| ■ 영문 제목 : Global Driverless Car Sensors Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2410G5871 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 10월 (2025년 또는 2026년) 갱신판이 있습니다. 문의주세요. ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자＆반도체 |
| Single User (1명 열람용) | USD3,660 ⇒환산￦5,124,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 무인 자동차 센서 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 무인 자동차 센서은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 무인 자동차 센서 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 무인 자동차 센서은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 무인 자동차 센서의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 무인 자동차 센서 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
무인 자동차 센서 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 무인 자동차 센서 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 카메라, 밀리미터파 레이더, 라이더) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 무인 자동차 센서 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 무인 자동차 센서 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 무인 자동차 센서 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 무인 자동차 센서 기술의 발전, 무인 자동차 센서 신규 진입자, 무인 자동차 센서 신규 투자, 그리고 무인 자동차 센서의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 무인 자동차 센서 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 무인 자동차 센서 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 무인 자동차 센서 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 무인 자동차 센서 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 무인 자동차 센서 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 무인 자동차 센서 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 무인 자동차 센서 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
무인 자동차 센서 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
카메라, 밀리미터파 레이더, 라이더
*** 용도별 세분화 ***
상용차, 승용차
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Bosch、Continental、Denso、Veoneer、Hella、Aptiv、Valeo、ZF、Hitachi、Nidec Elesys、Trimble、Hexagon、Sick AG、Velodyne、Innovusion、Hesai Technology、Ibeo、Ouster、RoboSense、Luminar、Coligen (CHINA) Corp
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 무인 자동차 센서 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 무인 자동차 센서 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 무인 자동차 센서 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 무인 자동차 센서은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 무인 자동차 센서 시장분석 ■ 지역별 무인 자동차 센서에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 무인 자동차 센서 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Bosch、Continental、Denso、Veoneer、Hella、Aptiv、Valeo、ZF、Hitachi、Nidec Elesys、Trimble、Hexagon、Sick AG、Velodyne、Innovusion、Hesai Technology、Ibeo、Ouster、RoboSense、Luminar、Coligen (CHINA) Corp – Bosch – Continental – Denso ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]무인 자동차 센서 이미지 무인 자동차 센서 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 무인 자동차 센서 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 무인 자동차 센서 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 기업별 무인 자동차 센서 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 2023 기업별 무인 자동차 센서 매출 시장 2023 기업별 글로벌 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 2023 미주 무인 자동차 센서 판매량 (2019-2024) 미주 무인 자동차 센서 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 무인 자동차 센서 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 무인 자동차 센서 매출 (2019-2024) 유럽 무인 자동차 센서 판매량 (2019-2024) 유럽 무인 자동차 센서 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 무인 자동차 센서 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 무인 자동차 센서 매출 (2019-2024) 미국 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 캐나다 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 멕시코 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 브라질 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 중국 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 일본 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 한국 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 인도 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 호주 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 독일 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 프랑스 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 영국 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 러시아 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 이집트 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 터키 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 무인 자동차 센서 시장규모 (2019-2024) 무인 자동차 센서의 제조 원가 구조 분석 무인 자동차 센서의 제조 공정 분석 무인 자동차 센서의 산업 체인 구조 무인 자동차 센서의 유통 채널 글로벌 지역별 무인 자동차 센서 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※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 무인 자동차 센서는 자율주행 시스템의 핵심 요소로서, 차량 외부 환경을 인식하고 이를 바탕으로 주행 판단 및 제어를 수행하는 데 필수적인 장치입니다. 운전자의 개입 없이 안전하고 효율적인 운행을 가능하게 하는 무인 자동차의 '눈'과 '귀' 역할을 한다고 할 수 있습니다. 이러한 센서들은 주변의 사물, 도로 상태, 교통 신호 등을 감지하여 실시간으로 데이터를 수집하고, 이 데이터를 처리하는 자율주행 컴퓨터로 전달함으로써 차량의 모든 의사결정을 지원합니다. 무인 자동차 센서의 가장 중요한 특징은 다양한 환경 조건에서도 안정적으로 작동해야 한다는 점입니다. 낮과 밤, 맑은 날과 흐린 날, 눈이나 비가 오는 날씨 등 어떠한 상황에서도 정확하고 신뢰성 있는 데이터를 제공해야 합니다. 또한, 센서 간의 상호 보완적인 관계를 통해 단일 센서의 한계를 극복하고 더 넓고 정확한 인식을 가능하게 하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 레이더는 악천후에서도 강하지만 물체의 세부적인 형상을 파악하기 어렵고, 카메라는 높은 해상도로 사물의 특징을 인식하지만 조명이나 날씨에 영향을 많이 받는 단점이 있습니다. 이러한 상호 보완을 통해 센서 융합(Sensor Fusion)이라는 기술이 구현되며, 이는 무인 자동차의 인지 능력을 비약적으로 향상시키는 핵심 기술입니다. 무인 자동차에 사용되는 주요 센서 종류는 다음과 같습니다. 먼저, **카메라(Camera)**는 인간의 눈과 가장 유사한 역할을 수행합니다. 고해상도 영상을 통해 차선, 도로 표지판, 신호등, 보행자, 다른 차량 등의 윤곽과 색상 정보를 파악합니다. 카메라 센서는 주로 객체 인식, 차선 감지, 신호등 인식 등에 활용되며, 딥러닝 기반의 영상 처리 기술과 결합하여 매우 정교한 인식 성능을 보여줍니다. 스테레오 카메라를 사용하면 사물의 깊이 정보를 얻을 수 있어 거리 측정에도 활용됩니다. 하지만 빛의 변화, 악천후, 먼지 등으로 인해 성능이 저하될 수 있다는 단점이 있습니다. **라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)**는 레이저를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 주변 환경의 3차원 지형과 사물의 형태를 정밀하게 파악하는 센서입니다. 360도 회전하며 주변 환경을 스캔하여 점군(Point Cloud) 형태의 데이터를 생성하는데, 이 데이터를 통해 물체까지의 거리, 형태, 크기 등을 정확하게 파악할 수 있습니다. 라이다는 특히 밤이나 흐린 날씨에도 비교적 안정적인 성능을 유지하며, 고정밀 맵핑과 정확한 거리 측정에 강점을 가집니다. 하지만 가격이 비싸고, 눈이나 비, 안개와 같은 악천후 조건에서는 레이저 신호가 산란되어 인식률이 떨어질 수 있습니다. **레이더(Radar, Radio Detection and Ranging)**는 전파를 발사하고 물체에 반사되어 돌아오는 신호를 감지하여 거리, 속도, 방향 등을 측정하는 센서입니다. 라이다와 마찬가지로 악천후 조건에서도 비교적 안정적으로 작동하며, 특히 사물의 상대 속도를 측정하는 데 뛰어나 충돌 방지 시스템에 매우 유용합니다. 또한, 카메라나 라이다보다 더 먼 거리의 물체를 감지할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 라이다에 비해 해상도가 낮아 물체의 세부적인 형태를 파악하는 데는 한계가 있습니다. **초음파 센서(Ultrasonic Sensor)**는 초음파를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 근거리의 물체를 감지하는 센서입니다. 주로 차량의 저속 주행 시나 주차 시 주변의 장애물을 감지하는 데 활용됩니다. 가격이 저렴하고 작동이 간단하지만, 감지 범위가 좁고 외부 소음에 의해 영향을 받을 수 있다는 단점이 있습니다. **관성 측정 장치(IMU, Inertial Measurement Unit)**는 가속도 센서와 자이로스코프 센서를 결합하여 차량의 움직임(가속도, 각속도)을 측정하는 장치입니다. 차량의 현재 위치, 방향, 속도 변화 등을 파악하여 GPS 신호가 불안정한 터널이나 도심 환경에서도 차량의 주행 상태를 추정하는 데 기여합니다. 이 외에도 **GPS(Global Positioning System)**는 위성 신호를 이용하여 차량의 절대적인 위치를 파악하는 데 사용되며, **휠 속도 센서(Wheel Speed Sensor)**는 각 바퀴의 회전 속도를 측정하여 차량의 속도 및 회전량을 파악하는 데 활용됩니다. 이러한 센서들은 각각의 장단점을 가지고 있으며, 무인 자동차는 이러한 센서들의 데이터를 통합하고 분석하는 **센서 융합(Sensor Fusion)** 기술을 통해 주변 환경에 대한 더욱 완벽하고 강건한 인식을 달성합니다. 센서 융합은 여러 센서로부터 얻은 정보를 결합하여, 단일 센서로는 얻기 어려운 더 풍부하고 정확한 정보를 추출하는 기술입니다. 예를 들어, 카메라로 보행자를 인식하고, 라이다로 그 보행자의 정확한 거리를 측정하며, 레이더로 보행자의 움직임 방향과 속도를 파악하는 방식으로 이루어집니다. 이렇게 획득된 정보는 자율주행 시스템의 핵심인 인지, 판단, 제어 알고리즘에 입력되어 안전하고 효율적인 주행을 가능하게 합니다. 무인 자동차 센서의 용도는 매우 다양합니다. 가장 기본적인 용도는 **주변 환경 인식**이며, 이를 통해 차량은 자신의 위치와 주변의 장애물, 도로 상황 등을 정확하게 파악할 수 있습니다. 이를 기반으로 **경로 계획 및 추종** 기능이 구현되며, 차량은 목적지까지 안전하고 효율적인 경로를 설정하고 이를 따라 주행하게 됩니다. 또한, **장애물 회피 및 충돌 방지** 기능은 센서 데이터를 바탕으로 잠재적인 위험을 사전에 감지하고 이를 피하거나 충돌을 방지하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 갑자기 끼어드는 차량이나 도로에 나타난 보행자를 신속하게 감지하고 비상 제동이나 회피 기동을 수행하는 데 센서가 핵심적인 역할을 합니다. **주차 보조 및 자동 주차** 기능 역시 초음파 센서, 카메라, 라이다 등을 활용하여 좁은 공간에서도 안전하게 주차할 수 있도록 지원합니다. 무인 자동차 센서와 관련된 주요 기술로는 앞서 언급한 **센서 융합** 외에도 **머신러닝(Machine Learning)** 및 **딥러닝(Deep Learning)** 기술이 있습니다. 카메라 영상을 분석하여 객체를 인식하거나, 라이다 데이터를 이용하여 환경을 맵핑하는 과정에서 이러한 인공지능 기술이 핵심적으로 활용됩니다. **컴퓨터 비전(Computer Vision)** 기술은 카메라에서 얻은 영상 정보를 분석하여 사물을 식별하고 상황을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, **객체 추적(Object Tracking)** 기술은 인식된 객체의 움직임을 지속적으로 파악하여 예측하는 데 사용됩니다. 무인 자동차 센서 기술은 끊임없이 발전하고 있으며, 앞으로 더욱 소형화, 고성능화, 저비용화될 것으로 예상됩니다. 특히, 악천후에서도 성능이 뛰어난 센서 개발, 저렴한 라이다 센서 개발, 그리고 다양한 센서 데이터를 효과적으로 융합하는 알고리즘 개발이 중요한 연구 분야입니다. 이러한 기술 발전은 무인 자동차의 안전성과 신뢰성을 더욱 높여 우리 사회의 이동성을 혁신하고 새로운 모빌리티 시대를 열어갈 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 무인 자동차 센서 시장 2024-2030] (코드 : LPI2410G5871) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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