AI and its Application in the Commercial Vehicles Market, Global, 2024-2029
상품코드:1876859
리서치사:Frost & Sullivan
발행일:2025년 10월
페이지 정보:영문 48 Pages
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한글목차
이 보고서는 세계의 상용차 시장을 조사했으며, 상용차 부문에 영향을 미치는 현재 동향과 시장 원리 분석, 상용차 관련 AI 기술의 발전, 주요 기업 및 전략적 이니셔티브에 대한 정보를 제공합니다.
상용차 업계에서 AI의 3대 전략적 필수 요건의 영향
변화를 가져오는 메가 트렌드
이유: 차량 설계 및 제조부터 판매, 운영, 안전에 이르기까지 AI는 상용차 업계에 혁명을 일으켜 에코시스템 전체에 가치를 창출하고 있습니다. 전기자동차와 자율주행차의 원활한 통합을 위해서는 AI가 필수적이며, 이러한 변화는 업계를 지속가능한 효율성으로 이끌어 냅니다.
Frost의 견해 : AI는 상용차의 수명주기 전반에 걸친 주요 변혁 동향에서 중요한 역할을 합니다. 데이터 생성이 지수적으로 증가함에 따라 AI는 효율성을 높이고 모든 업무에서 표준화를 수립하는 데 필수적입니다.
파괴적인 기술
이유 : AI에 의해 가능해진, 보다 빠르고 효율적이고 미관적인 차량 설계는 상용차 업계에 혁신을 가져오고, 개인화된 효율적인 자동차 생산을 촉진하고 있습니다. 텔레매틱스와 물류는 각각 예지보전과 화물 가시화를 통합함으로써 AI가 급속한 변혁을 추진하고 있는 중요한 분야이며, 시장 역학과 플릿 경영자와 그 플릿의 상호작용을 변용하고 있습니다.
Frost의 견해 : AI는 기존의 차량 관리 및 운용법을 혁신하는데 있어서 매우 중요합니다. 업계의 요구는 납기 단축, 새로운 효율적인 설계, 안전성 향상, 개인화된 차내 체험 등 끊임없이 높아지고 있습니다. AI는 이러한 요구 사항을 충족시키는 데 필수적입니다. 게다가 유지보수와 텔레매틱스에서도 AI에 의한 혁신이 진행되어 총 운용 비용의 최소화에 활용되고 있습니다.
고객 밸류체인 압축
이유 : 상용차에서 AI는 유지 보수 비용 절감과 운영 효율성 향상의 양립으로 고객의 밸류체인을 단축합니다. 자동차용 AI 기능은 음성 어시스턴트나 ADAS(첨단 운전 지원 시스템)를 통해 운전 체험을 향상시키는 동시에 사고 삭감에 의한 수익성 향상에도 기여합니다.
Frost의 견해 : 초당 수백만 테라바이트(TB)의 데이터가 생성되는 가운데, AI는 높은 처리 능력을 통해 전통적인 의사 결정 프로세스를 여러 단계로 효율화하고 보다 빠르고 효과적인 판단으로 가치를 창출합니다. AI는 운영 효율성 향상을 통해 총 운영 비용을 최소화하고 앞으로도 밸류체인 압축에 적극적으로 기여할 것입니다.
성장 촉진요인
텔레매틱스와 커넥티드카 성장
확대하는 물류 및 전자상거래 부문
효율성에 대한 수요 증가
안전성 향상
경쟁우위성
성장 억제요인
규제상의 제약
오감지
데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려
높은 초기 비용
사용자의 수용
목차
조사 범위
조사 범위
세분화
상용차 업계에서 AI의 3대 전략적 필수 요건
성장이 점점 어려워지고 있는 이유는?
The Strategic Imperative 8
상용차 업계에서 AI의 3대 전략적 필수 요건의 영향
목적, 목표, 범위
조사의 목적, 목표, 답변하는 주요 질문
조사 방법
성장 환경: 상용차에서 AI와 그 용도를 이해
AI : 광의의 정의
AI : 기술 분류
상용차 업계의 AI에 영향을 미치는 요인
상용차 생태계에 대한 AI의 영향
주요 플릿 서비스에서 AI의 전개
상용차에서의 AI 서비스 진화
AI 스타트업의 자금조달 랭킹
성장 환경: 생태계, 주요 비즈니스 모델, 사례 연구
상용차 라이프사이클 전체에 걸친 AI의 이용 사례
상용차 라이프사이클의 각 단계에서의 AI의 용도
경쟁 환경
주요 경쟁
생태계 1: 공급망 솔루션 - AI 보급 개요
사례 연구 : FourKites, 주요 화물 시각화 기업
생태계 2: 소프트웨어 설계 - AI 보급 개요
사례 연구: Dassault Systems, 주요 설계 소프트웨어 기업
생태계 3: 텔레매틱스 - AI 보급의 개요
사례 연구 : Samsara, 주요 텔레매틱스, 고장 예측 기업
상용차에서 AI 활용을 추진하는 주요 동향과 사례 연구
상용차에서 AI 활용을 추진하는 주요 동향
동향 1 : 자동 운전
동향 2 : 감정적 지능
동향 3 : 고장 예측
동향 4 : 작업 지시 자동화
상용차 업계의 AI 성장 요인
성장 지표
성장 촉진요인
성장 억제요인
예측 고려 사항
상용차 업계의 AI 수익 채널
수익 채널을 매핑한 비즈니스 모델
상용차 업계의 AI 총 수익 추정치
구독 기반 AI 수익 : 주요 상용차 용도별
구독 기반 AI 수익 내역 : 지역별
수익 예측
예측 분석
가격 동향
지역 전체의 AI 채용 상황
AI 채용의 지역적 개관
AI의 성장에 영향을 미치는 지역적 요인
지역의 AI 채용 점수
상용차 업계의 AI 채용에 관한 주요 지역의 비교
성장 기회: 상용차 업계의 AI
성장 기회 1 : 고품질의 차내 체험
성장 기회 2 : 자동화된 플릿 관리 업무
성장 기회 3 : 자동 배송 및 운전 지원
부록 및 다음 단계
JHS
영문 목차
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AI is Driving Transformational Growth in Commercial Vehicles
This study examines the development prospects that artificial intelligence (AI) offers the commercial vehicle (CV) industry, focusing on both the revolutionary potential of AI and the difficulties businesses face in fostering growth, including complicated regulations, high capital expenditure, and challenges in incorporating new technology into pre-existing systems as the industry becomes more competitive. Owing to these obstacles, businesses are challenged to scale and maintain growth. In such a scenario, AI is a potential facilitator, providing solutions to boost safety, optimize operations, and improve customer experiences-all of which eventually promote expansion in an industry that is changing quickly.
The study starts by outlining AI in terms of its use throughout the CV life cycle. AI is defined, and several subsets of technologies are examined, including robotics, machine learning, and natural language processing, all of which can be applied in CVs. These technologies improve the efficiency and performance of commercial fleets across several critical fleet activities, including autonomous driving, ADAS and driver behavior, predictive maintenance, and real-time decision-making. From enhancing car design to revolutionizing supply chain operations, AI's influence spans the entire CV life cycle, highlighting its widespread applicability and promise in this field.
The study also discusses how AI is used in design, sales, operations, and in-vehicle features. Each life cycle stage's key ecosystems are examined, and a case study is used to show how AI is impacting the industry. The study includes real-world examples of how businesses are successfully incorporating AI into their operations for each ecosystem and its key fleet applications. Leaders in AI adoption include Dassault Systemes for its ongoing innovation in software-generated designs, FourKites, which uses AI to track vehicle data and monitor fleet performance, and Samsara, which employs AI to monitor fleet performance. These case studies highlight the advantages AI offers CV operations, including increased productivity, reduced expenses, and better service.
The study then explores the major global trends of AI in the CV industry, including work order automation, prognostics, emotional intelligence, and autonomous driving. While emotional intelligence improves user-vehicle connections and makes cars safer and more proactive, autonomous driving technology is predicted to transform transportation by decreasing human intervention and boosting efficiency. Work order automation improves overall efficiency by streamlining operations and decreasing administrative burdens, while prognostics-the capacity to anticipate vehicle breakdowns before they happen-helps businesses save maintenance costs.
With an emphasis on the major business models propelling AI adoption, the study also discusses the competitive landscape in the AI-driven CV space. The primary business models for the CV industry to acquire revenue traction are hardware-integrated solutions, software-as-a-service (SaaS) models, and subscription-based services. In addition, the business models are dissected ecosystem- and fleet-operation-wise, and an AI-based revenue estimate for the entire CV industry is calculated. Furthermore, the study compares global regions using criteria that have a significant impact on the regional development of AI and important areas of AI's rapid expansion in the CV industry.
The study concludes by highlighting several significant potential prospects in the AI-driven CV space. As AI develops, it will play a crucial role in fostering innovation and expansion in the CV industry and assisting businesses in streamlining processes, cutting expenses, and maintaining their competitiveness in a world that is becoming increasingly automated. By adopting AI, the CV industry can open new growth prospects and revolutionize the international transportation of products and services.
Scope
Market Dynamics
Analysis of current trends and market forces impacting the commercial vehicle sector.
Technology Trends
Examination of advancements in AI technologies relevant to commercial vehicles.
Competitive Landscape
Overview of key players and their strategic initiatives.
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives of AI in the CV Industry
Transformative Megatrends
Why: From vehicle design and manufacturing to sales, operations, and safety, AI is revolutionizing the CV industry and generating value throughout the ecosystem. AI is essential for the seamless integration of electric and autonomous vehicles, leading to a shift that drives the sector toward sustainable efficiency.
Frost Perspective: AI will play a key role in major transformative trends across the entire life cycle of CVs. With exponential data generation, AI is crucial for enhancing efficiency and establishing standardization across all operations.
Disruptive Technologies
Why: The CV industry is being disrupted by faster, more efficient, and aesthetically pleasing vehicle designs enabled by AI, facilitating the production of personalized and efficient automobiles. Telematics and logistics are key areas where AI is driving rapid disruption by integrating prognostics and freight visibility, respectively, altering market dynamics and the interaction between fleet operators and their fleets.
Frost Perspective: AI will be pivotal in disrupting conventional vehicle management and operational practices. Industry demands are continually escalating, characterized by shorter delivery times, new and efficient designs, safer vehicles, and personalized cabin experiences. AI will be vital in addressing these demands. In addition, maintenance and telematics are experiencing AI disruptions, where it is being leveraged to minimize total operational costs.
Customer Value Chain Compression
Why: In CVs, AI shortens the customer value chain by simultaneously reducing maintenance costs and enhancing operational efficiency. In-cabin AI features improve the overall driving experience with voice assistants and ADAS, while also reducing accidents, leading to increased profitability.
Frost Perspective: With millions of terabytes (TB) of data generated every second, AI, with its high processing power, cuts through multiple layers of conventional decision-making with faster and more efficient decisions, generating value. AI is and will continue to actively contribute to value chain compression by minimizing total operational costs through increased operational efficiency.
