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자율주행 택시 시장 : 시장 점유율 분석, 산업 동향, 통계, 성장 예측(2025-2030년)

Robo Taxi - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

발행일: | 리서치사: Mordor Intelligence | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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자율주행 택시 시장 규모는 2025년 8억 달러로 추정되고, 예측 기간(2025-2030년) CAGR 85.45%로 성장할 전망이며, 2030년에는 175억 5,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

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전략적 투자자와 금융 투자자들의 자본 유입은 경쟁 역학을 계속 재설정하는 반면, LiDAR과 고성능 컴퓨터에서 가장 눈에 띄는 빠른 하드웨어 디플레이션은 주요 경제 장벽을 해소합니다. 두바이의 자율주행차 전용법이나 독일의 KIRA 프로젝트 등 보다 명확한 규제 프레임워크가 시험적 체계를 확장 가능한 상업 운영으로 전환시킵니다.

세계의 자율주행 택시 시장 동향 및 인사이트

AD 센서 및 컴퓨팅 비용 저하

LiDAR 및 온보드 컴퓨팅의 단가 압축이 플릿 수준의 경제성을 재정의하고 있습니다. NVIDIA의 DRIVE Hyperion 플랫폼이 차량용 등급의 양산에 도달하는 한편, 중국공급업체는 LiDAR 모듈을 10년 전 7만 5,000달러에서 1,000달러 이하로 줄 것으로 예측했습니다. 레벨 4 차량 1대당 하드웨어 지출은 두 모델 사이클에서 25만 달러에서 15만 달러로 감소했습니다. 부품대가 기존 차량과 동등하게 가까워짐에 따라 고가동률 플리트에서는 투자 회수기간이 3년 미만입니다. 이러한 비용 궤도는 프리미엄 존과 대중 시장 존에 걸친 자율주행 택시 시장의 대응 가능한 기회를 확대합니다.

정부에 의한 AV 파일럿 및 규제 샌드박스

관할 구역에서는 현재 시험적 허가가 아닌 상업 면허가 발행되고 있습니다. 독일의 KIRA 플릿은 간선 루트에서 운임을 지불하는 승객을 운반하고, 프랑스는 운전자 없는 법령을 조속히 정비하며, 두바이의 2023년 법률 제9호는 유료 자율주행 서비스를 명확하게 인가하고 있습니다. 각 이니셔티브는 책임, 보험 및 데이터 로깅의 의무화를 명확히 함으로써 전개 리드타임을 단축하고 있습니다. 예측 가능한 컴플라이언스 요건은 장기적인 자본을 개방하고, 여러 도시에서의 출시를 유도하여, 자율주행 택시 사업자에게 즉시 서비스가 가능한 이용가능한 시장을 확대합니다.

근본적인 사회적 신뢰 및 안전 인식의 격차

JD 파워의 신뢰도 지수는 웨이모가 인간의 드라이버보다 보험금 청구 건수를 90%나 적게 했음에도 불구하고 완전자동차에 대해서는 100분의 39에 그치고 있습니다. 미국과 독일의 소비자들은 소프트웨어의 신뢰성과 배상 책임 보상에 대한 불확실성을 꼽으며, 71%가 승차당 보험료를 거부하고 있습니다. 지역적 비대칭도 볼 수 있습니다. 상하이 조사는 조기 도입 의향이 높지만, 이는 도입이 균일하지 않다는 것을 시사합니다. 이 격차를 메우기 위해서는 투명한 사고 보고, 단계적 배치, 눈에 보이는 안전 면책 조항이 필요합니다.

부문 분석

레벨 4 차량은 2024년 유료 승차의 대부분을 만들어 자율주행 택시 시장 점유율의 61.73%를 차지했습니다. 이러한 차량은 고해상도 지도와 원격 지원이 남아 있는 에지 케이스를 상쇄하는 지오펜스로 둘러싸인 대도시 지역을 주행합니다. 레벨 5 프로토타입이 비정형 환경에서의 신뢰성을 입증함에 따라, 이 부문은 안정적으로 성장하지만 상대적인 비중은 감소합니다. CAGR 87.41%에서 Level 5는 자율주행 택시 업계의 장기적인 천장을 들어 올립니다. 예측 기간 동안 조기 도입 기업은 점차적으로 함대를 이동시키고, 종종 레벨 4와 레벨 5 차량을 병렬로 운용하며, 썽크 투자를 상각하면서 모든 날씨와 지형에서 운전자 부재 운영을 준비합니다.

운영자의 경제성은 병렬로 진화합니다. 레벨 5의 하드웨어는 현재 레벨 4의 동등품보다 15% 할인되지만, 원격 조작과 원격 감독자를 배제함으로써 하루의 이용 시간이 8시간을 넘으면 그 차이는 상쇄됩니다. 웨이모의 최신 디자인 투 코스트 사이클은 이미 프리미엄을 축소하고 있으며, 레벨 5가 플릿 확장을 위한 기본 조달 옵션이 되는 변곡점을 보여줍니다.

배터리 전기 드라이브 트레인의 2024년 시장 점유율은 71.32%로 평가되었고, CAGR 79.52%로 성장이 전망됩니다. 전기 파워트레인은 자율 주행 차량의 듀티 사이클과 조화를 이룹니다. 회생 브레이크, 낮은 서비스 간격, 중앙 저장소에서의 충전은 고주행 거리의 24시간 운행에 적합합니다. 따라서 자율주행 택시 시장에서는 내연기관이나 하이브리드 차량에 비해 총소유비용을 평가할 때 전기차가 유리합니다. 피닉스와 무한의 커브 사이드 스탠드에 설치된 유도 충전 패드는 체류 시간을 더욱 단축하고 플릿이 90% 이상의 승차율 목표를 유지하는 데 도움이 됩니다.

연료전지 및 하이브리드의 대안은 배터리 성능이 저하되는 장거리 노선과 온도차가 심한 노선에서 관련성을 유지합니다. 그러나 리튬 철 인산염과 같은 새로운 화학 물질은 니켈 코발트 망간 팩과 비교하여 킬로와트 시간당 비용을 30% 줄이고 지역 셔틀에 대한 전기자동차 경쟁을 확대합니다. 자동차 제조업체 각사는 자율주행 모빌리티 고객을 위한 독립된 배터리 라인을 준비해, 편차와 현장의 다운타임을 저감하고 있습니다.

자동차 기반 설계는 기존 라이드 헤일링 이용자의 기대에 따라 2024년 매출의 67.34%를 차지했습니다. 그러나 밴 및 셔틀 형식은 운영자가 다수 또는 화물 밀도가 높은 미션으로 축발을 옮기기 때문에 CAGR 75.23%로 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 전용 설계의 형상은 프런트 클러셔블 존을 줄임으로써, 드라이버가 승차하고 있지 않아도 패시브 세이프티를 손상시키지 않고 차 내용적을 확보할 수 있기 때문에 규제 당국의 지지를 얻고 있습니다.

하드웨어가 고정되기 전에 디지털 트윈 소프트웨어가 수백만 킬로미터의 시뮬레이션을 수행함으로써 제품 개발 피드백 루프가 향상됩니다. 제조 가능성을 고려한 설계로 부품 수가 18% 가까이 줄어들어 소량 생산에 따른 부품 대 리스크가 저하됩니다. 결과적으로, 자율주행 택시 시장은 센서 포드가 기존 세단에서 돌출하는 후부 접근 방식에서 지각 어레이를 숨기는 통합 외장으로 이동합니다.

자율주행 택시 시장은 자율성 수준별(레벨 4, 레벨 5), 추진력별(배터리 전기자동차, 기타), 차량 유형별(승용차, 기타), 용도별(여객 수송, 기타), 서비스 유형별(렌탈 베이스, 기타), 비즈니스 형태별(B2C, 기타), 보유 차량별, 운영 환경별, 지역별로 구분됩니다. 시장 예측은 금액(달러) 및 수량(단위)으로 제공됩니다.

지역 분석

아시아태평양이 2024년에 45.13%의 점유율을 획득하여 세계 상승을 지원합니다. 중국에서는 이미 16개 도시에서 자율주행 택시를 라이선싱하고 있으며, 2028년까지 무한에서 1,000대의 완전 무인 운전 차량을 도입하는 것을 정책 목표로 하고 있습니다. 정부 조달 우대 조치, 자유 무역 지역의 테스트 베드, 5G의 보급이 인프라의 선순환을 창출하고 있습니다. 그 결과 아시아태평양 자율주행 택시 시장은 85.23%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하고 있습니다. 다국적 플리트는 이 규제의 추풍을 이용하여 다국어 음성 UX나 통합형 차재 결제 등의 기능을 시작하고 수출 시장으로 이행하고 있습니다.

북미는 피닉스, 샌프란시스코, 로스앤젤레스의 3개 도시로, 웨이모가 매주 20만대를 달리고 있기 때문에 여전히 운영상의 벤치마크가 되고 있습니다. 국가 수준의 자치법은 다르지만 27개 주와 워싱턴 DC가 이미 레벨 4 또는 레벨 5 차량을 허가하고 있으며 북미 대륙에서 가장 다양한 루트 포트폴리오를 창출하고 있습니다. 북미에서는 자본 유입이 계속되고 있어 웨이모만으로도 2024년의 자금 조달 라운드로 56억 달러를 확보했습니다. 테슬라는 오스틴에서 혼재 속도의 간선 도로에서 운전자 라이드의 스트레스 테스트를 실시하는 시험적인 준비를 진행하고 있으며, 크루즈의 최근 축소에도 불구하고 경쟁의 격렬함이 여전히 견고하다는 것을 보여줍니다.

유럽에서는 독일의 KIRA 프로젝트와 프랑스의 전국적인 드라이버리스 로드맵이 추진력이 되고 있습니다. 중세의 가로망이 밀집되어 GDPR(EU 개인정보보호규정) 준수 의무가 운용을 복잡하게 하고 있지만, 함부르크, 파리, 바르셀로나 등의 도시는 자율주행 셔틀을 명시적으로 받아들이는 제로 에미션의 회랑을 추구하고 있습니다. 런던의 Wayve-Uber와 같은 전략적 제휴는 영국의 AI 스택을 라이드 헤일링의 볼륨과 통합하고 조화된 EU 규정이 발효된 후 대륙 전체의 스케일링을 위한 템플릿을 제공합니다.

기타 혜택 :

  • 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
  • 3개월간의 애널리스트 서포트

목차

제1장 서론

  • 조사의 전제조건 및 시장 정의
  • 조사 범위

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 상황

  • 시장 개요
  • 시장 성장 촉진요인
    • AD 센서 및 컴퓨팅 비용 저하
    • 정부에 의한 AV 파일럿 및 규제의 샌드박스
    • 도시에서의 정체 대책이 자율성 공유를 뒷받침
    • MaaS 플랫폼 통합에 의한 차량 이용률 향상
    • 라스트 원 마일 물류용 전용 자율 주행차 아키텍처
    • 자율 주행 벤처에 대한 기록적인 자본 유입
  • 시장 성장 억제요인
    • 뿌리깊은 사회적 신뢰 및 안전 인식의 격차
    • 선행 투자가 높고 투자 회수의 불확실성
    • 세계의 법적 책임 및 안전 인증 제도의 편차
    • V2X 사이버 보안 취약점
  • 밸류체인 및 공급망 분석
  • 규제 상황
  • 기술적 전망
  • Porter's Five Forces 분석
    • 신규 참가업체의 위협
    • 구매자 및 소비자의 협상력
    • 공급기업의 협상력
    • 대체품의 위협
    • 경쟁 기업간 경쟁 관계의 강도

제5장 시장 규모 및 성장 예측

  • 자율성 레벨별
    • 레벨 4
    • 레벨 5
  • 추진별
    • 배터리 전기자동차
    • 하이브리드 전기자동차
    • 연료전지 전기자동차
  • 차량 유형별
    • 자동차
    • 밴 및 셔틀
  • 용도별
    • 여객 수송
    • 화물 및 소포 수송
  • 서비스 유형별
    • 렌탈 베이스(프리 플로팅)
    • 스테이션 베이스(허브 투 허브)
  • 비즈니스 모델별
    • B2C(라이더로의 직접 수송)
    • B2B(기업 및 물류 계약)
    • 대중교통기관과의 통합
  • 차량 소유별
    • OEM 소유
    • 운영자 소유(TNC 및 신흥 기업)
    • 공적기관 소유
  • 운행 환경별
    • 도시 중심부
    • 교외 및 캠퍼스
    • 고속도로 및 도시간
    • 복합 용도 존
  • 지역별
    • 북미
      • 미국
      • 캐나다
      • 기타 북미
    • 남미
      • 브라질
      • 아르헨티나
      • 기타 남미
    • 유럽
      • 독일
      • 영국
      • 프랑스
      • 이탈리아
      • 스페인
      • 러시아
      • 기타 유럽
    • 아시아태평양
      • 중국
      • 일본
      • 인도
      • 한국
      • 기타 아시아태평양
    • 중동 및 아프리카
      • 튀르키예
      • 사우디아라비아
      • 아랍에미리트(UAE)
      • 남아프리카
      • 나이지리아
      • 기타 중동 및 아프리카

제6장 경쟁 구도

  • 시장의 집중도
  • 전략적인 동향
  • 시장 점유율 분석
  • 기업 프로파일
    • Waymo LLC
    • GM Cruise LLC
    • Baidu Apollo
    • AutoX Inc.
    • Pony.ai
    • Zoox Inc.
    • Tesla Inc.
    • DiDi Autonomous Driving
    • Yandex Self-Driving Group
    • EasyMile SAS
    • Navya SA
    • Nuro Inc.
    • ZF Friedrichshafen AG
    • AB Volvo-Volvo Autonomous Solutions
    • Mobileye(Intel)

제7장 시장 기회 및 전망

AJY 25.10.29

The Robo Taxi Market size is estimated at USD 0.8 billion in 2025, and is expected to reach USD 17.55 billion by 2030, at a CAGR of 85.45% during the forecast period (2025-2030).

Robo Taxi - Market - IMG1

Capital inflows from strategic and financial investors continue to reset competitive dynamics, while rapid hardware deflation-most visibly in LiDAR and high-performance compute-erases a chief economic barrier. Clearer regulatory frameworks, such as Dubai's dedicated autonomous-vehicle law and Germany's KIRA project, convert pilot schemes into scalable commercial operations.

Global Robo Taxi Market Trends and Insights

Declining AD-sensor & computing costs

Unit-price compression in LiDAR and on-board compute redefines fleet-level economics. Chinese suppliers forecast LiDAR modules below USD 1,000, against USD 75,000 less than a decade ago, while NVIDIA's DRIVE Hyperion platform reaches automotive-grade volume production. Hardware outlay per Level 4 vehicle fell from USD 250,000 to USD 150,000 in two model cycles. As bills of material move closer to parity with traditional vehicles, payback periods fall under three years for high-utilisation fleets. This cost trajectory improves the addressable opportunity for the robo taxi market across premium and mass-market urban zones.

Government AV pilots & regulatory sandboxes

Jurisdictions now issue commercial licences rather than test permits. Germany's KIRA fleet carries fare-paying passengers on arterial routes, France fast-tracks driverless statutes, and Dubai's Law No. 9 of 2023 explicitly authorises paid autonomous services. Each initiative compresses deployment lead times by clarifying liability, insurance, and data logging mandates. Predictable compliance requirements unlock long-dated capital and trigger multi-city ramp-ups, thereby expanding the immediately serviceable available market for robo taxi operators.

Persistent public-trust & safety-perception gap

J.D. Power's confidence index scores just 39/100 for fully automated vehicles despite Waymo recording 90% fewer insurance claims than human drivers. Consumers in the United States and Germany cite uncertainty over software reliability and liability coverage, with 71% rejecting per-ride insurance premiums. Regional asymmetry also appears: surveys in Shanghai show higher early-adopter intent, suggesting uptake will not be uniform. Closing this gap calls for transparent incident reporting, incremental rollouts, and visible safety disclaimers, all stretching marketing budgets and deployment timelines for the robo taxi market.

Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:

  1. Urban congestion pricing nudging shared autonomy
  2. MaaS platform integration unlocking fleet utilisation.
  3. V2X cybersecurity vulnerabilities

For complete list of drivers and restraints, kindly check the Table Of Contents.

Segment Analysis

Level 4 vehicles produced the bulk of paid rides in 2024, holding 61.73% of the Robo taxi market share. They run inside geofenced metropolitan zones where high-definition maps and remote assistance offset residual edge cases. The segment grows steadily yet cedes relative weight as Level 5 prototypes prove reliability in unstructured environments. At an 87.41% CAGR, Level 5 lifts the long-run ceiling of the Robo taxi industry. Over the forecast horizon, early adopters transition fleets incrementally, often operating Level 4 and Level 5 vehicles side-by-side to amortise sunk investments while preparing for driver-out operations in all weather and terrain.

Operator economics evolve in parallel. Level 5 hardware currently carries a 15% cost premium over Level 4 equivalents, yet eliminating tele-operations and remote supervisors offsets that delta once daily utilisation exceeds eight hours. Waymo's latest design-to-cost cycle already narrows the premium, signalling an inflection at which Level 5 becomes the default procurement choice for fleet expansions.

Battery-electric drivetrains held a 71.32% market share in 2024 and exhibit a 79.52% CAGR. Electric powertrains harmonise with autonomous-vehicle duty cycles: regenerative braking, low service intervals, and central depot charging align with high-mileage, round-the-clock operations. The Robo taxi market, therefore, favours electric fleets when evaluating total cost of ownership against internal combustion or hybrid alternatives. Inductive charging pads at curbside stands in Phoenix and Wuhan further truncate dwell time, helping fleets maintain ride availability targets above 90%.

Fuel-cell and hybrid alternatives retain relevance in long-range or temperature-extreme routes where battery performance degrades. However, new chemistries such as lithium-iron-phosphate reduce cost per kilowatt-hour by 30% relative to nickel cobalt manganese packs, extending electric competitiveness into regional shuttles. Automakers dedicate separate battery lines for autonomous-mobility clients, lowering variance and frontline downtime.

Car-based designs captured 67.34% of 2024 revenue due to legacy ride-hailing user expectations. Yet van and shuttle formats compound fastest at a 75.23% CAGR as operators pivot to multi-passenger or cargo-dense missions. Purpose-built shapes gain regulatory favour because their reduced front crumple zones free interior volume without compromising passive safety when no human driver is on board.

Product-development feedback loops tighten as digital twins simulate millions of kilometres before hardware freeze. Design for manufacturability disciplines drive part-count reductions near 18%, lowering bill-of-materials risk for low-volume skews. Consequently, the Robo taxi market moves from retrofit approaches, where sensor pods protrude from traditional sedans, to integrated exteriors that conceal perception arrays.

The Robo Taxi Market is Segmented by Level of Autonomy (Level 4, and Level 5), Propulsion (Battery-Electric Vehicles, and More), Vehicle Type (Car, and More), by Application (Passenger Transportation, and More), by Service Type (Rental-Based, and More), Business Modal (B2C, and More), Fleet Ownership, Operating Environment and Geography. The Market Forecasts are Provided in Terms of Value (USD) and Volume (Units).

Geography Analysis

Asia-Pacific anchors global upside, with a 45.13% share in 2024. China already licenses robotaxis in 16 cities, and policy goals envision 1,000 fully driverless vehicles in Wuhan by 2028. Government procurement incentives, free-trade-zone test beds, and 5G coverage create a virtuous infrastructure loop. As a result, the Robo taxi market in Asia-Pacific is compounding at an 85.23% CAGR. Multinational fleets leverage this regulatory tailwind to prototype features such as multilingual voice UX and integrated in-vehicle payments, which then migrate to export markets.

North America remains the operational benchmark owing to Waymo's 200,000 weekly rides across Phoenix, San Francisco, and Los Angeles. State-level autonomy statutes differ, but 27 states and Washington D.C. already authorise Level 4 or Level 5 rides, yielding the continent's most diverse route portfolios. In North America as capital inflows continue-Waymo alone secured USD 5.6 billion in 2024 funding rounds. Tesla prepares an Austin pilot to stress-test driverless rides on mixed-speed arterials, signaling that competitive intensity remains robust despite Cruise's recent retrenchment.

Europe is propelled by Germany's KIRA project and France's nationwide driverless roadmap. Dense medieval street grids and GDPR compliance obligations add operational complexity, yet cities such as Hamburg, Paris, and Barcelona pursue zero-emission corridors that explicitly accommodate autonomous shuttles. Strategic alliances like Wayve-Uber in London integrate British AI stacks with ride-hailing volume, providing a template for continent-wide scaling once harmonised EU regulation takes effect.

  1. Waymo LLC
  2. GM Cruise LLC
  3. Baidu Apollo
  4. AutoX Inc.
  5. Pony.ai
  6. Zoox Inc.
  7. Tesla Inc.
  8. DiDi Autonomous Driving
  9. Yandex Self-Driving Group
  10. EasyMile SAS
  11. Navya SA
  12. Nuro Inc.
  13. ZF Friedrichshafen AG
  14. AB Volvo - Volvo Autonomous Solutions
  15. Mobileye (Intel)

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 Introduction

  • 1.1 Study Assumptions & Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 Research Methodology

3 Executive Summary

4 Market Landscape

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Declining AD-sensor & computing costs
    • 4.2.2 Government AV pilots & regulatory sandboxes
    • 4.2.3 Urban congestion pricing nudging shared autonomy
    • 4.2.4 MaaS platform integration unlocking fleet utilisation
    • 4.2.5 Purpose-built autonomous van architectures for last-mile logistics
    • 4.2.6 Record capital inflows into autonomous-mobility ventures
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 Persistent public-trust & safety-perception gap
    • 4.3.2 High upfront CAPEX & uncertain pay-back
    • 4.3.3 Patchy global liability & safety certification regimes
    • 4.3.4 V2X cyber-security vulnerabilities
  • 4.4 Value/Supply-Chain Analysis
  • 4.5 Regulatory Landscape
  • 4.6 Technological Outlook
  • 4.7 Porter's Five Forces
    • 4.7.1 Threat of New Entrants
    • 4.7.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.7.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.7.4 Threat of Substitute Products
    • 4.7.5 Intensity of Competitive Rivalry

5 Market Size & Growth Forecasts (Value (USD) and Volume (Units))

  • 5.1 By Level of Autonomy
    • 5.1.1 Level 4
    • 5.1.2 Level 5
  • 5.2 By Propulsion
    • 5.2.1 Battery-Electric Vehicles
    • 5.2.2 Hybrid-Electric Vehicles
    • 5.2.3 Fuel-Cell Electric Vehicles
  • 5.3 By Vehicle Type
    • 5.3.1 Car
    • 5.3.2 Van / Shuttle
  • 5.4 By Application
    • 5.4.1 Passenger Transportation
    • 5.4.2 Goods / Parcel Transportation
  • 5.5 By Service Type
    • 5.5.1 Rental-Based (free-floating)
    • 5.5.2 Station-Based (hub-to-hub)
  • 5.6 By Business Model
    • 5.6.1 B2C (direct to riders)
    • 5.6.2 B2B (corporate / logistics contracts)
    • 5.6.3 Public-Transit Integration
  • 5.7 By Fleet Ownership
    • 5.7.1 OEM-Owned
    • 5.7.2 Operator-Owned (TNCs & start-ups)
    • 5.7.3 Public-Agency-Owned
  • 5.8 By Operating Environment
    • 5.8.1 Urban Core
    • 5.8.2 Sub-Urban / Campus
    • 5.8.3 Highway / Inter-city
    • 5.8.4 Mixed-Use Zones
  • 5.9 By Geography
    • 5.9.1 North America
      • 5.9.1.1 United States
      • 5.9.1.2 Canada
      • 5.9.1.3 Rest of North America
    • 5.9.2 South America
      • 5.9.2.1 Brazil
      • 5.9.2.2 Argentina
      • 5.9.2.3 Rest of South America
    • 5.9.3 Europe
      • 5.9.3.1 Germany
      • 5.9.3.2 United Kingdom
      • 5.9.3.3 France
      • 5.9.3.4 Italy
      • 5.9.3.5 Spain
      • 5.9.3.6 Russia
      • 5.9.3.7 Rest of Europe
    • 5.9.4 Asia-Pacific
      • 5.9.4.1 China
      • 5.9.4.2 Japan
      • 5.9.4.3 India
      • 5.9.4.4 South Korea
      • 5.9.4.5 Rest of Asia-Pacific
    • 5.9.5 Middle East and Africa
      • 5.9.5.1 Turkey
      • 5.9.5.2 Saudi Arabia
      • 5.9.5.3 United Arab Emirates
      • 5.9.5.4 South Africa
      • 5.9.5.5 Nigeria
      • 5.9.5.6 Rest of Middle East and Africa

6 Competitive Landscape

  • 6.1 Market Concentration
  • 6.2 Strategic Moves
  • 6.3 Market Share Analysis
  • 6.4 Company Profiles (Includes Global Level Overview, Market Level Overview, Core Segments, Financials as Available, Strategic Information, Market Rank/Share for Key Companies, Products & Services, and Recent Developments)
    • 6.4.1 Waymo LLC
    • 6.4.2 GM Cruise LLC
    • 6.4.3 Baidu Apollo
    • 6.4.4 AutoX Inc.
    • 6.4.5 Pony.ai
    • 6.4.6 Zoox Inc.
    • 6.4.7 Tesla Inc.
    • 6.4.8 DiDi Autonomous Driving
    • 6.4.9 Yandex Self-Driving Group
    • 6.4.10 EasyMile SAS
    • 6.4.11 Navya SA
    • 6.4.12 Nuro Inc.
    • 6.4.13 ZF Friedrichshafen AG
    • 6.4.14 AB Volvo - Volvo Autonomous Solutions
    • 6.4.15 Mobileye (Intel)

7 Market Opportunities & Future Outlook

  • 7.1 Autonomous ride-hailing integration into city MaaS platforms
  • 7.2 Dedicated robo-van networks for last-mile parcel delivery
  • 7.3 Subscription-based robo-taxi services for senior mobility
  • 7.4 Cross-border robo-taxi corridors (e.g., EU Schengen pilot)
  • 7.5 Carbon-credit monetisation for zero-emission robo-taxi fleets
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