报告概述

到 2034 年，全球基于人工智能的气候建模市场规模预计将从 2024 年的2.809 亿美元增长到24.732 亿美元左右，期间复合年增长率为24.30%预测期为 2025 年至 2034 年。2024 年，北美占领了超过 32.6% 的人工智能气候建模市场，产生9150 万美元收入，占据市场主导地位。

人工智能气候建模是指应用人工智能，特别是机器学习算法来模拟和预测气候模式和现象。这些模型利用大量数据集，包括历史气候数据、卫星图像和来自全球的传感器数据，以提高气候预测的准确性和效率。

基于人工智能的气候建模市场正在不断增长，因为这些技术对于应对和理解全球气候挑战至关重要。该细分市场包括有助于预测天气模式、评估气候风险和制定缓解策略的软件和服务。该领域的主要参与者包括专注于人工智能解决方案的科技初创公司，以及利用新技术提高预测能力的成熟气候研究机构。

推动基于人工智能的气候建模市场的关键因素包括极端天气事件发生频率的增加以及改进灾难响应和准备的需要。人工智能模型快速准确地处理和分析大型数据集的能力有助于提高预测准确性，这对于制定有效的气候变化缓解策略至关重要。

此外，政府和机构对气候研究的支持有所增加，促进了该领域的更多投资和合作。正在成长的一个对全球变暖和环境可持续性的认识和关注也推动公共和私营部门采用人工智能技术来制定更有效的气候行动策略。

根据 Weforum 的数据，Google DeepMind 的人工智能天气预报模型通过对近40年的历史天气数据进行训练，彻底改变了准确性。使用32台计算机在短短四个星期内训练人工智能，结果令人惊讶。该算法名为 GraphCast，可在一分钟内预测提前 10 天的天气 - 全部在标准台式计算机上完成。它在1,380个指标中实现了90%的准确度，为天气预报系统树立了新的基准。

例如，ClimateAi在2023年4月取得了重大进展，以其在气候风险预测方面创新的人工智能驱动解决方案而闻名。刺痛和适应，在 B 轮融资中获得了2200万美元资金。此轮融资由四河集团牵头，Neotribe 的 Ignite 基金、Yaletown Partners 以及 Radical Ventures、Neotribe Seed Fund 和 Academy Investor Network 等先前投资者积极参与。

对基于人工智能的气候建模的市场需求是由更有效的气候行动计划的需求推动的。农业、保险和房地产等行业严重依赖准确的气候预测来管理风险并规划未来情景。此外，政策制定者利用这些模型来制定更有效的环境法规和可持续发展实践，从而推动对先进气候建模解决方案的需求。

技术进步正在不断塑造基于人工智能的气候建模市场。大数据分析、云计算和机器学习算法的融合显着提高了效率和气候模型的准确性。这些技术可实现实时数据处理并增强预测能力，从而可以更精确地预测和响应气候事件。

通过人工智能与传统气候学的结合，基于人工智能的气候建模市场存在重大机遇。人工智能的创新可以带来更加本地化和具体的气候预测，为灾害管理和资源分配方面的定制解决方案开辟新途径。人工智能专家和气候科学家之间还有潜力进行合作，以增强模型能力并为决策者创建更全面的工具。

主要要点

• 全球基于人工智能的气候建模市场预计到 2034 年将达到24.732 亿美元，高于美元到 2024 年将达到 2.809 亿，预计期间复合年增长率为 24.30%iod从2025年到2034年。
• 2024年，软件细分市场占据主导地位，在基于人工智能的气候建模市场中占据了78.3%以上的份额。
• 本地部署模式在2024年主导了基于人工智能的气候建模市场，占据了超过54.8%。
• 2024 年，天气预报细分市场占据主导地位，占据超过51.2%的市场份额。
• 北美在 2024 年基于人工智能的气候建模市场中处于领先地位，拥有32.6%市场份额，收入达9150 万美元。

美国基于人工智能的气候建模市场规模

美国基于人工智能的气候建模市场到 2024 年价值为 7518 万美元，是该领域的领导者，这得益于以下因素的结合：强大的技术基础设施、政府支持、积极的研究和开发、私营部门的参与以及巨大的市场机会。

美国受益于先进的技术环境，这对于人工智能气候建模的高计算需求至关重要。大量投资于人工智能创新的大型科技公司和初创公司的存在进一步丰富了这一点，特别是那些针对气候倡议的举措​

旨在增强气候适应力和可持续性的政府政策也发挥着至关重要的作用，为气候技术进步提供了方向和资金。这些政策得到美国著名机构开展的广泛研究活动的补充，这些机构经常与政府和私营部门合作，突破气候科学和技术的界限​

此外，包括行业巨头和敏捷初创公司在内的私营部门积极为气候科学和技术的发展做出贡献。人工智能在气候建模中的应用。 Google 和 Microsoft 等公司利用其丰富的资源和技术专长来推动该领域的进步，展示了人工智能在改善气候预测和管理方面的潜力。

2024 年，北美在基于人工智能的气候建模市场中占据主导地位，占据了超过 32.6% 的份额，收入达到9150 万美元。这种领先地位可归因于几个关键因素，这些因素使北美地区具有独特的地位美国处于这一先进技术领域的最前沿。

该地区的领导地位很大程度上是由人工智能和机器学习领域先驱的主要技术公司和研究机构的存在推动的。这些实体正在大力投资各种应用的人工智能解决方案，包括气候建模，并在学术界、政府和私营部门之间提供大量资金和合作。推动该地区先进气候技术的创新和采用。

此外，北美先进的IT基础设施和支持环境保护和技术创新的强有力的政策框架也有助于其领先地位。该地区各国政府一直在积极实施政策，鼓励在环境监测和可持续发展工作中使用人工智能。

气候变化对北美的直接影响，包括极端天气事件发生率的增加和海平面上升，凸显了对先进气候建模解决方案的需求。这种紧迫性导致人们增加了对人工智能技术的投资，这些技术可以提供更精确的预测和有效应对气候相关挑战。

组件分析

2024年，软件细分市场在基于人工智能的气候建模市场中占据主导市场地位ket，占据了超过78.3％的份额。这种优势主要是由于专用软件在人工智能算法和模型的运行中发挥着关键作用。

软件解决方案对于分析、处理和解释气候建模中涉及的大量数据至关重要。这些工具旨在处理超出传统分析方法的复杂计算，有助于提高气候预测和模拟的准确性和效率。

人工智能和机器学习技术的不断进步进一步巩固了软件领域的领导地位。开发人员不断推出更复杂的软件，这些软件可以与各种数据源集成，并通过机器学习技术随着时间的推移进行改进。

此外，全球数字基础设施的扩展使强大的气候建模软件更容易为更广泛的受众（包括政府机构）所使用。

部署模式分析

2024年，本地部署模式在基于人工智能的气候建模市场中占据主导地位，占据了54.8%以上的份额。该细分市场的领先地位可归因于几个因素，这些因素与特定行业和政府实体的需求产生共鸣，这些行业和政府实体优先考虑数据安全和对其基础设施设置的控制。

基于人工智能的气候建模对本地部署的偏好主要源于其增强的安全功能。处理敏感环境数据的组织，特别是政府和监管机构，选择本地解决方案来保持对数据访问和存储的严格控制。

本地部署的另一个优势是能够定制系统并将其与现有 IT 深度集成。基础设施。组织可以根据其特定要求定制建模工具，而这对于基于云的解决方案来说不太可行。这种定制可以实现更精确的气候建模，这对于农业和灾害管理等部门的准确预测和分析至关重要。

本地解决方案还因其可靠性而受到青睐。需要不间断访问气候建模工具和数据的组织发现，本地系统无需依赖互联网连接即可提供强大的性能。

应用分析

2024 年，天气预报细分市场在基于人工智能的气候建模市场中占据主导地位，占据了51.2%以上的份额。这种突出可归因于人工智能算法在预测天气模式方面的准确性不断提高，这对于农业、航空等部门的规划至关重要。n 和灾害管理。

公共和私营部门旨在提高气候适应能力的大量投资进一步巩固了天气预报领域的领先地位。世界各国政府都优先考虑准确的天气预报系统，以更好地应对极端天气事件，从而推动对先进的人工智能驱动解决方案的需求。

此外，机器学习和数据分析的进步使得复杂天气系统的建模变得更加复杂。这些技术改进提高了天气预报的准确性，并提高了天气预报的长期可靠性。

主要细分市场

按组件

• 软件
• 服务

按部署模式

• 本地
• 云

按应用

• 环境监测
• 天气预报
• 减少灾害风险
• 其他
  • 环境监测
  • 天气预报
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  • 其他
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    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
      • 亚洲其他地区太平洋地区
    • 拉丁美洲
      • 巴西
      • 墨西哥
      • 拉丁美洲其他地区
    • 中东和非洲
      • 南非
      • 沙特阿拉伯
      • 阿联酋
      • 其他地区MEA

    Driver

    提高预测精度

    人工智能 (AI) 通过提高预测精度，显着改进了气候建模。传统模型常常难以处理大量数据集并捕获气候系统内复杂的相互作用。一个我，特别是机器学习技术，可以有效地分析大量数据，识别传统方法可能忽略的模式。

    这种能力可以更准确地预测气候趋势和极端天气事件，这对于有效的气候行动规划至关重要。例如，人工智能驱动的模型在预测短期天气事件和长期气候趋势方面表现出更高的准确性，有助于制定更有效的缓解策略并提高备灾能力。

    约束

    数据质量和偏差

    虽然人工智能在气候建模方面取得了有希望的进步，但其有效性在很大程度上取决于其处理的数据的质量。在许多地区，特别是在南半球，数据稀缺和可用性不均匀构成了重大挑战。

    有限、不完整或无法访问的数据可能会导致模型出现偏差，从而导致预测不准确。可能阻碍气候行动努力的因素。此外，隐私、安全和声誉风险通常会阻碍组织共享数据，从而进一步加剧问题。应对这些挑战需要投资数字基础设施，促进数据共享，并确保人工智能模型接受不同数据集的训练，以提高可靠性和区域适用性。

    机遇

    加速气候行动

    人工智能为通过优化各个部门的流程来加速气候行动提供了重要机会。在能源领域，人工智能可以通过改进需求预测和电网管理来提高可再生能源系统的效率，促进向低碳能源的平稳过渡。

    在农业领域，人工智能驱动的模型可以预测作物产量并优化资源配置，为应对气候变化时的粮食安全做出贡献。此外，人工智能可以通过提供帮助进行灾害管理。建立预警系统并改进应对策略，从而减少气候相关灾害对社区的不利影响。

    挑战

    道德考虑和公平

    人工智能在气候建模和行动中的整合引发了道德考虑，特别是在公平和正义方面。如果实施不周全，人工智能应用可能会无意中加剧现有的不平等。

    此外，数据和模型的偏差可能导致解决方案无法充分满足所有人群的需求，从而可能使弱势群体边缘化。为了应对这些挑战，必须采取负责任的人工智能开发实践，优先考虑包容性、透明度和公平性，确保人工智能驱动的气候解决方案公平地惠及社会各阶层。

    新兴趋势

    人工智能 (AI) 正在通过以下方式改变气候建模：提高预测的准确性和效率。机器学习技术可以分析大量数据集，以识别气候系统中的复杂模式。此功能可以更精确地预测极端天气事件。

    最近的进展包括开发模拟各种气候场景的人工智能驱动模型。这些模型评估不同条件下的潜在影响，帮助政策制定者了解未来可能的范围。

    此外，人工智能正在与物联网 (IoT) 设备集成，以加强环境监测。这种集成有助于实时数据收集和分析，改进对气候异常的检测，并能够对环境变化做出迅速响应。

    商业利益

    将人工智能集成到气候建模中可以为各个行业带来显着的商业利益。增强的预测能力使公司能够预测应对与气候相关的破坏，从而可以采取主动措施来减轻风险。

    在能源领域，人工智能增强的气候模型有助于优化电网的运行。通过预测天气模式，能源提供商可以更好地管理供需平衡，更有效地整合可再生能源并降低运营成本。

    此外，人工智能驱动的气候洞察力支持战略规划和投资决策。企稳健的报价gs 和广泛的研究能力。 IBM 的方法将人工智能与天气科学相结合，提供高度准确的气候预测和评估。

    Open Climate Fix是一个非营利性研究实验室，专注于应用机器学习来有效减少温室气体排放。 Open Climate Fix 与学术界和能源部门广泛合作，开发可预测太阳能发电并优化电网的开源软件。

    天气技术提供尖端解决方案，利用人工智能提高天气预报和气候建模的准确性。他们的服务对于农业、灾害管理和水资源管理等行业至关重要，这些领域的精确天气信息可以显着影响运营效率和风险管理。

    市场上的主要参与者

    • IBM
    • 开放气候修复
    • 天气技术
    • Accu天气
    • ClimateAI
    • Jupiter Intelligence
    • Arundo Analytics
    • 微软公司
    • Atmos AI
    • Google
    • 其他主要参与者

    等待的最佳机会参与者

    基于人工智能的气候建模市场有望显着增长，为行业参与者带来了一些关键机遇。

    • 与可再生能源系统集成：人工智能可以优化太阳能和风能等可再生能源的效率。通过准确预测天气模式，人工智能有助于预测能源生产，从而实现更好的电网管理和能源存储解决方案。这种集成支持向可持续能源的过渡，并为人工智能应用提供了巨大的市场。
    • 先进的气候预测服务：人工智能提高了气候模型的精度，提供更准确的极端天气预测。通风口和长期气候趋势。这种能力对于农业、保险和城市规划等部门来说非常宝贵，因为预测气候变化对于决策至关重要。
    • 灾害响应和管理：人工智能驱动的模型可以通过提供早期预警和优化响应策略来改善灾害准备。例如，人工智能被用来增强地震监测和气候预报系统，使灾害检测和响应更加快速、准确。
    • 精准农业：人工智能在农业中的应用可以预测作物产量、优化资源配置、监测土壤健康，为应对气候变化时的粮食安全做出贡献。例如，人工智能通过自动化土壤分析和建模工具来预测土壤碳水平来帮助再生农业。
    • 环境监测和合规性：人工智能可以协助监测环境参数并确保符合环境法规。这包括跟踪排放、评估空气和水质以及管理废物，从而支持减轻环境影响的努力。

    最新进展

    • 2024 年 3 月，NVIDIA 推出了其突破性的 Earth-2 平台，这是一个数字双胞胎云系统，旨在以前所未有的方式模拟和可视化天气和气候数据。
    • 2024年5月，专门从事人工智能天气预报的初创公司Tomorrow.io通过部署卫星雷达和人工智能来提供精确的天气预报，继续增强其服务。他们的技术帮助企业和政府为气候相关事件做好准备。
    • 2024 年 9 月，IBM 和 NASA 在 Hugging Face 上发布了开源 Prithvi 天气气候基础模型。该人工智能模型旨在帮助科学家了解和预测天气模式，增强气候建模能力。