运输市场人工情报 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

运输市场人工情报 Size and Trends

估计全球运输市场人工智能的价值 2024年2.11 Bn美元 预计将达到 2031年以前为6.51 Bn美元显示复合年增长率 (CAGR)从2024年到2031年占17.5%.

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全球人工智能的主要趋势之一 运输市场 越来越多地采用自主车辆。 汽车制造商和技术公司正在大量投资研究和开发自驾车辆。 这些工作的重点是开发先进的AI系统,能够处理传感器的数据,在无人干预的情况下探测物体和导航。 互联互通和自主车辆的兴起可以改变运输方式,并刺激高级驾驶员辅助系统,自主客车,商用车辆等应用中对AI技术的需求. 随着技术的进一步进步,自主的车辆已准备好在今后十年中成为主流。

对自主车辆的需求增加

由于对自动化技术的需求日益增加,运输部门正在迅速采用自动化技术。 自动车辆。 。 。 由于人工智能的持续进步及其融入自驾车辆的特点,人们更喜欢无驾驶车辆. 自主驾驶所提供的自由和灵活性吸引了许多人。 由于人们不需要自己开车,他们可以有效地利用旅行时间来工作、休息或娱乐。 这对越来越多的老年人特别宝贵,他们在驾驶车辆方面面临挑战。

自主技术使旅行更安全,效率更高. 自动车辆尽量减少人为错误,从而防止了全球因分散注意力或醉驾而发生的大多数交通事故。 这些也可以互相沟通,优化交通流量,减少拥堵. 在基于AI的导航援助下,驱动时间和能量消耗正在被大幅度削减. 领先的汽车公司和技术巨头正在大力投资,建造完全自主的汽车,能够在没有人类干预的情况下处理驾驶的各个方面. 虽然该技术仍需进一步取得进展,以实现第5级自动化,但预计自主车辆将成为主流,并重塑运输的未来。

例如,2023年10月,专注于电子商务、云计算、数字流和人工智能的多国技术公司亚马逊公司启动了自动车辆检查(AVI),这是一种先进的AI技术,其目的是通过探测轮胎问题或身体损坏等甚至最小的异常现象,在这些问题成为道路上的问题之前,确保其运载工具的安全性和可靠性。

Market Concentration and Competitive Landscape

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利用人工智能共享服务改进流动选择

乘车共享和车辆租赁等随需流动服务越来越受欢迎,推动了在运输中采用人工智能技术。 这些共享流动服务提供了灵活性和可负担性,因此,在不需要私人车辆所有权的情况下,在需要时提供方便的交通。 创业和技术公司正在利用AI优化共享机队,设施需求响应操作,并改进客户体验. 通过使用预测算法,可依据短期使用模式有效发送自主载体. 大赦国际还在加强线路和导航,从而无缝地管理车辆的重新定位和付款结算。

这种向基于共享平台的模型的过渡从根本上改变了消费者的运输行为。 它有助于解决千禧年人的流动需要,他们更喜欢获得机会而不是所有权。 这些按需服务也满足了高密度城市发展的需要,从而刺激了私人车辆的使用。 由于大赦国际使这些服务更加个性化、可负担和可扩展,它们作为私人运输的替代办法的受欢迎程度增加。 这迫使较传统的经营者采用新的自动化技术和商业方法,以便在迅速变化的市场上保持相关性。

分析员的关键外卖:

运输市场的全球人工智能在不远的将来会有所增长。 增加连通性和收集大量通勤数据等因素可以促进采用跨越铁路、公路和空运的人工智能系统。 机器学习和深层学习算法的进步使得运输供应商能够分析骑手偏好,预测需求模式和优化路线. 这有助于降低成本和提高客户满意度。 通过由AI提供动力的计算机视觉增强安全性可以提供市场增长机会. 汽车公司正在大量投资自驾技术,这可能会破坏个人的机动性。 然而,有些区域缺乏基础设施,以及监管方面的不确定性,可能会减缓自主车辆的商业化。 由于主要技术参与者的存在和支持性政策,北美目前主导着市场. 在航空部门,AI可以帮助对飞机进行预测性维护,改善机场的运营和个性化的旅行服务. 铁路网络还利用AI进行预测调度,智能售票和拥堵管理.

市场挑战: 缺乏标准化

缺乏标准化是阻碍运输市场全球人工智能增长的主要因素之一。 在没有共同标准的情况下,每个公司都根据自己的方法和办法发展AI系统. 这导致了无法互操作的解决方案. 例如,Tesla,Uber和Waymo等主要玩家用于开发自驾车技术的神经网络和机器学习算法有不同类型. 然而,由于缺乏统一的技术标准,它们的解决办法无法相互沟通。 这限制了公司之间的合作,并减缓了创新。

此外,如果没有共同的标准,也难以确保运输部门使用的AI系统的安全、可靠性和安全性。 每个公司都有自己的方法来解决其算法中的偏见、透明度和问责制等问题。 但缺乏关于审计AI决定和识别错误的全行业协议,增加了异常的风险.

市场机会:大赦国际与IOT的融合

AI和IoT的一体化具有改变全球运输市场的巨大潜力。 随着自主车辆开始撞击计算机视觉、深层学习和其他人工智能技术驱动的道路,部署与IOT传感器连接的基础设施对于安全导航和效率至关重要。 由IOT网络推动的车辆和基础设施之间的实时数据共享有助于优化交通流量,预测拥堵点,并相应调整车辆路线. 这将提高吞吐量,更好地利用公路网。

大赦国际和IT还为改善公共交通系统提供了机会。 在公共汽车和火车上将IOT传感器与预测分析工具相结合,有助于运输当局根据骑车预测作出更明智的计时决定。 这确保了最少的等待时间。 发送到移动应用程序的实时流量更新可以进一步帮助通勤者使用不同的交通方式选择最快的路线. 向自主公共汽车和列车的过渡预计也会通过按需提供门到门服务,改善老年人和不同功能的无障碍环境。

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透视,通过提供-投资促进硬件增长

在提供方面,由于主要汽车制造商和技术公司的大量投资,估计硬件部分在2024年的市场份额最高,为53.6%。 传感器,雷达,相机和高级计算机系统等硬件是能够实现自主驾驶能力的核心组件. 越来越多的自驾车辆研究迫使硬件制造商增加生产以满足不断增长的需求. 一些汽车巨头宣布在不久的将来投资数十亿,开发适合自主和半自主驾驶的硬件.

这种资本的流入使硬件公司能够通过新的设施和装配线提高制造能力。 感应器制造者正在建造额外的电源 以满足汽车和技术公司的订单。 制造商正在收购较小的硬件创业企业,以获得特殊技术和满足汽车制造商的专门需求。 硬件玩家在开发和测试阶段不断与OEMs合作,以便根据不断发展的车辆结构和不断变化的道路条件,迭代完善传感器、雷达和计算模块设计。 在今后十年中增加对自主车辆的私营和公共投资,可以刺激对先进硬件的需求。

洞察力 机器学习技术 深层学习推动机器学习技术的进步

根据机器学习技术,深层学习部分估计在2024年贡献了最高的市场份额45.1%,因为其具有超强的图像识别能力,预测性分析和自我驾驶功能所需的感官数据处理能力. 深层学习算法是仿照人类大脑设计人工神经网络时的模型,具有多个处理层,可以独立从大量数据中学习. 通过接触巨大的培训数据集进行这种系统的学习,使深层学习模型能够在诸如物体检测、分解和图像分类等计算机视觉任务中表现极佳。 汽车制造商正在广泛利用深入的学习来增强诸如路标识别、行人身份识别和驾驶辅助和自主汽车的环境感知等功能。

与此同时,深入学习还加强了其他机器学习领域,如依赖计算机视觉投入的自然语言处理和背景意识。 大量基于云的深层学习模型能够处理从车辆传输的大量感官数据,以识别异常,预测维护需求,并简化空中更新. 深层学习被证明为占主导地位的性能,再加上其跨自主驱动工作流程的多功能适用性,使它成为最重要的机器学习技术.

透视,通过应用 -- -- 完全自主为自主卡车的大量投资提供动力

通过应用,自主卡车部分估计在2024年占市场份额最高,为42.1%,原因是大力投资开发完全自主的物流和货运卡车。 长途卡车为自主车辆提供了一个最佳的起点,因为道路标准化、公路行驶和取消司机可能节省大量费用。 一些汽车制造商和技术公司正在争取4级自主,能够在事先确定的条件和地点不受人干预的情况下航行。

UPS,FedEx等主要物流运营商与自主货车公司合作,试制自主货车进行货物运输. 政府还通过监管批准和投资激励措施支持自动卡车试点方案。

Regional Insights

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北美已成为全球运输市场人工智能中的主导区域,2024年的市场份额估计为40.3%。 特斯拉,GM,福特等关键角色以及Google,微软,IBM,英特尔,NVIDIA等主要技术公司在业界的庞大存在,专注于运输AI,推动了该地区的市场增长. 这些公司正在大量投资研发自驾车辆,预测性维护解决方案,智能物流,车队和交通管理系统使用尖端AI技术. 该区域还拥有强大的运输基础设施,大多数车辆配备了先进的司机协助系统。

越来越多地采用电动车辆可推动本区域的市场增长。 汽车制造商正在将基于AI的特性与EV捆绑起来,为客户提供更好的连通性和移动经验. 该区域还充当AI运输解决方案的出口中心. 许多北美公司在其他区域建立了发展中心或签署了伙伴关系,以扩大其地域存在。 例如,通用汽车在中国、韩国和以色列等地运营设计和研发工作室,为全球市场建设AI能力。

亚太区域正在成为运输领域人工智能增长最快的市场。 中国、日本和韩国等国家正在积极投资于诸如超小型飞机、无人驾驶飞机、自主车辆和智能城市等尖端运输技术。 这为部署基于AI的系统提供了一个大机会. 特别是,中国通过诸如 " 硅路 " 和 " 中国2025年市场 " 等项目,对城市基础设施建设进行了巨额投资,这些项目促进国内利用先进的机器人制造铁路、海洋和航空设备。 该区域的快速经济增长和可支配收入增加也增加了消费者对智能流动解决方案的需求。 各国正在结成技术联盟,以协同其研发工作,使AI的关键能力多样化。 预计在不久的将来,这将大大提高亚太在全球运输市场人工智能中所占份额。

Market Report Scope

Key Developments

• 2024年4月,任,县知县. 动机,车队管理技术供应商,宣布了一系列新的AI产品,包括AI Omnivision,这是第一个也是唯一的用于物理操作的通用计算机视觉平台. 这一技术为废物服务、建筑、运输等各种行业的客户提供了前所未有的业务知名度。
• 2024年2月,美国 S. 运输部 发起了一项倡议,通过利用人工智能在运输方面的进步来增强美国小企业的能力。 这一多阶段的努力旨在为州、地方和部落运输机构开发强有力的决策支持工具,加强它们的战略规划、设计和实施,将所有用户的安全、舒适和无障碍作为优先事项。
• 2023年10月,微软和西门子宣布建立战略伙伴关系,以加速跨运输等多个行业采用人工智能(AI). 这种伙伴关系旨在利用微软Azure AI服务,增强西门子的运输和其他行业客户的能力,利用AI优化运营,增强可持续性.
• 2023年7月,亚马逊网络服务公司(AWS),Meta,微软和TomTomTom联合成立Overture Maps基金会,该基金会推出了其初始开放地图数据集. 这一综合数据集包括详细的公路网信息,对于开发自主车辆的公司和其他运输服务至关重要。
• 2022年10月,Seening Machines,一家开发AI动力操作器监测系统以加强运输安全的高级计算机视觉技术公司,与Magna International签署了独家合作协议. 合作的目的是共同推销司机和以车辆内部后视镜为目标的占用监测系统。
• 2020年4月,高级微设备(AMD)与电子游戏开发商Oxide Games结成战略联盟,共同开发适合云游戏市场的图形技术. 该伙伴关系旨在创造强有力的工具和技术,以便有效地处理云基游戏的实时需求。

* 定义: 运输市场的全球人工智能是指人工智能技术在包括公路,铁路,航空道和水道在内的各种运输方式中的应用. 它涉及将机器学习、深层学习、计算机视野和自然语言处理等人工智能系统纳入自驾车辆、交通管理系统、运输和物流管理、运输安全措施和运输资产的预测维护,以便使运输在全球范围更加有效、更安全和对环境友好。

Market Segmentation

• 通过提供
  • 硬件
  • 软件
• 通过机器学习技术
  • 深入学习
  • 计算机视野
  • 背景意识
  • 自然语言处理( NLP)
• 通过应用程序
  • 自动卡车
  • 马绍尔群岛 卡车
  • 半自动 卡车
• 按区域分列
  • 北美
    • 美国.
    • 加拿大
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 联合国
    • 墨西哥
    • 拉丁美洲其他地区
  • 欧洲
    • 德国
    • 吴K.
    • 法国
    • 俄罗斯
    • 欧洲其他地区
  • 亚太
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 澳大利亚
    • 韩国
    • 东盟
    • 亚洲及太平洋其他地区
  • 中东和非洲
    • 海合会 国家
    • 南非
    • 中东和非洲其他地区
• 关键玩家透视
  • 佩洛顿
  • 纸车
  • 斯堪的纳州
  • 瓦莱奥语Name
  • 谢沃
  • 津巴布韦语Name
  • 祖纳
  • 恩维迪亚公司
  • 西门子流动
  • NEC公司
  • 微软公司
  • IBM公司
  • 罗伯特·博施股份有限公司
  • 大陆AG
  • 沃尔沃集团