基於人工智能的氣候建模市場將於2032年達到17.152億美元，得益於先進的預測分析
隨著各行各業對準確性、可擴展性和早期預警能力的需求不斷增加，組織正在大力投資於基於人工智能的氣候模型，這推動了市場的快速增長。
2025年6月30日，來源：SNS Insider
普納，2025年6月30日（GLOBE NEWSWIRE）——基於人工智能的氣候建模市場的規模分析：
“SNS Insider報告顯示，基於人工智能的氣候建模市場在2023年的價值為2.42億美元，預計到2032年將達到17.152億美元，從2024年到2032年的年均增長率（CAGR）為34.32%。”
美國的基於人工智能的氣候建模市場在2023年的價值為3630萬美元，預計到2032年將達到2.752億美元，從2024年到2032年的年均增長率為25.25%。這一增長主要受到聯邦對氣候科學的投資、對實時天氣和氣候信息需求的增加，以及將人工智能技術整合到公共安全系統中的技術進步的推動。未來的增長催化劑包括監管要求、能源部門的預測需求，以及保險和災害風險管理領域的需求增長。
主要參與者分析
報告中列出的主要參與者包括：
– IBM — IBM環境智能套件
– 微軟 — 微軟行星計算機
– 谷歌 — 谷歌地球引擎
– 氣候公司（拜耳） — 氣候FieldView
– 埃森哲 — 氣候分析平台
– AWS（亞馬遜網絡服務） — 亞馬遜可持續數據倡議（ASDI）
– Tomorrow.io — Tomorrow.io氣象引擎
– 甲骨文 — 甲骨文氣候變化分析
– Climavision — Climavision氣候數據服務
– Planet Labs — PlanetScope
– Descartes Labs — Descartes Labs平台
– Cervest — EarthScan
– Jupiter Intelligence — ClimateScore Global
– One Concern — Domino氣候平台
– ClimateAi — ClimateAi分析
市場報告範圍
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| 報告屬性 | 詳情 |
| 2023年市場規模 | 2.42億美元 |
| 2032年市場規模 | 17.152億美元 |
| 年均增長率 | 2024年至2032年CAGR為34.32% |
| 基準年 | 2023 |
| 預測期 | 2024-2032 |
| 歷史數據 | 2020-2022 |
| 主要細分市場 | • 按組件（軟件、服務）
• 按部署（本地、雲端）
• 按技術（機器學習、深度學習、自然語言處理（NLP）、計算機視覺等）
• 按應用（天氣預報、氣候預測、災害風險減少、環境監測等） |
| 主要增長驅動因素 | 極端天氣事件的頻率上升推動了對準確的基於人工智能的氣候模型的需求，以改善災害準備和應對能力。 |
按組件劃分 – 軟件市場主導，服務增長最快
在2023年，軟件細分市場主導了基於人工智能的氣候建模市場，佔據了82%的收入份額，因為它提供了針對特定應用的建模平台、算法工具包和模擬環境。這些軟件解決方案提供了從數據攝取、預處理、模型訓練到可視化的全面功能，這些都是氣候研究和運營工作所必需的。
服務細分市場則經歷了最快的增長。隨著組織擴大其人工智能的應用，對技術合作夥伴的需求不斷增加，因此系統集成和服務驅動的產品、諮詢、雲部署、自定義和模型驗證的重要性日益上升。預計在預測期內，服務市場份額將顯著增長，這主要得益於氣候系統的日益複雜性和跨行業部署的整合。
按部署劃分 – 雲端主導，本地部署增長最快
在2023年，雲端細分市場主導了市場，佔據了65%的收入份額，這主要歸因於對可擴展、高性能計算和處理大型多源數據集的高需求。雲的彈性非常具成本效益，使團隊能夠在不需要大量基礎設施資本投資的情況下運行複雜的模擬。
而本地部署的增長速度更快，因為政府和研究機構需要對數據進行嚴格控制、低延遲處理和遵守當地法規。本地實施吸引了處理敏感氣象和地理空間輸入數據的用戶。到2032年，本地解決方案可能會佔據更大的市場份額，因為組織在安全性、性能和合規需求與日益增長的雲採用之間尋求平衡。
按技術劃分 – 機器學習主導，深度學習增長最快
機器學習細分市場在2023年主導市場，佔據了顯著的收入份額，因為其成熟性、可解釋性和增強傳統數值模型的能力。它廣泛應用於時間序列預測和異常檢測任務。
深度學習是預測期間增長最快的技術，利用神經網絡學習識別複雜數據集中的複雜模式，如全球衛星影像和高分辨率空間網格，預計將為市場增長帶來前所未有的機會。隨著計算能力的提高和更多標記的氣候數據的可用，深度學習模型的使用越來越普遍。到2032年，深度學習預計將成為下一代氣候模型的重要組成部分，從而提高預測和情景分析的準確性。
按應用劃分 – 天氣預報主導，災害風險減少增長最快
在2023年，天氣預報應用領域主導市場，佔據了顯著的收入份額，支持日常氣象運作和公共安全，提供高解析度的人工智能增強預測模型。
災害風險減少的需求迅速增長，因為越來越多的政府利用基於人工智能的建模來模擬洪水、野火、颶風和乾旱等災害。這些用例幫助社區預測和準備危機，並提高了提前預警的時間。在2024年至2032年期間，這一應用細分市場將顯著擴大，將分析與應急計劃系統相結合，並推動在全球高風險地區的採用。
區域發展
北美
由於擁有研究機構和科技領導者以及聯邦資金，北美是基於人工智能的氣候建模市場的最大市場。美國對氣候科學的投資以及其先進的人工智能平台為國家預測系統和災害準備整合提供了支持，並在2032年前將繼續保持全球領先地位。
亞太地區
預計亞太地區的需求增長最快，因為該地區的氣候脆弱性加劇、廣泛的部署需求和對建模需求的更大投資，尤其是在中國、印度、日本和東南亞。超過全球年均增長率的預測，各國政府和企業正迅速利用人工智能建模應對季風、颱風、洪水和城市熱島等挑戰。
這一報告不僅展示了基於人工智能的氣候建模市場的增長潛力，還強調了各行業在應對氣候變化的過程中，如何依賴先進技術進行預測和應對。隨著氣候變化的影響日益加劇，這些技術的應用將成為未來的關鍵。
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