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자동차 인공지능(AI) 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 자율성 수준별, 기술별, 차종별, 지역별, 부문별 동향(2023-2030년)

Automotive Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Level Of Autonomy, By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing), By Vehicle Type, By Region, and Segment Forecasts, 2023 - 2030

발행일: | 리서치사: Grand View Research | 페이지 정보: 영문 100 Pages | 배송안내 : 2-10일 (영업일 기준)


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자동차 인공지능(AI) 시장의 성장과 동향

GrandView Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 자동차 인공지능(AI) 시장 규모는 2030년까지 149억 2,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

이 산업은 2023년부터 2030년까지 22.7%의 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 자동차 산업의 인공지능(AI)은 정부의 자율적 통합을 위한 노력과 자율 주행 차량에 대한 수요 증가와 같은 요인에 의해 추진되고 있습니다. 또한, 자동차 산업의 확장이 인공지능(AI) 시장을 견인할 가능성이 높습니다. 자동차 산업은 인공지능의 혜택을 받고 있으며, 인간의 행동을 확장하고 복제하기 위해 인공지능을 사용하는 주요 산업 중 하나입니다. 예를 들어, 로보센스는 2023년 3월에 차량용 솔리드 스테이트 LiDAR 인식 솔루션 RS-Fusion-P6(P6)의 출시를 발표했는데, P6 LiDAR 시스템은 레벨 4 자율주행을 위해 특별히 설계되었으며, 최첨단 소프트웨어와 하드웨어 지원을 통합하여 자율주행차를 위한 효율적이고 신뢰할 수 있는 인식 능력을 보장합니다.

ADAS(첨단 운전자 지원 시스템), 사각지대 경고, ACC(적응형 크루즈 컨트롤)와 같은 표준 규격의 등장과 편의 기능에 대한 수요 증가로 인해 자동차 업체들은 AI에 매력을 느끼고 있습니다. 발생하려면 분석, 경고, 지시가 필요합니다. 자동차 ADAS는 LiDAR, 관성 측정 장치(IMU), 레이더, 카메라 등 다양한 첨단 센서와 주변 상황을 지속적으로 업로드 및 다운로드할 수 있는 데이터 연결 및 압력 및 온도 센서로 구성됩니다. 신호 체인에는 센서 출력과 감지의 적절한 컨디셔닝, 차량 내 및 주변 인프라에서 신뢰할 수 있는 저지연 통신이 필요합니다.

AI는 자동차 산업의 제품, 생산 및 제조 공정, 밸류체인에 통합되어 자동차 산업에서 큰 잠재력을 가지고 있으며, AI의 도입은 보다 안전하고 깨끗하며 효율적이고 신뢰할 수 있는 모빌리티 생태계를 만드는 데 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 커넥티드카와 자율주행차의 AI 적용은 촉진제의 안전, 모니터링, 상황 인식, 편안함, 궤도 예측을 향상시킬 수 있습니다. 또한 물류 흐름과 교통 유동성을 개선하고 연료와 전력 소비를 줄이는 등 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

최근 몇 년동안 자율주행시스템(ADS) 기술을 제조하는 기업들은 자율주행차의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위해 가상 환경에서 작동하는 자율주행차의 라이브 테스트에 많은 투자를 해왔습니다. 그러나 2020년 3월에 시작된 코로나19의 갑작스런 시작과 지속적인 재확산의 영향으로 인해 이러한 신제품 개발 테스트의 목표 달성을 방해하고 방해하고 지연시켰습니다. Adrian Chen Yang Tan이 2022년 3월 10일 발표한 연구는 캘리포니아 자율주행차 테스트 프로그램 데이터를 사용하여 전염병이 테스트 동향, 재개 및 테스트 조건에 어떤 영향을 미쳤는지 확인했습니다. 이 연구는 전염병 상황에서 자율주행차 개발을 장려하고 촉진하는 정부의 조치가 얼마나 중요한지 강조하고 있습니다.

자동차용 인공지능(AI) 시장 보고서 하이라이트

  • 소프트웨어 분야는 향후 몇 년동안 크게 성장할 것으로 예상되며, ADAS 또는 자율 주행 런타임 소프트웨어와 특수 처리 요소 유형의 채택으로 특정 알고리즘 단계의 속도가 빨라질 것입니다. 자동차 산업의 지속적인 AI 도입 추세는 향후 몇 년동안 시장 성장을 가속할 것입니다.
  • 레벨 2 부문은 2022년 시장을 주도하며 세계 매출의 67% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 레벨 2의 자율주행 기술은 가속, 제동, 조향 등 특정 운전 작업을 처리할 수 있는 시스템을 의미하며, 그럼에도 불구하고 촉진요인을 경계하고 필요할 때 제어할 수 있도록 해야 합니다.
  • APAC 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 지역에서는 고급 AI 기능이 탑재된 프리미엄 승용차 판매가 증가하고 있으며, 고급 운전 경험을 원하는 소비자들을 끌어들이고 있습니다. 기술적으로 진보된 자동차를 구매할 수 있는 소비자의 가처분 소득이 증가함에 따라 AI 기반 자동차 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
  • 자동차 제조업체의 AI 및 LiDAR에 대한 투자는 지능형 자동차에 대한 수요 증가에 대응하여 전체 산업의 성장을 주도하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

  • 조사 방법
  • 조사 범위와 전제조건
  • 정보 조달
    • 구입한 데이터베이스
    • Gvr 내부 데이터베이스
    • 2차 정보와 제3자의 견해
    • 1차 조사
  • 정보 분석
    • 데이터 분석 모델
  • 시장 형성과 데이터 시각화
  • 데이터 검증과 공개

제2장 주요 요약

  • 시장 전망
  • 부문별 전망
  • 경쟁 인사이트

제3장 시장 변수, 동향 및 범위

  • 시장 계통
  • 업계 밸류체인 분석
  • 자동차용 인공지능(AI) 시장 - 시장 역학
    • 시장 성장 촉진요인 분석
    • 시장 성장 억제요인 분석
    • 업계 과제
    • 업계 기회
  • 비즈니스 환경 툴 분석 : 자동차용 인공지능(AI) 시장
    • Porter의 Five Forces 분석
    • PESTLE 분석
  • 경제 메가트렌드 분석

제4장 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 컴포넌트 추정·동향 분석

  • 자동차용 인공지능(AI) 시장, 컴포넌트별 : 중요 포인트
  • 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 컴포넌트 변동 분석, 2022년 및 2030년
  • 하드웨어
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 소프트웨어
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년

제5장 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 자율성 레벨 추정·동향 분석

  • 자동차용 인공지능(AI) 시장, 자율성 레벨별 : 중요 포인트
  • 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 자율성 레벨 변동 분석, 2022년 및 2030년
  • 레벨 1
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 레벨 2
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 레벨 3
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 레벨 4
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년

제6장 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 기술 추정·동향 분석

  • 자동차용 인공지능(AI) 시장, 기술별 : 중요 포인트
  • 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 기술 변동 분석, 2022년 및 2030년
  • 머신러닝
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 자연언어처리
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 컴퓨터 비전
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 상황인식 컴퓨팅
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 기타
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년

제7장 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 차종 추정·동향 분석

  • 자동차용 인공지능(AI) 시장, 차종별 : 중요 포인트
  • 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 차종 변동 분석, 2022년 및 2030년
  • 승용차
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 상용차
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년

제8장 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 지역 추정·동향 분석

  • 자동차용 인공지능(AI) 시장 : 지역 변동 분석, 2022년 및 2030년
  • 북미
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
    • 독일
    • 프랑스
    • 영국
  • 아시아태평양
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
    • 중국
    • 일본
    • 인도
  • 중남미
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년
    • 브라질
  • 중동 및 아프리카
    • 시장 추산·예측, 2017-2030년

제9장 경쟁 구도

  • 기업 분류
  • 기업의 시장 포지셔닝
  • 기업 히트맵 분석
  • 전략 매핑
    • 확장
    • 인수합병(M&A)
    • 파트너십과 협업
    • 신제품 발매
    • 연구개발
  • 기업 개요/리스트 표
    • Alphabet Inc.
    • Intel Corporation
    • Microsoft
    • Ibm Corporation
    • Nvidia Corporation
    • Qualcomm Technologies, Inc
    • Tesla
    • Ab Volvo
    • Bmw Ag
    • Audi Ag
LSH 23.07.24

Automotive Artificial Intelligence Market Growth & Trends

The global automotive artificial intelligence market size is expected to reach USD 14.92 billion by 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The industry is anticipated to expand at a lucrative CAGR of 22.7% from 2023 to 2030. The artificial intelligence (AI) in the automotive industry is driven by factors such as government initiatives to incorporate autonomously and the growing demand for autonomous vehicles. Furthermore, the automotive industry's expansion will likely drive the artificial intelligence market. The automotive sector has benefitted from artificial intelligence and is one of the primary industries that use AI to augment and replicate human action. For instance, in March 2023, RoboSense announced the launch of the RS-Fusion-P6 (P6) automotive-grade solid-state LiDAR perception solution. The P6 LiDAR system is designed explicitly for level 4 autonomous driving and integrates cutting-edge software and hardware support, ensuring efficient and reliable perception capabilities for autonomous vehicles.

The advent of standards such as Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), blind-spot alert, Adaptive Cruise Control (ACC), and increased demand for convenience features are attracting automotive providers to AI. AI mission-critical occurrences necessitate analysis, warnings, and directives. Automotive ADAS comprises various advanced sensors, such as LiDAR, Inertial Measurement Units (IMUs), radar, and cameras, as well as data connectivity and pressure and temperature sensors for constant uploads and downloads of surrounding conditions. The signal chain necessitates proper conditioning of sensor outputs and detection and reliable low-latency communications within the vehicle and the surrounding infrastructure.

AI has enormous potential in the automobile industry when embedded within the industry's products, production and manufacturing processes, and value-added chains. AI deployment is expected to contribute significantly to a safer, cleaner, more efficient, and more reliable mobility ecosystem. For instance, AI applications in connected and automated vehicles improve driver safety, monitoring, situational awareness, comfort, and trajectory prediction. It can lead to significant gains in performance and efficiency, such as enhanced logistical flows, traffic fluidity, and reduced fuel or power consumption.

In recent years, businesses manufacturing Automated Driving Systems (ADS) technology have substantially invested in live testing autonomous vehicles operating in virtual environments to assure their dependability and safety. However, the COVID-19 pandemic, which began in March 2020, prevented, disrupted, and delayed the achievement of these new product development test objectives due to its sudden beginning and continued resurgent impacts. A study published by Adrian Chen Yang Tan on March 10, 2022, used data from the California Automated Vehicle Test Program to ascertain how the pandemic impacted testing trends, resumptions, and test conditions. The study emphasized how crucial it is for government measures to encourage and facilitate the development of autonomous vehicles in pandemic situations.

Automotive Artificial Intelligence Market Report Highlights

  • The software segment is anticipated to grow significantly in the coming years. ADAS or autonomous driving runtime software and the employment of specialized processing element types speed up specific algorithmic steps. The ongoing trend of AI adoption in the automotive industry will drive market growth in the coming years
  • The level 2 segment led the market in 2022, accounting for over 67% share of the global revenue. Level-2 self-driving technology refers to a system that can handle certain driving tasks, such as acceleration, braking, and steering, but still requires the driver to be alert and ready to take control when needed
  • The APAC region is anticipated to witness the highest CAGR during the forecast period. The region's increasing sales of premium passenger automobiles equipped with advanced AI features have attracted consumers seeking enhanced driving experiences. Consumers' rise in disposable incomes to purchase technologically advanced vehicles is fueling the demand for AI-driven automotive solutions
  • Automotive manufacturers investments in AI and LiDAR have responded to the growing demand for intelligent vehicles, which has driven growth across the entire industry

Table of Contents

Chapter 1. Methodology And Scope

  • 1.1. Research Methodology
  • 1.2. Research Scope And Assumptions
  • 1.3. Information Procurement
    • 1.3.1. Purchased Database
    • 1.3.2. Gvr's Internal Database
    • 1.3.3. Secondary Sources & Third-Party Perspectives
    • 1.3.4. Primary Research
  • 1.4. Information Analysis
    • 1.4.1. Data Analysis Models
  • 1.5. Market Formulation & Data Visualization
  • 1.6. Data Validation & Publishing

Chapter 2. Executive Summary

  • 2.1. Market Outlook
  • 2.2. Segmental Outlook
  • 2.3. Competitive Insights

Chapter 3. Market Variables, Trends, And Scope

  • 3.1. Market Lineage
  • 3.2. Industry Value Chain Analysis
  • 3.3. Automotive Ai Market - Market Dynamics
    • 3.3.1. Market Driver Analysis
      • 3.3.1.1. Increasing Government Vehicle Safety Regulations
      • 3.3.1.2. Increased Demand For Enhanced User Experience And Convenience Features
      • 3.3.1.3. Increasing Popularity Of Autonomous Vehicles
    • 3.3.2. Market Restraint Analysis
      • 3.3.2.1. Increase In Cost Of Vehicles
      • 3.3.2.2. Threat To Vehicles Cybersecurity
    • 3.3.3. Industry Challenges
    • 3.3.4. Industry Opportunities
  • 3.4. Business Environmental Tools Analysis: Automotive Ai Market
    • 3.4.1. Porter's Five Forces Analysis
      • 3.4.1.1. Bargaining Power Of Suppliers
      • 3.4.1.2. Bargaining Power Of Buyers
      • 3.4.1.3. Threat Of Substitution
      • 3.4.1.4. Threat Of New Entrants
      • 3.4.1.5. Competitive Rivalry
    • 3.4.2. Pestle Analysis
      • 3.4.2.1. Political Landscape
      • 3.4.2.2. Economic Landscape
      • 3.4.2.3. Social Landscape
      • 3.4.2.4. Technology Landscape
      • 3.4.2.5. Environmental Landscape
      • 3.4.2.6. Legal Landscape
  • 3.5. Economic Mega Trend Analysis

Chapter 4. Automotive Ai Market: Component Estimates & Trend Analysis

  • 4.1. Automotive Ai Market, By Component: Key Takeaways
  • 4.2. Automotive Ai Market: Component Movement Analysis, 2022 & 2030
  • 4.3. Hardware
    • 4.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 4.4. Software
    • 4.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 5. Automotive Ai Market: Level Of Autonomy Estimates & Trend Analysis

  • 5.1. Automotive Ai Market, By Level Of Autonomy: Key Takeaways
  • 5.2. Automotive Ai Market: Level Of Autonomy Movement Analysis, 2022 & 2030
  • 5.3. Level 1
    • 5.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 5.4. Level 2
    • 5.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 5.5. Level 3
    • 5.5.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 5.6. Level 4
    • 5.8.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 6. Automotive Ai Market: Technology Estimates & Trend Analysis

  • 6.1. Automotive Ai Market, By Technology: Key Takeaways
  • 6.2. Automotive Ai Market: Technology Movement Analysis, 2022 & 2030
  • 6.3. Machine Learning
    • 6.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 6.4. Natural Language Processing
    • 6.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 6.5. Computer Vision
    • 6.5.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 6.6. Context-Aware Computing
    • 6.6.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 6.7. Others
    • 6.7.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 7. Automotive Ai Market: Vehicle Type Estimates & Trend Analysis

  • 7.1. Automotive Ai Market, By Vehicle Type: Key Takeaways
  • 7.2. Automotive Ai Market: Vehicle Type Movement Analysis, 2022 & 2030
  • 7.3. Passenger Vehicles
    • 7.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.4. Commercial Vehicles
    • 7.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 8. Automotive Ai Market: Regional Estimates & Trend Analysis

  • 8.1. Automotive Ai Market: Regional Movement Analysis, 2022 & 2030
  • 8.2. North America
    • 8.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.2.2. U.S.
      • 8.2.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.2.3. Canada
      • 8.2.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.2.4. Mexico
      • 8.2.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 8.3. Europe
    • 8.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.3.2. Germany
      • 8.3.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.3.3. France
      • 8.3.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.3.4. Uk
      • 8.3.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 8.4. Asia Pacific
    • 8.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.4.2. China
      • 8.4.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.4.3. Japan
      • 8.4.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.4.4. India
      • 8.4.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 8.5. Central & South America
    • 8.5.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
    • 8.5.2. Brazil
      • 8.5.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 8.6. Middle East & Africa
    • 8.6.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 9. Competitive Landscape

  • 9.1. Company Categorization
  • 9.2. Company Market Positioning
  • 9.3. Company Heat Map Analysis
  • 9.4. Strategy Mapping
    • 9.4.1. Expansion
    • 9.4.2. Mergers & Acquisition
    • 9.4.3. Partenerships & Collaborations
    • 9.4.4. New Product Launches
    • 9.4.5. Research & Development
  • 9.5. Company Profiles/Listing
    • 9.5.1. Alphabet Inc.
      • 9.5.1.1. Overview
      • 9.5.1.2. Financial Performance
      • 9.5.1.3. Product Benchmarking
    • 9.5.2. Intel Corporation
      • 9.5.2.1. Overview
      • 9.5.2.2. Financial Performance
      • 9.5.2.3. Product Benchmarking
    • 9.5.3. Microsoft
      • 9.5.3.1. Overview
      • 9.5.3.2. Financial Performance
      • 9.5.3.3. Product Benchmarking
    • 9.5.4. Ibm Corporation
      • 9.5.4.1. Overview
      • 9.5.4.2. Financial Performance
      • 9.5.4.3. Product Benchmarking
    • 9.5.5. Nvidia Corporation
      • 9.5.5.1. Overview
      • 9.5.5.2. Financial Performance
      • 9.5.5.3. Product Benchmarking
    • 9.5.6. Qualcomm Technologies, Inc
      • 9.5.6.1. Overview
      • 9.5.6.2. Financial Performance
      • 9.5.6.3. Product Benchmarking
    • 9.5.7. Tesla
      • 9.5.7.1. Overview
      • 9.5.7.2. Financial Performance
      • 9.5.7.3. Product Benchmarking
    • 9.5.8. Ab Volvo
      • 9.5.8.1. Overview
      • 9.5.8.2. Financial Performance
      • 9.5.8.3. Product Benchmarking
    • 9.5.9. Bmw Ag
      • 9.5.9.1. Overview
      • 9.5.9.2. Financial Performance
      • 9.5.9.3. Product Benchmarking
    • 9.5.10. Audi Ag
      • 9.5.10.1. Overview
      • 9.5.10.2. Financial Performance
      • 9.5.10.3. Product Benchmarking
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