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시장보고서
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자동차 예측 분석 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 컴포넌트별, 용도별, 차량 유형별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)Automotive Predictive Analytics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services, Hardware), By Application, By Vehicle Type, By End User, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033 |
자동차 예측 분석 시장 요약
자동차 예측 분석 세계 시장 규모는 2024년에 17억 7,000만 달러로 평가되었습니다. 2033년에는 168억 1,000만 달러에 달하고, 2025-2033년 29.1% 성장할 것으로 예측됩니다. 이러한 꾸준한 성장은 커넥티드카에서 AI와 머신러닝의 통합이 증가하고, 예지보전 솔루션에 대한 수요 증가, 텔레매틱스 및 활용 기반 보험 모델 채택 확대, 성능 최적화 및 안전 강화를 위한 실시간 데이터 분석에 크게 의존하는 전기차와 자율주행차의 급속한 보급에 기인합니다. 자동차의 급속한 보급에 기인합니다.
V2X(Vehicle-to-Everything) 통신, 특히 V2V(Vehicle-to-Vehicle)와 V2I(Vehicle-to-Infrastructure)의 통합은 자동차 분야에서 예측적 의사결정을 강화하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 미국 교통부의 커넥티드 차량 파일럿 배치 프로그램과 같은 지속적인 노력은 실시간 데이터 공유를 통해 안전과 교통 체증 완화에 대한 측정 가능한 이점을 보여주고 있습니다. DSRC(전용 근거리 통신) 또는 C-V2X 기술을 탑재한 차량은 브레이크, 위치, 속도 데이터를 교환할 수 있게 되어 예측 시스템을 통한 사고 예측 및 동적 교통 경로 변경이 가능해졌습니다. 이러한 기술 변화는 교통 관리 및 차량용 시스템에 인텔리전스를 통합하여 예측 분석 시장을 촉진하고, 공공 안전 및 상업용 운송에 파급 효과를 가져오고 있습니다.
정부기관은 특히 이상기후 시 교통안전을 유지하고 사고 위험을 줄이기 위해 예측 분석을 활용하고 있습니다. 그 대표적인 예가 오로라 풀 펀드의 2024 CVFM(Connected Vehicle Friction Measurement) 프로젝트로, 차량에서 마찰 데이터를 수집하여 도로의 미끄럼을 예측하는 프로젝트입니다. ICE와 미네소타 주 등에서는 이 데이터를 정비 기록과 결합하여 제빙 및 제설 작업을 최적화하고 있습니다. 이러한 개발은 인간의 센서가 위험한 노면을 감지하기 전에 차량이 운전자에게 경고를 할 수 있게 함으로써 시장 성장을 가속하고 있습니다. 이는 정확하고 선제적인 대응이 미션 크리티컬한 자율주행차나 전기자동차에 특히 가치가 높습니다.
크라우드 소싱을 통한 비디오 분석과 차량용 카메라 데이터의 통합은 인프라 기관과 OEM에 새로운 예측적 통찰력을 제공합니다. 2023년 미시간 주 교통국은 커넥티드카의 대시보드 카메라와 외부 센서 데이터를 사용하여 보행자의 움직임, 교통 병목 현상, 충돌 직전의 사고를 모니터링하는 파일럿을 시작했습니다. 이러한 통찰력을 통해 지방정부는 위험도가 높은 구역을 예측하고 교통 신호와 표지판을 미리 조정할 수 있게 되었습니다. 이처럼 텔레매틱스, 비디오 피드, 생태계 분석의 융합은 차량뿐만 아니라 교통 생태계 전체에 대한 예측 분석에 대한 멀티모달 접근 방식을 제공함으로써 시장을 견인하고 있습니다.
공공기관은 혼잡한 통로에서 차량의 움직임을 시뮬레이션하고 예측하기 위해 머신러닝과 빅데이터 도입을 지원하고 있습니다. 예를 들어, 미국 DOT의 DRIVE CAVAMS 프로그램(2021-2024년)은 시애틀의 I-405에서 Apache Spark와 커넥티드카의 실시간 데이터를 사용하여 예측 교통 흐름 알고리즘을 테스트했습니다. 이 모델들은 이동시간, 교통체증 누적, 최적 경로 결정을 정확하게 예측했습니다. 이러한 민관 협력은 내비게이션 시스템 및 OEM의 인포테인먼트 플랫폼에 탑재되고 있는 대규모 AI 기반 교통 분석의 실행 가능성을 입증함으로써 시장 성장을 가속하고 있습니다.
예측 분석 시스템의 데이터 양이 증가하고 상호 연결성이 높아짐에 따라 프라이버시와 사이버 보안에 대한 우려가 급증하고 있습니다. 2024년 미국 조달청(GSA)은 연방정부 차량에서 수집한 텔레매틱스 데이터를 관리하기 위한 종합적인 프레임워크를 발표했습니다. 이 프레임워크는 모든 예측 분석 플랫폼에 대해 암호화, 익명화, 안전한 무선 업데이트 프로토콜을 권장하고 있습니다. 동시에 미국 연방거래위원회(FTC)는 차량 지리적 위치정보 및 생체 인식 데이터 악용 방지를 위한 가이드라인을 발표했습니다. 이러한 정책적 조치는 분석 플랫폼, 특히 클라우드 기반 예측 모델과 실시간 행동 데이터에 의존하는 플랫폼에 대한 소비자와 규제 당국의 신뢰를 강화함으로써 시장을 촉진하고 있습니다.
Automotive Predictive Analytics Market Summary
The global automotive predictive analytics market size was estimated at USD 1.77 billion in 2024, and is projected to reach USD 16.81 billion by 2033, growing at a CAGR of 29.1% from 2025 to 2033. This steady growth is attributed to the rising integration of AI and machine learning machine learning in connected vehicles, increasing demand for predictive maintenance solutions, growing adoption of telematics and usage-based insurance models, and the rapid proliferation of electric and autonomous vehicles that rely heavily on real-time data analytics for performance optimization and safety enhancements.
The integration of Vehicle-to-Everything (V2X) communication, particularly Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I), has played a pivotal role in enhancing predictive decision-making in the automotive space. The U.S. Department of Transportation's ongoing efforts, such as its Connected Vehicle Pilot Deployment Program, have shown measurable benefits in safety and congestion reduction through real-time data sharing. Vehicles equipped with DSRC (Dedicated Short-Range Communications) or C-V2X technologies can now exchange braking, location, and speed data, enabling predictive systems to anticipate accidents and dynamically reroute traffic. This technological shift is boosting the market for predictive analytics by embedding intelligence into traffic management and in-vehicle systems, with ripple effects across public safety and commercial transport.
Government agencies are increasingly utilizing predictive analytics to maintain road safety and reduce accident risks, particularly during extreme weather. A notable example is the Aurora Pooled Fund's 2024 CVFM (Connected Vehicle Friction Measurement) project, which collects friction data from vehicles to forecast road slipperiness. In states like Iowa and Minnesota, this data is combined with maintenance logs to optimize de-icing and snow removal operations. These developments are propelling the market growth by enabling vehicles to alert drivers of hazardous surfaces before human sensors can even detect them. This is especially valuable for autonomous and electric vehicles, where precision and preemptive responses are mission-critical.
The incorporation of crowdsourced video analytics and in-vehicle camera data is unlocking new predictive insights for infrastructure agencies and OEMs. In 2023, the Michigan Department of Transportation launched a pilot that used dashcam and external sensor data from connected vehicles to monitor pedestrian movement, traffic bottlenecks, and near-collision incidents. These insights allowed local governments to predict high-risk zones and adjust traffic signals or signage preemptively. This convergence of telematics, video feeds, and analytics is boosting the market by offering a multi-modal approach to predictive analysis, not just for vehicles, but for entire transportation ecosystems.
Public agencies are backing the implementation of machine learning and big data to simulate and predict vehicle movement in congested corridors. For instance, the U.S. DOT's DRIVE CAVAMS program (2021-2024) used Apache Spark and real-time data from connected vehicles on I-405 in Seattle to test predictive traffic flow algorithms. These models accurately projected travel times, congestion buildup, and optimal routing decisions. This public-private collaboration is propelling the market growth by proving the viability of large-scale, AI-enabled traffic analytics, which are increasingly embedded into navigation systems and OEM infotainment platforms.
As predictive analytics systems become more data-hungry and interconnected, concerns around privacy and cybersecurity have surged. In 2024, the U.S. General Services Administration (GSA) published a comprehensive framework for managing telematics data collected from federal vehicle fleets. It recommended encryption, anonymization, and secure over-the-air update protocols for all predictive analytics platforms. Simultaneously, the Federal Trade Commission (FTC) has issued guidance on preventing misuse of vehicle geolocation and biometric data. These policy measures are boosting the market by strengthening consumer and regulatory trust in analytics platforms, especially those that rely on cloud-based predictive models and real-time behavioral data.
Global Automotive Predictive Analytics Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global automotive predictive analytics market report based on component, application, vehicle type, end user, and region: