报告概述

预计到 2034 年，全球人工智能材料产品优化市场规模将从 2024 年的18 亿美元增至201 亿美元左右，从 2025 年开始的预测期内复合年增长率为27.3%到 2034 年。到 2024 年，北美占据市场主导地位，占据42%以上份额，收入7.5亿美元。

人工智能材料产品优化是指利用机器学习、材料信息学和自主实验来设计、配制和规模化具有目标特性的材料和产品。该方法用数据驱动的工作流程取代了试错，从而实现了虚拟筛选、逆向设计和闭环实验室，通过更少的物理实验和更短的交付时间从假设迭代到经过验证的配方

该市场的主要驱动因素包括先进行业对高性能、轻质和环保材料的需求不断增长。人工智能可以在各种现实条件下对材料进行虚拟测试，从而显着降低后期生产失败的风险。

生成式人工智能的兴起能够创建复杂的设计并减少材料浪费，再加上基于云的混合人工智能部署模型的扩展，支持更快的协作和可扩展的优化。行业对定制的需求不断增长以及严格的可持续发展目标也促进了市场增长。

例如，2024 年 5 月，Schrödinger 与 Ansys 合作，将分子建模与多尺度仿真工作流程集成。此次合作旨在通过对从分子到系统层面的材料行为进行预测性洞察来加速材料创新。它允许工程师评估新材料，从而增强产品开发

关键要点

• 2024 年，软件/平台细分市场占据了68.2%的份额，凸显了人工智能驱动平台在加速材料创新方面的重要性。
• 工艺优化和制造细分市场占据了25.6%的份额，反映出人工智能在简化生产效率和降低成本方面的作用。
• 化学品和先进材料领域以28.3%领先，突显人工智能在开发高性能和可持续材料方面的广泛应用。
• 2024 年美国市场价值7 亿美元，在工业和材料创新的推动下，复合年增长率为 25.4%。
• 北美占超过42%，这得益于先进的研发基础设施以及化学、汽车和航空航天领域的大力采用

效率和创新指标

• 更快的上市时间：人工智能在九个月内从 3200 万候选者中识别出一种有前途的新型电池材料，而开发锂离子电池需要 20 年时间。
• 加速。研发：Citrine AI 软件评估了 1150 万种粉末和纳米粒子组合，确定了 100 种可行的候选材料，并在短短两年内推出了商用合金 AL 7A77。
• 改善材料性能：在玻璃纤维增强聚合物开发中，AI 选择的候选材料将机械性能平均提高了 21%。
• 自动发现：深度学习工具 GNoME 发现了 220 万种新晶体，其中包括 380,000 种稳定材料，展示了人工智能大规模加速自动化材料发现的能力。

运营和成本优化数据

• 生产和盈利能力：人工智能的采用使制造公司的产量提高了 10-15%，EBITA 提高了 4-5%。
• 缺陷减少：一家电器制造商使用人工智能视觉系统在六个月内将缺陷减少了 30%，节省了 500,000 美元节省返工和报废。
• 节能：
  • 一家铝生产商利用人工智能优化，将单位能耗提高了 5%。
  • 水泥窑项目通过人工智能驱动的过程控制，将能源成本降低了 5%。
• 减少设备损坏和停机时间：在一家水泥厂，人工智能将破碎机堵塞减少了 82%，并减少了计划外故障停机时间减少 20%。
• 减少材料浪费：人工智能驱动的高通量筛选仅在 13 次实验中优化了 13,440 种水凝胶组合，最大限度地减少了原材料的使用。
• 降低了 d开发成本：到2025年，将人工智能开发外包给专业公司可节省高达40%的成本。

分析师观点

在需求分析方面，制造商越来越多地采用人工智能来满足不断提高的性能和监管标准，特别是在航空航天、电动汽车、医疗设备和半导体等领域。人工智能模拟材料行为、预测缺陷和优化制造流程的能力可缩短生产周期并提高首次合格率。

这种需求是由应用程序日益复杂性推动的，这些应用程序需要新颖、精确设计的材料，而这些材料以前很难在合理的时间内开发。​推动采用的技术包括用于缺陷检测和性能预测的机器学习、用于设计自动化的生成式人工智能以及用于可扩展人工智能部署的云计算。

机器学习通过为人工智能提供支持而占据主导地位。质量控制和预测性维护，而生成式人工智能通过拓扑优化和复杂几何形状创建快速改变材料设计。云解决方案可实现实时监控和远程协作，这对于制造商拥抱数字化转型至关重要。​

采用人工智能材料产品优化的主要原因包括增强材料性能、减少浪费和可持续性收益。人工智能可精确预测所需材料数量，从而减少过度使用和能源消耗，符合全球环境目标。此外，人工智能还有助于开发适合利基应用和监管要求的个性化材料解决方案，提高产品差异化并开辟新的收入来源。​

生成式人工智能的作用

人工智能材料产品优化正在通过利用人工智能加速重塑制造和产品开发。发现材料、提高性能并减少浪费。生成式人工智能是一个关键驱动因素，它使设计人员能够快速探索数千种设计方案，从而生产出更轻、更强、更具成本效益的产品。

例如，生成式人工智能可以减少高达 40% 的材料使用，同时缩短约 60% 的设计周期。这种方法不仅加快了开发速度，而且还通过在生产前模拟各种现实条件下的性能、最大限度地减少物理原型设计和设计来提高产品质量。代价高昂的错误。

除了设计之外，生成式人工智能还有助于制造中的预测性维护，使公司能够在设备故障发生之前进行预测。这减少了运营停机时间，降低了维护成本，并提高了整体生产效率。引人注目的 86% 制造商表示，智能工厂计划是由生成技术等技术驱动的人工智能对于保持未来五年的竞争力至关重要。

投资和商业效益

投资机会来自于扩展人工智能在增材制造、虚拟测试和可持续材料发现方面的能力。人工智能与数字孪生和高级仿真平台的集成需要对云基础设施和人工智能软件开发进行投资。

制药和航空航天等监管负担较高的行业为人工智能工具提供了肥沃的土壤，这些工具可确保合规性，同时加快创新周期。对人工智能驱动的材料设计的早期投资有望加快上市时间，从而带来竞争优势。​

人工智能材料产品优化的商业优势包括降低研发成本、提高产品可靠性以及对市场变化的敏捷响应。人工智能通过数据驱动的洞察和实时反馈实现持续的流程改进加强质量控制，减少缺陷，提高客户满意度和品牌声誉。此外，人工智能在预测性维护中的作用可最大限度地减少停机时间，提高整个制造环境的运营效率和盈利能力。

美国市场规模

美国人工智能材料产品优化市场正在大幅增长，目前估值7亿美元，预计复合年增长率为25.4%。在联邦政府对先进制造、半导体创新和可持续技术的大力投资的推动下，该市场正在迅速扩张。

CHIPS和科学法案等战略举措正在将资金投入到以下领域：人工智能材料研发，特别是能源存储、国防和电子领域。领先研究机构、科技公司和人工智能初创公司的存在进一步加速了创新。此外，包括美国工业界对下一代环保材料的需求不断增加，更加需要人工智能工具来提高材料开发的速度、精度和竞争力。

例如，2025 年 9 月，美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室的研究人员推出了 AutoBot，这是一个旨在加速材料发现的人工智能平台。通过集成机器学习和机器人技术，AutoBot 可以快速合成和表征先进材料，将研究时间从长达一年大幅缩短至仅需几周。

2024 年，北美在全球人工智能材料产品优化市场中占据主导地位，占据了超过42%的份额，收入7.5 亿美元。这种主导地位归功于其强大的技术基础设施、强大的研发投资以及支持人工智能和材料科学的政府战略举措ce。

该地区受益于高度集中的科技巨头、研究型大学和专注于先进制造中人工智能集成的初创生态系统。此外，航空航天、汽车和能源行业对高性能、可持续材料的需求不断增长，加速了人工智能驱动工具的采用，巩固了北美在这个不断发展的市场中的领导地位。

例如，海德堡材料北美公司于2025年8月推出了高性能资源优化中心(HROC)，标志着该地区在推进材料产品优化方面迈出了重要一步。 HROC 旨在集中专业知识并实施先进的优化技术，以提高整个工厂的运营效率、可持续性和技术采用率。

类型分析

2024 年，软件和平台部分占人工智能材料的主导地位68.2%产品优化市场。这种领先地位源于这些人工智能驱动的工具在加速材料发现、设计和工艺改进方面发挥的重要作用。

这些平台使公司能够高精度地模拟材料特性、预测性能和优化制造参数，从而减少对昂贵的物理试验的依赖。云计算和先进机器学习技术的集成确保了可扩展性和可访问性，使这些解决方案在各行业得到广泛采用。

此外，软件平台通常具有工作流程自动化功能，可以简化操作并增强研发、生产和质量控制团队之间的协作。他们将生成式人工智能融入设计复杂材料结构的能力正在突破先进材料的极限。

该领域的便利性、适应性和不断增长的创新使其成为持续发展的核心g 市场增长。例如，2025 年 4 月，基于云的工程仿真平台 Rescale 从 Applied Materials、Nvidia 和其他投资者那里筹集了 1.15 亿美元资金。此次融资旨在加速将人工智能融入其软件平台，增强材料建模和仿真能力。

应用分析

2024年，随着各行业寻求提高生产效率和产品质量，流程优化和制造应用细分市场将占据25.6%市场份额。人工智能工具通过识别效率低下、预测设备故障和实时微调工艺参数来帮助简化工作流程。通过使用数字孪生和模拟，制造商可以虚拟地测试变化，从而减少停机时间并加速创新周期。

流程优化还可以通过减少浪费和能源来支持可持续性y 消费。人工智能系统可以准确预测材料需求并优化资源使用，不仅有助于节省成本，还有助于改善环境足迹。人工智能在制造业中的实际应用推动了其在汽车、航空航天和电子等行业的广泛采用。

例如，泛林研究公司于 2025 年 10 月推出了 Fabtex™ Yield Optimizer，这是一款人工智能驱动的软件解决方案，旨在改善半导体制造的流程优化。该工具利用机器学习和数字孪生技术，分析实时工艺和计量数据，以识别产量限制因素并减少生产废品。

最终用户行业分析

2024年，化学品和先进材料行业占人工智能材料产品优化的28.3%使用。人工智能技术通过加速材料配方、质量控制来支持该行业y 控制和过程安全。预测分析可最大限度地减少不合格批次并优化原材料使用，从而提高化学生产中的效率并减少浪费。

在先进材料开发中，人工智能通过快速筛选具有定制特性的新型复合材料和聚合物来加速创新。这使得专为航空航天和医疗保健等领域的特定性能需求而设计的材料能够更快地商业化。人工智能驱动的对精度和可持续性的关注增强了化学品和材料行业的竞争力。

例如，2025 年 5 月，旁遮普大学的精密分析仪器设施 (SAIF/CIL) 获得了 Vardhman 工业集团的 1 千万卢比拨款，用于将人工智能 (AI) 引入材料分析。该资金旨在支持基于人工智能的工具在材料制造中的集成，提高分析精度和工业应用效率。

新兴趋势

一个新兴趋势是越来越多地使用人工智能驱动的预测模型来模拟各种环境压力（例如温度变化和化学暴露）下的材料行为。这减少了对物理测试的依赖，并加快了上市时间。

此外，混合云基础设施由于其灵活且经济高效的性质，可实现实时协作和远程监控，因此在人工智能材料优化中越来越受欢迎。​另一个趋势是人工智能在为利基应用定制材料属性方面得到广泛采用。

人工智能使制造商能够通过针对特定工业需求微调复合材料和聚合物来满足更严格的监管和性能标准。在工业化程度提高和政府推动基于人工智能的制造技术的举措的推动下，亚太地区作为一个关键市场区域正在迅速增长。​

增长因素

制造流程的快速数字化是人工智能材料优化的主要增长因素。公司越来越多地转向人工智能驱动的系统，以缩短设计周期并提高产品耐用性，从而提高竞争力。

大规模研发投资和不断扩大的人工智能人才库通过支持创新和开发针对特定材料挑战的复杂人工智能模型，促进了这一增长。​随着公司寻求减少环境影响，可持续发展压力也推动了增长人工智能降低材料浪费和能源消耗的能力符合企业责任目标和监管要求，进一步推动了产品的日益复杂性以及对定制解决方案的需求，推动了对人工智能增强材料科学的需求。

关键细分市场

按类型

• 软件/平台
  • 基于云
  • 本地部署
• 服务
  • 咨询
  • 部署和集成
  • 支持和维护

按类型应用

• 材料发现与设计
• 性能预测与优化
• 工艺优化与制造
• 配方优化
• 质量控制与缺陷检测
• 生命周期与可持续性评估
• 其他

按最终用户行业

• 化学品与先进材料
• 能源与电池
• 汽车与航空航天
• 电子与半导体
• 制药与生命科学
• 消费品（CPG）与食品
• 其他

驱动程序

人工智能驱动的流程优化

人工智能正在通过优化专业技术来显着改变半导体材料工程工艺参数以提高芯片性能。通过预测建模，人工智能促进节能材料的开发，并实现更好的散热，这对于下一代微电子学至关重要。

此外，人工智能还通过识别最佳材料组合和生产条件来降低制造复杂性和成本。这种集成加速了创新并增强了可扩展性，帮助公司满足边缘计算、人工智能芯片和其他先进半导体应用的性能需求。

例如，2025 年 1 月，Schrödinger 采用了 Sapio Sciences 统一信息学平台来简化其计算机模拟药物发现和材料研究工作流程。 Sapio 的 LIMS 和 ELN 功能的集成增强了数据管理、可追溯性和协作，支持跨计算和实验团队更快、更高效的研发操作。

约束

H高实施成本

尽管采用人工智能进行材料产品优化有其优势，但会带来巨大的前期和持续成本。实施人工智能驱动的解决方案需要投资先进的软件、GPU等高性能计算硬件，以及能够管理复杂人工智能系统的熟练人员。

对于许多中小企业来说，这些初始费用过高，限制了更广泛的采用。此外，将人工智能技术与现有制造工作流程集成可能在技术上具有挑战性且需要占用大量资源，从而进一步增加总体成本负担。

除了设置成本之外，维护和更新人工智能模型还需要持续的资金和专家支持，从而提高了总拥有成本。组织还可能面临定制人工智能解决方案以满足特定行业要求和数据环境的额外费用。这些财务障碍限制了企业（尤其是小型企业）的发展步伐rs，可以利用人工智能进行材料优化，作为核心市场限制。

机遇

定制和可持续材料

人工智能可以根据具体的应用需求或环境条件进行定制材料的设计，从而开辟了新的机遇。预测建模使企业能够微调弹性、导电性或耐热性等特性，为可穿戴电子产品、医疗设备或特种涂料等利基市场定制材料。这种个性化方法不仅创造了新的收入来源，还增强了竞争行业中的产品差异化。

此外，人工智能通过识别环保材料和优化流程以减少浪费和能源消耗来支持可持续发展。通过准确预测材料需求并最大限度地减少废品，人工智能有助于实现绿色制造运营。这种能力符合全球可持续发展目标d 监管要求，鼓励公司采用人工智能驱动的材料优化，同时提供对环境负责的产品。

例如，2024 年 2 月，南加州大学 (USC) 的研究人员推出了一个突破性的人工智能平台，旨在彻底改变未来材料的发现。该平台集成了先进的机器学习算法来预测和优化新型材料的性能，加速高性能、可持续解决方案的开发。

挑战

对高质量数据的依赖

AI材料产品优化的一个主要挑战是对大型、准确数据集的依赖。人工智能模型的有效性取决于描述材料属性和行为的全面、干净且一致的数据。然而，数据碎片化、缺乏标准化格式以及专有限制常常会阻碍数据的可用性和质量。

在完整或嘈杂的数据可能会导致预测不准确，破坏对人工智能工具的信任，并可能导致安全或可靠性问题。此外，与数据隐私和知识产权相关的问题限制了组织之间的共享和协作，进一步限制了可用于训练人工智能模型的数据池。

建立强大的数据治理框架和改进数据集成实践是必要但困难的步骤。在这些挑战得到解决之前，对高质量数据的依赖将限制人工智能在材料优化方面的全部潜力。

主要参与者分析

人工智能材料产品优化市场由薛定谔、达索系统和 Citrine Informatics 等老牌软件创新者推动，他们利用人工智能和模拟工具来加速材料发现和性能预测。他们的平台可以更快地制定、测试和优化化学、电子和制药等行业的自动化流程。

Kebotix、Exabyte.io、MAT3RA 和 Phaseshift Technologies 等新兴技术公司专注于使用机器学习和云计算实现材料研发自动化。他们的解决方案通过将人工智能驱动的设计工作流程和预测分析集成到产品开发周期中，降低了实验成本并缩短了上市时间。

MaterialsZone Ltd.、BASF、AI Materia、Intellegens、Arzeda、Polymerize、Innophore 和 Rescale 等著名贡献者以及其他主要参与者正在扩大人工智能在材料创新中的采用。他们与工业制造商的合作加强了针对能源、汽车和医疗保健应用定制的可持续高性能材料的开发。

市场上的主要参与者

• 薛定谔
• 达索系统
• Citrine Informatics
• Kebotix
• Exabyte.io
• MAT3RA
• Phaseshift Technologies
• MaterialsZone Ltd.
• 巴斯夫
• AI Materia
• Intellegens
• Arzeda
• Polymerize
• Innophore
• Rescale
• 其他

近期发展

• 2025 年 10 月，达索系统宣布计划扩大其在印度的业务，在浦那设立新工厂，并计划增加员工10%。此次扩建旨在实现区域收入10亿美元，满足对其 3DEXPERIENCE 平台不断增长的需求，特别是在先进制造和材料创新等领域。
• 2025 年 9 月，英国国家复合材料中心 (NCC) 过渡到达索系统的云 3DEXPERIENCE 平台，以加强其在复合材料方面的研究。此举实现了无缝协作，加速了虚拟孪生开发，并改善了设计、模拟之间的集成化和制造工作流程。