包装市场中的生成式人工智能（2025 - 2033）

包装中的生成式人工智能市场摘要

2024年全球包装中的生成式人工智能市场规模预计为6.362亿美元，预计到2033年将达到62.602亿美元，2025年至2033年的复合年增长率为29.4%。这一市场增长是由多种因素推动的，例如更快的设计和原型制作周期、越来越多地采用智能和可持续包装、通过自动化降低成本、与先进的 3D 设计工具集成以及更多地使用人工智能进行预测性消费者行为分析。

生成式人工智能显着增强了跨行业包装解决方案的智能性和交互性。通过无缝集成二维码、NFC 标签和动态视觉效果等智能功能，人工智能可以帮助品牌提供个性化且引人入胜的体验。这些技术改善了消费者互动并提供有关使用模式和偏好的宝贵数据。生成式人工智能使品牌能够根据客户行为调整实时包装，从而提高整体参与度零售、化妆品、食品和饮料行业。嵌入定制内容和互动元素的能力使企业在日益以体验为导向的市场中获得竞争优势。

可持续性和成本效率是推动市场采用的主要力量。人工智能驱动的工具通过提出最佳结构设计和确定环保替代方案，帮助品牌最大限度地减少材料浪费。它不仅满足了日益增加的监管压力和消费者对绿色解决方案的需求，而且还通过资源优化降低了运营成本。生成式设计通过数字化模拟多次迭代来减少对过多物理原型的需求。此外，人工智能确保包装有效满足性能、安全和可持续性要求。人工智能的这种战略性使用使公司能够实现环境目标，同时实现长期成本节约和运营弹性。

对速度、个性化和数字优化的需求正在借助生成式人工智能重塑包装策略。随着电子商务继续占据主导地位，企业专注于数字优先包装，以保持跨在线平台的视觉吸引力和品牌一致性。人工智能支持快速原型设计，使公司能够更快地测试和推出包装设计。同时，人工智能可以为个别客户群甚至单个用户量身定制超个性化包装，使其适合限量版、促销活动和有针对性的营销。通过将消费者洞察、自动化和设计智能相结合，生成式 AI 可以增强货架可视性、提高客户参与度，并在竞争激烈的零售环境中加快产品上市时间。

应用洞察

结构设计领域在 2024 年引领市场，占全球收入的 34% 以上。由于对成本效益、功能性和安全性的需求不断增长可持续包装解决方案，该领域正在见证强劲的市场增长。生成式人工智能通过根据产品尺寸、重量和易碎性模拟多种配置，实现复杂包装结构的自动化设计。这减少了对手动设计迭代的依赖并加速了开发过程。此外，人工智能驱动的结构优化有助于在不影响耐用性的情况下最大限度地减少材料使用，有助于节省成本和环境合规性。电子商务对创新结构格式的需求，其中包装必须保护运输中的产品，同时重量轻且具有视觉吸引力，这进一步推动了该领域的采用。

预计消费者个性化领域将在预测几年中经历最快的增长。对独特、以客户为中心的包装体验不断增长的需求推动了市场的增长。品牌利用生成式人工智能来创建反映个人需求的超个性化设计消费者偏好、购买行为和区域趋势。这种方法可以提高品牌忠诚度，推动客户参与，并使产品在竞争激烈的零售和电子商务环境中脱颖而出。人工智能能够快速实现可扩展的定制，使企业能够以最短的周转时间推出有针对性的活动、限量版和季节性包装。随着消费者越来越寻求个性化体验，采用人工智能驱动设计策略的公司在实体和数字市场中获得竞争优势。

组件洞察

软件细分市场将在 2024 年引领市场。这种增长是由对先进设计自动化、个性化和仿真功能不断增长的需求推动的。人工智能驱动的软件平台通过生成数据驱动的设计、优化结构配置和实现实时定制来简化包装开发。这些工具使企业能够缩短设计周期、降低原型成本ping 成本，并加快上市时间。基于云的部署和用户友好的界面进一步促进了包装设计师、营销人员和产品团队的采用。此外，与数字资产管理和智能包装系统的集成增强了可扩展性和跨职能协作，使软件成为人工智能包装解决方案创新的基石。

预计服务领域将在预测几年中经历最快的增长。服务提供商提供战略咨询、培训和技术援助，帮助包装公司有效地采用人工智能驱动的工具。对定制设计服务、可持续性审计和端到端项目执行的需求不断增长，进一步推动了这一领域的发展。此外，中小企业依赖第三方服务提供商来获取人工智能能力，而无需构建内部基础设施。随着生成式人工智能的采用加速，需要持续维护、更新和操作优化服务正在扩展，使服务成为市场增长的重要组成部分。

技术洞察

机器学习 (ML) 细分市场在 2024 年占据最大的市场收入份额。ML 细分市场在自动化复杂设计决策和优化包装流程的能力的推动下，在市场中发挥着基础性作用。机器学习算法分析从消费者行为、产品规格到供应链动态的大量数据集，以生成数据驱动的智能包装解决方案。这些系统可实现大规模的实时个性化、结构优化和可持续性建模。机器学习还可以通过减少设计时间、最大限度地减少浪费和提高成本效益来提高包装效率。随着包装变得更加数据密集和结果驱动，机器学习仍然是零售、食品和电子商务行业智能包装创新的核心推动者。

生成对抗网络 (GAN)预计在预测期内将以最高复合年增长率增长。其生成高质量、原创视觉内容的独特能力推动着市场。 GAN 能够自动创建多样化的标签设计、品牌形象和包装艺术品，使其成为大规模定制和限量版产品活动的理想选择。这些功能显着减少了对手动创意流程的依赖，降低了设计成本并加快了上市时间。随着品牌越来越重视个性化和视觉吸引力的包装，尤其是在电子商务领域，GAN 通过制作高度适应消费者偏好和市场趋势的美观设计来提供竞争优势。

部署 见解

由于可扩展、经济高效和协作的设计环境，云细分市场在 2024 年占据了显着的市场收入份额。基于云的生成式人工智能平台使包装团队能够从任何位置访问先进的工具、数据和实时更新，从而实现设计、营销和生产职能之间的无缝协作。这些解决方案减少了对繁重的本地基础设施的需求，降低了资本支出并加速了部署。此外，云平台提供增强的存储容量、更快的计算能力以及与企业系统的集成，适合支持大规模包装操作中的动态设计工作流程、持续迭代和人工智能驱动的个性化。

预计本地市场在预测期内将大幅增长。该细分市场由优先考虑数据安全、IP 保护和对基础设施完全控制的组织推动。处理敏感客户数据、专有设计或受监管产品类别（例如药品和国防）的包装公司通常更喜欢本地部署，以遵守内部和外部监管nce标准。 It also offers lower latency and improved performance for compute-intensive design tasks in environments with limited cloud connectivity.此外，拥有现有 IT 基础设施投资的公司发现，从长远来看，本地部署更具成本效益。

最终用途见解

食品和饮料细分市场在 2024 年占据最大的市场收入份额。多种战略和运营因素推动着市场。对产品快速周转和季节性包装变化的需求促使公司采用人工智能驱动的结构和视觉设计自动化，以缩短上市时间。此外，消费者对个性化包装体验（例如本地化品牌和限量版设计）的期望不断提高，推动了生成式人工智能的集成以实现可扩展的定制。 The growing emphasis on sustainability further promotes the use of AI to optimize packaging materials and minimize waste.而且，严格围绕食品标签和安全的监管要求使人工智能驱动的合规工具变得越来越有价值，从而加强了该领域的采用。

零售和电子商务领域预计在预测期内将以最高复合年增长率增长。零售商和电子商务平台利用生成式人工智能来创建高度个性化的包装，符合个人客户偏好、季节性活动和行为数据，从而提高客户参与度和忠诚度。随着在线零售领域不断推出新产品，生成人工智能简化了包装设计和原型设计，缩短了上市时间，并使品牌能够更快地响应趋势和客户反馈。电子商务公司利用生成式人工智能设计环保且节约材料的包装，实现可持续发展目标，同时最大限度地降低运输和物流成本。

区域洞察

北美在包装行业的生成式人工智能中占据主导地位到 2024 年，收入份额将超过 38.1%。技术进步、消费者的高期望以及零售和制造业务的快速数字化推动了市场增长。各行业的企业利用生成式人工智能加速包装创新，实现更快的设计周期、增强个性化并提高供应链效率。该地区电子商务和消费品公司的强大存在刺激了对人工智能驱动的包装解决方案的需求，这些解决方案提供视觉差异化和品牌记忆。

美国包装市场趋势中的生成式人工智能

美国包装市场中的生成式人工智能预计将在 2024 年大幅增长。先进的数字基础设施、强大的研发投资以及对可持续包装解决方案的日益重视等多种因素推动市场增长。 Numerous packaging and tech firms such as IBM Corporation、微软和 Amcor 正在部署生成式人工智能来实现智能设计、实时质量控制和预测原型设计，以减少浪费并加快上市时间。消费者对环保、定制包装的需求，加上美国《塑料公约》等举措带来的监管压力，进一步推动了人工智能材料优化和循环经济模型的创新。

欧洲包装市场中的生成式人工智能

欧洲包装市场中的生成式人工智能预计将在预测期内显着增长。在欧盟绿色协议和包装与包装废物法规等严格法规的推动下，欧洲市场正在加速发展，这些法规要求到 2030 年可回收、可重复使用和简约设计。公司正在部署生成式人工智能来优化材料、减少浪费并增强生命周期分析，以符合循环经济目标。 Smart packaging, including near field communication (NFC), QR, and RFID-enabled interactive formats, is gaining traction across the FMCG and logistics sectors.此外，欧盟对人工智能基础设施和监管简化的投资为整个欧洲更广泛的工业采用和创新铺平了道路。

亚太地区包装市场中的生成式人工智能趋势

由于中国、印度、日本和东南亚蓬勃发展的电子商务、快速工业化以及数字技术的广泛采用，亚太地区包装市场中的生成式人工智能正在成为增长最快的区域细分市场。各国政府积极推动循环经济政策和可持续包装，而制造商则部署人工智能来优化设计、最大限度地减少材料使用并提高可回收性。品牌使用生成设计工具快速生成符合消费者偏好和监管标准的个性化包装概念。 Furthermore, investments in automation and cloud-based AI platforms a加速可扩展性，推动人工智能包装创新在整个地区成为主流采用。

包装行业的主要生成式人工智能公司见解

包装行业生成式人工智能的一些关键公司是 Adob​​e 和亚马逊。

• Adobe 为 Adob​​e Firefly 和 Adob​​e Illustrator 等各种产品提供生成式 AI 工具，处于包装设计的前沿。它支持全球主要消费品和零售品牌使用的可扩展、自动化和超个性化的视觉效果。 Adobe 的 Creative Cloud 套件（包括 Illustrator、Photoshop 和 InDesign）是各行业图形和包装设计的首选平台。它被设计专业人士和品牌广泛采用，突显了它在实现高质量、可扩展、创新包装解决方案方面的关键作用。

• 亚马逊在现实世界的包装操作中使用生成式人工智能，优化盒子尺寸，减少配合里亚尔，并通过其包裹决策引擎简化物流。作为最大的电子商务公司之一，它在包装人工智能方面拥有内部创新，树立了行业标杆并影响更广泛的供应链。此外，亚马逊的“气候承诺”承诺到 2040 年实现净零碳。生成式人工智能支持使用最少材料的生态意识包装设计、优化包装结构和减少浪费的模拟，以及数据驱动的可回收和可生物降解材料的选择

近期进展

• 2025年7月，食品饮料公司雀巢与科技公司IBM公司合作，开发用于包装的生成式人工智能工具。这些工具将支持识别潜在的新型包装材料，重点优化成本效益、可回收性和功能性能。为了实现这一目标，雀巢和 IBM 公司的科学家应用人工智能驱动的处理方法，从公共和专有来源中获取材料特性的综合数据库。他们定制了一个在此数据集上训练的专门化学语言模型，使其能够有效地解释和生成适合包装应用的分子结构表示。

• 2025 年 6 月，欧莱雅集团与人工智能技术提供商 NVIDIA 公司合作，加速人工智能驱动解决方案的开发和部署，包括大规模生成 3D 数字图像其产品线的混乱。将物理建模与生成式 AI 相结合，使公司能够增强创意工作流程并拓展数字产品创新的边界。

• 2025 年 3 月，酒精饮料公司帝亚吉欧 (Diageo) 在生成式 AI 的推动下推出了首个瓶子个性化体验。此次推出符合人们对反映身份、社会归属感和个人地位的独特体验和产品日益增长的需求。

包装市场中的生成式人工智能