| ■ 영문 제목 : Vehicle Lidar System Market, Global Outlook and Forecast 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : MONT2407F55498 ■ 조사/발행회사 : Market Monitor Global ■ 발행일 : 2024년 3월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 자동차 |
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본 조사 보고서는 현재 동향, 시장 역학 및 미래 전망에 초점을 맞춰, 차량 라이더 시스템 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 본 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장과 같은 주요 지역을 포함한 전 세계 차량 라이더 시스템 시장을 대상으로 합니다. 또한 차량 라이더 시스템의 성장을 주도하는 주요 요인, 업계가 직면한 과제 및 시장 참여자를 위한 잠재적 기회도 기재합니다.
글로벌 차량 라이더 시스템 시장은 최근 몇 년 동안 환경 문제, 정부 인센티브 및 기술 발전의 증가로 인해 급속한 성장을 목격했습니다. 차량 라이더 시스템 시장은 OEM, 연구를 포함한 다양한 이해 관계자에게 기회를 제공합니다. 민간 부문과 정부 간의 협력은 차량 라이더 시스템 시장에 대한 지원 정책, 연구 개발 노력 및 투자를 가속화 할 수 있습니다. 또한 증가하는 소비자 수요는 시장 확장의 길을 제시합니다.
글로벌 차량 라이더 시스템 시장은 2023년에 미화 XXX백만 달러로 조사되었으며 2030년까지 미화 XXX백만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 XXX%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
[주요 특징]
차량 라이더 시스템 시장에 대한 조사 보고서에는 포괄적인 통찰력을 제공하고 이해 관계자의 의사 결정을 용이하게하는 몇 가지 주요 항목이 포함되어 있습니다.
요약 : 본 보고서는 차량 라이더 시스템 시장의 주요 결과, 시장 동향 및 주요 통찰력에 대한 개요를 제공합니다.
시장 개요: 본 보고서는 차량 라이더 시스템 시장의 정의, 역사적 추이, 현재 시장 규모를 포함한 포괄적인 개요를 제공합니다. 종류(예: 기계식 라이더, 솔리드 스테이트 라이더), 지역 및 용도별로 시장을 세분화하여 각 세그먼트 내의 주요 동인, 과제 및 기회를 중점적으로 다룹니다.
시장 역학: 본 보고서는 차량 라이더 시스템 시장의 성장과 발전을 주도하는 시장 역학을 분석합니다. 본 보고서에는 정부 정책 및 규정, 기술 발전, 소비자 동향 및 선호도, 인프라 개발, 업계 협력에 대한 평가가 포함되어 있습니다. 이 분석은 이해 관계자가 차량 라이더 시스템 시장의 궤적에 영향을 미치는 요인을 이해하는데 도움이됩니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 차량 라이더 시스템 시장내 경쟁 환경에 대한 심층 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 시장 플레이어의 프로필, 시장 점유율, 전략, 제품 포트폴리오 및 최근 동향이 포함됩니다.
시장 세분화 및 예측: 본 보고서는 종류, 지역 및 용도와 같은 다양한 매개 변수를 기반으로 차량 라이더 시스템 시장을 세분화합니다. 정량적 데이터 및 분석을 통해 각 세그먼트의 시장 규모와 성장 예측을 제공합니다. 이를 통해 이해 관계자가 성장 기회를 파악하고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
기술 동향: 본 보고서는 주요기술의 발전과 새로운 대체품 등 차량 라이더 시스템 시장을 형성하는 주요 기술 동향을 강조합니다. 이러한 트렌드가 시장 성장, 채택률, 소비자 선호도에 미치는 영향을 분석합니다.
시장 과제와 기회: 본 보고서는 기술적 병목 현상, 비용 제한, 높은 진입 장벽 등 차량 라이더 시스템 시장이 직면한 주요 과제를 파악하고 분석합니다. 또한 정부 인센티브, 신흥 시장, 이해관계자 간의 협업 등 시장 성장의 기회에 대해서도 강조합니다.
규제 및 정책 분석: 본 보고서는 정부 인센티브, 배출 기준, 인프라 개발 계획 등 차량 라이더 시스템에 대한 규제 및 정책 환경을 평가합니다. 이러한 정책이 시장 성장에 미치는 영향을 분석하고 향후 규제 동향에 대한 인사이트를 제공합니다.
권장 사항 및 결론: 본 보고서는 소비자, 정책 입안자, 투자자, 인프라 제공업체 등 이해관계자를 위한 실행 가능한 권고 사항으로 마무리합니다. 이러한 권장 사항은 조사 결과를 바탕으로 차량 라이더 시스템 시장의 주요 과제와 기회를 해결할 수 있습니다.
참고 데이터 및 부록: 보고서에는 분석 및 조사 결과를 입증하기 위한 보조 데이터, 차트, 그래프가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 소스, 설문조사, 상세한 시장 예측과 같은 추가 세부 정보가 담긴 부록도 포함되어 있습니다.
[시장 세분화]
차량 라이더 시스템 시장은 종류별 및 용도별로 세분화됩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
■ 종류별 시장 세그먼트
– 기계식 라이더, 솔리드 스테이트 라이더
■ 용도별 시장 세그먼트
– OEM, 연구
■ 지역별 및 국가별 글로벌 차량 라이더 시스템 시장 점유율, 2023년(%)
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 아시아 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도)
– 남미 (브라질, 아르헨티나)
– 중동 및 아프리카 (터키, 이스라엘, 사우디 아라비아, UAE)
■ 주요 업체
– Valeo, RoboSense, Continental, Cepton, Livox, Innoviz, Luminar, Velodyne, ibeo, Hesai Tech, Innovusion
[주요 챕터의 개요]
1 장 : 차량 라이더 시스템의 정의, 시장 개요를 소개
2 장 : 매출 및 판매량을 기준으로한 글로벌 차량 라이더 시스템 시장 규모
3 장 : 차량 라이더 시스템 제조업체 경쟁 환경, 가격, 판매량 및 매출 시장 점유율, 최신 동향, M&A 정보 등에 대한 자세한 분석
4 장 : 종류별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
5 장 : 용도별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
6 장 : 지역 및 국가별 차량 라이더 시스템 판매량. 각 지역 및 주요 국가의 시장 규모와 성장 잠재력에 대한 정량적 분석을 제공. 세계 각국의 시장 개발, 향후 개발 전망, 시장 기회을 소개
7 장 : 주요 업체의 프로필을 제공. 제품 판매, 매출, 가격, 총 마진, 제품 소개, 최근 동향 등 시장 내 주요 업체의 기본 상황을 자세히 소개
8 장 : 지역별 및 국가별 글로벌 차량 라이더 시스템 시장규모
9 장 : 시장 역학, 시장의 최신 동향, 시장의 추진 요인 및 제한 요인, 업계내 업체가 직면한 과제 및 리스크, 업계의 관련 정책 분석을 소개
10 장 : 산업의 업 스트림 및 다운 스트림을 포함한 산업 체인 분석
11 장 : 보고서의 주요 요점 및 결론
※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 목차1. 조사 및 분석 보고서 소개 2. 글로벌 차량 라이더 시스템 전체 시장 규모 3. 기업 환경 4. 종류별 시장 분석 5. 용도별 시장 분석 6. 지역별 시장 분석 7. 제조업체 및 브랜드 프로필 Valeo, RoboSense, Continental, Cepton, Livox, Innoviz, Luminar, Velodyne, ibeo, Hesai Tech, Innovusion Valeo RoboSense Continental 8. 글로벌 차량 라이더 시스템 생산 능력 분석 9. 주요 시장 동향, 기회, 동인 및 제약 요인 10. 차량 라이더 시스템 공급망 분석 11. 결론 [그림 목록]- 종류별 차량 라이더 시스템 세그먼트, 2023년 - 용도별 차량 라이더 시스템 세그먼트, 2023년 - 글로벌 차량 라이더 시스템 시장 개요, 2023년 - 글로벌 차량 라이더 시스템 시장 규모: 2023년 VS 2030년 - 글로벌 차량 라이더 시스템 매출, 2019-2030 - 글로벌 차량 라이더 시스템 판매량: 2019-2030 - 차량 라이더 시스템 매출 기준 상위 3개 및 5개 업체 시장 점유율, 2023년 - 글로벌 종류별 차량 라이더 시스템 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 종류별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 글로벌 종류별 차량 라이더 시스템 판매량 시장 점유율 - 글로벌 종류별 차량 라이더 시스템 가격 - 글로벌 용도별 차량 라이더 시스템 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 용도별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 글로벌 용도별 차량 라이더 시스템 판매량 시장 점유율 - 글로벌 용도별 차량 라이더 시스템 가격 - 지역별 차량 라이더 시스템 매출, 2023년 VS 2030년 - 지역별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 지역별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 지역별 차량 라이더 시스템 판매량 시장 점유율 - 북미 국가별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 북미 국가별 차량 라이더 시스템 판매량 시장 점유율 - 미국 차량 라이더 시스템 시장규모 - 캐나다 차량 라이더 시스템 시장규모 - 멕시코 차량 라이더 시스템 시장규모 - 유럽 국가별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 유럽 국가별 차량 라이더 시스템 판매량 시장 점유율 - 독일 차량 라이더 시스템 시장규모 - 프랑스 차량 라이더 시스템 시장규모 - 영국 차량 라이더 시스템 시장규모 - 이탈리아 차량 라이더 시스템 시장규모 - 러시아 차량 라이더 시스템 시장규모 - 아시아 지역별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 아시아 지역별 차량 라이더 시스템 판매량 시장 점유율 - 중국 차량 라이더 시스템 시장규모 - 일본 차량 라이더 시스템 시장규모 - 한국 차량 라이더 시스템 시장규모 - 동남아시아 차량 라이더 시스템 시장규모 - 인도 차량 라이더 시스템 시장규모 - 남미 국가별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 남미 국가별 차량 라이더 시스템 판매량 시장 점유율 - 브라질 차량 라이더 시스템 시장규모 - 아르헨티나 차량 라이더 시스템 시장규모 - 중동 및 아프리카 국가별 차량 라이더 시스템 매출 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 국가별 차량 라이더 시스템 판매량 시장 점유율 - 터키 차량 라이더 시스템 시장규모 - 이스라엘 차량 라이더 시스템 시장규모 - 사우디 아라비아 차량 라이더 시스템 시장규모 - 아랍에미리트 차량 라이더 시스템 시장규모 - 글로벌 차량 라이더 시스템 생산 능력 - 지역별 차량 라이더 시스템 생산량 비중, 2023년 VS 2030년 - 차량 라이더 시스템 산업 가치 사슬 - 마케팅 채널 ※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 차량용 라이다 시스템은 차량의 외부 환경을 3차원적으로 인식하는 핵심 센서 기술입니다. 레이저를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 대상 물체까지의 거리와 형태를 정밀하게 파악하며, 이를 통해 차량은 주변 환경을 입체적으로 이해하고 안전하게 주행할 수 있습니다. 라이다 시스템은 자율주행 자동차의 눈 역할을 수행하며, 인식 정확도와 속도 면에서 카메라나 레이더 센서와는 차별화된 강점을 지니고 있습니다. 라이다 시스템의 기본적인 작동 원리는 '시간 비행 거리 측정(Time-of-Flight, ToF)' 방식입니다. 레이저 발광기에서 레이저 펄스를 특정 방향으로 발사하면, 이 레이저 펄스가 주변의 사물에 반사되어 돌아오는 시간을 측정합니다. 빛의 속도는 일정하므로, 돌아오는 데 걸린 시간을 두 배로 나누면 레이저가 사물까지 도달하는 데 걸린 시간을 알 수 있고, 여기에 빛의 속도를 곱하면 사물까지의 정확한 거리를 산출할 수 있습니다. 이러한 과정을 연속적으로 수행하여 주변 환경의 점(point) 데이터를 수집하고, 이 점들을 모아 3차원 지도인 '포인트 클라우드(Point Cloud)'를 생성합니다. 이 포인트 클라우드는 마치 수많은 점으로 이루어진 구름과 같으며, 차량 주변의 도로, 차선, 건물, 보행자, 다른 차량 등 모든 객체의 위치와 형태 정보를 담고 있습니다. 차량용 라이다 시스템의 가장 큰 특징은 높은 측정 정확도와 해상도입니다. 카메라 센서가 2차원 이미지를 기반으로 거리 추정의 한계를 가지는 반면, 라이다는 직접적인 거리 측정을 통해 밀리미터(mm) 수준의 매우 정밀한 거리 정보를 제공합니다. 또한, 레이저를 다양한 각도로 스캔하여 매우 조밀하고 정확한 3차원 포인트 클라우드를 생성할 수 있어 객체의 형태를 입체적으로 파악하는 데 매우 유리합니다. 이러한 정확도는 자율주행 차량이 복잡한 도심 환경이나 악천후 속에서도 안전하게 주행하기 위한 필수적인 요소입니다. 또 다른 중요한 특징은 주변 조명 조건이나 날씨 변화에 비교적 덜 민감하다는 점입니다. 카메라는 밝은 햇빛 아래에서는 눈부심으로 인해, 또는 어두운 밤에는 광량 부족으로 인해 성능이 저하될 수 있습니다. 반면 라이다는 자체적으로 레이저를 발사하므로, 외부 조명 환경에 크게 영향을 받지 않고 주야간 모두 일관된 성능을 발휘합니다. 물론, 매우 짙은 안개나 폭우와 같은 악천후 조건에서는 레이저의 투과율이 낮아져 성능이 저하될 수 있지만, 카메라나 레이더 센서와의 융합을 통해 이러한 단점을 극복할 수 있습니다. 차량용 라이다 시스템은 작동 방식 및 레이저 스캐닝 방식에 따라 다양한 종류로 구분될 수 있습니다. 기계식 라이다(Mechanical Lidar)는 회전하는 부품을 사용하여 레이저 빔을 스캔하는 방식으로, 초기 라이다 기술에 많이 사용되었습니다. 높은 정확도와 넓은 시야각을 제공하지만, 부피가 크고 가격이 비싸며, 기계적인 마모로 인한 내구성 문제가 있을 수 있습니다. 이러한 단점을 극복하기 위해 최근에는 고체 상태 라이다(Solid-State Lidar) 기술이 주목받고 있습니다. 고체 상태 라이다는 회전하는 부품 없이 반도체 기술을 이용하여 레이저 빔을 스캔하는데, MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) 기반 라이다, 플래시 라이다(Flash Lidar), 또는 광학 위상 배열(Optical Phased Array) 라이다 등이 이에 해당합니다. 고체 상태 라이다는 부피가 작고 가격이 저렴하며 내구성이 우수하여 대량 생산 및 차량 적용에 유리한 장점을 지닙니다. 특히 MEMS 라이다는 작은 거울을 고속으로 움직여 레이저 빔을 스캔하는 방식으로, 고해상도와 빠른 스캔 속도를 제공합니다. 플래시 라이다는 순간적으로 넓은 영역에 레이저를 조사하여 한 번에 전체 장면을 획득하는 방식으로, 매우 빠른 속도로 3차원 정보를 얻을 수 있습니다. 차량용 라이다 시스템의 주요 용도는 자율주행 시스템에서의 객체 인식 및 환경 매핑입니다. 자율주행 자동차는 전방 및 주변의 차량, 보행자, 자전거, 장애물 등을 정확하게 감지하고, 차선, 도로 표지판, 신호등 등 도로 인프라 정보를 파악하여 안전하고 효율적인 경로 계획 및 제어를 수행해야 합니다. 라이다는 이러한 모든 정보를 고정밀 3차원 데이터로 제공함으로써 자율주행 시스템의 인지 능력을 비약적으로 향상시킵니다. 또한, 라이다는 '동적 객체 인식(Dynamic Object Recognition)'에도 뛰어나며, 움직이는 객체의 속도와 궤적을 추정하는 데에도 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 갑작스럽게 나타나는 장애물에 대한 회피 기동이나 능동적인 차선 변경과 같은 고차원적인 주행 기능을 구현할 수 있습니다. 라이다 시스템은 고정밀 3차원 데이터 생성을 넘어, '센서 융합(Sensor Fusion)' 기술의 핵심 요소로 활용됩니다. 자율주행 시스템은 라이다 외에도 카메라, 레이더, 초음파 센서 등 다양한 센서를 복합적으로 사용하며, 각 센서의 강점을 결합하여 상호 보완적인 정보를 얻습니다. 예를 들어, 라이다는 객체의 거리와 3차원 형태 정보를 제공하고, 카메라는 객체의 색상, 질감, 문자의 정보를 제공하여 객체 분류를 더욱 정확하게 할 수 있습니다. 또한, 레이더는 악천후 조건에서도 먼 거리의 객체를 탐지하는 능력이 뛰어나 라이다의 부족한 부분을 보완해 줍니다. 이러한 센서 융합 기술은 단일 센서의 한계를 극복하고 더욱 견고하고 신뢰성 높은 환경 인지 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 라이다 기술의 발전은 센서 자체의 성능 향상뿐만 아니라, 이를 효율적으로 처리하고 활용하는 소프트웨어 및 알고리즘 기술과도 밀접하게 관련되어 있습니다. 대용량의 3차원 포인트 클라우드 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 능력과 효율적인 알고리즘이 요구됩니다. '점군 처리 알고리즘(Point Cloud Processing Algorithms)'은 포인트 클라우드에서 노이즈를 제거하고, 객체를 분할하며, 객체의 특징을 추출하는 등의 역할을 수행합니다. 또한, '객체 추적 알고리즘(Object Tracking Algorithms)'은 동적으로 움직이는 객체의 움직임을 지속적으로 추적하여 미래 위치를 예측하는 데 사용됩니다. 최근에는 '딥러닝(Deep Learning)' 기술이 라이다 데이터 처리에 적극적으로 활용되고 있으며, 딥러닝 기반의 객체 감지, 분류, 분할 기술은 라이다의 인식 성능을 더욱 향상시키고 있습니다. 차량용 라이다 시스템은 단순한 거리 측정 센서를 넘어, 자율주행 차량이 세상을 이해하고 소통하는 방식 자체를 정의하는 중요한 기술입니다. 기술의 발전과 함께 가격이 낮아지고 성능이 향상됨에 따라, 앞으로 라이다는 자율주행 자동차뿐만 아니라 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 로봇 공학, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 그 활용 범위를 넓혀갈 것으로 기대됩니다. 차량용 라이다 기술의 지속적인 혁신은 더욱 안전하고 스마트한 미래 모빌리티 시대를 앞당기는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 차량 라이더 시스템 시장예측 2024-2030] (코드 : MONT2407F55498) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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