INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL MERCATO DEI TRASPORTI SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Intelligenza artificiale nel mercato dei trasporti Size and Trends

L'intelligenza artificiale globale nel mercato dei trasporti è stimata in US$ 2.11 Bn nel 2024 e si prevede di raggiungere US$ 6.51 Bn entro il 2031, presentando un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 17,5% dal 2024 al 2031.

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Una delle principali tendenze dell'intelligenza artificiale globale in mercato dei trasporti sta aumentando l'adozione di veicoli autonomi. Automakers e aziende tecnologiche stanno investendo fortemente nella ricerca e nello sviluppo di auto-driving veicoli. Questi si concentrano sullo sviluppo di sistemi AI avanzati che possono elaborare i dati dai sensori per rilevare gli oggetti e navigare attraverso il traffico senza intervento umano. L'aumento dei veicoli connessi e autonomi può trasformare il trasporto e aumentare la domanda di tecnologie AI in applicazioni come sistemi di assistenza avanzata del conducente, autovetture autonome e veicoli commerciali. Con ulteriori progressi tecnologici, i veicoli autonomi sono pronti a diventare mainstream nel prossimo decennio.

Aumento della domanda di veicoli autonomi

Il settore dei trasporti abbraccia rapidamente la tecnologia dell'automazione grazie alla crescente domanda di veicoli autonomi. A causa di continui progressi nell'intelligenza artificiale e la sua integrazione nelle caratteristiche auto-driving, la gente preferisce veicoli senza conducente. La libertà e la flessibilità fornite dalla guida autonoma attira molte persone. Poiché le persone non hanno bisogno di guidare se stessi, possono utilizzare il tempo di viaggio produttivo per lavoro, riposo o intrattenimento. Questo è particolarmente prezioso per la crescita della popolazione anziana che affronta sfide nei veicoli operativi.

La tecnologia autonoma rende i viaggi più sicuri e più efficienti. I veicoli automatizzati minimizzano l'errore umano, impedendo così la maggior parte degli incidenti stradali a livello globale che si verifica a causa distrazione o guida ubriaco. Questi possono anche comunicare tra loro per ottimizzare il flusso di traffico e ridurre la congestione. Con l'assistenza di navigazione basata su AI, il tempo di guida e il consumo di energia viene ridotto in modo sostanziale. Le principali aziende automobilistiche e i giganti tecnologici stanno investendo pesantemente per costruire auto completamente autonome che possono gestire tutti gli aspetti della guida senza intervento umano. Mentre la tecnologia ha ancora bisogno di progredire ulteriormente per raggiungere l'automazione di livello 5, si prevede che i veicoli autonomi diventeranno mainstream e rimodellare il futuro del trasporto.

Ad esempio, nel mese di ottobre 2023, Amazon, una multinazionale di tecnologia che si concentra su e-commerce, cloud computing, streaming digitale e intelligenza artificiale lanciato Automated Vehicle Inspection (AVI), una tecnologia AI all'avanguardia che è progettato per garantire la sicurezza e l'affidabilità dei suoi furgoni di consegna rilevando anche le più piccole anomalie, come problemi di pneumatici o danni al corpo, prima che questi diventino problemi on-road.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Migliorare le opzioni di mobilità con i servizi di condivisione abilitati AI

Crescere la popolarità dei servizi di mobilità-on-demand come il ridesharing e il leasing del veicolo ha aumentato l'adozione delle tecnologie AI nel trasporto. Questi servizi di mobilità condivisa offrono flessibilità e convenienza, quindi, fornendo un facile accesso al trasporto quando necessario senza ottenere la proprietà privata del veicolo. Le start-up e le aziende tecnologiche stanno sfruttando l'IA per ottimizzare le flotte condivise, le operazioni di richiesta-responsive della struttura e migliorare l'esperienza del cliente. Utilizzando algoritmi predittivi, i veicoli autonomi possono essere spediti in modo efficiente sulla base di modelli di utilizzo a breve termine. L'IA sta anche migliorando il routing e la navigazione, quindi, la gestione di riposizionamento del veicolo e gli insediamenti di pagamento senza soluzione di continuità.

Questa transizione verso modelli basati su piattaforme condivise è fondamentalmente rimodellare il comportamento del trasporto dei consumatori. Aiuta a soddisfare le esigenze di mobilità dei millennial che preferiscono l'accesso alla proprietà. Questi servizi on-demand si rivolgono anche agli sviluppi urbani ad alta densità che incentivano l'uso di veicoli privati ridotti. Come AI rende tali servizi ancora più personalizzati, convenienti e scalabili, la loro popolarità come alternativa al trasporto privato aumenta. Questo costringe gli operatori più tradizionali a incorporare nuove tecnologie automatizzate e approcci di business per rimanere rilevanti in un mercato in rapida evoluzione.

Asporto chiave da Analista:

L'intelligenza artificiale globale nel mercato dei trasporti può testimoniare la crescita nel prossimo futuro. Fattori come una maggiore connettività e raccolta di vaste quantità di dati pendolari possono aumentare l'adozione di sistemi AI attraverso il trasporto ferroviario, stradale e aereo. Gli avanzamenti negli algoritmi di apprendimento automatico e deep learning permettono ai fornitori di trasporto di analizzare le preferenze del pilota, prevedere i modelli di domanda e ottimizzare i percorsi. Questo può contribuire a ridurre i costi e migliorare la soddisfazione del cliente. Migliorare la sicurezza attraverso la visione del computer alimentato da AI può offrire opportunità di crescita del mercato. Le aziende automobilistiche stanno investendo fortemente nelle tecnologie auto-driving, che potrebbero interrompere la mobilità personale. Tuttavia, la mancanza di infrastrutture in alcune regioni e l'incertezza circa i regolamenti possono rallentare la commercializzazione dei veicoli autonomi. L'America del Nord domina attualmente il mercato a causa della presenza di grandi player tecnologici e politiche di supporto. Nel settore dell'aviazione, l'IA può aiutare con la manutenzione predittiva di aerei, operazioni migliorate negli aeroporti e servizi di viaggio personalizzati. Le reti ferroviarie sfruttano anche l'intelligenza artificiale per la pianificazione predittiva, il ticketing intelligente e la gestione della congestione.

Sfide di mercato: Mancanza di standardizzazione

La mancanza di standardizzazione è uno dei principali fattori che frenano la crescita dell'intelligenza artificiale globale nel mercato dei trasporti. Quando non ci sono standard comuni, ogni azienda sviluppa sistemi AI basati sulla propria metodologia e approcci. Questo si traduce in soluzioni che non sono interoperabili tra loro. Ad esempio, ci sono diversi tipi di reti neurali e algoritmi di machine learning utilizzati dai principali giocatori come Tesla, Uber e Waymo per lo sviluppo di tecnologie auto-driving. Tuttavia, le loro soluzioni non possono comunicare tra loro a causa dell'assenza di standard tecnologici uniformi. Ciò limita la collaborazione tra aziende e rallenta l'innovazione.

Inoltre, senza standard comuni, diventa anche difficile garantire la sicurezza, l'affidabilità e la sicurezza dei sistemi AI utilizzati nel settore dei trasporti. Ogni azienda ha il suo modo di affrontare problemi come bias, trasparenza e responsabilità nei loro algoritmi. Ma la mancanza di protocolli a livello industriale su controllo delle decisioni dell'IA e l'identificazione dei guasti aumenta il rischio di anomalie.

Opportunità di mercato: Integrazione di AI con IoT

L'integrazione di AI e IoT ha un enorme potenziale per trasformare il mercato dei trasporti globale. Poiché i veicoli autonomi iniziano a colpire le strade alimentate dalla visione del computer, dall'apprendimento profondo e da altre tecnologie AI, l'infrastruttura collegata impiegata con i sensori IoT sarà cruciale per la navigazione sicura ed efficienza. La condivisione di dati in tempo reale tra veicoli e infrastrutture facilitate dalle reti IoT può aiutare a ottimizzare i flussi di traffico, prevedere i punti di congestione e reindirizzare i veicoli di conseguenza. Ciò porterà ad una maggiore produttività e ad una migliore utilizzazione delle reti stradali.

AI e IoT offrono anche opportunità per migliorare i sistemi di trasporto pubblico. L'integrazione di sensori IoT in autobus e treni con strumenti di analisi predittiva può aiutare le autorità di trasporto a prendere decisioni di timetabling più intelligenti in base alle proiezioni di pilotaggio. Questo garantisce tempi di attesa minimi. Gli aggiornamenti del traffico dal vivo inviati alle applicazioni mobili possono aiutare i pendolari a scegliere le rotte più veloci utilizzando diverse modalità di trasporto. La transizione verso autobus e treni autonomi dovrebbe anche migliorare l'accessibilità per gli anziani e diversamente abili fornendo servizi di porta a porta su richiesta.

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Insights, By Offer - Investimenti crescita del carburante in hardware

In termini di offerta, il segmento hardware è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 53,6% nel 2024, a causa di grandi investimenti da parte di automaker e aziende tecnologiche leader. Hardware come sensori, radar, telecamere e sistemi informatici avanzati sono componenti fondamentali che permettono di guidare autonomamente. Crescere la ricerca sui veicoli auto-guida costringe i produttori di hardware ad aumentare la produzione per soddisfare la crescente domanda. Diversi giganti automobilistici hanno annunciato di investire miliardi nel prossimo futuro per sviluppare hardware su misura per la guida autonoma e semi-autonoma.

Questo afflusso di capitale consente alle aziende hardware di aumentare le capacità di produzione attraverso nuove strutture e linee di montaggio. I produttori di sensori stanno costruendo fabs extra per soddisfare gli ordini di aziende automobilistiche e tecnologiche. Produce stanno acquisendo piccole startup hardware per ottenere tecnologie di nicchia e soddisfare esigenze specializzate di automaker. I giocatori hardware collaborano continuamente con gli OEM in fase di sviluppo e test per perfezionare in modo iterativo i progetti di moduli di sensori, radar e computing secondo le architetture dei veicoli in evoluzione e le condizioni di strada in evoluzione. Aumentare gli investimenti privati e pubblici in veicoli autonomi nel prossimo decennio può aumentare la domanda di hardware avanzato.

Insights, Da Machine Learning Technology- L'apprendimento approfondito spinge il progresso nella tecnologia di machine learning

Con la tecnologia di machine learning, il segmento di deep learning è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 45,1% nel 2024 a causa delle sue capacità superiori per il riconoscimento delle immagini, l'analisi predittiva e l'elaborazione dei dati sensoriali necessari per le funzioni auto-driving. Gli algoritmi di apprendimento profondo sono modellati dopo il cervello umano nella progettazione di reti neurali artificiali con strati di elaborazione multipli che possono imparare indipendentemente da grandi quantità di dati. Questo apprendimento sistematico attraverso l'esposizione a immensi set di dati di formazione ha permesso modelli di apprendimento profondo per eseguire estremamente bene in attività di visione del computer come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione e la classificazione delle immagini. Automakers sta ampiamente utilizzando l'apprendimento profondo per consentire funzioni come il riconoscimento dei segnali stradali, l'identificazione pedonale e la percezione dell'ambiente per automobili assistite e autonome.

Nel frattempo, l'apprendimento approfondito sta anche aumentando altre aree di apprendimento automatico come la elaborazione del linguaggio naturale e la consapevolezza del contesto che si basano sugli input della visione del computer. Massive modelli di deep learning basati su cloud sono in grado di elaborare vaste flotte di dati sensoriali trasmessi dai veicoli per identificare anomalie, prevedere esigenze di manutenzione e ottimizzare gli aggiornamenti over-the-air. La comprovata performance dominante dell'apprendimento approfondito unita alla sua applicabilità multiuso attraverso i flussi di lavoro di guida autonomi lo rende la più importante tecnologia di machine learning.

Insights, By Application - L'autonomia completa alimenta pesanti investimenti in autocarri autonomi

Per applicazione, il segmento dei camion autonomi è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 42,1% nel 2024 a causa di investimenti intensivi verso lo sviluppo di camion completamente autonomi per la logistica e il trasporto merci. Il camion a lungo raggio fornisce un punto di partenza ottimale per i veicoli autonomi a causa di percorsi standardizzati, guida autostradale geofenced e grandi risparmi potenziali di costi dall'eliminazione del conducente. Diversi automaker e aziende tecnologiche stanno perseguendo l'autonomia di Livello 4 in grado di navigare senza intervento umano in condizioni e posizioni prestabilite.

I principali operatori logistici come UPS, FedEx stanno collaborando con le società di camion autonomi per pilotare autonome per il trasporto merci. I governi sostengono anche programmi pilota autonome con approvazioni normative e incentivi agli investimenti.

Regional Insights

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Nord America si è affermata come la regione dominante nell'intelligenza artificiale globale nel mercato dei trasporti con una quota di mercato stimata del 40,3% nel 2024. La grande presenza industriale di giocatori chiave come Tesla, GM, Ford insieme con le principali aziende tecnologiche come Google, Microsoft, IBM, Intel, NVIDIA focalizzandosi sulla AI per il trasporto ha aumentato la crescita del mercato nella regione. Queste aziende stanno investendo pesantemente nella ricerca e nello sviluppo di veicoli auto-guida, soluzioni di manutenzione predittiva, logistica intelligente, sistemi di gestione della flotta e del traffico utilizzando tecnologie AI all'avanguardia. La regione ha anche una robusta infrastruttura di trasporto e la maggior parte dei veicoli sono dotati di sistemi avanzati di assistenza al conducente.

L'adozione crescente di veicoli elettrici può guidare la crescita del mercato nella regione. Gli Automakers sono caratteristiche basate su AI con EV per offrire ai clienti una maggiore connettività e un'esperienza di mobilità. La regione funge anche da hub di esportazione per le soluzioni di trasporto AI. Molte aziende nordamericane hanno stabilito centri di sviluppo o hanno firmato partnership in altre regioni per estendere la loro presenza geografica. Ad esempio, General Motors gestisce studi di progettazione e R&D in luoghi come Cina, Corea del Sud e Israele per costruire le capacità AI per i mercati globali.

Asia Pacific regione sta emergendo come il mercato in crescita più veloce per l'intelligenza artificiale nei trasporti. Paesi come Cina, Giappone e Corea del Sud stanno investendo aggressivamente in tecnologie di trasporto all'avanguardia come iperloop, droni, veicoli autonomi e città intelligenti. Questo offre una grande opportunità per la distribuzione di sistemi basati su AI. La Cina, in particolare, fa enormi investimenti nello sviluppo delle infrastrutture urbane attraverso progetti come 'Silk Road' e 'Made in China 2025' che promuove la produzione domestica di attrezzature ferroviarie, marine e aeronautiche utilizzando robotica avanzata. La rapida crescita economica e l'aumento del reddito disponibile nella regione ha anche aumentato la domanda di consumatori per soluzioni di mobilità intelligente. I paesi stanno formando alleanze tecnologiche per sintetizzare i loro sforzi R&D e indigenizzare competenze critiche in AI. Questo dovrebbe aumentare notevolmente la quota di Asia Pacific nell'intelligenza artificiale globale nel mercato dei trasporti nel prossimo futuro

Market Report Scope

Key Developments

• Nel mese di aprile 2024, Motivo, un fornitore di tecnologia di gestione della flotta, ha annunciato una gamma di nuovi prodotti AI, tra cui AI Omnivision, la prima e unica piattaforma di visione del computer generale per le operazioni fisiche. Questa tecnologia fornisce ai clienti in diversi settori come i servizi di rifiuti, la costruzione, il trasporto e altri con visibilità senza precedenti nelle loro operazioni.
• Nel febbraio 2024, il S. Dipartimento dei Trasporti ha lanciato un'iniziativa per potenziare le piccole imprese americane sfruttando i progressi dell'intelligenza artificiale (AI) nel trasporto. Questo sforzo multifase mira a sviluppare robusti strumenti di supporto decisionale per le agenzie di trasporto statali, locali e tribali, migliorando la loro pianificazione strategica, progettazione e implementazione di Complete Streets, che privilegia la sicurezza, il comfort e l'accessibilità per tutti gli utenti.
• Nell'ottobre del 2023, Microsoft e Siemens annunciarono una partnership strategica per accelerare l'adozione di Artificial Intelligence (AI) in più settori, tra cui il trasporto. Questa partnership mira a sfruttare i servizi Microsoft Azure AI per potenziare il trasporto di Siemens e altri clienti del settore nel sfruttare l'IA per ottimizzare le operazioni e migliorare la sostenibilità.
• Nel luglio 2023, Amazon Web Services (AWS), Meta, Microsoft e TomTom si unirono alle forze per stabilire la Overture Maps Foundation, che lanciò il suo primo dataset open map. Questo set di dati completo comprende informazioni dettagliate sulla rete stradale, essenziale per le aziende che sviluppano veicoli autonomi e altri servizi di trasporto.
• Nell'ottobre del 2022, Seeing Machines, un'azienda tecnologica avanzata per la visione del computer che sviluppa sistemi di monitoraggio dell'operatore alimentati da AI per migliorare la sicurezza dei trasporti, ha firmato un accordo di collaborazione esclusivo con Magna International. La collaborazione mira a co-market driver e sistemi di monitoraggio degli occupanti che mirano allo specchio retrovisore interno del veicolo.
• Nel mese di aprile 2020, Advanced Micro Devices (AMD) ha formato un'alleanza strategica con Oxide Games, uno sviluppatore di videogiochi, per co-sviluppare le tecnologie grafiche su misura per il mercato del cloud gaming. La partnership mirava a creare strumenti e tecniche robuste che potessero gestire efficacemente le esigenze in tempo reale del gioco basato su cloud.

*Definizione: L'intelligenza artificiale globale nel mercato dei trasporti si riferisce all'applicazione di tecnologie di intelligenza artificiale in vari modi di trasporto, tra cui strade, ferrovie, vie aeree e corsi d'acqua. Si tratta dell'integrazione di sistemi AI come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, la visione del computer e l'elaborazione del linguaggio naturale nei veicoli self-driving, sistemi di gestione del traffico, gestione dei trasporti e della logistica, misure di sicurezza dei trasporti e manutenzione predittiva dei beni di trasporto per rendere il trasporto più efficiente, più sicuro e rispettoso dell'ambiente su scala globale.

Market Segmentation

• Offrendo
  • Hardware
  • Software software
• Tecnologia di apprendimento automatico
  • Apprendimento profondo
  • Visione del computer
  • Context Awareness
  • Lavorazione della lingua naturale (NLP)
• Per applicazione
  • Autonoma camion
  • HMI In camion
  • Semiautomatico Camion
• Da Regionale
  • Nord America
    • USA.
    • Canada
  • America Latina
    • Brasile
    • Argentina
    • Messico
    • Resto dell'America Latina
  • Europa
    • Germania
    • U.K.
    • Francia
    • Russia
    • Resto dell'Europa
  • Asia Pacifico
    • Cina
    • India
    • Giappone
    • Australia
    • Corea del Sud
    • ASEAN
    • Resto dell'Asia Pacifico
  • Medio Oriente e Africa
    • GCC Paesi
    • Sudafrica
    • Resto del Medio Oriente & Africa
• I giocatori chiave
  • Peloton
  • Paccar
  • Scania
  • Valeo
  • Xevo
  • ZF
  • Zona
  • Nvidia Corporation
  • Siemens Mobilità
  • NEC Corporation
  • Microsoft Corporation
  • IBM Corporation
  • Robert Bosch GmbH
  • Continental AG
  • Gruppo Volvo