|
시장보고서
상품코드
2149756
피지컬 AI 시장 예측(-2034년) : 구성요소, 물리 시스템 종류, 기술, 용도, 최종사용자 및 지역별 세계 분석Physical AI Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Components (Hardware, Software, Services), Physical System Types, Technologies, Applications, End Users and By Geography |
||||||
Stratistics MRC에 따르면 세계의 피지컬 AI 시장은 2026년에 152억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 20.7%로 성장하여 2034년에는 685억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
피지컬 AI란 현실 세계에서 지각, 추론, 행동을 수행하기 위해 물리적 하드웨어와 통합된 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 첨단 기계 학습 알고리즘과 로봇 시스템, 센서, 액추에이터를 결합하여 작동하며, 복잡한 작업을 자율적 또는 반자율적으로 수행합니다. 이러한 시스템에는 산업용 로봇, 자율주행차, 휴머노이드 로봇 및 스마트 인프라 플랫폼이 포함됩니다. 이들은 컴퓨터 비전, 센서 융합, 엣지 컴퓨팅을 활용하여 물리적 환경과 동적으로 상호작용함으로써 운영 효율성과 안전성을 향상시킵니다.
산업 자동화에 대한 수요 증가
전 세계적으로 증가하는 산업 자동화 수요로 인해 제조업체들은 뛰어난 업무 효율을 실현하는 피지컬 AI 시스템의 도입을 피할 수 없게 되었습니다. 심화되는 인력 부족과 정밀 제조에 대한 수요 증가가 이러한 지능형 기계를 생산 라인에 통합하는 움직임을 가속화하고 있습니다. 이러한 전환은 로봇의 적응성과 의사결정 능력을 향상시키는 기계 학습의 발전에 힘입어 이루어지고 있습니다. 그 결과, 기업들은 생산성 벤치마크를 달성하는 동시에 장기적인 운영 비용을 최적화하기 위해 첨단 피지컬 AI 기술에 대한 투자를 확대하고 있습니다.
도입 및 유지 관리 비용의 높음
고급 피지컬 AI 시스템 도입에 수반되는 막대한 비용은 상업적 보급에 있어 큰 장벽이 되고 있습니다. 신뢰성 높은 로봇 하드웨어와 첨단 AI 소프트웨어의 개발에는 대개 복잡한 통합 과정이나 전문적인 기술적 지식이 필요하며, 이것이 전체 도입 비용을 상승시키고 있습니다. 게다가 특정 센서 어레이는 가혹한 산업 환경에 민감하기 때문에 수명이 제한되고 유지보수 부담이 증가합니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여, 특히 자본 예산이 제한된 중소기업의 시장 확장을 제약하고 있습니다.
휴머노이드 로봇의 확대
휴머노이드 로봇 분야는 범용성이 높은 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라, 피지컬 AI 제조업체에게 큰 성장 기회를 제공하고 있습니다. 휴머노이드 플랫폼은 고도의 시각·언어·동작 모델을 주요 입력으로 활용하여, 대규모 인프라 개조 없이도 인간 중심의 환경에서 다양한 작업을 수행할 수 있는 매우 효과적인 수단을 제공합니다. 서비스 로봇 분야에 대한 전 세계적인 투자가 확대되고, 규제 당국이 인간과 로봇의 안전한 협업을 권장하는 가운데, 첨단 피지컬 AI 솔루션의 도입은 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
기존 자동화 기술과의 경쟁
기존의 비 AI형 자동화 기술에 대한 지속적인 의존은 피지컬 AI 시장에 큰 위협이 되고 있습니다. 기존의 프로그램형 로봇이나 확립된 기계 시스템은 현재의 산업 환경에서 뛰어난 비용 대비 효과를 발휘하는 경우가 많으며, 반복적이고 구조화된 작업에서는 더 경제적으로 실현 가능한 대안이 될 수 있습니다. 또한, 결정론적 제어 알고리즘의 급속한 발전으로 인해 기존 자동화 기법의 신뢰성이 향상되고 있습니다. 이러한 경쟁 압력은 특히 초기 AI 투자가 주요 운영상 고려 사항이 되는 경우, 시장 침투를 저해할 가능성이 있습니다.
신종 코로나바이러스(COVID-19)의 영향:
팬데믹은 당초 물류상의 제약으로 인해 피지컬 AI의 공급망에 혼란을 초래하여 로봇 도입을 지연시켰습니다. 그러나 이후 비접촉형 업무와 사회적 거리두기의 필요성이 높아짐에 따라, 필수적인 물류 및 의료 업무 분야에서 자율 시스템의 도입이 가속화되었습니다. 팬데믹 이후, 공급망의 회복탄력성과 근로자 안전에 대한 관심이 높아지면서 피지컬 AI 기술에 대한 장기적인 투자가 촉진되었고, 전 세계 다양한 산업 분야에서 견조한 시장 회복과 확장이 이루어지고 있습니다.
예측 기간 동안 하드웨어 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
하드웨어 부문은 그 기반적인 역할과 다양한 자동화 환경에서의 광범위한 적용 가능성 덕분에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 로봇 시스템 및 엣지 AI 프로세서와 같은 하드웨어 구성요소는 뛰어난 운영 신뢰성을 갖추고 있어 복잡한 물리적 환경에서도 효과적으로 작동합니다. 이를 통해 일상 업무에서 수동 개입이 대폭 감소하고, 생산 가동 중단 시간이 최소화됩니다. 각 산업이 확장 가능하고 비용 효율적인 자동화 업그레이드를 점점 더 우선시함에 따라, 전용 피지컬 AI 하드웨어에 대한 수요는 계속해서 급증하고 있으며, 이 시장의 지배적 지위를 공고히 하고 있습니다.
예측 기간 동안 지능형 기계 및 설비 부문이 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 지능형 기계 및 장비 부문은 신경망 아키텍처와 강화 학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 기술을 통해 물리적 에이전트를 정밀하게 훈련시켜 특정 현실 세계 용도에 맞춘 고도로 전문화되고 견고한 동작을 구현할 수 있습니다. 고급 AI 설계를 통해 적응성, 운영 안정성 및 작업 효율성을 향상시키는 능력은 공정의 경제성을 크게 높여줍니다. 그 결과, 자율 시스템에 대한 투자 증가가 전 세계적인 상용화를 가속화하고 있습니다.
시장 점유율이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 북미는 피지컬 AI 시스템을 광범위하게 활용하는 확립된 기술 및 제조 산업이 존재하기 때문에 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 막대한 연구개발 투자, 견고한 지적재산권 보호, 그리고 첨단 제조 및 기술 혁신을 촉진하는 정부의 지원 정책의 혜택을 받고 있습니다. 또한, 미국 및 캐나다의 주요 업계 기업들이 자율형 로봇을 조기에 도입함에 따라 이 지역의 세계적 우위가 더욱 공고해지고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 신흥 경제국의 급속한 산업화와 제조업 확장에 힘입어 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 한국 등의 국가들은 증가하는 국내 생산 수요와 엄격한 효율 규제에 대응하기 위해 스마트 팩토리 인프라 및 자율형 로봇 기술에 대한 투자를 확대하고 있습니다. 또한, 유리한 정부 정책, 증가하는 외국인 직접 투자, 그리고 비용 효율적인 제조 자원 확보가 맞물려 해당 지역 전체에서 피지컬 AI 도입이 가속화되고 있습니다.
무료 맞춤 서비스:
본 보고서를 구매하신 모든 고객께서는 다음의 무료 맞춤 설정 옵션 중 하나를 선택하실 수 있습니다:
- 기업 프로파일링
- 추가 시장 참여 기업(최대 3개사)에 대한 종합적인 프로파일링
- 주요 기업(최대 3개사)에 대한 SWOT 분석
- 지역별 세분화
- 고객의 요청에 따라 주요 국가의 시장 추정 및 예측, 그리고 CAGR(주 : 실현 가능성 확인 후 제공)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 확장, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업의 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 피지컬 AI 시장 : 구성요소별
제6장 세계의 피지컬 AI 시장 : 물리 시스템 종류별
제7장 세계의 피지컬 AI 시장 : 기술별
제8장 세계의 피지컬 AI 시장 : 용도별
제9장 세계의 피지컬 AI 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 피지컬 AI 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 대처
제13장 기업 개요
KSMAccording to Stratistics MRC, the Global Physical AI Market is accounted for $15.2 billion in 2026 and is expected to reach $68.5 billion by 2034 growing at a CAGR of 20.7% during the forecast period. Physical AI refers to artificial intelligence systems integrated with physical hardware to perceive, reason, and act within the real world. They function by combining advanced machine learning algorithms with robotic systems, sensors, and actuators to execute complex tasks autonomously or semi-autonomously. These systems encompass industrial robots, autonomous vehicles, humanoid robots, and smart infrastructure platforms that utilize computer vision, sensor fusion, and edge computing to interact dynamically with their physical environments, thereby enhancing operational efficiency and safety.
Market Dynamics:
Driver:
Escalating Demand for Industrial Automation
The escalating global demand for industrial automation compels manufacturers to adopt physical AI systems offering superior operational efficiency alternatives. Growing labor shortages and the need for precision manufacturing are accelerating the integration of these intelligent machines into production lines. This transition is supported by advancements in machine learning, which enhance robotic adaptability and decision-making capabilities. Consequently, enterprises are investing in advanced physical AI technologies to achieve compliance with productivity benchmarks while optimizing long-term operational costs.
Restraint:
High Implementation and Maintenance Costs
The substantial expenses associated with deploying advanced physical AI systems represent a significant barrier to widespread commercial adoption. Developing highly reliable robotic hardware and sophisticated AI software often requires complex integration processes and specialized technical expertise, which escalate overall implementation costs. Furthermore, the sensitivity of certain sensor arrays to harsh industrial environments limits their operational lifespan and increases maintenance requirements. These factors collectively constrain market expansion, particularly for smaller enterprises with limited capital budgets.
Opportunity:
Expansion in Humanoid Robotics
The humanoid robotics sector presents substantial growth opportunities for physical AI manufacturers due to increasing demand for versatile, general-purpose automation. Humanoid platforms offer a highly effective pathway to perform diverse tasks in human-centric environments without extensive infrastructure modifications, utilizing advanced vision-language-action models as primary inputs. As global investments in service robotics expand and regulatory agencies favor safe human-robot collaboration pathways, the adoption of advanced physical AI solutions is expected to surge significantly.
Threat:
Competition from Traditional Automation
The continuous reliance on traditional, non-AI automation technologies poses a considerable threat to the physical AI market. Conventional programmed robotics and established mechanical systems often exhibit superior cost-effectiveness under current industrial conditions and can be more economically viable for repetitive, structured tasks. Additionally, the rapid advancement of deterministic control algorithms is enhancing the reliability of conventional automation methods. This competitive pressure may hinder market penetration, particularly where initial AI investment is a primary operational consideration.
Covid-19 Impact:
The pandemic initially disrupted physical AI supply chains and delayed robotics deployments due to logistical constraints. However, the subsequent need for contactless operations and social distancing accelerated the adoption of autonomous systems for essential logistics and healthcare tasks. Post-pandemic, the heightened focus on supply chain resilience and workforce safety has reinforced long-term investments in physical AI technologies, driving robust market recovery and expansion across diverse industrial sectors globally.
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 its foundational role and widespread applicability across diverse automation environments. Hardware components like robotic systems and edge AI processors offer exceptional operational reliability and operate effectively in complex physical conditions, which significantly reduces manual intervention and minimizes production downtime in daily operations. As industries increasingly prioritize scalable and cost-effective automation upgrades, the demand for specialized physical AI hardware continues to surge, solidifying its dominant market position.
The intelligent machines and equipment segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the intelligent machines and equipment segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by rapid advancements in neural network architectures and reinforcement learning engineering. These technologies enable the precise training of physical agents to produce highly specialized and robust behaviors tailored for specific real-world applications. The ability to enhance adaptability, operational stability, and task efficiency through advanced AI design significantly improves process economics. Consequently, increasing investments in autonomous systems are accelerating commercial adoption globally.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the presence of well-established technology and manufacturing industries that heavily utilize physical AI systems. The region benefits from substantial research and development investments, robust intellectual property protection, and supportive government initiatives promoting advanced manufacturing and technological innovation. Furthermore, the early adoption of autonomous robotics by key industry players in the United States and Canada reinforces the region's dominant position globally.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapid industrialization and expanding manufacturing sectors in emerging economies. Countries such as China, Japan, and South Korea are increasingly investing in smart factory infrastructure and autonomous robotics technologies to meet growing domestic production demands and stringent efficiency regulations. Additionally, favorable government policies, rising foreign direct investment, and the availability of cost-effective manufacturing resources are collectively driving the accelerated adoption of physical AI across the region.
Key players in the market
Some of the key players in Physical AI Market include NVIDIA Corporation, Advanced Micro Devices, Inc., Qualcomm Incorporated, Alphabet Inc., Amazon.com, Inc., Tesla, Inc., Microsoft Corporation, Meta Platforms, Inc., Apple Inc., Intel Corporation, Arm Holdings plc, ABB Ltd., Siemens AG, Rockwell Automation, Inc., FANUC Corporation, Yaskawa Electric Corporation, Toyota Motor Corporation, and Hyundai Motor Company.
Key Developments:
In September 2026, NVIDIA Corporation launched a next-generation physical AI computing platform optimized for humanoid robotics, achieving a thirty percent improvement in real-time inference speed while significantly reducing power consumption requirements for global automation developers.
In August 2026, Tesla, Inc. expanded its autonomous manufacturing capacity through a strategic partnership with a leading semiconductor firm, enabling the scalable deployment of novel vision-based control systems for advanced factory operations.
In July 2026, ABB Ltd. secured a major supply agreement to provide customized industrial robotics solutions for a prominent automotive manufacturer, facilitating the efficient integration of AI-driven assembly arms into next-generation production lines globally.
Components Covered:
- Hardware
- Software
- Services
Physical System Types Covered:
- Industrial Robots
- Humanoid Robots
- Autonomous Mobile Robots
- Autonomous Vehicles and Machines
- Drones and Autonomous Aerial Systems
- Intelligent Machines and Equipment
- Smart Infrastructure Systems
Technologies Covered:
- Computer Vision
- Multimodal AI
- Vision-Language-Action Models
- Reinforcement Learning
- Generative AI
- Edge AI
- Sensor Fusion
- Simulation and Synthetic Data
Applications Covered:
- Manufacturing
- Warehousing and Logistics
- Healthcare and Hospital Automation
- Automotive and Transportation
- Construction and Infrastructure
- Agriculture
- Energy and Utilities
- Consumer and Service Robotics
End Users Covered:
- Manufacturing Companies
- Automotive Manufacturers
- Logistics and Warehousing Companies
- Healthcare Organizations
- Energy and Utility Companies
- Construction Companies
- Agricultural Enterprises
- Technology and Electronics Companies
Regions Covered:
- North America
- United States
- Canada
- Mexico
- Europe
- United Kingdom
- Germany
- France
- Italy
- Spain
- Netherlands
- Belgium
- Sweden
- Switzerland
- Poland
- Rest of Europe
- Asia Pacific
- China
- Japan
- India
- South Korea
- Australia
- Indonesia
- Thailand
- Malaysia
- Singapore
- Vietnam
- Rest of Asia Pacific
- South America
- Brazil
- Argentina
- Colombia
- Chile
- Peru
- Rest of South America
- Rest of the World (RoW)
- Middle East
- Saudi Arabia
- United Arab Emirates
- Qatar
- Israel
- Rest of Middle East
- Africa
- South Africa
- Egypt
- Morocco
- Rest of 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 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
- 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
- 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
- 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
- 1.3 Competitive Landscape Overview
- 1.4 Strategic Insights and Recommendations
2 Research Framework
- 2.1 Study Objectives and Scope
- 2.2 Stakeholder Analysis
- 2.3 Research Assumptions and Limitations
- 2.4 Research Methodology
- 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
- 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
- 2.4.3 Data Validation and Triangulation
- 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach
3 Market Dynamics and Trend Analysis
- 3.1 Market Definition and Structure
- 3.2 Key Market Drivers
- 3.3 Market Restraints and Challenges
- 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
- 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
- 3.6 Technology and Innovation Landscape
- 3.7 Emerging and High-Growth Markets
- 3.8 Regulatory and Policy Environment
- 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook
4 Competitive and Strategic Assessment
- 4.1 Porter's Five Forces Analysis
- 4.1.1 Supplier Bargaining Power
- 4.1.2 Buyer Bargaining Power
- 4.1.3 Threat of Substitutes
- 4.1.4 Threat of New Entrants
- 4.1.5 Competitive Rivalry
- 4.2 Market Share Analysis of Key Players
- 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison
5 Global Physical AI Market, By Component
- 5.1 Hardware
- 5.1.1 Robotic Systems
- 5.1.2 Sensors
- 5.1.3 Actuators
- 5.1.4 Edge AI Processors
- 5.1.5 Controllers and Embedded Systems
- 5.2 Software
- 5.2.1 Foundation Models
- 5.2.2 World Models
- 5.2.3 Robot Operating Systems
- 5.2.4 Simulation and Digital Twin Platforms
- 5.2.5 Fleet Management Software
- 5.3 Services
- 5.3.1 System Integration
- 5.3.2 Deployment Services
- 5.3.3 Training and Support
- 5.3.4 Managed Services
6 Global Physical AI Market, By Physical System Type
- 6.1 Industrial Robots
- 6.1.1 Articulated Robots
- 6.1.2 Collaborative Robots
- 6.1.3 Mobile Manipulators
- 6.2 Humanoid Robots
- 6.3 Autonomous Mobile Robots
- 6.4 Autonomous Vehicles and Machines
- 6.5 Drones and Autonomous Aerial Systems
- 6.6 Intelligent Machines and Equipment
- 6.7 Smart Infrastructure Systems
7 Global Physical AI Market, By Technology
- 7.1 Computer Vision
- 7.2 Multimodal AI
- 7.3 Vision-Language-Action Models
- 7.4 Reinforcement Learning
- 7.5 Generative AI
- 7.6 Edge AI
- 7.7 Sensor Fusion
- 7.8 Simulation and Synthetic Data
8 Global Physical AI Market, By Application
- 8.1 Manufacturing
- 8.1.1 Adaptive Assembly
- 8.1.2 AI-Based Inspection
- 8.1.3 Material Handling
- 8.2 Warehousing and Logistics
- 8.3 Healthcare and Hospital Automation
- 8.4 Automotive and Transportation
- 8.5 Construction and Infrastructure
- 8.6 Agriculture
- 8.7 Energy and Utilities
- 8.8 Consumer and Service Robotics
9 Global Physical AI Market, By End User
- 9.1 Manufacturing Companies
- 9.2 Automotive Manufacturers
- 9.3 Logistics and Warehousing Companies
- 9.4 Healthcare Organizations
- 9.5 Energy and Utility Companies
- 9.6 Construction Companies
- 9.7 Agricultural Enterprises
- 9.8 Technology and Electronics Companies
10 Global Physical AI Market, By Geography
- 10.1 North America
- 10.1.1 United States
- 10.1.2 Canada
- 10.1.3 Mexico
- 10.2 Europe
- 10.2.1 United Kingdom
- 10.2.2 Germany
- 10.2.3 France
- 10.2.4 Italy
- 10.2.5 Spain
- 10.2.6 Netherlands
- 10.2.7 Belgium
- 10.2.8 Sweden
- 10.2.9 Switzerland
- 10.2.10 Poland
- 10.2.11 Rest of Europe
- 10.3 Asia Pacific
- 10.3.1 China
- 10.3.2 Japan
- 10.3.3 India
- 10.3.4 South Korea
- 10.3.5 Australia
- 10.3.6 Indonesia
- 10.3.7 Thailand
- 10.3.8 Malaysia
- 10.3.9 Singapore
- 10.3.10 Vietnam
- 10.3.11 Rest of Asia Pacific
- 10.4 South America
- 10.4.1 Brazil
- 10.4.2 Argentina
- 10.4.3 Colombia
- 10.4.4 Chile
- 10.4.5 Peru
- 10.4.6 Rest of South America
- 10.5 Rest of the World (RoW)
- 10.5.1 Middle East
- 10.5.1.1 Saudi Arabia
- 10.5.1.2 United Arab Emirates
- 10.5.1.3 Qatar
- 10.5.1.4 Israel
- 10.5.1.5 Rest of Middle East
- 10.5.2 Africa
- 10.5.2.1 South Africa
- 10.5.2.2 Egypt
- 10.5.2.3 Morocco
- 10.5.2.4 Rest of Africa
- 10.5.1 Middle East
11 Strategic Market Intelligence
- 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
- 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
- 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
- 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment
12 Industry Developments and Strategic Initiatives
- 12.1 Mergers and Acquisitions
- 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
- 12.3 New Product Launches and Certifications
- 12.4 Capacity Expansion and Investments
- 12.5 Other Strategic Initiatives
13 Company Profiling
- 13.1 NVIDIA Corporation
- 13.2 Advanced Micro Devices, Inc.
- 13.3 Qualcomm Incorporated
- 13.4 Alphabet Inc.
- 13.5 Amazon.com, Inc.
- 13.6 Tesla, Inc.
- 13.7 Microsoft Corporation
- 13.8 Meta Platforms, Inc.
- 13.9 Apple Inc.
- 13.10 Intel Corporation
- 13.11 Arm Holdings plc
- 13.12 ABB Ltd.
- 13.13 Siemens AG
- 13.14 Rockwell Automation, Inc.
- 13.15 FANUC Corporation
- 13.16 Yaskawa Electric Corporation
- 13.17 Toyota Motor Corporation
- 13.18 Hyundai Motor Company
