Applied AI in Autonomous Vehicles Market

자율주행차 시장 개요

p자율주행차 시장 개요에 따르면, 응용 AI는 2025년 22억 7천만 달러에서 2034년 194억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간(2025~2034년) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 26.62%가 될 것으로 전망됩니다. 또한, 자율주행차 응용 AI 시장 규모는 2024년 17억 9천만 달러로 평가되었습니다.

자율주행 기능을 구현하고 자율주행차 운영의 다양한 요소를 개선하기 위해 인공지능 기술을 실질적으로 적용하는 것을 자율주행차 응용 AI라고 합니다. 이는 AI 알고리즘, 머신러닝 기술, 그리고 강력한 데이터 처리 기술을 활용하여 인간의 개입 없이도 스스로 주행하고, 주변 환경을 감지하고, 판단하고, 환경과 상호 작용할 수 있는 자동차를 개발하는 것을 의미합니다. AI 알고리즘은 차량 주변 환경을 정확하게 감지하기 위해 LiDAR, 레이더, 카메라, 초음파 센서 등의 센서에서 데이터를 처리합니다. 센서 융합 기술은 다양한 센서의 데이터를 결합하여 환경에 대한 완전하고 신뢰할 수 있는 그림을 제공합니다.

그림 1: 자율주행차 응용 AI 시장 규모 2025-2034년(10억 달러)

출처: 2차 조사, 1차 조사, MRFR 데이터베이스 및 분석가 리뷰

자율주행차 응용 AI 시장 트렌드

h4ML 사용 증가 p자율주행차의 의사결정을 위한 머신러닝 기술 적용이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 차량은 강화 학습과 심층 강화 학습 알고리즘을 사용하여 정교한 주행 결정을 내리고 다양한 도로 상황에 적응합니다. 도로에서 자율주행차는 차선 변경, 보행자 상호 작용, 공사 구역 통과 등 다양하고 복잡한 상황에 직면합니다. 머신러닝 알고리즘은 차량이 방대한 훈련 데이터로부터 학습하고 다양한 조건에 효과적으로 적응할 수 있도록 합니다. 강화 학습은 자율주행차가 시행착오를 통해 행동하는 방법을 학습하는 데 사용됩니다. 차량은 명시적인 프로그래밍 없이도 주변 환경으로부터 피드백을 받아 최적의 행동을 학습할 수 있습니다. 자율주행차는 변화하는 도로 상황, 기상 조건, 그리고 새로운 상황에 적응할 수 있어야 합니다. 이러한 차량은 머신러닝을 통해 경험을 통해 지속적으로 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 경로 계획 및 제어 시스템을 구축하는 데 활용됩니다. 심층 강화 학습과 강화 학습은 차량이 복잡하고 역동적인 환경을 탐색하고, 안전하게 차선을 변경하고, 위험을 피할 수 있도록 하는 모델을 학습하는 데 사용됩니다. 고화질 지도 작성 및 위치 추정에는 머신러닝이 사용됩니다. 머신 러닝 방식을 사용하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 시스템은 자율주행차가 주변 환경의 지도를 실시간으로 생성하고 업데이트하여 정확한 위치를 파악할 수 있도록 지원합니다.

자율주행차 응용 AI 시장 - 부문별 분석

h4자율주행차 응용 AI 시장 - 구성 요소 p본 보고서에서 글로벌 자율주행차 응용 AI 시장은 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 상황 인식 컴퓨팅 등), 유형(반자율주행차 및 완전자율주행차), 차량 유형(승용차 및 상용차)별로 세분화되었습니다. 하드웨어 부문은 전체 시장 점유율에서 가장 큰 비중을 차지합니다. 이는 센서, 액추에이터, 컴퓨터 플랫폼과 같은 하드웨어 구성 요소가 자율주행차 작동에 필수적이기 때문입니다. 센서는 차량의 주변 환경, 다른 차량, 보행자, 장애물의 위치 등 다양한 정보를 제공합니다. 카메라, 레이더, LiDAR는 자율주행차에서 가장 많이 사용되는 센서 유형입니다. 컴퓨팅 시스템은 센서 데이터를 처리하고 차량의 움직임에 대한 결정을 내리는 데 사용됩니다. GPU, CPU, FPGA는 자율주행차에 가장 널리 사용되는 컴퓨터 플랫폼입니다.

자율주행차 응용 AI 시장 - 기술 통찰력

p이 보고서에서는 자율주행차 응용 AI 시장을 기술 기반으로 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 상황 인식 컴퓨팅 등으로 세분화했습니다.

머신러닝은 전체 시장 점유율에서 가장 큰 비중을 차지합니다. 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 학습할 수 있는 인공지능의 하위 집합입니다. 따라서 자율주행차에 필요한 객체 인식, 분류, 예측과 같은 작업에 적합합니다. 머신러닝 알고리즘은 차량이 취할 수 있는 최선의 행동 방침을 결정하는 데 사용됩니다. 현재 위치와 주변 환경을 기반으로 차량의 조향, 제동, 가속 등 움직임을 제어합니다. 머신 러닝의 적용 증가는 자율주행차 응용 AI 산업의 성장을 견인하고 있습니다.

자율주행차 응용 AI 시장 - 유형별 인사이트

p이 보고서의 자율주행차 응용 AI 시장은 재료 기준으로 반자율주행차와 완전자율주행차로 구분되었습니다.

반자율주행차 부문은 전체 점유율의 59%를 차지합니다.

반자율주행차는 온디맨드 모빌리티의 필요성에 대한 실용적이고 빠른 솔루션을 제공합니다. 반자율주행차는 완전자율주행차보다 안전하고 유지 관리가 쉬울 뿐만 아니라 지속 가능하고 자율적이며 편리합니다. 결과적으로 안전에 대한 우려가 이 부문의 시장 확장을 촉진하고 있습니다. 반자율주행차에는 차선 유지, 적응형 크루즈 컨트롤 등의 기능을 수행할 수 있는 센서와 소프트웨어가 장착되어 있습니다. 자동 비상 제동. 이러한 요소들은 사고 감소 및 교통 흐름 개선에 도움이 될 수 있습니다.

자율주행차 응용 AI 시장 - 차량 유형 분석

p이 보고서의 자율주행차 응용 AI 시장은 차량 유형을 기준으로 승용차와 상용차로 구분되었습니다.

승용차 부문은 전체 시장 점유율에서 가장 큰 비중을 차지합니다.

승용차는 현재 업계에서 상당한 비중을 차지하고 있으며, 상용차에서의 AI 활용도 증가하고 있습니다. 자동차 및 오토바이와 같은 승용차에도 AI 통합이 구현되었습니다. AI는 모든 차량 탑승객의 편의성과 안전성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. ADAS에서 AI는 카메라, 레이더, LiDAR와 같은 다양한 센서의 데이터를 분석하는 데 일반적으로 활용됩니다. AI는 주변 환경 인식을 기반으로 차량의 동작을 계획하는 알고리즘을 생성하는 데 활용됩니다. 여기에는 경로 계획, 차선 변경, 장애물 회피와 같은 작업이 포함됩니다. 더 안전하고 향상된 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 효율적인 운송 수단은 승용차 부문에서 자율주행차에 적용된 AI 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.

그림 2: 최종 사용자별 자율주행차에 적용된 AI 글로벌 시장, 2022년 대비 2032년(10억 달러)

출처: Secondary Research, Primary Research, MRFR Database 및 Analyst 리뷰

자율주행차 응용 AI 시장 - 지역별 분석

p지역별로 보면, 글로벌 자율주행차 응용 AI 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미로 구분됩니다. 또한, 시장 보고서에서 분석한 주요 국가는 미국, 캐나다, 독일, 영국, 이탈리아, 스페인, 중국, 일본, 인도, 호주, UAE, 브라질입니다.

북미 자율주행차 응용 AI 시장은 가장 큰 시장 점유율을 보이고 있습니다. 이는 인공지능 및 분석과 같은 기술 혁신의 조기 도입에 기인합니다. 자동차 산업에서 AI 관련 채용 증가는 이 지역의 성장을 가속화할 것입니다. 또한, 북미는 오랫동안 자율주행차 분야의 선구자였으며, 미국 서부 해안 지역의 기술 중심지들은 자율주행 기술 발전에 크게 기여하고 있습니다. 미국은 자율주행차의 안전성 확보 경쟁을 선도하고 있으며, 우버와 테슬라와 같은 기업들은 이러한 성과를 통해 주목을 받고 있습니다. 그리고 실수들.

아시아 태평양 자율주행차 AI 응용 시장은 가장 높은 성장률을 보이고 있습니다. 이 지역의 급속한 성장은 고급 승용차 판매 증가, 가처분소득 증가, 그리고 AI에 대한 소비자들의 긍정적인 인식에 기인합니다. 첨단 AI 기술이 탑재된 고급 승용차 판매 증가는 더 나은 운전 경험을 원하는 고객들을 끌어들였습니다. 기술적으로 진보된 차량을 구매할 수 있는 소비자들의 가처분소득 증가는 AI 기반 자동차 솔루션에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 또한, 편의성, 안전성, 그리고 맞춤형 경험을 제공하는 자동차 부문의 AI에 대한 긍정적인 고객 인식은 시장 성장을 촉진했습니다.

그림 3: 지역별 자율주행차 AI 응용 시장 규모 (2022년 대비 2032년, 10억 달러)

출처: 2차 조사, 1차 조사, MRFR 데이터베이스 및 분석가 리뷰

글로벌 자율주행차 응용 AI 시장 - 주요 시장 참여 기업 및 경쟁 분석

p자율주행차 응용 AI 시장은 경쟁이 치열하며, 자동차 산업에 금속 부품을 공급하는 수많은 기업이 있습니다. 이 산업에는 기존 대기업과 대기업뿐 아니라 소규모 및 신생 기업도 다수 참여합니다. 이러한 기업들은 혁신적인 스탬핑 기술과 공정을 발전시켜 효율성 향상, 비용 절감, 금속 부품 품질 향상을 목표로 합니다. 자동차 산업을 규제하는 엄격한 환경 및 안전 규정을 준수하는 것을 최우선 과제로 삼고 있습니다. 자율주행차 응용 AI 분야의 경쟁은 가격, 품질, 신속한 납품, 그리고 고객 맞춤형 솔루션 제공 능력 등의 요인에 의해 촉진됩니다. OEM 및 공급업체와 같은 업계 관계자와의 협력은 경쟁력 유지를 위한 필수 전략입니다. 기업들은 영향력과 역량을 확대하기 위해 인수합병을 활발히 진행하고 있습니다. 동시에, 금속 부품의 성능, 내구성, 안전성을 향상시키는 신소재 및 기술 개발을 위해 연구 개발에 상당한 투자를 하고 있습니다. 글로벌 자율주행차 응용 AI 시장 - 주요 기업:

알파벳

테슬라

바이두

포드

마이크로소프트

볼보

p도요토

적응

인텔

컨티넨털

보쉬

엔비디아.

h3글로벌 자율주행차 응용 AI 시장 - 시장 세분화 h4글로벌 자율주행차 응용 AI 시장 - 구성 요소 전망 ul

• 하드웨어

• 소프트웨어

• 서비스

h4글로벌 자율주행차 응용 AI 시장 - 기술 전망 ul

• 머신러닝

• 자연어 처리

• 컴퓨터 비전

• 상황 인식 컴퓨팅

• 기타

h4자율주행차에 적용된 AI 시장 - 유형별 전망 ul

• 반자율주행차

• 완전자율주행차

h4자율주행차에 적용된 AI 시장 - 차량 유형별 전망 ul

• 승용차

• 상용차

h4자율주행차에 적용된 AI 시장 - 지역별 전망 ul

북미

미국

캐나다

멕시코

유럽

독일

프랑스

영국

이탈리아

스페인

나머지 유럽

아시아 태평양

중국

일본

인도

한국

호주

나머지 아시아 태평양

중동 및 앰프; 아프리카

• 사우디아라비아

• UAE

• 남아프리카공화국

• 중동 및 아프리카 기타 지역

• 남아메리카

  • 브라질

  • 아르헨티나

  • 칠레

  • 남아메리카 기타 지역