报告概述

到 2034 年，科学发现与研究领域的代理人工智能市场规模预计将达到 111.91 亿美元，从 2024 年的1.521 亿美元增长，复合年增长率为在 2025 年至 2034 年的预测期内，这一数字将达到 53.7%。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了45.7%以上的份额，收入6950 万美元。

随着越来越多的组织利用这些技术来增强其研究能力，科学发现和研究领域的 Agentic AI 市场正在不断扩大。这种增长是由于对更快、更准确的研究成果的需求不断增长，以及科学研究生成的数据呈指数级增长而推动的。

组织正在投资 Agentic AI，以获得竞争优势，例如缩短新产品的上市时间覆盖范围和应对复杂科学挑战的能力。该市场的扩张不仅是因为科学数据的复杂性和数量不断增加，还因为医疗保健、制药和环境科学等领域迫切需要更快速、更精确的研究成果。

代理人工智能市场的主要驱动力包括机器学习算法的不断进步、科学研究数据的指数级增长，以及对更快、更高效的研究成果的迫切需要。代理人工智能执行自主数据分析和复杂决策过程的能力显着减少了研究人员花在日常任务上的时间，从而加快了科学创新的步伐。

Nature最近的一项研究强调了人工智能在科学研究中改变游戏规则的影响，揭示了人工智能驱动的方法可以将发现时间大幅缩短ng70%，特别是在物理和生物学等领域。这是我们处理复杂问题方式的巨大转变。一个典型的例子是 DeepMind 的 AlphaFold，它在短短几个月内破解了50 年蛋白质折叠之谜，这是传统研究团队需要数十年才能实现的突破。

关键要点

• 科学发现和研究中的代理人工智能的全球市场预计将达到美元到 2034 年，这一数字将达到 111.91 亿美元，高于 2024 年的1.521 亿美元。这一增长意味着 2025 年至 2034 年预测期间的复合年增长率为 53.7%。
• 2024 年，北美占据了领先的市场地位，占45.7%的全球市场份额，收入为6950万美元。
• 在北美中，美国市场规模创历史新高2024 年将达到6394 万美元，复合年增长率为48.2%。
• 软件细分市场在 2024 年引领市场，占据82.4%的主导份额。
• 在部署模式方面，基于云的部署模式占据了市场主导地位。到 2024 年，其市场份额将达到 59.1%，这表明人们对灵活、可扩展且经济高效的人工智能解决方案的偏好。
• 此外，构建您自己的代理细分市场占据了最大的市场份额，占总市场份额的58.4%。
• 医疗保健和制药行业成为市场的最大贡献者，到 2024 年，将占总市场份额的 41.2%。

美国市场规模和增长

美国代理人工智能在科学发现与研究市场规模的展示 6 美元2024 年将达到 394 万，复合年增长率为 48.2%。美国在代理人工智能领域，特别是在科学发现和研究方面处于领先地位，这得益于多种战略优势，这些优势结合起来为人工智能创新和应用创造了肥沃的环境。

首先，作为人工智能技术先驱的大型科技公司和初创公司的存在提供了强大的技术基础。谷歌、IBM 和亚马逊等公司处于领先地位，不仅推进人工智能技术，还为快速部署代理人工智能解决方案创造了有利的环境。

此外，美国受益于私人和公共资金支持的大量研发投资。这包括领先科技公司的大量投资以及美国国家科学基金会和国防高级研究计划局等政府机构的支持，这些都促进了人工智能的尖端研究和开发​.

此外，美国拥有强大的学术部门，与业界密切合作，推动人工智能创新。这种合作至关重要，因为它不仅促进了技术进步，而且还培养了一支能够突破人工智能所能实现的界限的熟练劳动力。学术界和工业界之间的这种协同作用确保了持续创新，并保持了美国在全球人工智能市场的竞争优势​。

2024年，北美占据了市场主导地位，在科学发现和研究市场占据了全球代理人工智能45.7%的份额，创造了6950万美元的收入。这种领先地位可以归因于使该地区成为人工智能创新的理想中心的几个因素。

北美受益于世界一流研究机构、顶级科技公司的集中以及政府的大力支持。国家机构等美国科学基金会 (NSF) 和私营部门投资是这一增长的关键推动者，推动了代理人工智能技术在研究中的开发和应用。

该地区对技术和创新的强烈关注，加上高技能的劳动力，使其成为人工智能领域的领导者。此外，北美的医疗保健、制药和能源行业正在迅速采用人工智能驱动的解决方案，创造一个成熟的增长生态系统。硅谷等大学和公司正在共同努力突破人工智能的界限，许多人工智能驱动的科学研究应用集中在药物发现、气候建模和先进材料方面。

此外，北美的政府政策非常有利于代理人工智能的扩张。在美国，人们越来越重视培养人工智能人才，并推出了 Stargate 项目等举措，该项目涉及 OpenAI 和 Oracle 等公司的重大投资，强调该地区对引领人工智能进步的承诺。这些努力正在推动适用于各个行业的突破，特别是在科学发现领域，实时决策和自动化变得至关重要。

分析师的观点

随着对代理人工智能的依赖不断增长，对其开发的投资也在增加，针对特定科学任务定制人工智能代理的重大机遇不断涌现。然而，这些机会也伴随着风险，特别是与人工智能系统的安全性和完整性相关的风险。与所有人工智能技术一样，代理人工智能系统很容易受到对抗性攻击，从而损害其功能和可靠性​。

这些技术独立行动的潜力也引起了道德和监管方面的担忧，特别是它们在关键研究领域做出的决策及其后果。因此，在投资的同时机遇是巨大的，必须对相关风险和监管挑战有细致入微的了解。

代理人工智能的技术进步正在不断扩大其在研究环境中的适用性和有效性。自然语言处理和机器学习方面的创新尤其具有影响力，使人工智能代理能够比以往更有效地理解和处理复杂的科学文献和数据。

随着政策制定者努力跟上技术进步的步伐，科学研究中代理人工智能的监管环境正在不断变化。正在制定法规来解决自主人工智能系统带来的独特挑战，包括问责制、透明度和道德使用问题。确保代理人工智能系统遵守既定的科学和道德标准对于维持对其帮助产生的研究成果的信任至关重要。

组件分析

2024年，代理人工智能的软件部分在科学发现和研究市场中占据主导地位，占据了82.4%以上的市场份额。这种主导地位很大程度上是由于对先进软件解决方案的需求不断增长而推动的，这些解决方案能够在科学研究中实现自主数据处理、实时决策和增强数据分析。

软件解决方案为人工智能驱动的研究活动提供了支柱，因为它们与现有的研究系统集成并自动化数据挖掘、模式识别和假设生成等复杂过程。软件领域的快速增长可归因于其为研究人员提供可扩展性、灵活性和成本效益的能力。

凭借处理海量数据集的能力，人工智能软件解决方案已成为基因组学、药物发现和环境研究等领域不可或缺的一部分，在这些领域中，大规模数据需要处理。分析至关重要。此外，云计算和软件即服务（SaaS）模型的兴起使各种规模的研究机构更容易使用先进的人工智能工具，从而推动了进一步的采用。

促进软件领域增长的另一个关键因素是机器学习（ML）和深度学习算法的不断进步。这些人工智能技术不断发展，以提供更准确的预测和更快的结果。因此，科学团队可以更多地关注创新研究，而不是花时间进行常规分析，这有助于加速科学发现。

总体而言，软件领域可能会继续引领代理人工智能市场，因为它在实现现代科学研究所需的高级功能方面发挥着关键作用。随着人工智能算法变得更加复杂并与量子计算等新兴技术相集成，软件将保持在最前沿，为下一代提供动力

部署模式分析

2024年，科学发现和研究中代理人工智能的基于云的部署模型占据了59.1%的市场份额，反映出向灵活、可扩展和经济高效的人工智能解决方案的明显转变。基于云的平台为研究人员提供了显着的优势，可以按需访问强大的计算资源和数据存储，而无需昂贵的本地基础设施。

这在基因组学、药物发现和环境研究等领域尤其重要，因为这些领域生成的大量数据需要强大的处理能力。基于云的人工智能解决方案的广泛采用是由多个因素推动的。首先，云平台提供的可扩展性使研究机构能够根据需求的增长轻松扩展其人工智能应用程序。

无论是当处理更大的数据集、扩大研究项目的范围或整合更先进的人工智能模型时，云基础设施可以满足这些需求，而无需大量资本投资。此外，云解决方案允许来自不同地点的科学家实时访问相同的工具和数据，从而加快发现速度，从而实现协作研究。

云环境中的安全性和合规性也得到了显着改善，许多云服务提供商提供了专门的功能，旨在满足医疗保健、制药和研究领域严格的数据保护和监管要求。随着人工智能研究中敏感数据的使用不断增加，这些安全和数据隐私方面的进步至关重要。

产品类型分析

2024 年，科学发现和研究中代理人工智能的构建您自己的代理部分占据主导地位占据了整个市场份额的58.4％。这一趋势反映了人们对可定制人工智能解决方案日益增长的偏好，这些解决方案使研究组织能够设计专门针对其独特研究需求和目标量身定制的代理。

通过支持定制人工智能系统的开发，这种产品类型使机构能够以更高的精度和控制能力应对从数据分析到假设生成的专门挑战。建立自己的代理的吸引力在于其灵活性。研究人es不断出现。此外，先进的机器学习框架和开发工具的可用性使研究人员和人工智能开发人员比以往任何时候都更容易创建高度专业化的代理。

通过提供预构建模块和可定制功能的平台，即使没有深厚的内部人工智能专业知识的组织也可以构建强大的代理系统。这些用户友好的环境使研究人员能够专注于解决科学问题，而不是管理人工智能开发的潜在复杂性，从而推动不同研究领域的更广泛采用。

行业垂直分析

2024年，医疗保健和制药行业在科学发现和研究市场中占据代理人工智能的最大份额，占占整个市场的41.2%。这种主导地位可归因于人工智能技术在药物开发中的日益整合，d诊断和个性化医疗，这些领域对高精度和加速时间表的需求至关重要。

医疗保健和制药公司正在利用代理人工智能来增强其研究流程、改善临床结果并简化运营，使这一垂直领域成为市场增长的关键驱动力。该行业领先地位背后的主要因素之一是医疗保健和药物研究中产生的大量数据。

人工智能系统，尤其是代理人工智能，在分析复杂的数据集（例如医疗记录、基因组序列和临床试验结果）以识别人类难以辨别的模式方面具有不可估量的价值。这种自主处理和分析大量数据的能力加速了新疗法、药物配方和疗法的发现，从而形成更高效的研究渠道。

此外，人工智能在个性化医疗中发挥着变革性作用，这使得这些代理人可以根据患者独特的基因组成和健康数据帮助制定更量身定制的治疗计划。 Agentic AI 能够根据这些数据做出自主决策，加速了精准医疗的发展，旨在提供更有效、更有针对性的治疗。这种转变在肿瘤学和罕见疾病等领域尤其重要，这些领域的传统治疗方法可能并不对所有患者都有效。

主要细分市场

按组件

• 软件
• 服务

按部署模式

• 本地
• 基于云

按产品类型

• 随时部署代理
• 构建您自己的代理

按行业垂直

• 医疗保健和制药
• IT 与电信
• 制造业
• 其他

推动者

加快科学突破的步伐

在科学研究中采用代理人工智能的主要驱动力是其极大加快发现速度的潜力。传统的研究方法通常涉及文献综述、数据分析和假设生成等耗时的过程。代理人工智能系统可以以超人的速度执行这些任务，使研究人员能够专注于更高层次的思维和创造性的问题解决。

例如，在药物发现领域，代理人工智能已经掀起了波澜。这些系统可以分析大量数据，预测分子相互作用，甚至建议用于测试的新化合物。这种能力不仅仅是理论上的——它正在产生实际结果。 2024 年，宾夕法尼亚大学的研究人员利用人工智能发现了近百万种新抗生素。如果使用传统方法，这种突破需要数年甚至数十年的时间。

约束

道德问题和监管监管障碍虽然代理人工智能在科学研究中的潜力巨大，但伦理问题和监管挑战对其广泛采用构成了重大限制。随着这些人工智能系统在决策方面变得更加自主，关于问责制、透明度和潜在的意外后果的问题就出现了。

主要的道德问题之一是人工智能系统做出与人类价值观或利益相冲突的决策的风险。在科学研究中，风险可能非常高，这种失调可能会导致有害的结果。例如，仅关注效率的人工智能系统可能会建议忽视重要安全考虑因素或道德准则的实验设计。

机遇

使高级研究能力民主化

代理人工智能提供了一个绝佳的机会，可以使高级研究能力的获取民主化，从而有可能使研究能力变得更加民主化。他在科学发现中发挥作用。传统上，尖端研究一直是资金雄厚的机构的领域，这些机构拥有昂贵的设备和庞大的专家团队。代理人工智能正在改变这种范式。

借助人工智能驱动的系统提供复杂的分析、假设生成甚至实验设计，较小的研究团队和机构现在可以超越自己的能力。这种民主化可能会带来更加多元化和包容性的科学界，将新的观点和想法带到最前沿。例如，资源有限的小型大学实验室可以使用代理人工智能来进行复杂的数据分析，而这在以前需要超级计算机和数据科学家团队。

挑战

确保人类监督和创造力

虽然代理人工智能在科学研究中提供了巨大潜力，但一个重大挑战在于保持人类创造力的关键作用活动和监督。随着人工智能系统变得更加自主，存在过度依赖机器生成的假设和结论的风险。

这里的危险是双重的。首先，人工智能系统尽管非常复杂，但也可能会犯错误或忽略人类研究人员可能发现的细微差别。如果没有适当的人类监督，这些错误可能会在科学过程中传播，可能导致有缺陷的结论或浪费资源。

其次，存在扼杀人类创造力和直觉的风险，而人类的创造力和直觉是历史上许多突破性科学发现的源泉。在人工智能辅助和人类洞察力之间取得适当的平衡至关重要。研究人员需要开发新技能，以便与人工智能系统有效协作，了解其能力和局限性。

增长因素

正在推动代理人工智能在科学发现和研究中的快速采用由几个关键因素决定。首先也是最重要的是该技术能够大幅加快突破步伐。传统的研究方法通常涉及文献综述、数据分析和假设生成等耗时的过程。

代理人工智能系统可以以超人的速度执行这些任务，使研究人员能够专注于更高层次的思考和创造性的问题解决。这种加速在药物发现等领域尤其明显。

2024 年，宾夕法尼亚大学的研究人员利用人工智能发现了近一百万种新抗生素——如果使用传统方法，这一壮举需要数年甚至数十年的时间。这种快速的进步不仅令人兴奋，而且令人兴奋。它有可能挽救生命。

新兴趋势

展望 2025 年及以后，在使用代理人工智能进行科学发现和研究方面正在出现一些令人兴奋的趋势。最有之一“协调器”机器人的开发很有前途。像微软这样的公司正在致力于创建可以管理其他自主代理的人工智能系统，确保它们都能高效地实现共同目标。这可能会彻底改变大型研究项目的协调和执行方式。

另一个重要趋势是从用户驱动型人工智能转向情境人工智能。 IFS 人工智能主管 Bob de Caux 指出，我们正在看到人工智能系统的发展，它可以快速处理大量数据，并自动提出有用的上下文建议。这在预测和模拟等领域尤其有价值，因为传统上将不同的数据源整合在一起是一个复杂且耗时的过程。

商业利益

在科学研究中采用代理人工智能可以为在该领域运营的企业带来许多好处。也许最重要的是提高效率和生产力的潜力。通过自动化复杂的工作流程和数据分析任务，代理人工智能使研究人员能够专注于需要人类创造力和批判性思维的高价值活动。

这种效率提升直接转化为成本节约和新发现和创新更快的上市时间。例如，在制药行业，代理人工智能可以显着减少将新药推向市场所需的时间和资源。这不仅使相关公司受益，而且有可能加速向患者提供挽救生命的治疗。

重点地区和国家

• 北美洲
  • 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
• 亚洲太平洋地区
  • 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

主要参与者分析

科学发现和研究市场中的代理人工智能已经取得了巨大的进展近年来，IBM 一直在不断增长，几个主要参与者通过收购、合并和推出新产品推动创新。

IBM 长期以来一直是将人工智能融入科学发现的领导者。该公司凭借其人工智能驱动的平台 Watson 取得了重大进展，该平台广泛应用于医疗保健和药物发现等多个行业。 IBM 对研发的持续投资研发）确保他们的人工智能工具始终处于科学进步的前沿。

DeepMind 是 Alphabet（Google 母公司）的子公司，是推动人工智能在科学发现领域（尤其是生命科学和医疗保健领域）的另一个关键参与者。 DeepMind 因其在蛋白质折叠方面的工作而成为头条新闻，借助其人工智能系统 AlphaFold 解决了生物学中长期存在的问题。

微软通过其 Azure AI 平台在人工智能和研究领域取得了重大进展，该平台被用于加速多个领域的科学发现。该公司的战略包括与研究机构和制药公司合作，在基因组学、药物发现和个性化医疗等领域利用云计算和人工智能的力量。

市场上的主要参与者

• OpenAI, LLC
• DeepMind Technologies Limited
• IBM Corporation
• MicroSoft Corporation
• NVIDIA Corporation
• Amazon Web Services, Inc.
• Anthropic, Inc.
• Scale AI, Inc.
• Cohere, Inc.
• DataRobot, Inc.
• 其他主要参与者

近期进展

• 2024 年 12 月：Google 推出了 Gemini 2.0，这是一种专为“代理时代”设计的人工智能模型。它包括一个新的深度研究功能，可充当研究助理，探索复杂的主题并编写报告
• 2024 年 11 月：Akira AI 引入了新的代理 AI 工具，用于药物发现、自动化数据分析和优化临床试验。