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항공 업계용 인공지능(AI) 시장 분석과 예측(-2034년) : 유형, 제품, 기술, 컴포넌트, 용도, 배포, 최종사용자, 솔루션, 기능, 설치 유형
Artificial Intelligence in Aviation Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Technology, Component, Application, Deployment, End User, Solutions, Functionality, Installation Type
상품코드 : 1699169
리서치사 : Global Insight Services LLC
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 471 Pages
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한글목차

항공 업계용 인공지능(AI) 시장은 2024년 519만 달러에서 2034년에는 2,063만 달러로 확대하며, CAGR 약 14.8%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 시장은 항공 산업에서 운영 효율성, 안전, 고객 경험을 향상시키기 위해 AI 기술을 통합하는 것을 포함합니다. AI 기반 예지 정비, 자율 항공기 시스템, 개인화된 여객 서비스 등 AI 도입이 가속화됨에 따라 항공업계는 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리의 발전을 통해 항공 교통 관리 및 연료 최적화 문제를 해결하고 새로운 수입원과 운영 효율을 창출하고 있습니다. 새로운 수입원과 업무 효율성을 이끌어 내고 있습니다.

시장 개요

항공산업 인공지능(AI) 시장은 예지정비, 운항, 승객경험, 자율시스템으로 구분됩니다. 주요 부문은 예지보전 분야로, 운영비용을 크게 절감하고 안전성을 향상시키는 능력이 원동력입니다. 항공 산업은 AI 기반 예측 분석을 통해 장비 고장을 사전에 예방하고, 다운타임을 최소화하며, 항공기의 신뢰성을 높이기 위해 AI 기반 예측 분석을 채택하는 사례가 증가하고 있습니다. 이러한 이점은 보다 정확하고 시기적절한 인사이트를 제공하는 머신러닝 알고리즘과 센서 기술의 발전으로 더욱 강화되고 있으며, AI로 강화된 비행 운영 및 자율 시스템과 같은 새로운 하위 부문이 성장하고 있습니다. AI는 연료 효율과 경로 계획을 최적화하고, 자율 시스템은 조종사 지원과 드론 활용에 혁명을 가져올 것으로 예상됩니다. 이러한 하위 부문은 운항 효율성과 안전성을 강화함으로써 시장에 영향을 미칠 준비가 되어 있습니다. 개인화된 서비스와 간소화된 공항 운영에 초점을 맞춘 여객 경험 부문은 우수한 고객 서비스와 원활한 여행 경험에 대한 수요 증가로 인해 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.

시장 세분화
유형 머신러닝, 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 전문가 시스템, 컴퓨터 비전, 로봇 공학
제품소개 AI 소프트웨어,AI 하드웨어,AI 서비스
기술 딥러닝,지도학습,비지도학습,강화학습,신경망,딥러닝,지도학습,신경망
구성 요소 프로세서,메모리,네트워크
용도 운항, 예지보전, 항공교통관리, 승무원 관리, 승객경험, 항공운항관리
전개 클라우드 기반, 온프레미스, 하이브리드
최종사용자 민간항공,군용항공,일반항공,일반항공
솔루션 자율주행 항공기, 스마트 유지보수, AI 탑재 내비게이션
기능 데이터 분석, 패턴 인식, 의사결정
설치 유형 개보수 설치, 라인 핏

항공 산업에서 인공지능(AI) 기반 솔루션은 크게 예지보전, 운항, 항공교통관리로 구분됩니다. 이 시장의 성장은 운항 효율성과 안전성 향상에 대한 수요 증가에 힘입어 성장하고 있습니다. 북미는 항공 산업에서 인공지능(AI) 도입의 최전선에 있으며, 유럽과 아시아태평양도 크게 발전하고 있으며, Boeing, Airbus, Honeywell과 같은 주요 기업은 경쟁력과 운항 능력을 향상시키기 위해 AI 기술에 적극적으로 투자하고 있습니다. 경쟁 환경은 특히 북미와 유럽에서 AI 도입에 대한 엄격한 기준을 마련하고 있는 규제 프레임워크의 영향을 받고 있습니다. 이러한 규제는 안전과 규정 준수를 보장할 뿐만 아니라 혁신과 채택을 촉진합니다. 향후 사물인터넷, 첨단 데이터 분석과 같은 신기술과 AI의 통합은 항공 산업을 변화시킬 것으로 예상됩니다. 데이터 프라이버시에 대한 우려와 높은 도입 비용과 같은 과제가 남아있지만, AI가 항공 여행의 효율성과 안전에 혁명을 일으킬 수 있는 가능성은 계속해서 성장의 기회를 제공할 것입니다.

주요 동향 및 촉진요인

항공업계의 인공지능(AI) 시장은 머신러닝과 데이터 분석의 발전으로 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 주요 동향으로는 예지보전을 위한 AI 통합, 운항 효율성 향상, 항공기 다운타임 감소 등이 있습니다. 항공사들은 AI 기반 시스템을 도입하여 비행 경로를 최적화하고, 연료 절감과 탄소 배출량 감소를 위해 AI 기반 시스템을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 또 다른 큰 동향은 개인화된 서비스, 간소화된 체크인 프로세스 등 승객 경험을 개선하는 데 AI를 활용하는 것이며, AI 기반 챗봇과 가상 비서가 확산되어 고객 서비스와 참여를 향상시키고 있습니다. 자율주행 항공기 기술의 부상도 주목할 만한 추세로, AI는 항법 및 안전 시스템에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 시장 성장 촉진요인에는 효율적이고 지속가능한 항공 운영에 대한 수요 증가가 포함됩니다. 실시간 데이터 처리 및 분석의 필요성이 항공사의 AI 기술 투자를 촉진하고 있습니다. 또한 항공 부문의 AI 도입에 대한 규제 당국의 지원은 혁신과 개발을 촉진하고 있습니다. 항공 여행이 증가하고 인프라가 현대화되고 있는 신흥 국가 시장에서는 비즈니스 기회가 창출되고 있습니다. 항공 산업의 요구에 맞는 확장 가능한 AI 솔루션을 제공하는 기업은 이러한 추세를 활용할 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

억제와 과제

항공 산업의 인공지능(AI) 시장은 몇 가지 중요한 억제요인과 문제에 직면해 있습니다. 주요 과제 중 하나는 다양한 항공 부문에서 AI 기술 도입을 복잡하게 만드는 엄격한 규제 환경입니다. 이러한 규제를 준수하기 위해서는 많은 경우 상당한 시간과 리소스가 필요합니다. 또 다른 제약은 AI 통합에 필요한 높은 초기 투자 비용으로, 소규모 항공사와 항공사에 있어서는 엄청난 비용이 소요될 수 있습니다. 또한 업계에는 AI 교육을 받은 전문가가 충분하지 않아 인력에 상당한 기술 격차가 존재하며, 이는 이러한 기술의 원활한 도입을 방해하고 있습니다. 또한 AI 시스템에 필요한 방대한 데이터는 기밀 정보 보호 문제를 야기하므로 데이터 프라이버시에 대한 우려도 큰 문제입니다. 마지막으로 AI의 빠른 기술 발전 속도는 진부화를 초래할 수 있으며, 주요 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 업데이트 및 새로운 시스템에 대한 지속적인 투자를 해야 합니다. 이러한 문제들은 전체적으로 항공 부문에서 AI의 성장 궤도에 영향을 미칠 것으로 보입니다.

목차

제1장 항공 산업에서 인공지능 개요

제2장 개요

제3장 시장에 관한 주요 인사이트

제4장 항공 업계용 인공지능(AI) 전망

제5장 항공 업계용 인공지능(AI)

제6장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 규모

제7장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 유형별

제8장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 제품별

제9장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 기술별

제10장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 컴포넌트별

제11장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 용도별

제12장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 배포별

제13장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 최종사용자별

제14장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 솔루션별

제15장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 기능별

제16장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 설치 유형별

제17장 항공 업계용 인공지능(AI) 시장 : 지역별

제18장 경쟁 구도

제19장 기업 개요

KSA
영문 목차

영문목차

Artificial Intelligence in Aviation Market is anticipated to expand from $5.19 million in 2024 to $20.63 million by 2034, growing at a CAGR of approximately 14.8%. The market encompasses the integration of AI technologies to enhance operational efficiency, safety, and customer experience within the aviation industry. This includes AI-driven predictive maintenance, autonomous aircraft systems, and personalized passenger services. As AI adoption accelerates, the market is witnessing advancements in machine learning, computer vision, and natural language processing, addressing challenges in air traffic management and fuel optimization, thereby unlocking new revenue streams and operational efficiencies.

Market Overview:

The Artificial Intelligence in Aviation market is segmented into predictive maintenance, flight operations, passenger experience, and autonomous systems. The leading segment is predictive maintenance, driven by its capacity to significantly reduce operational costs and improve safety. The aviation industry is increasingly adopting AI-driven predictive analytics to preemptively address equipment failures, thereby minimizing downtime and enhancing aircraft reliability. This dominance is further bolstered by advancements in machine learning algorithms and sensor technology, which provide more accurate and timely insights. Emerging sub-segments like AI-enhanced flight operations and autonomous systems are gaining momentum. AI in flight operations optimizes fuel efficiency and route planning, while autonomous systems promise to revolutionize pilot assistance and drone applications. These sub-segments are poised to impact the market by enhancing operational efficiency and safety. The passenger experience segment, focusing on personalized services and streamlined airport operations, is also expected to grow, driven by the increasing demand for superior customer service and seamless travel experiences.

Market Segmentation
TypeMachine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Robotics, Expert Systems
ProductAI Software, AI Hardware, AI Services
TechnologyDeep Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Neural Networks
ComponentProcessors, Memory, Networking
ApplicationFlight Operations, Predictive Maintenance, Air Traffic Management, Crew Management, Passenger Experience
DeploymentCloud-Based, On-Premises, Hybrid
End UserCommercial Aviation, Military Aviation, General Aviation
SolutionsAutonomous Aircraft, Smart Maintenance, AI-Powered Navigation
FunctionalityData Analysis, Pattern Recognition, Decision Making
Installation TypeRetrofit, Line-Fit

AI-driven solutions in aviation are predominantly segmented into predictive maintenance, flight operations, and air traffic management. The market's growth is propelled by the increasing demand for operational efficiency and safety improvements. North America is at the forefront of AI adoption in aviation, with Europe and the Asia-Pacific region also making significant strides. Key players like Boeing, Airbus, and Honeywell are actively investing in AI technologies to enhance their competitive edge and operational capabilities. The competitive landscape is further influenced by regulatory frameworks, particularly in North America and Europe, which are establishing stringent standards for AI implementation. These regulations not only ensure safety and compliance but also drive innovation and adoption. Looking ahead, the integration of AI with emerging technologies such as the Internet of Things and advanced data analytics is expected to transform the aviation industry. While challenges such as data privacy concerns and high implementation costs remain, the potential for AI to revolutionize air travel efficiency and safety continues to present lucrative opportunities for growth.

Geographical Overview:

Artificial Intelligence is transforming the aviation industry across various regions, each exhibiting unique characteristics. North America is at the forefront, driven by major investments and rapid AI adoption. The region's robust infrastructure supports AI integration in aviation, enhancing operational efficiency and safety. Europe is not far behind, with a strong focus on AI research and development. The region's regulatory framework supports AI innovations, ensuring a competitive edge. In Asia Pacific, AI in aviation is growing swiftly, propelled by technological advancements and government initiatives. The region's burgeoning middle class fuels demand for enhanced air travel experiences. Latin America is gradually embracing AI in aviation, with investments in AI technologies beginning to take shape. The focus is on improving passenger services and operational efficiencies. The Middle East & Africa are emerging markets with significant potential. Governments in these regions are recognizing AI's pivotal role in aviation, aiming to boost economic growth and innovation. As AI technologies continue to evolve, these regions are poised to experience substantial advancements in their aviation sectors. Overall, the global landscape of AI in aviation is dynamic, with each region contributing uniquely to its evolution.

Recent Developments:

The realm of Artificial Intelligence in Aviation has witnessed a plethora of dynamic developments over the last quarter. Boeing has embarked on a strategic partnership with a leading AI firm to enhance its autonomous flight capabilities, aiming to revolutionize the future of aviation with AI-driven solutions. Concurrently, Airbus has unveiled an innovative AI-powered cockpit assistant designed to augment pilot decision-making processes, thereby enhancing flight safety and efficiency. In a significant regulatory update, the Federal Aviation Administration (FAA) has initiated a comprehensive review of AI applications in aviation, setting the stage for new guidelines that could shape the industry's future. On the financial front, a prominent venture capital firm has invested heavily in a startup specializing in AI-driven air traffic management systems, highlighting the growing investor interest in AI applications within the sector. Lastly, a major airline has announced a collaboration with an AI technology provider to develop predictive maintenance solutions, aiming to reduce operational costs and improve aircraft reliability. These pivotal advancements underscore the transformative potential of AI in reshaping the aviation landscape.

Key Trends and Drivers:

The Artificial Intelligence in Aviation market is experiencing robust growth, driven by advancements in machine learning and data analytics. Key trends include the integration of AI for predictive maintenance, enhancing operational efficiency and reducing aircraft downtime. Airlines are increasingly adopting AI-driven systems for optimizing flight paths, leading to fuel savings and reduced carbon emissions. Another significant trend is the use of AI in passenger experience enhancement, with personalized services and streamlined check-in processes. AI-powered chatbots and virtual assistants are becoming prevalent, improving customer service and engagement. The rise of autonomous aircraft technology is also a notable trend, with AI playing a crucial role in navigation and safety systems. Drivers of this market include the growing demand for efficient and sustainable aviation operations. The need for real-time data processing and analysis is pushing airlines to invest in AI technologies. Additionally, regulatory support for AI adoption in aviation is fostering innovation and development. Opportunities are emerging in developing markets where air travel is on the rise, and infrastructure modernization is underway. Companies that offer scalable AI solutions tailored to aviation needs are well-positioned to capitalize on these trends.

Restraints and Challenges:

The Artificial Intelligence in Aviation market is encountering several significant restraints and challenges. One primary challenge is the stringent regulatory environment, which complicates the implementation of AI technologies across various aviation sectors. Compliance with these regulations often requires substantial time and resources. Another restraint is the high initial investment required for AI integration, which can be prohibitive for smaller airlines and aviation companies. Additionally, there is a considerable skills gap in the workforce, as the industry lacks sufficient AI-trained professionals, hindering the seamless adoption of these technologies. Data privacy concerns also pose a significant challenge, as the vast amounts of data required for AI systems raise issues about the protection of sensitive information. Lastly, the rapid pace of technological advancements in AI can lead to obsolescence, forcing companies to continually invest in updates and new systems to remain competitive. These challenges collectively impact the growth trajectory of AI in the aviation sector.

Key Companies:

SparkCognition, Aerion Technologies, SITA, Avianca Digital, Airobotics, SkyGrid, Airspace Systems, Daedalean, Xwing, Reliable Robotics, Volocopter, EHang, Altitude Angel, Unifly, Dedrone, DroneDeploy, Skydio, FlytBase, Wingcopter, Skyryse

Sources:

Federal Aviation Administration (FAA), European Union Aviation Safety Agency (EASA), International Civil Aviation Organization (ICAO), National Aeronautics and Space Administration (NASA), International Air Transport Association (IATA), Aerospace Industries Association (AIA), Civil Aviation Administration of China (CAAC), European Commission - Mobility and Transport, International Society for Air Transport Research (ISATR), Air Transport Action Group (ATAG), Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University - Aeronautics and Astronautics, University of Cambridge - Department of Engineering, Delft University of Technology - Faculty of Aerospace Engineering, International Conference on Artificial Intelligence and Robotics in Aviation, IEEE Aerospace Conference, AIAA Aviation and Aeronautics Forum and Exposition, Farnborough International Airshow, Paris Air Show, European Aeronautics Science Network (EASN) Conference

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: Artificial Intelligence in Aviation Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: Artificial Intelligence in Aviation Outlook

5: Artificial Intelligence in Aviation Strategy

6: Artificial Intelligence in Aviation Size

7: Artificial Intelligence in Aviation, by Type

8: Artificial Intelligence in Aviation, by Product

9: Artificial Intelligence in Aviation, by Technology

10: Artificial Intelligence in Aviation, by Component

11: Artificial Intelligence in Aviation, by Application

12: Artificial Intelligence in Aviation, by Deployment

13: Artificial Intelligence in Aviation, by End User

14: Artificial Intelligence in Aviation, by Solutions

15: Artificial Intelligence in Aviation, by Functionality

16: Artificial Intelligence in Aviation, by Installation Type

17: Artificial Intelligence in Aviation, by Region

18: Competitive Landscape

19: Company Profiles

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