无人机市场规模，增长动力和机会的人工智能（AI）|市场和市场

由于主要基于AI的无人机制造商的存在，加拿大无人机市场的人工智能（AI）正在增长。

预计在预测期内，基于AI的无人机技术的进步和越来越多的无人机用于军事和商业用途的无人机将为市场参与者提供利润丰厚的机会。

在预测期内，北美无人机市场的人工智能（AI）预计将以26.0％的复合年增长率达到1.0475亿美元。

严格的FAA法规和复杂的空域整合要求预计将对该市场的增长构成挑战。

机会：部署AI支持AI的蜂体无人机进行防御和紧急响应

在无人机市场增长中，使用AI驱动的蜂群进行防御和应急响应，作为人工智能（AI）的机会，这是由于需要在风险密集型和时间约束的环境下进行快速，自主和同步的航空运营的要求。使用AI算法作为力量，群无人机可以合作进行复杂的任务，包括外围监视，目标跟踪，区域拒绝和搜索操作，而无需实时控制。这些系统取决于分布式通信，在分布式通信中，群体中的每个无人机都会分别决定条件并做出集体决策，从而大大提高了操作敏捷性和任务弹性。国防组织越来越多地投资于这样的能力，以提高情境意识，运营弹性和力量乘法，尤其是在有争议或受GPS有争议的领域中。这种不断增长的需求为AI解决方案提供商，系统集成商和无人机制造商提供了相当大的机会。从技术上讲，AI是群体智能的关键促进者，使无人机能够交换数据，分散的决策，避免碰撞以及对更改任务参数的实时适应。在军事用例中，正在研究这些功能，以进行编排的罢工，战场侦察，城市监视和物流交付。在紧急响应情况下，例如自然灾害，工业悲剧或城市危机，群无人机有能力独立地绘制毁灭性地区，检测幸存者，放弃医疗援助并为指挥中心提供实时情况信息。这些无人机可以作为破坏地面网络的区域的临时通信枢纽，使急救人员在混乱的环境中连接。将人工智能与群体机械师结合起来还可以实现MASISS分析和任务学习，允许根据总群智能进行优化后续操作。这些高影响力的应用鼓励政府和私人国防承包商增加对基于AI的群体系统的投资，从而扩大了无人机生态系统中AI技术的可寻址市场。同样，基于5G的连通性和安全的通信协议的相互作用正在提高群体在军事和人道主义应用中下一代力量乘数的道路上的可扩展性和可靠性。随着地缘政治威胁和与气候有关的危机的增加，对智能，集体和自动无人机能力的需求将呈指​​数级别。

挑战：AI驱动的无人机任务中的数据隐私和网络安全问题

数据隐私和网络安全问题是对无人机中人工智能（AI）的开发和使用的根本挑战，尤其是在处理敏感或分类数据的行业中。AI驱动的无人机不断收集，处理，并有时会实时地发送大量的视觉，热和地理空间数据。如果没有强大的数据保护制度，则确定未经授权访问的物质漏洞，从而可能滥用收集的信息。在诸如基础设施监视，物流或智能城市监视之类的业务部署中，有关遵守数据保护指令的问题，例如GDPR或区域网络安全立法，可能会保留项目批准，限制部署范围，并破坏利益相关者的信心。在国防，国土安全和关键基础设施应用中，将AI纳入无人机会提高网络入侵风险的水平，AI模型中毒，对传感器的操纵以及欺骗的信号，这会破坏任务完整性或国家安全。边缘计算，AI驱动的决策和自主通信网络的更多使用增加了这些系统对高级网络攻击的风险。这些问题迫使AI解决方案供应商和无人机制造商确保安全的体系结构设计，零信任网络模型以及合规性协议以满足监管要求。为了克服这些障碍，无人机OEM，网络安全专家和监管机构的共同承诺对于开发安全可扩展的AI无人机生态系统至关重要，该生态系统平衡了操作疗效与严格的数据治理。

通过解决方案，预计基础设施部分是在预测期内占无人机市场中人工智能（AI）的最大份额

预计基础设施细分市场将在预测期内占人工智能（AI）无人机市场最大的份额，这是由于AI支持无人机在基础架构检查，施工监测和资产管理中的应用不断增加。AI通过允许实时缺陷识别，结构检查和对关键基础设施（例如桥梁，电线，管道，道路和铁路）的预测维护来提高无人机功能。与传统的手动检查技术不同，启用AI的无人机可以自主扫描高精度的大型结构，识别裂纹，腐蚀或热矛盾等异常，并通过深度学习算法对风险进行分类。这些见解是快速产生和处理的，使基础架构经理能够及时做出决定，并避免昂贵的失败或关机。在建筑构建行业中，AI无人机越来越多地用于自动跟踪进度，体积测量以及合规性报告，减少延迟和提高项目效率。政府和私营部门投资者越来越多地投资于智能基础设施解决方案，这些解决方案需要持续的数据捕获和复杂的分析，随后推动了无人机中对AI的需求。此外，边缘计算的改进使AI无人机能够在连通性有限的偏远位置飞行，从而扩大了其在广泛实用，能源和运输基础设施项目中的应用。随着城市化和老化的基础设施仍在全球提高运营和安全问题，AI无人机的使用会提出成本和规模效率高的智能答案，从而使基础设施部分成为市场增长的最大贡献。

通过技术，机器学习细分市场预计将在预测期内占最大份额

根据技术，由于机器学习技术的多功能性和可扩展性，机器学习领域预计将在预测期内贡献最大的市场份额。该技术使无人机可以从数据模式中学习，以提高各种应用程序的性能，从自主导航和动态重新路由到异常检测和行为预测。机器学习算法（例如监督和强化学习）越来越多地整合到无人机中，以帮助精确农业，智能物流交付，实时映射和监视操作。机器学习技术学习的能力会随着时间的流逝而不断地改善任务成果，最大程度地减少人类干预并提高非结构化环境的准确性。随着无人机应用程序不断发展到城市空气流动性，战场情报和智能基础设施中，机器学习是创新和市场增长背后的核心技术。此外，结合AI加速器和边缘计算模块可以改善机器学习驱动的无人机的实时决策。它允许在救灾，边境巡逻和搜救等任务中更快的响应时间。此外，机器学习是自动舰队管理和群体情报背后的推动力。因此，无人机制造商专注于机器学习驱动的创新，以使其产品脱颖而出并应对不断变化的最终用户要求。

2025 - 2030年最大的市场份额

加拿大地区增长速度更快

• 2025年6月，Dronedeploy与Point One Navigation合作，将其高精度GNSS校正服务整合到Dronedeploy的空中和地面现实捕获工作流程中。该合作伙伴关系使厘米级别的无人机和流动站的定位精度无需地面控制点（GCP），从而大大简化了地理空间数据捕获。

• 2025年1月，Teledyne Flir推出了Prism主管，这是一种新的软件解决方案，旨在增强无人空中系统（UASS）和其他机器人平台的自主功能。该软件提供了多个FLIR感知传感器的集中控制，监视和协调，包括热和可见光摄像头。

• 2025年3月，Honeywell International Inc.（美国）与Corvus Robotics（美国）合作，将其SwiftDecoder软件集成到Corvus的自主无人机中。该合作伙伴关系使无人机能够对仓库中的自动库存跟踪执行高临界性的实时条形码扫描。该交易通过降低体力劳动并提高数据准确性来提高供应链效率，尤其是在难以到达或低光的存储环境中。

• 2024年12月，Shield AI（美国）和Palantir Technologies（美国）加深了他们的战略合作伙伴关系，以利用Shield Ai的先进Hivemind软件开发套件，以及Palantir的强大软件解决方案，包括企业资源计划，地理机构智能和运营决策工具。伙伴关系结合了公司在应对最关键的防御挑战方面的优势。

• 2022年5月，DJI（中国）与Taranis（美国）合作，将最新的无人机组件，大规模的运营效率和破坏性的AI技术汇总在一起，以为农业零售商，共同运输公司和农民提供精确且可行的见解。

数据三角剖分

从上面解释的估计过程中到达无人机市场中人工智能（AI）的整体规模后，总市场被分为几个细分市场和分支。下面解析的数据三角剖分和市场细分程序都在任何适用的地方实施了，以完成整体市场工程流程，并得出各种市场细分市场和子筹码的确切统计数据。通过研究需求和供应方面的各种因素和趋势来对数据进行三角测量。此外，使用自上而下和自下而上的方法验证了无人机市场规模的人工智能（AI）。

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