建筑市场中的生成式人工智能(2023-2033)

OpenAI 最近的研究强调了生成式人工智能对劳动力的重大影响，研究结果表明，80% 的美国劳动力可能会看到多达 10% 的任务通过这项技术实现自动化。在生成式人工智能的实际应用中，一家领先的建筑公司与 Attri 合作，彻底改变了材料选择和采购流程。

这种合作关系使成本降低了45%缩短材料选择时间，降低成本35%，并显着减少对环境的影响，包括减少35%建筑垃圾。在过去 10 个月中，50% 的受访组织对生成式 AI 的投资显着增加，表明人们对这项技术的兴趣和信心不断增强。具体而言，在建筑领域，2023 年建筑设计和建筑信息模型 (BIM) 生成式 AI 的采用率比上一年增长27%。

主要要点

• 建筑市场的生成式 AI 预计将达到28.551 亿美元 2033 年，在 2024 年至 2033 年的预测期内，将呈现出强劲的35%复合年增长率 (CAGR)。
• 2022 年，北美在一代产品中占据主导市场地位人工智能在建筑领域的应用，占据了巨大的市场份额。
• 使用生成式人工智能进行项目规划和调度的建筑公司在 2023 年将项目延误和成本超支减少了20%。
• 2023 年，在建筑项目中使用生成式人工智能进行现场物流优化和资源分配的情况增长了18%，从而提高了工作效率和生产力
• 到 2024 年底，超过50%的领先建筑公司将在其运营的多个方面集成生成式人工智能解决方案，包括设计、规划、执行和维护。

基于类型分析

到 2022 年，商业建筑细分市场在建筑市场的生成人工智能中占据主导地位，占据了相当大的份额。这种领先地位可归因于越来越多的采用人工智能技术在商业项目开发中的应用，包括办公楼、零售中心和酒店设施。

商业建筑的可持续性和效率的推动进一步加速了生成式人工智能工具的集成。这些工具增强了设计优化、项目规划和资源管理，从而降低了成本并缩短了项目时间。全球基础设施开发和智慧城市项目的大量投资也增强了商业建筑在建筑市场生成人工智能中的领先地位。

随着城市化进程的不断加快，对能够满足商业空间复杂要求的创新建筑解决方案的需求不断增长。生成式人工智能通过提供高级分析、预测建模和自动化设计流程来帮助满足这些需求，从而有助于创造更安全、更高效、更美观的产品令人愉悦的商业结构。

基于技术分析

2022 年，机器学习细分市场在建筑市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了相当大的份额。这种突出主要是由于机器学习能够分析大量数据集并从中学习，从而显着提高建筑项目的决策、风险管理和运营效率。

机器学习算法在预测分析中发挥着重要作用，使建筑经理能够预见潜在问题并在风险升级之前降低风险。此外，这些算法优化了资源分配和项目调度，从而降低了成本并改善了项目时间表。

机器学习领域的领导地位也因其在建筑工地实时监控和维护中的应用而得到加强。通过利用机器学习算法，建筑公司可以监控建筑物的结构健康状况、预测设备故障并确保建筑环境的安全。这种主动维护方法不仅延长了建筑设施的使用寿命，还显着减少了停机时间和维修成本。

基于应用分析

2022 年，设计和规划部门在建筑市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了相当大的市场份额。这种领先地位可归因于建筑项目早期阶段对高效和错误最小化工具的需求不断增长。

生成式人工智能能够快速生成多个设计迭代，使建筑师和工程师能够探索大量设计选项，并根据特定标准（例如成本、时间、质量）对其进行优化。材料和环境影响。这不仅提高了建设项目的质量和可行性，还显着减少了设计和规划阶段的时间和成本。

生成式人工智能在设计和规划中的集成彻底改变了建设项目的概念化方式，从而奠定了该领域的领先地位。通过采用先进的算法来分析和学习大量数据点，生成式人工智能为项目规划提供了前所未有的见解。它能够在考虑各种约束和目标的情况下确定最有效的设计路径。

此外，该技术在物理施工开始之前模拟和预测潜在挑战的能力对于最大限度地降低风险和确保项目顺利执行至关重要。生成式人工智能的这种应用不仅简化了设计和规划流程，而且符合该行业越来越重视可持续性和成本效益，使其成为现代建筑实践的基石。

主要细分市场

基于类型

• 住宅建筑
• 商业建筑
• 工业建筑
• 基础设施施工
• 其他类型

基于技术

• 机器学习
• 自然语言处理
• 其他技术

基于应用

• 设计与规划
• 施工优化
• 项目管理
• 其他应用程序

驱动程序

提高项目效率并节省成本

生成式人工智能在建筑行业的集成推动了项目效率和成本管理的大幅提高。该技术使建筑公司能够实现设计和规划阶段的自动化，这具有重大意义大大减少了传统上所需的时间和劳动力。

例如，通过使用生成式人工智能，企业可以快速生成多个设计原型、优化资源分配并增强决策流程，从而最大限度地减少浪费并确保在需要时提供资源。此功能不仅可以加快项目进度，还有助于遵守预算，避免代价高昂的延误和超支​。

限制

初始投资和集成挑战较高

尽管生成式人工智能有诸多好处，但在建筑领域的广泛采用仍面临重大障碍，这主要是由于部署这些技术的初始成本较高。投资不仅仅是财务方面的，更是经济方面的。它还需要大量的时间和精力来培训员工以及将新系统与现有工作流程集成。

许多建筑公司，特别是中小型企业，发现这些初始合作sts 令人望而却步。此外，建筑行业往往依赖于既定的流程和系统，使得技术先进的新解决方案的集成成为一项复杂且具有颠覆性的任务​。

机遇

推进可持续建筑实践

生成式人工智能为促进建筑行业的可持续实践提供了重要机会。通过优化设计和资源利用，该技术可以大幅减少浪费并提高能源效率。生成式人工智能支持更有效地符合环境标准和法规的建筑和基础设施的设计。

此外，它还可以使用对环境危害较小的新材料和创新建筑技术。随着全球越来越关注减少建筑对环境的影响，生成式人工智能成为旨在增强可持续发展能力的公司的重要工具。能力证书并遵守监管​​要求。

挑战

数据安全和操作复杂性

数据安全对生成式人工智能在建筑中的部署提出了相当大的挑战。该技术严重依赖大量数据，包括有关项目的敏感信息。确保这些数据的完整性和安全性至关重要，因为数据泄露可能会导致重大的财务和声誉损失。

此外，实施人工智能系统的操作复杂性可能令人望而生畏，需要持续维护和更新。这些系统必须足够强大，能够处理复杂的分析任务并适应不断变化的施工实践，这需要在技术更新和员工培训方面进行持续投资。

区域分析

2022年，北美在建筑领域的生成式人工智能市场中占据主导地位。建筑行业，占据重要市场份额。到 2023 年，北美建筑业对生成式 AI 的需求将达到 4540 万美元，预计在预测期内将大幅增长。

北美建筑业的特点是追求效率、可持续性和安全性，所有这些都通过生成式 AI 应用得到增强。这些技术在转变设计和规划流程、优化资源分配和最大限度地减少浪费方面发挥了关键作用，从而推动了该地区的需求。

2022 年，美国在非住宅建筑上投入了大量资金，其中包括办公室和学校等不用于居住的建筑。这笔支出约为~8880 亿美元。其中，私人项目（由企业或个人资助的项目）超过约 5,390 亿美元。另一方面是政府项目总计约 3350 亿美元。

2022 年，美国将其建筑预算的很大一部分（总计约 9100 亿美元）用于住宅建设。这项投资分布在房地产市场的各个领域。单户住宅获得的资金份额最大，大约~4,420 亿美元专门用于其建设。

多户住宅（包括公寓和公寓）分配了大约~1,050 亿美元。此外，还有大量约 3540 亿美元用于升级，这表明人们非常注重翻新和改善现有住宅物业。旨在提供经济适用房解决方案的公共住房项目获得了约约 90 亿美元的支持。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • Th美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

关键参与者分析

建筑市场的生成人工智能的特点是充满活力和创新的格局，几个关键参与者为其成长和发展做出了贡献。这些公司从成熟的科技巨头到专业的初创公司，每家都在广告领域发挥着至关重要的作用。推动生成式人工智能在建筑行业的整合。他们的工作重点是开发通过应用人工智能来提高设计效率、施工优化和整体项目管理的解决方案。

顶级市场领导者

• Autodesk Inc.
• Dassault Systemes
• Trimble
• Bentley Systems
• Katerra
• Oracle Corporation
• Aurora Computer Services
• 建筑系统规划Inc.
• IBM 公司
• 微软公司
• 其他市场参与者

最新动态

• 2023 年 5 月，Autodesk Inc. 发布了关于发布第一套 Autodesk Forma 功能的激动人心的公告。此举旨在让设计、运营和建设我们周围环境的人员更加无缝地进行团队合作。
• Bentley 软件公司（2023 年 8 月)：在 OpenBuildings Designer 软件中推出生成设计功能。这使得建筑师能够根据特定参数探索各种设计选项。
• IBM（2023 年 5 月）：与一家建筑公司合作，试点人工智能驱动的项目优化工具，包括材料选择的生成设计。
• 2023 年 6 月，以专注于人工智能和创新的全球学习平台而闻名的 Docebo Inc. 宣布已收购Edugo.AI。此次战略收购有两个主要目标：增强已在使用的人工智能技能以及为 Docebo 引入新功能。