化学市场中的人工智能

市场定义

化学市场中的人工智能涉及使用先进的算法，数据分析和机器学习模型来优化研究，生产和操作。这些技术可以实现预测性建模，过程自动化和加速材料发现，从而提高效率和创新。

应用涵盖化学制造，产品设计，材料创新以及环境监测，支持质量控制，降低成本，可持续性和法规合规性。

化学市场中的人工智能概述

全球化学品市场规模的全球AI在2024年的价值为15.27亿美元，预计将从2025年的1,8.775亿美元增长到2032年的98033万美元，在预测期内的复合年增长率为26.63％。

这种增长归因于对高级数字工具的需求不断增加，以改善过程优化，加速物质发现并加强化学工业的决策。扩大了预测建模，机器学习和自动化系统的采用，在生产计划，质量管理和供应链运营方面可以提高准确性，从而进一步支持市场的扩张。

关键亮点

1. 化学工业规模的AI在2024年的价值为1,52070万美元。
2. 从2025年到2032年，市场预计将以26.63％的复合年增长率增长。
3. 北美在2024年的市场份额为34.65％，价值5.269亿美元。
4. 该软件细分市场在2024年获得了8.187亿美元的收入。
5. 到2032年，生产优化领域预计将达到26.944亿美元。
6. 预计在预测期内，特种化学品的年龄最快为27.51％。
7. 预计在投影期间，亚太地区的复合年增长率为28.60％。

在化学市场AI营业的主要公司是IBM，Sumitomo Chemical Co.，Ltd.，Iktos，Google LLC，C3.AI，Inc。，Amazon Web Services，Inc。，Nobleai，Nobleai，Sap SE，Nexocode，Nexocode，Nexocode，Nexocode，Nexocode，Nexocode，Nvidia Corporation，Ge Vernova，Ge Vernova，Basf，Basf，Chemabf，Chemical.ai，Schneider Electric和Honey Welly International Intery International Intery International Intery International Intery International。

化学制造商和监管机构对可持续性，合规性和成本效率的越来越重视正在进一步推动AI将AI整合到核心工作流程中。此外，正在进行的研发投资，战略合作，创新和快速数字化计划正在加速市场的扩张。

• 2025年7月，Elsevier引入了Reaxys AI搜索，使研究人员使用自然语言查询了超过1.21亿个化学文件，专利和期刊文章。该工具解释用户意图，处理拼写变化和同义词，并提供最相关的结果。

市场驱动力

高级材料发现和创新

化学工业中AI的增长受到加速材料发现和产品创新的能力的推动。高级算法分析了广泛的数据集以预测分子行为，从而可以快速设计新化合物和配方，并提高性能。此功能对于特种化学品，聚合物和可持续替代品，研发中的速度和精度提供了竞争优势。

市场上的时间和发展成本的减少是在化学研究和生产中支持AI。对高性能材料，更严格的环境法规的需求不断上升，以及对成本效益的研发的需求，正在促进更广泛地采用AI驱动的发现平台。这种转变正在增强化学生产商提供高级，兼容的产品的能力。

• 2025年7月，Kemira与Cuspai建立了战略合作伙伴关系，以推进化学领域的AI驱动材料创新。 该协作利用了Cuspai的AI功能和Kemira的专业知识来加速新材料的开发，最初着重于从水中清除人类和多氟烷基物质（PFA）。该合作伙伴关系旨在将材料发现时间表缩短到大约六个月。

市场挑战

数据管理和集成问题

数据管理和整合挑战为化学工业中AI采用的障碍带来了重大障碍。许多公司依靠传统基础架构和碎片数据库，这些数据库限制了对可靠和标准化数据集的访问。

数据格式的变化，不完整的记录以及缺少统一协议的变化，降低了预测性建模的可靠性，并限制了AI的实际应用。将AI平台与企业系统（例如过程控制，供应链和质量管理需要大量的投资和技术专长。

这些问题在大规模生产环境中尤为明显，在大规模生产环境中，操作从多个来源（包括传感器，实验室和企业资源计划系统）生成复杂的数据集。协调此信息的困难延迟了AI部署并减少其潜在影响。

为了克服这些限制，公司正在投资高级数据治理框架，基于云的集成平台和标准化数据管理实践。这些努力旨在提高数据可靠性，提高互操作性并确保AI系统的一致应用。

市场趋势

采用生成AI进行加速分子设计与创新

化学市场中的AI正经历着朝着生成AI驱动的分子设计和创新的显着转变，并需要更快，更准确的化学发展。

生成的AI模型可以预测化合物特性，新分子的鉴定以及合成途径的优化，从而降低了对传统实验方法的依赖。这种方法在特种化学物质，聚合物和可持续材料中尤其重要，在开发中的效率和精度至关重要的情况下。

化学公司越来越多地采用生成AI进入其创新过程，利用预测性建模和模拟工具来简化工作流程并改善发展成果。 AI驱动的设计平台有助于减少开发时间，降低资源消耗并提高结果的一致性。生成AI的日益应用正在将其确立为推进化学创新和支持运营效率的关键工具。

• 2024年7月，Exscientia与Amazon Web Services（AWS）合作推出了一个由AI驱动的药物发现平台。该平台将生成性AI模型与实验室自动化相结合，以加速候选药物的设计，合成和测试，旨在提高效率并降低早期开发成本。

化学市场的AI报告快照

分割	细节
按类型	硬件，软件和服务
通过应用	生产优化，新材料创新，运营过程管理，定价优化，原材料需求预测等
通过最终使用	基础化学品和石化化学物质，农业化学物质和特种化学品
按地区	北美：美国，加拿大，墨西哥
	欧洲：法国，英国，西班牙，德国，意大利，俄罗斯，欧洲其他地区
	亚太：中国，日本，印度，澳大利亚，东盟，韩国，亚太其他地区
	中东和非洲：土耳其，阿联酋，沙特阿拉伯，南非，中东和非洲的其他地区
	南美洲：巴西，阿根廷，南美其他地区

市场细分

• 按类型（硬件，软件和服务）类型：该软件细分市场在2024年赢得了8.187亿美元，这主要是由于化学操作中AI应用程序广泛采用。
• 通过应用（生产优化，新的材料创新，运营过程管理，定价优化，原材料需求预测等）：生产优化领域在2024年的份额为29.62％，这是由于提高效率和降低运营成本的AI采用而推动的。
• 通过最终使用（基础化学品和石化，农产品，和特种化学品）：由于对先进材料和高性能化学解决方案的需求不断增长，到2032年，特种化学品的预计将达到36.462亿美元。

化学市场中的人工智能区域分析

根据地区，该市场已分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及南美。

2024年，北美化学市场份额的AI为34.65％，价值5.269亿美元。化学制造商和技术提供商的投资，对工艺自动化的需求不断提高以及主要化学公司的存在来增强这种优势。

2025年3月，美国能源部宣布了7800万美元的资金计划，旨在支持现代化并推动该行业的可持续实践。此外，区域市场受益于特种化学品，聚合物和石化的广泛采用，效率，准确性和创新至关重要。

支持性的监管框架，熟练的人才可用性以及对数字化转型的关注进一步实施AI。此外，研发，技术合作的增长以及预测分析立场的整合北美是化学工业采用AI的关键地区。

• 2025年8月，美国化学学会的一个部门CAS（化学摘要服务）通过整合了先进的AI功能，包括自然语言查询和AI生成的摘要，从而增强了CAS Scifinder。还添加了实时交互式返回合成工具，将合成计划时间从分钟数减少到秒。这些功能旨在提高效率并支持研发中的创新。

在预测期内，化学工业的亚太AI将以惊人的复合年增长率增长28.60％。通过增加化学生产，快速工业化以及在制造业和研究领域的AI技术采用的增加来推动这种增长。不断扩大的特种化学品，聚合物和石化行业正在利用AI来提高工艺效率，优化资源利用并加速产品创新。

此外，包括印度在印度的数字印度在内的政府领导的数字转型计划，包括印度的数字印度和初创企业印度计划，以及本地制造商与全球技术提供商之间的合作，都支持AI的采用和基础设施发展。

此外，在劳动力发展和技术进步的支持下，重点是预测分析，自动化和数据驱动的决策，正在提高长期采用。智能制造设施的扩展以及对运营效率的越来越重视进一步推动了区域市场的扩展。

监管框架

• 在欧盟，法规（EU）2024/1689（人工智能法）调节AI系统的开发，部署和使用。它建立了透明度，问责制和风险管理的标准，以确保工业和商业部门的安全可靠的AI应用程序。
• 在美国，人工智能扩散的框架控制了先进的AI技术的出口和使用。它建立了对高性能AI模型和综合电路以保护国家安全和外交政策的控制权，对在研究，过程优化和制造中采用AI的行业产生了影响。

竞争格局

AI在化学工业中运营的公司正在通过对AI技术，软件开发以及战略合作和收购的投资来维持竞争力。他们正在实施AI平台，用于生成建模，预测分析和过程优化，以支持特种化学品，聚合物和石化的运营。

公司正在使用基于云的平台，自动化工具和数据集成解决方案来扩展其产品，以解决运营要求和监管标准。重点是建立区域中心，并与技术提供商和研究机构合作以支持采用。此外，公司还提供技术支持，培训计划和AI驱动的监控工具，以提高效率并维持竞争性的定位。

• 2025年6月，Syensqo和Microsoft签署了一份谅解备忘录，以合作进行AI和可持续材料开发。该合作伙伴关系利用微软的AI功能和Syensqo的专业知识来加速基于生物的聚合物，圆形复合材料和清洁能源材料的创新。

化学市场中AI的主要公司：

• IBM
• Sumitomo Chemical Co.，Ltd.
• iktos
• Google LLC
• C3.AI，Inc。
• 亚马逊Web Services，Inc。
• 诺布莱
• SAP SE
• Nexocode
• Nvidia Corporation
• GE Vernova
• 巴斯夫
• 化学
• 施耐德电气
• 霍尼韦尔国际公司

最近的发展（合作伙伴/产品启动）

• 2024年3月，Elsevier和Iktos宣布了多年合作伙伴关系，以将IKTOS的AI驱动合成计划工具与Elsevier的Reaxys数据库集成在一起。该协作旨在通过增强逆合合成，合成可及性和药物和化学研究的反应分析来加速早期药物发现。
• 2023年12月，Milliporesigma推出了Aiddison，这是一个集成了药物发现和合成的AI平台。使用生成的AI和机器学习，它筛选了超过600亿化学化合物，以识别可行的候选物，并建议采用最佳合成路线，从而提高药物开发的效率。