인공 지능 에 운송 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024-2031)
운송 시장에서의 글로벌 인공 지능은 평가 될 것으로 예상된다 US$ 2.11 Bn 에서 2024 견적 요청 US$ 6.51 Bn 로 2031, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 17.5%의.
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글로벌 인공 지능의 주요 동향 중 하나 수송 시장 자율 차량의 채택 증가. Automakers 및 기술 회사는 자체 개발 차량의 연구 및 개발에 크게 투자하고 있습니다. 센서에서 데이터를 처리할 수 있는 고급 AI 시스템 개발에 집중하여 개체를 감지하고 인간 개입없이 트래픽을 탐색할 수 있습니다. 연결된 자율주행 차량의 상승은 고급 드라이버 지원 시스템, 자율주행 자동차 및 상용 차량과 같은 응용 분야에 대한 운송 및 부스트 수요를 변환 할 수 있습니다. 더 많은 기술 발전과 함께 자율 차량은 향후 10 년 동안 주류가 될 것으로 예상됩니다.
자율 차량에 대한 수요 증가
수송 분야는 급속하게 증가하는 수요 때문에 자동화 기술을 embracing 자율 차량· 인공 지능의 지속적인 발전과 자체 건조 기능의 통합으로, 사람들은 driverless 차량을 선호합니다. 자율주행의 자유와 유연성은 많은 사람들을 끌어들입니다. 사람들은 스스로 운전할 필요가 없습니다, 그들은 작업, 휴식 또는 엔터테인먼트에 대한 여행 시간을 생산적으로 활용할 수 있습니다. 이 차량에 대한 도전에 직면하는 노인 인구의 성장에 특히 중요합니다.
자율적인 기술은 여행 더 안전하고 능률적으로 만듭니다. 자동화된 차량은 인간적인 과실을 극소화합니다, 따라서, 도로 사고의 대다수를 전 세계적으로 막는 것은 distraction 또는 술 취한 운전 때문에 발생합니다. 이러한 트래픽 흐름을 최적화하고 혼잡을 감소시키기 위해 서로 통신 할 수 있습니다. AI 기반 네비게이션 지원으로, 주행 시간과 에너지 소비는 실질적으로 절단됩니다. 자동차 회사 및 기술 거대를 선도하는 것은 인간 개입없이 운전의 모든 측면을 처리 할 수있는 완전 자율 자동차를 구축하는 데 크게 투자됩니다. 기술이 여전히 수준 5 자동화를 달성 할 필요가 있지만 자율 차량이 주류가되고 운송의 미래가 될 것으로 예상됩니다.
예를 들어, 아마존은 전자 상거래, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 스트리밍 및 인공 지능에 중점을 둔 다국적 기술 회사 인 아마존은 Automated Vehicle Inspection (AVI)을 출시했으며, 이러한 최첨단 AI 기술로 인해 타이어 문제 또는 신체 손상과 같은 가장 작은 영향을 감지하여 전달 밴의 안전과 신뢰성을 보장하기 위해 설계되었습니다.
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AI-enabled 공유 서비스로 Mobility 옵션 개선
탈것과 같은 이동할 수 있는 서비스의 인기를 올리는 차량은 수송에 있는 AI 기술의 채택을 밀어주었습니다. 이 공유된 이동성 서비스는 융통성 및 감당성, 따라서, 개인 차량 소유권을 얻기 없이 필요로 할 때 수송에 쉬운 접근을 제공하. 창업 및 기술 기업은 AI를 활용하여 공유 함대, 시설 수요 대응 운영을 최적화하고 고객 경험을 향상시킵니다. 예측 알고리즘을 사용하여 자율 차량은 단기 사용 패턴을 기반으로 효율적으로 파견 할 수 있습니다. AI는 또한 routing와 항법을 강화하고, 따라서, 차량 repositioning 및 지불 결산을 이음새가 없는 관리하.
공유 플랫폼 기반 모델에 대한 이 전환은 기본적으로 소비자 운송 행동을 재구성합니다. 그것은 소유권에 대한 액세스를 선호하는 밀레니엄의 이동성 요구를 해결하는 데 도움이됩니다. 이 on-demand service also cater l to high-density urban development which incentivize reduce private Vehicle usage. AI는 더 개인화되고, 저렴하고 확장 가능한 서비스로, 개인 수송 증가에 대안으로 그들의 인기를 만듭니다. 새로운 자동화 기술 및 비즈니스 접근을 통합하기 위해 더 전통적인 작업자가 빠르게 진화하는 시장과 관련되어 있습니다.
Analyst의 주요 Takeaways:
교통시장의 글로벌 인공 지능은 가까운 미래에 성장할 수 있습니다. 커민스 데이터의 엄청난 양의 연결과 수집과 같은 요인은 철도, 도로 및 항공 운송에서 AI 시스템의 채택을 높일 수 있습니다. 기계 학습 및 딥러닝 알고리즘의 발전은 운송 제공 업체가 라이더 선호도를 분석하고 수요 패턴을 예측하고 노선을 최적화 할 수 있습니다. 이것은 비용을 줄이고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. AI에 의해 구동되는 컴퓨터 시각을 통해 안전 강화는 시장 성장 기회를 제안할 수 있습니다. 자동차 회사는 자체 의료 기술에 크게 투자하고, 개인 이동성을 방해 할 수 있습니다. 그러나 일부 지역에서 인프라의 부족 및 규정에 대한 불확실성은 자율 차량의 상용화를 느릴 수 있습니다. 북미는 현재 주요 기술 선수 및 지원 정책의 존재로 인해 시장을 지배합니다. 항공 부문에서 AI는 항공기의 예측 유지 보수에 도움이 될 수 있으며 공항 및 개인화 된 여행 서비스에서 운영을 향상시킵니다. 철도 네트워크는 예측 스케줄링, 스마트 티켓 및 혼잡 관리를위한 AI를 사용합니다.
시장 도전: 표준화의 Lack
표준화의 부족은 운송 시장에서 글로벌 인공 지능의 성장을 억제하는 주요 요인 중 하나입니다. 일반적인 표준이 없다면, 모든 회사는 자체 방법론과 접근법을 기반으로 AI 시스템을 개발합니다. 이 결과는 서로 상호 작용하지 않는 솔루션입니다. 예를 들어 Tesla, Uber 및 Waymo와 같은 주요 플레이어가 사용하는 신경 네트워크 및 기계 학습 알고리즘의 다른 유형이 있습니다. 그러나, 그들의 해결책은 획일한 기술 기준의 부당하기 때문에 서로도 교통할 수 없습니다. 이 회사는 협력을 제한하고 혁신을 느립니다.
또한, 일반적인 표준없이, 그것은 또한 교통 분야에서 사용되는 AI 시스템의 안전, 신뢰성 및 보안을 보장하기 어렵습니다. 모든 회사는 자신의 알고리즘에서 bias, 투명성 및 책임과 같은 문제를 해결하는 방법을 가지고 있습니다. 그러나 감사 AI 결정에 대한 업계 전체 프로토콜의 부족 및 결함을 식별하는 것은 anomalies의 위험을 증가시킵니다.
시장 기회: IoT와 AI의 통합
AI와 IoT의 통합은 글로벌 운송 시장을 변화시키는 잠재력을 보유하고 있습니다. 자율주행 차량이 컴퓨터 비전, 딥러닝 및 기타 AI 기술에 의해 구동되는 도로를 타격으로 IoT 센서와 함께 배포되는 연결된 인프라는 안전한 네비게이션과 효율성을 위해 중요합니다. 차량과 인프라 간의 실시간 데이터 공유를 통해 IoT 네트워크가 트래픽 흐름을 최적화하고, 혼잡 지점을 예측하고 차량에 따라 다시 루트 할 수 있습니다. 이것은 도로 네트워크의 더 높은 처리량 그리고 더 나은 이용에 지도할 것입니다.
AI 및 IoT는 공공 운송 시스템을 개선하는 기회를 제공합니다. 예측 분석 도구를 사용하여 버스 및 열차의 IoT 센서를 통합하면 운송 당국이 라이더쉽 프로젝트에 기반한 스마트한 적시 결정을 내릴 수 있습니다. 이것은 최소 대기 시간을 보장합니다. 모바일 애플리케이션에 전송된 실시간 트래픽 업데이트는 통근자가 운송의 다른 모드를 사용하여 가장 빠른 노선을 선택할 수 있습니다. 자율주행버스 및 열차로의 전환은 도어 투 도어 서비스를 제공함으로써 엘더리와 차별화된 접근성을 개선할 것으로 예상됩니다.
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Insights, by Offering - 하드웨어의 연료 성장
제공의 관점에서 하드웨어 세그먼트는 선도적 인 자동차 제조 업체 및 기술 회사에서 큰 투자에 대한 2024에서 53.6%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 센서, 레이더, 카메라 및 고급 컴퓨터 시스템과 같은 하드웨어는 자율 주행 기능을 가능하게하는 핵심 구성 요소입니다. 자체 건조 차량 compels 하드웨어 제조업체로 성장하는 연구는 상승 수요를 충족시키기 위해 생산을 증가시킵니다. 몇몇 자동차 거인은 가까운 미래에 수십억 달러를 투자하여 자율적이고 반 자율주행을 위한 하드웨어를 개발할 것이라고 발표했습니다.
자본의 이 영향력은 하드웨어 회사가 새로운 시설과 조립 라인을 통해 제조 능력 향상을 가능하게합니다. 센서 메이커는 자동차 및 기술 회사로부터 주문을 충족시키기 위해 여분의 fabs를 구축하고 있습니다. 제조는 더 작은 하드웨어 시작을 채택하여 틈새 기술 및 자동차 제조 업체의 전문 요구를 확보합니다. 하드웨어 플레이어는 지속적으로 진화 차량 아키텍처 및 변화 도로 조건에 따라 개발 및 테스트 단계에 OEM과 협업하고 있습니다. 민간 및 공공 투자를 향후 10 년 동안 자율 차량으로 증가하면 고급 하드웨어에 대한 수요를 높일 수 있습니다.
Insights, 기계 학습 기술 - Deep Learning은 기계 학습 기술의 발전을 주도합니다.
기계 학습 기술에 의해, 깊은 학습 세그먼트는 이미지 인식을 위한 우량한 기능 때문에 2024년에 45.1%의 가장 높은 시장 점유율에 기여하기 위하여 추정됩니다, 예측 분석 및 자동적인 기능을 위해 요구되는 sensory 자료 처리. 딥러닝 알고리즘은 인공 신경망을 설계하여 인간의 뇌가 대량의 데이터를 독립적으로 배울 수 있는 다중 처리 레이어를 설계한 후 모델링됩니다. immense 교육 datasets에 노출을 통해 체계적인 학습은 목표 탐지, 세그먼트 및 이미지 분류와 같은 컴퓨터 시각 작업에서 극단적으로 잘 실행하기 위하여 깊은 학습 모형을 가능하게 했습니다. Automaker는 도로 표시 인식, 보행자 식별 및 운전자 보조 및 자율 자동차에 대한 환경 인식과 같은 기능을 강화하기 위해 깊은 학습을 광범위하게 활용합니다.
한편, 딥러닝은 컴퓨터 비전 입력에 의존하는 자연 언어 처리 및 컨텍스트 인식과 같은 다른 기계 학습 영역입니다. 대규모 클라우드 기반 딥 학습 모델은 차량에서 전송되는 센서 데이터의 광대 한 함대를 처리 할 수 있으며, 유지 보수 필요 및 유선을 예측합니다. Deep Learning의 입증 된 지배적 인 성능은 자율 주행 워크플로우를 통해 다중목적 응용성과 결합하여 가장 중요한 기계 학습 기술을 만듭니다.
Insights, By Application - 자율 트럭에 대한 전체 자율 연료의 투자
응용 프로그램으로 자율 트럭 세그먼트는 물류 및화물 운송을위한 자율 트럭을 개발하기 위해 2024에서 42.1%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. Long-haul trucking은 표준화 된 노선, geofenced Highway Driving 및 운전자 제거에서 큰 잠재적 비용 절감으로 자율 차량을 위한 최적의 출발점을 제공합니다. 몇몇 자동 제작자 및 기술 회사는 미리 결정한 상태 및 위치에 있는 인간적인 개입 없이 항해할 수 있는 수평 4 자율성을 추구하고 있습니다.
UPS, FedEx와 같은 주요 물류 운영자는 화물 운송을위한 자율 트럭 회사에 파트너입니다. 정부는 규제 승인 및 투자 인센티브와 자율 트럭 파일럿 프로그램을 지원합니다.
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북미는 2024 년 40.3%의 예상 시장 점유율을 가진 운송 시장에서 글로벌 인공 지능의 지배 지역으로 설립되었습니다. Tesla, GM, Ford와 같은 중요한 선수의 큰 기업 존재 구글, 마이크로소프트, IBM, 인텔, 항공 수송을 위한 AI에 집중하는 NVIDIA와 같은 중요한 기술 회사와 가진 포드는 지역에 있는 시장 성장을 밀어주었습니다. 이 회사는 최첨단 AI 기술을 사용하여 자체 건조 차량, 예측 유지 보수 솔루션, 스마트 물류, 함대 및 교통 관리 시스템의 연구 및 개발에 크게 투자하고 있습니다. 이 지역에는 견고한 운송 인프라와 대부분의 차량이 고급 드라이버 시티 시스템을 갖추고 있습니다.
전기 차량의 성장 채택은 지역에 있는 시장 성장을 몰 수 있습니다. Automaker는 EV와 AI 기반 기능으로 고객에게 향상된 연결성과 이동성을 제공합니다. 지역은 또한 AI 수송 해결책을 위한 수출 허브로 봉사합니다. 많은 북미 회사는 개발 센터를 설립하거나 다른 지역에서 파트너십을 체결하여 지리적 인 존재를 연장합니다. 예를 들어, 일반 모터는 중국, 대한민국, 이스라엘과 같은 장소에서 디자인 및 R&D 스튜디오를 운영하여 글로벌 시장을 위한 AI-capabilities를 구축합니다.
아시아 태평양 지역은 교통의 인공 지능에 가장 빠르게 성장하는 시장으로 떠오릅니다. 중국, 일본, 대한민국과 같은 국가들은 하이퍼루, 드론, 자율주행차, 스마트시티와 같은 최첨단 운송 기술에 적극 투자하고 있습니다. AI 기반 시스템을 배포하는 큰 기회를 제공합니다. 중국, 특히, 'Silk Road'와 같은 프로젝트를 통해 도시 인프라 개발에 큰 투자를하고 중국의 2025에서 'Made in China 2025'는 고급 로봇을 사용하여 철도, 해상 및 항공 장비의 국내 제조를 촉진합니다. 급속한 경제 성장과 지역에 있는 일어나는 처분할 수 있는 소득은 또한 똑똑한 이동할 수 있는 해결책을 위한 소비자 수요를 증가했습니다. 국가는 AI의 R & D 노력과 핵심 역량을 동기화하는 기술 동맹을 형성하고 있습니다. 아시아 태평양은 미래에 교통 시장의 글로벌 인공 지능에서 실질적으로 기여할 것으로 예상됩니다.
교통 시장 보고서의 인공 지능
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | 장바구니 US$0.00 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 15% 할인 | 2031년 가치 투상: | US$ 6.51 파운드 |
| 덮는 Geographies: |
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| 적용된 세그먼트: |
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| 회사 포함: | Peloton, Paccar, Scania, Valeo, Xevo, ZF, Zonar, Nvidia Corporation, Siemens Mobility, NEC Corporation, Microsoft Corporation, IBM Corporation, 로버트 보쉬 GmbH, Continental AG, 볼보 그룹 | ||
| 성장 운전사: |
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| 변형 및 도전 : |
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75개 이상의 매개변수에서 검증된 매크로와 마이크로를 발견하세요, 보고서에 즉시 액세스하세요
* 정의: 교통 시장의 글로벌 인공 지능은 도로, 철도, 고속도로 및 수로를 포함한 교통의 다양한 모드에서 인공 지능 기술의 응용을 나타냅니다. 그것은 기계 학습과 같은 AI 체계의 통합을 포함합니다, 깊은 학습, 컴퓨터 시각 및 각자 건조하는 차량, 교통 관리 체계, 수송 및 근수 관리, 수송 안전 측정 및 전 세계 가늠자에 수송을 더 능률적이고, 더 안전한 환경 친절한 만드는 수송 자산의 예측 정비.
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저자 정보
Gautam Mahajan은 시장 조사 및 컨설팅 분야에서 5년 이상의 경험을 가진 연구 컨설턴트입니다. 그는 시장 엔지니어링, 시장 동향, 경쟁 환경 및 기술 개발 분석에 능숙합니다. 그는 1차 및 2차 조사와 다양한 부문에 걸친 전략적 컨설팅을 전문으로 합니다.
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