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인공지능(AI)으로 추월차선 : 모빌리티의 미래를 촉진

Into the Fast Lane with AI: Driving the Future of Mobility

리서치사 Frost & Sullivan
발행일 2020년 03월 상품 코드 931789
페이지 정보 영문 43 Pages
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인공지능(AI)으로 추월차선 : 모빌리티의 미래를 촉진 Into the Fast Lane with AI: Driving the Future of Mobility
발행일 : 2020년 03월 페이지 정보 : 영문 43 Pages

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자동차 제조업체는 현재 음성 제어, 텔레매틱스, 내향 카메라, 터치 센서식 표면, 개인용 플랫폼 등 인간의 행동을 모방, 강화, 지원하는 다양한 AI 기술의 도입에 주력하고 있습니다. 자연언어처리(NLP)와 기계를 탑재한 차량내 어시스턴트는 인간의 개입 없이 차량이 음성 명령에 응답하고 취해야 할 행동을 추측할 수 있습니다. AI 시스템도 안전성을 높이기 위해 차량에 구현되고, 사용자는 오작동 없는 원활한 경험을 즐길 수 있습니다.

차량에서 사용되는 인공지능(AI) 기술에 대해 조사 분석했으며, 개요, 이용 사례, 주요 기업, 투자 동향, 향후 로드맵 등에 대한 체계적인 정보를 제공합니다.

목차

제1장 주요 요약

제2장 개요 - 자동차 업계용 AI

  • 자동차 업계용 AI의 응용
  • 시장 규모 - 세계의 자동차 시장용 AI
  • 세계의 자동차 생산 : 지역별
  • 자동차용 AI - 기술 밸류체인
  • 자동차 밸류체인 전체에서 AI의 이용 사례

제3장 자동차 연구개발 프로세스에서의 AI

  • 자동차 연구개발 팀은 AI에 의해 데이터를 효율적으로 검증하고, 분석을 개선하고, 혁신에 우선순위를 정하는 것이 가능해져
  • 이용 사례 - 연구개발

제4장 자동차 공급망에서의 AI

  • AI는 물류 시스템을 투명하고 낭비없고 유연하게 하여 자동차 공급망의 복잡성을 경감
  • 이용 사례 - 공급망

제5장 자동차 제조에서의 AI

  • AI 기반 코봇이 인간 오퍼레이터와 협력하여 반복적 작업을 신속히 완료하고, 전반적인 효율을 향상
  • 이용 사례 - 제조

제6장 자동차 마케팅 및 판매에서의 AI

  • 자동차 기업은 AI/ML 기능을 사용한 프로그래매틱 자동화를 계속 도입
  • AI 시스템은 OEM이 적절한 타이밍에 고객에게 판매·서비스를 제공함으로써 매출을 증가시키는데 도움이 된다
  • AI 이용 사례 - 마케팅 및 판매

제7장 운전자/고객 경험을 향상시키는 자동차용 AI

  • 자동차 제조업체는 자동차의 AI 시스템과의 상호작용을 지능화하는데 주력
  • AI 이용 사례 - 운전자/고객 경험 향상

제8장 자동차 업계의 주요 투자와 파트너십

  • 자동차 기업은 기능을 강화하고 경쟁력을 유지하기 위해 AI 대응 스타트업에 대한 관심을 가속
  • 자동차 제조업체는 AI 도입을 가속시키기 위해 팀을 짠다

제9장 자동차 업계의 규제 발전

  • 미국, 싱가포르, 중국이 자율주행의 실현을 위한 노력을 가속

제10장 특허 상황

  • 미국과 중국은 AI 기반 자동차용 특허 등록의 주요 국가
  • AI 관련 연구 이니셔티브로 향후 5년간은 특허가 급증
  • 전략적 인사이트

제11장 업계의 연락처

  • 주요 연락처
  • 면책사항
KSM 20.05.08

An insight into how AI is likely to open up new opportunities for OEMs in the near future

Artificial intelligence (AI) will hold as a key enabler in transforming the automotive industry. Currently, the automotive industry is focusing on integration of AI in self-driving cars, while other application areas include R&D, procurement, supply chain management, manufacturing, mobility services, and customer experience.

Automotive manufacturers are currently working on implementing a range of AI technologies to mimic, augment and support actions of humans, including voice controls, telematics, interior-facing cameras, touch sensitive surfaces and personalized platforms. In-car assistants powered by natural language processing (NLP) and machine enable vehicle's to respond to voice commands and infer the actions to take, without human intervention. AI systems are also being implemented in vehicles to provide more safety, ensuring users to enjoy a glitch free and smoother experience.

This presentation will touch on:

  • Types of AI technologies deployed in vehicles
  • Key application areas of AI within the automotive value chain - Use case examples
  • Companies that are actively involved in the development and commercialization of automotive-based AI technology
  • Highlight some of the key investments trends
  • Key initiatives and regulations pertaining to AI in automotive sector

Table of Contents

1.0 Executive Summary

  • 1.1. Research Scope
  • 1.2. Research Methodology
  • 1.3. Research Methodology Explained
  • 1.4. Key Findings

2.0 Overview - AI in the Automotive Industry

  • 2.1. AI Application in the Automotive Industry
  • 2.2. Market Size - Global AI in Automotive Market
  • 2.3. The Global Automotive Production by Region
  • 2.4. AI in Automotive - Technology Value Chain
  • 2.5. AI Use Cases Across Automotive Value Chain

3.0 AI in Automotive Research & Development Process

  • 3.1. AI Enables Automotive R&D Teams to Review Data Efficiently, Improve Analysis, and Prioritize the Innovations
  • 3.2. Use Cases - Research & Development

4.0 AI in Automotive Supply Chain

  • 4.1. AI Reduces the Automotive Supply Chain Complexities by Making Logistics Systems Transparent, Lean, and Flexible
  • 4.2. Use Cases - Supply Chain

5.0 AI in Automotive Manufacturing

  • 5.1. AI-based Cobots Work Along with Human Operators, Completing Repetitive Tasks More Quickly and Increasing the Overall Efficiency
  • 5.2. Use Cases - Manufacturing

6.0 AI in Automotive Marketing and Sales

  • 6.1. Automotive Companies are Continuing to Adopt Programmatic Automation Using AI/ML Capabilities
  • 6.2. AI Systems are helping OEMs to Increase their Revenue through Sales and Service Recommendations to Customers at the Right Time
  • 6.3. AI Use Cases - Marketing and Sales

7.0 AI in Automotive Enhancing Driver/Customer Experience

  • 7.1. Automotive Manufacturers are focusing on Making Interaction with Cars' AI Systems More Intelligent
  • 7.2. AI Use Cases - Enhancing Driver/Customer Experience

8.0 Key Investments and Partnerships in the Automotive Industry

  • 8.1. Automotive Companies are Accelerating their Interest in AI-led Startups to Enhance their Capabilities and Stay Competitive
  • 8.2. Automotive Manufacturers are Teaming up to Accelerate their AI Implementation

9.0 Regulatory Developments in the Automotive Industry

  • 9.1. US, Singapore and China are Accelerating their Efforts to Make Autonomous Driving a Reality

10.0 Patent Landscape

  • 10.1. The US and China are the Leading Countries in AI-based Automotive Patent Registrations
  • 10.2. Research Initiatives Around AI will Result in Exponential Rise of Patents in the Next 5 years
  • 10.3. Strategic Insights

11.0 Industry Contacts

  • 11.1. Key Contacts
  • Legal Disclaimer
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