报告概述

到 2034 年，全球工作区检测人工智能市场规模预计将从 2024 年的24.5 亿美元增至88.5 亿美元左右，在预测期内以21.5%的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了35.2%以上份额，收入8.6 亿美元。

工作区域检测 AI 是一种基于计算机视觉和传感器的系统，可实时监视道路或建筑工作区域，标记入侵车辆或不安全的工人行为，并发送即时警报以减少碰撞和伤害。它建立在摄像头、人工智能视觉模型和交通数据的基础上，可以比单独的手动手表更一致地跟踪车辆、工人和临时障碍物。​

工作区域仍然是一个严重的安全问题，2023 年，仅在美国，就有约 898 道路使用者死亡，约 40,170 人在工作区事故中受伤。自 2010 年以来，这些地区的死亡人数增加了约 53%，尽管许多机构增加了更多的标志、锥体和传统控制装置，这给车主尝试新的数字保护层带来了压力。​

市场的增长可归因于工作区死亡人数的上升、分心驾驶发生率的增加以及对更准确的实时警报的需求。运输部门寻求先进的工具来提高工人的安全并降低碰撞风险。智能高速公路技术的采用和对数字交通管理系统的不断增加的投资进一步支持了市场的扩张。

工作区检测人工智能市场是由增强建筑和道路工作区安全的日益增长的需求推动的。人工智能驱动的系统提供实时监控并提醒工人和司机潜在危险，减少事故并提高运营效率。全球不断增长的基础设施投资和更严格的安全法规鼓励采用这些技术。

例如，FLIR Systems 于 2025 年 6 月推出了 PT 系列 AI SR 摄像头，该摄像头具有改进的热成像和 4K 成像功能，可确保周边和工作区域的安全。该系统结合了边缘人工智能和专有通信协议，即使在不利条件下也能实现精确检测和跟踪，从而增强安全监控能力。

关键要点

• 2024年，硬件细分市场占据56.4%份额，反映出对传感器、摄像头和路边检测系统进行实时监控的强烈依赖。
• 本地部署细分市场占有领先的64.7%份额，表明由于数据敏感性和运营控制要求，人们更倾向于本地管理的人工智能基础设施。
• The Traffic Man政府机构部门占40.6%，主要是因为越来越多地采用人工智能系统来减少事故、提高流量和提高工作区安全。
• 政府机构部门占42.9%，凸显了它们在部署道路安全和公共基础设施管理人工智能解决方案方面的核心作用。
• 美国市场在 2024 年达到7.3 亿美元，并且以 2024 年的强劲复合年增长率增长19.3%，得到全国道路现代化和安全举措的支持。
• 在先进的交通基础设施、监管规定以及人工智能驱动的安全技术投资不断增加的推动下，北美地区以超过 35.2% 的市场份额领先于全球。

生成式 AI 的作用

生成式 AI 是通过分析物联网传感器和摄像头的实时数据，在增强工作区检测方面发挥着至关重要的作用，这有助于识别设备故障等危险功能或工人进入危险区域。该技术支持持续监控和主动警报，从而显着降低风险并确保符合安全标准。

研究表明，生成式人工智能可以通过为工人准备工作创建更加动态和真实的虚拟模拟来简化安全流程并改进培训，从而将安全意识提高 40% 以上。 生成式人工智能还可以生成自动化安全报告和见解，从而促进团队之间更好的沟通，从而增强关键工作区操作期间的决策。

随着采用率的不断提高，生成式人工智能在工作场所安全中的应用已显示出改进，例如在试点实施中工作场所事故减少了近25%，凸显了它们有效减少事故和改善工人保护的潜力。

投资和商业利益

工作区检测人工智能的投资机会存在于多传感器融合解决方案、边缘人工智能计算硬件和集成安全管理平台的开发中。随着政府和基础设施预算的增加，重点放在改善道路安全上，对可扩展、可靠的人工智能系统的早期投资有望带来强大的商业潜力。

除了安全之外，投资这些技术的公司还受益于事故相关成本的降低、保险费的降低以及工人保护声誉的提高。监管环境日益收紧，许多地区需要包括技术入侵警报在内的先进安全协议，这进一步推动了该领域的市场需求和创新。

工作区检测人工智能的商业优势包括提高安全合规性、更快的事件响应和降低工人受伤率。实时、可操作的警报有助于防止代价高昂的事故和相关的停机。处理数据的系统通过边缘计算进行现场避免网络延迟，确保及时响应。加强监控可以在不安全状况升级之前识别出来，从而实现更好的资源分配和运营效率。

美国市场规模

美国工作区域检测人工智能市场正在大幅增长，目前估值7.3亿美元，预计复合年增长率为19.3%。由于交通基础设施投资不断增加以及对道路安全的高度关注，该市场不断增长。政府针对建筑区域工人和驾驶员保护的法规不断出台，推动了对先进人工智能解决方案的需求。

这些系统可实现实时监控、危险检测和交通管理，从而显着减少事故并改善工作区域附近的交通流量。人工智能驱动的硬件和本地部署的持续创新也支持了这一点例如，2025 年 6 月，FLIR 推出了 PT 系列 AI SR 热和可见光监视系统，采用 Edge AI 进行早期入侵和威胁检测。他们的系统通过准确的目标检测和跟踪来增强周边和现场安全，适用于关键基础设施和工作区环境。​

2024 年，北美在全球工作区检测 AI 市场中占据主导地位，占据了超过 35.​​2% 的份额，收入8.6 亿美元。这一领先地位主要得益于对现代化交通基础设施的广泛投资以及专注于加强道路安全和减少工作区事故的严格政府法规。

该地区受益于促进创新和创新的完善技术生态系统。id采用先进的人工智能硬件和软件解决方案，以满足工作区管理的安全和操作需求。此外，由于其先进的技术环境和政府对人工智能举措的大力支持，美国在该地区发挥着重要作用。

联邦资助计划和基础设施更新计划进一步刺激了对人工智能驱动的检测系统的需求，这些系统可改善交通管理和工人安全。监管执法、公共安全优先事项和创新动力的结合使北美成为全球工作区域检测人工智能市场的主导力量。

例如，2025 年 10 月，霍尼韦尔推出了新的人工智能创新产品，包括人工智能助手和 CT70 移动数据终端，以提高物流和运输一线员工的生产力。人工智能助手利用机器视觉和自然语言来识别产品和故障，提高运营效率和工人复杂环境中的安全性。​

组件分析

2024 年，硬件细分市场占据主导市场地位，占据全球工作区检测人工智能市场56.4% 份额。硬件的重要性在于其基础作用，包括传感器、摄像头和处理单元，它们构成了收集和分析工作区域实时数据的基本基础设施。

这些物理组件对于提供精确检测、促进即时通知施工和维护区域中的危险或未经授权的访问至关重要。对可靠耐用的硬件解决方案的持续需求推动了专注于提高现场准确性和响应能力的创新。

硬件还通过使人工智能系统能够持续监控复杂的工作区域来支撑安全性的进步。这可确保更快地识别事件并及时进行干预开启，可以防止事故发生并降低工人和驾驶员的风险。尖端传感器技术和边缘计算在硬件中的日益集成正在提高工作区检测解决方案的有效性，支持更安全的交通环境。

例如，2025 年 9 月，FLIR Systems 推出了先进的人工智能安全摄像头技术，能够利用热传感器和可见光传感器执行精确的物体检测和跟踪。他们的硬件创新可实现卓越的周边安全性，非常适合复杂或低能见度的工作区域。

部署模式分析

2024 年，本地细分占据了市场主导地位，占据了全球工作区域检测人工智能市场64.7%的份额。这些系统通常受到政府机构和基础设施运营商的青睐，他们需要以最小的延迟立即处理数据，这对于r 对时间敏感的工作区安全和交通运营。

本地设置还可以通过将敏感信息保留在受控网络内而不是将其暴露于云漏洞来解决数据隐私和安全问题。这种部署模式满足了通常恶劣的户外工作环境中对系统可靠性的关键需求。在本地维护人工智能操作使用户能够根据特定项目要求定制和管理基础设施，确保正常运行时间和响应能力。

例如，2025年6月，西门子交通推出了Industrial Copilot for Operations，它直接在车间运行人工智能任务，无需依赖云连接即可实现实时决策和安全监控，强调了本地部署对于时间敏感环境的重要性。

应用分析

2024年，流量管理领域占据主导地位市场地位稳固，占据全球工作区域检测人工智能市场40.6％的份额。工作区检测人工智能通过提供实时见解来支持交通控制器，帮助减少施工区周围的拥堵。通过识别活跃的工作区域、标记车道封闭的变化以及提醒驾驶员注意危险，该技术可以平滑交通流量并防止道路施工与公共道路相交的事故。

该应用程序还通过促进工作区域内的快速事件检测和响应来扩展整体道路安全。通过将人工智能检测与交通信号系统和数字警报相集成，当局可以优化交通路线并保护工人和通勤者。该技术满足了日益复杂的城市交通网络中对智能交通解决方案日益增长的需求。

例如，2025 年 11 月，Trimble Inc. 推出了人工智能驱动的交通管理系统，可实现复杂的自动化工作流程并提供预测性见解，展示人工智能在工作区域内交通管理中的作用。

最终用户分析

2024 年，政府机构细分市场占据主导市场地位，占据全球工作区域检测人工智能市场42.9%份额。这些机构实施工作区检测人工智能来保护工人、确保合规性并更有效地管理施工进度。作为公共道路的主要管理者，政府利用人工智能来减少交通事故并简化道路施工期间的交通管理。

政府机构越来越多地采用人工智能，这得到了公共安全指令和旨在升级基础设施技术的资助计划的支持。这些机构受益于人工智能的能力，可以持续监控工作区域、预测危险并生成可操作的见解，从而提高安全结果和运营效率

例如，2025 年 11 月，卡特彼勒公司开发了人工智能驱动的预测性维护和运营解决方案，旨在提高基础设施项目的安全性和效率，支持政府机构对工作区安全的要求。

新兴趋势

一个关键的新兴趋势是使用人工智能与雷达、雷达等传感器融合技术相结合来部署智能工作区。激光雷达和计算机视觉可检测未经授权的进入并动态管理交通状况。这一趋势带来了实时入侵警报并降低了实验区的事故率，事故减少了约17%，展示了对工人安全的现实影响。

另一个趋势是将人工智能系统与可穿戴设备集成，在车辆突破安全区域时向工人提供即时警报，从而创建一个超越传统锥体和标志的主动虚拟安全网年龄。远程控制的自动标记设备的开发也最大限度地减少了人类接触实时交通的情况。这些创新正在成为各州试点的标准，并显示出令人鼓舞的安全改进，据报告，工人受伤人数减少高达 30%。

增长因素

工作区检测 AI 的增长部分受到计算机视觉技术进步的推动，该技术可自动验证工作区设置（例如锥体和障碍物的正确放置）。这种自动化可以防止区域准备中的错误，提高安全合规性，并将事故减少高达20%。

此外，人工智能增强型数据分析融合了驾驶员行为和道路状况等多个来源的输入，有助于预测风险热点并优化安全资源部署。人工智能分析实现更快的紧急响应，在事故发生后节省关键的几分钟，进一步限制事故的严重程度ts.

另一个关键的增长因素是人们对工作场所安全法规的认识不断提高，以及对先进技术以经济高效的方式满足这些标准的需求。人工智能系统通过详细的日志记录和分析提供可扩展的持续监控，支持合规工作，同时降低总体风险。

组织认识到人工智能支持的洞察力对于事件预防和监管报告的价值。这种意识与更好的人工智能性能相结合，正在加速基础设施项目和公用事业的采用。

主要细分市场

按组件

• 硬件
• 软件
• 服务

按部署模式

• 本地
• 云端

按应用

• 交通管理
• 道路安全监控
• 工地管理
• 事件检测
• 其他

按最终用户

• 政府机构
• 公司指导公司
• 交通当局
• 其他

区域分析和覆盖范围

• 北美
  • 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
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

司机

增强安全意识

工作区检测人工智能市场受到改善职业安全保障日益增长的需求的支持重点关注高风险地区。通过摄像头和计算机视觉进行实时监控有助于识别不安全行为、错放的障碍物和未经授权的访问。随着全球基础设施活动的持续增长，这些警报减少了事故，并为工人和驾车者提供了更安全的条件。

更严格的安全规则和不断增加的现代化投资进一步鼓励了人工智能系统的使用。组织和政府正在优先考虑早期风险检测，以预防事件发生。对主动安全的关注提高了建筑和道路施工现场的态势感知。

例如，2025 年 6 月，博世扩大了对人工智能的投资，以提高安全性和生产力。他们的系统提供实时监控和预测警报，有助于避免危险和运营停机。这展示了人工智能驱动的检测如何支持更安全、更高效的工作环境。

约束

监管和标准标准化挑战

工作区检测人工智能市场面临的一个主要限制是监管不确定性以及不同地区缺乏统一的安全标准。如果没有统一的法规来管理工作区人工智能的部署，跨国运营商的合规性就会变得复杂，从而减缓了这些系统的广泛采用。

此外，与基于人工智能的监控的监视和数据收集相关的隐私问题引发了额外的法律和道德问题。这种规则的碎片化，加上不同地区的数字基础设施成熟度不同，限制了市场的增长。公司必须应对不同的法律并解决数据隐私等问题，这些问题可能会延迟项目的批准和实施。

例如，2025 年 7 月，FLIR Systems 面临与欧盟人工智能法案监管合规性相关的挑战，该法案要求对人工智能应用采取严格的安全、透明度和问责措施。 FLIR 已适应通过开发离线运行且不收集个人身份信息的人工智能系统，确保 GDPR 合规性，但强调监管障碍如何限制部署的复杂性和灵活性。

机遇

通过技术创新实现扩张

工作区检测人工智能市场通过不断的技术进步和地域扩张有很大的增长机会。传感器融合、边缘计算和人工智能模型等创新技术可以从不断变化的工作区条件中学习，从而实现更准确和可扩展的安全系统。这些技术可实现定制化，以满足跨行业和地区的不同需求，从而扩大潜在市场。

新兴市场，尤其是城市化和基础设施快速发展的亚太地区，是采用这些技术的沃土。人们对人工智能在传统行业以外的工作区安全方面的兴趣日益浓厚推动公用事业和工业运营，推动新的用例和合作伙伴关系。战略合作和收购进一步支持先进人工智能检测工具的渗透，提供超越当前部署的增长前景。

例如，2025 年 11 月，Trimble 推出了新的人工智能代理和工作流程，旨在自动化运输操作，包括道路和工作区管理。这些创新实现了更好的数据集成、工作流程自动化和效率提升，强调了通过技术进步和扩展人工智能能力来管理复杂工作区域的市场机会。

挑战

集成和操作复杂性

工作区检测人工智能市场的一个重大挑战在于将这些解决方案与现有工作现场系统集成并管理操作复杂性。传统基础设施往往缺乏兼容性，导致部署和数据同步化困难。此外，工作区是动态环境，人工智能必须处理诸如遮挡、网络延迟、错误警报和不断变化的站点布局等问题。

在有限连接的情况下保持系统准确性并确保无延迟的实时警报需要强大的边缘计算硬件和软件。采用障碍包括需要培训人员和针对特定站点微调人工智能参数。这些操作问题可能会阻碍用户接受度并使大规模实施变得复杂，需要人工智能算法和平台设计方面的持续创新来克服。

例如，2025 年 4 月，卡特彼勒投资 1 亿美元来提高员工的人工智能和机器学习技能，解决将新技术与现有工人能力和遗留基础设施相结合的困难。该计划强调了人为因素和旧系统如何继续减缓工业环境中人工智能的顺利采用。

主要参与者分析

博世、西门子移动、霍尼韦尔、拓普康和 Trimble 凭借先进的传感系统、机器视觉平台和实时安全分析引领工作区检测人工智能市场。他们的技术支持道路监控、自动危险检测和改进的工人保护。这些公司专注于准确的物体识别、快速警报以及与交通管理系统的无缝集成。

FLIR Systems、Caterpillar、 Hexagon、Conduent、Iteris 和 Miovision 通过人工智能摄像头、热成像和基于云的交通情报增强了竞争格局。他们的解决方案可监控工作区域内的车道封闭、设备移动和车辆流量。

RoadBotics、RoboSense、Waycare、Derq、LeddarTech、Sensys Networks、Kapsch TrafficCom、SWARCO、Allied Vision 等公司扩大了市场。专门的感知系统和传感器融合技术。他们的产品包括基于激光雷达的检测、计算机视觉危险分析和人工智能驱动的预测安全工具。这些公司优先考虑快速部署、高精度以及与智慧城市生态系统的兼容性。

市场上的主要参与者

• 博世
• 西门子移动
• 霍尼韦尔国际
• Topcon Corporation
• Trimble Inc.
• FLIR Systems
• Caterpillar Inc.
• 海克斯康AB
• Conduent Incorporated
• Iteris Inc.
• Miovision Technologies
• RoadBotics
• RoboSense
• Waycare Technologies
• Derq
• LeddarTech
• Sensys Networks
• Kapsch TrafficCom
• SWARCO AG
• Allied Vision Technologies
• 其他

最新进展

• 2025 年 2 月博世宣布在 AI 车内传感技术方面取得进展，包括摄像头系统环境管理系统能够进行乘员监控和驾驶员注意力检测，这对于增强工作区和车辆等安全功能至关重要。这项 AI 开发支持针对分心或疲劳的操作员发出自动警报，有助于打造更安全的工作区环境。
• 2024 年 1 月，FLIR 扩展了其热像仪系列，推出了具有增强热灵敏度和支持 AI 的双摄像头模块的型号。这些设备通过检测热信号和物体来协助夜间和低能见度工作区域，从而改善整体现场安全监控。