报告概述

到 2034 年，全球人工智能海洋市场规模预计将从 2024 年的72 亿美元增至2918 亿美元左右，从 2025 年开始的预测期内复合年增长率为44.8%到 2034 年。到 2024 年，北美占据主导市场地位，占据35.6%以上份额，收入25亿美元。

人工智能海洋市场是指人工智能 (AI) 跨海事运营的集成，包括软件、自主船舶、水下无人机、监控系统和预测分析解决方案。该市场涉及物流、环境、安全和海军应用——从沿海水域到深海。人工智能的作用增强了各种海洋环境中的决策、自动化和弹性，包括航运、研究、国防、和保护。

不断增长的货运量、船舶复杂性以及跨船队实时监控的需求正在推动海洋环境中人工智能的需求。商业航运运营商正在部署人工智能来获得预测性见解、减少燃料使用并最大限度地减少计划外维护。国防和政府舰队也开始利用人工智能来增强态势感知和威胁检测。

根据 wifitalents 的调查结果，65% 的航运公司利用人工智能提高了航线规划效率，有助于减少延误和燃料使用。由人工智能支持的预测性维护将船舶停机时间减少了高达40%，使运营更加顺畅且成本更低。

在安全方面，78%的海事公司现在正在投资人工智能以加强监控和风险检测。自主船舶还将与船员相关的成本削减了近30％，这表明转向d 更高效的运营。 2023 年，55% 的海运物流公司采用基于人工智能的货物和车队管理系统来简化运营并改善货物跟踪。

来自 gitnux 的数据显示，人工智能模拟已将灾难响应分析时间缩短了50%，从而能够更快地采取紧急行动。大约52%的海事公司计划在未来3年内加大人工智能投资。人工智能对船舶设计的影响使燃油效率提高了10-15%，实时分析帮助将事故风险降低了22%，凸显了整个海洋领域对人工智能日益增长的信任。

越来越多的技术被采用，包括自主导航系统、人工智能驱动的水下无人机、传感器融合和实时分析。海军和海事机构正在试验自主水面舰艇，而水下无人机则检测威胁、监控基础设施、并支持生物多样性研究。

采用这些技术的关键原因在于效率优化、成本节约、环境合规和风险缓解。预测工具减少停机时间；自主维护降低了船员的依赖性；水下机器人减少了体力劳动的暴露。人工智能还有助于满足排放、安全和数据透明度方面的监管要求。

关键见解摘要

• 市场预计将从 2024 年的72 亿美元大幅扩张至 2034 年的约2918 亿美元，反映了惊人的复合年增长率44.8%，这是由海事领域不断提高的自动化、效率需求和可持续发展目标推动的。
• 北美在 2024 年引领全球市场，占据超过35.6%份额，收入约为25 亿美元，这得益于强大的技术采用和支持和先进的航运基础设施。
• 在北美，美国到 2024 年，该市场贡献了约21.7 亿美元，预计将以41.5%的复合年增长率增长，反映出对用于商业和国防目的的人工智能驱动的海洋系统的大量投资。
• 按组成部分，硬件占据了52.7%的份额，这是由对传感器、人工智能设备和海洋控制系统的需求推动的。
• 按技术划分，自然语言处理 (NLP) 占据34.8%份额，因为其在船岸通信、智能报告和自主决策支持方面的应用不断增加。
• 按应用划分，导航和路线优化占据30.5%份额，因为运营商优先考虑通过优化人工智能驱动的效率、节省燃料和减少排放。路由。
• 按部署模式，本地系统占据64.7%份额，反映了该行业对敏感运营数据的安全、本地化处理的偏好。
• 在最终用途细分市场中，商业航运占据了最大份额，达到28.9%，这得益于全球贸易增长以及对更智能、更具成本效益的船队运营的推动。

美国市场规模

美国2024 年，人工智能海洋市场的估值为22 亿美元，预计到 2034 年将达到约698 亿美元，在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 为 41.5%。

2024 年， 北美占据主导市场地位，占据35.6%以上份额，收入25亿美元。该地区在人工智能海洋市场的领导地位其优势可归因于先进防御系统的强大存在、自主海洋技术的广泛使用以及政府对海军现代化的持续资助。

军用和商业船队广泛采用基于人工智能的导航、船只跟踪和预测性维护系统，增强了该地区的技术优势。此外，人工智能与水下监视和机器人系统的早期集成帮助北美在智能海事解决方案方面保持了竞争优势。

通过组件分析

2024年，硬件细分市场占据了主导市场地位，占据了52.2%以上的份额。这种领先地位主要是由于越来越多地安装了人工智能驱动的船载系统，这些系统支持海洋作业中的实时决策。

传感器、边缘处理器和海洋级 GPU 等硬件已得到广泛应用。在实现自动化、避免碰撞和预测性维护方面发挥着至关重要的作用。由于船舶在孤立和恶劣的环境中运行，它们需要强大而耐用的人工智能硬件，这些硬件可以在不依赖岸基系统的情况下独立运行。

对基于人工智能的导航系统和自主海洋监视的需求进一步推动了对高性能计算单元的需求。人们对绿色航运和运营效率的兴趣日益浓厚，促使船舶运营商投资于能够实时排放跟踪和燃料优化的硬件。

与软件和服务相比，硬件的资本成本更高，生命周期更长，这使其成为任何人工智能集成的基础。这种对物理人工智能基础设施的强烈依赖使得硬件部分成为人工智能海洋市场组件领域的最大贡献者。

根据技术分析

2024年，自然语言处理细分市场占据主导市场地位，占据34.8%份额。这种领先地位可归因于海上作业中越来越依赖 NLP 进行实时通信、命令解释和智能报告。

船载系统现在通过语音或文本界面发送天气警报、维护警报和导航更新。这种交互功能可显着提高机组人员的态势感知能力，并减少涉及语言障碍或技术复杂性时出现错误的可能性。

NLP 在简单命令执行之外的广泛适用性进一步支持了该细分市场的主导地位。它支持多语言机组人员支持、自动日志分析和人工智能驱动的事件报告。基于云和边缘部署的 NLP 系统的进步实现了这些功能的无缝集成，从而增强了它们在连接有限的船舶上的价值。

T解析非结构化通信并将其近乎实时地转化为可操作的见解的能力推动了安全、合规性和运营效率功能的采用。此外，通过不断增加对基于变压器的模型（例如 BERT 和 GPT 变体）的投资，NLP 作为领先技术的崛起得到了加强，这些模型增强了海事领域语言理解和上下文敏感性。

通过应用分析

2024 年，导航和路线优化细分市场占据了主导市场地位，占据了超过30.5% 份额。这种领先地位的基础是实时路线规划在减少燃料消耗、提高安全性和最大限度地缩短运输时间方面的关键作用——现代海上运营的核心优先事项。

人工智能驱动的导航系统处理动态数据流，例如天气预报、海流、港口拥堵情况和船舶性能来推荐最佳路径。随着航运公司努力减少排放和运营成本，同时满足环境法规，这些系统已变得不可或缺。

该领域的突出地位还可以归因于态势感知和危险规避能力的提高。在人工智能和先进传感器融合的推动下，增强的障碍物检测和重新路由能力显着降低了航行风险，特别是在拥挤或危险的水域中。这直接有助于降低事故发生率、减少延误并提高船员在航行执行期间的信心。

此外，导航和路线优化仍然是自主和半自主航运计划的基础。这些系统作为无人或最少船员船舶自主航行规划的决策支柱，能够根据不断变化的法规实现独立、高效的路线选择。

按部署分析

2024 年，本地部署细分市场占据主导市场地位，占据64.7% 份额。这种领先地位源于海事运营商需要保持对数据和系统的完全控制。本地部署可确保高度的数据主权并遵守严格的海事安全法规。

海洋 IT 基础设施（通常是老化或遗留的）可以与屏蔽的岸边服务器环境更顺利地集成。这些因素促使人们倾向于将本地系统作为部署人工智能和管理工具的主要方法。该细分市场领先的原因在于连接不稳定的环境中的性能可靠性。

在偏远水域运营的船舶面临间歇性或低带宽链路，使得纯云系统容易停机。本地服务器通过启用本地数据处理、实时分析和Missi来降低这种风险关键人工智能推理，无需依赖持续的互联网访问。这降低了运营风险并确保基本系统的一致可用性。

此外，本地部署提供了增强的定制能力并减少了延迟。海事利益相关者经常需要专门的配置、网络安全控制以及与船载硬件的集成。本地安装提供对更新、补丁和系统配置的细粒度控制。

按最终用途分析

2024 年，商业运输细分市场占据主导市场地位，占据超过 28.9% 的份额。这种领先地位是由人工智能在船队运营和货运物流中的广泛使用推动的，其中实时决策支持至关重要。

商船依赖于航线优化、燃油效率工具、预测性维护和货物跟踪等技术，所有这些都集成在一个统一的系统下ed 数字生态系统。这些工具提高了船队的可靠性、提高了利用率并降低了运营成本，满足了全球贸易对效率不断增长的需求。

大规模航运业务面临的监管和可持续发展压力也强化了该领域的主导地位。商业航运公司必须遵守更严格的排放限制和脱碳目标，这导致了人工智能驱动的导航系统和实时燃油监测工具的广泛采用。

例如，研究表明，仅人工智能辅助导航就可以大量减少碳排放，凸显了人工智能部署与环境和经济目标的一致性。这种必要性驱动的集成促进了对商业车队内智能系统的更深入投资。

主要细分市场

按组件

• 硬件
• 软件
• 服务

按技术

• 自然语言处理
• 机器学习
• 计算机视觉
• 机器人与自主系统
• 其他

按应用划分

• 导航与路线优化
• 预测性维护
• 港口运营与管理
• 船舶与货物跟踪
• 监控和安全
• 自主运输
• 其他

按部署

• 本地
• 基于云

按最终用途

• 商业运输
• 能源和公用事业
• 仓储与物流
• 港口当局
• 渔业
• 海上能源
• 其他

重点地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 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
  • 中东和非洲其他地区

新兴趋势

越来越多地使用自主水下机器人

人工智能海洋市场的一个增长趋势是使用自主水下机器人执行船体清洁等维护任务。这些机器人可以执行检查、监控船舶状况，甚至在船舶运行时清洁船舶表面。这有助于节省时间、减少干船坞要求，并因船体更清洁而降低燃料消耗。

此类机器人的使用正在增加，因为它们降低了人类潜水员的风险并允许运输帮助公司更有效地管理维护。通过人工智能集成，这些机器人可以实时做出决策、导航水下结构并收集关键数据以进行性能分析。这一趋势反映了日常和危险海洋任务中更广泛的自动化趋势。

驱动因素

降低海上排放的压力不断增大

人工智能海洋领域最强大的驱动因素之一是全球监管机构要求减少商业航运排放的压力越来越大。当局鼓励使用智能技术，以减少燃料消耗、优化船舶性能并最大限度地减少对环境的影响。导航和发动机管理中的人工智能工具在这一努力中发挥着关键作用。

随着船舶运营商寻求实现可持续发展目标，有助于实时决策的人工智能系统越来越受到关注。这些工具不仅可以确保遵守法规，还可以改进e 提高燃油效率并降低成本。推动绿色运营使得人工智能的采用成为必要，而不是一种选择。

限制

海上连接有限

在海洋领域实施人工智能的一个主要挑战是海上高速互联网的可用性有限。大多数船只仍然依赖卫星通信，但卫星通信成本昂贵且并不总是可靠。这使得船舶很难使用需要持续数据交换的基于云的人工智能系统。

为了解决这个问题，一些公司正在部署具有船上处理能力的混合系统。然而，这增加了系统设计的复杂性并提高了总体部署成本。因此，中小型船队运营商可能会因基础设施限制而推迟人工智能投资。

机遇

边缘人工智能解决方案的增长

人工智能海洋市场的重要机遇在于边缘人工智能的使用日益广泛。这些系统直接在船上处理数据，无需将其发送到云服务器。这减少了决策延迟，并帮助船舶在偏远地区独立运营。

即使在连接较弱的区域，边缘人工智能也能实现实时监控、预测性维护和安全警报。它还减少了对带宽的依赖并保护敏感数据。此功能对于访问云基础设施有限的近海船舶和长途航线特别有用。

挑战

自主法规的不确定性

自主海洋系统的广泛使用目前受到不明确的法律框架的限制。大多数国际海事法规都是为人类操作的船舶而设计的，而不是为基于人工智能的决策而设计的。这种法律清晰度上的差距导致计划采用完全自主技术的航运公司犹豫不决。

涉及自主系统的事故的责任也存在不确定性。如果没有明确的问责规则，保险公司和监管机构在批准或支持此类系统时面临困难。这种不确定性继续推迟了海洋运输中完全自主化的大规模采用。

主要参与者分析

人工智能海洋产业正在由推动自动化、数据智能和海事安全的几位关键创新者塑造。 Anduril Industries、Sea Machines Robotics 和 Saildrone 处于自主船舶系统和无人水面技术的前沿。这些公司专门从事人工智能驱动的导航、态势感知和任务驱动的海事机器人技术。

Orca AI、Nautilus Labs 和 OrbitMI 等公司正在帮助航运公司利用基于人工智能的分析来优化船队性能。这些平台专注于燃油效率、路线优化、排放跟踪、和航程规划。他们的系统使用机器学习和实时数据来支持决策和合规性。

同样，Windward 和 Blue Visby Services Ltd. 正在构建先进的海事智能平台，提供有关船舶行为、港口拥堵和监管风险的预测性见解，帮助运营商实现更智能、更安全的航行。 Rovco、ThayerMahan 和 EyeROV 等新兴企业正在推进基于人工智能的水下检查、监视和海底测绘。他们的技术服务于能源、海上风电和海军市场。

与此同时，Awake.AI、Blue Water Autonomy、Domino Data Lab 和 Spire Global 正在为港口数字化、自主物流和卫星驱动的海洋监测做出贡献。这些公司正在利用人工智能来解决环境监测、货物可视性和预测性维护等关键挑战。他们的共同努力正在通过可扩展的人工智能优先解决方案实现全球海事生态系统的现代化。

涵盖的主要参与者

• Anduril Industries
• Awake.AI
• Blue Visby Services Ltd.
• Blue Water Autonomy
• Domino Data Lab
• EyeROV
• Nautilus Labs
• OrbitMI
• Orca人工智能
• Rovco
• Saildrone
• Sea Machines Robotics
• Spire Global
• ThayerMahan
• Windward

近期进展

• 2025年5月，Anduril Industries 通过收购 Klas 扩大了其以人工智能为主导的海事产品组合，Klas 是一家以用于安全战场通信的边缘计算系统而闻名的公司。这一举措强化了 Anduril 在自主、数据处理和战术行动方面的综合方法。
• 2025 年初，Rovco 推出了升级版的人工智能感知系统，用于使用远程操作车辆进行深海检查。据报道，这些工具提高了海底基础设施测绘的数据分辨率35%。