딥러닝을 활용한 AI 기반 IoT 디바이스의 통합은 비디오 텔레매틱스 솔루션의 혁신적인 성장을 가속화할 것으로 예상
비디오 텔레매틱스 솔루션은 차량 사고 감소, 효율적인 운전자 면책, 투자 수익률 향상으로 인해 초기 단계에 기업 차량 fleet의 표준이 될 것으로 예상됩니다. 장거리 운송을 위한 대형 및 중형 상용차는 이 산업에서 안전 솔루션의 광범위한 사용 사례를 고려할 때, 비디오 텔레매틱스를 가장 먼저 도입할 가능성이 높습니다.
경쟁 환경은 자사 솔루션과 파트너 솔루션의 통합 제공 형태로 형성되고 있습니다. 이러한 융합을 통해 단일 플랫폼 내에서 차량 관리, 안전 솔루션, 컴플라이언스 서비스를 통합적으로 지원하는 대시보드의 도입이 가속화되고 있습니다.
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 인공지능(AI), 빅데이터 분석, 심층신경망(DNN) 등의 기술 발전으로 지능적이고 적응력이 높은 솔루션을 확장성 있게 구축할 수 있게 되었습니다. 생태계 파트너십은 사용자 참여, 분석, 의사결정을 효율화하는 통합 비즈니스 모델 구축을 더욱 촉진합니다. 사용 사례는 운전자, 차량, 차량, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), 운전자 상태 모니터링, 코칭 및 성과 관리, 주문형 비디오 서비스 등을 포함합니다. 이러한 애플리케이션은 전 세계 운전 데이터로 훈련된 머신러닝 알고리즘을 통해 지속적으로 진화하고 있습니다.
이 보고서는 비디오 텔레매틱스의 워크플로우 개요, 비디오 텔레매틱스를 추진하는 기술, 주요 비디오 텔레매틱스 솔루션 제공업체, 그리고 비디오 텔레매틱스의 광범위한 전망에 대해 설명합니다.
Integration of AI-powered IoT Devices with Deep Learning is Poised to Accelerate Transformative Growth in Video Telematics Solutions
Video telematics solutions are poised to become the norm amongst enterprise fleets in the initial phase, owing to reduced vehicle claims, efficient driver exoneration, and higher realized return on investment. Medium and heavy-duty commercial vehicles for long-haul vehicle operations are primarily poised to be early adopters of video telematics, given the extensive applicable use cases of safety solutions in these industries.
The competitive ecosystem is shaped by integrated offerings that combine in-house and partner solutions. This convergence has accelerated the adoption of unified dashboards that support fleet management, safety solutions, and compliance services within a single platform.
Recent technological advances, including the widespread use of application programming interfaces (APIs), artificial intelligence (AI), big data analytics, and deep neural networks (DNNs), have enabled scalable deployment of intelligent and adaptive solutions. Ecosystem partnerships further facilitate integrated business models that streamline user engagement, analysis, and decision-making. Use cases extend across drivers, vehicles, and fleets, encompassing advanced driver-assistance systems, driver state monitoring, coaching and performance management, and video-on-demand services. These applications continuously evolve through machine learning algorithms trained on global driving data.
This study provides an overview of video telematics workflows, the technologies driving video telematics, and key providers of video telematics solutions, as well as a broader video telematics outlook.