INTELIGêNCIA ARTIFICIAL NO MERCADO DE TRANSPORTES SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Inteligência Artificial no Mercado de Transportes Size and Trends

A inteligência artificial global no mercado de transporte é estimada em US$ 2.11 bilhões em 2024 e é esperado alcançar US$ 6.51 bilhões em 2031, exibindo uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 17,5% de 2024 a 2031.

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Uma das principais tendências da inteligência artificial global mercado de transporte está aumentando a adoção de veículos autônomos. Automakers e empresas de tecnologia estão investindo fortemente em pesquisa e desenvolvimento de veículos auto-condução. Estes são focados no desenvolvimento de sistemas de IA avançados que podem processar dados de sensores para detectar objetos e navegar pelo tráfego sem intervenção humana. O aumento de veículos conectados e autônomos pode transformar o transporte e aumentar a demanda por tecnologias de IA em aplicações como sistemas avançados de assistência de motorista, carros de passageiros autônomos e veículos comerciais. Com mais avanços tecnológicos, os veículos autônomos estão prontos para se tornar mainstream durante a próxima década.

Aumento da demanda por veículos autônomos

O setor de transporte está adotando rapidamente a tecnologia de automação devido à crescente demanda por veículos autónomos. Devido a avanços contínuos na inteligência artificial e sua integração em características auto-condução, as pessoas preferem veículos sem motorista. A liberdade e a flexibilidade proporcionadas pela condução autónoma atrai muitas pessoas. Como as pessoas não precisam se dirigir, eles podem utilizar o tempo de viagem produtivamente para o trabalho, descanso ou entretenimento. Isto é especialmente valioso para o crescimento da população idosa que enfrenta desafios em veículos operacionais.

A tecnologia autônoma torna as viagens mais seguras e eficientes. Veículos automatizados minimizam o erro humano, impedindo a maioria dos acidentes rodoviários globalmente que ocorre devido à distração ou condução embriagada. Eles também podem se comunicar uns com os outros para otimizar o fluxo de tráfego e reduzir a congestão. Com a assistência de navegação baseada em IA, o tempo de transmissão e o consumo de energia estão sendo cortados substancialmente. As principais empresas automotivas e gigantes de tecnologia estão fortemente investindo para construir carros totalmente autônomos que podem lidar com todos os aspectos de condução sem intervenção humana. Embora a tecnologia ainda precise progredir mais para alcançar a automação do nível 5, espera-se que os veículos autônomos se tornem mainstream e remodelem o futuro do transporte.

Por exemplo, em outubro de 2023, a Amazon, uma empresa multinacional de tecnologia que se concentra em e-commerce, computação em nuvem, streaming digital e inteligência artificial lançada Automated Vehicle Inspection (AVI), uma tecnologia AI de ponta que é projetada para garantir a segurança e confiabilidade de suas vans de entrega, detectando até as anomalias mais pequenas, como problemas de pneus ou danos corporais, antes que estes se tornem problemas no caminho.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Melhorar opções de mobilidade com serviços de compartilhamento habilitados para IA

A crescente popularidade dos serviços de mobilidade sob demanda, como o compartilhamento de passeios e locação de veículos, aumentou a adoção de tecnologias de IA no transporte. Estes serviços de mobilidade compartilhada oferecem flexibilidade e acessibilidade, proporcionando assim fácil acesso ao transporte quando necessário sem obter a propriedade privada do veículo. Startups e empresas de tecnologia estão alavancando a IA para otimizar frotas compartilhadas, operações de demanda de instalação e melhorar a experiência do cliente. Usando algoritmos preditivos, veículos autônomos podem ser enviados de forma eficiente com base em padrões de uso de curto prazo. A IA também está melhorando o roteamento e a navegação, assim, gerenciando reposicionamento de veículos e liquidações de pagamento perfeitamente.

Esta transição para modelos compartilhados baseados em plataforma é fundamentalmente reformulando o comportamento do transporte do consumidor. Ajuda a atender às necessidades de mobilidade dos millennials que preferem o acesso sobre a propriedade. Estes serviços sob demanda também atendem aos desenvolvimentos urbanos de alta densidade que incentivizam o uso de veículos privados reduzidos. À medida que a AI torna esses serviços ainda mais personalizados, acessíveis e escaláveis, sua popularidade como alternativa ao transporte privado aumenta. Isso obriga os operadores mais tradicionais a incorporar novas tecnologias automatizadas e abordagens de negócios para se manterem relevantes em um mercado em rápida evolução.

Principais pontos turísticos:

A inteligência artificial global no mercado de transporte pode testemunhar o crescimento no futuro próximo. Fatores como maior conectividade e coleta de grandes quantidades de dados do viajante podem aumentar a adoção de sistemas de IA através de transporte ferroviário, rodoviário e aéreo. Os avanços em aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizagem profunda permitem que os provedores de transporte analisem as preferências do piloto, prevejam padrões de demanda e otimizem rotas. Isso pode ajudar a reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente. Aumentar a segurança através da visão computadorizada pela AI pode oferecer oportunidades de crescimento do mercado. As empresas automobilísticas estão investindo fortemente em tecnologias de auto-condução, o que poderia perturbar a mobilidade pessoal. No entanto, a falta de infraestrutura em algumas regiões e a incerteza em torno dos regulamentos podem retardar a comercialização de veículos autônomos. A América do Norte domina atualmente o mercado devido à presença de grandes jogadores de tecnologia e políticas de apoio. No setor da aviação, a IA pode ajudar na manutenção preditiva de aeronaves, operações melhoradas em aeroportos e serviços de viagem personalizados. As redes ferroviárias também aproveitam a IA para agendamento preditivo, gerenciamento inteligente de tickets e congestionamento.

Desafios de mercado: Falta de padronização

A falta de padronização é um dos principais fatores que restringem o crescimento da inteligência artificial global no mercado de transporte. Quando não existem padrões comuns, cada empresa desenvolve sistemas de IA baseados em sua própria metodologia e abordagens. Isso resulta em soluções que não são interoperáveis entre si. Por exemplo, existem diferentes tipos de redes neurais e algoritmos de aprendizado de máquina usados por grandes jogadores como Tesla, Uber e Waymo para o desenvolvimento de tecnologias automotivas do carro. No entanto, suas soluções não podem se comunicar entre si devido à ausência de padrões de tecnologia uniformes. Isso restringe a colaboração entre empresas e retarda a inovação.

Além disso, sem padrões comuns, torna-se também difícil garantir a segurança, confiabilidade e segurança dos sistemas de IA usados no setor de transporte. Cada empresa tem sua própria maneira de abordar questões como viés, transparência e responsabilidade em seus algoritmos. Mas a falta de protocolos em todo o setor sobre a auditoria de decisões de IA e a identificação de falhas aumenta o risco de anomalias.

Oportunidades de mercado: Integração de IA com IoT

A integração da IA e da IoT tem imenso potencial para transformar o mercado global de transporte. À medida que os veículos autônomos começam a bater nas estradas alimentadas pela visão de computador, aprendizagem profunda e outras tecnologias de IA, a infraestrutura conectada implantada com sensores de IoT será crucial para a navegação e eficiência seguras. A partilha de dados em tempo real entre veículos e infraestrutura facilitada pelas redes de IoT pode ajudar a otimizar os fluxos de tráfego, prever pontos de congestionamento e redirecionar veículos de acordo. Isso levará a um maior rendimento e uma melhor utilização das redes rodoviárias.

AI e IoT também oferecem oportunidades para melhorar os sistemas de transporte público. Integrar sensores de IoT em ônibus e trens com ferramentas de análise preditiva pode ajudar as autoridades de transporte a tomar decisões de timetabling mais inteligentes com base em projeções de ridership. Isso garante tempos de espera mínimos. As atualizações de tráfego ao vivo enviadas para aplicações móveis podem ajudar os viajantes a escolher as rotas mais rápidas usando diferentes modos de transporte. A transição para ônibus e trens autônomos também é esperada para melhorar a acessibilidade para os idosos e de forma diferente, fornecendo serviços porta a porta sob demanda.

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Insights, Por Oferta - Investimentos crescimento de combustível no hardware

Em termos de oferta, o segmento de hardware é estimado para contribuir com a maior quota de mercado de 53,6% em 2024, devido a grandes investimentos de fabricantes de automóveis líderes e empresas de tecnologia. Hardware como sensores, radares, câmeras e sistemas avançados de computador são componentes principais que permitem capacidades de condução autônomas. A crescente pesquisa em veículos auto-condução obriga os fabricantes de hardware a aumentar a produção para atender à crescente demanda. Vários gigantes de automóveis anunciaram investir bilhões no futuro próximo para desenvolver hardware adaptado para condução autônoma e semi-autônoma.

Este fluxo de capital permite que as empresas de hardware para aumentar as capacidades de fabricação através de novas instalações e linhas de montagem. Os fabricantes de sensores estão construindo fabs extras para atender ordens de empresas automotivas e de tecnologia. As manufaturas estão adquirindo startups de hardware menores para ganhar tecnologias de nicho e atender às necessidades especializadas dos automakers. Os jogadores de hardware estão continuamente colaborando com OEMs em fases de desenvolvimento e teste para refinar iterativamente os projetos de sensores, radares e módulos de computação conforme as arquiteturas de veículos em evolução e as condições de estrada em mudança. Aumentar os investimentos privados e públicos em veículos autônomos ao longo da próxima década pode aumentar a demanda por hardware avançado.

Insights, pela tecnologia de aprendizado de máquina- A aprendizagem profunda impulsiona o progresso na tecnologia de aprendizagem automática

Por tecnologia de aprendizagem automática, o segmento de aprendizagem profunda é estimado para contribuir com a maior quota de mercado de 45,1% em 2024 devido às suas capacidades superiores de reconhecimento de imagem, análise preditiva e processamento de dados sensoriais necessárias para funções auto-condução. Algoritmos de aprendizagem profunda são modelados após o cérebro humano na concepção de redes neurais artificiais com múltiplas camadas de processamento que podem aprender independentemente de grandes quantidades de dados. Esta aprendizagem sistemática através da exposição a conjuntos de dados de treinamento imenso permitiu que modelos de aprendizagem profunda executassem extremamente bem em tarefas de visão de computador, como detecção de objetos, segmentação e classificação de imagem. Automakers estão amplamente utilizando aprendizagem profunda para capacitar funções como reconhecimento de sinal de estrada, identificação de pedestres e percepção de ambiente para carros assistidos e autônomos.

Enquanto isso, a aprendizagem profunda também está aumentando outras áreas de aprendizado de máquina, como processamento de linguagem natural e consciência de contexto que dependem de entradas de visão de computador. Os modelos de aprendizagem profunda em nuvem maciça são capazes de processar vastas frotas de dados sensoriais transmitidos de veículos para identificar anomalias, prever as necessidades de manutenção e simplificar as atualizações aéreas. O desempenho dominante comprovado da Deep Learning, combinado com sua aplicabilidade multiúso em fluxos de trabalho de condução autônomos, torna a principal tecnologia de aprendizado de máquina.

Insights, Por Aplicação - A autonomia total alimenta investimentos pesados em caminhões autônomos

Por aplicação, o segmento de caminhões autônomos é estimado para contribuir com a maior quota de mercado de 42,1% em 2024 devido a investimentos intensivos no desenvolvimento de caminhões totalmente autônomos para logística e transporte de carga. Caminhão de longo curso fornece um ponto de partida ideal para veículos autônomos devido a rotas padronizadas, estrada geofendida condução e grande potencial economia de custos da eliminação do motorista. Vários fabricantes de automóveis e empresas de tecnologia estão buscando a autonomia de nível 4 capaz de navegar sem intervenção humana em condições e locais pré-determinados.

Principais operadores de logística como UPS, a FedEx está em parceria com empresas de caminhões autônomos para pilotar caminhões autônomos para transporte de carga. Os governos também estão apoiando programas piloto de caminhões autônomos com aprovações regulatórias e incentivos de investimento.

Regional Insights

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A América do Norte estabeleceu-se como a região dominante na inteligência artificial global no mercado de transporte com uma quota de mercado estimada de 40,3% em 2024. A grande presença da indústria de jogadores-chave como Tesla, GM, Ford, juntamente com grandes empresas de tecnologia como Google, Microsoft, IBM, Intel, NVIDIA com foco em IA para o transporte aumentou o crescimento do mercado na região. Estas empresas estão investindo fortemente em pesquisa e desenvolvimento de veículos auto-condução, soluções de manutenção preditiva, logística inteligente, frota e sistemas de gestão de tráfego usando tecnologias de IA de ponta. A região também possui uma infraestrutura de transporte robusta e a maioria dos veículos está equipada com sistemas avançados de assistência ao condutor.

A adoção crescente de veículos elétricos pode impulsionar o crescimento do mercado na região. Os fabricantes de automóveis estão inundando recursos baseados em IA com EVs para fornecer maior conectividade e mobilidade experiência para os clientes. A região também serve como um centro de exportação para soluções de transporte AI. Muitas empresas norte-americanas estabeleceram centros de desenvolvimento ou assinaram parcerias em outras regiões para estender sua presença geográfica. Por exemplo, a General Motors opera estúdios de design e R&D em locais como China, Coreia do Sul e Israel para construir capacidades de IA para mercados globais.

A região Ásia-Pacífico está emergindo como o mercado em crescimento mais rápido para a inteligência artificial no transporte. Países como China, Japão e Coreia do Sul estão investindo agressivamente em tecnologias de transporte de ponta como hiperloop, drones, veículos autônomos e cidades inteligentes. Isso oferece uma grande oportunidade para implantar sistemas baseados em IA. A China, em particular, faz grandes investimentos no desenvolvimento de infraestrutura urbana através de projetos como ‘Silk Road’ e ‘Made in China 2025’ que promove a fabricação doméstica de equipamentos ferroviários, marinhos e de aviação usando robótica avançada. O rápido crescimento econômico e aumento da renda disponível na região também aumentou a demanda do consumidor por soluções de mobilidade inteligente. Os países estão formando alianças tecnológicas para sinergiar seus esforços de R&D e indigenizar competências críticas em IA. Isto é esperado para aumentar substancialmente a parte da Ásia Pacific na inteligência artificial global no mercado de transporte no futuro próximo

Market Report Scope

Key Developments

• Em abril de 2024, Motivo, um fornecedor de tecnologia de gerenciamento de frota, anunciou uma gama de novos produtos AI, incluindo AI Omnivision, a primeira e única plataforma de visão de computador de uso geral para operações físicas. Esta tecnologia fornece aos clientes em várias indústrias, como serviços de resíduos, construção, transporte e outros com visibilidade sem precedentes em suas operações.
• Em fevereiro de 2024, o S. Departamento de Transportes lançou uma iniciativa para capacitar as pequenas empresas americanas aproveitando os avanços da Inteligência Artificial (AI) no transporte. Este esforço multifase visa desenvolver ferramentas robustas de suporte a decisões para agências de transporte estaduais, locais e tribais, melhorando seu planejamento estratégico, design e implementação de Complete Streets, que priorizam a segurança, conforto e acessibilidade para todos os usuários.
• Em outubro de 2023, a Microsoft e a Siemens anunciaram uma parceria estratégica para acelerar a adoção da Inteligência Artificial (AI) em várias indústrias, incluindo o transporte. Esta parceria visa alavancar os serviços da Microsoft Azure AI para capacitar o transporte da Siemens e outros clientes da indústria na alavancagem da AI para otimizar as operações e melhorar a sustentabilidade.
• Em julho de 2023, Amazon Web Services (AWS), Meta, Microsoft e TomTom juntaram forças para estabelecer a Overture Maps Foundation, que lançou seu conjunto de dados inicial de mapas abertos. Este conjunto de dados abrangente inclui informações detalhadas da rede rodoviária, essenciais para as empresas que desenvolvem veículos autônomos e outros serviços de transporte.
• Em outubro de 2022, a Seeing Machines, uma empresa avançada de tecnologia de visão computacional que desenvolve sistemas de monitoramento de operador alimentados por IA para melhorar a segurança do transporte, assinou um acordo de colaboração exclusiva com a Magna International. A colaboração tem como objetivo co-market driver e sistemas de monitoramento ocupantes que visam o espelho retrovisor interior do veículo.
• Em abril de 2020, a Advanced Micro Devices (AMD) formou uma aliança estratégica com a Oxide Games, um desenvolvedor de videogame, para co-desenvolver tecnologias gráficas adaptadas ao mercado de jogos em nuvem. A parceria teve como objetivo criar ferramentas e técnicas robustas que poderiam lidar efetivamente com as demandas em tempo real de jogos baseados em nuvem.

*Definição: A inteligência artificial global no mercado de transporte refere-se à aplicação de tecnologias de inteligência artificial em vários modos de transporte, incluindo estradas, caminhos de ferro, vias aéreas e vias navegáveis. Envolve a integração de sistemas de IA, como aprendizado de máquina, aprendizagem profunda, visão computacional e processamento de linguagem natural em veículos auto-condução, sistemas de gerenciamento de tráfego, gerenciamento de transporte e logística, medidas de segurança de transporte e manutenção preditiva de ativos de transporte para tornar o transporte mais eficiente, seguro e ambientalmente amigável em escala global.

Market Segmentation

• Por oferta
  • Hardware
  • Software
• Tecnologia de Aprendizagem por Máquina
  • Aprendizagem profunda
  • Visão de computador
  • Consciência de contexto
  • Processamento de línguas naturais (NLP)
• Por aplicação
  • Caminhões autônomos
  • HMI Em caminhões
  • Semi-Autónomo Camiões
• Por região
  • América do Norte
    • EUA.
    • Canadá
  • América Latina
    • Brasil
    • Argentina
    • México
    • Resto da América Latina
  • Europa
    • Alemanha
    • U.K.
    • França
    • Rússia
    • Resto da Europa
  • Ásia Pacífico
    • China
    • Índia
    • Japão
    • Austrália
    • Coreia do Sul
    • ASEAN
    • Resto da Ásia Pacífico
  • Oriente Médio e África
    • GCC Países
    • África do Sul
    • Resto do Oriente Médio e África
• Insights dos principais jogadores
  • Pelotão
  • Paccar
  • Scania
  • Valete
  • Xevo
  • ZF
  • Zonas
  • Nvidia Corporation
  • Mobilidade Siemens
  • NEC Corporation
  • Microsoft Corporation
  • IBM Corporation
  • Robert Bosch GmbH
  • Continental AG
  • Grupo Volvo