KüNSTLICHE INTELLIGENZ IM VERKEHRSMARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Künstliche Intelligenz im Verkehrsmarkt Size and Trends

Globale künstliche Intelligenz auf dem Verkehrsmarkt wird geschätzt auf US$ 2.11 Bn in 2024 und wird voraussichtlich erreichen US$ 6.51 Bn von 2031, mit einer jährlichen Zuwachsrate von (CAGR) von 17,5% von 2024 bis 2031.

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Eine der wichtigsten Trends in der globalen künstlichen Intelligenz in Verkehrsmarkt verstärkt die Einführung autonomer Fahrzeuge. Autohersteller und Technologieunternehmen investieren stark in die Forschung und Entwicklung selbstfahrender Fahrzeuge. Diese konzentrieren sich auf die Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme, die Daten von Sensoren verarbeiten können, um Objekte zu erkennen und ohne menschliche Eingriffe durch den Verkehr zu navigieren. Der Anstieg der vernetzten und autonomen Fahrzeuge kann den Transport und die Nachfrage nach KI-Technologien in Anwendungen wie fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme, autonome Pkw und Nutzfahrzeuge verändern. Mit weiteren technologischen Weiterentwicklungen werden autonome Fahrzeuge in den nächsten zehn Jahren zum Mainstream gebracht.

steigende Nachfrage nach Autonomen Fahrzeugen

Der Transportsektor ist dank steigender Nachfrage nach Automatisierungstechnik schnell eingebunden. autonome Fahrzeuge. Aufgrund kontinuierlicher Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz und ihrer Integration in selbstfahrende Funktionen bevorzugen die Menschen fahrerlose Fahrzeuge. Die Freiheit und Flexibilität des autonomen Fahrens zieht viele Menschen an. Da die Menschen nicht selbst fahren müssen, können sie Reisezeit produktiv für Arbeit, Ruhe oder Unterhaltung nutzen. Dies ist besonders wertvoll für die zunehmende Bevölkerung älterer Menschen, die sich mit Herausforderungen in den Fahrzeugen auseinandersetzen.

Autonome Technologie macht Reisen sicherer und effizienter. Automatisierte Fahrzeuge minimieren den menschlichen Fehler und verhindern damit die meisten Verkehrsunfälle weltweit, die durch Ablenkung oder betrunkenes Fahren auftreten. Diese können auch miteinander kommunizieren, um den Verkehrsfluss zu optimieren und die Staus zu reduzieren. Mit KI-gestützter Navigationshilfe wird die Fahrzeit und der Energieverbrauch erheblich gesenkt. Führende Automobilunternehmen und Technologie-Giganten investieren stark, um vollautonome Autos zu bauen, die alle Aspekte des Fahrens ohne menschliche Intervention bewältigen können. Während die Technologie noch weiter voranschreiten muss, um Level 5 Automatisierung zu erreichen, wird erwartet, dass autonome Fahrzeuge Mainstream werden und die Zukunft des Transports neu gestalten.

Zum Beispiel, im Oktober 2023, Amazon, ein multinationales Technologieunternehmen, das sich auf E-Commerce, Cloud Computing, digitale Streaming und künstliche Intelligenz konzentriert, startete Automated Vehicle Inspection (AVI), eine hochmoderne KI-Technologie, die entwickelt ist, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit seiner Lieferwagen zu gewährleisten, indem sie sogar die kleinsten Anomalien wie Reifenprobleme oder Körperschäden erkennen, bevor diese zu On-Road Probleme werden.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Verbesserung der Mobilitätsoptionen mit KI-fähigen Sharing-Services

Die zunehmende Popularität von Mobilitäts-on-Demand-Diensten wie Ridesharing und Fahrzeug Leasing hat die Annahme von KI-Technologien im Transport verbessert. Diese gemeinsamen Mobilitätsdienste bieten Flexibilität und Erschwinglichkeit und bieten somit einen einfachen Zugang zum Transport, wenn nötig, ohne privates Fahrzeugbesitz zu erhalten. Startups und Tech-Unternehmen nutzen KI, um gemeinsam genutzte Flotten zu optimieren, bedarfsabhängige Operationen der Anlage zu optimieren und die Kundenerfahrung zu verbessern. Durch die Verwendung von Vorhersagealgorithmen können autonome Fahrzeuge effizient auf Basis kurzfristiger Nutzungsmuster versendet werden. KI verbessert auch das Routing und die Navigation, so dass die Verwaltung von Fahrzeug-Repositionierung und Zahlungsabwicklungen nahtlos.

Dieser Übergang zu gemeinsamen plattformbasierten Modellen ist grundsätzlich eine Umgestaltung des Konsumverhaltens. Es hilft, den Mobilitätsbedarf von Millennials, die den Zugang zu Eigentum bevorzugen, zu berücksichtigen. Diese On-Demand-Dienste bieten auch eine hohe Dichte Stadtentwicklung an, die den reduzierten privaten Fahrzeugverbrauch anreizt. Da AI solche Dienstleistungen noch personalisiert, erschwinglich und skalierbar macht, erhöht sich ihre Popularität als Alternative zum privaten Transport. Damit werden traditionellere Betreiber gezwungen, neue automatisierte Technologien und Geschäftsansätze zu integrieren, um auf einem sich schnell entwickelnden Markt relevant zu bleiben.

Key Takeaways von Analyst:

Globale künstliche Intelligenz im Verkehrsmarkt kann das Wachstum in naher Zukunft bezeugen. Faktoren wie erhöhte Konnektivität und die Erfassung großer Mengen von Pendlerdaten können die Annahme von KI-Systemen über Schienen-, Straßen- und Luftverkehr fördern. Fortschritte beim maschinellen Lernen und Deep Learning Algorithmen ermöglichen es Transportanbietern, die Präferenzen des Fahrers zu analysieren, die Nachfragemuster vorherzusagen und Routen zu optimieren. Dies kann helfen, Kosten zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Die Verbesserung der Sicherheit durch Computer Vision von KI kann Marktwachstumschancen bieten. Automobilunternehmen investieren stark in selbstfahrende Technologien, die die persönliche Mobilität stören könnten. Die fehlende Infrastruktur in einigen Regionen und die Ungewissheit in den Vorschriften können jedoch die Vermarktung autonomer Fahrzeuge verlangsamen. Nordamerika dominiert derzeit den Markt aufgrund der Präsenz von großen Tech-Spielern und unterstützenden Politiken. Im Luftfahrtsektor kann AI bei der vorausschauenden Instandhaltung von Flugzeugen, verbesserten Betrieben an Flughäfen und personalisierten Reisediensten helfen. Schienennetze nutzen auch KI für vorausschauende Planung, intelligentes Ticketing und Staumanagement.

Market Challenges: Mangel an Standardisierung

Mangelnde Normung ist einer der wichtigsten Faktoren, die das Wachstum der globalen künstlichen Intelligenz im Verkehrsmarkt zurückhalten. Wenn es keine gemeinsamen Standards gibt, entwickelt jedes Unternehmen KI-Systeme basierend auf ihrer eigenen Methodik und Ansätze. Dies führt zu Lösungen, die untereinander nicht interoperabel sind. Zum Beispiel gibt es verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken und maschinellen Lernalgorithmen, die von großen Spielern wie Tesla, Uber und Waymo zur Entwicklung selbstfahrender Autotechnologien verwendet werden. Ihre Lösungen können jedoch nicht miteinander kommunizieren, da keine einheitlichen Technologiestandards bestehen. Dadurch wird die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen eingeschränkt und die Innovation verlangsamt.

Außerdem wird es ohne gemeinsame Standards schwierig, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen im Transportsektor zu gewährleisten. Jedes Unternehmen hat seine eigene Art, Probleme wie Bias, Transparenz und Rechenschaftspflicht in ihren Algorithmen zu behandeln. Doch das Fehlen von branchenweiten Protokollen zur Prüfung von KI-Entscheidungen und zur Identifizierung von Fehlern erhöht das Risiko von Anomalien.

Marktchancen: Integration von KI mit IoT

Die Integration von KI und IoT bietet enormes Potenzial, den globalen Transportmarkt zu transformieren. Da autonome Fahrzeuge beginnen, die von Computer-Vision, Deep Learning und anderen KI-Technologien betriebenen Straßen zu erreichen, wird die vernetzte Infrastruktur mit IoT-Sensoren entscheidend für eine sichere Navigation und Effizienz sein. Echtzeit-Datenaustausch zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur, die durch IoT-Netzwerke erleichtert wird, kann dazu beitragen, Verkehrsströme zu optimieren, Staupunkte vorherzusagen und Fahrzeuge entsprechend umzuleiten. Dies führt zu einem höheren Durchsatz und einer besseren Nutzung der Straßennetze.

KI und IoT bieten auch Möglichkeiten, die öffentlichen Verkehrssysteme zu verbessern. Die Integration von IoT-Sensoren in Busse und Züge mit vorausschauenden Analysetools kann den Transportbehörden helfen, intelligentere Zeiterfassungsentscheidungen basierend auf Fahrerprojektionen zu treffen. Dies sorgt für minimale Wartezeiten. Live-Verkehrsaktualisierungen, die an mobile Anwendungen gesendet werden, können den Pendlern weiter helfen, die schnellsten Routen mit verschiedenen Verkehrsmitteln zu wählen. Der Übergang zu autonomen Bussen und Zügen wird auch erwartet, dass die Zugänglichkeit für ältere Menschen verbessert und durch die Bereitstellung von Tür-zu-Tür-Diensten auf Abruf unterschiedlich unterstützt wird.

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Insights, By Angebot - Investitionen Kraftstoffwachstum in Hardware

Im Hinblick auf das Angebot wird das Hardware-Segment geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 53,6% im Jahr 2024 beizutragen, da große Investitionen von führenden Automobilherstellern und Technologieunternehmen getätigt werden. Hardware wie Sensoren, Radare, Kameras und fortschrittliche Computersysteme sind Kernkomponenten, die autonome Fahrfunktionen ermöglichen. Durch die wachsende Forschung an selbstfahrenden Fahrzeugen werden Hardwarehersteller dazu gezwungen, die Produktion zu erhöhen, um die steigende Nachfrage zu befriedigen. Mehrere Automobilriesen haben angekündigt, Milliarden in naher Zukunft zu investieren, um Hardware zu entwickeln, die auf autonomes und semi-autonomes Fahren zugeschnitten ist.

Mit diesem Zustrom von Kapital können Hardwareunternehmen Fertigungskapazitäten durch neue Anlagen und Montagelinien steigern. Sensorhersteller bauen zusätzliche Fabs, um Aufträge von Automobil- und Technologieunternehmen zu erfüllen. Manufakturen erwerben kleinere Hardware-Startups, um Nischentechnologien zu gewinnen und spezialisierte Bedürfnisse von Autoherstellern zu erfüllen. Hardware-Player arbeiten kontinuierlich mit OEMs in Entwicklungs- und Testphasen zusammen, um Sensor-, Radar- und Rechenmodul-Designs nach weiterentwickelnden Fahrzeugarchitekturen und wechselnden Straßenbedingungen iterativ zu verfeinern. Die Erhöhung privater und öffentlicher Investitionen in autonome Fahrzeuge im nächsten Jahrzehnt kann die Nachfrage nach fortschrittlichen Hardware erhöhen.

Einblicke, Durch Machine Learning Technology- Deep Learning treibt Fortschritte in der Machine Learning Technologie voran

Durch Machine Learning Technologie wird das Deep Learning Segment geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 45,1% im Jahr 2024 aufgrund seiner überlegenen Fähigkeiten zur Bilderkennung, Vorhersageanalyse und sensorischen Datenverarbeitung für selbstfahrende Funktionen beizutragen. Deep Learning Algorithmen werden nach dem menschlichen Gehirn in der Entwicklung künstlicher neuronaler Netzwerke mit mehreren Verarbeitungsschichten modelliert, die unabhängig von großen Datenmengen lernen können. Dieses systematische Lernen durch die Belichtung mit immensen Trainingsdatensätzen hat es ermöglicht, Deep Learning-Modelle extrem gut in Computer Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Bildklassifikation durchzuführen. Automakers nutzen umfangreiches Lernen, um Funktionen wie Straßenzeichenerkennung, Fußgängeridentifikation und Umweltwahrnehmung für fahrergestützte und autonome Autos zu stärken.

Mittlerweile wird auch das Tiefenlernen von anderen maschinellen Lernbereichen wie der natürlichen Sprachverarbeitung und dem Kontextbewusstsein verstärkt, die sich auf Computervisionsinputs verlassen. Massive Cloud-basierte Deep Learning-Modelle sind in der Lage, riesige Flotten von sensorischen Daten, die von Fahrzeugen übertragen werden, zu verarbeiten, Anomalien zu identifizieren, Wartungsanforderungen vorherzusagen und Über-The-Air-Updates zu optimieren. Die bewährte dominante Leistung von Deep Learning, kombiniert mit ihrer Mehrzweckanwendung über autonome Fahrabläufe, macht sie zur führenden Machine Learning Technologie.

Insights, By Application - Volle Autonomie betreibt schwere Investitionen in autonome Lkw

Durch intensive Investitionen zur Entwicklung vollautonomer Lkw für den Logistik- und Güterverkehr wird das Segment autonome Lkw im Jahr 2024 auf den höchsten Marktanteil von 42,1% geschätzt. Langstrecken-Lkwing bietet einen optimalen Startpunkt für autonome Fahrzeuge aufgrund standardisierter Strecken, geofenced Highway Fahren und großer Kosteneinsparungen durch Fahrerbeseitigung. Mehrere Autohersteller und Tech-Unternehmen verfolgen Level 4 Autonomie, die ohne menschliche Eingriffe in vorbestimmte Bedingungen und Standorte navigieren kann.

Die großen Logistikunternehmen wie UPS, FedEx arbeiten mit autonomen Lkw-Unternehmen zusammen, um autonome Lkw für den Frachtverkehr zu pilotieren. Regierungen unterstützen auch autonome Lkw-Pilotprogramme mit regulatorischen Genehmigungen und Investitionsanreizen.

Regional Insights

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Nordamerika hat sich als dominierende Region in der globalen künstlichen Intelligenz im Verkehrsmarkt mit einem geschätzten Marktanteil von 40,3% im Jahr 2024 etabliert. Die große Branchenpräsenz von wichtigen Spielern wie Tesla, GM, Ford zusammen mit großen Tech-Unternehmen wie Google, Microsoft, IBM, Intel, NVIDIA, die sich auf AI für den Transport konzentrieren, hat das Marktwachstum in der Region verstärkt. Diese Unternehmen investieren stark in die Forschung und Entwicklung selbstfahrender Fahrzeuge, vorausschauende Wartungslösungen, intelligente Logistik, Flotten- und Verkehrsmanagementsysteme mit modernsten KI-Technologien. Die Region verfügt zudem über eine robuste Transportinfrastruktur und die meisten Fahrzeuge sind mit fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen ausgestattet.

Die zunehmende Einführung von Elektrofahrzeugen kann das Marktwachstum in der Region vorantreiben. Automakers sind die Bündelung von AI-basierten Funktionen mit EVs, um Kunden verbesserte Konnektivität und Mobilitätserfahrung zu bieten. Die Region dient auch als Export-Hub für KI Transportlösungen. Viele nordamerikanische Unternehmen haben Entwicklungszentren gegründet oder Partnerschaften in anderen Regionen unterzeichnet, um ihre geographische Präsenz zu erweitern. Zum Beispiel betreibt General Motors Design- und R&D-Studios an Orten wie China, Südkorea und Israel, um KI-Kapazitäten für globale Märkte aufzubauen.

Die Region Asien-Pazifik ist der am schnellsten wachsende Markt für künstliche Intelligenz im Transport. Länder wie China, Japan und Südkorea investieren aggressiv in modernste Transporttechnologien wie Hyperloop, Drohnen, autonome Fahrzeuge und intelligente Städte. Dies bietet eine große Chance für die Bereitstellung von KI-basierten Systemen. China investiert insbesondere durch Projekte wie „Silk Road“ und „Made in China 2025“, die die heimische Herstellung von Schienen-, Schiffs- und Luftfahrtgeräten mit fortschrittlichen Robotik fördern. Das rasche Wirtschaftswachstum und das steigende Einwegeinkommen in der Region haben auch die Nachfrage nach intelligenten Mobilitätslösungen erhöht. Länder bilden Technologie-Allianzen, um ihre FuE-Bemühungen zu synergieren und kritische Kompetenzen in KI zu indigenisieren. Dies wird voraussichtlich den Anteil Asien-Pazifiks an der globalen künstlichen Intelligenz im Verkehrsmarkt in naher Zukunft deutlich steigern.

Market Report Scope

Key Developments

• Im April 2024, Motiv, ein Flottenmanagement-Technologielieferant, gab eine Reihe von neuen AI-Produkten bekannt, darunter AI Omnivision, die erste und einzige allgemeine Computer Vision Plattform für physische Operationen. Diese Technologie bietet Kunden in verschiedenen Branchen wie Abfalldienstleistungen, Bau, Transport und andere mit beispielloser Sicht in ihren Betrieb.
• Im Februar 2024, die S. Transportabteilung eine Initiative zur Stärkung amerikanischer Kleinunternehmen durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) im Transport. Diese Mehrphasenanstrengung zielt darauf ab, robuste Entscheidungshilfen für staatliche, lokale und tribale Transportagenturen zu entwickeln, ihre strategische Planung, Gestaltung und Umsetzung von Komplettstraßen zu verbessern, die Sicherheit, Komfort und Zugänglichkeit für alle Nutzer priorisieren.
• Im Oktober 2023 kündigten Microsoft und Siemens eine strategische Partnerschaft an, um die Übernahme von Künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen, einschließlich Transport, zu beschleunigen. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, Microsoft Azure AI-Dienste zu nutzen, um den Transport und andere Industriekunden von Siemens in der Nutzung von KI zu unterstützen, um den Betrieb zu optimieren und die Nachhaltigkeit zu verbessern.
• Im Juli 2023 traten Amazon Web Services (AWS), Meta, Microsoft und TomTom zusammen, um die Overture Maps Foundation zu etablieren, die ihren ersten offenen Kartendatensatz auf den Markt brachte. Dieser umfassende Datensatz enthält detaillierte Informationen über das Straßennetz, die für Unternehmen, die autonome Fahrzeuge und andere Transportdienstleistungen entwickeln, wichtig sind.
• Im Oktober 2022, Seeing Machines, ein fortschrittliches Computer Vision-Technologie-Unternehmen, entwickelt AI-powered-Monitoring-Systeme Transportsicherheit zu verbessern, unterzeichnete ein exklusives Kooperationsabkommen mit Magna International. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, Fahrer und Insassen-Überwachungssysteme für den Innenrückblickspiegel des Fahrzeugs zu vermarkten.
• Im April 2020 gründete Advanced Micro Devices (AMD) eine strategische Allianz mit Oxide Games, einem Videospiel-Entwickler, um Grafiktechnologien zu entwickeln, die auf den Cloud-Gaming-Markt zugeschnitten sind. Die Partnerschaft zielt darauf ab, robuste Tools und Techniken zu schaffen, die die Echtzeitanforderungen von Cloud-basierten Spielen effektiv bewältigen können.

*Definition: Globale künstliche Intelligenz im Verkehrsmarkt bezieht sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenztechnologien in verschiedenen Verkehrsträgern, einschließlich Straßenbahnen, Eisenbahnen, Autobahnen und Wasserstraßen. Es umfasst die Integration von KI-Systemen wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung in selbstfahrenden Fahrzeugen, Verkehrsmanagementsystemen, Transport- und Logistikmanagement, Transportsicherheitsmaßnahmen und vorausschauende Instandhaltung von Transportgütern, um den Transport effizienter, sicherer und umweltschonender auf globaler Ebene zu gestalten.

Market Segmentation

• Durch Angebot
  • Hardware
  • Software
• Durch Machine Learning Technology
  • Deep Learning
  • Computer Vision
  • Inhaltsverzeichnis
  • Natural Language Processing (NLP)
• Anwendung
  • Autonome LKW
  • HMI In LKW
  • Halbautonom LKW
• Von der Region
  • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Argentinien
    • Mexiko
    • Rest Lateinamerikas
  • Europa
    • Deutschland
    • U.K.
    • Frankreich
    • Russland
    • Rest Europas
  • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Australien
    • Südkorea
    • ASEAN
    • Rest von Asia Pacific
  • Naher Osten und Afrika
    • GCC Länder
    • Südafrika
    • Rest des Nahen Ostens & Afrika
• Schlüsselspieler Insights
  • Peloze
  • Paccar
  • Scannen
  • Valeo
  • X
  • ZF
  • Zonar
  • Nvidia Corporation
  • Siemens Mobilität
  • NEC Corporation
  • Microsoft Corporation
  • IBM Corporation
  • Robert Bosch GmbH
  • Unternehmen
  • Volvo Group