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운송용 인공지능 시장 : 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 제공별, 기계학습별, 용도별, 프로세스별, 지역별 및 경쟁(2021-2031년)

Artificial Intelligence in Transportation Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Offering, By Machine Learning, By Application, By Process, By Region & Competition, 2021-2031F
발행일: | 리서치사: TechSci Research | 페이지 정보: 영문 182 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

세계의 운송용 인공지능 시장은 2025년 38억 9,000만 달러에서 2031년까지 105억 7,000만 달러로 확대하며, CAGR 18.13%를 기록할 것으로 예측되고 있습니다.

이 분야에서는 머신러닝, 컴퓨터 비전, 예측 분석을 활용하여 자율주행 실현, 교통 흐름 관리, 물류 최적화를 도모합니다. 시장의 주요 촉진요인은 업무 효율화의 시급성과 도로 안전 향상을 위한 자율주행 기술에 대한 수요 증가입니다. 또한 공급망 운영 개선과 연료 소비를 최소화하기 위한 실시간 데이터 처리의 필요성은 일시적인 도입 동향과는 다른 중요한 성장의 촉매제가 되고 있습니다.

시장 개요
예측 기간 2027-2031
시장 규모 : 2025년 38억 9,000만 달러
시장 규모 : 2031년 105억 7,000만 달러
CAGR : 2026-2031년 18.13%
가장 빠르게 성장하는 부문 딥러닝
최대 시장 아시아태평양

시장의 빠른 성장을 가로막는 주요 장벽 중 하나는 첨단 AI 솔루션과 노후화된 인프라를 통합하는 복잡성입니다. 이 과정에는 많은 자본 비용과 엄격한 안전 검증이 수반되는 경우가 많습니다. SITA의 조사에 따르면 2024년 북미 항공사의 약 45%가 인공지능을 주요 기술 우선순위로 지정하고 있으며, 이는 업계가 이러한 현대화 과제를 극복하는 데 집중하고 있음을 보여줍니다. 이 통계는 기존의 틀을 지능적이고 데이터 중심의 교통 네트워크로 전환하기 위한 전략적 자원 배분의 필요성을 강조하고 있습니다.

시장 성장 촉진요인

자율주행 기술의 급속한 발전은 안전한 항해를 보장하기 위해 고성능 컴퓨팅과 신경망 통합을 필요로 하며, 산업을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 기술 기업 및 제조업체들은 센서 융합을 통해 변화하는 도로 상황을 분석하는 자율주행 시스템에 많은 투자를 하고 있으며, 대규모 도입 전 안전 프로토콜 검증을 위해 상당한 재정적 지원이 필수적입니다. 알파벳은 2024년 7월 '2024년 2분기 결산' 컨퍼런스 콜에서 자율주행 역량 확대를 위해 웨이모에 50억 달러 규모의 다년간 투자를 승인했습니다. 이러한 대규모 자본 투입은 프로토타입을 상용화된 모빌리티 서비스로 발전시키는 데 있으며, 인공지능이 중요한 역할을 하고 있으며, 차량용 추론 칩과 교육 인프라에 대한 수요에 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 입증합니다.

또한 스마트 교통관리 시스템 도입이 주요 촉진요인으로 작용하고 있으며, 실시간 분석을 활용하여 도심의 교통체증 완화 및 지자체 인프라의 효율화를 도모하고 있습니다. 지방정부에서는 컴퓨터 비전 기술을 활용한 적응형 신호 제어 및 지능형 모니터링 네트워크의 도입이 확대되어 교통 흐름의 최적화와 배출가스 감축을 위해 노력하고 있습니다. 미국 교통부가 2024년 3월 발표한 '바이든-해리스 행정부, 보조금 발표'라는 제목의 보도자료에 따르면 이 행정부는 첨단 효율화 기술 도입을 목적으로 34개 지자체에 5,000만 달러의 SMART 보조금을 지급했습니다. 이 공적 자금은 민간 부문의 판매를 촉진하고 벤더를 위한 강력한 생태계를 조성하고 있습니다. 예를 들어 엔비디아는 2024년 AI 조종석 및 자율주행 플랫폼의 보급을 주요 원동력으로 삼아 연간 자동차 관련 매출이 21% 증가한 11억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다.

시장이 해결해야 할 과제

기존 교통 시스템에 인공지능을 통합하는 것은 현대의 컴퓨팅 요구와 일반적인 레거시 인프라 사이에 존재하는 불일치로 인해 크게 저해되고 있습니다. 항공, 철도, 물류 분야의 많은 운영 프레임워크는 수십년전에 구축된 것으로, 복잡한 머신러닝 모델을 지원하는 데 필요한 연결성과 데이터 아키텍처가 부족합니다. 이러한 기반 시스템을 개편하기 위해서는 막대한 설비 투자가 필요하며, 규제 요건을 충족하기 위한 장기간의 안전 검증 프로세스가 수반됩니다. 이러한 기술적, 재정적 장벽이 병목현상으로 작용하여 실험적인 기술이 핵심 운영 구성요소가 되는 것을 막고, 전체 시장의 모멘텀을 둔화시키고 있습니다.

이 장벽은 파일럿 테스트와 본격적인 도입 사이에 큰 격차를 보이는 현재 업계 도입 지표에서도 알 수 있습니다. 국제철도연맹(UIC)에 따르면 2024년 기준 약 25%의 철도 회사만이 여러 AI 이용 사례를 확장하는 데 성공했으며, 대부분의 노력은 실험 단계에 머물러 있습니다. 이 데이터는 효율성의 필요성은 분명하지만, 구식 하드웨어에 새로운 AI 기능을 통합하는 실무적 과제가 시장을 효과적으로 억제하고 있으며, 혁신적인 확장보다는 점진적인 진전에 머물러 있음을 보여줍니다.

시장 동향

예측 유지보수 모델을 통한 차량 최적화 도입이 중요한 동향이 되고 있으며, 이는 사업자가 자산 수명주기 및 예상치 못한 다운타임을 관리하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 철도 사업자와 항공사는 정기 점검에서 상태 모니터링 방식으로 전환하여 머신러닝 알고리즘을 사용하여 센서 데이터를 분석하여 부품 고장을 정확하게 예측했습니다. 이러한 전환은 운영 중단을 줄일 뿐만 아니라 부품 수요를 미리 예측하여 재고 관리를 최적화합니다. 델타항공이 2024년 3월 발표한 '델타 테크옵스, Aviation Week 2024Grand Laureate Award 수상' 보도자료에 따르면 델타항공의 AI 기반 프로그램 'APEX'는 자재 수요 예측 정확도를 90% 이상 향상시켰다고 합니다. 자원 배분 및 유지보수 효율성에 미치는 영향력이 얼마나 큰지 잘 보여주고 있습니다.

동시에 AI가 탑재된 라스트마일 배송용 드론과 로봇의 등장은 공급망에서 가장 비용이 많이 드는 부분을 타겟팅하여 물류를 변화시키고 있습니다. 기업은 첨단 네비게이션 시스템을 탑재한 자율주행 차량과 무인항공기를 활용하여 도심에서 빠르고 비접촉식 배송을 실현하고 있습니다. 이를 통해 지상 교통 혼잡을 효과적으로 피하고 있습니다. 이 기술은 배송 비용 절감과 소비자의 즉각적인 서비스 수요에 대응하고자 하는 물류 사업자와 소매업체들 사이에서 점점 더 많이 보급되고 있습니다. 윙이 2024년 9월 발표한 'Beyond the Aisle' 보고서에 따르면 자율비행 드론 시스템으로 전환하면 배송 비용을 최대 60%까지 절감할 수 있다는 조사결과를 발표하며, 이러한 자동화 솔루션이 널리 받아들여지는 배경에는 강력한 경제적 요인이 존재한다는 것을 강조하고 있습니다. 강력한 경제적 요인이 존재한다는 점을 강조하고 있습니다.

자주 묻는 질문

  • 세계의 운송용 인공지능 시장 규모는 어떻게 변할 것으로 예상되나요?
  • 운송용 인공지능 시장의 주요 성장 촉진 요인은 무엇인가요?
  • 운송용 인공지능 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부문은 무엇인가요?
  • 운송용 인공지능 시장의 최대 시장은 어디인가요?
  • 운송용 인공지능 시장의 주요 도전 과제는 무엇인가요?
  • 운송용 인공지능 시장에서 예측 유지보수 모델의 도입은 어떤 변화를 가져오고 있나요?
  • AI가 탑재된 드론과 로봇의 등장은 물류에 어떤 영향을 미치고 있나요?

목차

제1장 개요

제2장 조사 방법

제3장 개요

제4장 고객의 소리

제5장 세계의 운송용 인공지능 시장 전망

제6장 북미의 운송용 인공지능 시장 전망

제7장 유럽의 운송용 인공지능 시장 전망

제8장 아시아태평양의 운송용 인공지능 시장 전망

제9장 중동 및 아프리카의 운송용 인공지능 시장 전망

제10장 남미의 운송용 인공지능 시장 전망

제11장 시장 역학

제12장 시장 동향과 발전

제13장 세계의 운송용 인공지능 시장 : SWOT 분석

제14장 Porter's Five Forces 분석

제15장 경쟁 구도

제16장 전략적 제안

제17장 조사회사 소개·면책사항

KSA 26.03.03

The Global Artificial Intelligence in Transportation Market is projected to expand from USD 3.89 Billion in 2025 to USD 10.57 Billion by 2031, registering a CAGR of 18.13%. This sector encompasses the utilization of machine learning, computer vision, and predictive analytics to enable autonomous operations, manage traffic flow, and optimize logistics. The market is primarily driven by the urgent need for operational efficiency and the rising demand for autonomous vehicle technologies aimed at enhancing road safety. Additionally, the requirement for real-time data processing to improve supply chain operations and minimize fuel usage serves as a significant growth catalyst, distinguishing it from fleeting adoption trends.

Market Overview
Forecast Period2027-2031
Market Size 2025USD 3.89 Billion
Market Size 2031USD 10.57 Billion
CAGR 2026-203118.13%
Fastest Growing SegmentDeep Learning
Largest MarketAsia Pacific

One major hurdle hindering rapid market growth is the complexity of merging advanced AI solutions with aging infrastructure, a process often involving substantial capital costs and strict safety validation. According to SITA, nearly 45% of North American airlines designated artificial intelligence as their primary technology priority in 2024, highlighting the industry's dedication to overcoming these modernization challenges. This statistic emphasizes the necessity of strategic resource allocation to transform traditional frameworks into intelligent, data-centric transportation networks.

Market Driver

The rapid progression of autonomous vehicle technologies is fundamentally transforming the industry by requiring high-performance computing and neural network integration to ensure safe navigation. Technology companies and manufacturers are heavily investing in self-driving systems that use sensor fusion to analyze changing road conditions, necessitating substantial financial support to validate safety protocols prior to mass adoption. According to Alphabet Inc., in its 'Second Quarter 2024 Results' conference call in July 2024, the company authorized a new multi-year investment of $5 billion into Waymo to scale its autonomous driving capabilities. This significant capital injection underscores the critical role of artificial intelligence in evolving prototypes into commercially viable mobility services, which directly impacts the demand for onboard inference chips and training infrastructure.

Furthermore, the deployment of smart traffic management systems serves as a primary driver, utilizing real-time analytics to alleviate urban congestion and improve the efficiency of municipal infrastructure. Local governments are increasingly implementing adaptive signal controls and intelligent monitoring networks powered by computer vision to optimize traffic movement and lower emissions. According to the U.S. Department of Transportation, in a March 2024 press release titled 'Biden-Harris Administration Announces Grants', the administration allocated $50 million in SMART grants to 34 communities specifically to implement advanced efficiency-enhancing technologies. This public funding bolsters private sector sales, fostering a strong ecosystem for vendors; for instance, NVIDIA reported in 2024 that its full-year automotive revenue increased by 21% to $1.1 billion, largely fueled by the uptake of its AI cockpit and self-driving platforms.

Market Challenge

The incorporation of artificial intelligence into existing transportation systems is significantly hindered by the mismatch between modern computational needs and prevalent legacy infrastructure. Many operational frameworks within aviation, rail, and logistics were established decades ago and lack the necessary connectivity and data architecture to support intricate machine learning models. Overhauling these fundamental systems requires prohibitive capital expenditures and involves protracted safety validation processes to satisfy regulatory mandates. These technical and financial obstacles form a bottleneck that stops experimental technologies from becoming core operational components, thereby slowing overall market momentum.

This impediment is evident in current industry adoption metrics, where a substantial disparity exists between pilot testing and full-scale deployment. According to the International Union of Railways, only approximately 25% of railway companies had successfully scaled multiple AI use cases in 2024, with the majority of initiatives stuck in experimental stages. This data illustrates that, despite the obvious need for efficiency, the practical challenges of integrating new AI capabilities with outdated hardware effectively restrain the market, restricting its progress to incremental rather than transformative expansion.

Market Trends

The adoption of predictive maintenance models for fleet optimization is becoming a pivotal trend, fundamentally changing how operators handle asset lifecycles and unexpected downtime. Rail operators and airlines are shifting from scheduled servicing to condition-based approaches, utilizing machine learning algorithms to analyze sensor data and forecast component failures with high accuracy. This transition not only reduces operational interruptions but also optimizes inventory management by predicting part needs ahead of time. According to Delta Air Lines, in the March 2024 'Delta TechOps honored with Aviation Week's 2024 Grand Laureate Award' press release, the airline stated that its AI-powered APEX program boosted predictive material demand accuracy to over 90%, highlighting the significant influence of these technologies on resource allocation and maintenance efficiency.

Concurrently, the rise of AI-enabled last-mile delivery drones and robots is reshaping logistics by targeting the most costly portion of the supply chain. Businesses are utilizing autonomous ground and aerial vehicles outfitted with sophisticated navigation systems to perform fast, contactless deliveries in urban areas, effectively avoiding ground traffic congestion. This technology is becoming increasingly popular among logistics providers and retailers aiming to cut fulfillment costs while satisfying consumer demands for immediate service. According to Wing, in its September 2024 'Beyond the Aisle' report, research suggests that companies could lower delivery expenses by up to 60% by switching to autonomous drone systems, emphasizing the strong economic drivers behind the broad acceptance of these automated solutions.

Key Market Players

  • NVIDIA Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Intel Corporation
  • IBM Corporation
  • Alphabet Inc.
  • Tesla, Inc.
  • Cognex Corporation
  • Valeo SA
  • Continental AG
  • Robert Bosch GmbH

Report Scope

In this report, the Global Artificial Intelligence in Transportation Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Artificial Intelligence in Transportation Market, By Offering

  • Hardware and Software

Artificial Intelligence in Transportation Market, By Machine Learning

  • Deep Learning
  • Computer Vision
  • Context Awareness
  • NLP

Artificial Intelligence in Transportation Market, By Application

  • Semi & Full-Autonomous
  • HMI
  • Platooning

Artificial Intelligence in Transportation Market, By Process

  • Data Mining
  • Image Recognition and Signal Recognition

Artificial Intelligence in Transportation Market, By Region

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • France
    • United Kingdom
    • Italy
    • Germany
    • Spain
  • Asia Pacific
    • China
    • India
    • Japan
    • Australia
    • South Korea
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
  • Middle East & Africa
    • South Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE

Competitive Landscape

Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Artificial Intelligence in Transportation Market.

Available Customizations:

Global Artificial Intelligence in Transportation Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

  • Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Product Overview

  • 1.1. Market Definition
  • 1.2. Scope of the Market
    • 1.2.1. Markets Covered
    • 1.2.2. Years Considered for Study
    • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

  • 2.1. Objective of the Study
  • 2.2. Baseline Methodology
  • 2.3. Key Industry Partners
  • 2.4. Major Association and Secondary Sources
  • 2.5. Forecasting Methodology
  • 2.6. Data Triangulation & Validation
  • 2.7. Assumptions and Limitations

3. Executive Summary

  • 3.1. Overview of the Market
  • 3.2. Overview of Key Market Segmentations
  • 3.3. Overview of Key Market Players
  • 3.4. Overview of Key Regions/Countries
  • 3.5. Overview of Market Drivers, Challenges, Trends

4. Voice of Customer

5. Global Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook

  • 5.1. Market Size & Forecast
    • 5.1.1. By Value
  • 5.2. Market Share & Forecast
    • 5.2.1. By Offering (Hardware and Software)
    • 5.2.2. By Machine Learning (Deep Learning, Computer Vision, Context Awareness, NLP)
    • 5.2.3. By Application (Semi & Full-Autonomous, HMI, Platooning)
    • 5.2.4. By Process (Data Mining, Image Recognition and Signal Recognition)
    • 5.2.5. By Region
    • 5.2.6. By Company (2025)
  • 5.3. Market Map

6. North America Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook

  • 6.1. Market Size & Forecast
    • 6.1.1. By Value
  • 6.2. Market Share & Forecast
    • 6.2.1. By Offering
    • 6.2.2. By Machine Learning
    • 6.2.3. By Application
    • 6.2.4. By Process
    • 6.2.5. By Country
  • 6.3. North America: Country Analysis
    • 6.3.1. United States Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.1.1.1. By Value
      • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.1.2.1. By Offering
        • 6.3.1.2.2. By Machine Learning
        • 6.3.1.2.3. By Application
        • 6.3.1.2.4. By Process
    • 6.3.2. Canada Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.2.1.1. By Value
      • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.2.2.1. By Offering
        • 6.3.2.2.2. By Machine Learning
        • 6.3.2.2.3. By Application
        • 6.3.2.2.4. By Process
    • 6.3.3. Mexico Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 6.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.3.1.1. By Value
      • 6.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.3.2.1. By Offering
        • 6.3.3.2.2. By Machine Learning
        • 6.3.3.2.3. By Application
        • 6.3.3.2.4. By Process

7. Europe Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook

  • 7.1. Market Size & Forecast
    • 7.1.1. By Value
  • 7.2. Market Share & Forecast
    • 7.2.1. By Offering
    • 7.2.2. By Machine Learning
    • 7.2.3. By Application
    • 7.2.4. By Process
    • 7.2.5. By Country
  • 7.3. Europe: Country Analysis
    • 7.3.1. Germany Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.1.1.1. By Value
      • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.1.2.1. By Offering
        • 7.3.1.2.2. By Machine Learning
        • 7.3.1.2.3. By Application
        • 7.3.1.2.4. By Process
    • 7.3.2. France Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.2.1.1. By Value
      • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.2.2.1. By Offering
        • 7.3.2.2.2. By Machine Learning
        • 7.3.2.2.3. By Application
        • 7.3.2.2.4. By Process
    • 7.3.3. United Kingdom Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.3.1.1. By Value
      • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.3.2.1. By Offering
        • 7.3.3.2.2. By Machine Learning
        • 7.3.3.2.3. By Application
        • 7.3.3.2.4. By Process
    • 7.3.4. Italy Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.4.1.1. By Value
      • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.4.2.1. By Offering
        • 7.3.4.2.2. By Machine Learning
        • 7.3.4.2.3. By Application
        • 7.3.4.2.4. By Process
    • 7.3.5. Spain Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.5.1.1. By Value
      • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.5.2.1. By Offering
        • 7.3.5.2.2. By Machine Learning
        • 7.3.5.2.3. By Application
        • 7.3.5.2.4. By Process

8. Asia Pacific Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook

  • 8.1. Market Size & Forecast
    • 8.1.1. By Value
  • 8.2. Market Share & Forecast
    • 8.2.1. By Offering
    • 8.2.2. By Machine Learning
    • 8.2.3. By Application
    • 8.2.4. By Process
    • 8.2.5. By Country
  • 8.3. Asia Pacific: Country Analysis
    • 8.3.1. China Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.1.1.1. By Value
      • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.1.2.1. By Offering
        • 8.3.1.2.2. By Machine Learning
        • 8.3.1.2.3. By Application
        • 8.3.1.2.4. By Process
    • 8.3.2. India Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.2.1.1. By Value
      • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.2.2.1. By Offering
        • 8.3.2.2.2. By Machine Learning
        • 8.3.2.2.3. By Application
        • 8.3.2.2.4. By Process
    • 8.3.3. Japan Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.3.1.1. By Value
      • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.3.2.1. By Offering
        • 8.3.3.2.2. By Machine Learning
        • 8.3.3.2.3. By Application
        • 8.3.3.2.4. By Process
    • 8.3.4. South Korea Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.4.1.1. By Value
      • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.4.2.1. By Offering
        • 8.3.4.2.2. By Machine Learning
        • 8.3.4.2.3. By Application
        • 8.3.4.2.4. By Process
    • 8.3.5. Australia Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.5.1.1. By Value
      • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.5.2.1. By Offering
        • 8.3.5.2.2. By Machine Learning
        • 8.3.5.2.3. By Application
        • 8.3.5.2.4. By Process

9. Middle East & Africa Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook

  • 9.1. Market Size & Forecast
    • 9.1.1. By Value
  • 9.2. Market Share & Forecast
    • 9.2.1. By Offering
    • 9.2.2. By Machine Learning
    • 9.2.3. By Application
    • 9.2.4. By Process
    • 9.2.5. By Country
  • 9.3. Middle East & Africa: Country Analysis
    • 9.3.1. Saudi Arabia Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.1.1.1. By Value
      • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.1.2.1. By Offering
        • 9.3.1.2.2. By Machine Learning
        • 9.3.1.2.3. By Application
        • 9.3.1.2.4. By Process
    • 9.3.2. UAE Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.2.1.1. By Value
      • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.2.2.1. By Offering
        • 9.3.2.2.2. By Machine Learning
        • 9.3.2.2.3. By Application
        • 9.3.2.2.4. By Process
    • 9.3.3. South Africa Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.3.1.1. By Value
      • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.3.2.1. By Offering
        • 9.3.3.2.2. By Machine Learning
        • 9.3.3.2.3. By Application
        • 9.3.3.2.4. By Process

10. South America Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook

  • 10.1. Market Size & Forecast
    • 10.1.1. By Value
  • 10.2. Market Share & Forecast
    • 10.2.1. By Offering
    • 10.2.2. By Machine Learning
    • 10.2.3. By Application
    • 10.2.4. By Process
    • 10.2.5. By Country
  • 10.3. South America: Country Analysis
    • 10.3.1. Brazil Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.1.1.1. By Value
      • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.1.2.1. By Offering
        • 10.3.1.2.2. By Machine Learning
        • 10.3.1.2.3. By Application
        • 10.3.1.2.4. By Process
    • 10.3.2. Colombia Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.2.1.1. By Value
      • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.2.2.1. By Offering
        • 10.3.2.2.2. By Machine Learning
        • 10.3.2.2.3. By Application
        • 10.3.2.2.4. By Process
    • 10.3.3. Argentina Artificial Intelligence in Transportation Market Outlook
      • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.3.1.1. By Value
      • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.3.2.1. By Offering
        • 10.3.3.2.2. By Machine Learning
        • 10.3.3.2.3. By Application
        • 10.3.3.2.4. By Process

11. Market Dynamics

  • 11.1. Drivers
  • 11.2. Challenges

12. Market Trends & Developments

  • 12.1. Merger & Acquisition (If Any)
  • 12.2. Product Launches (If Any)
  • 12.3. Recent Developments

13. Global Artificial Intelligence in Transportation Market: SWOT Analysis

14. Porter's Five Forces Analysis

  • 14.1. Competition in the Industry
  • 14.2. Potential of New Entrants
  • 14.3. Power of Suppliers
  • 14.4. Power of Customers
  • 14.5. Threat of Substitute Products

15. Competitive Landscape

  • 15.1. NVIDIA Corporation
    • 15.1.1. Business Overview
    • 15.1.2. Products & Services
    • 15.1.3. Recent Developments
    • 15.1.4. Key Personnel
    • 15.1.5. SWOT Analysis
  • 15.2. Microsoft Corporation
  • 15.3. Intel Corporation
  • 15.4. IBM Corporation
  • 15.5. Alphabet Inc.
  • 15.6. Tesla, Inc.
  • 15.7. Cognex Corporation
  • 15.8. Valeo SA
  • 15.9. Continental AG
  • 15.10. Robert Bosch GmbH

16. Strategic Recommendations

17. About Us & Disclaimer

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