报告概述

到 2033 年，全球人工智能航空市场规模预计将从 2023 年的16 亿美元增至约404 亿美元，在预测期内以复合年增长率 38.1% 的速度增长。 2024年至2033年。

航空领域的人工智能（AI）是指应用机器学习算法和认知技术来自动化和增强航空旅行和运营的各个方面。这包括优化航线、飞机的预测性维护、管理空中交通，以及通过个性化交互和自动值机来增强客户服务。

航空市场中的人工智能是一个快速扩张的领域，受到对更高效、更安全的航空运营的需求的推动。该市场涵盖商业航空公司、机场和相关服务中人工智能技术的开发和应用。因素驱动随着航空旅客量的增加、对运营效率的日益重视以及严格的安全法规，市场正在面临巨大的投资

推动航空市场人工智能增长的因素包括运营效率的需求、空中交通量的增加以及人工智能技术的不断进步。然而，要在航空业广泛采用人工智能，还需要解决监管合规性、数据隐私和集成复杂性等挑战。

例如，2023 年 1 月，Aurora Flight Sciences 成功进行了全电动自动客机 eFanX 的首次试飞，实现了一个重要的里程碑。这架固定翼飞机配备两台电动机，最多可搭载六名乘客。它的续航里程高达200英里，标志着可持续发展的显着进步

据 SITA 称，预计到 2023 年，大约68% 的航空公司和42% 的机场将考虑实施由人工智能驱动的聊天机器人服务。这表明人们对人工智能驱动的聊天机器人作为增强航空业客户服务和支持的手段越来越感兴趣。

在飞机地面运营中使用人工智能可以显着节省成本。据预测，人工智能可以使飞机地面运营运营成本降低 14%。这突显了人工智能技术在航空运营这一关键方面简化流程和提高效率的潜力。

人工智能在客户交互中的应用预计将在未来几年迅速增长。预计到2025年，人工智能将处理航空业68%的客户互动。这强调了对O的日益增加的依赖n 由人工智能驱动的解决方案，可提供个性化且高效的客户体验。

国际机场理事会 (ACI) World 和 SITA 开展的 2022 年机场 IT 洞察调查显示，机场正在积极投资于技术。显着93%的机场预计其 IT 支出在2023 年与上一年相比将保持不变或有所增加。这表明机场非常重视利用技术来提升机场运营和服务。

在具体技术投资方面，机场正在优先考虑自助值机和自助行李托运等自助服务举措。调查显示，86% 的机场计划在2025 年之前实施这些服务，这表明机场正在向提高乘客便利性和减少手动流程的方向转变。

此外，在所有接触点实施安全的单一生物识别令牌已获得广泛关注。调查显示，该技术的采用率从2021 年的 3% 激增至2022 年的 39%，超过50% 的机场计划在未来三年内实施该技术。这表明人们越来越关注用于无缝、安全的乘客身份验证的生物识别解决方案。

主要要点

• 到 2033 年，人工智能在航空市场的规模预计将达到404 亿美元，预测期内复合年增长率为 38.1%。
• 2023 年，软件细分市场在航空人工智能市场中占据主导地位，占据45.5% 以上份额。
• 2023 年，机器学习细分市场在航空人工智能市场中占据主导地位，占据40.2% 以上份额。
• 2023 年，预测维护领域在航空业人工智能领域占据主导市场地位市场，占据超过 33.7% 份额。
• 2023 年，北美在航空人工智能市场中占据主导地位，占据超过 37.0% 市场份额。

组件分析

到2023年，软件领域在航空市场人工智能中占据主导地位，占据超过45.5%份额。这种领先地位主要归功于软件在将人工智能技术集成到航空系统中所发挥的关键作用。

软件解决方案是人工智能功能的支柱，能够实现促进预测性维护、飞行运营优化和客户服务增强的算法。航空运营越来越依赖数据驱动的决策，需要复杂的人工智能软件来实时处理和分析大量数据，从而确保操作效率和安全性。

此外，人工智能软件的持续开发和完善使得更先进的应用成为可能，例如实时问题解决和复杂任务的自动化，而这些在以前是难以管理的。随着航空公司和机场越来越多地投资于数字化转型，以提高效率和乘客体验，对能够与现有系统无缝集成并提供可扩展解决方案的人工智能软件的需求激增。

主要航空和科技公司投资开发针对航空特定需求的专有人工智能平台，进一步促进了软件领域的增长。软件领域的主导地位还得益于其提供持续更新和改进的能力，确保航空利益相关者能够适应快速变化的技术环境和监管要求。

向基于云的平台的转变航空业增强了这种灵活性，使更新和与其他技术的集成变得更加容易，从而推动了进一步的采用和市场增长。人工智能软件的不断创新预计将使该细分市场保持在航空人工智能市场的前沿。

技术分析

2023年，机器学习细分市场在航空人工智能领域占据主导地位，占据超过40.2%份额。这种重要性主要是由于机器学习能够通过预测分析和实时数据处理来增强航空业的决策流程和运营效率。

机器学习算法广泛用于预测性维护，通过在设备故障发生之前进行预测，显着减少停机时间和维护成本。此外，这些算法还优化了燃油效率和飞行路径，领先降低运营成本并提高环境可持续性。

机器学习领域的领先地位因其在优化空中交通管理系统方面的应用而得到进一步加强。通过分析大量数据集，机器学习提供的见解有助于管理航班时刻表、减少拥堵和提高空域利用率，这些都是繁忙的航空旅行行业的关键因素。

机器学习算法的适应性允许持续学习和改进，使其随着时间的推移变得越来越准确和高效，这对于满足航空旅行的动态需求至关重要。此外，该细分市场的增长得到了领先航空航天和技术公司的大量投资的支持，这些投资旨在利用人工智能驱动的创新的优势。

机器学习与物联网和航空大数据分析等其他新兴技术的集成进一步增强了其适用性，推动其在各种航空应用中的采用。机器学习技术的不断进步及其不断扩大的应用范围预计将使该细分市场保持在航空市场人工智能的前沿，确保其持续增长和相关性。

应用分析

2023年，预测维护细分市场在航空市场人工智能中占据主导地位，占据超过33.7%份额。该细分市场的领先地位源于其在减少运营停机时间和维护成本方面的关键作用，这对航空公司来说是巨大的财务负担。

预测性维护利用人工智能实时监控飞机系统和组件，分析数据以在潜在故障发生之前进行预测。这种主动的方法不仅可以确保更高的安全标准，还可以优化维护计划流程，减少不必要的维护预测性维护在提高运营效率方面的有效性是其采用的关键驱动力。通过利用机器学习算法和历史数据，航空公司可以识别表明需要维护的模式和异常情况，从而防止飞机意外停飞。这种能力在航空业中尤其有价值，因为安全性和可靠性至关重要，任何中断都可能导致巨大的财务损失并降低乘客的信心。

此外，物联网设备与人工智能技术的集成放大了预测性维护的潜力。这些设备从各种飞机传感器收集大量操作数据，人工智能系统对这些数据进行分析，以做出明智的预测和维护决策。

人工智能和物联网技术的持续进步，以及航空领域数字化的不断发展，预计将成为未来的趋势。致力于推动预测性维护市场的进一步增长和效率，巩固其在航空人工智能应用领域的领先地位。

主要细分市场

按组件划分

• 硬件
• 软件
• 服务

按组件划分技术

• 机器学习
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 其他技术

按应用划分

• 预测性维护
• 收入管理
• 行李协助
• 空中交通管理
• 客户体验
• 其他应用

驾驶员

对燃油效率和减排的需求不断增加

在严格的环境法规和不断上涨的燃油成本的推动下，航空业面临着越来越大的减少温室气体排放和提高燃油效率的压力。这引起了人们的极大兴趣以及对优化航班运营和维护的人工智能技术的投资。人工智能驱动的系统可以预测最佳燃油负载和飞行路径，减少不必要的燃油消耗和排放。

此外，人工智能在预测性维护中的作用可确保飞机更高效地运行，减少停机时间，从而进一步减少对环境的影响。随着航空公司寻求满足监管要求和公众对可持续实践的期望，确保对人工智能解决方案的持续投资，这一驱动力尤其强大。

限制

高实施成本

将人工智能技术集成到现有航空系统中的初始成本构成了很大的限制。部署人工智能不仅需要大量的技术前期投资，还需要培训人员和调整操作实践。

集成过程可能复杂且成本高昂，涉及对遗留系统的更新ems通常与新的人工智能驱动的解决方案不兼容。这些财务和物流障碍可能会阻碍中小型企业或低成本航空公司采用先进的人工智能技术，从而降低行业内的整体采用率。

机遇

扩展到新兴市场

新兴市场为人工智能在航空领域的扩展提供了重要机遇，这得益于空中交通量的增加以及对新机场和新机场的投资。机队扩张。这些市场通常拥有较少的遗留系统，更愿意采用现代技术，为实施先进的人工智能解决方案提供了肥沃的土壤。

此外，随着这些地区的经济增长，航空旅行的需求增加，需要更高效和可扩展的航空解决方案。人工智能技术提供了一个有前途的途径来满足这些需求，同时增强安全性和客户服务，将其定位为电子技术未来航空基础设施的重要组成部分。

挑战

数据安全和隐私问题

由于航空人工智能系统严重依赖大量数据的收集和分析，因此带来了重大的数据安全和隐私挑战。数据泄露或未经授权访问的风险是一个严重问题，因为此类事件可能会危及乘客的安全和隐私。

此外，航空业必须遵守严格的数据保护法规，这些法规因地区而异，可能会使全球人工智能解决方案的实施变得复杂。确保采取强有力的网络安全措施并遵守这些法规，同时保持系统效率和用户信任，是该行业面临的一项艰巨挑战。

增长因素

• 越来越多地采用基于云的解决方案：航空业越来越多地采用基于云的应用程序，增强了运营能力灵活性和数据管理能力，推动人工智能市场的增长。
• 大数据利用：大数据分析在航空领域的集成有助于优化航线、提高燃油效率和进行预测性维护，从而显着推动市场​​。
• 资本投资增加：航空公司增加对人工智能技术的财务投资，推动了更复杂的人工智能技术的开发和实施解决方案​。
• 改善客户服务的需求：人工智能应用越来越多地用于增强航空领域的客户服务，包括个性化旅行体验和高效的问题解决​​。
• 提高运营效率：人工智能技术有助于提高航空运营效率，最大限度地减少人为错误并实现日常任务自动化，从而降低运营成本并提高安全性ety​​。

新兴趋势

• 自主飞行技术：人工智能驱动的自主飞行能力的发展趋势显着，有望通过提高安全性和效率来彻底改变飞行操作​​。
• 虚拟助理：人工智能驱动的虚拟助理是在行业内的客户服务应用中变得越来越普遍，为从机票预订到客户查询和航班信息的一切提供帮助。
• 高级预测性维护：利用人工智能进行预测性维护的情况不断增长，通过在潜在的系统故障发生之前进行预测，帮助航空公司减少停机时间和维护成本​​。
• 人工智能在空中交通管理中的应用：人工智能越来越多地部署在空中交通管制和管理中，以处理复杂的物流、优化空域使用、并改善交通状况ow​​。
• 乘客体验个性化：人工智能技术正在用于个性化乘客体验，从量身定制的机上娱乐选项到定制的旅行建议，提高整体客户满意度​​。

区域分析

2023年，北美在全球航空市场中占据主导地位人工智能在航空市场占据超过37.0%份额。这种领先地位可归因于几个关键因素。首先，该地区拥有大量领先的科技公司和航空巨头，他们率先将人工智能技术融入到各种航空应用中。其中包括增强的航班运营、预测性维护和自动化客户服务等。

强大的技术基础设施和对研发的大量投资进一步增强了北美市场的活力。17；领先地位。特别是美国公司在开发人工智能解决方案方面处于领先地位，并得到了有利于人工智能和机器学习发展的政府政策的支持。此外，该地区致力于采用创新技术以提高航空安全和效率，这将继续推动市场的大幅增长。

在严格的航空安全法规的推动下，欧洲紧随其后，这些法规要求采用包括人工智能在内的先进技术。欧洲市场的特点是人工智能初创企业数量众多，在政府支持性举措的推动下，人工智能研究积极投资。在亚太地区，由于航空旅行的增加和对机场基础设施现代化的投资（包括实施人工智能驱动的解决方案以提高运营效率和乘客体验），市场正在迅速扩张。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 其他地区亚太地区
• 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

关键参与者分析

航空市场人工智能的特点是多个关键参与者的积极参与，他们推动创新并塑造行业格局。这些公司处于开发和实施的最前沿利用人工智能技术来增强航空运营和客户体验的各个方面。

IBM 公司是航空市场人工智能的主要参与者。该公司为航班运营、维护和乘客服务提供人工智能驱动的解决方案。航空公司和航空公司利用 IBM 的 Watson AI 平台来优化飞行计划、预测维护需求并提供个性化的客户服务。

另一个知名参与者是领先的飞机制造商空中客车公司。空中客车公司正在将人工智能应用于一系列应用，包括飞行分析、预测性维护和自主系统。该公司正在积极投资人工智能驱动的解决方案，以提高飞机安全性、运营效率和乘客舒适度。

顶级市场领导者

• IBM公司
• 英特尔公司
• 微软公司
• 通用电气公司
• NVIDIA公司
• 泰雷兹集团
• 霍尼韦尔国际公司nal Inc.
• RTX Corporation
• Leonardo S.p.A.
• Amazon Web Services Inc.
• QinetiQ Group plc
• 埃森哲 plc
• 其他主要参与者

近期发展

• 2023年3月，空中客车公司收购了工业领域人工智能预测维护解决方案的知名供应商Uptake Technologies，在航空市场人工智能领域迈出了重大一步。此次战略收购预计将使空客能够获得 Uptake 在人工智能驱动的预测性维护方面的先进技术和丰富的专业知识。