MERCATO DEL SISTEMA DI RICONOSCIMENTO DEI SEGNI DEL TRAFFICO SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

La dimensione del mercato del sistema di riconoscimento dei segni di traffico globale è stata valutata 33,62 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede di raggiungere 46,27 miliardi di dollari entro il 2030, crescendo ad un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 4,7% dal 2023 al 2030.

I sistemi di riconoscimento dei segni di traffico sono tecnologie avanzate per la visione del computer utilizzate per identificare e classificare automaticamente diversi segnali di traffico. Ci sono generalmente due tipi principali di sistemi - commerciali e basati sulla ricerca. Sistemi commerciali disponibili nelle tecniche di uso del mercato come apprendimento automatico e reti neurali profonde per riconoscere i segni stampati su limiti di velocità, stop e schede di indicazione di pericolo. Elaborano immagini catturate da una fotocamera montata all'interno del veicolo e confrontano le caratteristiche visive per identificare il segno. Questi sistemi possono rilevare in modo affidabile i segnali stradali più comuni e fornire caratteristiche di supporto del driver.

Tuttavia, i sistemi di riconoscimento dei segni di traffico basati sulla ricerca tendono a utilizzare algoritmi più sofisticati e si concentrano su compiti difficili come riconoscere segni danneggiati, oscurati o di bassa qualità. Essi impiegano modelli di apprendimento intensivo complessi formati su enormi database di segni pubblicamente disponibili. Tali sistemi mirano a raggiungere la percezione a livello umano per tutti i segnali di traffico indipendentemente dalle condizioni di cattura. Mentre offre alta precisione di rilevamento, uno svantaggio chiave è i requisiti computazionali pesanti per le reti neurali profonde. Inoltre, riconoscere segni rari o unici progettati per regioni specifiche continuano a porre difficoltà. Tuttavia, la ricerca continua promette di rendere il riconoscimento dei segni più robusto e contribuire a sviluppare veicoli completamente auto-guida con la comprensione contestuale degli ambienti stradali.

Il mercato del sistema di riconoscimento dei segni di traffico è segmentato in base al tipo di veicolo, al tipo e alla regione. Per tipo di veicolo, il mercato è segmentato in autovetture, veicoli commerciali leggeri e veicoli commerciali pesanti. Il segmento delle autovetture ha rappresentato la quota di mercato più grande nel 2022 e si prevede di dominare il mercato durante il periodo di previsione a causa della crescente domanda di vetture premium, regolamenti governativi per quanto riguarda la sicurezza stradale e una maggiore consapevolezza della sicurezza stradale.

Mercato del sistema di riconoscimento dei segni del traffico

• Nord America si prevede che sia il più grande mercato per i sistemi di riconoscimento dei segni di traffico durante il periodo previsto, che ha rappresentato oltre il 34% della quota di mercato nel 2022. La crescita del mercato in Nord America è attribuita alle severe normative di sicurezza, all'adozione precoce delle tecnologie ADAS (Advanced Driver-Asstance Systems) e alla presenza di importanti OEM automobilistici (Original Equipment Manufacturer).
• The Europa Il mercato dovrebbe essere il secondo più grande mercato per i sistemi di riconoscimento dei segni di traffico, che ha rappresentato oltre il 29% della quota di mercato nel 2022. La crescita del mercato in Europa è attribuita all'elevata penetrazione dei veicoli di lusso dotati di ADAS e di iniziative governative per la crescente adozione di sistemi di sicurezza attivi.
• The Asia Pacifico Il mercato dovrebbe essere il mercato in crescita più rapida per i sistemi di riconoscimento dei segnali stradali, in crescita ad un CAGR di oltre il 22% durante il periodo previsto. La crescita del mercato in Asia Pacifico è attribuita all'aumento dei redditi monouso, all'aumento della produzione di veicoli con caratteristiche ADAS e alla crescente consapevolezza sui sistemi di sicurezza attivi.

Figura 1. Global Traffic Sign Recognition System Market Share (%), per Regione, 2023

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Mercato del sistema di riconoscimento dei segni di traffico globale: punto di vista dell'analista

Il mercato del sistema di riconoscimento dei segni di traffico testimonia una forte crescita guidata da crescenti preoccupazioni di sicurezza stradale e dalla necessità di sistemi avanzati di assistenza ai conducenti. I governi delle regioni stanno mandando l'inclusione dei sistemi TSR (Traffic Sign Recognition) nei veicoli per ridurre gli incidenti stradali. Ciò sta creando opportunità significative per gli OEM e i fornitori di tecnologia di visione in questo spazio. Tuttavia, i dati e le limitazioni computazionali dell'intelligenza artificiale corrente (intelligenza artificiale) e gli algoritmi di apprendimento automatico rappresentano sfide per riconoscere segni complessi o ambigui. Questo può frenare l'adozione più veloce fino a quando la tecnologia matura per ridurre al minimo i tassi di errore.

La regione europea dovrebbe rimanere dominante a causa di severe normative e di un aumento delle infrastrutture di sostegno. Tuttavia, Asia Pacific sta emergendo come il mercato regionale in crescita più veloce, guidato da paesi come Cina e India. La produzione e le vendite dell'automobile in fase di sviluppo, unitamente ad iniziative governative per veicoli connessi e autonomi, presentano una prospettiva lucrativa. L'America del Nord vedrà anche una crescita sana in quanto i giganti della tecnologia aumentano gli investimenti nella guida autonoma e le caratteristiche di sicurezza avanzate acquisiscono una maggiore accettazione.

Anche se gli impianti post-vendita attualmente rappresentano la maggior parte dei sistemi di riconoscimento dei segni, la produzione di attrezzature originali è probabile che venga ripresa costantemente. La collaborazione tra automaker, sviluppatori di tecnologia della visione e autorità stradali per costruire database sofisticati può contribuire a migliorare l'accuratezza. Gli aggiornamenti over-the-air offrono opportunità di aggiornamenti continui agli algoritmi. La commercializzazione con successo delle tecnologie dei veicoli senza conducente e la crescente domanda di funzionalità di sicurezza dei conducenti dovrebbero accelerare ulteriormente i flussi di reddito per i sensori di visione e l'elaborazione dei bordi.

Driver per il mercato del sistema di riconoscimento dei segni di traffico:

• Regolamento di sicurezza stradale: Le norme governative in materia di sicurezza stradale sono state un importante autista del mercato del sistema di riconoscimento dei segnali stradali. Le autorità di regolamentazione in tutte le regioni hanno implementato mandati per dotare i veicoli con sistemi di sicurezza attivi. Per esempio, il nuovo programma di valutazione dell'automobile prova i veicoli in base alle tecnologie di evitare incidenti, compreso il riconoscimento del segnale del traffico. Nel gennaio 2023, i produttori di automobili europei saranno soggetti a un sistema di punteggio rivisto che incorpora funzioni Driver Monitoring System (DMS) per migliorare le valutazioni di Safety Assist. Queste normative obbligatorie hanno implicazioni diffuse sia per i produttori di automobili che per i produttori di attrezzature originali (OEM) a livello globale. In particolare, la Cina ha compiuto notevoli passi avanti nell'attuazione e nel progresso di queste normative dal 2020.
• Aumentare l'integrazione delle funzionalità ADAS: L'integrazione di sistemi avanzati di assistenza ai conducenti (ADAS) tra cui il riconoscimento dei segnali stradali nei veicoli di mercato di massa ha catalizzato la crescita del mercato. Caratteristiche ADAS come frenata automatica di emergenza, allarme di partenza in pista, e altri sono integrati con il riconoscimento del segnale di traffico per migliorare le loro capacità. Secondo le stime, il mercato globale ADAS dovrebbe raggiungere 74,57 miliardi di dollari entro il 2030. Gli OEM offrono pacchetti in bundle ADAS con il riconoscimento del segnale di traffico e l'avviso di partenza in corsia per entrare nella domanda di sicurezza automobilistica.
• Avanzamenti tecnologici nella visione del computer: I progressi significativi nella visione del computer, nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico hanno migliorato le capacità dei sistemi di riconoscimento dei segni di traffico. Algoritmi di visione del computer come si guarda solo una volta (YOLO), Single Shot Detector (SSD), e Più veloce Convolutional Neural Network (R-CNN) hanno abilitato il rilevamento preciso e il riconoscimento della segnaletica stradale. Le aziende utilizzano tecnologie AI come reti di deep learning e neural per migliorare la precisione di rilevamento in condizioni difficili. L'adozione di GPU e acceleratori AI dedicati nei veicoli autonomi aumenterà ulteriormente la precisione del riconoscimento dei segnali stradali.
• Sviluppo delle infrastrutture connesse: Lo sviluppo dell'infrastruttura urbana intelligente e della connettività veicolo-tutto (V2X) ha creato opportunità per i sistemi di riconoscimento dei segnali stradali. V2X consente la comunicazione in tempo reale dei dati del traffico dalle infrastrutture stradali ai veicoli che migliorano il rilevamento dinamico della segnaletica. Inoltre, i dati di mappatura High-Definition (HD) generati dagli aiuti di infrastruttura collegati in tempo reale localizzazione e mappatura. Le aziende stanno collaborando con le città per raccogliere dati infrastrutturali per gli inventori dei segnali stradali e le mappe digitali.

Segnale del traffico REcognizione mercato del sistema Opportunità:

• Domanda crescente di veicoli autonomi: La crescente domanda di veicoli autonomi attraverso applicazioni di mobilità condivisa e movimento merci presenta notevoli opportunità. I veicoli self-driving si basano ampiamente su sistemi di percezione, tra cui telecamere, LiDAR (Light Detection and Ranging), e radar per la navigazione, insieme al riconoscimento dei segnali stradali. Le aziende stanno sviluppando sistemi di rilevamento ad alta risoluzione appositamente costruiti per la guida autonoma. Secondo McKinsey & Company, nel 2030, il 12% delle autovetture di nuova acquisizione sarà dotato di tecnologie autonomi di livello 3 o superiori, e entro il 2035, il 37% sarà dotato di tecnologie avanzate di assistenza ai conducenti (AD).
• Partenariati con Mapping Companies: Partenariati strategici tra OEM automobilistici, società di tecnologia autonoma e fornitori di servizi di mappatura hanno sbloccato nuovi viali di crescita. Le collaborazioni mirano ad aggregare i dati della mappa ad alta definizione per ADAS e le applicazioni di guida autonoma. Per esempio, DeepMap ha collaborato con NVIDIA per accelerare le capacità di mappatura AV. Tali partenariati aiutano a generare dati per algoritmi di formazione e consentono la localizzazione in tempo reale e la mappatura dei segnali stradali.
• Iniziative per la standardizzazione delle infrastrutture: Le iniziative per la standardizzazione e la digitalizzazione delle infrastrutture stradali influenzeranno favorevolmente le prospettive di mercato. Secondo arxiv è un repository open-access di prestampe elettroniche e postprint approvati per la pubblicazione dopo la moderazione, attraverso schemi di codifica potenziati per la comunicazione lettore-tag e antenne on-vehicle, REI (Recreational Equipment, Inc.) può soddisfare i criteri per la gestione dell'inventario del segnale del traffico e il monitoraggio ambientale. Tuttavia, cade a corto di affrontare la necessità di navigazione ad alta velocità.
• Uso crescente nei veicoli commerciali: L'adozione di ADAS e sistemi di riconoscimento dei segnali stradali nei veicoli commerciali è aumentata a causa di vantaggi di sicurezza ed efficienza. Gli OEM del camion, come Volvo e Daimler, stanno offrendo il riconoscimento del segnale di traffico insieme al controllo di crociera e assistenza frenante per evitare incidenti. Gli operatori delle flotte reintegrano le capacità ADAS nei camion esistenti per ridurre i rischi e i costi operativi. I mandati per quanto riguarda AEB (automatizzata frenata di emergenza) in nuovi camion guideranno anche l'installazione di telecamere di riconoscimento del segnale di traffico.

Mercato del sistema di riconoscimento dei segni del traffico Tendenze:

• Databases of Traffic Signs basati su cloud: L'aggregazione dei dati dei segnali stradali nei database basati su cloud per le applicazioni ADAS è una tendenza chiave. Le aziende stanno sfruttando flotte di veicoli collegati e mappatura delle infrastrutture per costruire depositi che coprono le attività stradali in tutte le città. Ad esempio, nel marzo 2023, in tutto il Navy Yard, i dispositivi intelligenti di Rekor utilizzano l'intelligenza artificiale (AI), l'apprendimento automatico (ML), e l'elaborazione avanzata dei bordi per raccogliere i dati e l'analisi de-identificata delle strade. Questi dati vengono poi convertiti in informazioni di traffico essenziali, che possono essere visualizzate istantaneamente sulla piattaforma cloud di Rekor. L'analisi copre aspetti come le statistiche dei visitatori, il volume del traffico, i tipi di veicoli, e l'influenza dei visitatori e dei veicoli.
• Utilizzo di AI per l'accuratezza di rilevamento: L'intelligenza artificiale e l'integrazione profonda dell'apprendimento per il riconoscimento dei segni di traffico acquisiranno una trazione a causa di vantaggi come il riconoscimento degli oggetti in tempo reale, il tempo di elaborazione ridotto e l'accuratezza in condizioni di luce variabili. Le aziende stanno utilizzando reti neurali, reti convoluzionali per riconoscere accuratamente segni oscurati o parzialmente visibili. La formazione dell'intelligenza artificiale utilizzando set di dati sintetici sta anche guidando miglioramenti algoritmici per i sistemi di riconoscimento dei segnali stradali.
• Oltre gli aggiornamenti aerei: Gli OEM automobilistici stanno sfruttando gli aggiornamenti software over-the-air per formare continuamente gli algoritmi e migliorare le prestazioni dei sistemi ADAS, compreso il riconoscimento del segnale di traffico. Gli aggiornamenti OTA (Over-the-Air Update) permettono di aggiungere nuove funzionalità senza aggiornamenti hardware o visite di concessionario. Le aziende stanno eseguendo l'aggregazione dei dati e simulazioni in esecuzione per perfezionare i modelli di visione del computer per minimizzare i falsi positivi nei sistemi di riconoscimento dei segni di traffico.
• Sensore Fusion per affidabilità: L'adozione di tecniche di fusione dei sensori che combinano fotocamera, radar e LiDAR acquisirà rilievo per migliorare l'affidabilità e le capacità dei sistemi di riconoscimento dei segnali stradali. La fusione del sensore fornisce ridondanza in caso di guasto del singolo sensore e consente funzioni come la stima della distanza per la regolazione del limite di velocità dinamica. Le aziende stanno utilizzando la fusione del sensore per riconoscere con precisione la segnaletica in condizioni di illuminazione complesse e occlusioni.

Restrizioni di mercato del sistema di riconoscimento dei segni di traffico:

• Costi di sistema elevati: Gli alti costi associati all'approvvigionamento e all'integrazione dei sistemi di riconoscimento dei segnali stradali rappresentano sfide per l'adozione. Le telecamere utilizzate sono costose a causa di requisiti di alta risoluzione insieme a GPU costose (unità generale di elaborazione grafica scopo) per l'esecuzione di algoritmi AI. Inoltre, i radar a microonde utilizzati per ridondanza aggiungono ai costi di sistema. Questi fattori portano ad un aumento dei prezzi dei veicoli, limitando l'assorbimento dei segmenti di mercato di massa di fine media e bassa. Sul lato opposto, è fondamentale riconoscere che i progressi in corso nella tecnologia e l'aumento della domanda di mercato potrebbero potenzialmente guidare le economie di scala, portando a riduzioni dei costi nel tempo. Poiché queste tecnologie maturano e diventano più comuni, i produttori possono trovare modi innovativi per ottimizzare i processi produttivi e ridurre i costi dei componenti. Questo, a sua volta, potrebbe spianare la strada per una maggiore convenienza e una più ampia accessibilità dei sistemi di riconoscimento dei segni di traffico, favorendo una maggiore adozione su diversi segmenti di mercato.
• Suscettibilità ad avverso il tempo: I sistemi di riconoscimento dei segni di traffico espongono limitazioni alle prestazioni in determinate condizioni atmosferiche come nebbia, neve e pioggia pesante, che limitano l'adozione. Fattori come la neve che ostacola la visibilità della fotocamera, la lente che bagna nelle piogge, e la lente che gela negli inverni deteriora la precisione di rilevamento della segnaletica. Anche se la fusione del sensore con il radar e LiDAR migliorano la robustezza, la suscettibilità nelle condizioni atmosferiche estreme rimane un elemento chiave. Tuttavia, è importante notare che gli sforzi in corso di ricerca e sviluppo nel campo della tecnologia dei veicoli autonomi sono dedicati al superamento di queste sfide legate al clima. Le innovazioni come le tecnologie dei sensori migliorate e l'integrazione di materiali resistenti agli agenti atmosferici avanzati nei sistemi di telecamere vengono attivamente esplorate.
• Minacce di sicurezza informatica: Potenziale Sicurezza informatica vulnerabilità nei sistemi collegati tra cui il riconoscimento dei segnali stradali potrebbe inibire l'integrazione nei veicoli autonomi. Malicious potrebbe sfruttare i rischi informatici e inviare dati relativi al traffico errato ai veicoli, portando alla navigazione sbagliata e agli incidenti. Integrazione di sistema complessa per ADAS e veicoli autonomi escala ulteriormente i rischi e richiede misure complete di sicurezza informatica. Tuttavia, i progressi in corso nelle tecnologie e protocolli di sicurezza informatica offrono vie promettenti per mitigare queste vulnerabilità. Gli sforzi continui di ricerca e sviluppo si concentrano sul rafforzamento della resilienza dei sistemi connessi, compresi i metodi di crittografia robusti e i sistemi di rilevamento delle intrusioni. La collaborazione tra le industrie automobilistiche e della sicurezza informatica sta affrontando attivamente le minacce emergenti, promuovendo lo sviluppo di sistemi più sicuri e affidabili. Poiché queste misure di sicurezza informatica avanzano, l'industria può lavorare per costruire una base più sicura e resiliente per l'integrazione delle tecnologie connesse nei veicoli autonomi.

Recenti sviluppi

Nuovi lancio del prodotto

• Nell'aprile del 2022, Mercedes-Benz, un marchio automobilistico di lusso e veicoli commerciali con sede in Germania, ha presentato il suo nuovo prodotto, Data Traffic Signs. Questo prodotto è progettato per fornire una soluzione efficiente per i suoi clienti B2B e B2G per monitorare la rete di segnali stradali esistente. Offre notifiche in tempo reale in caso di danni o perdita di segnali stradali. Questo non solo migliora le applicazioni relative alle infrastrutture, ma contribuisce anche al miglioramento generale della sicurezza stradale per tutti.
• Nel gennaio 2022, Mobileye, un'azienda specializzata nell'assistenza avanzata ai driver e nella guida autonoma e di proprietà di Intel è uno dei più grandi produttori di chip semiconduttori al mondo, ha svelato l'ultima iterazione del suo sistema EyeQ-on-a-chip (SoC). Questa versione è stata caratterizzata come il sistema più sofisticato introdotto da Mobileye ad oggi ed è stato ufficialmente annunciato al 2022 Consumer Electronics Show tenuto a Las Vegas in USA.
• Nel febbraio 2021, Continental, un importante produttore di componenti automobilistici, ha investito in Recogni, una startup chip AI con sede in Germania e negli Stati Uniti. I crescenti requisiti per i processori avanzati sono alimentati da crescenti esigenze nei veicoli collegati, nell'automazione e nelle tecnologie auto-driving

Acquisizioni e partenariato

• Al 31 dicembre 2022, Volvo Car AB, una società con sede in Svezia, ha dichiarato di aver ottenuto la piena proprietà di Zenseact, la sua filiale focalizzata sullo sviluppo del software di guida autonoma (AD). Volvo Cars AB ha acquisito il restante 13,5% delle azioni di Zenseact da ECARX, rendendo la società di software AD una filiale interamente controllata della casa automobilistica svedese. Nonostante questa acquisizione, Zenseact continuerà a funzionare come azienda indipendente e indipendente, secondo Volvo Cars AB.
• Nell'aprile del 2022, Qualcomm Incorporated, un'azienda che crea semiconduttori, software e servizi legati alla tecnologia wireless, ha finalizzato l'acquisizione di Arrivoer, una società di software focalizzata sulla percezione dei sensori e sulla politica di azionamento, da parte di SSW Partners (è il leader del settore nei prodotti ingegnerizzati per l'uso nei mercati della refrigerazione, della cottura e della HVAC). Questa acquisizione ha rafforzato la capacità di Qualcomm Technologies di fornire soluzioni avanzate di Driver Assistance System (ADAS) diffuse, completamente integrate e competitive ai produttori di auto e ai fornitori Tier-1.
• Nel mese di aprile 2021, Mobile, e Udelv, una società di venture-supported Silicon Valley, ha rivelato una collaborazione in cui il sistema di guida autonomo di Mobileye, noto come Mobileye Drive, alimenterà i prossimi veicoli di consegna autonomi Udelv denominati "Transporters". I partner hanno lo scopo di produrre oltre 35.000 trasportatori mobili entro il 2028, con operazioni commerciali nel 2023.

Figura 2. Mercato globale del sistema di riconoscimento dei segni di traffico Condividi (%), per tipo di veicolo, 2023

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Le migliori aziende del mercato del sistema di riconoscimento dei segni di traffico

• Continental AG
• Delphi (Phinia Inc.)
• Robert Bosch GmbH
• DENSO CORPORAZIONE
• Toshiba
• Mobile
• ZF Friedrichshafen AG
• Magna Internazionale Inc.
• Ford Motor Company
• Nissan Motor Co., Ltd
• The MathWorks, Inc.

Definizione: Il mercato del sistema di riconoscimento dei segnali stradali si riferisce all'industria e alle tecnologie focalizzate sullo sviluppo di sistemi in grado di riconoscere e interpretare segnali stradali e segnali stradali utilizzando telecamere, radar, LiDAR (Light Detection and Ranging), e intelligenza artificiale.