세계의 자동차 인공 지능 시장 : 구성 요소 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술 (기계 학습 및 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리), 프로세스 (데이터 마이닝, 이미지 인식, 신호 인식), 애플리케이션 (반 자율, 자율) 및 지역별 (2024-2032 년)

■ 영문 제목 : Automotive Artificial Intelligence Market Report by Component (Hardware, Software, Services), Technology (Machine Learning and Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing), Process (Data Mining, Image Recognition, Signal Recognition), Application (Semi-Autonomous, Autonomous), and Region 2024-2032
	■ 상품 코드 : IMA05FE-Z3309 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 7월 ■ 페이지수 : 149 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기술 및 미디어

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※본 조사 보고서는 영문 PDF 형식이며, 아래 개요 및 목차는 영어를 한국어로 자동번역한 내용입니다. 보고서의 상세한 내용은 샘플을 통해 확인해 주세요.

■ 보고서 개요

2023년 전 세계 자동차 인공지능 시장 규모는 39억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 26.6%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 339억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 고급 기능에 대한 소비자 수요 증가, 다양한 정부 규제 시행, 상당한 기술 발전, 센서 기술의 급속한 비용 절감, 교통 관리에서 인공지능(AI)에 대한 수요 증가, 지속가능성에 대한 강조 증가 등이 시장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.
자동차 인공 지능(AI)은 차량의 기능, 안전 및 사용자 경험을 향상시키기 위해 차량에 기술을 통합하는 것을 말합니다. 여기에는 운전자 지원, 차량 내 가상 비서, 예측 유지보수, 완전 자율 시스템 등 다양한 시스템이 포함됩니다. 차량용 AI는 적응형 크루즈 컨트롤, 충돌 방지, 운전자 모니터링, 음성 인식 제어, 교통 표지판 인식, 자동 주차, 실시간 교통 모니터링 등에 널리 사용됩니다. 안전 강화, 효율성 증대, 배기가스 배출량 감소, 시간 절약, 교통 흐름 개선, 사용자 경험 향상, 지속 가능성 증진에 도움이 됩니다.

센서 기술과 컴퓨팅 성능의 급속한 비용 절감으로 자동차 제조업체의 AI 구현이 더욱 경제적으로 가능해지면서 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 이 외에도 도시화와 그에 따른 교통 체증 증가로 인해 교통 관리 및 경로 최적화 분야에서 AI에 대한 수요가 증가하고 있는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 또한 우수한 예측 유지 보수, 실시간 의사 결정 및 개인화 된 사용자 경험을 가능하게하기 위해 자동차 제조업체의 AI 활용도가 높아지면서 시장 성장을 지원하고 있습니다. 또한 최근 첨단 텔레매틱스 및 원격 차량 제어와 같은 AI 통합을 위한 새로운 길을 제시하는 사물 인터넷(IoT) 및 V2X(차량 사물 간 통신)의 발전이 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다. 또한 지속 가능성에 대한 강조가 높아지면서 연비를 최적화하고 대체 연료 시스템을 관리하기 위한 AI에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

자동차 인공 지능 시장 동향/동인:
고급 기능에 대한 수요 증가

고급 기능에 대한 소비자의 수요 증가는 차량용 인공지능(AI) 시장의 성장을 촉진하는 주요 요인입니다. 사용자들은 점점 더 기술에 능숙해지면서 어댑티브 크루즈 컨트롤, 자동 주차, 고급 내비게이션 시스템과 같은 차량의 고급 기능에 대한 기대치가 높아지고 있습니다. 또한, 특히 일상 생활에서 기술에 깊이 관여하는 젊은 층의 편의성 추구가 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다. 이 외에도 도심의 교통 혼잡이 증가함에 따라 복잡한 도심 운전을 관리할 수 있는 지능형 기능을 제공하는 차량에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 소비자 기대치의 변화로 인해 제조업체는 단순한 부가가치가 아닌 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소로서 자동차 설계에 AI 기술을 채택해야 한다는 상당한 압박을 받고 있습니다.

다양한 정부 규제의 부과

정부 규제는 자동차 부문의 AI 도입을 촉진하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 전 세계적으로 도로 안전이 가장 중요한 관심사로 떠오르면서 당국은 차량에 대한 안전 지침과 요건을 더욱 엄격하게 적용하고 있습니다. 이러한 가이드라인은 충돌 방지 시스템, 차선 이탈 경고, 긴급 제동 시스템과 같은 첨단 안전 기능의 통합을 의무화하고 있으며, 이러한 기능은 대부분 AI 기술에 크게 의존하고 있습니다. 또한, 규제 프레임워크는 국가 차원에서 개발될 뿐만 아니라 전 세계적으로 더 높은 안전 기준을 촉진하기 위해 지역 간 조화가 점점 더 이루어지고 있습니다. 또한 이 법안은 도로 안전을 개선하고 자동차 산업 내 기술 혁신의 촉매제 역할을 하는 두 가지 목적을 가지고 있습니다. 이 외에도 이 규정은 자동차 제조업체가 AI 기술 연구 및 개발(R&D)에 집중하도록 강제하는 외부적인 힘으로도 작용합니다.

중요한 기술 발전

빠른 기술 발전은 자동차 AI 시장을 추진하는 데 있어 중추적인 역할을 합니다. 이에 따라 머신러닝(ML) 알고리즘의 발전으로 차량이 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있게 되면서 자율 주행 기능이 크게 향상되었습니다. 또한, 물체 인식 및 거리 측정 애플리케이션에 첨단 센서 기술이 통합되면서 정확도와 내구성이 높아진 것도 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 또한 예측 유지보수, 경로 최적화, 탑승자 편의성을 위해 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리하고 해석하기 위한 데이터 분석의 활용도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 이 외에도 기술 발전으로 인해 비용이 절감되어 더 다양한 차량에 고급 AI 기능을 통합하는 것이 더 경제적으로 가능해졌습니다.

자동차 인공 지능 산업 세분화:
IMARC Group은 2024-2032년 글로벌, 지역 및 국가 수준의 예측과 함께 글로벌 자동차 인공 지능 시장 보고서의 각 부문의 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 구성 요소, 기술, 프로세스 및 애플리케이션을 기준으로 시장을 분류했습니다.

구성 요소별 분류:

하드웨어
소프트웨어
서비스

시장을 지배하는 하드웨어

이 보고서는 구성 요소에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 하드웨어가 가장 큰 비중을 차지했습니다.

차량용 AI의 기본 기능은 센서, 카메라, 빛 감지 및 거리 측정(LiDAR), 중앙 처리 장치(CPU) 등 고급 하드웨어 구성 요소에서 비롯되기 때문에 하드웨어가 시장을 지배하고 있습니다. 이러한 요소는 실시간 데이터의 수집과 초기 처리에 필수적이며, 이후 AI 알고리즘이 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다. 또한, 최적의 성능을 위해 더욱 강력하고 전문화된 하드웨어를 필요로 하는 AI 알고리즘의 복잡성과 기능이 지속적으로 증가하면서 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 또한 하드웨어는 머신 비전, 공간 인식, 실시간 분석 등 다양한 AI 기반 기술의 기능을 구현하는 중추적인 역할을 합니다. 또한, 새로운 기능을 추가하기 위해 원격으로 업데이트할 수 있는 소프트웨어에 비해 하드웨어는 구성 요소의 물리적 변화가 필요하기 때문에 보다 안정적이면서도 중요한 투자가 이루어집니다.

기술별 분류:

머신 러닝과 딥 러닝
컴퓨터 비전
자연어 처리

이 보고서에는 기술을 기반으로 한 시장의 상세한 분류와 분석도 제공되었습니다. 여기에는 머신러닝과 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리가 포함됩니다.

머신러닝(ML)과 딥러닝은 최신 차량 애플리케이션에서 필수적인 실시간 의사 결정과 예측 분석을 용이하게 하는 기능으로 인해 시장을 지배하고 있습니다. 또한 방대한 양의 데이터를 처리하고 이를 통해 학습하여 적응형 크루즈 컨트롤, 충돌 방지 및 예측 유지 보수와 같은 기능을 구현할 수 있습니다. 또한 LiDAR, 무선 감지 및 거리 측정(RADAR), 카메라와 같은 센서 기술과 동기화하여 작동할 수 있으므로 차량 자동화에 대한 포괄적이고 통합적인 접근 방식을 제공할 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 물체 감지, 차선 이탈 경고, 충돌 방지 시스템 등 자동차 AI의 다양한 핵심 애플리케이션에 필수적인 실시간 인식 및 의사 결정 기능을 구현하는 데 필수적인 역할로 인해 상당한 성장을 보이고 있습니다. 또한 차량과 보행자의 안전에 관한 규제 요건을 충족하기 위해 컴퓨터 비전을 도입하는 사례가 증가하면서 시장 성장에 힘을 보태고 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 레이더, LiDAR 등 다양한 센서의 데이터를 결합하는 센서 융합 기술과 원활하게 통합되어 차량 주변 환경에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공합니다.

프로세스별 분류:

데이터 마이닝
이미지 인식
신호 인식

데이터 마이닝은 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.

프로세스에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 데이터 마이닝, 이미지 인식, 신호 인식이 포함됩니다. 보고서에 따르면 데이터 마이닝이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

데이터 마이닝은 최신 차량에서 생성되는 방대한 양의 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 시장을 지배하고 있습니다. 이러한 인사이트는 예측 유지보수 및 실시간 의사 결정과 같은 많은 AI 기반 기능의 기반이 됩니다. 또한 데이터 마이닝 기술은 차량 성능 데이터, 운전자 행동, 환경 조건, 패턴 및 상관관계를 파악하여 실행 가능한 인사이트 또는 AI 알고리즘 개선으로 변환할 수 있습니다. 또한 정형 및 비정형 데이터를 모두 분석하여 차량 운영과 사용자 경험에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 또한 데이터 마이닝은 자동차 AI 분야에서 가장 유망한 애플리케이션 중 하나인 예측 분석을 가능하게 합니다. 또한 최신 차량의 주요 목표인 경로 설정 알고리즘 최적화, 연비 개선, 배기가스 배출 최소화에도 필수적입니다.

애플리케이션별 분류:

반자율 주행
자율 주행

반자율이 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.

이 보고서에는 애플리케이션에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 제공되었습니다. 여기에는 반자율과 자율이 포함됩니다. 보고서에 따르면 반자율이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

반자율은 차선 이탈 경고, 어댑티브 크루즈 컨트롤, 긴급 제동과 같은 향상된 안전 기능을 제공하며 차량에 통합하기 쉽고 많은 관할 구역에서 규제 승인을 받았기 때문에 시장을 지배하고 있습니다. 또한 일부 소비자들은 여전히 기계에 모든 제어권을 넘기는 것에 대해 회의적인 시각을 가지고 있습니다. 이에 따라 반자율 주행 기능을 통해 운전자는 차량에 대한 통제권을 유지하면서 AI의 이점을 경험할 수 있습니다. 또한, 반자율 주행 기능은 적은 비용으로 차량에 통합할 수 있어 제조업체와 소비자 모두에게 더 경제적인 이점을 제공합니다. 또한, 반자율 시스템의 지속적인 업그레이드를 가능하게 하는 AI 및 머신러닝(ML) 알고리즘의 빠른 기술 발전 속도도 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다.

지역별 분석:

북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
대한민국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카

북미가 가장 큰 자동차 인공 지능 시장 점유율을 차지하며 확실한 우위를 보이고 있습니다.

이 시장 조사 보고서는 북미(미국, 캐나다), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공합니다. 보고서에 따르면 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

북미에는 AI와 자동차 혁신을 선도하는 기술 기업이 다수 포진해 있습니다. 또한, 이 지역 소비자들은 평균 소득 수준이 높아 신기술을 조기에 채택하는 것으로 유명합니다. 또한 자동차 부문에서 AI 기술의 개발 및 통합에 도움이되는 지역 정부의 다양한 규제 부과가 시장 성장에 긍정적 인 영향을 미치고 있습니다. 이 외에도이 지역은 정부 기관과 민간 기관의 연구 및 혁신 활동에 대한 높은 수준의 투자를 목격하여 차량의 AI 기능 혁신 및 구현 속도를 가속화하고 있습니다. 또한 북미 지역에 세계적 수준의 대학과 연구 기관이 존재하여 AI를 비롯한 첨단 기술에 능숙한 고도로 숙련된 인력을 확보하고 있어 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

경쟁 환경:
선도적인 기업들은 자율 주행 기능을 향상시키고 차량 운영을 최적화하기 위해 더욱 정교한 AI 알고리즘을 개발하고 있습니다. 또한, 다른 업계 이해관계자들과 협력하여 하드웨어 및 소프트웨어 분야의 전문성을 결합함으로써 자동차 AI 기술의 빠른 발전을 이끄는 시너지를 창출하고 있습니다. 이 외에도 주요 업체들은 데이터 분석을 광범위하게 활용하여 제품을 개선하고 AI 알고리즘을 개선하고 있습니다. 또한, 주요 업체들은 소비자들이 가장 원하는 기능이 무엇인지 파악하고 이를 제품에 반영하기 위해 소비자들과 소통하고 있습니다. 또한 전 세계의 다양한 시장과 운전 환경에 맞게 기술을 조정하여 다양한 소비자 요구와 규제 요건에 대응하고 있습니다. 또한 기업들은 AI 기술을 지속 가능성 목표에 맞춰 연료 효율성과 탄소 배출량 감소에 기여하는 솔루션을 개발하고 있습니다.

이 보고서는 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 모든 주요 기업에 대한 자세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:

바이엘 모터스 베르케 AG
다임러 AG
포드 자동차 회사
현대 자동차 회사
인텔 주식회사
국제 비즈니스 머신 코퍼레이션
마이크론 테크놀로지
Microsoft Corporation
NVIDIA Corporation
퀄컴 주식회사
Tesla Inc.
Toyota Motor Corporation
Uber Technologies Inc.

최근 개발:
2023년 3월, 다임러 AG는 머신러닝(ML) 및 컴퓨터 비전 분야의 전문성으로 유명한 AI 기업 Algolux를 인수하는 계약을 체결했다고 발표했습니다.
2023년 3월, 포드 자동차는 새로운 자율 주행 기술을 개발하기 위해 자회사 래티튜드 AI를 설립했습니다.
2023년 8월, 현대자동차와 기아자동차는 미래 자동차 모델에 AI를 통합하기 위해 캐나다의 AI 반도체 회사에 5천만 달러를 투자한다고 발표했습니다.

이 보고서의 주요 질문에 대한 답변

1. 글로벌 자동차 인공지능 시장의 규모는 어느 정도인가요?
2. 2024-2032년 글로벌 자동차 인공 지능 시장의 예상 성장률은 어느 정도일까요?
3. 글로벌 자동차 인공 지능 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇입니까?
4. COVID-19가 글로벌 자동차 인공 지능 시장에 미친 영향은 무엇입니까?
5. 구성 요소에 따른 글로벌 자동차 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
6. 프로세스를 기반으로 한 글로벌 자동차 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
7. 애플리케이션을 기반으로 한 글로벌 자동차 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
8. 글로벌 자동차 인공 지능 시장의 주요 지역은 무엇입니까?
9. 글로벌 자동차 인공 지능 시장의 주요 업체 / 회사는 누구입니까?

■ 보고서 목차

1 머리말 2 연구 범위 및 방법론 2.1 연구 목적 2.2 이해관계자 2.3 데이터 출처 2.3.1 1차 출처 2.3.2 보조 출처 2.4 시장 추정 2.4.1 상향식 접근 방식 2.4.2 하향식 접근 방식 2.5 예측 방법론 3 요약 4 소개 4.1 개요 4.2 주요 산업 동향 5 글로벌 자동차 인공 지능 시장 5.1 시장 개요 5.2 시장 성과 5.3 COVID-19의 영향 5.4 시장 전망 6 구성 요소별 시장 세분화 6.1 하드웨어 6.1.1 시장 동향 6.1.2 시장 전망 6.2 소프트웨어 6.2.1 시장 동향 6.2.2 시장 전망 6.3 서비스 6.3.1 시장 동향 6.3.2 시장 전망 7 기술별 시장 세분화 7.1 머신러닝과 딥러닝 7.1.1 시장 동향 7.1.2 시장 전망 7.2 컴퓨터 비전 7.2.1 시장 동향 7.2.2 시장 전망 7.3 자연어 처리 7.3.1 시장 동향 7.3.2 시장 전망 8 프로세스 별 시장 세분화 8.1 데이터 마이닝 8.1.1 시장 동향 8.1.2 시장 예측 8.2 이미지 인식 8.2.1 시장 동향 8.2.2 시장 예측 8.3 신호 인식 8.3.1 시장 동향 8.3.2 시장 예측 9 애플리케이션 별 시장 세분화 9.1 반 자율 9.1.1 시장 동향 9.1.2 시장 예측 9.2 자율 9.2.1 시장 동향 9.2.2 시장 예측 10 지역별 시장 세분화 10.1 북미 10.1.1 미국 10.1.1.1 시장 동향 10.1.1.2 시장 예측 10.1.2 캐나다 10.1.2.1 시장 동향 10.1.2.2 시장 예측 10.2 아시아 태평양 10.2.1 중국 10.2.1.1 시장 동향 10.2.1.2 시장 예측 10.2.2 일본 10.2.2.1 시장 동향 10.2.2.2 시장 예측 10.2.3 인도 10.2.3.1 시장 동향 10.2.3.2 시장 예측 10.2.4 대한민국 10.2.4.1 시장 동향 10.2.4.2 시장 예측 10.2.5 호주 10.2.5.1 시장 동향 10.2.5.2 시장 전망 10.2.6 인도네시아 10.2.6.1 시장 동향 10.2.6.2 시장 예측 10.2.7 기타 10.2.7.1 시장 동향 10.2.7.2 시장 예측 10.3 유럽 10.3.1 독일 10.3.1.1 시장 동향 10.3.1.2 시장 예측 10.3.2 프랑스 10.3.2.1 시장 동향 10.3.2.2 시장 예측 10.3.3 영국 10.3.3.1 시장 동향 10.3.3.2 시장 예측 10.3.4 이탈리아 10.3.4.1 시장 동향 10.3.4.2 시장 전망 10.3.5 스페인 10.3.5.1 시장 동향 10.3.5.2 시장 예측 10.3.6 러시아 10.3.6.1 시장 동향 10.3.6.2 시장 예측 10.3.7 기타 10.3.7.1 시장 동향 10.3.7.2 시장 예측 10.4 라틴 아메리카 10.4.1 브라질 10.4.1.1 시장 동향 10.4.1.2 시장 예측 10.4.2 멕시코 10.4.2.1 시장 동향 10.4.2.2 시장 예측 10.4.3 기타 10.4.3.1 시장 동향 10.4.3.2 시장 예측 10.5 중동 및 아프리카 10.5.1 시장 동향 10.5.2 국가 별 시장 세분화 10.5.3 시장 예측 11 SWOT 분석 11.1 개요 11.2 강점 11.3 약점 11.4 기회 11.5 위협 12 가치 사슬 분석 13 포터의 다섯 가지 힘 분석 13.1 개요 13.2 구매자의 협상력 13.3 공급자의 협상력 13.4 경쟁의 정도 13.5 신규 진입자의 위협 13.6 대체재의 위협 14 가격 분석 15 경쟁 환경 15.1 시장 구조 15.2 주요 플레이어 15.3 주요 플레이어의 프로필 15.3.1 바이에른 모토렌 베르케 AG 15.3.1.1 회사 개요 15.3.1.2 제품 포트폴리오 15.3.1.3 재무 15.3.1.4 SWOT 분석 15.3.2 다임러 AG 15.3.2.1 회사 개요 15.3.2.2 제품 포트폴리오 15.3.2.3 재무 15.3.2.4 SWOT 분석 15.3.3 포드 자동차 회사 15.3.3.1 회사 개요 15.3.3.2 제품 포트폴리오 15.3.3.3 재무 15.3.3.4 SWOT 분석 15.3.4 현대 자동차 회사 15.3.4.1 회사 개요 15.3.4.2 제품 포트폴리오 15.3.4.3 재무 15.3.4.4 SWOT 분석 15.3.5 인텔 주식회사 15.3.5.1 회사 개요 15.3.5.2 제품 포트폴리오 15.3.5.3 재무 15.3.5.4 SWOT 분석 15.3.6 국제 비즈니스 머신 코퍼레이션 15.3.6.1 회사 개요 15.3.6.2 제품 포트폴리오 15.3.6.3 재무 15.3.6.4 SWOT 분석 15.3.7 마이크론 테크놀로지 주식회사 15.3.7.1 회사 개요 15.3.7.2 제품 포트폴리오 15.3.7.3 재무 15.3.7.4 SWOT 분석 15.3.8 마이크로 소프트 코퍼레이션 15.3.8.1 회사 개요 15.3.8.2 제품 포트폴리오 15.3.8.3 재무 15.3.8.4 SWOT 분석 15.3.9 엔비디아 주식회사 15.3.9.1 회사 개요 15.3.9.2 제품 포트폴리오 15.3.9.3 재무 15.3.9.4 SWOT 분석 15.3.10 퀄컴 인코퍼레이티드 15.3.10.1 회사 개요 15.3.10.2 제품 포트폴리오 15.3.10.3 재무 15.3.10.4 SWOT 분석 15.3.11 테슬라 주식회사 15.3.11.1 회사 개요 15.3.11.2 제품 포트폴리오 15.3.11.3 재무 15.3.11.4 SWOT 분석 15.3.12 도요타 자동차 15.3.12.1 회사 개요 15.3.12.2 제품 포트폴리오 15.3.12.3 재무 15.3.12.4 SWOT 분석 15.3.13 우버 테크놀로지스 주식회사 15.3.13.1 회사 개요 15.3.13.2 제품 포트폴리오 15.3.13.3 재무 15.3.13.4 SWOT 분석 [표/그림 리스트] 표 1: 글로벌: 자동차 인공 지능 시장: 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 자동차 인공 지능 시장 전망: 구성 요소별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 자동차 인공 지능 시장 전망: 기술별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 4 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 시장 전망: 프로세스 별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 5 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 시장 전망: 애플리케이션 별 분류 (백만 US $), 2024-2032 표 6 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 시장 전망: 지역별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 7 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 시장: 경쟁 구조 표 8 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 시장: 주요 기업 그림 1: 글로벌: 자동차 인공 지능 시장: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 자동차 인공 지능 시장 전망: 2024-2032년: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 4: 글로벌: 자동차 인공 지능 시장: 구성 요소별 분류(%), 2023년 그림 5: 글로벌: 자동차 인공 지능 시장: 기술별 분류 (%), 2023 년 그림 6 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 시장: 프로세스 별 분류 (%), 2023 년 그림 7 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 시장: 애플리케이션 별 분류 (%), 2023 년 그림 8 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 시장: 지역별 분류 (%), 2023 년 그림 9 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 (하드웨어) 시장: 판매 가치 (백만 달러), 2018 및 2023 년 그림 10: 글로벌: 자동차 인공 지능(하드웨어) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 11 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 (소프트웨어) 시장: 판매 가치 (백만 US$), 2018 및 2023년 그림 12: 글로벌: 자동차 인공 지능(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 13: 글로벌: 자동차 인공 지능(서비스) 시장: 매출 가치 (백만 US$), 2018 및 2023년 그림 14: 글로벌: 자동차 인공 지능(서비스) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 15: 글로벌: 자동차 인공 지능(머신러닝 및 딥러닝) 시장: 판매 가치 (백만 US$), 2018 및 2023년 그림 16: 글로벌: 자동차 인공 지능(머신러닝 및 딥러닝) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 17: 글로벌: 자동차 인공 지능(컴퓨터 비전) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 18: 글로벌: 자동차 인공 지능(컴퓨터 비전) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 19: 글로벌: 자동차 인공 지능(자연어 처리) 시장: 판매 가치 (백만 US$), 2018 및 2023년 그림 20: 글로벌: 자동차 인공 지능(자연어 처리) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 21 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 (데이터 마이닝) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 22: 글로벌: 자동차 인공 지능(데이터 마이닝) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 23 : 글로벌 : 자동차 인공 지능 (이미지 인식) 시장: 판매 가치 (백만 US$), 2018 및 2023년 그림 24: 글로벌: 자동차 인공 지능(이미지 인식) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 25: 글로벌: 자동차 인공 지능(신호 인식) 시장: 판매 가치 (백만 US$), 2018 및 2023년 그림 26: 글로벌: 자동차 인공 지능(신호 인식) 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 27: 글로벌: 자동차 인공 지능(반자율) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 28: 글로벌: 자동차 인공 지능(반자율) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 29: 글로벌: 자동차 인공 지능(자율) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 30: 글로벌: 자동차 인공 지능(자율) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 31: 북미: 북미: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 32: 북미: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 33: 미국 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 34: 미국: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 35: 캐나다 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 36: 캐나다: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 37: 아시아 태평양: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 38: 아시아 태평양: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 39: 중국 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 40: 중국: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 41: 일본: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 42: 일본: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 43: 인도 인도: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 44: 인도: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 45: 대한민국: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 46: 대한민국: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 47: 호주 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 48: 호주 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 49: 인도네시아: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 50: 인도네시아: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 51: 기타: 기타: 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 52: 기타: 자동차 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 53: 유럽 유럽: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 54: 유럽: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 55: 독일: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 56: 독일: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 57: 프랑스: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 58: 프랑스: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 59: 영국: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 60: 영국: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 61: 이탈리아 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 62: 이탈리아: 자동차 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 63: 스페인 스페인: 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 64: 스페인: 자동차 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 65: 러시아: 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 66: 러시아: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 67: 기타: 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 68: 기타: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 69: 라틴 아메리카: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 70: 라틴 아메리카: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 71: 브라질: 자동차 인공 지능 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 72: 브라질: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 73: 멕시코: 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 74: 멕시코: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 75: 기타: 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 76: 기타: 자동차 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 77: 중동 및 아프리카: 자동차 인공 지능 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 78: 중동 및 아프리카: 자동차 인공 지능 시장: 국가별 비중(%), 2023년 그림 79: 중동 및 아프리카: 자동차 인공 지능 시장 전망: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 80: 글로벌: 자동차 인공 지능 산업: SWOT 분석 그림 81: 글로벌: 자동차 인공 지능 산업 가치 사슬 분석 그림 82: 글로벌: 자동차 인공 지능 산업: 포터의 5가지 힘 분석 The global automotive artificial intelligence market size reached US$ 3.9 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 33.9 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 26.6% during 2024-2032. The escalating consumer demand for advanced features, imposition of various government regulations, significant technological advancements, rapid cost reduction in sensor technology, growing demand for artificial intelligence (AI) in traffic management, and increasing emphasis on sustainability are some of the major factors propelling the market. Automotive artificial intelligence (AI) refers to the integration of technology within vehicles to enhance their functionalities, safety, and user experience. It comprises various systems, such as driver assistance, in-car virtual assistants, predictive maintenance, and fully autonomous systems. Automotive AI is widely used in adaptive cruise control, collision avoidance, driver monitoring, voice-activated controls, traffic sign recognition, automated parking, and real-time traffic monitoring. It aids in enhancing safety, increasing efficiency, reducing emission levels, saving time, augmenting traffic flow, improving user experience, and promoting sustainability. The rapid cost reduction in sensor technology and computing power, which is making AI implementation more financially viable for automotive manufacturers, is positively influencing the market growth. Besides this, the growing demand for AI in traffic management and route optimization owing to the increasing urbanization and subsequent traffic congestion are contributing to the market growth. Furthermore, the rising utilization of AI by automotive manufacturers to enable superior predictive maintenance, real-time decision-making, and personalized user experiences is supporting the market growth. In addition, the recent advancements in the Internet of Things (IoT) and vehicle-to-everything (V2X) communication that are offering new avenues for AI integration, such as advanced telematics and remote vehicle control, are fueling the market growth. Moreover, the increasing emphasis on sustainability is facilitating the demand for AI to optimize fuel efficiency and manage alternative fuel systems. Automotive Artificial Intelligence Market Trends/Drivers: The escalating demand for advanced features The increasing consumer demand for advanced features is a prominent factor propelling the growth of the automotive artificial intelligence (AI) market. Users are becoming increasingly tech-savvy, leading to higher expectations for advanced features in vehicles, such as adaptive cruise control, automated parking, and advanced navigation systems. Furthermore, the push for convenience, especially among younger demographics who are deeply engaged with technology in their daily lives, is fueling the market growth. Apart from this, the growing congestion in urban centers is facilitating the demand for vehicles that offer intelligent features to manage the complexities of city driving. This shift in consumer expectations puts considerable pressure on manufacturers to adopt AI technologies in automotive design, not merely as a value-add but as a core component that directly influences purchasing decisions. The imposition of various government regulations Government regulations are playing an increasingly critical role in driving the incorporation of AI in the automotive sector. Road safety is becoming a paramount concern across the globe, prompting authorities to impose stricter safety guidelines and requirements for vehicles. These guidelines often mandate the incorporation of advanced safety features, such as collision avoidance systems, lane-departure warnings, and emergency braking systems, which rely heavily on AI technologies. Furthermore, regulatory frameworks are not just being developed at a national level but are also increasingly harmonized across regions to promote higher safety standards globally. Moreover, the legislation serves dual purposes, as it aids in improving road safety and acts as a catalyst for technological innovation within the automotive industry. Besides this, the regulations effectively act as an external force that compels automakers to focus on research and development (R&D) in AI technologies. The significant technological advancements Rapid technological advancements are pivotal in propelling the automotive AI market. In line with this, the progress in machine learning (ML) algorithms has enabled vehicles to make real-time decisions, thereby drastically improving their autonomous capabilities. Furthermore, the incorporation of advanced sensor technologies in object recognition and distance measurement applications, owing to their higher accuracy and durability, is positively influencing the market growth. Moreover, the utilization of data analytics to process and interpret large data sets in real-time for predictive maintenance, route optimization, and even rider comfort is contributing to the market growth. Besides this, technological advancements have resulted in cost reduction, making it more economically viable to integrate advanced AI features into a broader range of vehicles. Automotive Artificial Intelligence Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global automotive artificial intelligence market report, along with forecasts at the global, regional and country levels from 2024-2032. Our report has categorized the market based on component, technology, process, and application. Breakup by Component: Hardware Software Services Hardware dominates the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on component. This includes hardware, software, and services. According to the report, hardware represented the largest segment. Hardware is dominating the market as the foundational capabilities for AI in vehicles stem from advanced hardware components, such as sensors, cameras, light detection and ranging (LiDAR), and central processing units (CPUs). These elements are essential for the collection and initial processing of real-time data, which is then used by AI algorithms for decision-making. Furthermore, the ever-increasing complexity and capabilities of AI algorithms, which require more robust and specialized hardware for optimal performance, are positively influencing the market growth. Additionally, the hardware serves as the backbone that enables the functionalities of various AI-based technologies, such as machine vision, spatial awareness, and real-time analytics. Moreover, compared to software, which can often be updated remotely to add new features, hardware requires a physical change in the component, making it a more stable but also critical investment. Breakup by Technology: Machine Learning and Deep Learning Computer Vision Natural Language Processing A detailed breakup and analysis of the market based on the technology has also been provided in the report. This includes machine learning and deep learning, computer vision, and natural language processing. Machine learning (ML) and deep learning are dominating the market due to their capability to facilitate real-time decision-making and predictive analysis, which are essential in modern vehicular applications. Furthermore, they can process vast quantities of data and learn from it, enabling features, such as adaptive cruise control, collision avoidance, and predictive maintenance. In addition, they can operate in sync with sensor technologies, such as LiDAR, radio detecting and ranging (RADAR), and cameras, thereby providing a comprehensive and integrated approach to vehicle automation. Computer vision is witnessing significant growth due to its indispensable role in enabling real-time perception and decision-making capabilities, which is essential for various critical applications in automotive AI, including object detection, lane departure warning, and collision avoidance systems. Furthermore, the escalating adoption of computer vision to meet regulatory requirements regarding the safety of vehicles and pedestrians is favoring the market growth. Additionally, computer vision offers seamless integration with sensor fusion technologies, which combine data from different sensors like radars and LiDAR, to offer a more comprehensive understanding of the vehicle's surroundings. Breakup by Process: Data Mining Image Recognition Signal Recognition Data mining hold the largest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the process has also been provided in the report. This includes data mining, image recognition, and signal recognition. According to the report, data mining accounted for the largest market share. Data mining is dominating the market due to its critical role in extracting valuable insights from vast amounts of data generated by modern vehicles. These insights serve as the foundation for many AI-based features, such as predictive maintenance and real-time decision-making. Furthermore, data mining techniques help to identify vehicle performance data, driver behavior, environmental conditions, and patterns and correlations that can be translated into actionable insights or improvements in AI algorithms. Besides this, it can analyze both structured and unstructured data, offering a comprehensive understanding of vehicle operations and user experiences. Moreover, data mining enables predictive analytics, which is one of the most promising applications in automotive AI. In addition, it is also essential for optimizing routing algorithms, improving fuel efficiency, and minimizing emissions, which are key objectives for modern vehicles. Breakup by Application: Semi-Autonomous Autonomous Semi-autonomous hold the largest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the application has also been provided in the report. This includes semi-autonomous and autonomous. According to the report, semi-autonomous accounted for the largest market share. The semi-autonomous is dominating the market as it offers enhanced safety features, such as lane departure warnings, adaptive cruise control, and emergency braking, that are easier to integrate into vehicles and have gained regulatory approval in many jurisdictions. Furthermore, several consumers are still skeptical about relinquishing full control to a machine. In line with this, semi-autonomous features allow drivers to experience the benefits of AI while retaining control over the vehicle. Moreover, semi-autonomous features can be integrated into vehicles at a fraction of the cost, making them more economically viable for both manufacturers and consumers. Additionally, the rapid rate of technological advancements in AI and machine learning (ML) algorithms, which allow for continuous upgrades in semi-autonomous systems, is supporting the market growth. Breakup by Region: North America United States Canada Asia-Pacific China Japan India South Korea Australia Indonesia Others Europe Germany France United Kingdom Italy Spain Russia Others Latin America Brazil Mexico Others Middle East and Africa North America exhibits a clear dominance, accounting for the largest automotive artificial intelligence market share The market research report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America accounted for the largest market share. North America hosts a large number of technology companies that are at the forefront of AI and automotive innovation. In addition, regional consumers are known for their early adoption of new technologies due to high average income levels. Furthermore, the imposition of various regulations by the regional governments that are conducive to the development and integration of AI technologies in the automotive sector is positively influencing the market growth. Besides this, the region is witnessing high levels of investment in research and innovation activities from government bodies and private organizations to accelerate the pace of innovation and implementation of AI features in vehicles. Moreover, the presence of world-class universities and research institutions in North America, which contributes to a highly skilled workforce that is adept at advanced technologies, including AI, is boosting the market growth. Competitive Landscape: Leading companies are developing more sophisticated AI algorithms to enhance autonomous driving capabilities and optimize vehicle operations. Furthermore, they are collaborating with other industry stakeholders to bring together expertise in hardware and software, creating synergies that drive the rapid development of automotive AI technologies. Besides this, top players are extensively utilizing data analytics to improve their products and refine their AI algorithms. Moreover, key players are engaging with consumers to understand what features are most desired and aim to incorporate these in their offerings. They are also adapting their technologies for different markets and driving conditions around the world, which assists them in addressing a broad spectrum of consumer needs and regulatory requirements. Moreover, companies are aligning their AI technologies with sustainability goals, developing solutions that contribute to fuel efficiency and reduced carbon emissions. The report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: Bayerische Motoren Werke AG Daimler AG Ford Motor Company Hyundai Motor Company Intel Corporation International Business Machines Corporation Micron Technology Inc. Microsoft Corporation NVIDIA Corporation Qualcomm Incorporated Tesla Inc. Toyota Motor Corporation Uber Technologies Inc. Recent Developments: In March 2023, Daimler AG announced that it had signed an agreement to acquire Algolux, an AI company known for its expertise in machine learning (ML) and computer vision. In March 2023, Ford Motor Company established Latitude AI, a subsidiary, to develop new automated driving technologies. In August 2023, Hyundai Motor Company and Kia announced an investment of US$ 50 million in a Canadian AI semiconductor company to integrate AI into their future vehicle models. Key Questions Answered in This Report 1. How big is the global automotive artificial intelligence market? 2. What is the expected growth rate of the global automotive artificial intelligence market during 2024-2032? 3. What are the key factors driving the global automotive artificial intelligence market? 4. What has been the impact of COVID-19 on the global automotive artificial intelligence market? 5. What is the breakup of the global automotive artificial intelligence market based on the component? 6. What is the breakup of the global automotive artificial intelligence market based on the process? 7. What is the breakup of the global automotive artificial intelligence market based on the application? 8. What are the key regions in the global automotive artificial intelligence market? 9. Who are the key players/companies in the global automotive artificial intelligence market?

※본 조사보고서 [세계의 자동차 인공 지능 시장 : 구성 요소 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술 (기계 학습 및 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리), 프로세스 (데이터 마이닝, 이미지 인식, 신호 인식), 애플리케이션 (반 자율, 자율) 및 지역별 (2024-2032 년)] (코드 : IMA05FE-Z3309) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요.

※본 조사보고서 [세계의 자동차 인공 지능 시장 : 구성 요소 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술 (기계 학습 및 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리), 프로세스 (데이터 마이닝, 이미지 인식, 신호 인식), 애플리케이션 (반 자율, 자율) 및 지역별 (2024-2032 년)] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요.

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