虚拟传感器市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测、细分、按组件（解决方案、服务）、按部署（云、本地）、按最终用户（石油和天然气、制造和公用事业、消费技术、汽车、航空航天和国防、医疗保健、化学等）、按地区、按竞争，2019-2029F

市场概览

2023 年全球虚拟传感器市场价值为 128.9 亿美元，预计到 2029 年将达到 177.5 亿美元，预测期内的复合年增长率为 5.32%。虚拟传感器市场是指专注于开发、部署和应用传感器技术的行业，该技术通过基于软件的模型和算法来估计物理参数或环境条件，而无需物理传感器的存在。这些虚拟传感器利用现有物理传感器的数据，结合机器学习、人工智能 (AI) 和复杂数学模型等先进计算方法，推断出原本难以直接测量或成本高昂的变量的精确测量值。由于汽车、航空航天、医疗保健、制造业和工业自动化等行业对经济高效、可扩展且适应性强的传感解决方案的需求不断增长，该市场实现了快速增长。虚拟传感器的主要优势之一是它们能够减少对多个物理传感器的需求，从而降低硬件成本、安装和维护成本。这使得它们对于需要精确监控设备、流程或环境条件但在部署传统传感器时面临空间、成本或可访问性限制的行业特别有吸引力。

关键市场驱动因素

对工业自动化和物联网集成的需求不断增长

工业自动化的日益普及以及物联网 (IoT) 在各个领域的集成是全球虚拟传感器市场的主要驱动因素。随着行业走向数字化转型，对高级数据收集和实时监控的需求对于优化运营、改善决策和降低成本变得至关重要。虚拟传感器基于软件并依靠算法来估计物理属性，在实现这些目标方面发挥着关键作用。与传统的物理传感器不同，虚拟传感器无需昂贵、复杂的硬件即可推断出必要的数据，使其成为现代工业系统的经济高效的解决方案。这对于制造业、能源、汽车和航空航天等行业尤其重要，这些行业需要精确的数据收集来确保流程优化和预测性维护。例如，在制造业中，虚拟传感器越来越多地用于监控设备健康状况、预测故障和优化生产线。通过集成物联网平台并使用先进的机器学习算法，虚拟传感器可以模拟物理传感器的输出，提供实时洞察，而无需不断重新校准或物理维护。这最大限度地减少了停机时间并降低了运营成本，对寻求提高效率和竞争力的制造商来说极具吸引力。此外，将虚拟传感器与支持物联网的设备结合使用可以增强系统的可扩展性，因为它们可以通过软件轻松更新和调整，使行业能够快速适应不断变化的生产要求或新的市场需求。

在汽车行业，虚拟传感器被部署来监控关键的车辆功能，例如发动机性能、燃油效率和排放。电动汽车和自动驾驶汽车的转变也推动了对虚拟传感器的需求，因为这些汽车需要复杂的监控系统来确保安全、性能和法规遵从性。虚拟传感器能够实时处理和解释大量数据，而无需额外的物理组件，这使它们成为未来日益复杂的汽车系统的理想解决方案。能源行业，特别是石油和天然气行业，也受益于虚拟传感器的应用。它们用于实时监控远程位置的设备，在这些位置部署物理传感器可能不切实际或成本过高。虚拟传感器使操作员能够跟踪性能、检测异常并防止设备故障，从而提高能源运营的整体效率和安全性。物联网设备的集成使虚拟传感器能够收集和分析来自多个来源的数据，为操作员提供系统性能的全面视图并实现主动维护策略。

越来越关注成本效益和效率

另一个重要的驱动因素是

机器学习和数据分析的技术进步

机器学习 (ML) 和数据分析的快速发展极大地推动了

在医疗保健行业，ML 和数据分析的技术进步正在推动虚拟传感器在患者监测和诊断中的使用。虚拟传感器可以分析来自可穿戴设备和医疗设备的数据，以估计生命体征、检测异常并向医疗保健提供者提供实时反馈。远程实时监控患者的能力对于管理慢性病、减少医院再入院率和改善患者治疗效果尤其有价值。随着机器学习算法的不断发展，虚拟传感器有望在医疗保健应用中变得更加准确和有效，从而促进市场的整体增长。云计算和边缘计算的进步使虚拟传感器能够通过在更靠近源头的地方处理数据来更有效地运行。这减少了延迟并增强了虚拟传感器的实时功能，使其更适合时间敏感的应用，例如自动驾驶汽车、工业自动化和医疗保健监控。随着这些技术的不断发展，虚拟传感器的性能和采用率预计将增长，为各行各业的创新带来重大机遇。

主要市场挑战

与传统系统的集成复杂性

公司面临的主要挑战之一是管理传统物理传感器数据与虚拟传感器输出的融合。确保这些系统之间的无缝数据交换需要专门的中间件和集成平台，能够处理来自物理和虚拟源的实时数据。这会增加数据管理系统的复杂性，并且可能需要在网络安全方面进行额外投资，以保护正在传输的大量数据。此外，由于缺乏将虚拟传感器与传统系统集成的标准化协议，企业很难大规模采用这些技术。公司通常必须依赖定制的集成解决方案，这可能会导致更高的实施成本和更长的部署时间。这些挑战可能会限制虚拟传感器技术的整体采用，尤其是在财务和技术资源有限的小型组织中。

数据准确性和验证问题

确保虚拟传感器生成的数据的准确性和可靠性对市场构成了重大挑战。与直接测量环境或操作条件的物理传感器不同，虚拟传感器依靠复杂的算法和预测模型来估计传感器输出。虽然这可以提供有价值的见解，但人们往往担心虚拟传感器数据的准确性和验证性，特别是在航空航天、医疗保健和汽车制造等安全和精度至关重要的高风险行业。虚拟传感器数据中的任何差异或错误都可能导致决策不理想、运营效率低下甚至安全隐患。这使得企业对完全用虚拟替代品取代物理传感器持谨慎态度，特别是在故障成本高昂的关键应用中。虚拟传感器高度依赖于用于训练其算法的输入数据的质量。如果基础数据不完整、过时或包含错误，虚拟传感器的预测能力可能会受到影响，导致输出不准确。虚拟传感器必须不断更新和重新校准以反映不断变化的环境条件或操作参数，这进一步加剧了这一挑战。企业必须投资于持续的数据监控、算法改进和验证过程，以确保虚拟传感器随着时间的推移保持高水平的准确性。这需要专业知识，并会增加运营成本，可能会抵消虚拟传感器旨在提供的成本节约效益。克服对数据准确性和验证的担忧对于获得广泛的市场认可至关重要，尤其是在精度不可协商的行业中。

主要市场趋势

工业物联网和智能制造的采用率提高

虚拟传感器在工业物联网 (IIoT) 和智能制造中的采用是推动

与人工智能和机器学习的集成

虚拟传感器与人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的集成是一种变革趋势，塑造了

细分洞察

部署洞察

云细分市场在 2023 年占据了最大的市场份额。云细分市场的虚拟传感器市场正在经历显着增长，这得益于越来越多的采用云计算在各行各业的应用。随着各组织越来越多地转向基于云的基础设施以优化运营效率，虚拟传感器提供了一种经济高效且可扩展的物理传感器替代方案。这些基于软件的传感器利用先进的算法和数据分析来模拟真实世界的测量，为组织提供实时洞察，而无需大量硬件部署。一个关键驱动因素是制造业、汽车业和医疗保健业等行业对实时监控和预测性维护的需求不断增长。云中的虚拟传感器可以处理来自多个来源的大量数据，使企业能够监控关键资产、检测异常并做出明智的决策，以提高运营效率并减少停机时间。在工业领域，从云平台上的多个虚拟传感器收集数据的能力提供了增强的可扩展性，使管理和分析大型数据集变得更加容易，从而提高了整体生产力。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术与云环境中的虚拟传感器的集成进一步增强了它们的功能。通过利用人工智能和机器学习，虚拟传感器可以不断从历史数据中学习，提高模拟的准确性并实现预测分析。

这使公司能够预测设备故障、优化流程并降低维护成本。云基础设施还促进了与物联网生态系统的无缝集成，使企业能够在地理分散的位置部署虚拟传感器并实时监控运营，而不受物理距离的影响。这在能源、交通和物流等大规模运营的行业中尤其有价值，因为远程监控和自动化至关重要。推动云领域虚拟传感器市场发展的另一个因素是数据处理和决策对灵活性和敏捷性的需求日益增加。与受物理约束限制的传统传感器不同，虚拟传感器可以快速部署、重新配置和扩展以满足不断变化的业务需求。这种灵活性在数据需求经常变化的动态环境中至关重要。例如，在汽车行业，虚拟传感器用于通过从各种系统（例如发动机、制动器和轮胎）收集数据并在云端处理以进行实时分析来优化车辆性能。这使得汽车制造商能够提高车辆的安全性、效率和整体性能，同时减少对物理传感器安装的需求。

智慧城市的兴起和物联网设备的日益普及促进了云端虚拟传感器的增长。随着城市基础设施的互联程度越来越高，虚拟传感器正被用于实时监测交通流量、空气质量、能源消耗和其他关键参数。基于云的虚拟传感器提供了一种可扩展且经济高效的解决方案，用于管理智慧城市应用生成的大量数据，使城市规划者能够做出数据驱动的决策，从而改善城市生活条件。此外，对可持续性和能源效率的日益重视推动了基于云的环境监测系统中虚拟传感器的采用。通过模拟环境条件和实时分析数据，虚拟传感器可帮助组织优化资源使用、减少浪费并最大限度地减少对环境的影响。云端虚拟传感器市场的关键驱动因素包括云计算的日益普及、人工智能和机器学习技术的集成、实时监控和预测性维护的需求、虚拟传感器提供的灵活性和可扩展性，以及制造业、汽车、医疗保健和智慧城市等行业对数据驱动决策的日益增长的需求。随着技术的不断进步，云端虚拟传感器预计将在帮助企业优化运营、降低成本和推动广泛领域创新方面发挥越来越重要的作用。

区域洞察

2023 年，北美地区占据了最大的市场份额。北美虚拟传感器市场受到几个关键因素的推动，反映了多个行业对先进、经济高效的技术的需求不断增长。主要驱动因素之一是工业物联网 (IIoT) 和工业 4.0 计划的日益普及，尤其是在制造业、汽车、航空航天和医疗保健等领域。这些行业越来越多地利用虚拟传感器来优化操作、降低成本并通过用基于软件的替代品取代物理传感器来提高整体效率。虚拟传感器使用数学模型和机器学习算法来估计传统上由物理传感器测量的参数，具有降低成本、易于部署和增强实时数据收集和分析灵活性等显著优势。

例如，在制造业中，虚拟传感器可帮助公司监控和预测机器性能、检测潜在故障并优化维护计划，而无需大量硬件安装。这在北美尤为重要，因为北美的行业专注于提高运营效率和减少停机时间。通过利用虚拟传感器，公司可以实现预测性维护策略，从而延长设备使用寿命并减少意外停机，这与该地区对运营弹性和成本效益的关注相一致。汽车行业正在经历虚拟传感器采用的激增，以支持联网汽车和自动驾驶技术的发展，这需要大量的传感器数据。虚拟传感器使汽车制造商能够收集和处理有关车辆性能、驾驶员行为和环境条件的实时数据，从而促进更智能、更安全、更高效的车辆的发展。北美的医疗保健行业也是虚拟传感器市场的重要推动力。随着人们对数字健康解决方案的关注度不断提高，虚拟传感器正被部署在医疗设备和患者监测系统中，以跟踪生命体征、预测健康问题并提高诊断准确性。这些传感器无需侵入性手术或大量物理设备即可提供实时数据和见解，使其成为远程医疗和远程患者监测的理想解决方案。慢性病的日益流行、人口老龄化以及向基于价值的医疗保健模式的转变进一步推动了虚拟传感器的采用，因为它们为患者护理提供了更高效、可扩展且更具成本效益的方法。

旨在促进能源效率和可持续性的政府法规和政策也在推动北美虚拟传感器市场方面发挥着关键作用。例如，虚拟传感器被集成到能源管理系统中，以监测和优化商业和住宅建筑的能源使用情况。随着环境问题和监管压力的增加，企业正在采用这些技术来遵守可持续发展要求、减少能源消耗并降低运营成本。此外，虚拟传感器与云计算和大数据分析的结合，使企业能够收集更全面的见解，推动更明智的决策，并更有效地实施节能措施。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的进步正在增强虚拟传感器的功能，使其更加准确、可靠和多功能。北美作为技术创新中心，在人工智能和机器学习研究方面得到了广泛投资，预计这将进一步加速虚拟传感器在各个领域的应用。该地区强大的技术基础设施，加上竞争激烈的市场格局，正在促进传感器技术的快速发展，从而推动虚拟传感器市场的增长。随着技术的不断进步、对成本效益高的解决方案的需求不断增加以及对运营效率的关注，北美的虚拟传感器市场预计将在未来几年实现持续增长。

最新发展

• 2024 年 2 月，凯捷宣布扩大与 Unity 的战略联盟，收购 Unity 的数字孪生专业服务部门。此次整合将把 Unity 的 DigitalTwin 专业服务团队带入凯捷，建立全球最大的 Unity 企业开发者团队之一。此次合作旨在加速开发和部署针对工业数字孪生应用的实时 3D 可视化软件，增强凯捷在这个快速发展的市场中的能力。
• 2024 年 6 月，Elliptic Labs 是一家领先的全球人工智能软件公司，以其 AI 虚拟智能传感器而闻名，目前已集成到全球超过 5 亿台设备中，该公司很高兴地宣布其 AI 虚拟近距离传感器 INNER BEAUTY 将在荣耀新款 Magic V Flip 智能手机上出货。这款创新设备标志着荣耀的一个重要里程碑，采用全屏翻盖可折叠设计，这是该品牌的首创。Magic V Flip 搭载高通骁龙 8+ Gen 1 芯片组，旨在提供尖端的智能手机体验。 Elliptic Labs 与 Qualcomm 之间的合作彰显了他们对推进移动技术的承诺。Elliptic Labs 于 2024 年 3 月正式签订了这批产品的合同，为 Magic V Flip 的增强功能和用户体验铺平了道路。

主要市场参与者

• SchneiderElectric SE
• Elliptic Laboratories ASA
• ModelwayS.rl
• CiscoSystems Inc.
• GeneralElectric Company
• HoneywellInternational Inc.
• SiemensAG
• AVEVA Group有限
• AspenTechnology, Inc.