인공 지능은 점점 자동차 분야에서 채택되고, 인간의 오류 및 인간 개입을 줄이기 위해. 인공지능은 시각적 인식, 의사 결정, 연설 인식을 자율적으로 향상시킵니다. 차량 안전에 대한 정부 규정은 시장의 성장을위한 주요 드라이버 중 하나입니다.
자율주행 차량에 대한 수요 증가는 자동차 시장에서 인공 지능의 성장 동력입니다
자율주행 차량에 대한 수요 증가는 자동차 시장에서 인공 지능의 성장을 지원할 것으로 예상됩니다. 인적 오류로 인해 도로 사고 및 지방 부상의 수를 증가시키는 것은 자율 차량에 대한 수요를 증가시키기 위해 주도했다. 예를 들어, 세계 보건기구 (WHO)에 따르면, 2015, 1.25 백만 명의 사람들이보고되었고 50 만 명이 전세계 도로 사고로 인해 부상을 입었습니다. 따라서, 사용 자율 차량 인간의 오류로 인해 사고를 줄일 수 있습니다. Key Automakers는 시장의 성장에 기여할 것으로 예상되는 자율주행차 개발에 주력하고 있습니다. 예를 들어, 폭스 바겐은 2019 년 자율주행 자동차를 출시 할 것으로 예상되며 BMW는 2021 년 자율주행을 기대합니다. 또한, 함대 연산자는 자체 건조 자동차 배포에 초점을 맞추고, 시장 점유율을 향상시키기 위해. 예를 들어, 2016, NuTonomy-a U.S. 기반 회사 인 NuTonomy는 2018에 의해 싱가포르에서 자체 건조 택시 서비스를 배포 할 계획이며 2020년까지 10 도시에서 자체 건조 택시의 함대와 운영 할 계획입니다.
Deep Learning 세그먼트는 예측 기간 동안 시장에서 가장 큰 점유율을 보유 할 것으로 예상됩니다.
2016년 가장 큰 점유율을 차지한 딥러닝 부문은 예측 기간 동안의 지배력을 유지하도록 계획되어 있습니다. 데이터 분석, 음성 인식, 이미지 처리와 같은 다양한 응용 프로그램에 대한 Audi, Delphi, Ford 및 Volkswagen과 같은 자동차 제조업체에 의한 딥러닝 사용은이 부문의 성장으로 이끌었습니다.
자동차 시장의 인공지능
자동차 시장의 인공 지능은
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자동차 시장의 인공 지능 - 지역 통찰력
자동차 시장의 글로벌 인공 지능은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카 및 중동, 아프리카에 지역 기반을두고 있습니다. 북미는 예측 기간 동안 자동차 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 자동차의 향상에 관한 정부 이니셔티브의 존재로 인해. 예를 들어, 2016에서 미국 정부는 자율 차량에 대한 US $ 4 billion을 투자했습니다. 또한 Qualcomm Inc., Ford Motor Company 및 General Motor Company와 같은 시장 지도자의 높은 존재는 이 시장의 성장을 위한 또 다른 요인입니다. 미국과 캐나다는 북미의 성장 엔진입니다.
자동차 시장의 인공 지능 - 경쟁력있는 배경
자동차 시장에서 글로벌 인공 지능의 주요 플레이어는 Qualcomm Inc. (미국), Tesla Inc., Volvo Car Corporation, BMW AG, Audi AG (독일), General Motor Company (미국), Ford Motor Company (미국), Toyota Motor Corporation (일본), Hyundai Motor Corporation (한국), Uber Technologies Inc. (미국) 및 Apple Inc.입니다.
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Ameya Thakkar
Ameya Thakkar is a seasoned management consultant with 9+ years of experience optimizing operations and driving growth for companies in the automotive and transportation sector. As a senior consultant at CMI, Ameya has led strategic initiatives that have delivered over $50M in cost savings and revenue gains for clients. Ameya specializes in supply chain optimization, process re-engineering, and identification of deep revenue pockets. He has deep expertise in the automotive industry, having worked with major OEMs and suppliers on complex challenges such as supplier analysis, demand analysis, competitive analysis, and Industry 4.0 implementation.
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