Генеративный искусственный интеллект все больше меняет определение авиационной отрасли, позволяя создавать модели, проекты, прогнозные идеи и автономную поддержку принятия решений с помощью ИИ.

От авиакомпаний и производителей самолетов до поставщиков услуг по техническому обслуживанию и ремонту, аэропортов и органов аэронавигации — организации внедряют генеративный ИИ, ген ИИ, генеративный интеллект, генеративные модели и системы, генерируемые ИИ для повышения эффективности, безопасности, устойчивости и взаимодействия с клиентами.

В этой статье рассказывается о наиболее актуальных генах ИИ в авиационной статистике, в которых обсуждаются размер рынка, внедрение, инвестиции и показатели роста. Это также объясняет, почему эти тенденции важны для лидеров отрасли, инженеров, регулирующих органов и инвесторов.

Генеративный искусственный интеллект в статистике размеров авиационного рынка

1. В 2024 году мировой рынок генеративного искусственного интеллекта в авиации оценивался примерно в 650 миллионов долларов США (Источник: MarketsandMarkets).
2. На авиацию приходится почти 6% общих расходов на генеративный искусственный интеллект в транспортном секторе (Источник: Statista).
3. На коммерческую авиацию приходится более 55% доходов, получаемых от генеративных систем на базе искусственного интеллекта (Источник: Fortune Business Insights).
4. На военную и оборонную авиацию приходится около 30% общих расходов авиации на решения для генеративной разведки (Источник: PwC).
5. Генеративные модели, ориентированные на аэропорты, привлекли около 120 миллионов долларов США глобальных инвестиций (Источник: Allied Market Research).
6. Северная Америка занимает около 42% доли рынка авиационного генеративного искусственного интеллекта (Источник: Grand View Research).
7. На долю Европы приходится почти 28% общего дохода, связанного с генеративным интеллектом в авиации (Источник: Statista).
8. По состоянию на 2024 год на Азиатско-Тихоокеанский регион приходится более 22% авиационного рынка, использующего генеративные технологии искусственного интеллекта (Источник: McKinsey).
9. Расходы авиакомпаний на программное обеспечение, созданное искусственным интеллектом, превысили 300 миллионов долларов США в 2024 году (Источник: IDC).
10. Производители самолетов выделяют около 18% своих бюджетов на ИИ на инициативы в области генеративного искусственного интеллекта (Источник: Deloitte).
11. Поставщики MRO инвестировали около 90 миллионов долларов США в генеративные модели в 2024 году (Источник: Оливер Вайман).
12. Платформы, созданные с помощью искусственного интеллекта, обеспечивают почти 60% доходов от авиационного программного обеспечения для искусственного интеллекта (Источник: Statista).
13. Облачные инструменты генеративного интеллекта составляют 72% развертываний авиационного ИИ (Источник: Gartner).
14. Локальные генеративные системы искусственного интеллекта составляют менее 20% внедрений в авиации (Источник: Gartner).
15. В бюджетах на цифровую трансформацию авиации около 14% выделяется на программы генеративного искусственного интеллекта (Источник: Accenture).

Статистика роста авиации для поколения AI

1. Прогнозируется, что авиационный рынок генеративного искусственного интеллекта будет расти в среднем на 38% в период с 2024 по 2030 год (Источник: MarketsandMarkets).
2. Ожидается, что к 2028 году внедрение авиакомпаниями решений поколения AI увеличится в 3,5 раза (Источник: McKinsey).
3. По прогнозам, в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет наблюдаться самый быстрый рост: среднегодовой темп роста генеративного интеллекта составит 41% (Источник: Fortune Business Insights).
4. Внедрение в аэропортах операционных инструментов, созданных искусственным интеллектом, ежегодно увеличивается более чем на 35% (Источник: Allied Market Research).
5. Расходы оборонной авиации на генеративные модели растут в среднем на 32% (Источник: PwC).
6. Прогнозное обслуживание на базе генеративного искусственного интеллекта расширяется примерно на 40% в год (Источник: Deloitte).
7. Инструменты оптимизации полетов на основе искусственного интеллекта, основанные на генеративном интеллекте, растут со среднегодовым темпом 37% (Источник: Grand View Research).
8. Платформы моделирования и обучения, использующие генеративные модели, расширяются на 34% ежегодно (Источник: Statista).
9. Системы обслуживания клиентов авиакомпаний, построенные на генеративном искусственном интеллекте, растут в среднем на 36% в среднем (Источник: Gartner).
10. Ожидается, что к 2027 году команды разработчиков самолетов удвоят использование инструментов проектирования, созданных искусственным интеллектом (Источник: McKinsey).
11. В 2024 году инвестиции в авиационные стартапы, разрабатывающие генеративный интеллект, выросли на 62% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года (Источник: CB Insights).
12. Облачные платформы генеративного искусственного интеллекта растут в 1,8 раза быстрее, чем локальные решения (Источник: Gartner).
13. Генеративные модели, ориентированные на устойчивое развитие, расширяются на 39% ежегодно (Источник: Accenture).
14. На развивающиеся рынки приходится 45% новых внедрений генеративного искусственного интеллекта в авиации (Источник: Deloitte).
15. По прогнозам, к 2030 году доходы от авиационного программного обеспечения, связанные с генеративным искусственным интеллектом, превысят 3,5 миллиарда долларов США (Источник: MarketsandMarkets).

ИИ в статистике операций авиакомпаний

1. Более 68% авиакомпаний по всему миру используют генеративный интеллект для планирования операций (Источник: IATA).
2. Оптимизация маршрута с использованием моделей, созданных искусственным интеллектом, может снизить расходы авиакомпаний на топливо до 8% (Источник: McKinsey).
3. Эффективность планирования рейсов повышается в среднем на 12% благодаря генеративным инструментам искусственного интеллекта (Источник: Deloitte).
4. Затраты на набор экипажа можно сократить на 10–15 % за счет оптимизации генерации искусственного интеллекта (Источник: Accenture).
5. 55% авиакомпаний используют генеративный искусственный интеллект для моделирования управления сбоями (Источник: IATA).
6. Сценарии восстановления, созданные искусственным интеллектом, сокращают время решения проблемы задержки рейса до 20 % (Источник: Оливер Вайман).
7. Операционные центры авиакомпаний сообщают о повышении скорости принятия решений на 25 % благодаря использованию информационных панелей генеративного интеллекта (Источник: Gartner).
8. 47% авиакомпаний используют генеративные модели для сетевого планирования (Источник: Statista).
9. Точность моделирования топливной эффективности повышается на 18% благодаря использованию генеративных методов искусственного интеллекта (Источник: McKinsey).
10. 40% авиакомпаний первого уровня используют общекорпоративные стратегии искусственного интеллекта (Источник: Deloitte).
11. Цифровые двойники, дополненные генеративным интеллектом, повышают точность планирования сценариев на 30 % (Источник: Accenture).
12. Время анализа операционных данных сокращается на 50 % благодаря автоматизации, генерируемой искусственным интеллектом (Источник: Gartner).
13. 33% авиакомпаний сообщают об измеримой рентабельности инвестиций в течение 12 месяцев после внедрения генеративного искусственного интеллекта (Источник: IATA).
14. Операционная прозрачность в режиме реального времени улучшается на 22% благодаря аналитическим данным, полученным с помощью искусственного интеллекта (Источник: PwC).
15. Эксплуатационная экономия авиакомпаний от генеративного интеллекта составляет в среднем 2–5 миллионов долларов США в год на одного перевозчика (Источник: McKinsey).

Статистика ИИ в авиастроении и производстве

1. 60% производителей самолетов используют генеративный искусственный интеллект при концептуальном проектировании (Источник: Deloitte).
2. Рабочие процессы, генерируемые искусственным интеллектом, сокращают циклы разработки компонентов до 35 % (Источник: McKinsey).
3. Снижения веса на 5–10 % можно добиться с помощью генеративных моделей оптимизации конструкции (Источник: Airbus).
4. 48% аэрокосмических инженеров еженедельно используют инструменты генеративного искусственного интеллекта (Источник: Statista).
5. Эффективность аэродинамического моделирования повышается на 25 % благодаря генеративным системам на основе искусственного интеллекта (Источник: ANSYS).
6. Затраты на структурное тестирование снижаются на 20% при использовании моделирования генеративного интеллекта (Источник: PwC).
7. Проекты аддитивного производства, созданные с помощью генеративных моделей, растут на 33% ежегодно (Источник: SmarTech Analysis).
8. Производительность исследований и разработок OEM увеличивается на 15 % за счет генеративной интеграции искусственного интеллекта (Источник: Accenture).
9. Точность цифровых двойников повышается на 28% благодаря моделям обучения, созданным ИИ (Источник: Deloitte).
10. Количество итераций прототипа сокращается на 40 % благодаря проектированию с использованием генеративного интеллекта (Источник: McKinsey).
11. 52% производителей аэрокосмической продукции инвестируют в генеративный искусственный интеллект для оптимизации материалов (Источник: Statista).
12. Обнаружение ошибок проектирования улучшается на 22% благодаря использованию инструментов проверки, созданных ИИ (Источник: PwC).
13. Благодаря генеративным моделям время вывода на рынок авиационных программ сокращается на 18 месяцев (Источник: Accenture).
14. 45% бюджетов OEM-производителей на ИИ тратится на генеративный искусственный интеллект (Источник: Deloitte).
15. Экономия производственных затрат при использовании генеративного интеллекта составляет в среднем 12% (Источник: McKinsey).

Генеративный ИИ в статистике технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта (MRO)

1. 58% поставщиков услуг MRO планируют использовать генеративный искусственный интеллект для прогнозного обслуживания (Источник: Оливер Вайман).
2. Прогнозы технического обслуживания, созданные с помощью искусственного интеллекта, сокращают количество незапланированных мероприятий до 25 % (Источник: McKinsey).
3. Благодаря внедрению генеративного интеллекта время простоя самолетов сокращается в среднем на 15% (Источник: Deloitte).
4. Производительность труда в сфере технического обслуживания повышается на 20 % благодаря использованию инструментов искусственного интеллекта (Источник: Accenture).
5. Затраты на запасные части снижаются на 18 % благодаря прогнозированию спроса, генерируемому искусственным интеллектом (Источник: PwC).
6. Благодаря генеративным моделям точность диагностики неисправностей повышается на 30 % (Источник: Gartner).
7. 46% авиакомпаний интегрируют генеративный искусственный интеллект в системы планирования MRO (Источник: IATA).
8. Время обработки документации по техническому обслуживанию сокращается на 40 % благодаря использованию сводок, генерируемых искусственным интеллектом (Источник: IBM).
9. Модели прогнозного обслуживания, построенные на генеративном интеллекте, достигают точности 92 % (Источник: McKinsey).
10. Экономия затрат на техническое обслуживание и ремонт составляет в среднем 1,5 миллиона долларов США на парк автомобилей в год (Источник: Deloitte).
11. 35% MRO используют генеративные модели для обучения технических специалистов (Источник: Statista).
12. Число инцидентов AOG снижается на 17 % благодаря оповещениям о техническом обслуживании, генерируемым ИИ (Источник: Оливер Вайман).
13. Эффективность отчетности о соответствии требованиям повышается на 26% благодаря использованию генеративных инструментов искусственного интеллекта (Источник: PwC).
14. Среднегодовой темп роста платформ MRO на базе искусственного интеллекта составляет 34 % (Источник: MarketsandMarkets).
15. Затраты на жизненный цикл компонентов сокращаются на 14 % за счет оптимизации генеративного интеллекта (Источник: Accenture).

Статистика искусственного интеллекта в работе аэропортов

1. 50% крупных международных аэропортов тестируют генеративные решения искусственного интеллекта (Источник: ACI World).
2. Эффективность пассажиропотоков повышается на 20 % благодаря использованию моделей оптимизации, созданных искусственным интеллектом (Источник: McKinsey).
3. Точность моделирования перегрузок повышается на 25 % благодаря генеративному интеллекту (Источник: Deloitte).
4. Время ожидания безопасности сокращается до 15 % благодаря планированию ресурсов, генерируемому ИИ (Источник: Accenture).
5. 42% аэропортов используют генеративные модели для распределения операционных ресурсов (Источник: Statista).
6. Эксплуатационные расходы аэропортов снижаются в среднем на 10% ежегодно благодаря внедрению генеративного искусственного интеллекта (Источник: PwC).
7. Цифровые помощники, созданные искусственным интеллектом, обрабатывают 60% запросов пассажиров (Источник: Gartner).
8. Оптимизация энергопотребления улучшается на 12 % благодаря использованию генеративного интеллекта (Источник: IBM).
9. Время восстановления после сбоя сокращается на 18% благодаря сценариям, созданным ИИ (Источник: McKinsey).
10. 35% инвестиций в интеллектуальные аэропорты включают генерирующие компоненты искусственного интеллекта (Источник: Allied Market Research).
11. Эффективность обработки багажа повышается на 22 % благодаря маршрутизации, генерируемой искусственным интеллектом (Источник: SITA).
12. Использование генеративных моделей улучшается на 16% (Источник: Deloitte).
13. 48% аэропортов планируют расширить использование генеративного искусственного интеллекта к 2027 году (Источник: ACI World).
14. Расходы на программное обеспечение для искусственного интеллекта в аэропортах растут в среднем на 31% (Источник: MarketsandMarkets).
15. Показатель удовлетворенности пассажиров повышается на 14% благодаря персонализации на основе искусственного интеллекта (Источник: SITA).

Генеративный ИИ в статистике управления воздушным движением

1. 40% поставщиков аэронавигационного обслуживания используют генеративные инструменты искусственного интеллекта (Источник: Евроконтроль).
2. Точность моделирования пропускной способности воздушного пространства повышается на 27% благодаря аналитике, генерируемой искусственным интеллектом (Источник: McKinsey).
3. Рабочая нагрузка контролеров снижается на 20 % благодаря поддержке принятия решений на основе генеративного интеллекта (Источник: Deloitte).
4. Точность прогнозирования конфликтов при полете повышается на 30% с помощью генеративных моделей (Источник: Евроконтроль).
5. Сокращение задержек на 12 % достигается за счет секвенирования, генерируемого искусственным интеллектом (Источник: Федеральное управление гражданской авиации).
6. Время планирования банкоматов сокращается на 35 % благодаря генеративному моделированию искусственного интеллекта (Источник: Accenture).
7. 33% бюджетов на модернизацию банкоматов включают инвестиции в генеративный интеллект (Источник: PwC).
8. Расход топлива снижается на 5 % за счет оптимизации транспортных потоков с помощью искусственного интеллекта (Источник: IATA).
9. Точность обнаружения рисков безопасности повышается на 22% благодаря генеративным инструментам искусственного интеллекта (Источник: Gartner).
10. Пропускная способность в перегруженных узлах увеличивается на 10 % благодаря средствам принятия решений, генерируемым искусственным интеллектом (Источник: Евроконтроль).
11. Точность прогнозирования воздействия погоды повышается на 28% благодаря генеративному интеллекту (Источник: IBM).
12. 45% программ ОрВД следующего поколения планируют интеграцию генеративного ИИ (Источник: ФАУ).
13. Экономия эксплуатационных расходов в среднем составляет 500 000 долларов США на одного ПАНО в год (Источник: Deloitte).
14. Решения искусственного интеллекта для банкоматов растут в среднем на 29% (Источник: MarketsandMarkets).
15. Благодаря поддержке генеративного интеллекта время ответа на перенаправление сокращается на 18 % (Источник: McKinsey).

Часто задаваемые вопросы

Что такое генеративный ИИ в авиации?

Это относится к системам искусственного интеллекта, которые создают проекты, симуляции, прогнозы и контент для поддержки авиационных операций, проектирования, технического обслуживания и взаимодействия с клиентами.

Насколько быстро растет рынок авиационного генеративного искусственного интеллекта?

Рынок расширяется, по оценкам, на 38% в среднем на 38%, что обусловлено потребностями в цифровой трансформации и автоматизации.

Какие сегменты авиации больше всего выигрывают от генеративного интеллекта?

Операции авиакомпаний, проектирование самолетов и техническое обслуживание и ремонт в настоящее время обеспечивают самую высокую рентабельность инвестиций.

Повышает ли генеративный ИИ устойчивость авиации?

Да, он поддерживает оптимизацию топлива, сокращение выбросов, моделирование жизненного цикла и отчетность по ESG.

Каковы основные проблемы усыновления?

Ключевые проблемы включают качество данных, соблюдение нормативных требований, кибербезопасность и нехватку квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта.

См. также: