全球材料信息学市场规模、份额和趋势分析报告 -- -- 2033年工业概况和预测

材料信息学市场概览

根据数据桥市场研究分析,全球材料信息学市场的价值为:2025年2.0841亿美元预计将达到至2033年达到909.35万美元,生长在一个2026年至2033年CAGR为20.22%8. 材料信息学市场正经历着强劲的增长,其动力是越来越多地采用人工智能(AI)、机器学习(ML)和材料研发中的大数据分析,同时对加速材料发现和可持续产品创新的需求也日益增加。 汽车、航空航天、电子、能源和保健等行业使用的先进材料日益复杂,这鼓励各组织利用材料信息学平台进行预测模型、高通量筛选和数据驱动的决策。

越来越需要降低研发成本,缩短产品开发周期并改进材料性能,这迫使制造商、研究机构和化学公司将AI驱动材料信息学解决方案纳入其创新工作流程。 这些平台使研究人员能够比传统实验方法更高效地分析出大型材料数据集,预测材料性质,优化配方,并识别出高性能材料. 此外,在数字转换、工业4.0举措、云计算和高性能计算基础设施方面不断增加的投资正在提高材料信息学解决方案的可扩展性和有效性。 软件开发者、学术机构和工业制造商之间日益加强的合作,加上日益强调可持续材料、电池创新、半导体开发和下一代先进材料,继续加速了全世界的市场增长。

市场大小和预测

• 市场价值(2025):2.0841亿美元
• 预期市场价值(2033年):9.0935亿美元
• 预测CAGR(2026-2033):20.22%
• 2025年主要地区:北美
• 最快增长地区:亚太

主要市场趋势和见解

• 2025年,北美在全球材料信息学市场占据了主导地位,估计收入份额为42.8%,其驱动力是主要材料科学软件供应商的强大存在,人工智能和高性能计算方面的大量投资,跨越制药、化学品、半导体和先进材料行业的强劲研发活动,以及研究机构和行业之间的广泛合作。 本区域还受益于政府为材料创新和数字化转型提供的大量资金,加强了其在全球市场中的领导作用。
• 化学品部门在市场上占主导地位,估计63%由于其在计算化学、催化剂开发、特有化学品、聚合物、电池材料和医药中间体中的广泛应用,在2025年的份额。
• 亚太预计将是增长最快的区域市场,在2026-2033年期间,CAGR估计占18.9%,并辅之以对AI驱动的材料发现、快速工业化、扩大半导体和电动车辆制造、越来越多地采用数字研发平台、以及中国、日本、韩国和印度越来越多的政府倡议促进先进制造业。 学术界、技术公司和工业制造商之间加强合作,正在进一步加快区域市场增长。
• 预计要素部分将见证最快的CAGR2%从2026年到2033年,由越来越多的研究先进金属,稀土元素,半导体,超导体,和能存储材料所驱动.
• 由于对高级半导体材料、AI处理器、动力电子和下一代电子设备的需求迅速增加,预计电子和半导体部分在2026年至2033年期间将最快达到14.1%的CAGR。

范围和材料信息学市场分割报告

信息学市场趋势

趋势:越来越多地采用人工智能来加速发现材料

制药、化学品、电子、能源和先进制造部门的组织越来越多地采用材料信息学平台来加速新材料的发现和优化。 通过整合人工智能(AI),机器学习,高通量计算,和大型材料数据库,材料信息学使研究人员能够预测材料性质,减少实验迭代,并显著缩短产品开发周期. 该技术正越来越多地用于电池材料、半导体、聚合物、催化剂和可持续化学品,使各组织能够降低研发成本,同时提高创新效率。 对数字实验室,云计算,数据驱动材料研究的投资不断增加,进一步加快了跨产业和学术研究环境采用材料信息学. 例如,在2024年4月,Citrine信息学宣布推出Citrine DataManager,这是一个科学数据基础设施解决方案,旨在为AI驱动的材料开发组织实验和材料数据. 该平台使各组织能够将材料数据集集中起来,并加快在制造业中发现基于机器的学习材料。 AI、机器学习和数字研究基础设施日益趋同,正在通过促成更快、更具成本效益和数据驱动的材料发现、定位材料信息学作为下一代工业研发的关键技术,来转变材料创新。

信息学市场动态

关键市场驱动器:对AI-Driven材料发现和数字研发的需求增加

日益需要加快材料创新,同时降低研究成本,这是全球研究的一个主要驱动力。信息学市场包括制药、化学品、汽车、航空航天、电子和能源在内的工业正越来越多地采用AI-动力材料信息学平台,以预测材料性质、优化配方和确定高性能材料,同时进行实验室实验的数量要少得多。 机器学习算法与高性能计算相结合,使研究者能够分析庞大的材料数据集,提高产品开发速度并减少时间到市场. 不断增加对数字化转型,计算材料科学,云基研究平台的投资,进一步推动市场采纳. 工业制造商、研究机构和软件供应商之间加强合作,继续加强商品化材料信息学解决方案。 比如说,2024年2月,达索尔·塞斯泰姆斯宣布扩大与多伦多大学加速联合会的合作,以支持利用3DEExperence平台进行自主实验室和AI驱动材料的发现.合作的目的是通过数据驱动的研究和虚拟实验来加快先进材料的开发. 预计对AI带动的研究平台、数字实验室和协作创新生态系统的投资将仍然是推动采用材料信息学的关键因素,使先进材料更快地在多个行业商业化。

关键限制/挑战:高质量材料数据和整合的复杂性有限

全球材料信息学市场面临的一个主要挑战是,培训可靠机器学习模型所需的标准化高质量实验数据有限。 材料数据往往分散在不同实验室之间,以不相容的格式存储,或者使用不一致的测试方法生成,使得整合变得很困难. 此外,各组织经常遇到将材料信息学平台与现有实验室信息管理系统、模拟软件和企业研发基础设施相结合的挑战。 保护专有研究数据,同时促成协作创新,进一步增加了执行的复杂性。 这些挑战会减缓AI模型的开发,并限制材料信息学跨行业研究方案的可扩展性. 例如,美国国家标准和技术研究所(NIST)继续支持材料基因组倡议,开发标准化材料数据基础设施和互操作性框架,以改进人工智能材料研究和数据共享。 解决数据标准化、互操作性以及安全整合挑战,对于释放AI驱动材料信息学的全部潜力并促成工业研究环境中更广泛的采用至关重要。

主要市场机会:扩大电池材料和可持续制造的材料信息学

电动车辆、可再生能源、半导体和可持续制造的迅速增长为全球材料信息化市场提供了重大的长期机会。 公司越来越多地利用AI驱动的材料信息学平台来加快发现下一代电池材料,轻量级复合材料,氢存储材料,催化剂,可回收聚合物. 数字实验使制造商能够优化材料性能,同时大大减少开发时间和实验室成本. 增加对先进电池、清洁能源技术和可持续材料研究的投资,正在产生对计算材料设计平台的大量需求。 AI软件公司、材料制造商、大学和政府研究组织之间日益加强的合作可望进一步加快市场增长。 例如,在2024年1月,Microsoft Research宣布MatterGen,这是一种基因化的AI模型,能够设计出全新的材料,具有科学和工业应用的针对性,代表AI驱动材料发现的一大进步. 扩大先进电池、可持续材料和清洁能源技术的应用,预计将创造大量长期增长机会,使材料信息学成为未来材料创新和可持续工业发展的战略推动因素。

信息学市场范围

材料信息学市场根据材料类型、技术和最终用途进行分化。

• 按材料类型

根据材料类型,全球材料信息化市场被分割成元素,化学品等. 化学品部门在市场上占主导地位,估计48.63%由于其在计算化学、催化剂开发、特有化学品、聚合物、电池材料和医药中间体中的广泛应用,在2025年的份额。 各组织越来越多地利用材料信息学平台来预测化学行为,优化分子结构,并使用人工智能和由数据驱动的模拟来加速配制发展. 越来越需要减少实验室实验,同时提高研究的生产率,这大大增加了化学制造商和研究机构的采用。 机器学习算法和分子数据库的迅速进步使研究人员能够在大大缩短的时间范围内发现物理和化学特性得到增强的新化合物。 增加对可持续化学、绿色溶剂、电池电解质和先进催化剂的投资,进一步支持了市场扩张。 化学公司、软件供应商和学术机构之间的合作继续在整个数字材料发现领域加强创新。 大型化学数据集的提供与高性能计算基础设施相结合,提高了预测准确性并降低了产品开发成本。 化学品研究实验室和制造设施之间数字化转化不断加强化学品部门在全球材料信息学市场上的支配地位。

预计要素部分将见证最快的CAGR13.2%从2026年到2033年,由越来越多的研究先进金属,稀土元素,半导体,超导体,和能存储材料所驱动. 研究人员越来越多地利用材料信息学来预测元素相互作用,优化晶体结构,并加速发现高性能材料来进行下一代工业应用. 对电动车辆、可再生能源系统、氢能技术和半导体制造的投资不断增加,对元素材料计算分析的需求大大增加。 人工智能和预测模型化使科学家能够在实验室验证前快速评价上千个元素组合,降低研究成本并加速商业化. 世界各国政府正在投资于重要的矿物研究和战略材料开发,以加强国内供应链。 量子计算和高性能计算平台利用率的提高正在进一步提高研究效率。 扩大航空航天、国防、电子和先进制造业的应用,有望推动强劲增长,使元素段成为预测期间增长最快的物质类别。

• 按技术分列

以技术为基础,全球材料信息学市场被分割成机器学习,深伸缩,统计分析,数字反射等. 机器学习部分在2025年占据了市场主导地位,其份额估计为43.76%,因为它能够快速分析大型材料数据集,识别复杂的结构-财产关系,并在物理实验前准确预测材料性能. 机器学习算法被广泛用于加速材料的发现,优化配方,并缩短跨化学品,电子,汽车,航空航天,和能源行业的研发时间表. 各组织越来越多地将有监督的学习、无监督的学习和强化学习模型纳入计算材料科学平台,以提高预测准确性并尽量减少实验费用。 数字材料数据库的持续扩展和算法性能的改进正在支持工业研究实验室更广泛地采用。 加大对基因人工智能,自主实验室,云基研究平台等的投资力度,继续加强机器学习技术的应用. 软件供应商、研究机构和制造公司之间的合作正在进一步加快材料工程的数字转换。 机器学习提高创新效率并减少产品开发风险的能力继续加强其在全球材料信息学市场的支配地位。

深度拉伸部分预计将在2026年至2033年间出现最快的CAGR为14.3%,其驱动力是对能够模拟复杂原子相互作用和以高得多的精度预测材料属性的高级深度学习架构的需求日益增加. 研究人员正越来越多地利用深维神经网络来加速分子模拟、晶体结构预测、催化剂优化和电池材料开发。 在量子材料、半导体研究、先进聚合物和可持续能源储存技术方面不断增加的投资,正在扩大在工业和学术研究中采用深角模型。 将深角算法与高性能计算基础设施相融合,可以快速处理极其庞大的科学数据集,同时提高计算效率. 神经网络架构和可解释的人工智能的持续进步正在增强预测可靠性,并支持下一代材料的商业化. AI开发者、材料制造商和研究组织之间扩大合作,继续推动技术创新。 预计对高准确度计算模型的不断增长的需求将使深角部分成为整个预测期间增长最快的技术。

• 最终用途

在最终使用的基础上,全球材料信息学市场被分割成材料科学,化学和制药,电子和半导体,汽车,航空航天和国防等. 由于越来越多地利用计算平台进行高级材料的发现、特性鉴定、优化和性能预测,材料科学部分在2025年占据了市场主导地位,估计占35.92%。 研究机构和工业实验室越来越多地采用材料信息学来加速跨金属、聚合物、陶瓷、复合材料、电子材料和功能材料的创新。 人工智能、机器学习和预测分析使科学家能够大大减少实验周期,同时提高研究效率和降低开发成本。 扩大对可持续材料、电池技术、氢储存材料和轻量级结构材料的投资继续推动采用。 政府和学术机构越来越多地资助数字材料研究,以加强创新能力和工业竞争力。 实验室自动化、数字双胞胎和高性能计算平台的持续整合正在进一步提高研究生产力。 越来越需要更快地将先进材料商业化,同时提高产品性能,这继续强化材料科学部分在全球材料信息学市场中的支配地位。

由于对高级半导体材料、AI处理器、动力电子和下一代电子设备的需求迅速增加,预计电子和半导体部分在2026年至2033年期间将最快达到14.1%的CAGR。 制造商越来越多地利用材料信息学平台,通过预测计算模型优化半导体化合物、二电材料、包装材料、热界面材料和纳米材料。 对人工智能基础设施、电动车辆、5G通信、高性能计算和消费电子产品的投资不断增加,对加速材料创新的需求大大增加。 计算材料设计使制造商能够缩短产品开发时间,同时提高设备效率和制造产量. 芯片微型化、先进包装技术和量子材料研究的持续进步正在进一步扩大市场机会。 对全球半导体制造能力的战略投资和政府对国内芯片生产的支持继续支持采用。 预计对AI驱动材料的日益依赖将使电子和半导体部分成为预测期间增长最快的终端使用行业。

信息学市场区域分析

北美在全球材料信息化市场占据了主导地位,占收入份额最大。2025年为42.8%,受主要材料科学软件提供者的强大存在所驱动,对人工智能,机器学习,高性能计算进行大量投资,并跨制药,化工,航空航天,半导体,先进材料行业开展稳健的研究活动. 本区域得益于国家实验室、大学和私营企业之间的密切合作,加快了下一代材料的发现和商业化。 此外,政府对先进制造,清洁能源技术,数字化转型举措提供大量资金,继续加强采用材料信息化平台. 越来越多地使用预测模型,模拟,和数据驱动的材料发现,进一步加强了北美在全球材料信息学市场的领导地位.

美国材料信息学市场透视

由于对人工智能,计算材料科学,以及跨多个行业的数字研究平台的投资不断增加,美国材料信息学市场呈现出强劲增长. 制药公司、化学制造商、半导体公司和先进材料开发商正越来越多地利用AI动力材料信息学解决方案来加速材料的发现、优化配方并缩短产品开发时限。 主要技术公司、国家研究实验室和世界知名大学的存在正在推动机器学习驱动材料设计方面的持续创新。 此外,政府日益支持先进制造业、清洁能源技术、电池创新和半导体研究,继续加速采用全美国的材料信息学解决方案。

欧洲材料信息学市场透视

欧洲材料信息学市场在可持续材料研究、先进制造和数字创新方面的有力投资支持下,仍然是全球收入的重大贡献者。 本区域正在越来越多地采用人工智能、高性能计算和数据分析,以加速发现轻量级复合材料、先进聚合物、电池材料和可持续化学品。 工业制造商、研究机构和技术提供者之间日益加强的合作正在支持汽车、航空航天、可再生能源和制药部门的快速创新。 此外,根据《欧洲绿政》制定的支持政策和增加对循环经济倡议的投资,继续推动在整个欧洲采用材料信息学。

英国材料信息市场透视

英国材料信息学市场在人工智能、计算化学和数字材料研究方面增加投资后正在稳步增长。 大学、研究组织和工业公司越来越多地采用机器学习和预测模型平台来加速药物、清洁能源、航空航天和先进制造应用的材料发现。 学术界、技术公司和工业制造商之间日益加强的合作正在提高研究效率并减少产品开发周期。 此外,支持数字创新和先进制造业的政府举措继续在整个联合王国加强采用材料信息学。

德国材料信息学市场透视

由于国家工业制造业基础强大,工程能力先进,人工智能带动材料研究的投资不断增加,德国材料信息化市场正在稳步扩大. 汽车制造商、化学公司、电池开发商和工业研究组织越来越多地利用材料信息学来加速轻量级材料、电池化学、涂层和先进复合材料的创新。 越来越多地采用数字研发平台和模拟技术正在提高产品开发效率并同时降低实验成本。 此外,德国大力重视工业4.0、可持续制造业和先进材料创新,继续支持市场增长。

亚太材料信息市场洞察

亚太材料信息学市场预计在预测期间增长最快,估计将达到CAGR从2026年到2033年占18.9%快速工业化、增加对AI驱动材料发现的投资、扩大半导体和电动车辆制造以及中国、日本、韩国和印度越来越多地采用数字研发平台,推动了增长。 本区域各国政府正通过有利的政策和战略投资,积极支持先进制造业、电池创新和下一代材料研究。 学术机构、技术公司和工业制造商之间加强合作,进一步加快了亚太区域采用材料信息学解决方案的速度。

日本材料信息市场透视

由于日本在先进材料科学、半导体技术和精密制造方面拥有很强的专门知识,日本材料信息学市场正在持续增长。 日本公司正越来越多地利用人工智能,分子模拟,高性能计算等手段来加速电池材料,功能聚合物,电子材料,轻量级复合材料的开发. 大学、研究机构和工业制造商之间的密切合作正在推动数字材料发现方面的持续创新。 此外,增加对可持续制造业、氢能技术和下一代能源材料的投资,继续加强了日本各地的市场增长。

中国材料信息学市场透视

中国材料信息学市场在人工智能,先进制造,半导体生产,电动车辆技术等投资不断增加的推动下,发展迅速. 工业制造商、研究机构和技术公司越来越多地采用AI动力材料信息学平台来加速材料的发现,优化制造流程并缩短产品开发时限。 推动数字化转型,智能制造,科学创新的政府举措进一步支撑了市场扩张. 此外,电池制造、再生能源技术和先进材料研究的迅速增长使中国成为全球材料信息学增长最快的市场之一。

信息学市场份额

材料信息学行业主要由历史悠久的公司领导,包括:

• Citrine信息学(美国).
• 材料区(以色列)
• Exabyte公司. (美国)
• Kebotix股份有限公司(美国)
• 施罗德丁格尔股份有限公司(美国)
• 达索·塞斯泰姆斯(法国)
• 安西股份有限公司(美国)
• 西门子(德国)
• 英特尔根斯有限责任公司(英語:U.K.
• BIOVIA(法国)
• 瑟莫·费舍尔科学公司(美国)
• IBM公司(美国).
• 微软公司(美国).
• 甲骨文 (美国).
• SAP SE(德国)
• 日地高科技公司(日本)
• 埃尔塞维尔(荷兰)

材料信息学市场的最新动态

• 2023年4月,首选计算化学(PFCC),首选网络与ENEOS公司合资,宣布由美国推出由AI驱动的通用原子模拟器"Matlantis"来进行材料发现. 以云为主的平台利用神经网络潜力,以快于常规密度功能理论(DFT)的速度进行原子级模拟,使研究人员能加速发现和优化电池,半导体,催化剂,清洁能应用等先进材料. 发射标志着商业材料信息学的显著进步,使工业研发工作能够更快地进行AI动力材料设计。
• 2023年10月,Citrine信息学宣布推出Citrine Catalyst,这是一个AI动力的数字助手,旨在加速材料和化学品产品的开发. 由大语言模型(LLMs)所建,催化器使科学家和工程师能够快速地搜索科学文献,回答特定域的技术问题,并直接在Citrine平台内产生由数据驱动的见解. 通过提高研究生产率、缩短开发时限和支持材料和化学品行业更快的创新,这一启动加强了人工智能化材料信息学
• 2024年5月,Hitachi High-Tech Corporation and Industrial Tech Research Institute (ITRI)宣布了一个合作项目,将Hitachi的材料信息学解决方案与ITRI的AI驱动的MACSIMUM平台相融合. 合作旨在将人工智能,数据分析,计算模型结合起来,以降低实验工作量并加快发现先进材料的速度来加速材料研发的数字化转化. 该倡议强调半导体、电子和先进制造业越来越多地采用材料信息学。
• 2024年11月,Enthinkt宣布,Idebitsu Kosan Co.,Ltd.扩大了与该公司的伙伴关系,以利用材料信息学来加速电池材料创新. 扩大的合作包括战略咨询服务和参加Enthest的材料信息学加速方案,以加强AI驱动的研究、流程信息学和下一代电池材料的数字转换。 伙伴关系强调越来越多地利用材料信息学来加快产品开发和可持续的材料创新

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