자동차용 라이더(LiDAR) 시장 규모 및 전망:
2025년 시장 규모: 11억 6천만 달러
2026년 시장 규모: 17억 달러
2033년 매출 전망: 112억 6천만 달러
성장률: 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 10.6%2022년부터 2033년까지의 데이터 제공기준 연도: 2025년전망 기간: 2026–2033년
주요 시장 동향 및 통찰
- 시장 성장: 전기차(EV) 보급 확대, 솔리드 스테이트 라이다(LiDAR) 기술의 발전, 자율주행 기술에 대한 수요 증가가 성장을 주도하고 있습니다.
- IoT의 영향: IoT 기반 연결성은 라이더 데이터 처리, 실시간 인식 및 센서 통합을 강화하여 첨단 차량 지능을 실현합니다.
- 주요 트렌드: 시장은 자율주행 기술의 발전에 힘입어 통합 인식 시스템, 센서 퓨전 및 소프트웨어 기반 라이더 솔루션으로 전환되고 있습니다.
- 성장 기회: 라이더, 레이더, 카메라 및 차량 컴퓨팅 시스템을 통합하는 센서 퓨전 플랫폼의 확장이 성장 기회를 주도하고 있습니다.
주요 결론
2025년 기준 아시아 태평양 지역은 38.3%의 점유율로 자동차용 라이다 시장을 주도했다.
예측 기간 동안 대형 상용차 부문은 147.3%라는 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망된다.
예측 기간 동안 순수 전기차(BEV) 부문이 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상된다.
3D 부문은 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
단파장 적외선 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.
반자율 주행 부문은 예측 기간 동안 24.3%라는 더 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
범퍼 및 그릴 부문은 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
비행 시간(ToF) 부문은 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
솔리드 스테이트 라이다(LiDAR) 부문은 예측 기간 동안 기계식 라이다 부문보다 더 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
장거리 부문은 예측 기간 동안 단·중거리 부문보다 더 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
Hesai Group(중국), RoboSense(중국), Huawei Technologies Co., Ltd.(중국), Seyond(미국), Luminar Technologies, Inc.(미국)는 자동차 등급 제품 개발에 대한 강력한 집중, OEM 파트너십 확대, 첨단 감지 및 인식 능력, 양산 차량 프로그램을 통한 상용화 확대 등을 바탕으로 자동차 LiDAR 시장의 선도 기업으로 선정되었다.
Aeva(미국), Cepton(미국), Leishen Intelligent Systems(중국), Benewake(중국), Opsys Tech(이스라엘), PreAct Technologies(미국), Voyant Photonics(미국)는 탄탄한 제품 포트폴리오와 사업 전략을 바탕으로 신생 기업 및 중소기업 부문에서 두각을 나타내고 있다.
자동차 제조사들이 독립형 프리미엄 기능 추가보다는 실제 주행 성능 개선에 점점 더 집중함에 따라, 자동차용 라이다 시장은 초기 자율주행 프로그램 단계에서 양산 차량 전반으로의 광범위한 적용 단계로 이동하고 있습니다. 이러한 성장은 레벨 2+ 및 레벨 3 주행 기능의 채택 확대에 의해 주도되고 있으며, 라이다는 복잡한 도시 및 고속도로 환경에서 물체 감지, 공백 인식, 환경 이해 능력을 향상시킵니다. 또한 시장은 센서 크기를 줄이고, 차량 통합을 단순화하며, 대규모 양산에 대한 상업적 타당성을 높이는 데 도움이 되는 솔리드 스테이트 및 반도체 통합 아키텍처로 전환되고 있습니다. 동시에, 라이다는 인식 신뢰성을 높이고 감지 사각지대를 줄이기 위해 카메라 및 이미징 레이더와 함께 센서 융합 시스템의 일부로 점점 더 많이 도입되고 있습니다. 승용차 전반에 걸쳐 지능형 주행 기능이 확대됨에 따라, 라이다는 더 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 차량 자동화를 가능하게 하는 중요한 감지 계층으로 자리 잡고 있습니다.
고객의 고객에게 영향을 미치는 트렌드 및 혁신
자동차용 라이다 시장은 독립형 감지 하드웨어에서 통합 인식 및 지능형 차량 감지 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 현재 매출은 주로 라이다 센서 공급, 차량 생산 프로그램, 엔지니어링 통합 및 개발 파트너십을 통해 창출되고 있는 반면, 향후 성장은 인식 소프트웨어, 센서 퓨전 솔루션, 검증 서비스 및 소프트웨어 기반 차량 기능에서 비롯될 것으로 예상됩니다. 레벨 2+ 및 레벨 3 주행 기능의 도입이 증가함에 따라 자동차 OEM, 1차 공급업체, 반도체 기업, 자율주행 기술 개발사 간의 협력이 강화되고 있습니다. 이러한 전환은 더 높은 탐지 정확도, 향상된 차량 안전성, 최적화된 시스템 비용, 강화된 환경 인식 능력, 그리고 승용차 및 상용차 플랫폼 전반에 걸친 자율주행 기술의 확장 가능한 도입을 가능하게 하고 있습니다.
시장 생태계
자동차 라이다(LiDAR) 시장 생태계는 차량 인식 및 자율 주행 기능을 발전시키기 위해 협력하는 부품 제조업체, 라이다 시스템 공급업체, 소프트웨어 기업, 자동차 OEM으로 구성된 상호 연결된 네트워크입니다. 여기에는 광학 및 레이저 기술을 공급하는 코히어런트(Coherent Corp.), 광검출기 및 광학 센싱 부품을 제공하는 하마마츠 포토닉스(Hamamatsu Photonics), 라이다 시스템용 레이저 및 광학 기술을 개발하는 루멘텀 홀딩스(Lumentum Holdings)와 같은 부품 제조업체들이 포함됩니다. 또한 이 생태계에는 환경 감지, 물체 탐지 및 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 애플리케이션을 위한 통합 라이다 플랫폼을 설계 및 공급하는 화웨이(Huawei), 헤사이 테크놀로지(Hesai Technology), 로보센스(RoboSense)와 같은 라이다 시스템 공급업체들도 포함됩니다. 아울러 실시간 주행 의사결정을 개선하기 위해 인식 소프트웨어와 센싱 인텔리전스를 개발하는 에이바 테크놀로지스(Aeva Technologies), 에이아이(AEye, Inc.), 세욘드(Seyond)와 같은 소프트웨어 공급업체들도 포함됩니다. 폭스바겐(Volkswagen), 포드(Ford), BMW, 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)와 같은 OEM 기업들은 이러한 기술을 차량 플랫폼에 통합하여 안전성, 주행 자동화 및 지능형 모빌리티 기능을 강화하고 있습니다.
지역
예측 기간 동안 유럽이 가장 빠르게 성장할 지역으로 전망
유럽 자동차 라이다 시장은 견조한 프리미엄 차량 생산, 지능형 주행 기술에 대한 투자 증가, 차세대 차량 플랫폼에 첨단 센싱 시스템이 점차 통합되는 추세에 힘입어 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 독일, 프랑스, 스웨덴 전역의 자동차 OEM 및 공급업체들은 차량 인식 능력, 주행 성능, 지능형 주행 기능을 개선하기 위해 솔리드 스테이트 라이다(LiDAR)의 도입을 가속화하고 있습니다. 또한 레벨 2+ 및 레벨 3 주행 기능을 상용화하는 프리미엄 OEM이 유럽에 집중되어 있어 양산 차량용 고성능 센싱 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 시장 성장이 뒷받침되고 있습니다. 메르세데스-벤츠(독일), BMW(독일), 볼보 자동차(스웨덴), 발레오(프랑스)의 양산 프로그램과 기술 이니셔티브는 유럽을 가장 빠르게 성장하는 시장으로 자리매김하는 데 지속적으로 기여하고 있다.
자동차 라이더 시장 규모, 점유율 및 분석: 기업 평가 매트릭스
자동차 라이다 시장 매트릭스에서 헤사이 그룹(Hesai Group, Star)은 대량 생산 역량, 폭넓은 자동차 라이다 제품 포트폴리오, 승용차, ADAS 및 지능형 주행 애플리케이션 전반에 걸친 상용화 확대를 바탕으로 강력한 시장 지위를 확보하며 선두를 달리고 있습니다. 이 회사는 확장 가능한 솔리드 스테이트 및 하이브리드 라이다 제품군을 통해 BYD, 지리(Geely)를 비롯한 글로벌 자동차 제조업체들과의 생산 프로그램 및 파트너십을 구축함으로써 입지를 공고히 했습니다. Livox(중국)(신흥 리더)는 지능형 주행 기술의 접근성을 높이는 소형 자동차용 라이다 솔루션과 비용 최적화된 센싱 아키텍처를 통해 입지를 공고히 하고 있다. 이 회사는 단순화된 센서 설계, 생산 확장성, 통합 효율성에 중점을 두고 있어, 지능형 모빌리티, 첨단 차량 인식, 라이다 기반 주행 기능의 광범위한 도입에 대한 수요가 증가함에 따라 더욱 성장할 수 있는 유리한 위치에 있다.
주요 시장 참여 기업
- 헤사이 그룹(중국)
- 화웨이 테크놀로지스(중국)
- 로보센스(중국)
- 세욘드(미국)
- 발레오(프랑스)
- 이노비즈 테크놀로지스(이스라엘)
- 아우스터(미국)
- 덴소(일본)
- ZF 프리드리히스하펜(독일)
- Aptiv (아일랜드)
- Continental AG (독일)
- LIVOX (중국)
최근 동향
2026년 4월 : RoboSense는 자사의 EOCENE SPAD SoC 아키텍처를 기반으로 한 Phoenix 및 Peacock 칩셋을 출시하여, 자동차 LiDAR 애플리케이션을 위한 이미지급 3D 인식 기능을 도입했습니다. 이 아키텍처는 포인트 클라우드 밀도를 향상시키고, 지능형 주행 시스템을 위한 고성능 감지 기능을 지원합니다.
2026년 4월 : 화웨이는 스마트 주행 및 차량 컴퓨팅 인프라에 대한 추가 투자를 통해 지능형 주행 사업을 확장했으며, 차세대 차량 프로그램 전반에 걸쳐 라이다(LiDAR)가 통합된 ‘Qiankun ADS’ 아키텍처의 도입을 지원하고 차량 인식 능력을 강화했습니다.
2026년 3월 : 로보센스(RoboSense)는 위라이드(WeRide)와 파트너십을 맺고, 로보택시(Robotaxi) GXR 배포를 위해 EM4 장거리 디지털 라이다와 E1 사각지대 라이다를 공급함으로써, 약 2,000대의 자율주행차 인도 계획을 지원하고 다중 센서 인지 능력을 향상시켰습니다.
2026년 1월 : 화웨이는 여러 OEM 프로그램에 자동차용 라이다를 통합하여 ‘Qiankun’ 지능형 주행 플랫폼의 적용 범위를 확대함으로써, 양산 차량의 센서 융합 능력과 자율 주행 성능을 강화했습니다.
2026년 1월 : 헤사이(Hesai)는 NVIDIA DRIVE Hyperion 10의 라이다 파트너로 선정되어, 레벨 3 및 레벨 4 자율 주행 아키텍처를 위한 ETX 장거리 자동차용 라이다를 공급하고, 지능형 차량 플랫폼의 확장 가능한 배포를 지원했습니다.
1 서론 28
1.1 연구 목적 28
1.2 시장 정의 29
1.3 연구 범위 32
1.3.1 시장 세분화 32
1.3.2 포함 및 제외 항목 33
1.4 분석 기간 34
1.5 분석 통화 34
1.6 분석 단위 34
1.7 이해관계자 35
1.8 변경 사항 요약 35
2 집행 요약 36
2.1 주요 통찰 및 시장 하이라이트 36
2.2 주요 시장 참여자: 통찰 및 전략적 발전 37
2.3 자동차 라이더 시장을 형성하는 파괴적 트렌드 38
2.4 고성장 부문 및 신흥 시장 38
2.5 개요: 글로벌 시장 규모, 성장률 및 전망 39
3 심층 분석 41
3.1 자동차 라이더 시장 참여 기업을 위한 매력적인 기회 41
3.2 기술별 자동차 라이더 시장 41
3.3 이미지 유형별 자동차 라이더 시장 42
3.4 내연기관 차량 유형별 자동차 라이더 시장 42
3.5 지역별 자동차 라이더 시장 43
3.6 자동차 라이더 시장, 추진 방식별 43
3.7 자동차 라이더 시장, 탐지 거리별 44
3.8 자동차 라이더 시장, 레이저 파장별 44
3.9 자동차 라이더 시장, 측정 방식별 45
3.10 자율주행 수준별 자동차 라이더 시장 45
3.11 지역별 자동차 라이더 시장 46
4 시장 개요 47
4.1 서론 47
4.2 시장 동향 47
4.2.1 성장 동인 48
4.2.1.1 라이더의 기술 혁신 및 다양화 48
4.2.1.2 자율 주행에 대한 OEM의 투자 증가로 라이더 통합 가속화 49
4.2.2 제약 요인 50
4.2.2.1 높은 시스템 비용으로 인해 대중 시장 차량 부문에서 라이더 채택 제한 50
4.2.2.2 카메라 및 레이더와의 경쟁 심화로 센서 전략 재편 51
4.2.3 기회 52
4.2.3.1 자율 주행 모빌리티 서비스의 성장 52
4.2.3.2 상용차의 자동화 확대 54
4.2.4 과제 54
4.2.4.1 라이더 제조에 영향을 미치는 공급망 차질 및 지정학적 긴장 54
4.2.4.2 악천후 조건에서의 성능 문제 55
5 산업 동향 57
5.1 거시경제 지표 57
5.1.1 서론 57
5.1.2 GDP 동향 및 전망 57
5.1.3 글로벌 자동차 라이다 산업의 동향 58
5.2 고객 비즈니스에 영향을 미치는 동향 및 변화 59
5.3 가격 분석 59
5.3.1 2025년 주요 기업별 평균 판매 가격 60
5.3.2 내연기관 차량 유형별 평균 판매 가격 60
5.3.3 지역별 평균 판매 가격 61
5.4 생태계 분석 62
5.5 가치 사슬 분석 64
5.6 사례 연구 분석 65
5.6.1 타타 엘크시(TATA ELXSI), 자율 주행 시스템의 차량 감지 능력 향상을 위해 AI 기반 라이더 기술을 활용 65
5.6.2 이메리트(IMERIT)는 전문 라이더 데이터 어노테이션 서비스를 제공하여 자율주행 차량 기업이 3D 포인트 클라우드 데이터에 라벨을 지정하고 세분화할 수 있도록 지원 65
5.6.3 포테라(FORTERRA)는 오스터(OUSTER)의 디지털 라이더 센서를 도입하여 자사 자율주행 플랫폼의 시야 확보 및 내비게이션 기능을 향상시켰습니다 66
5.6.4 아반티어(AVANTIER), 자율주행 차량 기업이 비용 효율적이고 고성능의 라이다 솔루션을 개발할 수 있도록 지원 66
5.6.5 식(SICK), 첨단 센싱 애플리케이션을 위한 실시간 라이다 데이터 처리 기능 강화 66
5.6.6 EXWAYZ, 자율 주행 애플리케이션을 위한 고정밀 라이더 매핑 및 위치 파악 기술 구현 67
5.7 투자 및 자금 조달 시나리오 67
5.8 HS 코드 (901320) 69
5.8.1 수입 시나리오 69
5.8.2 수출 시나리오 70
5.9 OEM 통합 및 배포 분석 71
5.9.1 라이더 유형 채택 매트릭스: 기계식, 하이브리드,
및 완전 솔리드 스테이트 71
5.9.2 라이더 통합 최적화: 크기, 배치 및 공급업체 적합성 72
5.9.3 수주 현황 추적: 전략적 라이더-OEM 협력 72
5.9.4 자동차용 라이더 시장: 공급업체 분석 73
5.9.4.1 Hesai Group 73
5.9.4.2 Huawei Technologies Co., Ltd. 77
5.9.4.3 Robosense 78
5.9.4.4 Seyond 79
5.9.4.5 Valeo 80
5.9.4.6 Innoviz Technologies 80
5.10 자동차용 라이더 – 성장 핫스팟, 수익화 모델,
및 지역별 매출 집중 지역 80
5.10.1 시장 진출 전략: 고성장 지역
및 OEM 고객층 우선순위 설정 81
5.10.1.1 지역별 라이더 보급 현황 81
5.10.1.1.1 중국 전역의 라이더 보급 현황 82
5.10.1.1.2 유럽 전역의 라이더 보급 현황 82
5.10.1.1.3 북미 전역의 라이더 보급 현황 82
5.10.1.1.4 일본 및 한국의 라이더 보급 현황 83
5.10.2 라이더 통합 대상 차량 세그먼트 및 주요 OEM 83
5.10.2.1 대상 차량 세그먼트 및 주요 OEM – 중국 83
5.10.2.2 대상 차량 세그먼트 및 주요 OEM – 유럽 84
5.10.2.3 대상 차량 세그먼트 및 주요 OEM – 북미 84
5.10.2.4 대상 차량 세그먼트 및 주요 OEM – 일본 및 한국 84
5.10.3 시장 진출 전략: 경쟁적 포지셔닝을 위한 진화하는 가격 책정 접근 방식 85
5.10.4 새로운 성장 채널: 데이터 수익화, 구독 서비스,
모빌리티 생태계 86
5. 10.4.1 자율주행 기능을 통한 구독 기반 수익화 86
5.10.4.2 차량 함대 및 모빌리티 플랫폼을 위한 LiDAR-as-a-Service 86
5.10.4.3 매핑, 도시 인프라,
로보택시 데이터 서비스를 통한 플랫폼 수익화 87
5.10.5 자동차용 라이더 공급업체 벤치마킹 87
5.10.6 라이더 제품 사양 및 경쟁적 포지셔닝 89
5.10.6.1 주요 업체별 자동차용 라이다 핵심 제품 사양 89
5.10.6.2 자동차용 라이다 기술의 성능 비교 90
5.10.7 장기적 혁신 전망: 카메라 및 레이더 대 라이다 90
5.10.7.1 레이더, 카메라,
라이더의 도입 규모 대 공급망 성숙도 91
5.10.7.2 주요 OEM별 자율주행 전략 92
5.10.8 승용차를 넘어선 차량 함대 및 상용차용 라이더 수요 잠재력 93
5.10.9 자동차 생태계 내에서 ADAS를 넘어선 라이더의 새로운 활용 사례 94
6 기술 발전, AI가 주도하는 영향, 특허, 혁신 및 향후 응용 분야 95
6.1 특허 분석 95
6.2 기술 분석 100
6.2.1 핵심 기술 100
6.2.1.1 주파수 변조 연속파(FMCW) 라이다 100
6.2.1.1.1 4D 라이다 101
6.2.1.2 고체형 라이다 102
6.2.2 보완 기술 103
6.2.2.1 센서 제품군 103
6.2.2.2 플래시 라이다 기술 103
6.2.2.3 AI 기반 센서 융합 104
6.2.3 관련 기술 104
6.2.3.1 지각 소프트웨어 104
6.2.3.2 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM) 105
6.2.3.3 광학 빔 스티어링 105
6.3 AI가 자동차 라이더 시장에 미치는 영향 107
6.4 2026년 이스라엘-이란 분쟁이 자동차 라이더 시장에 미치는 영향 108
6.4.1 원자재 및 부품 가격 변동성 108
6.4.2 공급망 및 물류 차질 108
6.4.3 제품 개발 및 차량 프로그램 지연 108
6.4.4 지역별 영향 109
6.5 EU-인도 FTA 영향 분석 109
6.5.1 EU 관세 110
6.5.2 인도 수입 111
6.5.3 인도 수출 112
7 지속 가능성 및 규제 환경 113
7.1 규제 현황 113
7.1.1 주요 국가별 자율주행차 사용 관련 규정,
115
7.1.1.1 독일 115
7.1.1.2 캐나다 115
7.1.1.3 중국 116
7.1.1.4 이탈리아 116
7.1.1.5 영국 116
7.1.1.6 미국 117
7.1.2 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 117
7.1.2.1 북미 117
7.1.2.2 유럽 119
7.1.2.3 아시아 태평양 120
7.1.3 주요 ADAS 및 차량 안전 규정 및 이니셔티브,
국가/지역별 122
7.2 주요 컨퍼런스 및 행사, 2026–2027 124
8 고객 환경 및 구매자 행동 125
8.1 주요 이해관계자 및 구매 기준 125
8.1.1 구매 프로세스의 주요 이해관계자 125
8.1.2 구매 기준 126
9 내연기관 차량 유형별 자동차 라이더 시장 128
9.1 서론 129
9.2 승용차 131
9.2.1 시장 성장을 주도하는 L2+/L3 자율주행에 대한 수요 증가 131
9.2.1.1 L3/L4 자율주행 승용차 개발 – OEM, 1차 협력사 및 라이더 공급업체 131
9.3 경상용차(LCV) 133
9.3.1 시장 활성화를 위한 실시간 장애물 감지를 통한 차량 안전성 강화 133
9.3.1.1 L3/L4 자율주행 경상용차(LCV) 개발 – OEM, 1차 협력사 및 라이더 공급업체 134
9.4 대형 상용차(HCV) 136
9.4.1 시장 확대를 위한 레벨 4 자율주행 트럭 개발 136
9.4.1.1 L3/L4 자율주행 트럭 개발 – OEM, 1차 공급업체 및 라이더 공급업체 137
9.5 업계 전문가들의 통찰 139
10 추진 방식별 전기차 라이더 시장 140
10.1 서론 141
10.2 배터리 전기차(BEV) 143
10.2.1 L3 자율주행 추진이 고정밀 라이더 수요를 견인 143
10.2.1.1 BEV용 라이더 공급업체, 2022–2025 143
10.3 연료전지 전기차(FCEV) 145
10.3.1 L2 자율 주행을 위해 라이더를 탑재한 미라이(MIRAI)와 같은 수소 연료 전지 차량 145
10.4 플러그인 하이브리드 전기차(PHEV) 146
10.4.1 중국 및 유럽의 프리미엄 PHEV, 첨단 안전 기능을 위한 라이더 통합으로 성장 견인 146
10.4.1.1 PHEV용 라이더 공급업체, 2022–2025 147
10.5 하이브리드 전기차(HEV) 149
10.6 업계 전문가들의 통찰 149
11 이미지 유형별 자동차 라이더 시장 150
11.1 소개 151
11.2 2D 152
11.2.1 비용 효율성 및 간편한 통합이 성장을 주도 152
11.3 3D 154
11.3.1 고정밀 매핑을 위한 3D 센싱 채택 증가
가 시장을 주도 154
11.4 4D 156
11.5 업계 전문가들의 통찰 156
12 레이저 파장별 자동차 라이더 시장 157
12.1 서론 158
12.2 근적외선 160
12.2.1 성장을 견인할 비용 효율적인 센서 아키텍처 160
12.3 단파장 적외선 160
12.3.1 시정 불량 조건에서 뛰어난 성능이 시장을 견인 160
12.4 장파장 적외선 160
12.4.1 수요를 촉진할 고성능 물체 인식 능력 160
12.5 업계 전문가들의 통찰 161
13 자율 주행 수준별 자동차 라이더 시장 162
13.1 서론 163
13.2 반자율주행 165
13.2.1 반자율주행 차량에 대한 의무적 안전 기능 도입을 촉진하는 규제적 압력 165
13.3 완전 자율 주행 166
13.3.1 시장 성장을 촉진하는 고정밀 매핑 및 인식에 대한 수요 증가 166
13.4 업계 전문가들의 통찰 166
14 지역별 자동차 라이더 시장 167
14.1 소개 168
14.2 범퍼 및 그릴 170
14.2.1 범퍼 및 그릴은 디자인을 해치지 않으면서 센서 장착에 최적의 위치를 제공 170
14.3 헤드라이트 및 테일라이트 171
14.3.1 OEM 업체들은 라이더 및 조명 기능을 겸비한 듀얼 용도 조명 모듈을 모색 중 171
14.4 루프 및 상부 필러 173
14.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 최대 커버리지를 지원하는 루프 라인의 전략적 장착 173
14.5 기타 위치 174
14.6 업계 전문가들의 통찰 176
15 측정 방식별 자동차 라이더 시장 177
15.1 서론 178
15.2 비행 시간(TOF) 180
15.3 주파수 변조 연속파(FMCW) 181
15.4 업계 전문가들의 통찰 182
16 기술별 자동차 라이더 시장 183
16.1 서론 184
16.2 기계식 라이더 186
16.2.1 입증된 신뢰성과 고해상도 이미지 제공을 통한 확고한 시장 점유 186
16.3 솔리드 스테이트 라이더 188
16.3.1 시장을 견인할 소형·진동 저항형 센서 옵션에 대한 수요 188
16.3.1.1 마이크로전자기계시스템(MEMS) 라이더 189
16.3.1.2 플래시 라이더 189
16.3.1.3 광학 위상 배열(OPA) 라이더 190
16.3.1.4 기타 190
16.4 업계 전문가들의 통찰 190
17 거리별 자동차 라이더 시장 191
17.1 소개 192
17.2 단거리 및 중거리(170미터 이하) 194
17.2.1 정밀한 장애물 감지를 가능하게 하여 자동 주차 및 사각지대 감지 기능을 개선하는 단·중거리 라이다 194
17.3 장거리(170미터 이상) 194
17.3.1 적응형 크루즈 컨트롤 및 고속도로 자율 주행과 같은 기능을 지원하는 장거리 라이더 통합 194
17.4 업계 전문가들의 통찰 195
18 지역별 자동차용 라이더 시장 196
18.1 서론 197
18.2 아시아 태평양 199
18.2.1 중국 201
18.2.1.1 OEM 및 정부 주도의 L2+/L3 자율주행 추진이 다중 세그먼트 라이더 채택을 촉진 201
18.2.2 인도 203
18.2.2.1 대중형 차량에서의 ADAS 채택 증가가 초기 단계 라이더 수요를 견인할 전망 203
18.2.3 일본 204
18.2.3.1 센싱 기술 분야의 OEM 주도 혁신이 라이더 상용화를 가속화 204
18.2.4 대한민국 206
18.2.4.1 시장을 견인할 확장 가능한 라이더 통합을 지원하는 OEM 기술 파트너십 206
18.3 유럽 208
18.3.1 독일 210
18.3.1.1 럭셔리 차량에 고성능 라이더의 조기 채택을 주도하는 강력한 OEM-공급업체 생태계 210
18.3.2 프랑스 212
18.3.2.1 레벨 4 차량 테스트의 증가와 자율 주행 모빌리티를 향한 OEM의 추진이 시장을 견인 212
18.3.3 이탈리아 214
18.3.3.1 상용차의 자율 주행 수준 향상에 대한 관심 증가가 시장을 견인 214
18.3.4 영국 215
18.3.4.1 캠퍼스 및 라스트 마일 셔틀 프로젝트로 인한 라이더(LiDAR) 통합 수요 확대 215
18.3.5 스페인 217
18.3.5.1 더 높은 수준의 자율주행에 대한 OEM의 지원이 시장을 견인할 전망 217
18.4 북미 218
18.4.1 미국 220
18.4.1.1 라이더(LiDAR) 확대를 뒷받침하는 강력한 현지 공급업체 기반 및 자율주행차(AV) 테스트 프로그램 220
18.4.2 캐나다 222
18.4.2.1 시장을 견인할 자율주행차 채택 급증 222
18.4.3 멕시코 223
19 경쟁 구도 224
19.1 서론 224
19.2 주요 기업 전략/승리 요인, 2024–2026 224
19.3 매출 분석 226
19.4 시장 점유율 분석 227
19.5 기업 가치 평가 및 재무 지표 229
19.6 브랜드/제품 비교 230
19.7 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2026 232
19.7.1 스타 기업 232
19.7.2 신흥 리더 232
19.7.3 보편적 기업 232
19.7.4 참여 기업 232
19.7.5 기업 입지 234
19.7.5.1 기업 입지 234
19.7.5.2 지역별 입지 235
19.7.5.3 기술별 입지 235
19.7.5.4 이미지 유형별 입지 236
19.7.5.5 범위별 입지 236
19.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2026 237
19.8.1 진보적인 기업 237
19.8.2 대응력 있는 기업 237
19.8.3 역동적인 기업 237
19.8.4 출발선 237
19.8.5 경쟁 벤치마킹 239
19.8.5.1 스타트업/중소기업 목록 239
19.8.5.2 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 240
19.9 경쟁 시나리오 241
19.9.1 제품 출시 241
19.9.2 거래 243
19.9.3 사업 확장 245
19.9.4 기타 동향 246
20 기업 프로필 248
20.1 주요 기업 248
20.1.1 HESAI 그룹 248
20.1.1.1 사업 개요 248
20.1.1.2 제공 제품/솔루션 251
20.1.1.3 최근 동향 254
20.1.1.4 MnM의 견해 257
20.1.1.4.1 주요 강점 257
20.1.1.4.2 전략적 선택 257
20.1.1.4.3 약점 및 경쟁 위협 257
20.1.2 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. 258
20.1.2.1 사업 개요 258
20.1.2.2 제공 제품/솔루션 260
20.1.2.3 최근 동향 261
20.1.2.4 MnM의 견해 263
20.1.2.4.1 주요 강점 263
20.1.2.4.2 전략적 선택 263
20.1.2.4.3 약점 및 경쟁 위협 263
20.1.3 ROBOSENSE 264
20.1.3.1 사업 개요 264
20.1.3.2 제공 제품/솔루션 266
20.1.3.3 최근 동향 268
20.1.3.4 MnM 관점 270
20.1.3.4.1 주요 강점 270
20.1.3.4.2 전략적 선택 270
20.1.3.4.3 약점 및 경쟁 위협 270
20.1.4 SEYOND 271
20.1.4.1 사업 개요 271
20.1.4.2 제공하는 제품/솔루션 272
20.1.4.3 최근 동향 273
20.1.4.4 MnM의 관점 275
20.1.4.4.1 주요 강점 275
20.1.4.4.2 전략적 선택 275
20.1.4.4.3 약점 및 경쟁 위협 275
20.1.5 VALEO 276
20.1.5.1 사업 개요 276
20.1.5.2 제공하는 제품/솔루션 277
20.1.5.3 최근 동향 277
20.1.5.4 MnM 관점 281
20.1.5.4.1 주요 강점 281
20.1.5.4.2 전략적 선택 281
20.1.5.4.3 약점 및 경쟁 위협 281
20.1.6 INNOVIZ TECHNOLOGIES LTD 282
20.1.6.1 사업 개요 282
20.1.6.2 제공하는 제품/솔루션 283
20.1.6.3 최근 동향 283
20.1.7 OUSTER INC. 287
20.1.7.1 사업 개요 287
20.1.7.2 제공하는 제품/솔루션 288
20.1.7.3 최근 동향 289
20.1.8 DENSO CORPORATION 292
20.1.8.1 사업 개요 292
20.1.8.2 제공 제품/솔루션 293
20.1.8.3 최근 동향 294
20.1.9 ZF FRIEDRICHSHAFEN AG 297
20.1.9.1 사업 개요 297
20.1.9.2 제공하는 제품/솔루션 298
20.1.9.3 제공하는 제품/솔루션 298
20.1.9.4 최근 동향 298
20.1.9.5 최근 동향 298
20.1.10 APTIV 300
20.1.10.1 사업 개요 300
20.1.10.2 제공 제품/솔루션 303
20.1.10.3 최근 동향 303
20.2 기타 업체 305
20.2.1 인피니온 테크놀로지스 AG 305
20.2.2 르네사스 일렉트로닉스 306
20.2.3 셉톤(CEPTON, INC.) 307
20.2.4 에이바(AEVA INC.) 307
20.2.5 AEYE, INC. 308
20.2.6 LIVOX 308
20.2.7 LEISHEN INTELLIGENT SYSTEMS CO., LTD. 309
20.2.8 MICROVISION 310
20.2.9 VOYANT 311
20.2.10 BENEWAKE (BEIJING) CO., LTD. 312
20.2.11 PREACT TECHNOLOGIES, INC. 313
20.2.12 OPSYS-TECH 314
21 연구 방법론 315
21.1 연구 데이터 315
21.1.1 2차 데이터 316
21.1.1.1 2차 자료 출처 317
21.1.1.2 2차 자료 출처의 주요 데이터 318
21.1.2 1차 데이터 319
21.1.2.1 수요 및 공급 측의 1차 인터뷰 대상자 319
21.1.2.2 1차 인터뷰 내역 319
21.1.2.3 1차 조사 참여자 320
21.1.2.4 1차 조사의 목적 320
21.2 시장 규모 추정 320
21.2.1 바텀업 접근법 321
21.2.2 탑다운 접근법 322
21.3 데이터 삼각검증 323
21.4 요인 분석 325
21.5 연구 가정 325
21.6 연구의 한계 326
21.7 위험 평가 327
22 부록 329
22.1 토론 가이드 329
22.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털 333
22.3 맞춤형 옵션 335
22.3.1 국가별 자율주행 수준별 자동차 라이더 시장 335
22.3.2 국가별 추진 방식별 자동차 라이더 시장 335
22.3.3 기업 정보 335
22.3.3.1 추가 시장 참여 기업 프로파일링 (최대 5개사) 335
22.4 관련 보고서 335
22.5 저자 정보 336
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