报告概述

到 2034 年，全球绿色科技中的人工智能市场规模预计将从 2024 年的121 亿美元增至约1270 亿美元，在预测期内以 26.5% 的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据33%以上份额，收入39亿美元。

人工智能越来越多地融入绿色科技，以优化能源使用、管理可再生系统、改善废物处理并支持可持续农业。它可以实现实时环境监测、电网稳定性的预测控制以及资源管理中的数据驱动决策。智能电网系统和精准农业解决方案是人工智能作为智能层推动绿色科技绩效的关键领域。

绿色科技中采用人工智能的主要驱动力包括监管部门对 ESG 合规性的重视、投资者对透明可持续发展报告的需求不断增长，以及提高能源效率和弹性的运营压力。先进的机器学习系统也被部署来管理可再生能源的间歇性，并通过预测性维护减少停机时间。

对 AI-via-GreenTech 应用的需求源于在可再生能源容量激增和基础设施限制的情况下对可靠电网运行的需求。人工智能被用来加快能源项目互联、管理电网瓶颈并简化审批工作流程。公用事业公司越来越多地寻求人工智能驱动的工具，以避免代价高昂的停电、预测负载并减轻因气候波动而放大的基础设施压力。

根据 Market.us，2024 年，ESG 和可持续发展市场中的人工智能估值12.4 亿美元，预计到 2034 年将增长至148.7 亿美元，复合年增长率为28.20%。这种激增是由人工智能工具支持的实时 ESG 数据、自动报告和气候风险分析的需求不断增长推动的。各公司正在采用人工智能来满足严格的法规要求，并以更高的准确性和速度增强其可持续发展影响。

与此同时，ESG 咨询市场在 2024 年达到81.2 亿美元，预计到 2034 年将达到390 亿美元，复合年增长率为16.90%。全球对透明可持续发展实践的压力日益加大，为这种扩张提供了支持。组织正在寻求顾问来指导不断发展的 ESG 标准、改善治理结构和设计净零策略。

市场规模和增长

根据Wifitalents的数据，65%的绿色产业公司已经采用人工智能技术来提高运营效率。在景观美化领域，人工智能驱动的预测分析有助于减少高达 30% 的用水量，而 45% 的公司使用人工智能进行害虫防治，从而使效率提高20%。温室管理也受益，人工智能使作物产量平均提高占 25%。

值得注意的是，78% 的树艺师依靠人工智能工具进行树木健康监测和风险评估，这表明人们对自动化环境诊断的广泛信任。人工智能还为能源和种植业做出了重大贡献。机器学习模型用于管理生态建筑系统，降低能源消耗15-20%。

人工智能驱动的无人机改进了大规模种植和场地监控，将种植速度提高了40%。此外，52%的绿色产业专业人士预计人工智能将在未来几年增强决策能力。反映这一势头的是，未来五年，绿色产业中的人工智能领域预计将以23%的复合年增长率扩张。

关键见解摘要

• 全球市场预计将从 2024 年的121 亿美元增长到到 2034 年，将达到 1,270 亿美元，复合年增长率将达到 26.5%。
• 美国市场到 2024 年将达到38.2 亿美元，在积极的气候目标和人工智能主导的能源优化计划的推动下，预计将以24.1%的复合年增长率稳定增长。
• 按组成部分，软件占据62%份额，反映了对人工智能驱动的分析、环境建模和智能自动化的需求工具。
• 基于云的部署占68%，这得益于对可扩展基础设施、远程监控和跨地域无缝数据集成的需求。
• 机器学习以31%的份额引领技术领域，因为预测算法和自适应系统可以在可持续发展规划中实现更明智的决策。
• 在应用方面，能源管理人工智能在减少能源浪费、平衡负载需求和预测可再生能源产量方面发挥着重要作用，占据了27%的份额。
• 按行业划分，能源与公用事业占有35.8%，成为主要采用者，因为电网运营商、发电厂和公用事业公司投资人工智能以实现清洁能源转型和提高运营效率。

美国市场规模统计

美国2024 年，绿色科技市场中的人工智能估值为38 亿美元，预计到 2034 年将达到约331 亿美元，在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 为 24.1%。2024 年，美国在绿色科技市场的人工智能领域占据主导地位。绿色科技市场，在全球活动中占据了相当大的份额。

这种领先地位可归因于其完善的数字基础设施、先进的人工智能研究生态系统以及清洁技术创新者的强大影响力。美国的能源公用事业和环境解决方案提供商已积极将人工智能集成到电网优化、能源预测和排放跟踪中。美国强大的创业生态系统和高性能计算的使用进一步加强了其在环境应用中部署人工智能的作用。

美国的监管和政策框架也支持了这种增长。联邦和州级气候举措，例如脱碳指令、清洁能源税收优惠和人工智能驱动的环境监测计划，推动公共和私营部门投资于人工智能支持的可持续发展工具。此外，环境人工智能应用方面的学术合作和政府资助的研究加速了技术进步。

2024 年，北美占据了主导市场地位，占据了超过 33% 份额，在绿色科技市场的人工智能领域拥有39 亿美元收入。这种领先地位源于其在清洁能源、智能基础设施和环境监测领域早期采用人工智能。该地区受益于成熟的数字框架、对可持续发展的强大公私投资以及针对碳减排的政府指令。

美国加拿大和加拿大都强调脱碳和数字化转型作为国家优先事项，这加速了人工智能在太阳能预测、精准农业和排放跟踪工具方面的投资。 《通货膨胀减少法案》和加拿大清洁技术投资税收抵免的激励措施鼓励了大规模采用。

增长因素

新兴趋势

通过组件分析

2024年， 软件部门在绿色科技市场的人工智能中占据了62%的主导地位。这种主导地位是由于人工智能平台的广泛使用来分析环境数据、预测排放和优化能源系统。软件解决方案使组织能够集成来自多个来源的实时数据，从而实现更智能的资源规划和高效的碳足迹跟踪。

它们的模块化性和与现有系统的兼容性使其成为优于硬件的首选。此外，基于 SaaS 的可持续发展工具和开源人工智能框架的兴起扩大了人们对可持续发展的关注。中小企业服务。这些平台不仅有助于提高运营效率，还有助于满足监管报告要求，进一步增强对软件主导解决方案的需求。

按部署模式分析

2024 年，基于云的解决方案以 68% 的强劲份额引领市场，反映了对可扩展、灵活且经济高效的部署模型的需求。云平台支持实时监控、无缝数据集成和远程访问，这对于分布在不同地区的绿色科技运营至关重要。

组织更喜欢云解决方案，因为其前期成本较低，并且在能源预测和废物管理等领域可以快速部署人工智能。此外，云模型支持大规模环境模拟和高速数据处理，这对于气候建模和智能电网优化至关重要。

按技术分析

2024年，机器学习占2024年技术领域的31%，成为绿色科技中采用最广泛的人工智能技术。它的优势在于分析复杂的环境模式、预测能源需求以及识别污染水平的异常情况。机器学习模型使用历史数据进行训练，以自动执行可持续发展任务，例如用水优化、可再生能源资产的预测性维护和气候风险评估。

机器学习还被用来支持智能建筑和农业的自主决策。随着传感器和物联网系统的数据可用性不断增长，机器学习算法对于加速向可持续能源和资源实践的过渡将变得越来越重要。

按应用分析

2024 年，能源管理t 成为领先的应用程序，贡献了 27% 的市场份额。人工智能技术正被积极用于平衡电力供需、提高电网效率以及整合太阳能和风能等可再生能源。由人工智能支持的智能能源系统可以实时跟踪消耗情况，使家庭和工业能够优化使用模式并减少能源浪费。

该应用在需要最大限度降低能源成本和排放的城市基础设施和商业设施中尤其重要。自动恒温器、负载预测软件和分布式能源资源管理系统等人工智能驱动的工具是该细分市场实力的关键贡献者。

按行业分析

2024 年，能源与公用事业行业占 2024 年市场的35.8%，成为最大的市场G 领域人工智能的杰出最终用户重新科技。该行业沉重的碳足迹和日益增长的脱碳监管压力加速了智能解决方案的采用。从优化发电到预测电网波动，人工智能帮助公用事业公司降低运营成本并实现清洁能源目标。

该行业还使用人工智能进行故障检测、基础设施监控和预测性维护，从而提高安全性和效率。随着各国对智能电网和可再生能源基础设施的投资，人工智能工具在公用事业网络中的集成预计将进一步扩大。

主要细分市场

按组件

• 软件
  • 人工智能平台
  • 分析工具
  • 预测维护软件
• 服务
  • 托管服务
  • 专业服务

按部署模式

• 本地
• 基于云

按技术

• 机器学习
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 上下文感知计算
• 深度学习
• 其他

按应用

• 能源管理
• 可持续发展农业
• 气候监测和碳足迹管理
• 智能废物管理
• 水资源管理
• 绿色建筑和智能城市
• 其他应用

按行业

• 能源与公用事业
• 农业
• 制造业
• 交通运输和物流
• 政府和公共部门
• 建筑
• 废物管理
• 水处理
• 其他

重点地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区e
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动分析

实时数据分析和资源优化

加速人工智能在绿色科技中采用的一个主要驱动因素是其分析来自传感器、卫星和智能设备的海量数据集的强大能力。人工智能使能源网格和城市系统能够适应实时变化、减少浪费并帮助预测需求，而无需人工干预。这种向数据驱动的自动化和优化的转变使企业和社区能够做出更好的决策，节省开支资源，并通过提高效率更接近环境目标。

约束分析

人工智能系统的高能源需求

尽管有其前景，但先进人工智能系统的能源消耗是一个重大限制。训练和部署大型人工智能模型需要大量电力，这通常会给电网带来压力，并且可能超过人工智能本应带来的一些环境效益。关于平衡人工智能提供的环保工具与确保其发展不会增加碳排放或耗尽有限资源的需求的争论越来越多。

机会分析

智慧城市和循环经济

创建人工智能驱动的智慧城市和支持循环经济举措是一个令人兴奋的机会。通过持续监测废物、能源和环境状况，人工智能可以帮助指导城市管理降低排放、优化回收和更好的城市规划。这为定制解决方案打开了大门，可以最大限度地重复利用资源，减少污染，并使城市和组织能够更有效地实现日益严格的绿色目标。

挑战分析

管理人工智能的环境足迹

最严峻的挑战之一是找到方法最大限度地发挥人工智能对环境的积极影响，同时最大限度地减少其自身的资源消耗。这不仅意味着使算法更加节能，还意味着设计具有更长生命周期的硬件，确保可回收性，并提高测量环境影响的透明度。实现这种平衡需要跨部门合作、创新公共政策，并关注人工智能在绿色领域部署的直接和长期影响。

主要参与者分析

在绿色领域的人工智能中enTech 市场中，微软公司、IBM 公司和谷歌有限责任公司（Alphabet Inc.）等主要科技公司发挥着核心作用。这些公司正在投资人工智能驱动的可持续发展平台、碳排放跟踪和智能电网管理。他们的全球影响力和广泛的研发能力使他们能够支持跨行业的气候意识数字化转型。

英特尔公司等硬件和芯片设计领导者也在塑造绿色科技生态系统中的人工智能。他们的节能处理器和边缘计算平台支持绿色人工智能应用，包括水管理和精准农业。除此之外，基于云的 CRM 和分析提供商 Salesforce 还提供以气候为中心的数据工具和可持续发展仪表板，帮助企业跟踪环境 KPI。

STACC、Xeven Solutions 等新兴企业，以及 Schn 等老牌工业巨头eider Electric 和通用电气 (GE) 正在加强该市场的多样性。 STACC 和 Xeven Solutions 专注于环境数据分析和智能资源规划的人工智能。与此同时，施耐德电气和 GE 正在将人工智能集成到楼宇自动化、电网智能和生态工业解决方案中。

AutoML 市场的领先公司包括：

• 微软公司
• IBM 公司
• Google LLC (Alphabet Inc.)
• 英特尔公司
• Salesforce
• STACC
• Xeven解决方案
• 施耐德电气
• 通用电气 (GE)
• 其他

最新动态

• 2024 年 11 月：IBM 与 COP29 上的人人享有可持续能源合作，公开推出了人工智能驱动的工具，以促进可持续城市发展。他们的“开放式建筑洞察”平台利用人工智能模型来优化建筑开发利用并规划更绿色的基础设施，重点关注发展中地区。
• 2024 年 5 月：微软与 Brookfield Asset Management 签署了价值 100 亿美元的合作伙伴关系，以确保全球10.5 吉瓦的可再生能源，使其成为历史上最大的企业可再生能源协议。这一雄心勃勃的举措将为微软全球人工智能数据中心提供动力，支持其快速人工智能扩展和负碳承诺。