人工智能（AI）在化工市场的应用 规模与份额分析 - 增长趋势与预测 (2024-2031)

化学市场规模的人工智能价值 2024年为1.40 Bn美元 预计将达到 到2031年12.51Bn美元以复合年增长率增长 2024年至2031年占36.7%。 。 。 人工智能(AI)正被化学工业广泛采用,以改善过程和发现. 大赦国际正在以从基础研究到生产等各种方式帮助化学家。 在研究中,AI技术如: 机器学习 深入的学习正在增强人类的洞察力。 化工公司利用AI来加速 药物发现 和材料开发。 AI分析分子和反应的巨大数据库,以确定有希望的候选者. 这帮助科学家比以前更高效地探索化学空间.

化学市场区域透视中的人工智能(AI)

• 北美 在化学市场上,人工智能(AI)是领先的区域,市场占40%。 这是由于美国和加拿大有几家主要的化学公司,它们大规模采用AI技术来推动其研发和制造工艺的效率。 这些公司正在大力投资开发基于AI的新工具和平台. 例如,其中许多组织设立了单独的研究部门,专门侧重于创建先进的算法和应用。 这表明它们坚决致力于纳入AI主导的数字转型。
• 亚太 另一方面,该区域增长最快,而且潜力巨大。 中国,印度,日本,韩国等国家正在积极推动跨行业使用先进技术. 他们的政府为促进创新提供宽松的资金和激励措施。 此外,设在亚太的化学公司还旨在利用大赦国际应对不断上升的竞争压力和成本。 这一点从越来越多的启动企业涌现出来,侧重于化学品纵向的定制AI解决方案就可以看出来。 技术人才的具备和投资成本低,使该区域对全球技术巨头建立发展中心具有吸引力。
• 日本 预计机器人能力将推动在其广泛的化学品市场上更多地采用人工智能机器人解决方案。 由于中国公司集中努力接受AI支持的智能制造举措,预计中国也将作出重大贡献。 在印度,拥有精通计算技术的巨大人才库,刺激了对本地AI产品开发的需求. 其蓬勃发展的制药和特殊化学品集群为定制的AI工具提供了适当的应用环境. 与此同时,韩国已表明依赖先进的预测性维护系统,依靠人工智能和互联网进行跨工厂的预测性检查和诊断。

图 1. 2024年按地区分列的化学市场份额人工智能(AI)(%)

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分析视图点 :

化学市场上的人工智能(AI)预计将在不久的将来大幅增长. 增长的主要市场驱动力包括对更生产和安全的化学工艺的需求日益增加。 机器学习和计算机视觉等AI技术可以帮助加速发现和优化化学合成途径. 也越来越需要减少环境影响,提高化学工业的可持续性。 AI可以帮助开发更绿色的化学溶液. 然而,与人工智能系统有关的高投资和维护成本可能最初限制市场增长。

北美很可能将继续在化学市场上主宰人工智能(AI),其驱动力来自该区域主要参与者的广泛研发活动。 然而,亚太区域预计将成为增长最快的区域市场。 这是由于工业活动不断增多,先进技术日益采用,以及政府注重在中国和印度等国发展国内AI冠军.

在化学部门,制药和生物技术预计将为大赦国际提供最有利可图的机会。 这是因为AI可以大大加速药物发现过程并降低成本. 大赦国际还将发现,农业化学品、水处理化学品和涂层等专门化工领域的使用量正在增加。 展望未来,预计中小型化学公司将增加对AI技术的投资,以提高效率,从庞大的数据集中获得洞察力,并保持竞争力。

化学市场驱动器中的人工智能(AI)

化学分析自动化: 随着机器学习和人工智能技术的进步,使常规的化学分析任务自动化变得非常可行. 由神经网络提供动力的AI系统可以利用大量现有的分析数据来完成复合识别,属性预测,结构活性模型等具有超人精度的任务. 这减少了对人类专家的依赖,使他们可以集中精力应对更为复杂的挑战。

通过扫描分析结果,分类光谱,或描述分子特征等重复性工作的自动化,AI有望大幅提升化学实验室的生产率. 化合物不是人工检查每个试验结果,而是可以迅速进行大规模分析,并标出异常结果供进一步调查。 这使得研究人员可以筛选更大的图书馆以追求点击. 接受机构数据库培训的系统也有助于推断整个组织的知识,从而确保在工作人员轮调到新项目时,在一段时间内进行一致的分析。 例如,根据联合国经济及社会理事会在2021年提供的数据,早期采用者通过自动化的生产率正在提高30-40%。

优化生产流程: 在大规模化工制造中,AI正在得到实施,以推动显著的效率和优化. 神经网络可以在跨越温度,压力,物质属性和吞吐量等变量的庞大生产数据集中学习规律. 然后,它们确定最有影响力的因素及其相互作用,以准确地确定相互依存的单位业务的理想运作条件。 AI不是粗糙的基于规则的控制,而是能够自主地维持一个过程在最大性能点.

通过持续监测产出质量并相应调整参数,AI确保了制造一致性,即使情况不可避免地随时间推移而变化。 任何更新,如原材料规格或设备磨损的变更,都可以自动补偿. 预测性维修工具还分析设备遥测,以查明即将出现的问题,从而减少计划外的故障时间。 结合数字双胞胎模拟,AI寻找方法,针对不断变化的需求或意外的停产,动态重组整个工厂. 例如,根据联合国工业发展组织提供的一份报告,2021年,AI预测性维护技术使欧洲主要化学品制造商能够将意外停产时间减少25%。

化学市场机会中的人工智能

预测性维修: 通过人工智能进行预测性维护可以在优化化学工业的工厂性能、安全和可持续性目标方面发挥关键作用。 随着先进传感器,IOT设备以及机器学习算法的使用,AI动力的预测维护解决方案能够广泛实时监控设备操作. 他们可以分析多种操作参数,检测异常,甚至在出现任何明显症状之前准确预测设备故障. 这有助于避免出乎意料的崩溃和停产,这可能造成生产能力和收入的重大损失。 通过实施基于AI的预测性维护战略,化学公司可以从常规的反应性或预防性维护方法过渡到更具成本效益和风险反向可靠性的模型。 例如,根据美国能源部的研究,AI解决方案帮助化工厂将计划外的停产时间减少30%。

新产品发现: 新的产品发现可为AI化学工业的创新和增长提供重要机会. C. 实验发现和开发新的化学化合物是一个漫长、昂贵和不完善的过程。 化学家主要依靠试验和错误方法,并建立了化学库. 然而,AI和机器学习模型通过在现有数据中揭示出意料之外的联系,并模拟潜在的分子性质和反应规模,使得药物和物质的发现更加高效,仅对人类来说是不可能的. 通过分析化学结构和相应特征的庞大数据集,AI系统可以指向具有理想和可销售特征的全新类材料和药品. 这是一种范式转变,可以大大加快医药、农业、制造业等领域创新的步伐。

一些创业企业已经在应用AI来推动化学工业的新产品引进. 一个表现出希望的领域是可持续化学。 AI通过审查数百万植物和微生物物种产生的天然产品结构数据库,揭示出制造无毒材料、塑料和其他化合物的出乎意料的生物灵感构件。 另一种应用是疫苗和治疗设计. 通过模拟原子尺度的分子对接和蛋白质折叠,AI正在帮助科学家工程师精确地瞄准可以治疗以前棘手疾病的免疫疗法和基因疗法. 随着AI的力量和可获得的数据数量在不远的将来成指数增长,它从第一原则中发现或发明革命性新化学产品的能力也将急剧扩大. 例如,根据联合国环境规划署(环境署),目前的化学品生产能力为2.3 Bn吨,每年价值5万亿美元,预计到2030年将增加一倍。

化学市场趋势中的人工智能(AI)

采用机器学习和深层学习技术: 化学工业逐渐转向机器学习和多年深造等人工智能技术. 通过分析包含化学特性,结构和反应的庞大数据集,机器学习算法可以发现有助于研究和产品开发的复杂模式. 例如,机器学习有助于制药公司更有效地设计新的药物化合物。 AI帮助预测哪些分子结构最有可能是安全有效的药物,而不是实验室的试验和反常。 这大大加快了发现毒品的时间。 同样,开发新的聚合物、催化剂或特殊化学品的材料公司也目睹了机器学习推荐最佳配方。 机器学习通过审查过去配方、实验和结果的大量库,确定有助于制定具有目标特性的新产品的相互关系。 例如2021年, 根据美国化学理事会的调查, 超过80%的美国大型化工公司 正在积极实施或试点AI项目,

主要化工公司增加对AI创业企业的投资: 主要化学公司认识到人工智能在转变其业务的各个方面和推动提高效率方面的潜力。 他们正在积极寻找和投资于AI的初创企业,这些企业正在开发以化学工业为重点的技术。 这种向筹资的转变以及与外部创新者的伙伴关系表明,这些大公司愿意从外部探索新的想法。 通过投资有希望的AI早期启动,化学巨头们致力于在最新AI应用的商业化方面保持领先曲线. 增加投资也承认了许多AI创业企业在解决具体行业挑战方面所取得的成功。

大型化工参与者更深入地参与AI启动生态系统的趋势,正在化学品市场上对AI的发展产生积极影响. 随着初创企业从新伙伴那里获得资金和现实世界的工业数据以及问题,它正在为该部门更有针对性的研究和开发提供方便。

化学市场上人工智能(AI)

• 高投资要求: 化学工业一般需要巨大的资本投资来建立制造设施. 采用人工智能等新技术还需要大量预先投资,以购买先进设备和软件,雇用熟练人才,进行研发,并将人工智能解决方案纳入现有进程。 虽然AI在优化运行,提高生产力,加快化工部门产品开发周期方面有很大潜力,但与其实施相关的高昂成本使得许多中小角色无法接受这些技术. 建立必要的信息技术信息技术基础设施,用于收集和处理大型化学数据集,开发定制AI算法,培训综合性机器学习模型需要数百万美元,大多数中型化学公司可能无法使用. 即使简单的AI应用,如使用计算机视觉进行质量检查或工厂的预测性维护,也需要大量的资本支出。 如果没有充足的财政资源,利用AI成为这些公司无法生存的选择。 这成为广大化学多样化行业广泛采用AI的一个主要障碍。 例如,根据联合国贸易和发展会议(贸发会议),全球外国直接投资流量在2020年下降了35%,从2019年的1.5万亿美元下降到1万亿美元。
• 平衡: 小规模的试点项目: 从较小的低风险试点项目开始,以显示投资的潜在回报,而不需要大量的前期资本,就可以抵消制约。 一旦证明成功,这些试点项目可以逐步扩大。
• 缺乏熟练劳动力: 缺乏熟练的劳动力是限制人工智能在化学市场上增长的主要障碍。 虽然大赦国际有可能使化学工业的各种过程和业务发生革命性变化,产生成本效益,优化生产并打开新的创新大门,但缺乏具有大赦国际技能的专业人员妨碍了这些益处的充分实现。 拥有了解技术和领域方面的大赦国际专家,对于制定和实施相关的大赦国际解决方案至关重要。 然而,世界各地的化学公司在招聘和留住具有专门技能的人才方面正面临挑战,这些人才可以从事适应化学工业独特需要的人工智能项目。 世界经济论坛的一项调查显示,2021年,83%的化学企业领导人称缺乏现有技能是采用AI的一大障碍. 没有能够指导AI部署并最大限度地扩大其影响力的人力,化学公司对于在这个有希望的领域进行大量投资犹豫不决. 此外,事实证明,对现有劳动力进行再培训也很困难。 多年来一直执行例行任务的化工厂员工可能发现很难过渡到需要强大数字能力的更具战略性的角色. 全世界缺乏化学专业人员通过无障碍方案不断提高AI相关领域技能的机会。 除非通过工业、政府和教育工作者之间的协作努力加以解决,否则这种人才紧缩将阻碍全球化学部门扩大人工智能的采用和利用先进技术在竞争日益激烈的市场上蓬勃发展。 例如,2021年,根据世界经济论坛进行的一项调查,83%的化学企业领导人称缺乏现有技能是采用AI的一大障碍。
• 平衡: 寻找邻近领域,如数据科学,计算机科学,或流程工程领域可能具备适用技能的潜在候选人,可以在相对较少的额外培训下过渡到化学工业.

最近的事态发展:

• 2023年1月,任,县知县. 拜尔 与Google Cloud建立了战略伙伴关系,旨在增强拜耳在量子化学研究领域的能力. 这种合作旨在利用机器学习的先进能力,开拓药物发现的新途径。 拜耳公司(Bayer AG)是一家德国多国制药和生物技术公司,是世界上最大的制药公司和生物医学公司之一. 在2022财政年度,该公司雇用了约101,000人,销售额为50.7欧元。
• 拜尔致力于推动可持续发展,并通过创新和增长产生积极的影响。 该公司的品牌代表着全世界的信任、可靠性和质量。
• Google Cloud是谷歌提供的一套云计算服务 它提供一系列模块化的云服务,包括计算,存储,数据分析,机器学习,以及更多的Google云平台(GCP)运行在Google内部用于其终端用户产品的基础设施上,如Google搜索,Gmail,和Google Docs
• 2023年1月,研究人员发起了一项开创性的研究,利用AlphaFold的力量与人工智能并肩,以加速创造针对肝癌的新疗法的进程.
• 2023年1月16日,"化工报". 大赦国际宣传了它们与NovAliX的合作协议,NovAliX是专门从事药物开发的全球主要CRO,从而表明它们在合作努力中向前迈出了一大步。
• 化学 AI是一家人工智能公司,专注于为化学和制药工业开发工具.
• 2022年,IIIT-Delhi的学者们设计了一种创新的AI驱动技术,旨在检测化学化合物内潜在的致癌剂,从而取得了重大突破.
• 2022年,萨诺菲与 科学家以1亿美元的投资为标志,指定用于15个新的小分子用于治疗癌症和免疫疾病,从而表明它们致力于保健的未来。 Exscentia是一家全球性的药学公司, 公司的使命是通过将最新的AI技术与实验创新相结合,将药物设计和开发过程的每个阶段编码,自动化和改造. Excientia的验证平台交付了前三款AI设计的药物进入临床试验.

图 2. 化学市场份额中的人工智能(AI)(%),按类型分列,2024年

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人工智能（AI）在化工市场的应用中的顶级公司

• 曼努查尔N.V
• IMCD N.V. (英语).
• Univar 解决方案公司
• 布伦塔格S.E.
• 索伊茨公司
• 国际商会工业公司
• 阿泽利斯集团NV
• 特里康能源公司.
• 比斯特费尔德股份有限公司
• 奥米亚股份有限公司
• 赫尔辛基
• Sinochem公司
• Petrochem中东 FZE.

定义: 人工智能是一种有效的工具,能够使化学企业更快速和更明智地运作. 自动化,化学反应的洞察力,以及增强的工业环境,只是技术使操作更有成效的几种方法.