이 보고서는 2024년 기준, 상업 빌딩용 벤더 AI 솔루션 시장의 최신 매핑 및 분석 결과입니다.
이 새로운 조사는 Memoori의 2021년 인공지능(AI) 시장 분석을 기반으로, AI의 전반적인 역량과 전문적 용도 모두에서 발생하는 변화에 주목하여 보다 스마트하고 지속가능하며 반응성이 높은 건축 환경을 구현할 수 있는 AI의 변화를 분석합니다.
이 보고서는 상세한 분석을 통해 스마트 빌딩용 AI 기업의 국제 현황을 매핑하고 시장 구조에 대한 명확한 이미지를 제공합니다. 독자들은 다양한 AI 애플리케이션의 성숙도와 잠재력을 평가하고 업계를 선도하는 업체를 파악할 수 있습니다.
이 보고서에는 추가 비용 없이 주요 361개 기업(2021년 255개 기업 대비 42% 증가)을 66개의 AI 활용 사례로 분류한 스프레드시트가 포함되어 있습니다. 자매 보고서와 함께 상업 빌딩에 대한 AI의 영향에 대해 지금까지 발표된 가장 완벽한 평가가 이루어졌습니다.
이 보고서는 2부로 구성된 보고서 중 두 번째 보고서입니다. 제1편에서는 AI 기술, 비즈니스 기회 및 활용 사례에 대해 설명합니다. 두 보고서 모두 2024년 Premium Subscription Service에 포함되어 있으며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 모든 조사 결과를 조회할 수 있는 Chatbot AIM에 액세스 할 수 있습니다.
주요 질문
- 미래의 상업 빌딩용 AI를 좌우할 주요 기업은 어디일까? 본 보고서는 AI 분야에서 사업을 전개하고 있는 361개 기업을 사용 사례별, 기업 연령별, 기업 규모별로 분류하여 세밀하게 분석하였습니다. 보고서와 함께 제공되는 스프레드시트에서는 스마트 빌딩 시장에서 AI가 활발하게 개발되고 있는 66개의 개별 사용 사례별로 기업을 분류하여 더욱 상세하게 분석하였습니다.
- 주요 기업의 AI 전략은 무엇인가? 본 보고서는 다양한 AI 활용 사례에 걸쳐 제품 및 서비스를 제공하는 17개 주요 기업의 전략적 포지셔닝을 조사했습니다. 특히 주요 빌딩 자동화 기업(Carrier, Honeywell 등), 주요 하이테크 기업(Amazon, Microsoft 등), 반도체 기업(GARM, NVIDIA 등)의 전략, 포지셔닝, 최근 혁신에 대해 조사하고 있습니다.
- 상업 빌딩용 AI 투자 현황은 어떤가? 본 보고서는 각 국가별로 공개된 평균 자금 총액과 자금 지원을 받은 비상장 기업의 수를 조사했습니다.
이 보고서는 179페이지의 글과 37개의 도표로 구성되어 있으며, 모든 중요한 사실을 추출하고 결론을 도출하여 AI 기술이 상업 빌딩에 적용되는 방법과 그 이유를 정확하게 이해할 수 있습니다.
- 이 보고서는 상업 빌딩의 현재 운영 상황과 직결되는 활용 사례 - 건물 성능, 지속가능성, 거주자 경험 등 - 에 초점을 맞추고 있습니다. 반면, 설계 및 시공 단계에서의 AI 활용은 다루지 않았습니다.
- 전체 사용 사례(총 66건) 중 총 12가지 주요 영역을 살펴보면, 보안과 접근 제어가 가장 인기 있는 도메인(40.7%)으로 나타났습니다. 이어 공간·공실·인력 이동(38.5%), 데이터 통합·분석(29.1%), 에너지 관리·효율(28.3%)이 뒤를 이었습니다.
- 자금 지원을 받는 비상장 AI 기업 수는 미국이 88개로 1위를 차지하며 압도적인 우위를 점하고 있지만, 기업당 평균 공시된 자금은 중국이 2억 8,700만 달러로 가장 높습니다.
이 보고서는 기업이 전략 수립을 개선하고 AI 기술 도입을 통한 비즈니스 발전 가능성을 검토할 수 있도록 귀중한 정보를 제공합니다.
목차
서문
조사 범위와 방법
주요 요약
제1장 시장 상황과 동향
- 세계의 스마트 빌딩용 AI 기업 상황
- 스마트 빌딩용 AI 시장 : 이용 사례별
- 스마트 빌딩용 AI 시장 : 기업 연령별
- 스마트 빌딩용 AI 시장 : 기업 규모별
제2장 사용 사례별 경쟁 상황
- 에너지 관리·효율
- 수도·하수관리
- AI 하드웨어·컴퓨팅
- 보안·액세스 제어
- 공간·공실·인원 이동
- 실내 환경·거주자 쾌적성
- 거주자 참여와 경험
- 지속가능성과 규제 컴플라이언스
- 긴급·안전 시스템
- 사이버 보안·네트워크 관리
- 디지털 트윈·건물 시뮬레이션
- 데이터 통합·분석
제3장 주요 기업의 전략적 포지셔닝
- 빌딩 자동화 기업
- ABB
- Carrier
- Honeywell
- Johnson Controls
- Schneider Electric
- Siemens
- Major Tech Firms
- Amazon
- Cisco
- Google
- IBM
- Microsoft
- Samsung
- 주요 반도체 기업
- AMD
- ARM
- Intel
- NVIDIA
- Qualcomm
제4장 M&A와 투자
ksm
This Report is a New 2024 Mapping and Analysis of Vendor AI Solutions for the Commercial Buildings Market
This new research builds on Memoori's previous 2021 Artificial Intelligence (AI) market analysis, exploring the immense progress that has occurred both in the capabilities of AI and the growing vendor landscape enabling smarter, more sustainable, and more responsive commercial buildings.
The in-depth analysis maps out the global landscape of smart building AI companies, providing a clear picture of the market's structure, and allows the reader to assess the maturity and potential of various AI applications and identify vendors shaping the industry.
It includes, at no extra cost, a spreadsheet that assigns all 361 companies identified (a 42% increase from the 255 companies we identified in 2021) to 66 distinct individual AI use cases. Together with its sister report it is by far the most complete assessment of the impact of AI on commercial buildings published to date.
It is the second in a 2-part series of reports, with the first report providing a review of AI technologies, opportunities and use cases. Both these reports are included in our 2024 Premium Subscription Service, which also gives access to our chatbot AIM, where you can query all our research using the power of Large Language Models (LLMs) .
KEY QUESTIONS ADDRESSED:
- Who are the key players shaping the future of AI commercial building applications? The report provides a granular analysis of 361 companies that we identified as operating in the AI space, segmenting companies by use case, company age, and company size. The spreadsheet that comes with the report provides further in-depth analysis assigning companies to each of the 66 distinct individual use cases where AI is being actively developed for use in the smart buildings market.
- What are the AI strategies of the major players? The report examines the strategic positioning of 17 major players whose offerings typically span multiple use cases for AI. It explores the strategies, positioning and recent innovations of leading building automation firms (e.g. Carrier, Honeywell), big tech (e.g. Amazon, Microsoft), and semiconductor companies (e.g ARM, NVIDIA).
- What does the investment landscape for AI in commercial buildings look like? The report looks at the average total disclosed funding and the number of funded private companies across various countries.
WITHIN ITS 179 PAGES AND 37 CHARTS AND TABLES, THE REPORT FILTERS OUT ALL THE KEY FACTS AND DRAWS CONCLUSIONS, SO YOU CAN UNDERSTAND EXACTLY HOW AI TECHNOLOGY WILL BE APPLIED TO COMMERCIAL BUILDINGS AND WHY;
- The report is focused on the use cases that relate directly to the ongoing operations of commercial buildings, such as building performance, sustainability, and the occupant experience. The scope does not include AI applications for design and construction phases.
- Across 12 distinct use case domains, encompassing a total of 66 individual use cases, Security and Access Control emerges as the most popular domain (40.7%), followed by Space, Occupancy & People Movement (38.5%), Data Integration and Analytics (29.1%), and Energy Management and Efficiency (28.3%).
- In terms of the number of private AI companies being funded, the US is the clear leader with 88, BUT China has the highest average disclosed funding per company at $287 million.
This report provides valuable information to companies so they can improve their strategic planning exercises AND look at the potential for developing their business through implementing AI technology.
WHO SHOULD BUY THIS REPORT?
The information contained in this report will be of value to all those engaged in managing, operating, and investing in commercial buildings (and their advisers) around the world. In particular, those wishing to understand the global landscape of AI & Machine Learning companies in commercial real estate will find it particularly useful.
Table of Contents
Preface
Research Scope & Methodology
Executive Summary
1. Market Landscape and Dynamics
- 1.1. The Global Landscape of Smart Building AI Companies
- 1.2. Smart Building AI Market by Use Case
- 1.3. Smart Building AI Market by Company Age
- 1.4. Smart Building AI Market by Company Size
2. Competitive Landscape by Use Case
- 2.1. Energy Management and Efficiency
- 2.2. Water and Waste Management
- 2.3. AI Hardware and Compute
- 2.4. Security and Access Control
- 2.5. Space, Occupancy, and People Movement
- 2.6. Indoor Environment and Occupant Comfort
- 2.7. Occupant Engagement and Experience
- 2.8. Sustainability and Regulatory Compliance
- 2.9. Emergency and Safety Systems
- 2.10. Cybersecurity and Network Management
- 2.11. Digital Twin and Building Simulation
- 2.12. Data Integration and Analytics
3. The Strategic Positioning of Key Players
- 3.1. Building Automation Firms
- ABB
- Carrier
- Honeywell
- Johnson Controls
- Schneider Electric
- Siemens
- 3.2 Major Tech Firms
- Amazon
- Cisco
- Google
- IBM
- Microsoft
- Samsung
- 3.3. Major Semiconductor Firms
- AMD
- ARM
- Intel
- NVIDIA
- Qualcomm
4. M&A & Investment
- 4.1. Mergers and Acquisitions
- 4.2. Investment Trends
- Geographic Investment Trends
- Notable Investment Deals
