工业设计中的生成式人工智能市场规模和份额，按部署模式（本地、基于云）、应用（产品设计、定制、材料设计、原型设计和仿真、其他应用）、行业（汽车、航空航天、家具、建筑）与建筑、其他行业）、区域预测、行业参与者、2024-2032 年增长统计报告

市场展望:

2023年，工业设计市场中的生成式人工智能超过1.9867亿美元，预计到2032年底将超过14.2亿美元，2024年至2032年的复合年增长率将超过24.5%。

• Base Year Value (2023): USD 198.67 million
• CAGR (2024-2032): 24.5%
• Forecast Year Value (2032): USD 1.42 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

市场动态:

增长动力和机遇：

工业设计市场中生成式人工智能的一个重要增长动力是对定制产品的需求不断增长。随着消费者寻求针对其特定需求的更加个性化的解决方案，生成式人工智能有助于设计出满足个人喜好的独特商品。此功能不仅可以提高用户满意度，还可以培养品牌忠诚度，为企业提供竞争优势。该技术使设计人员能够探索更广泛的可能性，以前所未有的速度生产创新原型和设计，从而大大缩短上市时间。

另一个主要的增长动力是计算能力和技术的进步。硬件和软件资源的快速发展使得更复杂的算法能够有效地执行要求苛刻的设计过程。这种增强的计算能力使生成式人工智能能够处理大量数据并创建几乎不可能手动实现的复杂设计。随着越来越多的行业采用这些技术，设计过程的整体效率和有效性不断提高，使生成式人工智能成为寻求提高生产力和创造力的工业设计师有吸引力的解决方案。

推动工业设计的可持续性是第三个增长动力。随着环境问题日益突出，企业越来越注重在整个设计过程中减少浪费和优化资源使用。生成式人工智能可以通过最大限度地减少材料浪费和最大限度地使用可回收组件来促进可持续设计。这种能力不仅符合全球可持续发展倡议，而且还吸引了具有环保意识的消费者，进一步推动了生成式人工智能在市场上的采用。

行业限制：

尽管具有潜力，工业设计市场中的生成式人工智能仍面临重大限制，其中之一是实施所需的高昂初始投资。公司可能需要投资新的硬件、软件和员工培训，以有效地将生成式人工智能集成到其设计流程中。这种前期成本可能会阻止小型企业或初创公司采用该技术，从而限制市场增长和创新。与此类投资相关的财务风险也会降低行业的整体采用率。

另一个限制是数据隐私和安全的挑战。生成式人工智能系统通常依赖于大型数据集来创建有效的设计解决方案，引发了对敏感信息保护的担忧。公司可能会犹豫是否与人工智能系统共享专有设计数据或知识产权，担心潜在的泄露或滥用。随着严格的数据保护法规和标准的不断发展，公司在利用生成式人工智能时可能会面临额外的障碍，以确保合规性，从而可能阻碍其与工业设计实践的整合。

区域预报:

北美

北美工业设计生成式人工智能市场主要由技术进步以及主要科技公司和研究机构的存在推动。美国作为关键参与者脱颖而出，在人工智能研发方面投入巨资，加上汽车、航空航天和消费电子等各个领域对创新设计解决方案的强劲需求。加拿大也正在成为人工智能技术的中心，特别是在多伦多和温哥华等城市，初创公司和老牌公司正在探索生成设计方法，以增强产品开发和制造流程。该市场的特点是行业和学术机构之间的合作，促进创新并加速生成式人工智能在设计工作流程中的采用。

亚太地区

亚太地区工业设计中的生成式人工智能市场正在快速增长，其中中国、日本和韩国处于领先地位。在旨在成为全球人工智能领导者的政府举措的支持下，中国正在大力投资人工智能技术，重点是将衍生式设计融入汽车和电子行业。日本以其先进的制造能力而闻名，正在利用生成式人工智能来提高机器人和消费品的设计效率，同时促进传统行业与科技公司之间的合作。韩国强大的技术基础设施以及对汽车和电子等行业创新的重视正在推动人工智能驱动的设计工具的采用。该地区的市场还受到对可持续性和环保设计实践日益重视的影响，进一步推动了人们对生成式人工智能应用的兴趣。

欧洲

在欧洲，工业设计中的生成人工智能市场受到一系列因素的影响，包括严格的监管框架、对可持续性的高度重视以及设计实践的创新。英国处于领先地位，拥有充满活力的初创生态系统和研究机构，专注于人工智能在设计中的应用，特别是在时尚和产品开发方面。德国正在利用其工程实力和工业基础，将生成式人工智能融入制造流程和产品设计中，提高精度并缩短交货时间。法国也在取得长足进步，特别是在创意领域，生成式人工智能被用来彻底改变时尚、汽车和建筑领域的设计方法。该地区市场的特点是行业、大学和公共机构之间的合作，旨在促进创新并确保遵守欧盟数据保护和人工智能道德标准。

细分分析:

在细分方面，基于工业设计生成式人工智能部署模式、应用、行业对全球工业设计生成式人工智能市场进行了分析。

部署方式

工业设计市场中的生成式人工智能主要分为两种部署模式：本地解决方案和基于云的解决方案。本地部署受到优先考虑数据安全和更好地控制其设计流程的组织的青睐。此模式允许根据特定组织需求定制软件。然而，它需要在技术和基础设施方面进行更大量的初始投资。另一方面，基于云的解决方案由于其可扩展性、可访问性和潜在的成本节省而迅速普及。这些解决方案支持团队之间的实时协作，并简化新更新和功能的集成，这对追求灵活性和更快部署策略的公司具有吸引力。随着组织越来越多地寻求利用远程工作和即时访问强大计算资源的优势，趋势正在转向基于云的部署。

应用

工业设计市场中生成式人工智能的应用领域涵盖各种功能，特别是产品设计、定制、材料设计、原型设计和仿真以及其他应用。产品设计仍然是最重要的应用领域，生成式人工智能通过模拟复杂场景和探索众多设计替代方案来促进创新设计的创建。定制代表了一个不断增长的利基市场，使消费者能够通过增材制造和人工智能驱动的设计调整来个性化产品。材料设计专注于优化材料选择以实现性能和可持续性，并借助生成式人工智能来帮助发现新的复合材料。原型设计和仿真对于虚拟测试设计至关重要，使设计人员能够在设计周期的早期发现潜在问题，从而有助于节省时间和资源。其他应用可能包括包装设计和人体工程学应用等利基领域，这进一步说明了生成式人工智能在增强工业设计流程方面的多功能性。

行业

在工业设计市场的生成式人工智能中，各个行业都在利用该技术的力量，包括汽车、航空航天、家具、建筑和其他行业。汽车行业处于最前沿，利用生成式人工智能来设计轻量化组件并优化性能。在航空航天领域，公司利用人工智能驱动的设计来提高空气动力学效率和安全性，从而显着缩短新飞机设计的上市时间。家具行业利用生成式人工智能来创建定制设计，以满足消费者的喜好，同时优化材料使用和生产效率。建筑和建筑行业受益于人工智能模拟建筑设计的美学、功能性和可持续性的能力，有助于大型项目的决策过程。其他行业包括医疗保健和消费电子产品等一系列领域，生成式人工智能越来越多地应用于创新设计解决方案。这种跨行业的适用性凸显了生成式人工智能在推动工业设计多个领域进步方面的变革性影响。

竞争格局:

工业设计市场中的生成式人工智能的竞争格局正在迅速演变，其特点是随着企业寻求利用人工智能功能来提高创造力、效率和产品开发，创新和投资激增。主要参与者正在集成先进的机器学习算法和人工智能驱动的工具，以优化设计流程、缩短上市时间并最大限度地降低成本。初创企业与老牌企业一起崛起，提供针对特定工业领域的利基解决方案。随着公司结合资源和专业知识以在这个充满活力的市场中保持领先地位，协作和伙伴关系很常见。可持续发展和定制化的推动进一步加剧了竞争，迫使企业不断创新和改进其产品。

顶级市场参与者

1 欧特克

2 达索系统

3 西门子数字化工业软件

4 PTC公司

5 生成设计

6 Altair 工程

7 有限元软件

8 拓扑结构

9 设计人工智能

10 麦克尼尔建筑事务所