| ■ 영문 제목 : Global ADAS Lidars Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E0584 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 ADAS 라이더 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 ADAS 라이더 산업 체인 동향 개요, BEV, PHEV, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, ADAS 라이더의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 ADAS 라이더 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 ADAS 라이더 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 ADAS 라이더 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 ADAS 라이더 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 기계적 유형, 반고체 유형, 고체 유형, 기타)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 ADAS 라이더 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 ADAS 라이더 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 ADAS 라이더 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 ADAS 라이더에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 ADAS 라이더 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 ADAS 라이더에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (BEV, PHEV, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: ADAS 라이더과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. ADAS 라이더 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 ADAS 라이더 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
ADAS 라이더 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 기계적 유형, 반고체 유형, 고체 유형, 기타
용도별 시장 세그먼트
– BEV, PHEV, 기타
주요 대상 기업
– Velodyne Lidar, Valeo, Luminar Technologies, DENSO, Continental AG, Cepton, Innoviz, Ibeo, Livox (SZ DJI), RoboSense, Hesai Technology, Innovusion, Huawei
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– ADAS 라이더 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 ADAS 라이더의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 ADAS 라이더의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– ADAS 라이더 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– ADAS 라이더 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 ADAS 라이더 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, ADAS 라이더의 산업 체인.
– ADAS 라이더 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Velodyne Lidar Valeo Luminar Technologies ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- ADAS 라이더 이미지 - 종류별 세계의 ADAS 라이더 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 ADAS 라이더 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 ADAS 라이더 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 ADAS 라이더 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 ADAS 라이더 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 ADAS 라이더 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 ADAS 라이더 판매량 (2019-2030) - 세계의 ADAS 라이더 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 ADAS 라이더 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 ADAS 라이더 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 ADAS 라이더 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 ADAS 라이더 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 ADAS 라이더 판매량 시장 점유율 - 지역별 ADAS 라이더 소비 금액 시장 점유율 - 북미 ADAS 라이더 소비 금액 - 유럽 ADAS 라이더 소비 금액 - 아시아 태평양 ADAS 라이더 소비 금액 - 남미 ADAS 라이더 소비 금액 - 중동 및 아프리카 ADAS 라이더 소비 금액 - 세계의 종류별 ADAS 라이더 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 ADAS 라이더 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 ADAS 라이더 평균 가격 - 세계의 용도별 ADAS 라이더 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 ADAS 라이더 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 ADAS 라이더 평균 가격 - 북미 ADAS 라이더 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 ADAS 라이더 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 ADAS 라이더 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 ADAS 라이더 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 유럽 ADAS 라이더 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 ADAS 라이더 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 ADAS 라이더 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 ADAS 라이더 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 영국 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 러시아 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 ADAS 라이더 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 ADAS 라이더 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 ADAS 라이더 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 ADAS 라이더 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 일본 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 한국 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 인도 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 호주 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 남미 ADAS 라이더 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 ADAS 라이더 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 ADAS 라이더 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 ADAS 라이더 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 ADAS 라이더 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 ADAS 라이더 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 ADAS 라이더 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 ADAS 라이더 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 이집트 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 ADAS 라이더 소비 금액 및 성장률 - ADAS 라이더 시장 성장 요인 - ADAS 라이더 시장 제약 요인 - ADAS 라이더 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 ADAS 라이더의 제조 비용 구조 분석 - ADAS 라이더의 제조 공정 분석 - ADAS 라이더 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 자율주행 시스템의 핵심 센서 중 하나인 ADAS 라이다(ADAS Lidars)는 주변 환경을 3차원으로 감지하여 차량의 안전하고 효율적인 주행을 지원하는 기술입니다. 이는 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging) 기술을 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS, Advanced Driver-Assistance Systems)에 특화하여 적용한 것으로, 단순히 물체를 감지하는 수준을 넘어 정밀한 거리 측정과 객체 인식, 심지어는 객체의 움직임까지 파악할 수 있다는 점에서 기존의 센서들과 차별화됩니다. ADAS 라이다의 근본적인 작동 원리는 빛을 이용하여 거리를 측정하는 것에 기반합니다. 라이다는 레이저 빔을 발사하고, 이 빔이 물체에 부딪혀 반사되어 돌아오는 시간을 측정함으로써 물체까지의 정확한 거리를 계산합니다. 이 과정을 수백만 번 반복하면서 차량 주변의 3차원 지형 정보를 점(point)의 집합으로 생성하는데, 이를 '포인트 클라우드(point cloud)'라고 부릅니다. 이 포인트 클라우드는 주변 환경의 형상, 크기, 상대적인 위치 등을 매우 상세하게 표현하며, 마치 눈으로 보는 것과 같은 수준의 정보를 제공합니다. ADAS 라이다의 가장 두드러진 특징은 높은 정확성과 정밀성입니다. 기존의 초음파 센서나 카메라 센서가 가지는 한계를 극복하며, 어두운 환경이나 악천후 속에서도 안정적으로 작동합니다. 카메라 센서는 빛의 밝기나 날씨 변화에 민감하게 반응하여 성능이 저하될 수 있지만, 라이다는 자체적으로 레이저를 발사하기 때문에 이러한 외부 환경 요인의 영향을 최소화할 수 있습니다. 또한, 여러 개의 라이다 센서를 조합하거나 고해상도 라이다를 사용하면 더욱 정밀한 환경 인식이 가능해져, 복잡한 도심 환경이나 고속 주행 시에도 안전성을 크게 향상시킬 수 있습니다. ADAS 라이다는 크게 측정 방식에 따라 여러 종류로 나눌 수 있습니다. 가장 전통적인 방식 중 하나는 '기계식 라이다(Mechanical LiDAR)'입니다. 이 방식은 회전하는 거울이나 렌즈를 사용하여 레이저 빔을 360도 전 방향으로 스캔합니다. 높은 해상도와 넓은 시야각을 제공하지만, 크기가 크고 구조가 복잡하여 내구성이 떨어지고 가격이 비싸다는 단점이 있습니다. 최근에는 차량 내부에 통합하기 쉽고 비용 효율적인 '솔리드 스테이트 라이다(Solid-State LiDAR)' 기술이 각광받고 있습니다. 솔리드 스테이트 라이다는 움직이는 부품이 없거나 최소화되어 기계식 라이다에 비해 크기가 작고 가벼우며, 내구성이 뛰어나고 가격 경쟁력도 높습니다. 솔리드 스테이트 라이다 안에서도 MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) 방식, 플래시(Flash) 방식, 광학 위상 배열(Optical Phased Array) 방식 등 다양한 기술들이 개발되고 있으며, 각각의 장단점을 가지고 차량 적용을 위한 경쟁을 벌이고 있습니다. ADAS 라이다의 용도는 매우 다양합니다. 가장 기본적인 용도는 '장애물 감지 및 충돌 방지'입니다. 도로 위의 다른 차량, 보행자, 자전거 등 다양한 장애물을 정확하게 감지하고, 이들과의 거리를 측정하여 충돌 위험을 사전에 경고하거나 긴급 제동을 수행합니다. 또한, '차선 유지 및 이탈 방지' 기능에도 활용됩니다. 라이다가 차선을 정밀하게 감지하여 차량이 차선 중앙을 유지하도록 돕고, 의도치 않은 차선 이탈 시 운전자에게 경고하거나 조향을 보조합니다. '어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC)' 기능에서도 중요한 역할을 합니다. 앞차와의 거리를 일정하게 유지하면서 자동으로 속도를 조절하여 편안하고 안전한 주행을 지원하며, 라이다의 정밀한 거리 측정 능력은 ACC의 성능을 한층 끌어올립니다. 더 나아가 ADAS 라이다는 '사각지대 모니터링' 및 '자동 주차 보조'와 같은 고급 ADAS 기능에도 필수적입니다. 사각지대에 있는 보행자나 차량을 감지하여 운전자의 안전 운전을 돕고, 주차 공간을 정확하게 파악하여 자동으로 주차를 수행하는 데 활용됩니다. 최근에는 자율주행 레벨이 높아짐에 따라 더욱 복잡하고 정교한 환경 인식이 요구되는데, 이때 라이다는 카메라나 레이더 센서와 융합되어 센서 퓨전(Sensor Fusion) 기술을 통해 차량의 인지 능력을 극대화하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 예를 들어, 카메라가 물체의 색상이나 모양을 인식하고 라이다는 물체까지의 정확한 거리를 측정하는 방식으로 상호 보완적인 정보를 제공하여, 다양한 환경 조건에서도 높은 신뢰성을 확보할 수 있습니다. ADAS 라이다와 관련된 주요 기술로는 앞에서 언급한 '솔리드 스테이트 라이다 기술' 외에도 '포인트 클라우드 처리 기술'이 있습니다. 라이다 센서가 생성하는 방대한 양의 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리하고 의미 있는 정보로 변환하는 기술은 라이다 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 요소입니다. 이를 위해 '객체 인식 알고리즘', '센서 캘리브레이션(Sensor Calibration) 기술', 그리고 '실시간 데이터 처리 기술' 등이 개발되고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반의 객체 인식 기술은 포인트 클라우드 데이터로부터 자동차, 보행자, 신호등 등 다양한 객체를 정확하게 분류하고 추적하는 데 탁월한 성능을 보여주고 있습니다. 또한, 여러 대의 라이다 센서를 하나의 시스템으로 통합하고 각 센서의 데이터를 정렬하여 정확도를 높이는 센서 캘리브레이션 기술도 필수적입니다. 차량에 탑재되는 라이다 센서는 지속적으로 발전하고 있으며, 더 높은 해상도, 더 긴 감지 거리, 더 넓은 시야각, 그리고 더 낮은 가격을 목표로 연구 개발이 활발하게 이루어지고 있습니다. 향후 ADAS 라이다 기술은 더욱 소형화되고 통합성이 높아져 차량 디자인에 미치는 영향을 최소화하면서도 센서 성능은 지속적으로 향상될 것으로 기대됩니다. 또한, 차량 간 통신(V2X, Vehicle-to-Everything) 기술과의 연동을 통해 더욱 안전하고 지능적인 자율주행 환경을 구축하는 데 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다. 이러한 기술 발전은 결국 운전자와 탑승자의 안전을 강화하고 더욱 편안하고 효율적인 미래 모빌리티 실현에 기여할 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 ADAS 라이더 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E0584) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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