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로봇 셔틀 및 자율주행 버스 시장 예측(-2032년) : 컴포넌트별, 차종별, 추진 유형별, 자율주행 레벨별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석

Robot Shuttles and Autonomous Buses Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Hardware, Software, and Services), Vehicle Type, Propulsion Type, Level of Autonomy, Application, End User, and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 200+ Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC에 따르면 세계의 로봇 셔틀·자율주행 버스 시장은 2025년에 3억 6,388만 달러를 차지하며 예측 기간 중 CAGR 28.6%로 성장하며, 2032년에는 21억 1,665만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

로봇 셔틀 및 자율주행 버스는 인간 운전자 없이 운행하도록 설계된 자율주행 대중교통 차량입니다. 센서, AI, 첨단 내비게이션 시스템을 갖추고 있으며, 효율적이고 안전하며 친환경적인 모빌리티 솔루션을 제공합니다. 일반적으로 전기로 구동되는 이 차량은 도시, 캠퍼스, 폐쇄된 환경에서 퍼스트 마일과 라스트 마일 연결성을 제공하는 데 사용됩니다. 스마트 시티 및 지속가능한 교통 구상에서 전 세계에서 중요한 혁신이 되고 있습니다.

스마트하고 지속가능한 모빌리티에 대한 수요 증가

자율주행 셔틀에 대한 선호도가 높아지는 배경에는 효율적이고 친환경적인 교통 솔루션에 대한 요구가 있습니다. 전 세계 도시들은 혼잡과 배기가스 배출을 줄이기 위해 스마트 모빌리티 시스템에 투자하고 있습니다. 대중교통은 접근성과 신뢰성을 향상시키기 위해 자율주행 기술을 채택하고 있습니다. 전기 및 자율주행 차량의 채택 증가는 기후 변화 목표와 지속가능성 구상에 부합하며, AI와 센서 기술의 발전은 자율주행 버스를 더욱 안전하고 효율적으로 만들고 있습니다.

시민들의 회의론과 안전에 대한 우려

많은 승객들은 역동적인 도시 환경에서 자율주행 시스템을 신뢰하는 것에 대해 여전히 불안해하고 있습니다. 높은 인지도를 가진 사고와 기술적 실패는 신뢰성과 위험 감소 전략에 대한 의문을 제기하고 있습니다. 정부와 업계 리더들은 국민을 안심시키기 위해 표준화된 안전 프로토콜을 확립하기 위해 노력하고 있습니다. 국민들의 신뢰를 얻기 위해서는 지속적인 테스트와 실제 사회로의 도입이 필요합니다.

배출가스 저감을 위한 전기자동차 도입

탄소중립 교통수단을 향한 움직임은 자율주행 셔틀에 큰 기회가 될 수 있습니다. 정부와 기업은 무공해 목표를 설정하고 전기 자율주행 차량으로의 전환을 가속화하고 있습니다. 전기버스와 자율주행 시스템의 통합은 운행 비용과 환경 영향을 줄일 수 있습니다. 배터리 기술 혁신과 충전 인프라의 확대는 전기 로봇 셔틀의 보급을 지원합니다. 친환경 모빌리티 솔루션에 대한 소비자의 선호도가 높아지면서 투자를 더욱 촉진할 것입니다.

혼잡한 교통 상황에서의 실시간 내비게이션의 복잡성

자율주행 버스에 있으며, 이질적인 교통 상황을 탐색하는 것은 여전히 큰 과제입니다. 보행자, 자전거 운전자, 예측할 수 없는 운전자가 혼재하는 환경에서는 AI가 주도하는 정확한 의사결정이 요구됩니다. 실시간 센서 융합과 머신러닝은 변화하는 도로 시나리오에 끊임없이 적응해야 합니다. 규제 프레임워크는 자율주행 모빌리티의 빠른 기술 발전을 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 레거시 인프라가 있는 도시는 로봇 셔틀의 원활한 통합을 위한 시설이 충분히 갖추어져 있지 않을 수 있습니다.

COVID-19의 영향

팬데믹은 도시들이 보다 안전한 대체 교통수단을 찾는 가운데 비접촉식 자율주행 솔루션에 대한 관심을 가속화했습니다. 노동력 감소로 인해 지속적인 대중 교통을 보장하기 위한 자율주행차의 가치가 강조되었습니다. 각국 정부는 사람과의 접촉을 최소화하기 위해 자동 운전 및 원격 제어 교통 수단을 우선순위에 두었습니다. 이 위기는 도시 계획에서 강력한 자동화된 교통망의 중요성을 강조했습니다. 팬데믹 이후 투자 동향은 자율주행 모빌리티 기술의 지속적인 성장을 보여주고 있습니다.

예측 기간 중 하드웨어 부문이 가장 클 것으로 예측됩니다.

하드웨어 부문은 첨단 센서, AI 프로세서, 통신 모듈에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 자율주행 버스는 정확한 내비게이션과 장애물 감지를 위해 LiDAR, 레이더, 카메라 시스템에 크게 의존하고 있습니다. 견고한 차량 아키텍처의 필요성은 자율주행 기술 구성 요소의 지속적인 기술 혁신을 촉진합니다. 엣지 컴퓨팅과 온보드 AI 처리의 하드웨어 발전은 실시간 의사결정을 개선하고 있습니다.

예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상되는 교통 당국 부문

예측 기간 중 교통 당국 부문이 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 스마트 시티 개발을 지원하기 위한 정부의 구상은 차량 배치를 가속화하고 있습니다. 대중교통 현대화에 대한 관심이 높아지면서 AI 기반 모빌리티 솔루션에 대한 투자를 촉진할 것입니다. 당국은 효율성과 지속가능성을 개선하기 위해 자율주행차 회사와 파트너십을 맺고 있습니다. 교통 체증과 환경에 미치는 영향에 대한 우려가 커지는 것도 이러한 투자 확대에 기여하고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역

예측 기간 중 아시아태평양은 급속한 도시화와 대규모 스마트 교통에 대한 투자로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 일본, 한국 등의 국가는 자율주행 모빌리티 솔루션의 초기 도입국입니다. 정부 지원 시범 프로그램 및 보조금 지원으로 자율주행 버스의 상용화를 가속화하고 있습니다. 대중교통망의 확대와 인프라 구축이 시장 발전을 지원하고 있습니다.

CAGR이 가장 높은 지역

예측 기간 중 북미가 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상되는데, 이는 강력한 규제 지원과 Waymo, Cruise, Zoox와 같은 기업이 자율주행 솔루션을 개발하고 있기 때문입니다. 도시 및 캠퍼스 환경에서 로봇 셔틀의 채택이 증가함에 따라 시장 확대가 촉진될 것입니다. 교통 효율성과 환경에 미치는 영향에 대한 우려가 높아지면서 도시가 자율주행 모빌리티 솔루션으로 향하고 있습니다.

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  • 기업소개
    • 추가 시장 기업의 종합적인 프로파일링(최대 3사)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(최대 3사)
  • 지역 세분화
    • 고객의 관심에 따른 주요 국가별 시장 추정, 예측, CAGR(주: 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 입지, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 개요

제2장 서문

  • 개요
  • 이해관계자
  • 조사 범위
  • 조사 방법
    • 데이터 마이닝
    • 데이터 분석
    • 데이터 검증
    • 조사 어프로치
  • 조사 자료
    • 1차 조사 자료
    • 2차 조사 정보원
    • 전제조건

제3장 시장 동향 분석

  • 촉진요인
  • 억제요인
  • 기회
  • 위협
  • 용도 분석
  • 최종사용자 분석
  • 신흥 시장
  • COVID-19의 영향

제4장 Porter's Five Forces 분석

  • 공급 기업의 교섭력
  • 바이어의 교섭력
  • 대체품의 위협
  • 신규 진출업체의 위협
  • 경쟁 기업 간 경쟁 관계

제5장 세계의 로봇 셔틀·자율주행 버스 시장 : 컴포넌트별

  • 하드웨어
    • 센서
    • GPS/GNSS 모듈
    • 프로세서·제어 유닛
    • 통신 시스템
    • 전기 모터·배터리 시스템
  • 소프트웨어
    • AI 기반 운전 알고리즘
    • 지도제작·로컬라이제이션
    • 차량 관리 시스템
  • 서비스
    • 배포·통합
    • 정비
    • 리모트 조작

제6장 세계의 로봇 셔틀·자율주행 버스 시장 : 차종별

  • 자율 셔틀
  • 자율주행 버스

제7장 세계의 로봇 셔틀·자율주행 버스 시장 : 추진 유형별

  • 전기
  • 하이브리드
  • 수소연료전지
  • 내연기관(ICE)

제8장 세계의 로봇 셔틀·자율주행 버스 시장 : 자율주행 레벨별

  • 레벨 1(운전 지원)
  • 레벨 2(부분 자동화)
  • 레벨 3(조건부 자동화)
  • 레벨 4(고자동화)
  • 레벨 5(완전 자동화)

제9장 세계의 로봇 셔틀·자율주행 버스 시장 : 용도별

  • 대중교통
  • 헬스케어·은퇴자 커뮤니티
  • 공항·캠퍼스 셔틀
  • 테마파크·이벤트
  • 관광
  • 비즈니스 파크·산업 단지
  • 기타

제10장 세계의 로봇 셔틀·자율주행 버스 시장 : 최종사용자별

  • 지방자치단체
  • 교통 당국
  • 민간 사업자(테크놀러지 기업 또는 모빌리티 기업)
  • 법인 고객
  • 대학·캠퍼스
  • 기타

제11장 세계의 로봇 셔틀·자율주행 버스 시장 : 지역별

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 카타르
    • 남아프리카공화국
    • 기타 중동 및 아프리카

제12장 주요 발전

  • 계약, 파트너십, 협업, 조인트 벤처
  • 인수와 합병
  • 신제품 발매
  • 사업 확대
  • 기타 주요 전략

제13장 기업 프로파일링

  • Waymo
  • Baidu
  • EasyMile
  • Navya
  • May Mobility
  • Cruise
  • Zoox
  • Nuro
  • Mobileye
  • NVIDIA
  • Toyota
  • WeRide
  • Pony.ai
  • Local Motors
  • BYD
  • Daimler Truck Holding AG
  • Transdev
  • Continental
KSA 25.07.02

According to Stratistics MRC, the Global Robot Shuttles and Autonomous Buses Market is accounted for $363.88 million in 2025 and is expected to reach $2116.65 million by 2032 growing at a CAGR of 28.6% during the forecast period. Robot shuttles and autonomous buses are self-driving public transport vehicles designed to operate without a human driver. Equipped with sensors, AI, and advanced navigation systems, they provide efficient, safe, and eco-friendly mobility solutions. Typically electric-powered, these vehicles are used in urban areas, campuses, and closed environments to offer first-mile and last-mile connectivity. They represent a key innovation in smart city and sustainable transportation initiatives worldwide.

Market Dynamics:

Driver:

Rising demand for smart and sustainable mobility

The growing preference for autonomous shuttles is driven by the need for efficient, eco-friendly transportation solutions. Cities worldwide are investing in smart mobility systems to reduce congestion and emissions. Public transportation authorities are embracing self-driving technology to improve accessibility and reliability. Increased adoption of electric and autonomous fleets aligns with climate goals and sustainability initiatives. Advancements in AI and sensor technology are making autonomous buses safer and more efficient.

Restraint:

Public skepticism and safety concerns

Many passengers still have reservations about trusting autonomous systems in dynamic urban environments. High-profile accidents and technical failures raise questions about reliability and risk mitigation strategies. Governments and industry leaders are working to establish standardized safety protocols to reassure the public. Continuous testing and real-world deployments are required to build public confidence.

Opportunity:

Electric vehicle adoption for emission reduction

The push toward carbon-neutral transportation is a significant opportunity for autonomous shuttles. Governments and corporations are setting zero-emission targets, accelerating the shift to electric self-driving fleets. Integration of electric buses with autonomous systems reduces operational costs and environmental impact. Battery innovations and charging infrastructure expansion support the widespread deployment of electric robot shuttles. Growing consumer preference for green mobility solutions further drives investment.

Threat:

Complexities in real-time navigation in mixed traffic

Navigating heterogeneous traffic conditions remains a major challenge for autonomous buses. Mixed environments with pedestrians, cyclists, and unpredictable drivers require precise AI-driven decision-making. Real-time sensor fusion and machine learning must continually adapt to changing road scenarios. Regulatory frameworks struggle to keep pace with rapid technological advancements in autonomous mobility. Cities with legacy infrastructure may not be fully equipped for seamless robotic shuttle integration.

Covid-19 Impact

The pandemic accelerated interest in contactless, autonomous transit solutions as cities sought safer transportation alternatives. Reduced workforce availability emphasized the value of self-driving vehicles in ensuring continuous public transportation. Governments prioritized automated and remote-controlled transit options to minimize human interaction. The crisis highlighted the importance of resilient, automated transportation networks in urban planning. Post-pandemic investment trends indicate sustained growth in autonomous mobility technologies.

The hardware segment is expected to be the largest during the forecast period

The hardware segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to growing demand for advanced sensors, AI processors, and communication modules. Autonomous buses rely heavily on LiDAR, radar, and camera systems for precise navigation and obstacle detection. The need for robust vehicle architecture drives continuous innovation in self-driving technology components. Hardware advancements in edge computing and onboard AI processing are improving real-time decision-making.

The transportation authorities segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the transportation authorities segment is predicted to witness the highest growth rate. Government initiatives supporting smart city development accelerate fleet deployment. Increased focus on public transit modernization encourages investment in AI-powered mobility solutions. Authorities are partnering with autonomous vehicle firms to improve efficiency and sustainability. Rising concerns over traffic congestion and environmental impact fuel expansion.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to rapid urbanization and large-scale smart transportation investments. Countries like China, Japan, and South Korea are early adopters of autonomous mobility solutions. Government-backed pilot programs and subsidies accelerate the commercial deployment of self-driving buses. Expanding public transit networks and infrastructure development support market growth.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to strong regulatory support and technological leadership. Companies like Waymo, Cruise, and Zoox are pioneering autonomous transit solutions. Increasing adoption of robotic shuttles in urban and campus environments drives market expansion. Rising concerns over traffic efficiency and environmental impact push cities toward self-driving mobility solutions.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Robot Shuttles and Autonomous Buses Market include Waymo, Baidu, EasyMile, Navya, May Mobility, Cruise, Zoox, Nuro, Mobileye, NVIDIA, Toyota, WeRide, Pony.ai, Local Motors, BYD, Daimler Truck Holding AG, Transdev, and Continental.

Key Developments:

In June 2025, Daimler Truck, logistics provider DHL Group and commercial vehicle rental provider hylane GmbH signed a cooperation agreement in the field of fully electric trucks at the "transport logistic" trade fair in Munich. The partnership stipulates that DHL will obtain 30 electric trucks of the type Mercedes-Benz eActros 600 through hylane's "Transport as a Service model."

In April 2025, Continental has launched three all-new MTB tires, designed to provide riders with increased performance, durability, and ultimate grip on every trail. These tires, Dubnital, Trinotal, and Magnotal sit alongside the acclaimed Gravity range, ensuring that every rider, from XC racers to trail enthusiasts, finds the perfect tire for their chosen terrain.

Components Covered:

  • Hardware
  • Software
  • Services

Vehicle Types Covered:

  • Autonomous Shuttles
  • Autonomous Buses

Propulsion Types Covered:

  • Electric
  • Hybrid
  • Hydrogen Fuel Cell
  • Internal Combustion Engine (ICE)

Levels of Autonomy Covered:

  • Level 1 (Driver Assistance)
  • Level 2 (Partial Automation)
  • Level 3 (Conditional Automation)
  • Level 4 (High Automation)
  • Level 5 (Full Automation)

Applications Covered:

  • Public Transportation
  • Healthcare and Retirement Communities
  • Airport & Campus Shuttles
  • Theme Parks and Events
  • Tourism & Sightseeing
  • Business Parks & Industrial Campuses
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Municipal Governments
  • Transportation Authorities
  • Private Operators (Tech or Mobility Companies)
  • Corporate Clients
  • Universities & Campuses
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Robot Shuttles and Autonomous Buses Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Hardware
    • 5.2.1 Sensors
    • 5.2.2 GPS/GNSS modules
    • 5.2.3 Processors and control units
    • 5.2.4 Communication systems
    • 5.2.5 Electric motors and battery systems
  • 5.3 Software
    • 5.3.1 AI-based driving algorithms
    • 5.3.2 Mapping & localization
    • 5.3.3 Fleet management systems
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Deployment & integration
    • 5.4.2 Maintenance
    • 5.4.3 Remote operations

6 Global Robot Shuttles and Autonomous Buses Market, By Vehicle Type

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Autonomous Shuttles
  • 6.3 Autonomous Buses

7 Global Robot Shuttles and Autonomous Buses Market, By Propulsion Type

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Electric
  • 7.3 Hybrid
  • 7.4 Hydrogen Fuel Cell
  • 7.5 Internal Combustion Engine (ICE)

8 Global Robot Shuttles and Autonomous Buses Market, By Level of Autonomy

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Level 1 (Driver Assistance)
  • 8.3 Level 2 (Partial Automation)
  • 8.4 Level 3 (Conditional Automation)
  • 8.5 Level 4 (High Automation)
  • 8.6 Level 5 (Full Automation)

9 Global Robot Shuttles and Autonomous Buses Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Public Transportation
  • 9.3 Healthcare and Retirement Communities
  • 9.4 Airport & Campus Shuttles
  • 9.5 Theme Parks and Events
  • 9.6 Tourism & Sightseeing
  • 9.7 Business Parks & Industrial Campuses
  • 9.8 Other Applications

10 Global Robot Shuttles and Autonomous Buses Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Municipal Governments
  • 10.3 Transportation Authorities
  • 10.4 Private Operators (Tech or Mobility Companies)
  • 10.5 Corporate Clients
  • 10.6 Universities & Campuses
  • 10.7 Other End Users

11 Global Robot Shuttles and Autonomous Buses Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 Waymo
  • 13.2 Baidu
  • 13.3 EasyMile
  • 13.4 Navya
  • 13.5 May Mobility
  • 13.6 Cruise
  • 13.7 Zoox
  • 13.8 Nuro
  • 13.9 Mobileye
  • 13.10 NVIDIA
  • 13.11 Toyota
  • 13.12 WeRide
  • 13.13 Pony.ai
  • 13.14 Local Motors
  • 13.15 BYD
  • 13.16 Daimler Truck Holding AG
  • 13.17 Transdev
  • 13.18 Continental
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