营部门之间的战略伙伴关系提供资金。谷歌、微软和IBM等全球主要科技公司的存在也为先进人工智能技术的开发和部署做出了重大贡献。

此外，该地区受益于良好的商业环境，其特点是航空航天、汽车和制造等关键行业的高度数字化转型。这些行业越来越多地集成代理人工智能，以提高生产力、降低成本并改进产品创新。

技术分析

<2024 年，工程设计生成式人工智能领域占据了市场主导地位，占据了45.7%以上的市场份额。这一领导作用源于工程中衍生式设计的变革潜力。

这种能力可加速设计、减少材料浪费并提供超越传统方法的创新解决方案。随着各行业致力于提高设计工作流程和产品质量，对生成式 AI 解决方案的需求不断增长，使其成为数字工程市场中代理式 AI 中最具影响力的细分市场。

生成式 AI 在工程设计中的日益普及，进一步得益于其处理航空航天、汽车和建筑等行业复杂设计挑战的能力。这些领域需要高性能和轻质材料，这些材料可以通过人工智能算法进行有效优化。

推动该领域主导地位的另一个关键因素是基于云的人工智能平台的集成。云计算允许组织扩展生成式人工智能工具，而无需大量的前期基础设施投资。这种增强的可访问性和可负担性使生成式人工智能对中小企业和大型企业都有吸引力。

部署模型分析

2024 年，本地部署细分市场占据了市场主导地位，在数字工程市场中占据了超过56.6%的份额。这一巨大的市场份额可归因于人们对现场数据控制和安全性的日益增长的偏好，特别是在机密和敏感信息至关重要的行业中。

本地部署领域的领先地位是由其高度定制能力推动的。本地部署允许公司根据其特定需求定制人工智能解决方案，而不受云环境的限制。这种适应和优化的灵活性先进的人工智能工具对于复杂、高风险行业中的大型企业至关重要。

对互联网连接和潜在停机时间的担忧也推动了对本地部署的偏好。对于互联网访问受限地区的组织来说，本地解决方案可确保运营连续性，与基于云的替代方案相比提供更高的可靠性。

大型企业对基础设施的持续投资继续支持本地部署的主导地位。随着越来越多的组织构建或升级其内部 IT 系统，他们越来越倾向于采用可与现有基础设施无缝集成的本地 AI 解决方案。

行业垂直分析

2024 年，汽车和航空航天细分市场在数字工程市场的代理 AI 中占据主导地位，占据了超过占总市场份额38.9%。这种主导地位可归因于代理人工智能在增强这些高精度行业的设计、制造和维护流程方面发挥的关键作用。

汽车和航空航天领域的特点是其复杂的工程要求，人工智能驱动的解决方案有助于优化车辆和飞机设计、改进安全协议并简化生产流程。因此，这些行业是数字工程人工智能技术的主要采用者之一。

汽车行业正在迅速采用代理人工智能来支持自动驾驶汽车开发、提高制造自动化并增强预测性维护。为了提高效率和改善客户体验，汽车公司正在车辆设计、生产和售后服务中使用人工智能。

航空航天业通过为商业和军用设计更高效、更可靠的系统，从代理人工智能中受益匪浅。元应用程序。人工智能技术有助于优化空气动力学、预测部件磨损并提高安全性。随着航空航天系统变得越来越复杂，代理人工智能改进了设计验证、预测性维护和仿真，提高了安全性并降低了运营成本。

应用分析

2024年，产品设计和开发部门在数字工程市场的代理人工智能中占据主导地位，占据了总市场份额的35.​​5%以上。这种主导地位可归因于多个行业对增强产品创新、缩短设计周期和提高设计准确性的需求不断增长。

生成设计、参数化建模和机器学习算法等人工智能驱动的技术正在彻底改变产品的概念化、测试和推向市场的方式。代理人工智能优化设计、预测性能和压力的能力mline 迭代极大地发挥了其在产品设计和开发阶段的核心作用。

该细分市场增长的关键驱动力之一是汽车、航空航天、消费电子和医疗保健等行业对定制高性能产品的需求不断增长。人工智能工具使工程师和设计师能够快速评估众多设计方案，加快决策过程并缩短上市时间。

产品设计中的代理人工智能简化了复杂产品的创建，尤其是在航空航天和电子领域。它通过分析大型数据集来识别最佳材料、组件和配置，从而帮助先进材料研究和创新组件设计，最终提高性能和效率。

关键细分市场

按技术

• 用于工程设计的生成式人工智能
• 数字孪生和人工智能驱动模拟
• 机器人与自动化中的人工智能
• 用于工程的可解释人工智能 (XAI)
• 其他

按部署模型

• 本地
• 基于云

按行业垂直

• 汽车与航空航天
• 能源与公用事业
• 建筑与土木工程
• 电子与半导体
• 医疗保健与医疗设备
• 其他

按应用

• 产品设计和开发
• 预测工程分析
• 过程自动化和工作流程优化
• 人工智能增强模拟和测试
• 智能基础设施与智能制造
• 其他

重点地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

驱动因素

数字化自动化和效率的需求不断增长工程

将代理人工智能集成到数字工程中的主要驱动力之一是对自动化和运营效率不断增长的需求。数字工程已成为从航空航天到汽车等现代工业的基石，其中设计流程、测试和模拟需要大量的时间和资源。代理人工智能能够自主学习和决策，通过自动化重复任务和优化复杂流程来提高效率es.

通过执行预测分析、识别效率低下的问题以及自动化决策流程，代理人工智能可以加快开发周期并减少人为错误，最终加快产品交付速度。随着企业在保持精度和质量的同时面临快速创新的压力越来越大，代理人工智能的采用预计将会增加，从而为组织提供竞争优势，帮助他们降低成本并加快上市时间。

限制

高实施成本和技术复杂性

尽管它具有潜力，但这是阻碍代理人工智能广泛采用的关键限制之一数字工程的特点是实施成本高、技术复杂。将代理人工智能集成到现有系统中需要对基础设施、软件和专业人才进行大量投资。

许多公司，尤其是中小企业 (SME)，可能会这些初始支出令人望而却步，从而限制了他们实施这些先进解决方案的能力。此外，人工智能系统的复杂性，特别是在使其适应高度专业化的工程工作流程方面，提出了重大挑战。确保人工智能算法准确地符合工程设计规范通常需要高度定制的解决方案，这可能既耗时又昂贵。

机遇

通过人工智能驱动的设计增强创新

代理人工智能在数字工程中的集成带来的一个重大机遇是设计流程中增强创新的潜力。人工智能驱动的系统能够生成人类可能不会立即考虑的新颖解决方案，从而推动新产品和系统开发的创造力。通过利用大量数据集，人工智能可以比传统方法更有效地分析模式并预测结果，从而使工程师探索更广泛的设计可能性。

这为建筑、汽车工程和航空航天等行业的突破打开了大门，在这些行业中，新颖的设计可以提高性能、可持续性和安全性。人工智能不再仅仅依赖人类的直觉和经验，而是可以基于庞大的工程数据库提出设计建议，提供创新且高度优化的替代方案。通过抓住这些人工智能驱动的机会，公司不仅可以减少材料浪费和成本，还可以加快创新周期，更快地向市场提供新的优化产品。

挑战

数据隐私和安全问题

代理人工智能在数字工程中带来的一个重大挑战是持续存在的数据隐私和安全问题。人工智能系统本身或数据共享基础设施中的漏洞可能会将关键信息暴露给恶意行为者。而且，第三方人工智能提供商的使用又增加了确保数据机密性和符合行业标准的复杂性。

在汽车或航空航天等设计安全关键系统的行业中，任何数据泄露或滥用都可能产生严重影响，可能导致产品召回或安全故障。此外，随着人工智能系统变得更加自主，跟踪和控制其行为和决策可能会给确保这些系统在监管范围内运行带来挑战。因此，企业必须在网络安全措施和数据保护协议上进行大量投资，以减轻这些风险，这可能需要大量资源和持续监控。

新兴趋势

代理人工智能在数字工程中的集成正在重塑行业设计、优化和自动化的方式。 Agentic AI 更大的自主权使其能够做出决策决策并以最少的人为干预采取行动，这使得它在制造、建筑和产品开发等领域非常有价值，这些领域的精度和效率至关重要。

一个值得注意的趋势是使用代理人工智能进行生成设计，其中人工智能驱动的算法根据设定参数创建优化的解决方案。这种方法不仅加速了设计过程，而且还带来了创新、经济高效的解决方案。

另一个新兴趋势是代理人工智能在预测性维护中的作用。通过分析机械中嵌入传感器的实时数据，人工智能系统可以在潜在故障发生之前检测到它们，从而实现主动维护。这显着减少了停机时间和运营成本，使其在航空航天和汽车制造等行业特别有价值。

商业利益

• 提高效率：通过自动化复杂的工作流程，代理人工智能减少无需人工操作，从而加快流程并减少错误。例如，人工智能驱动的工具可以自动排除和修复软件问题，使工程师能够更加专注于开发任务。
• 改进决策：代理人工智能实时分析大量数据，提供可操作的见解，帮助企业快速做出明智的决策。这种能力对于适应市场变化和保持竞争力至关重要。
• 加强网络安全：代理人工智能可以监控网络流量、检测异常并实时响应威胁，增强组织的安全态势并保护敏感数据。
• 持续学习和适应：这些人工智能系统从每次交互中学习，随着时间的推移提高其性能。这种持续学习使企业能够适应新的挑战和机遇，从而保持领先地位。
• 创新与竞争主动优势：实施代理人工智能可以通过自动化日常任务来促进创新，使团队能够专注于创意和战略举措。这种转变提高了生产力并提供了市场竞争优势。

主要参与者分析

Agentic AI 领域的主要参与者通过开发创新技术来引领潮流，使组织能够利用 AI 来优化其运营。

微软公司是 Agentic AI 领域的重要参与者，通过其Azure 平台。该公司提供尖端的人工智能解决方案，帮助数字工程公司实现复杂流程自动化并实时从数据中获取见解。

Nvidia Corporation以其图形处理单元 (GPU) 而闻名，但该公司也已成为人工智能和深度学习领域的重要参与者，包括数字工程中的 Agentic AI。 Nvidia 的 GPU 广泛用于加速人工智能工作负载，使其成为训练和部署自主系统的理想选择。

IBM 长期以来一直是人工智能和认知计算领域的领导者，其在数字工程代理人工智能中的作用也不例外。通过 IBM Watson 平台，该公司提供人工智能驱动的分析和自动化工具，帮助各行业提高生产力和创新。 IBM 专注于创建用于实时决策的自适应智能系统，这使其在数字工程领域脱颖而出。

市场中的主要参与者

• Google LLC
• OpenAI
• 微软公司
• Nvidia Corporation
• International Business Machines公司
• 西门子
• Autodesk, Inc.
• 达索系统
• ANSYS, Inc.
• PTC Inc.
• Boston Dynamics, Inc.
• 其他

等待玩家的顶级机会

• 多功能机器人：在工程环境中部署多功能机器人可以显着提高操作效率和灵活性。这些机器人能够执行各种任务，适应不断变化的生产需求，并改善人机协作，从而在制造和物流领域实现更快的投资回报和卓越运营​。
• 工程中的超个性化人工智能驱动的个性化正在彻底改变产品和流程设计，为采用此策略的公司带来可观的市场份额收益。根据特定客户需求定制工程解决方案的能力可以提高客户满意度并推动创新。
• 无代码和低代码平台：这些平台正在使开发民主化f 工程解决方案，实现快速部署并促进敏捷的工程实践。通过简化基于云的解决方案的创建，它们使更多组织能够参与数字化转型，从而拓宽工程领域​。
• 人工智能增强的复杂系统控制：人工智能正在通过创建更准确的模型来重新定义系统控制领域，这些模型将数据驱动的见解与传统工程原理相结合。这增强了复杂系统的控制和效率，特别是在航空航天和汽车等精度和适应性至关重要的领域​。
• 创意和设计流程中的生成式人工智能：生成式人工智能的应用正在改变工程领域的内容创建，从自动化日常任务到生成创新设计解决方案。这项技术不仅加快了设计过程，还突破了创造力的界限，允许更快速的原型设计和迭代设计。

最新进展

• 2025 年 2 月数字运营管理领域的全球领导者 PagerDuty 计划在其 Spring 25 版本中引入 Agentic AI。这项新功能将增强 PagerDuty 运营云，使企业能够利用站点可靠性工程师 (SRE) 功能自主解决关键任务问题。
• 2024 年 1 月，Google LLC 宣布推出专为数字工程量身定制的基于云的全新 AI 解决方案。该平台将机器学习模型与仿真和优化工具集成在一起，为工程师提供更快的设计迭代。它使用 Google 的 Vertex AI 平台为各个行业（包括制造业和汽车行业）提供人工智能驱动的见解。