Глобальный отчет по анализу рынка лабораторных решений, их доли и тенденций — обзор и прогноз отрасли до 2033 года

Каков размер рынка лабораторных решений и темпы роста

• Согласно анализу Data Bridge Market Research, искусственный интеллект на рынке лабораторных решений был оценен как431,65 млн долларов США в 2025 годуи, по прогнозам, достигнет1 107,52 млн долларов США к 2033 годуРастущий в aCAGR 12,50% с 2026 по 2033 год.
• Рынок переживает последовательный рост, обусловленный растущим внедрением искусственного интеллекта в лабораторные рабочие процессы, растущим спросом на автоматизированный анализ и анализ данных, достижениями в области машинного обучения и обработки естественного языка, а также расширением применения в фармацевтических, биотехнологических, клинических диагностических и исследовательских лабораториях.
• Растущий объем и сложность лабораторных данных в сочетании с необходимостью повышения аналитической эффективности, точности и производительности рабочего процесса заставляют фармацевтические компании, академические учреждения, контрактные исследовательские организации и диагностические лаборатории принимать решения с поддержкой ИИ. Технологии машинного обучения и обработки естественного языка все чаще интегрируются в лабораторные процессы для поддержки интерпретации данных, клинической диагностики, исследований и разработок и контроля качества.

Размер рынка и прогноз

• Глобальная рыночная стоимость (2025) $431,65 млн
• Ожидаемая рыночная стоимость (2033): $1107,52 миллион
• Прогноз CAGR (2026–2033): 12,50%
• Ведущий регион в 2025 году: Северная Америка
• Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион

Каковы основные выводы ИИ на рынке лабораторных решений

• Северная Америка доминировала на рынке лабораторных решений с самой большой долей дохода в 46,38% в 2025 году, чему способствовал сильный фармацевтический и биотехнологический сектор, передовая лабораторная инфраструктура и широкое внедрение исследовательских и диагностических технологий с поддержкой ИИ.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет самым быстрорастущим регионом с CAGR 15,28% с 2026 по 2033 год, чему способствуют увеличение инвестиций в науку о жизни, расширение автоматизации лабораторий, растущие геномные исследования и растущее внедрение технологий искусственного интеллекта в Китае, Японии и Индии.
• Сегмент оборудования возглавил рынок с долей 35,6% в 2025 году, чему способствовало увеличение развертывания аналитических инструментов, систем визуализации, роботизированных обработчиков образцов и автоматизированных лабораторных платформ.
• Программное обеспечение является самым быстрорастущим типом компонентов, прогнозируемым для регистрации CAGR в 13,5%, что отражает всплеск внедрения аналитики данных на основе ИИ, систем управления лабораторной информацией, инструментов оркестровки рабочих процессов и платформ прогнозного моделирования.
• Сегмент прогнозной аналитики доминировал в технологической категории с долей выручки 35,16% в 2025 году, чему способствовало широкое использование прогнозных моделей для мониторинга стабильности, технического обслуживания приборов, мониторинга качества и лабораторного планирования.
• На анализ и интерпретацию данных пришлось 35% доли рынка в 2025 году, что было обусловлено увеличением объема и сложности лабораторных данных.
• Сегмент научно-исследовательских и опытно-конструкторских лабораторий является самой быстрорастущей категорией лабораторных типов с CAGR 19%, что обусловлено растущим внедрением экспериментов с использованием ИИ, автоматизированных рабочих процессов, расширенного анализа данных и вычислительных исследовательских инструментов.

Сфера охвата и ИИ в сегментации рынка лабораторных решений

Каковы основные тенденции на рынке лабораторных решений

• Лаборатории все чаще используют автономные эксперименты на основе искусственного интеллекта и автоматизацию лабораторий для ускорения исследовательских процессов, оптимизации экспериментальных условий, улучшения воспроизводимости и сокращения времени, необходимого для итеративного научного открытия.
• Например, в феврале 2025 года в научно-исследовательской статье, опубликованной в Scientific Reports, описывается автономная лаборатория, которая объединяет робототехнику и ИИ для проведения биотехнологических экспериментов через замкнутый цикл культивирования, подготовки образцов, измерения, анализа и формулирования гипотез; система использовала байесовскую оптимизацию для улучшения экспериментальных условий.
• Сбор данных в режиме реального времени и анализ на основе ИИ позволяют лабораториям непрерывно оценивать экспериментальные результаты, выявлять закономерности, оптимизировать параметры и автоматически определять последующие экспериментальные шаги.
• Фармацевтические, биотехнологические, материаловедческие и академические лаборатории все чаще интегрируют ИИ, робототехнику и высокопроизводительные эксперименты для создания самоуправляемых лабораторных сред, способных выполнять сложные рабочие процессы с ограниченным вмешательством человека.
• Например, в ноябре 2023 года исследователи из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли сообщили об автономной лаборатории A-Lab, объединяющей робототехнику, машинное обучение, модели на естественном языке и активное обучение синтезу неорганических материалов. За 17 дней непрерывной работы система произвела 36 соединений из 57 целей, демонстрируя растущее использование автономных экспериментов с искусственным интеллектом в лабораторных исследованиях.
• Поскольку лаборатории все чаще отдают приоритет более быстрым экспериментам, воспроизводимости и научным открытиям, основанным на данных, ожидается, что внедрение автономных лабораторных решений с поддержкой ИИ ускорится, укрепив интеллектуальную автоматизацию в качестве основного компонента исследовательской инфраструктуры следующего поколения.

Каковы ключевые драйверы ИИ на рынке лабораторных решений

• Быстрый рост лабораторных данных и усложнение научных экспериментов значительно увеличили спрос на аналитические и автоматизированные решения на базе ИИ, способные обрабатывать большие наборы данных, выявлять закономерности и поддерживать более быстрое принятие экспериментальных решений.
• Например, в августе 2025 года Национальный научный фонд США объявил о выделении до 100 миллионов долларов США на создание сети программируемых облачных лабораторий с поддержкой ИИ, поддерживающих автоматизированное проектирование экспериментов, лабораторную подготовку, сбор данных, анализ и интерпретацию в области биотехнологии, материаловедения, химии и других лабораторных наук.
• Фармацевтические компании, биотехнологические организации, исследовательские институты и лаборатории материалов интегрируют ИИ с робототехникой и автоматизированными инструментами для сокращения экспериментальных циклов, улучшения воспроизводимости и ускорения деятельности по открытию и разработке.
• Например, в июле 2024 года AstraZeneca выделила свой iLab в Гетеборге, Швеция, прототип полностью автоматизированной лаборатории медицинской химии, интегрирующей ИИ, машинное обучение, робототехнику и автоматизированный синтез для ускорения цикла разработки-производства-тестирования-анализа открытия лекарств.
• Поскольку научные организации все больше полагаются на автоматизированные эксперименты и интеллектуальный анализ данных для повышения производительности исследований, лабораторные решения с поддержкой ИИ будут оставаться важными для ускорения открытий, оптимизации рабочих процессов и поддержки лабораторных операций следующего поколения.

Какие факторы препятствуют росту ИИ на рынке лабораторных решений

• Лабораторные решения с поддержкой ИИ требуют значительных инвестиций в цифровую инфраструктуру, автоматизированные инструменты, системы данных, совместимость и специализированную техническую экспертизу, создавая барьеры для внедрения лабораторий с ограниченными ресурсами.
• Например, в декабре 2024 года исследователи из npj Digital Medicine сообщили, что инструменты поддержки клинических решений на основе ИИ сталкиваются с проблемами, связанными с изменением производительности модели в разных настройках и с течением времени, а также с недостаточной нормативной базой для обеспечения безопасности, эффективности и справедливости.
• Эти требования к внедрению могут ограничить внедрение среди небольших лабораторий и учреждений, особенно там, где устаревшие инструменты, фрагментированные наборы данных, ограниченная ИТ-инфраструктура и недостаточный опыт ИИ затрудняют интеграцию.
• Например, в августе 2024 года анализ Nature Medicine показал, что нормативное разрешение не обязательно означает, что инструменты искусственного интеллекта для здоровья прошли адекватную клиническую валидацию, подчеркивая проблемы проверки и генерации доказательств, которые могут замедлить принятие решений для лабораторий и здравоохранения с поддержкой искусственного интеллекта.
• Отсутствие стандартизированных форматов и интерфейсов лабораторных данных в сочетании с функциональной совместимостью, обучением персонала, валидацией и нормативными требованиями продолжает усложнять интеграцию решений ИИ в существующие лабораторные рабочие процессы, замедляя более широкое внедрение на рынок.

Как сегментируется рынок лабораторных решений

ИИ на рынке лабораторных решений сегментируется на основе компонентов, технологий, приложений и лабораторного типа.

• Компонент

На основе компонента ИИ на рынке лабораторных решений сегментируется на программное обеспечение, аппаратное обеспечение и услуги. Сегмент оборудования доминировал на рынке с долей 35,6% в 2025 году, чему способствовало увеличение развертывания аналитических инструментов, систем визуализации, роботизированных обработчиков образцов и автоматизированных лабораторных платформ. Аппаратное обеспечение с поддержкой ИИ позволяет лабораториям выполнять анализ в реальном времени и автоматическую обработку образцов в рамках установленных рабочих процессов. Фармацевтические, клинические и исследовательские лаборатории все чаще инвестируют в интеллектуальные инструменты для повышения пропускной способности и аналитической согласованности. Интеграция датчиков, систем визуализации, робототехники и встроенного ИИ еще больше расширяет функциональность лабораторного оборудования. Аппаратные решения также могут уменьшить ручное вмешательство и поддерживать непрерывный мониторинг лабораторных процессов.

Сегмент программного обеспечения, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне 13,5% CAGR в течение прогнозируемого периода, чему будет способствовать растущее внедрение аналитики данных на основе ИИ, систем управления лабораторной информацией, инструментов оркестровки рабочих процессов и платформ прогнозного моделирования. Программные решения обеспечивают интеллектуальный уровень, необходимый для анализа лабораторных данных, генерируемых инструментами и подключенными системами. Они позволяют лабораториям интегрировать возможности ИИ без замены всей существующей аппаратной инфраструктуры. Растущий спрос на автоматизированную интерпретацию данных и цифровые лабораторные рабочие процессы усиливает внедрение программного обеспечения. Облачные платформы также позволяют лабораториям получать доступ к возможностям ИИ в различных исследовательских и операционных средах. Увеличение объема структурированных и неструктурированных лабораторных данных создает дополнительный спрос на передовые программные средства.

• По технологии

На основе технологий ИИ на рынке лабораторных решений сегментируется в машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение, генеративный ИИ и прогнозную аналитику. Сегмент прогнозной аналитики доминировал на рынке с долей 35,16% в 2025 году, чему способствовало широкое использование прогнозных моделей для мониторинга стабильности, технического обслуживания приборов, мониторинга качества и лабораторного планирования. Прогнозная аналитика позволяет лабораториям выявлять закономерности в исторических данных и данных в реальном времени и поддерживать раннее обнаружение потенциальных аномалий. Технология хорошо вписывается в установленные лабораторные рабочие процессы, поскольку она может давать рекомендации, сохраняя при этом человеческий контроль. Фармацевтические и биотехнологические лаборатории используют прогностические модели для улучшения оперативного планирования и производительности исследований. Предсказательная аналитика также может поддерживать рабочие процессы, связанные с обзором по исключениям, выделяя необычные лабораторные результаты для дальнейшей оценки.

Сегмент генеративного ИИ, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне 16,57% CAGR в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущим внедрением копилотов ИИ, интерфейсов на естественном языке и интеллектуального поиска научной информации. Генеративный ИИ позволяет исследователям взаимодействовать с лабораторными записями и научной информацией с помощью запросов на естественном языке. Технология может помочь в разработке протоколов, документации, поиске знаний и интерпретации сложной лабораторной информации. Продавцы все чаще интегрируют большие возможности языковых моделей в системы управления лабораторной информацией и электронные лабораторные ноутбуки. Генеративный ИИ также может помочь исследователям более эффективно ориентироваться в больших объемах экспериментальной и научной информации. Растущий интерес к исследовательским процессам с помощью ИИ расширяет технологию за пределы экспериментальных приложений в рутинных лабораторных операциях.

• С помощью приложения

На основе применения ИИ на рынке лабораторных решений сегментируется в лабораторную автоматизацию, анализ и интерпретацию данных, обнаружение и разработку лекарств, управление образцом, анализ изображений, контроль качества и обеспечение, оптимизацию лабораторных рабочих процессов и прогнозное обслуживание. Сегмент анализа и интерпретации данных доминировал на рынке с долей 35% в 2025 году, чему способствовало увеличение объема и сложности лабораторных данных. Аналитические инструменты на основе ИИ позволяют исследователям и лабораторным специалистам выявлять закономерности, корреляции, аномалии и практические выводы из сложных наборов данных. Эти возможности особенно ценны в фармацевтических, биотехнологических, клинических и исследовательских лабораториях. ИИ может обрабатывать большие наборы данных быстрее, чем обычные ручные подходы, и поддерживать более последовательную интерпретацию. Интеграция с лабораторными информационными системами и электронными лабораторными тетрадями способствует дальнейшему улучшению доступа к аналитическим возможностям.

Сегмент обнаружения и разработки лекарств, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне 16% CAGR в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущим использованием ИИ для идентификации целей, скрининга соединений, экспериментального проектирования и расстановки приоритетов кандидатов. Фармацевтические и биотехнологические лаборатории используют ИИ для связи вычислительных предсказаний с физическими лабораторными экспериментами. Системы с поддержкой ИИ могут помочь исследователям расставить приоритеты в экспериментах и уменьшить ненужные лабораторные итерации. Интеграция ИИ с робототехникой и автоматизированными лабораторными инструментами поддерживает более быстрые циклы анализа. Растущая сложность молекулярных и биологических наборов данных также увеличивает потребность в передовых вычислительных инструментах во время разработки лекарств. ИИ может поддерживать идентификацию связей между молекулярной, экспериментальной и биологической информацией, которую трудно оценить вручную.

• Лабораторный тип

На основе лабораторного типа ИИ на рынке лабораторных решений сегментируется в клинические лаборатории, научно-исследовательские лаборатории, фармацевтические и биотехнологические лаборатории, академические и исследовательские лаборатории, промышленные лаборатории и диагностические лаборатории. Сегмент фармацевтических и биотехнологических лабораторий доминировал на рынке с долей 35,56% в 2025 году, чему способствовала значительная исследовательская деятельность, сложные лабораторные рабочие процессы и необходимость ускорения научного развития. Эти лаборатории генерируют обширные экспериментальные наборы данных, которые хорошо подходят для анализа и автоматизации на основе ИИ. Фармацевтические компании все чаще применяют ИИ для обнаружения лекарств, оптимизации лабораторных рабочих процессов, управления качеством и экспериментального анализа. Лаборатории биотехнологий также используют ИИ для геномики, молекулярных исследований, высокопроизводительных экспериментов и интерпретации биологических данных. Существующие лабораторные информационные системы и цифровые исследовательские платформы также обеспечивают инфраструктуру для интеграции возможностей ИИ.

Сегмент научно-исследовательских и опытно-конструкторских лабораторий, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне 19% CAGR в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущим внедрением экспериментов, автоматизированных рабочих процессов, расширенного анализа данных и вычислительных исследовательских инструментов. Лаборатории R&D генерируют большие и разнообразные наборы данных, которые требуют быстрой обработки и интерпретации. ИИ может помочь исследователям определить закономерности, оптимизировать экспериментальные условия и расставить приоритеты в последующих экспериментах. Интеграция с робототехникой и автоматизированными инструментами также позволяет проводить более непрерывные эксперименты. Академические, фармацевтические, биотехнологические и исследовательские организации все чаще разрабатывают связанные лабораторные среды, которые сочетают ИИ с автоматизацией. Растущие инвестиции в высокопроизводительные исследования и автономные эксперименты еще больше расширяют роль ИИ в научно-исследовательских лабораториях.

В каком регионе самая большая доля ИИ на рынке лабораторных решений

• Северная Америка доминировала на рынке лабораторных решений с самой большой долей дохода в 46,38% в 2025 году, чему способствовал сильный фармацевтический и биотехнологический сектор, передовая лабораторная инфраструктура и широкое внедрение исследовательских и диагностических технологий с поддержкой ИИ.
• Регион также выигрывает от широкого внедрения лабораторных информационных систем с поддержкой ИИ, передовой аналитики данных, автоматизированных лабораторных рабочих процессов и исследовательских технологий, особенно в Соединенных Штатах. Активная деятельность в области фармацевтических исследований и разработок и растущий спрос на анализ на основе ИИ и автоматизацию рабочих процессов продолжают укреплять лидирующие позиции Северной Америки на мировом рынке.

Американский ИИ в анализе рынка лабораторных решений

Американский ИИ на рынке лабораторных решений демонстрирует сильный рост благодаря растущим инвестициям в искусственный интеллект, автоматизацию лабораторий, фармацевтические исследования и передовую аналитику данных. Зрелая фармацевтическая и биотехнологическая экосистема страны, наряду с растущим внедрением лабораторного программного обеспечения на основе искусственного интеллекта, робототехники и интеллектуальных аналитических систем, стимулирует спрос на исследовательские, клинические и диагностические приложения. Кроме того, значительные инвестиции в открытие лекарств, геномику и автономные эксперименты ускоряют интеграцию ИИ в лабораторные рабочие процессы.

Азиатско-Тихоокеанский ИИ в анализе рынка лабораторных решений

Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский ИИ на рынке лабораторных решений будет быстро расти, чему будет способствовать увеличение инвестиций в фармацевтические и биотехнологические исследования, расширение лабораторной инфраструктуры и растущее внедрение искусственного интеллекта в таких странах, как Китай, Индия и Япония. Растущий спрос на лабораторную автоматизацию, передовой анализ данных и высокопроизводительные исследовательские технологии способствует расширению регионального рынка. Кроме того, увеличение инвестиций в открытие лекарств, геномику и цифровую лабораторную инфраструктуру ускоряет внедрение ИИ в фармацевтических, академических и исследовательских лабораториях.

Японский ИИ в анализе рынка лабораторных решений

Японский ИИ на рынке лабораторных решений демонстрирует устойчивый рост благодаря растущим инвестициям в искусственный интеллект, фармацевтические исследования, автоматизацию лабораторий и передовые технологии здравоохранения. Фармацевтические компании, биотехнологические организации и исследовательские институты все чаще внедряют системы с поддержкой ИИ для анализа данных, обнаружения лекарств, экспериментальной оптимизации и управления лабораторными рабочими процессами. Более того, растущая интеграция робототехники, машинного обучения и автоматизированных аналитических технологий, наряду с сильным акцентом Японии на научные инновации и прецизионную медицину, также способствует росту рынка.

Китайский ИИ в анализе рынка лабораторных решений

Китайский ИИ на рынке лабораторных решений быстро растет, чему способствует увеличение инвестиций в биотехнологии, фармацевтические исследования, лабораторную автоматизацию и инфраструктуру искусственного интеллекта. Растущее внедрение ИИ-аналитики данных, автоматизированных экспериментов и интеллектуальных лабораторных платформ в фармацевтических, академических и исследовательских организациях значительно повышает спрос на рынке. Кроме того, растущие инвестиции в геномику, разработку лекарств и высокопроизводительные исследования в сочетании с быстрым развитием отечественных технологий искусственного интеллекта укрепляют позиции Китая как основного рынка лабораторных решений с поддержкой искусственного интеллекта.

Британский ИИ в анализе рынка лабораторных решений

Британский ИИ на рынке лабораторных решений переживает устойчивый рост, поддерживаемый растущим внедрением искусственного интеллекта в фармацевтические исследования, клинические лаборатории, биотехнологии и научные исследования. Увеличение инвестиций в лабораторную автоматизацию и анализ данных с использованием ИИ способствует росту рынка, в то время как исследовательские учреждения и компании, занимающиеся наукой о жизни, все чаще изучают интеллектуальные лабораторные рабочие процессы. Кроме того, интеграция машинного обучения, генеративного ИИ, робототехники и передовых лабораторных информационных систем повышает производительность исследований и аналитические возможности, поддерживая роль Великобритании в инновациях в лабораториях с поддержкой ИИ.

Немецкий ИИ в анализе рынка лабораторных решений

Немецкий ИИ на рынке лабораторных решений неуклонно расширяется благодаря сильному фармацевтическому и биотехнологическому сектору страны, передовым исследовательским возможностям и растущему внедрению лабораторных технологий следующего поколения. Фармацевтические компании, исследовательские организации и промышленные лаборатории все чаще используют ИИ для анализа данных, обнаружения лекарств, автоматизации лабораторий и управления качеством. Постоянные достижения в области машинного обучения, робототехники, компьютерного зрения и лабораторных информационных систем, наряду с сильным акцентом Германии на научные исследования и промышленную цифровизацию, способствуют дальнейшему росту рынка.

Какие компании занимают лидирующие позиции на рынке лабораторных решений

ИИ в индустрии лабораторных решений в первую очередь возглавляют хорошо зарекомендовавшие себя компании, в том числе:

• Benchling, Inc. (США)
• Sapio Sciences, LLC (США)
• LabVantage Solutions, Inc. (США)
• Dotmatics Limited (Великобритания)
• LabWare, Inc. (США)
• BioData, Inc. (США)
• Scispot Inc. (Канада)
• CloudLIMS, Inc. (США)
• Thermo Fisher Scientific Inc. (США)
• Agilent Technologies, Inc. (США)
• Waters Corporation (США)
• Revvity, Inc. (США)
• Bruker Corporation (США)
• Корпорация Shimadzu (Япония)
• QIAGEN N.V. (Нидерланды)
• Bio-Rad Laboratories, Inc. (США)
• Eppendorf SE (Германия)
• Hamilton Company (США)
• Tecan Trading AG (Швейцария)
• Illumina, Inc. (США)

Каковы последние разработки в области ИИ на рынке лабораторных решений

• В сентябре 2025 года Sapio Sciences запустила Sapio ELN, электронный лабораторный ноутбук третьего поколения с искусственным интеллектом, предназначенный для работы в качестве соученого ИИ для исследователей. Платформа включает в себя агентный и генеративный ИИ, чтобы помочь ученым планировать, проектировать и анализировать эксперименты, сохраняя при этом научную строгость и соответствие. Запуск демонстрирует растущую интеграцию генеративного ИИ и лабораторной информатики в исследовательские рабочие процессы.
• В июле 2025 года Labcorp запустила Test Finder, генеративный инструмент на базе ИИ, разработанный с помощью Amazon Web Services, чтобы помочь поставщикам медицинских услуг искать и определять соответствующие лабораторные тесты с использованием вопросов на естественном языке. Решение использует технологию Amazon Bedrock и большую языковую модель для интерпретации клинических запросов и предоставления кураторских рекомендаций по лабораторным испытаниям, демонстрируя применение генеративного ИИ к рабочим процессам лабораторного тестирования.
• В июле 2025 года Plaxonic запустила LIMSera, систему управления лабораторной информацией с искусственным интеллектом, предназначенную для автоматизации лабораторных рабочих процессов, оптимизации отслеживания образцов и централизации лабораторных данных. Платформа была представлена как гибкое решение LIMS, доступное через SaaS или самоорганизованное развертывание, в результате чего интеллектуальные возможности автоматизации и искусственного интеллекта были внедрены в управление лабораторной информацией.
• В марте 2023 года Nagi Bioscience запустила SydLab One, автоматизированное решение для скрининга высокого содержания лекарств, химических веществ и других веществ с использованием микроорганизмов. Продукт сочетает микрофлюидику Organism-on-Chip с робототехникой, машинным обучением, визуализацией и биологическим анализом для автоматизации культуры, лечения, визуализации и мультифенотипического анализа в рамках одного лабораторного устройства.
• В январе 2023 года Insilico Medicine запустила свою лабораторию Intelligent Robotics Drug Discovery в Сучжоу, Китай. Лаборатория на основе ИИ объединяет робототехнику и автоматизированные рабочие процессы для обнаружения целей, скрининга соединений, разработки точной медицины и трансляционных исследований, усиливая использование автоматизации на основе ИИ в фармацевтических лабораторных операциях.

SKU-76852