운송 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 인공 지능, 유형 (하드웨어, 소프트웨어), 응용 프로그램 (Semi & Full-Autonomous, HMI, Platooning), 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

운송 시장 규모의 인공 지능

교통 시장의 인공 지능은 2024 년에 1,627 백만 달러로 평가되었으며 2025 년에는 2033 년까지 3,8678 만 달러로 증가 할 것으로 예상되며 2025 년에서 2033 년까지 CAGR 10.1%를 반영합니다.

AI의 미국 운송 시장은 자율 주행 차량, 교통 관리 시스템 및 물류 최적화의 발전으로 인해 AI 중심 운송 솔루션의 리더로 자리 매김 한 빠른 성장을 겪고 있습니다.

교통 시장의 인공 지능 (AI)은 자율 주행 차량, 예측 분석 및 교통 관리 시스템의 상당한 발전으로 빠르게 발전하고 있습니다. 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 AI 기술은 차량 안전을 향상시키고 교통 흐름을 개선하며 운영 비용을 줄임으로써 운송 환경을 변화시키고 있습니다. 글로벌 운송 회사의 약 30%가 이미 경로 최적화, 예측 유지 보수 및 실시간 트래픽 관리를 위해 AI 구동 솔루션을 채택하고 있습니다. 스마트 인프라와 연결 차량의 지속적인 개발로 인해 AI의 통합은 운송의 미래를 재정의하여 다양한 운송 방식에서 효율성과 지속 가능성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

운송 시장 동향의 인공 지능

교통 산업에서 인공 지능 (AI)의 통합은 상품과 승객이 전 세계적으로 어떻게 이동하는지 재구성하고 있습니다. AI 기술은 운송 시스템의 효율성, 안전성 및 지속 가능성을 향상시켜 부문의 채택률이 높아지고 있습니다. 예를 들어, 상업용 차량 산업의 40%는 2024 년까지 경로 최적화를위한 AI 기반 시스템을 구현할 것으로 예상되며, 이는 연료 소비가 약 15% 감소 할 것입니다. 도시 교통에서 AI는 교통 관리에서 중요한 역할을하고 있으며 AI 기반 트래픽 시스템은 혼잡 제어를 최대 20%향상시켜 트래픽 흐름이 부드럽고 통근 시간을 줄였습니다.

자율 주행 차량의 AI는 고급 운전자 보조 시스템 (ADAS)과 같은 어느 정도의 AI 구동 자동화를 통합 한 새로운 차량의 거의 35%가 높은 고성장 영역입니다. 이러한 추세는 제조업체가 자율 주행 기술에 계속 투자하여 운전의 인적 오류를 줄이기 위해 자동차 부문을 크게 형성하고 있습니다. 화물 부문에서 AI 기술은 물류 관리를 개선하고 있으며 AI 지원 시스템은 지연을 예측하고 배송 경로를 최적화하여 배송 시간을 25%줄일 수 있습니다.

또한 예측 유지 보수에 AI를 사용하는 것이 표준 관행이되고 있으며, 운송 회사의 30%가 AI 알고리즘을 활용하여 차량 고장을 예측하고 계획되지 않은 유지 보수를 18% 줄입니다. 이러한 추세는 비용 절감 효과와 운송 자산의 수명을 향상시켜 시장을 더욱 매력적으로 만듭니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 운송 산업 내 혁신의 잠재력은 방대하여 새로운 수준의 효율성과 자동화를 가능하게합니다.

교통 시장 역학의 인공 지능

운전사

"자율 주행 차량의 채택"

자율 주행 차량에 대한 수요가 증가하는 것은 운송 시장의 AI에서 중요한 운전자입니다. 전 세계적으로 개발중인 새로운 차량의 약 35%가 현재 ADA (Advanced Driver-Assistance Systems)와 같은 AI 기술을 통합합니다. AI 시스템이 실시간 데이터 분석을 제공하여 도로의 안전을 향상시킬 수 있기 때문에이 채택은 인적 오류로 인한 트래픽 사고를 최대 50%까지 줄일 것으로 예상됩니다. 또한,보다 효율적인 운송 네트워크에 대한 요구가 증가함에 따라 AI 중심 자율 주행 차량으로의 전환을 가속화하고 있으며, 2025 년까지 도로의 모든 차량의 거의 10%가 자율 주행 기능의 형태를 가질 것으로 예측합니다.

제한

"AI 시스템의 초기 투자 비용이 높습니다"

운송에 AI의 통합은 상당한 선불 비용으로 인해 일부 조직이 기술 채택을 방해 할 수 있습니다. 운송 회사의 약 20%가 하드웨어 구매 및 교육 담당자 구매를 포함한 AI 구현의 높은 비용이 입국의 주요 장벽이라고보고합니다. 또한 AI를 기존 인프라와 통합하는 복잡성은 비용을 추가하여 시장의 소규모 플레이어가 경쟁하기가 어렵습니다. 높은 자본 지출에 대한 이러한 저항은 운송 부문의 AI 채택을 늦출 것으로 예상됩니다. 특히 예산 제약이 더욱 두드러진 경제 개발 도상국에서.

기회

"스마트 시티 솔루션에 대한 수요 증가"

스마트 도시로의 전 세계 변화는 운송 시장에서 AI에게 큰 기회를 창출하고 있습니다. AI 기반 교통 관리 시스템 및 대중 교통 예측 분석과 같은 Smart City 인프라는 도시 이동성을 25%향상시키는 것으로 추정됩니다. 현재 도시 지역에 살고있는 전 세계 인구의 50%가 넘는 50% 이상으로 혼잡과 오염을 줄이는 혁신적인 운송 솔루션에 대한 수요가 급격히 증가하고 있습니다. 이 추세는 AI 기술이 교통 흐름을 향상시키고 대중 교통 일정을 최적화하며 안전을 개선하여 도시 교통이보다 효율적이고 지속 가능하게 할 수있는 기회를 제공합니다.

도전

"데이터 개인 정보 및 보안 문제"

운송의 AI 기술이 방대한 양의 데이터를 수집함에 따라 데이터 개인 정보 및 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다. 운송 부문의 조직의 약 15%가 데이터 보호 문제를 AI 솔루션을 배포하는 데 어려움을 겪습니다. 연결된 차량 및 교통 관리 시스템을 통한 개인 및 위치 기반 데이터 수집은 잠재적 인 위반 및 오용에 대한 우려를 제기합니다. 이를 해결하기 위해 회사는 강력한 보안 조치에 투자하고 운영 복잡성과 비용을 증가시킬 수있는 프로세스 인 엄격한 데이터 보호 규정을 준수해야합니다. 이러한 우려는 특히 엄격한 데이터 개인 정보 보호법이있는 지역에서 AI 구동 솔루션의 채택을 늦출 수 있습니다.

세분화 분석

교통 시장의 인공 지능은 유형별 및 응용별로 두 가지 주요 범주로 분류 될 수 있습니다. 이 세그먼트 각각은 전 세계적으로 운송 시스템의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을합니다. 유형 세그먼트에는 하드웨어 및 소프트웨어가 포함되어 있으며 차량, 인프라 및 트래픽 관리 시스템의 AI 애플리케이션에 전원이 공급됩니다. 반면에, 응용 프로그램 세그먼트에는 반 자원형 차량, HMI (Human-Machine Interaction) 시스템 및 소대 기술과 같은 영역이 포함됩니다. AI가 계속 운송에 혁명을 일으키면서이 각 부문은 채택이 증가하여 시장의 전반적인 성장에 기여하고 있습니다. 유형 및 응용 프로그램에 의한 세분화의 분류는 운송 산업 내 특정 사용 사례에 대해 AI 기술이 어떻게 조정되는지를 강조합니다.

유형별

• 하드웨어: 하드웨어는 AI 시스템이 운송 시스템에서 작동 할 수있는 물리적 인프라를 형성합니다. 운송 부문의 AI 하드웨어에는 자율 주행 차량 및 교통 관리 시스템에 필수적인 센서, 카메라, 프로세서 및 기타 장치가 포함됩니다. 운송 회사의 거의 45%가 AI 기반 하드웨어의 개발 및 통합에 중점을두고 운영의 안전성과 효율성을 향상시키는 것으로 추정됩니다. 연결된 차량 및 인프라에 대한 수요가 증가함에 따라 2025 년까지 새로운 차량의 25% 이상이 향상된 AI 하드웨어를 특징으로 할 것으로 예상됩니다.

• 소프트웨어: 소프트웨어는 의사 결정, 실시간 데이터 분석 및 차량 및 운송 네트워크 제어를 가능하게하는 AI 알고리즘 및 시스템을 말합니다. 운송 시스템 용 AI 소프트웨어에는 기계 학습 모델, 컴퓨터 비전 알고리즘 및 예측 유지 보수 도구가 포함됩니다. 운송을위한 AI에 대한 투자의 약 55%가 소프트웨어 개발로 전달되고 있습니다. 이 소프트웨어는 자율 주행 차량 운영, 트래픽 관리 및 차량 최적화에 중요한 역할을하며 향후 5 년간 소프트웨어 채택이 30% 증가했습니다.

응용 프로그램에 의해

• 반 및 전조적: 반과 완전히 자율적 인 자율 주행 차량은 운송에서 AI의 주요 응용 프로그램입니다. 자율 주행 차량 기술의 채택은 2025 년까지 반자동 능력을 특징으로하는 모든 새로운 차량의 약 25%가 증가함에 따라 증가하고 있습니다. 완전 자율 주행 차량은 향후 10 년 내에 총 차량 시장 점유율의 약 15%를 설명 할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 실시간 의사 결정, 경로 최적화 및 위험 회피를 위해 AI 알고리즘을 활용하여 승객 및화물 운송 부문을 모두 변화시킵니다.

• HMI (인간-기계 상호 작용): HMI는 AI가 드라이버와 차량 간의 더 나은 통신을 가능하게하는 중요한 응용 분야입니다. 이 기술에는 음성 인식, 제스처 제어 및 사용자 경험을 향상시키는 예측 기능이 포함됩니다. 새로운 차량의 약 40%가 이제보다 안전하고 직관적 인 차량 인터페이스의 필요성으로 인해 고급 HMI 기능으로 설계되었습니다. 이 시스템은 2027 년까지 자연 언어 처리와 정서적 AI를 통합하여 훨씬 더 정교해질 것으로 예상됩니다.

• 소대: 소대는 AI를 사용하여 여러 차량이 자율적으로 통제되는 동안 가까운 거리에 이동할 수 있도록하는 것이 포함됩니다. 이 응용 프로그램은화물 산업에서 트럭이 연료 효율을 향상시키고 교통 혼잡을 줄이기 위해 소대를 형성 할 수있는화물 산업에서 견인력을 얻고 있습니다. 소대 기술은 2025 년까지화물 차량의 약 20%에 의해 채택 될 것으로 추정되며 연료 소비를 최대 10% 줄이고 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

지역 전망

교통 시장의 인공 지능은 지역적 차이가 상당히 나타나며, 다양한 지역에서 AI 기술 채택에서 독특한 트렌드가 보입니다. 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 중동 및 아프리카는 모두 세계 시장에 크게 기여하며, 각각은 현지 정책, 기술 발전 및 더 똑똑하고 안전한 운송 시스템에 대한 지역 수요에 의해 영향을받는 성장을 경험합니다. 북아메리카는 자율 주행 차량 및 스마트 인프라에서 강력한 AI 채택을 담당하는 반면, 유럽은 AI 기반 차량 관리 및 스마트 시티 응용 프로그램의 발전으로 이어집니다. 자동차 산업이 증가하고 스마트 모빌리티 솔루션에 중점을 둔 아시아 태평양은 AI 운송 부문에서 빠르게 떠오르는 지역입니다. 한편, 중동 및 아프리카는 인프라 개발 및 스마트하고 지속 가능한 이동성 솔루션으로의 전환에 중점을 둔 운송을위한 AI 기술에 점차 투자하고 있습니다. 각 지역은 독특한 기회와 도전을 제시하여 교통에서 AI의 미래를 형성하는 데 도움이됩니다.

북아메리카

북아메리카에서는 교통 시장의 인공 지능이 주로 자율 주행 차량과 스마트 인프라에 대한 수요에 의해 강력한 성장을 목격하고 있습니다. 이 지역은 전 세계 시장 점유율의 30% 이상을 차지하며 미국은 자동차 부문에서 AI 채택을 선도합니다. AI 구동 시스템은 안전 개선, 차량 관리 최적화 및 실시간 트래픽 모니터링을 향상시키기 위해 운송에 점점 더 통합되고 있습니다. 2025 년까지 미국 도로에있는 차량의 약 50%가 어떤 형태의 반 자율적 기술을 특징으로하며, AI가 구동하는 스마트 트래픽 시스템은 도시 지역에서 공통적 인 기능이 될 것으로 예상됩니다. 또한 북아메리카는 자동차 제조업체와 기술 회사 간의 AI 신생 기업과 협력에 대한 상당한 투자를 보았습니다.

유럽

유럽은 또한 운송 시장의 인공 지능의 핵심 선수이며 시장 점유율의 25% 이상에 기여합니다. 독일, 프랑스 및 영국과 같은 국가는 자율 주행 및 차량 간 커뮤니케이션을위한 AI 연구에서 길을 이끌고 있습니다. 2025 년까지 유럽 차량의 약 20%가 AI 중심의 반 자율 시스템을 특징으로 할 것으로 예상됩니다. EU는 AI를 운송 네트워크에 통합 할 수있는 규정 및 정책을 구현하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. AI는 자율 주행 차량 외에도 대중 교통 및 스마트 시티 솔루션을 최적화하는 데 적용되어 유럽 도시를보다 연결하고 지속 가능하게합니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 자동차 산업, 특히 중국, 일본 및 한국에서 자동차 산업의 확장에 의해 주도되는 교통 시장에서 인공 지능의 급속한 성장을 목격하고있다. 이 지역은 전 세계 시장 점유율의 35% 이상을 차지할 것으로 예상되며, 중국은 자율 주행 차량에서 AI 채택에 큰 기여를합니다. 2023 년에는 중국의 차량의 15% 이상이 AI 기반 반 자율 기술이 장착 될 것으로 예상됩니다. 또한 아시아 태평양 국가는 AI 중심 교통 관리 및 함대 최적화 기술을 포함하여 스마트 운송 시스템에서 상당한 발전을 이루고 있습니다. 기술 혁신의 빠른 속도와 대규모 제조 기능은 운송에서 AI의 구현을 가속화하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 (MEA) 지역은 다른 지역에 비해 느린 속도로 운송에서 인공 지능을 점차적으로 채택하고 있습니다. 그러나이 지역의 AI 기술에 대한 수요는 특히 UAE, 사우디 아라비아 및 남아프리카와 같은 국가에서 스마트 도시 및 지속 가능한 운송 시스템에 투자하고 있습니다. 교통 관리, 노선 최적화 및 자율 대중 교통과 같은 AI 기반 솔루션이 도시 계획에 점점 더 통합되고 있습니다. 2023 년 현재 중동 및 아프리카는 전 세계 시장 점유율의 약 5%를 차지하고 있으며, 이는 앞으로 몇 년 동안 더 많은 인프라 프로젝트와 AI 이니셔티브가 시작됨에 따라 성장할 것으로 예상됩니다.

교통 시장 회사의 주요 인공 지능이 프로파일 링되었습니다

• 대륙

• 마그나

• 보쉬

• VALEO

• ZF

• 스카니아

• paccar

• 볼보

• 다임러

• nvidia

• 알파벳

• 인텔

• 마이크로 소프트

점유율이 가장 높은 최고 회사

• nvidia: NVIDIA는 운송 시장의 AI의 주요 업체로서 AI 기반 자율 차량 기술의 리더십으로 인해 시장 점유율의 20% 이상을 차지합니다.

• 보쉬: Bosch는 시장 점유율의 약 15%를 보유하고 있으며, 이는 센서 기술의 발전과 자동차 시스템을위한 AI 기반 솔루션의 발전에 의해 주도됩니다.

기술 발전

운송 시장의 인공 지능의 기술 발전은 산업이 자율적이고 반 자율적 인 운전에 어떻게 접근하는지를 크게 변화 시켰습니다. 한 가지 주요 발전은 AI 구동 센서 퓨전의 개선으로, 차량이 주변 환경을보다 정확하게 감지하고 해석 할 수 있습니다. 시장 성장의 약 30%는 자율 주행 차량을보다 안전하고 신뢰할 수있게 해주는 AI 기반 Lidar 및 Radar Technologies의 혁신에 기인합니다. AI 기반 경로 최적화 소프트웨어는 트래픽 관리 시스템을 개선하여 도시 지역의 효율성을 25% 증가 시켰습니다. 또한 딥 러닝 알고리즘은 예측 유지 보수가 향상되어 다운 타임이 20%감소했습니다. 클라우드 컴퓨팅에 AI의 통합은 실시간 데이터 분석 및 의사 결정을 촉진하여 물류 및 운송 관리가 향상되었습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 시장은 ADA (Advanced Driver-Assistance Systems)를위한 AI 기반 시스템이 증가하여 지난 2 년간 시장 성장의 35%를 차지하고 있습니다.

신제품 개발

최근 몇 년 동안 교통 시장의 인공 지능에서 신제품 개발이 급증했습니다. 주목할만한 경향 중 하나는 AI 기반 자율 주행 트럭의 도입입니다. 이 차량에는 정교한 AI 알고리즘이 장착되어있어 사람의 개입없이 자율적으로 탐색 할 수있어 물류 및화물 효율성이 40% 증가했습니다. 또 다른 발전은 트래픽 흐름을 최적화하는 AI와 통합 된 스마트 운송 시스템의 상승입니다. 전 세계 도시 인프라 프로젝트의 거의 25%가 현재 AI 기반 트래픽 관리 시스템을 통합했습니다. AI 구동 전기 자동차 (EV) 기술도 트랙션을 얻었으며, 제조업체는 더 나은 에너지 효율을 제공하는 자율 EV 프로토 타입을 공개하여 시장의 새로운 제품 도입의 20%를 차지했습니다. 또한 AI가 유지 보수 문제를 예측하고 차량 성능을 최적화 할 수 있기 때문에 차량 관리 솔루션에 AI를 통합하면 운영 비용이 15% 감소했습니다.

최근 개발

• 대륙: 2023 년 Continental은 상업용 트럭을위한 AI 기반 자율 주행 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼은 고급 센서 및 딥 러닝 알고리즘을 통합하여 경로 계획 및 안전성을 25%향상시킵니다.

• 마그나: Magna는 2024 년 초에 AI 강화 된 ADAS 시스템을 출시하여 실시간 의사 결정을 위해 센서와 카메라를보다 매끄럽게 통합하여 시스템의 정확도를 30%증가 시켰습니다.

• 보쉬: 2023 년에 Bosch는 상업용 차량을위한 AI 기반 예측 유지 보수 시스템을 도입하여 건축되지 않은 가동 중지 시간을 15%줄여 운영 효율성을 향상 시켰습니다.

• 볼보: Volvo는 2023 년 후반 AI에 의해 구동되는 완전히 자율적 인 차량 함대의 출시를 발표했다. 이러한 움직임은 인간의 개입을 20%줄일 것으로 예상되어 운송 과정이 더 안전해질 것으로 예상됩니다.

• nvidia: Nvidia는 2024 년 자율 주행 차량을위한 새로운 AI 기반 딥 러닝 소프트웨어를 출시했습니다.이 소프트웨어는 자율 주행 자동차에 대한 AI 교육을 크게 향상시켜 개발 시간이 40% 감소했습니다.

보고서 적용 범위

교통 시장의 인공 지능에 관한 보고서는 다양한 부문 및 트렌드에 대한 포괄적 인 범위를 제공하여 시장 성장 동인, 과제 및 주요 기술 발전에 대한 심층 분석을 제공합니다. 이 보고서의 약 70%는 AI 중심 자율 차량 시스템, 예측 유지 보수 솔루션 및 AI가 강화 된 트래픽 관리 시스템과 같은 추세를 다룹니다. 이 보고서는 또한 자율 주행 차량 기술 및 AI 기반 차량 관리 솔루션의 발전으로 인해 북미가 시장 점유율의 상당한 40%를 차지한 지역 통찰력을 강조합니다. 또한 Nvidia 및 Bosch와 같은 주요 플레이어의 역할과 시장 성장에 대한 기여에 대해 논의합니다. 신제품 개발에 대한 보고서의 분석은 전기 및 자율 주행 차량으로의 전환을 보여 주며, AI는 업계 전체에서 운영 비용을 최대 20% 줄이는 데 중심적인 역할을합니다. 이 보고서는 신흥 기술 및 최근의 개발에 중점을 둔 주요 제조업체의 개발에 중점을 둔 시장의 현재 및 미래의 궤도에 대한 자세한 개요를 제공합니다.