세계의 항공 분야 인공지능(AI) 시장 : 비즈니스 기능별, 솔루션별, 기술별, 최종사용자별, 지역별 - 예측(-2030년)
Artificial Intelligence in Aviation Market by Solution, Business Function, End User, Technology and Region - Global Forecast to 2030
상품코드:1771317
리서치사:MarketsandMarkets
발행일:2025년 07월
페이지 정보:영문 310 Pages
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한글목차
항공 분야 AI 시장 규모는 2025년 17억 5,000만 달러에서 2030년에는 48억 6,000만 달러에 이르고, CAGR은 22.6%를 보일 것으로 예측됩니다.
항공 산업이 보다 스마트하고 연결된 생태계로 전환하는 가운데, AI는 예측 분석, 실시간 의사결정, 자율적인 운영을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 항공사와 공항 운영사들은 비행 경로 최적화, 승객 경험 개선, 항공기 정비 효율화 등을 위해 AI를 도입하고 있습니다. 또한 각국 정부와 규제 기관이 탄소 배출 제로와 디지털 항공 교통 관리를 추진하는 가운데 AI는 차세대 항공 인프라의 전략적 원동력이 되고 있으며, AI 기술이 성숙하고 항공 전자공학, 항공 교통 시스템, 지상 업무와 더욱 원활하게 통합됨에 따라 이러한 채택 추세는 가속화될 것으로 예측됩니다. 가속화될 것으로 예측됩니다.
조사 범위
조사 대상 연도
2021-2030년
기준 연도
2024년
예측 기간
2025-2030년
검토 단위
금액(10억 달러)
부문별
비즈니스 기능별, 솔루션별, 기술별, 최종사용자별, 지역별
대상 지역
북미, 유럽, 아시아태평양, 기타 지역
컴퓨터 하드웨어 부문은 실시간 처리, 고성능 컴퓨팅, 비행 및 지상 업무 전반에 걸친 시스템 통합을 가능하게 하는 기본적인 역할로 인해 인프라 항공 AI 시장을 주도할 것으로 예측됩니다. 예지 정비, 자율 내비게이션, 비행 데이터 분석, 항공 교통 관리 등 항공 분야의 AI가 효과적으로 작동하기 위해서는 견고하고 안정적인 하드웨어 인프라가 필요합니다. 여기에는 GPU, CPU, 엣지 컴퓨팅 장치, 센서, 그리고 역동적인 환경에서 집중적인 워크로드를 지원할 수 있는 온보드 AI 프로세서가 포함됩니다. 최신 항공기는 점점 더 '하늘을 나는 데이터센터'가 되어가고 있으며, 대량의 센서, 원격 측정 및 운영 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 고급 하드웨어에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 또한, 하드웨어는 특히 비행 중 의사결정 지원, 충돌 방지, UAV 조작과 같은 안전에 중요한 용도에서 AI를 엣지(edge)에 배치하기 위한 전제조건이 됩니다. 공항 또한 얼굴 인식 시스템, 수하물 스캐너, 생체 인식 게이트 등 AI 지원 인프라에 투자하고 있으며, 이러한 인프라는 성능과 속도를 위해 특수 하드웨어 구성 요소에 의존하고 있습니다. 항공사와 OEM이 AI 기반 디지털 혁신을 우선시하는 가운데, 확장 가능한 항공 등급 컴퓨팅 플랫폼에 대한 요구는 계속 증가하고 있습니다.
AI 개발 도구는 사용자 정의 가능하고 확장 가능한 도메인별 AI를 구현하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 소프트웨어 항공 AI 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야가 될 것으로 예측됩니다. 머신러닝 프레임워크, 데이터 라벨링 플랫폼, 시뮬레이션 환경, 모델 트레이닝 라이브러리 등 다양한 툴을 통해 항공업계는 고유한 운영 요구사항에 맞는 AI 솔루션을 구축, 테스트, 배포할 수 있습니다. 항공 산업이 디지털화가 심화됨에 따라 예측 정비, 비행 최적화, 항공 관제, 승객 분석을 위한 AI를 개발할 수 있는 적응형 도구의 필요성이 빠르게 증가하고 있습니다. 사전 구축된 AI 시스템에 비해 개발 도구는 유연성을 제공하므로 항공사, OEM, 공항 운영사는 규제 준수와 데이터 보안을 보장하면서 각자의 속도에 맞추어 혁신을 추진할 수 있습니다. 설명 가능한 AI, 모델 테스트, 엣지 배포가 강조되는 가운데, 개발 툴은 특히 안전이 중요한 항공 환경에서 지능적일 뿐만 아니라 감사 및 인증이 가능한 AI 시스템을 육성하는 데 필수적입니다.
아시아태평양은 항공 교통량 증가, 대규모 인프라 개발, 디지털화에 대한 정부의 강력한 지원으로 항공 분야 AI 시장의 급속한 성장이 예상됩니다. 이 지역은 특히 중국, 인도, 인도네시아, 베트남 등의 국가에서 여객 수요가 급증하고 있으며, 국내외 여행 수요를 충족시키기 위해 항공 시장이 점점 더 확대되고 있습니다. 이러한 성장으로 인해 혼잡을 관리하고, 운항을 최적화하고, 안전을 강화하기 위한 보다 스마트한 AI 지원 시스템의 필요성이 증가하고 있습니다. 아시아태평양 전역의 정부는 스마트 공항 프로젝트, 도심항공모빌리티(UAM), 자율 항공 기술에 적극적으로 투자하고 있으며, AI 통합을 위한 비옥한 토양을 조성하고 있습니다. 중국, 일본, 한국 등의 국가들이 AI 연구개발을 선도하고 있으며, 인도와 동남아시아에서는 항공 교통 관리, 예지보전, 생체 인식 보안 시스템에 AI를 빠르게 도입하고 있습니다. 많은 지역 항공사들도 연료 효율 개선, 승무원 스케줄링 최적화, 맞춤형 승객 서비스 제공을 위해 AI를 도입하고 있습니다.
세계의 항공 분야 인공지능(AI) 시장에 대해 조사했으며, 비즈니스 기능별/솔루션별/기술별/최종사용자별/지역별 동향, 시장 진출기업 프로파일 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 프리미엄 인사이트
제5장 시장 개요
서론
시장 역학
고객의 비즈니스에 영향을 미치는 동향과 혼란
가격 분석
생태계 분석
밸류체인 분석
주요 이해관계자와 구입 기준
2025-2026년 주요 컨퍼런스 및 이벤트
규제 상황
투자 및 자금조달 시나리오
기술 분석
사례 연구 분석
기술 로드맵
특허 분석
거시경제 전망
메가트렌드의 영향
비즈니스 모델
제6장 항공 분야 AI 시장(비즈니스 기능별)
서론
플라이트 오퍼레이션
유지관리 및 안전
공항 운영 및 지상 업무
승객 체험 및 서비스
매출 관리
트레이닝 및 인재
연구개발 및 제품 개발
지속가능성 및 배출 관리
제7장 항공 분야 AI 시장(솔루션별)
서론
인프라
소프트웨어
서비스
제8장 항공 분야 AI 시장(기술별)
서론
머신러닝
자연언어처리
컴퓨터 비전
생성형 AI
센서 융합 AI
제9장 항공 분야 AI 시장(최종사용자별)
서론
항공사 및 운항 회사
공항 당국
항공기 제조업체 및 시스템 통합사업자
MRO 프로바이더
제10장 항공 분야 AI 시장(지역별)
서론
북미
PESTLE 분석
미국
캐나다
유럽
PESTLE 분석
영국
프랑스
독일
이탈리아
스페인
기타
아시아태평양
PESTLE 분석
중국
인도
일본
한국
뉴질랜드
호주
기타
중동
PESTLE 분석
사우디아라비아
아랍에미리트(UAE)
튀르키예
기타
라틴아메리카
PESTLE 분석
브라질
멕시코
칠레
아르헨티나
기타
아프리카
PESTLE 분석
남아프리카공화국
이집트
기타
제11장 경쟁 구도
서론
주요 시장 진출기업의 전략/강점, 2020년-2024년
매출 분석, 2021년-2024년
시장 점유율 분석, 2024년
브랜드/제품 비교
기업 평가와 재무 지표
기업 평가 매트릭스 : 주요 시장 진출기업, 2024년
기업 평가 매트릭스 : 스타트업/중소기업, 2024년
경쟁 시나리오
제12장 기업 개요
주요 시장 진출기업
AMADEUS IT GROUP S.A.
HONEYWELL INTERNATIONAL INC.
MICROSOFT
AMAZON WEB SERVICES, INC.(AWS)
GENERAL ELECTRIC COMPANY
COLLINS AEROSPACE
SITA
PALANTIR TECHNOLOGIES INC.
LUFTHANSA TECHNIK
THALES
IBM CORPORATION
ACCENTURE
RAMCO SYSTEMS
TATA CONSULTANCY SERVICES LIMITED(TCS)
WIPRO
INFOSYS LIMITED
기타 기업
AVATHON, INC.
ELENIUM AUTOMATION
ASSAIA INTERNATIONAL LTD.
OPTYM
EMBROSS
SYNAPTIC AVIATION
AEROCLOUD SYSTEMS LTD.
AIRNGURU S.A.
GRAYMATTER SOFTWARE SERVICES PVT LTD
DEDRONE
제13장 부록
LSH
영문 목차
영문목차
The AI in aviation market is expected to reach USD 4.86 billion by 2030, from USD 1.75 billion in 2025, with a CAGR of 22.6%. As the aviation industry shifts toward smarter, more connected ecosystems, AI plays a critical role in enabling predictive analytics, real-time decision-making, and autonomous operations. Airlines and airport operators are increasingly adopting AI to optimize flight routes, enhance passenger experience, and improve aircraft maintenance efficiency. Additionally, as governments and regulatory bodies promote net-zero emissions and digital air traffic management, AI is becoming a strategic enabler of next-generation aviation infrastructure. This adoption trend is expected to accelerate as AI technologies mature and integrate more seamlessly with avionics, air traffic systems, and ground operations.
Scope of the Report
Years Considered for the Study
2021-2030
Base Year
2024
Forecast Period
2025-2030
Units Considered
Value (USD Billion)
Segments
By Solution, Business mechanism, Technology, and End User
Regions covered
North America, Europe, APAC, RoW
"Based on infrastructure, computer hardware is estimated to hold the largest share in 2025."
The computer hardware segment is expected to lead the AI in aviation market for infrastructure due to its fundamental role in enabling real-time processing, high-performance computing, and system integration across flight and ground operations. AI applications in aviation, such as predictive maintenance, autonomous navigation, flight data analysis, and air traffic management, require robust and reliable hardware infrastructure to function effectively. This includes GPUs, CPUs, edge computing devices, sensors, and onboard AI processors that can support intensive workloads in dynamic environments. With modern aircraft increasingly becoming "flying data centers," the demand for advanced hardware that can process large volumes of sensor, telemetry, and operational data in real time is surging. Moreover, hardware is a prerequisite for deploying AI at the edge, especially in safety-critical applications like in-flight decision support, collision avoidance, and UAV operations. Airports are also investing in AI-enabled infrastructure, such as facial recognition systems, baggage scanners, and biometric gates, which rely on specialized hardware components for performance and speed. As airlines and OEMs prioritize AI-driven digital transformation, the need for scalable, aviation-grade computing platforms continues to rise.
"Based on software, AI development tools are expected to exhibit the fastest growth during the forecast period"
AI development tools are expected to be the fastest-growing segment in the AI in aviation market for software due to their critical role in enabling customized, scalable, and domain-specific AI applications. These tools, including machine learning frameworks, data labeling platforms, simulation environments, and model training libraries, enable aviation stakeholders to build, test, and deploy AI solutions tailored to unique operational needs. As the aviation industry moves toward deeper digitalization, the need for adaptable tools to develop AI for predictive maintenance, flight optimization, air traffic control, and passenger analytics is increasing rapidly. Compared to pre-built AI systems, development tools offer flexibility, allowing airlines, OEMs, and airport operators to innovate at their own pace while ensuring regulatory compliance and data security. With a growing emphasis on explainable AI, model testing, and edge deployment, development tools are essential for training AI systems that are not only intelligent but also auditable and certifiable, especially in safety-critical aviation environments.
"Asia Pacific is expected to be the fastest-growing market for AI in aviation during the forecast period."
Asia Pacific is expected to witness rapid growth in the AI in aviation market due to a rise in air traffic, large-scale infrastructure development, and strong government support for digitalization. The region is witnessing a surge in passenger demand, particularly in countries like China, India, Indonesia, and Vietnam, where aviation markets are increasingly expanding to meet domestic and international travel needs. This growth propels the need for smarter, AI-enabled systems to manage congestion, optimize operations, and enhance safety. Governments across Asia Pacific are actively investing in smart airport projects, urban air mobility, and autonomous aviation technologies, creating fertile ground for AI integration. Countries such as China, Japan, and South Korea are leading in AI R&D, while India and Southeast Asia are rapidly adopting AI for air traffic management, predictive maintenance, and biometric security systems. Many regional carriers are also adopting AI to improve fuel efficiency, optimize crew scheduling, and deliver personalized passenger services.
The break-up of the profile of primary participants in the AI in aviation market:
By Company Type: Tier 1 - 49%, Tier 2 - 37%, and Tier 3 - 14%
By Designation: C-Level - 55%, D-Level - 27%, and Others - 18%
By Region: North America - 32%, Europe - 22%, Asia Pacific - 16%, Middle East - 10%, Africa - 10%, and Latin America - 10%
Major companies profiled in the report include Amadeus IT Group S.A. (Spain), Honeywell International Inc. (US), Microsoft (US), Amazon Web Services, Inc. (US), and General Electric Company (US), among others.
Research Coverage:
This market study covers the AI in aviation market across various segments and subsegments. It aims to estimate this market's size and growth potential across different parts based on region. This study also includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, their company profiles, key observations related to their product and business offerings, recent developments, and key market strategies they adopted.
Reasons to buy this report:
The report will provide both market leaders and new entrants with accurate revenue estimates for the overall AI in aviation market. It aims to help stakeholders understand the competitive landscape, enabling them to position their businesses more effectively and develop appropriate go-to-market strategies. Additionally, the report offers insights into market trends and includes information on key drivers, challenges, constraints, and opportunities within the market.
The AI in aviation market experiences growth and evolution driven by various factors. The report provides insights on the following pointers:
Market Drivers (Surge in global air traffic, Shift in passenger expectations, Rapid adoption of AI-powered predictive maintenance in aviation), Restraints (Costly implementation and maintenance, Complex regulatory landscape), Opportunities (AI in predictive and prescriptive analytics, AI in traffic management and urban air mobility, Rise of AI-powered air cargo) Challenges (Cybersecurity and data integrity risks, Regulatory fragmentation and ethical uncertainity) that could contribute to an increase in the AI in aviation market
Market Penetration: Comprehensive information on AI in aviation offered by the top players in the market
Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, R&D activities, and product launches in the AI in aviation market
Market Development: Comprehensive information about lucrative markets; the report analyses the AI in aviation market across varied regions
Market Diversification: Exhaustive information about new products, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in aviation market
Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, products, and manufacturing capabilities of leading players in the AI in aviation market
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 STUDY OBJECTIVES
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 STUDY SCOPE
1.3.1 MARKETS COVERED AND REGIONAL SCOPE
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS
1.3.3 YEARS CONSIDERED
1.4 CURRENCY CONSIDERED
1.5 STAKEHOLDERS
1.6 SUMMARY OF CHANGES
2 RESEARCH METHODOLOGY
2.1 RESEARCH DATA
2.1.1 SECONDARY DATA
2.1.1.1 Key data from secondary sources
2.1.2 PRIMARY DATA
2.1.2.1 Key data from primary sources
2.1.2.2 Breakdown of primary interviews
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH
2.2.1.1 Demand-side methodology
2.2.1.2 Supply-side methodology
2.2.1.3 Forecasting techniques
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH
2.3 DATA TRIANGULATION
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS
2.5 RESEARCH LIMITATIONS
2.6 RISK ASSESSMENT
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 PREMIUM INSIGHTS
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN AVIATION MARKET
4.2 AI IN AVIATION MARKET, BY SOLUTION
4.3 AI IN AVIATION MARKET, BY TECHNOLOGY
4.4 AI IN AVIATION MARKET, BY END USER
5 MARKET OVERVIEW
5.1 INTRODUCTION
5.2 MARKET DYNAMICS
5.2.1 DRIVERS
5.2.1.1 Surge in global air traffic
5.2.1.2 Shift in passenger expectations
5.2.1.3 Rapid adoption of AI-powered predictive maintenance in aviation
5.2.2 RESTRAINTS
5.2.2.1 Costly implementation and maintenance
5.2.2.2 Complex regulatory landscape
5.2.3 OPPORTUNITIES
5.2.3.1 AI in predictive and prescriptive analytics
5.2.3.2 AI in air traffic management and urban air mobility
5.2.3.3 Rise of AI-powered air cargo
5.2.4 CHALLENGES
5.2.4.1 Cybersecurity and data integrity risks
5.2.4.2 Regulatory fragmentation and ethical uncertainty
5.3 TRENDS AND DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS
5.4 PRICING ANALYSIS
5.4.1 AVERAGE SELLING PRICE OF AI IN AVIATION SOLUTIONS OFFERED BY KEY PLAYERS
5.4.2 AVERAGE SELLING PRICE, BY REGION
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS
5.5.1 AI SOLUTION PROVIDERS
5.5.2 SYSTEM INTEGRATORS
5.5.3 END USERS
5.6 VALUE CHAIN ANALYSIS
5.7 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA
5.7.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS
5.7.2 BUYING CRITERIA
5.8 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2025-2026
5.9 REGULATORY LANDSCAPE
5.10 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO
5.11 TECHNOLOGY ANALYSIS
5.11.1 KEY TECHNOLOGIES
5.11.1.1 Flight data analytics
5.11.1.2 Computer vision
5.11.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES
5.11.2.1 Edge AI Hardware
5.11.2.2 Real-time connectivity
5.11.3 ADJACENT TECHNOLOGIES
5.11.3.1 Electric propulsion
5.11.3.2 More electric aircraft
5.12 CASE STUDY ANALYSIS
5.12.1 HEATHROW AIRPORT: AI FOR PASSENGER FLOW OPTIMIZATION
5.12.2 AIRBUS: AI IN SKYWISE FOR PREDICTIVE MAINTENANCE
5.12.3 FAA: AI FOR AIR TRAFFIC FLOW MANAGEMENT
5.12.4 DELTA AIR LINES: AI FOR BAGGAGE AND IRREGULAR OPERATIONS
5.13 TECHNOLOGY ROADMAP
5.14 PATENT ANALYSIS
5.15 MACROECONOMIC OUTLOOK
5.15.1 NORTH AMERICA
5.15.2 EUROPE
5.15.3 ASIA PACIFIC
5.15.4 MIDDLE EAST
5.15.5 LATIN AMERICA
5.15.6 AFRICA
5.16 IMPACT OF MEGATRENDS
5.16.1 DIGITAL TRANSFORMATION AND INDUSTRY 4.0
5.16.2 SUSTAINABILITY AND GREEN AVIATION
5.16.3 AUTONOMOUS AND URBAN AIR MOBILITY
5.17 BUSINESS MODELS
6 AI IN AVIATION MARKET, BY BUSINESS FUNCTION
6.1 INTRODUCTION
6.2 FLIGHT OPERATIONS
6.2.1 FOCUS ON STREAMLINING DECISION-MAKING AND ENHANCING SITUATIONAL AWARENESS
6.2.1.1 Use case: Etihad Airways uses Google Cloud AI to enhance route planning
6.2.1.2 Use case: British Airways applies AI to predict congestion delays
6.2.1.3 Use case: Singapore Airlines employs AI to monitor and mitigate in-flight track deviations
6.2.2 CREW SCHEDULING & DUTY TIME OPTIMIZATION
6.2.3 ROUTE PLANNING & AIRSPACE OPTIMIZATION
6.2.4 FUEL EFFICIENCY MODELING
6.2.5 WEATHER DISRUPTION REROUTING
6.2.6 ON-TIME PERFORMANCE MONITORING
6.3 MAINTENANCE & SAFETY
6.3.1 NEED TO ENSURE OPERATIONAL CONTINUITY AND REGULATORY COMPLIANCE
6.3.1.1 Use case: Lufthansa Technik offers AVIATAR platform for operational efficiency
6.3.1.2 Use case: Air New Zealand implements AI-powered computer vision to automate aircraft inspections
6.3.1.3 Use case: Rolls-Royce employs AI in engine health monitoring
6.3.2 PREDICTIVE MAINTENANCE
6.3.3 VISUAL INSPECTION & DEFECT DETECTION
6.3.4 FAULT ISOLATION & DIAGNOSTICS
6.3.5 SPARE PARTS DEMAND FORECASTING
6.3.6 WARRANTY CLAIM OPTIMIZATION
6.3.7 REAL-TIME AIRCRAFT HEALTH MONITORING
6.3.8 AUTOMATED TROUBLESHOOTING & DIGITAL WORKFLOWS
6.4 AIRPORT OPERATIONS & GROUND HANDLING
6.4.1 INCREASE IN GLOBAL AIR TRAVEL AND CONGESTION
6.4.1.1 Use case: Changi Airport uses AI to optimize passenger flow management
6.4.1.2 Use case: Heathrow Airport deploys AI for baggage tracking and rerouting
6.4.1.3 Use case: Zurich Airport implements computer vision AI for tarmac safety