建筑中的生成人工智能市场规模和份额，按类型（住宅、商业、工业、基础设施等）、技术（机器学习、自然语言处理等）、应用（设计和规划、施工优化、项目管理）、区域预测, 行业参与者，2024-2032 年增长统计报告

市场展望:

建筑市场中的生成式人工智能在 2023 年超过 2.1221 亿美元，预计到 2032 年底将突破 31.5 亿美元，2024 年至 2032 年复合年增长率约为 35%。

• Base Year Value (2023): USD 212.21 million
• CAGR (2024-2032): 35%
• Forecast Year Value (2032): USD 3.15 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：

建筑市场生成式人工智能的主要增长动力之一是对效率和生产力不断增长的需求。建筑公司面临着在预算范围内按时完成项目的持续压力。生成式人工智能可以通过快速生成多个设计方案来帮助简化设计流程，使建筑师和工程师能够评估各种方案，而无需手动创建每一个方案。这项技术不仅节省了时间，还降低了劳动力成本，使企业能够同时承担更多项目并提高整体生产力。

另一个重要的驱动因素是对可持续性和环保建筑实践的日益重视。随着全球对环境问题的认识不断增强，建筑行业越来越多地采用最大限度减少浪费和优化资源利用的技术。生成式人工智能可以分析大型数据集，以创建最大限度提高能源效率并减少碳足迹的设计。这一功能与行业向可持续建筑实践的转变相一致，使生成式人工智能成为承包商吸引具有生态意识的客户并遵守不断变化的法规的宝贵工具。

人工智能和机器学习的技术进步也是关键的增长动力。人工智能算法和计算能力的快速进步增强了生成式人工智能工具的能力，以提供专门针对建筑需求定制的创新解决方案。这些进步实现了更准确的预测建模、风险评估和项目管理，极大地改善了建筑公司的决策流程。随着这些工具变得更容易获得和负担得起，生成式人工智能在建筑中的采用率预计将大幅上升。

行业限制：

建筑市场生成式人工智能的主要限制之一是初始实施成本高昂。虽然使用生成式人工智能的长期效益可能是巨大的，但对软件、硬件和培训的初始投资可能会阻止小型建筑公司采用该技术。高昂的前期成本可能会导致一些企业推迟集成，从而阻碍生成式人工智能应用在行业中的整体增长。

另一个重大限制是缺乏能够有效利用生成式人工智能工具的技术人员。建筑行业经常面临技能差距，现有劳动力可能没有必要的培训或专业知识来利用先进技术。合格人才的短缺可能会减缓生成式人工智能的采用，因为公司可能很难找到能够将这些系统无缝集成到其工作流程中的员工。如果没有熟练的劳动力，生成式人工智能的潜在收益可能仍未得到开发，从而限制了该技术对建筑市场的影响。

区域预报:

北美

在技​​术进步和整个建筑行业数字化转型投资增加的推动下，北美建筑市场的生成式人工智能有望显着增长。美国在该地区处于领先地位，主要建筑公司采用生成设计工具来提高项目效率和可持续性。人工智能与建筑信息模型 (BIM) 和项目管理软件的集成正在成为标准实践。加拿大也在不断进步，重点关注智能建筑举措和可持续建筑实践，重点是通过人工智能驱动的见解降低成本并提高安全性。

亚太地区

在亚太地区，建筑市场中的生成式人工智能正在经历快速发展，特别是在中国和日本。中国正在利用生成式人工智能来满足其庞大的基础设施需求，显着提高设计效率和项目周转时间。政府对智慧城市和技术创新的推动放大了这一趋势。日本专注于抗灾能力和可持续建筑技术，利用生成式人工智能来优化设计以应对地震和环境挑战。韩国也正在成为一个关键参与者，其先进的机器人技术和人工智能在建筑项目中的集成，提高了生产力和安全性。

欧洲

欧洲建筑市场的生成式人工智能的特点是高度重视可持续性和创新。英国处于领先地位，许多建筑公司采用衍生式设计来建造生态友好型建筑并减少浪费。德国专注于自动化和效率，利用生成式人工智能应用程序简化工作流程并提高项目规划的准确性。法国正在促进科技初创公司和建筑公司之间的合作，推动生成人工智能与传统实践的整合，提高项目成果和资源管理。总体而言，欧洲正在趋向于由生成式人工智能技术支持的整体和可持续建筑解决方案。

细分分析:

在细分方面，根据建筑生成人工智能类型、技术、应用对全球建筑生成人工智能市场进行了分析。

建筑市场中生成式人工智能的细分分析

按类型

建筑市场中的生成式人工智能分为住宅、商业、工业、基础设施等。由于对智能家居和个性化生活空间的需求不断增长，预计住宅市场将出现显着增长。随着公司寻求工作空间设计和优化的创新解决方案，商业建筑也受到关注。工业部门专注于提高工厂内的制造流程和运营效率。基础设施项目受益于生成式人工智能增强道路、桥梁和公用事业设计流程的能力，而“其他”类别则抓住了主要细分市场中未涵盖的独特应用和利基市场。

按技术

在技​​术方面，市场分为机器学习、自然语言处理等。机器学习是一种驱动力，可以实现数据驱动的决策和优化施工流程。它可以在各种应用程序中进行预测分析，例如维护计划和风险管理。自然语言处理增强了项目内的沟通，通过高级聊天机器人和虚拟助手促进团队和利益相关者之间更好的协作。 “其他”类别涵盖各种新兴技术和工具，有助于在建筑中实施生成式人工智能的多种方法。

按申请

应用部分分为设计和规划、施工优化和项目管理。设计和规划是生成人工智能可以显着提高创造力和效率的关键领域，为建筑师和工程师提供快速生成创新设计的工具。施工优化利用人工智能来改善整个施工过程的工作流程、资源分配和成本效益。项目管理应用程序侧重于加强监督和协调，允许实时跟踪进度、预算和风险评估。总的来说，这些应用程序正在改变建筑格局，促进更快的项目交付并改善成果。

竞争格局:

建筑市场生成人工智能的竞争格局以成熟的技术公司和创新型初创公司的混合为特征。这些公司正在利用先进的算法和机器学习来优化设计流程、改进项目管理并加强建筑工地的安全措施。随着建筑领域对效率和成本效益的需求不断增长，企业越来越多地将人工智能功能集成到其工作流程中，从而导致激烈的竞争和快速的技术进步。主要参与者正专注于合作、兼并和收购，以扩大其服务范围并巩固其市场地位，同时应对数据安全和技术人员需求等挑战。

顶级市场参与者

1.欧特克

2.宾利系统公司

3.天宝

4、IBM

5.微软

6.RIB软件

7. 规划网格

8. 普罗核科技

9. 多克塞尔

10.n计划

Table of Contents (ToC)

章 次 页 次 1. 方法

• 市场定义
• 研究假设
• 市场范围
  • 分块
  • 覆盖区域
  • 基数
  • 预测数
• 数据来源
  • 小学
  • 中学

章 次 页 次 2. 执行摘要

第三章 建筑市场中的生成式人工智能 透视

• 市场概况
• 市场驱动和机会
• 市场限制和挑战
• 规范景观
• 生态系统分析
• 技术和创新 展望
• 主要工业发展
  • 伙伴关系
  • 合并/收购
  • 投资
  • 产品发射
• 供应链分析
• 波特的"五力量分析"
  • 新因素的威胁
  • 威胁代用品
  • 工业竞争
  • 供应商的谈判权
  • 买方的谈判权
• COVID-19 影响
• PESTLE 分析
  • 政治风景区
  • 经济景观
  • 社会景观
  • 技术景观
  • 法律景观
  • 环境景观
• 竞争性景观
  • 导言
  • 公司市场 份额
  • 竞争性定位矩阵

第四章 建筑市场中的生成式人工智能 按分部分列的统计数据

• 主要趋势
• 市场估计和预测
  • 图表
  • 图表

* 按照报告范围/要求列出的部分

第五章 建筑市场中的生成式人工智能 按地区分列的统计数据

• 主要趋势
  • 导言
  • 衰退影响
• 市场估计和预测
  • 图表
  • 图表
• 区域范围
  • 北美
    • 美国
    • 加拿大
    • 墨西哥
  • 欧洲
    • 德国
    • 联合王国
    • 法国
    • 意大利
    • 页:1
    • 欧洲其他地区
  • 亚太
    • 中国
    • 日本
    • 韩国
    • 新加坡
    • 印度
    • 澳大利亚
    • APAC 其余部分
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 联合国
    • 南美洲其他地区
  • 中东和非洲
    • 海合会
    • 南非
    • 其余的MEA地区

*列表不穷

章 次 页 次 6. 公司数据

• 业务概览
• 财务
• 产品提供
• 战略绘图
  • 伙伴关系
  • 合并/收购
  • 投资
  • 产品发射
• 最近的发展
• 区域统治
• SWOT 分析

* 按照报告范围/要求列出的公司清单