材料信息学市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按应用（化学和制药、材料科学、制造、食品科学、能源、其他）、按材料类型（元素、化学品、其他）、按技术（数字退火器、深度张量、统计分析、遗传算法）、按地区和竞争进行细分，2019 年至 2029 年

市场概览

2023 年全球材料信息学市场价值为 1.2798 亿美元，预计在预测期内将实现令人印象深刻的增长，到 2029 年的复合年增长率为 12.48%。全球材料信息学市场正在快速增长，这得益于航空航天、汽车、医疗保健和电子等各个行业对先进材料的需求不断增长。材料信息学利用数据科学、机器学习和人工智能来加速新材料的发现、开发和部署。这个跨学科领域将材料科学与信息学相结合，以分析和预测材料特性，从而实现更高效、更具成本效益的生产过程。推动市场发展的主要因素之一是对具有卓越性能、可持续性和减少环境影响的创新材料的需求不断增长。随着各行各业寻求开发轻质、更坚固、更耐用的材料，采用材料信息学变得至关重要。

市场的主要参与者正在大力投资研发，以利用大数据和计算工具的潜力进行材料创新。公司还与学术机构和技术提供商建立战略合作伙伴关系，以保持在该领域进步的前沿。旨在促进先进制造技术的政府举措和资金正在促进市场增长。例如，各个国家实验室和研究机构正在合作创建广泛的材料数据库，供行业访问以加速创新。

关键市场驱动因素

数据科学和人工智能的技术进步

数据科学、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 与材料科学的结合正在彻底改变该领域，推动前所未有的进步和效率。传统上，新材料的发现和开发在很大程度上依赖于实验试验和反复试验的方法，这既耗时又费钱。然而，随着先进计算技术的出现，这种模式正在转向一种更加数据驱动和预测性的方法。

人工智能和机器学习算法能够快速分析大量数据，识别出人类研究人员通常无法察觉的模式和相关性。这些技术可以处理和解释来自各种来源的复杂数据集，包括实验结果、理论计算和历史数据。通过这样做，他们可以高精度地预测材料的特性，如强度、电导率和热稳定性。这种预测能力对于在潜在材料进行昂贵且耗时的实验验证之前对其进行筛选至关重要。

人工智能和机器学习在材料科学中最具变革性的应用之一是分子级模拟和建模。研究人员可以创建材料的详细虚拟模型，从而模拟和观察不同条件下的行为。此功能可以探索各种材料成分和结构，从而加速发现特定应用的最佳材料。例如，在制药行业，这种模拟可以预测新化合物如何与生物系统相互作用，从而加快药物发现过程。

数据科学和人工智能提供的计算方法大大减少了材料发现和开发所需的时间。传统的实验方法可能需要数年甚至数十年才能将新材料推向市场。相比之下，人工智能驱动的方法可以将这个时间缩短到几个月甚至几周。由于在物理实验上花费的资源更少，因此可以节省大量成本。这种效率不仅加速了创新，而且使先进材料的开发更具经济可行性。

可持续性和环境问题的增加

人们对环境问题的认识日益提高，对可持续实践的迫切需求正在极大地影响材料科学领域。全球各行各业越来越多地优先考虑碳足迹较低的环保材料，以应对气候变化和资源枯竭。这种向可持续发展的转变是由监管压力和消费者对更环保产品的需求共同推动的。材料信息学在可持续材料的发现和开发中起着至关重要的作用。通过利用数据科学、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)，研究人员可以分析大量数据集，以识别具有理想环境特性的材料。这种方法可以探索更广泛的材料，包括那些使用传统方法可能被忽视的材料。通过计算模型预测和优化材料特性的能力加速了可持续替代品的识别。

材料信息学的主要优势之一是它能够根据特定的环境标准优化材料。研究人员可以模拟材料的生命周期影响，包括其能耗、温室气体排放和可回收性。这种全面的分析有助于开发不仅满足性能要求而且将环境危害降至最低的材料。例如，在包装行业，材料信息学可以导致创造可生物降解的塑料或减少对化石燃料依赖的材料。

材料信息学支持行业遵守严格的环境法规并实现可持续发展目标。政府和监管机构越来越多地对排放、废物和危险物质的使用施加限制。通过使用材料信息学，公司可以确保其材料和产品符合这些规定，避免潜在的罚款和声誉损害。采用可持续材料可以增强企业责任，并符合消费者对环保品牌日益增长的偏好。推动绿色技术的发展在很大程度上依赖于可持续材料的开发。材料信息学不仅促进了这一发展，而且还促进了可再生能源、电动汽车和绿色建筑材料等各个领域的创新。例如，电动汽车高性能电池的进步取决于发现既高效又可持续的材料。同样，建筑行业也受益于减少能源消耗和碳排放的新材料。

主要市场挑战

数据质量和可用性

材料信息学市场的主要挑战之一是数据的质量和可用性。材料信息学严重依赖大型数据集来训练机器学习 (ML) 算法和驱动 AI 模型。然而，获取高质量、全面的数据可能很困难。来自不同来源的数据通常在格式、完整性和准确性上有所不同，这使得有效集成和分析变得具有挑战性。私营公司持有的专有数据通常无法访问，从而限制了可获得信息的范围。

不完整或低质量的数据可能导致不准确的预测和不可靠的模型，从而削弱材料信息学的优势。例如，实验条件、测量技术或数据记录实践的不一致会导致难以协调的数据集。这种碎片化不仅妨碍了稳健的 ML 模型的训练，而且降低了对这些模型预测能力的整体信心。解决这个问题需要标准化的数据收集方法和改进整个行业的数据共享实践。标准化可以确保统一收集数据，从而更容易组合和比较来自不同来源的数据集。这可能涉及制定行业范围内的数据记录和报告协议，以及创建数据存储和交换的通用格式。

加强学术界、工业界和政府之间的合作可以促进更好的数据集成和质量。协作努力可以创建所有利益相关者都可以访问的全面、高质量的数据库。例如，公私合作伙伴关系可以帮助弥合专有数据和公开信息之间的差距，丰富材料信息学的数据集。

跨学科技能差距

材料信息学代表了多个学科的融合，包括材料科学、数据科学和计算建模。然而，对拥有所有这些领域专业知识的专业人员的需求远远超过目前的供应，导致劳动力队伍中存在巨大的跨学科技能差距。传统上，材料科学家专注于合成和表征材料的实验技术，而计算科学家主要从事数据分析和建模。弥合这些学科之间的差距需要个人对材料科学概念和高级数据分析技术都有深入的理解。

缺乏具有跨学科技能的专业人员对材料信息学技术的有效实施和利用提出了若干挑战。如果没有足够的专业知识，组织可能难以开发准确的预测模型或有效地解释数据洞察。这会导致材料设计和开发过程不理想，从而限制该领域的创新和进步潜力。解决跨学科技能差距需要有针对性的教育和培训计划，使专业人员具备必要的知识和专业知识。大学和培训机构可以开发整合材料科学、数据科学和计算建模课程的跨学科课程。产学合作可以为有抱负的材料信息学专业人士提供实践培训机会和实际经验。

主要市场趋势

基于云的平台的出现

基于云的平台和软件解决方案的出现正在深刻地改变材料信息学格局，实现前所未有的效率和能力。这些平台无缝集成到现有的工作流程中，提高了研发团队的整体生产力和协作潜力。通过促进实时数据共享、协作和更精确的模拟，基于云的解决方案正在彻底改变材料的发现、开发和优化方式。

基于云的平台允许将材料信息学顺利地集成到研发团队的工作流程中。这种集成对于实现地理分散的团队之间的实时数据共享和协作至关重要。研究人员可以访问和贡献集中式数据库，确保数据始终更新并可供所有利益相关者找到。这种实时协作加快了创新的步伐，因为见解和发现可以快速共享和构建。基于云的解决方案最重要的优势之一是其可扩展性。研究人员和工程师可以根据项目的复杂性和需求来扩大或缩小他们的计算资源。这种灵活性消除了对大量本地基础设施的需求，而这些基础设施可能成本高昂且难以维护。云平台提供对高性能计算资源的访问，从而可以执行复杂的模拟和分析，否则这些模拟和分析是不切实际的。这种可扩展性确保材料信息学可以应用于从小规模研究到大规模工业应用的广泛项目。

基于云的平台使高级计算工具的访问变得民主化，使更广泛的用户（包括中小企业 (SME) 和学术机构）能够使用它们。这种可访问性降低了进入门槛，并促进了更具包容性的创新生态系统。云服务的随用随付模式具有成本效益，使组织只需支付其使用的资源即可更有效地管理预算。这种成本效益对于资金有限的初创企业和研究机构尤其有利。

基于云的平台提供的访问便利性和增强的计算能力正在推动各个行业采用材料信息学。航空航天、汽车、医疗保健和电子等行业正在利用这些平台来加速先进材料的开发。例如，航空航天业使用基于云的模拟来设计用于飞机的轻质耐用材料，而医疗保健行业则探索用于医疗应用的新型生物材料。基于云的材料信息学的广泛适用性凸显了其在多个领域的变革潜力。

对先进材料的需求不断增加

航空航天、汽车、电子和医疗保健等行业不断寻求提供卓越性能、耐用性和可持续性的先进材料。这些先进材料对于推动创新和在日益苛刻的市场中保持竞争优势至关重要。材料信息学在满足这些需求方面发挥着关键作用，它促进了具有特定优化性能的材料的快速开发。在航空航天工业中，对重量轻但强度高且耐热的材料的需求不断增加。这种材料对于提高燃油效率、减少排放以及增强飞机的整体性能和安全性至关重要。材料信息学可帮助研究人员发现和优化满足这些严格要求的合金和复合材料。通过利用数据科学和人工智能，航空航天工业可以开发出能够承受极端条件同时减轻重量的材料。

汽车行业也高度关注先进材料，以提高燃油效率并减轻车辆重量。轻质材料（例如先进的高强度钢、铝合金和碳纤维复合材料）对于实现这些目标至关重要。材料信息学通过计算模型预测这些材料的性质和性能，从而加速了这些材料的识别和开发。这种能力使汽车制造商能够更快地进行创新，将更高效、更环保的汽车推向市场。

在电子行业，对具有高导热性和电绝缘性能的材料的需求至关重要。这些材料对于开发更小、更快、更可靠的电子设备至关重要。材料信息学可以探索能够有效散热同时保持电绝缘的新材料，从而支持电子元件的小型化和性能增强。医疗保健行业寻求用于医疗设备、植入物和药物输送系统的先进材料，这些材料具有生物相容性、耐用性，并且能够在复杂的生物环境中发挥作用。材料信息学有助于发现符合这些标准的生物材料，促进医疗技术的创新并改善患者的治疗效果。例如，研究人员可以使用计算模型来设计既轻便又耐用的假肢材料。

材料信息学的主要优势之一是它能够加速材料的开发和定制。传统的材料发现方法通常很慢且资源密集，需要大量的反复试验。相比之下，材料信息学使用先进的算法和数据分析来快速预测新材料的属性和性能。这种预测能力大大减少了开发时间和成本，使行业能够迅速响应不断变化的市场需求和技术进步。

细分洞察

应用洞察

根据应用，2023 年，能源细分市场成为全球材料信息学市场的主导细分市场。这种主导地位可以归因于推动先进材料需求和能源领域采用材料信息学的几个因素。对太阳能和风能等可再生能源的推动推动了对具有增强性能特征的材料的需求。先进材料对于提高可再生能源技术（如光伏电池和风力涡轮机叶片）的效率和耐用性至关重要。材料信息学使研究人员能够发现和优化能够承受恶劣环境条件的材料，从而实现更可靠、更具成本效益的可再生能源系统。

向电动汽车 (EV) 的转变刺激了电池技术的创新。锂离子电池是电动汽车中使用的主要储能技术，需要具有高能量密度、快速充电能力和长期稳定性的材料。材料信息学通过预测新电池材料的电化学性质并通过计算建模优化其性能来促进新电池材料的开发。对可持续能源解决方案的追求促使人们研究替代能源，例如氢燃料电池和先进的核反应堆。这些技术依赖于能够有效催化化学反应、耐高温高压并最大限度减少环境影响的材料。材料信息学通过提供结构-性能关系的见解并指导实验努力寻找最有希望的候选材料，加速了此类材料的发现。

材料类型见解

根据材料类型，2023 年，化学品部门成为全球材料信息学市场的主导部门。化学品行业涵盖广泛的行业，包括制药、化妆品、农用化学品和特种化学品。这些行业中的每一个都严重依赖先进材料来开发具有增强性能特征的创新产品。材料信息学使研究人员能够发现和优化满足特定要求（例如化学稳定性、溶解度和毒性特征）的材料，从而开发出更安全、更有效、更环保的产品。

化学工业面临越来越大的监管压力，要求尽量减少对环境的影响并减少有害物质的使用。材料信息学通过促进可持续材料和工艺的开发，在应对这些挑战中发挥着至关重要的作用。研究人员可以使用计算建模和数据分析来设计碳足迹更低、可回收性更高、废物产生量更少的材料，从而符合全球可持续发展目标。化工行业竞争激烈，各公司不断寻求通过创新来使其产品与众不同。材料信息学通过加快材料发现和开发的步伐提供了竞争优势，使公司能够更快、更经济高效地将新产品推向市场。

区域洞察

2023 年，北美成为全球材料信息学市场的主导地区，占有最大的市场份额。北美在材料信息学领域拥有强大的关键参与者和领先技术中心。该地区拥有知名公司、研究机构和大学，它们处于开发先进材料和利用数据驱动方法进行材料发现和开发的前沿。这些实体推动了材料信息学领域的创新和技术进步，吸引了投资并培育了蓬勃发展的研发生态系统。

最新发展

• 2023 年 11 月，Proterial, Ltd. 推出了其专有的材料信息学 (MI) 平台“D2Materi”。D2Materi 采用以数据为中心的方法来预测材料特性并配制新型材料。通过分析累积数据（包括金属材料等非常规数据集），该平台可以辨别出材料性能、成分与工艺、法规和特性等各种因素之间的相关性。这种先进的方法使该平台能够有效应对高效设计材料的挑战。

主要市场参与者

• AI Materia Inc.
• ALPINE ELECTRONICS, Inc.
• Citrine Informatics
• Dassault Systèmes SE
• Exabyte Inc.
• Hitachi High-Tech Corporation
• Kebotix, Inc.
• Materials.Zone Ltd.
• Materials Design, Inc.
• DataRobot, Inc.