Искусственный интеллект на рынке транспорта SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Искусственный интеллект на рынке транспорта Size and Trends

Глобальный искусственный интеллект на рынке транспорта оценивается как 2,11 млрд долларов США в 2024 году Ожидается, что он достигнет $ 6,51 млрд к 2031 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) 17,5% с 2024 по 2031 год.

To learn more about this report, request sample copy

Одна из основных тенденций в глобальном искусственном интеллекте Транспортный рынок Растет внедрение автономных транспортных средств. Автопроизводители и технологические компании вкладывают значительные средства в исследования и разработки беспилотных автомобилей. Они сосредоточены на разработке передовых систем ИИ, которые могут обрабатывать данные от датчиков для обнаружения объектов и навигации по трафику без вмешательства человека. Рост подключенных и автономных транспортных средств может трансформировать транспорт и повысить спрос на технологии ИИ в таких приложениях, как передовые системы помощи водителю, автономные легковые автомобили и коммерческие транспортные средства. С дальнейшими технологическими достижениями автономные транспортные средства могут стать основными в течение следующего десятилетия.

Рост спроса на автономные автомобили

Транспортный сектор быстро осваивает технологии автоматизации из-за растущего спроса. Автономные автомобили. Благодаря постоянным достижениям в области искусственного интеллекта и его интеграции в функции автономного вождения, люди предпочитают беспилотные транспортные средства. Свобода и гибкость, обеспечиваемые автономным вождением, привлекают многих людей. Поскольку людям не нужно водить себя, они могут продуктивно использовать время в пути для работы, отдыха или развлечений. Это особенно важно для растущего пожилого населения, которое сталкивается с проблемами в эксплуатации транспортных средств.

Автономные технологии делают путешествия более безопасными и эффективными. Автоматизированные транспортные средства минимизируют человеческие ошибки, тем самым предотвращая большинство дорожно-транспортных происшествий во всем мире, которые происходят из-за отвлечения внимания или вождения в нетрезвом виде. Они также могут общаться друг с другом, чтобы оптимизировать поток трафика и уменьшить заторы. С помощью навигации на основе искусственного интеллекта значительно сокращается время вождения и потребление энергии. Ведущие автомобильные компании и технологические гиганты вкладывают значительные средства в создание полностью автономных автомобилей, которые могут обрабатывать все аспекты вождения без вмешательства человека. Хотя технология все еще нуждается в дальнейшем прогрессе для достижения уровня автоматизации 5, ожидается, что автономные транспортные средства станут мейнстримом и изменят будущее транспорта.

Например, в октябре 2023 года Amazon, многонациональная технологическая компания, которая фокусируется на электронной коммерции, облачных вычислениях, цифровой потоковой передаче и искусственном интеллекте, запустила Automated Vehicle Inspection (AVI), передовую технологию ИИ, которая предназначена для обеспечения безопасности и надежности своих фургонов доставки, обнаруживая даже самые мелкие аномалии, такие как проблемы с шинами или повреждение тела, прежде чем они станут дорожными проблемами.

Market Concentration and Competitive Landscape

Get actionable strategies to beat competition: Get instant access to report

Улучшение вариантов мобильности с помощью сервисов совместного использования с поддержкой AI

Растущая популярность услуг мобильности по требованию, таких как совместное использование поездок и лизинг транспортных средств, способствовала внедрению технологий ИИ в транспорте. Эти общие услуги мобильности обеспечивают гибкость и доступность, обеспечивая легкий доступ к транспорту, когда это необходимо, без получения частного владения транспортным средством. Стартапы и технологические компании используют ИИ для оптимизации общих парков, операций с учетом спроса и улучшения качества обслуживания клиентов. Используя прогностические алгоритмы, автономные транспортные средства могут быть эффективно отправлены на основе краткосрочных моделей использования. ИИ также улучшает маршрутизацию и навигацию, тем самым беспрепятственно управляя перепозиционированием транспортных средств и расчетами по платежам.

Этот переход на модели, основанные на общих платформах, коренным образом меняет поведение потребителей. Это помогает удовлетворить потребности в мобильности миллениалов, которые предпочитают доступ к собственности. Эти услуги по требованию также предназначены для городских разработок высокой плотности, которые стимулируют сокращение использования частных транспортных средств. Поскольку ИИ делает такие услуги еще более персонализированными, доступными и масштабируемыми, их популярность в качестве альтернативы частному транспорту возрастает. Это заставляет более традиционных операторов внедрять новые автоматизированные технологии и бизнес-подходы, чтобы оставаться актуальными на быстро развивающемся рынке.

Ключевые выводы аналитика:

Глобальный искусственный интеллект на рынке транспорта может стать свидетелем роста в ближайшем будущем. Такие факторы, как расширение возможностей подключения и сбор огромных объемов пригородных данных, могут способствовать внедрению систем искусственного интеллекта на железнодорожном, автомобильном и воздушном транспорте. Достижения в области машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения позволяют поставщикам транспортных услуг анализировать предпочтения пассажиров, прогнозировать модели спроса и оптимизировать маршруты. Это может помочь снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов. Повышение безопасности с помощью компьютерного зрения на основе ИИ может предложить возможности для роста рынка. Автомобильные компании вкладывают значительные средства в технологии автономного вождения, которые могут нарушить личную мобильность. Однако отсутствие инфраструктуры в некоторых регионах и неопределенность в отношении правил могут замедлить коммерциализацию автономных транспортных средств. Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке из-за присутствия крупных технологических игроков и поддерживающей политики. В авиационном секторе ИИ может помочь с прогнозным обслуживанием самолетов, улучшением операций в аэропортах и персонализированными туристическими услугами. Железнодорожные сети также используют ИИ для прогнозирования расписания, умной продажи билетов и управления перегрузками.

Проблемы рынка: Отсутствие стандартизации

Отсутствие стандартизации является одним из основных факторов, сдерживающих рост глобального искусственного интеллекта на рынке транспорта. Когда нет общих стандартов, каждая компания разрабатывает системы ИИ на основе своей методологии и подходов. Это приводит к решениям, которые не совместимы друг с другом. Например, существуют различные типы нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения, используемых крупными игроками, такими как Tesla, Uber и Waymo, для разработки технологий беспилотных автомобилей. Однако их решения не могут взаимодействовать друг с другом из-за отсутствия единых технологических стандартов. Это ограничивает сотрудничество между компаниями и замедляет инновации.

Кроме того, без общих стандартов также становится трудно обеспечить безопасность, надежность и безопасность систем ИИ, используемых в транспортном секторе. Каждая компания имеет свой собственный способ решения таких проблем, как предвзятость, прозрачность и подотчетность в своих алгоритмах. Но отсутствие отраслевых протоколов по аудиту решений ИИ и выявлению ошибок увеличивает риск аномалий.

Рыночные возможности: интеграция ИИ с IoT

Интеграция ИИ и IoT обладает огромным потенциалом для трансформации мирового транспортного рынка. По мере того, как автономные транспортные средства начнут поражать дороги с помощью компьютерного зрения, глубокого обучения и других технологий ИИ, подключенная инфраструктура, развернутая с датчиками IoT, будет иметь решающее значение для безопасной навигации и эффективности. Обмен данными в режиме реального времени между транспортными средствами и инфраструктурой, поддерживаемый сетями IoT, может помочь оптимизировать потоки трафика, прогнозировать точки перегрузки и соответствующим образом перенаправлять транспортные средства. Это приведет к увеличению пропускной способности и лучшему использованию дорожных сетей.

ИИ и IoT также предлагают возможности для улучшения систем общественного транспорта. Интеграция датчиков IoT в автобусах и поездах с инструментами предиктивной аналитики может помочь транспортным органам принимать более разумные решения по расписанию на основе прогнозов поездок. Это обеспечивает минимальное время ожидания. Обновления трафика, отправляемые в мобильные приложения, могут помочь пассажирам выбрать самые быстрые маршруты с использованием различных видов транспорта. Переход на автономные автобусы и поезда также, как ожидается, улучшит доступность для пожилых людей и других людей, предоставляя услуги «от двери до двери» по требованию.

Discover high revenue pocket segments and roadmap to it: Get instant access to report

Insights, By Offering - Инвестиции способствуют росту аппаратного обеспечения

С точки зрения предложения, сегмент оборудования, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 53,6% в 2024 году благодаря крупным инвестициям ведущих автопроизводителей и технологических компаний. Аппаратные средства, такие как датчики, радары, камеры и передовые компьютерные системы, являются основными компонентами, которые обеспечивают возможности автономного вождения. Растущие исследования в области беспилотных автомобилей вынуждают производителей оборудования увеличивать производство для удовлетворения растущего спроса. Несколько автомобильных гигантов объявили о намерении инвестировать миллиарды долларов в разработку оборудования, предназначенного для автономного и полуавтономного вождения.

Этот приток капитала позволяет компаниям по производству оборудования увеличить производственные мощности за счет новых объектов и сборочных линий. Производители датчиков создают дополнительные мощности для удовлетворения заказов от автомобильных и технологических фирм. Производители приобретают небольшие аппаратные стартапы, чтобы получить нишевые технологии и удовлетворить специализированные потребности автопроизводителей. Аппаратные игроки постоянно сотрудничают с OEM-производителями на этапах разработки и тестирования, чтобы итеративно совершенствовать дизайн датчиков, радаров и вычислительных модулей в соответствии с развивающимися архитектурами транспортных средств и изменяющимися дорожными условиями. Увеличение частных и государственных инвестиций в автономные транспортные средства в течение следующего десятилетия может повысить спрос на современное оборудование.

Insights, By Machine Learning Technology Глубокое обучение стимулирует прогресс в технологии машинного обучения

Сегмент глубокого обучения, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 45,1% в 2024 году благодаря превосходным возможностям распознавания изображений, предиктивного анализа и обработки сенсорных данных, необходимых для функций автономного вождения. Алгоритмы глубокого обучения моделируются по образцу человеческого мозга при проектировании искусственных нейронных сетей с несколькими уровнями обработки, которые могут учиться независимо от больших объемов данных. Это систематическое обучение посредством воздействия огромных обучающих наборов данных позволило моделям глубокого обучения очень хорошо выполнять задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация и классификация изображений. Автопроизводители широко используют глубокое обучение для расширения возможностей таких функций, как распознавание дорожных знаков, идентификация пешеходов и восприятие окружающей среды для автономных автомобилей.

Между тем, глубокое обучение также расширяет другие области машинного обучения, такие как обработка естественного языка и понимание контекста, которые зависят от входов компьютерного зрения. Массивные облачные модели глубокого обучения способны обрабатывать огромные парки сенсорных данных, передаваемых от транспортных средств, для выявления аномалий, прогнозирования потребностей в обслуживании и оптимизации обновлений по воздуху. Доказанная доминирующая производительность глубокого обучения в сочетании с его многоцелевой применимостью в рабочих процессах автономного вождения делает его передовой технологией машинного обучения.

Insights, By Application - Полная автономия стимулирует большие инвестиции в автономные грузовики

Сегмент автономных грузовых автомобилей, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 42,1% в 2024 году благодаря интенсивным инвестициям в разработку полностью автономных грузовых автомобилей для логистики и грузовых перевозок. Длинномагистральная грузоперевозка обеспечивает оптимальную отправную точку для автономных транспортных средств благодаря стандартизированным маршрутам, вождению по геозоне и значительной потенциальной экономии средств от устранения водителей. Несколько автопроизводителей и технологических компаний стремятся к автономии уровня 4, способной перемещаться без вмешательства человека в заранее определенных условиях и местах.

Крупные логистические операторы, такие как UPS, FedEx сотрудничают с автономными автотранспортными компаниями, чтобы пилотировать автономные грузовики для перевозки грузов. Правительства также поддерживают пилотные программы автономных грузовиков с разрешениями регулирующих органов и инвестиционными стимулами.

Regional Insights

To learn more about this report, request sample copy

Северная Америка зарекомендовала себя как доминирующий регион на мировом рынке искусственного интеллекта на транспорте с предполагаемой долей рынка 40,3% в 2024 году. Большое присутствие в отрасли ключевых игроков, таких как Tesla, GM, Ford, а также крупных технологических компаний, таких как Google, Microsoft, IBM, Intel, NVIDIA, ориентированных на ИИ для транспорта, способствовало росту рынка в регионе. Эти компании вкладывают значительные средства в исследования и разработки беспилотных транспортных средств, решения для предиктивного обслуживания, интеллектуальную логистику, системы управления автопарком и движением с использованием передовых технологий ИИ. Регион также имеет надежную транспортную инфраструктуру, и большинство транспортных средств оснащены передовыми системами помощи водителю.

Растущее внедрение электромобилей может стимулировать рост рынка в регионе. Автопроизводители объединяют функции на основе ИИ с EV, чтобы обеспечить улучшенную связь и мобильность для клиентов. Регион также служит экспортным центром для транспортных решений ИИ. Многие североамериканские компании создали центры развития или подписали соглашения о партнерстве в других регионах, чтобы расширить свое географическое присутствие. Например, General Motors управляет студиями дизайна и исследований и разработок в таких местах, как Китай, Южная Корея и Израиль, для создания возможностей искусственного интеллекта для глобальных рынков.

Азиатско-Тихоокеанский регион становится самым быстрорастущим рынком искусственного интеллекта в сфере транспорта. Такие страны, как Китай, Япония и Южная Корея, активно инвестируют в передовые транспортные технологии, такие как гиперпетля, беспилотные летательные аппараты, автономные транспортные средства и умные города. Это дает большие возможности для развертывания систем на основе ИИ. Китай, в частности, делает огромные инвестиции в развитие городской инфраструктуры через такие проекты, как «Шелковый путь» и «Сделано в Китае 2025», которые способствуют внутреннему производству железнодорожного, морского и авиационного оборудования с использованием передовой робототехники. Быстрый экономический рост и рост располагаемого дохода в регионе также увеличили потребительский спрос на интеллектуальные мобильные решения. Страны формируют технологические альянсы для объединения своих усилий в области НИОКР и развития критически важных компетенций в области ИИ. Ожидается, что в ближайшем будущем это существенно увеличит долю Азиатско-Тихоокеанского региона в мировом рынке искусственного интеллекта на транспорте.

Market Report Scope

Key Developments

• В апреле 2024 года, МотивКомпания, поставщик технологий управления автопарком, анонсировала ряд новых продуктов ИИ, включая AI Omnivision, первую и единственную универсальную платформу компьютерного зрения для физических операций. Эта технология предоставляет клиентам в различных отраслях, таких как отходы, строительство, транспорт и другие, беспрецедентную видимость их деятельности.
• В феврале 2024 года в S. Департамент транспорта Он запустил инициативу по расширению возможностей американского малого бизнеса, используя достижения искусственного интеллекта (ИИ) в области транспорта. Эта многоэтапная работа направлена на разработку надежных инструментов поддержки принятия решений для государственных, местных и племенных транспортных агентств, совершенствование их стратегического планирования, проектирования и реализации комплексных улиц, которые отдают приоритет безопасности, комфорту и доступности для всех пользователей.
• В октябре 2023 года Microsoft и Siemens объявили о стратегическом партнерстве для ускорения внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в нескольких отраслях, включая транспорт. Это партнерство направлено на использование сервисов Microsoft Azure AI для расширения возможностей транспортных и других отраслевых клиентов Siemens в использовании ИИ для оптимизации операций и повышения устойчивости.
• В июле 2023 года Amazon Web Services (AWS), Meta, Microsoft и TomTom объединили усилия для создания Overture Maps Foundation, который запустил свой первоначальный набор открытых карт. Этот комплексный набор данных включает подробную информацию о дорожной сети, необходимую для компаний, разрабатывающих автономные транспортные средства и другие транспортные услуги.
• В октябре 2022 года Seeing Machines, передовая компания по технологиям компьютерного зрения, которая разрабатывает системы мониторинга операторов на основе ИИ для повышения безопасности перевозок, подписала эксклюзивное соглашение о сотрудничестве с Magna International. Сотрудничество направлено на создание систем мониторинга водителя и пассажиров, ориентированных на внутреннее зеркало заднего вида автомобиля.
• В апреле 2020 года Advanced Micro Devices (AMD) сформировала стратегический альянс с Oxide Games, разработчиком видеоигр, для совместной разработки графических технологий, адаптированных к рынку облачных игр. Партнерство направлено на создание надежных инструментов и методов, которые могли бы эффективно справляться с требованиями облачных игр в режиме реального времени.

* Определение: Глобальный искусственный интеллект на рынке транспорта относится к применению технологий искусственного интеллекта в различных видах транспорта, включая автомобильные дороги, железные дороги, воздушные и водные пути. Он включает в себя интеграцию систем искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка в автономных транспортных средствах, системах управления движением, управлении транспортом и логистикой, мерах транспортной безопасности и прогнозном обслуживании транспортных активов, чтобы сделать транспорт более эффективным, безопасным и экологически чистым в глобальном масштабе.

Market Segmentation

• Предлагая
  • Аппаратное оборудование
  • Программное обеспечение
• Технология машинного обучения
  • Глубокое обучение
  • Компьютерное зрение
  • Контекстная осведомленность
  • Обработка естественного языка (NLP)
• С помощью приложения
  • Автономные грузовики
  • МИ В грузовиках
  • Полуавтономный Грузовики
• Региональный
  • Северная Америка
    • США.
    • Канада
  • Латинская Америка
    • Бразилия
    • Аргентина
    • Мексика
    • Остальная часть Латинской Америки
  • Европа
    • Германия
    • Великобритания.
    • Франция
    • Россия
    • Остальная Европа
  • Азиатско-Тихоокеанский регион
    • Китай
    • Индия
    • Япония
    • Австралия
    • Южная Корея
    • АСЕАН
    • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
  • Ближний Восток и Африка
    • ГКЦ Страны
    • Южная Африка
    • Остальная часть Ближнего Востока и Африки
• Ключевые игроки Insights
  • Пелотон
  • Паккар
  • Сканья
  • Валео
  • Ксево
  • ZF
  • Зонар
  • Корпорация Nvidia
  • Мобильность Siemens
  • Корпорация NEC
  • Корпорация Microsoft
  • IBM Corporation
  • Robert Bosch GmbH
  • Continental AG
  • Volvo Group