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자율주행차 센서용 AI 시장 분석과 예측(-2034년) : 유형, 제품, 기술, 컴포넌트, 용도, 기능, 설치 유형, 배포, 최종사용자, 단계
AI In Autonomous Vehicle Sensors Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Technology, Component, Application, Functionality, Installation Type, Deployment, End User, Stage
상품코드 : 1699171
리서치사 : Global Insight Services LLC
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 420 Pages
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한글목차

자율주행차 센서용 AI 시장은 2024년 52억 달러에서 2034년에는 258억 달러로 확대하며, 약 17.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 시장에는 차량의 자율성을 높이기 위해 인공지능과 센서를 통합하는 기술이 포함됩니다. 이 시장에는 LiDAR, 레이더, 카메라, 초음파 센서가 포함되며, 모두 AI를 활용하여 인식, 의사결정, 탐색을 개선합니다. 자율주행차 수요가 증가함에 따라 AI를 활용한 센서 융합, 실시간 데이터 처리, 안전 강화에 대한 혁신은 매우 중요합니다. 시장 성장은 머신러닝 알고리즘의 발전과 보다 안전하고 효율적인 운송 솔루션에 대한 관심이 높아짐에 의해 촉진되고 있습니다.

시장 개요

자율주행차 센서용 AI 시장은 LiDAR, 레이더, 카메라, 초음파 센서로 구분되며, LiDAR 부문은 주로 내비게이션과 장애물 감지에 필수적인 고해상도 3D 매핑을 제공하는 기술적 우위를 바탕으로 주요 부문으로 부상하고 있습니다. 정확한 환경 인식에 대한 수요 증가와 안전 기능 강화에 중요한 역할을 하기 때문입니다. 레이더 센서는 악천후에서도 견고한 성능을 발휘하여 LiDAR의 능력을 보완하고 있습니다. 솔리드 스테이트 LiDAR 및 4D 이미징 레이더와 같은 새로운 하위 부문은 비용 절감과 성능 향상을 약속하며 인기를 얻고 있습니다. 카메라 부문 역시 AI 기반 이미지 인식 기술을 통해 물체 감지 및 분류를 강화하는 등 기술 혁신이 이루어지고 있습니다. 여러 센서의 데이터를 통합하는 센서 융합 기술에서 AI의 통합 확대는 의사결정 프로세스를 개선하고 보다 진보된 자율주행 기능을 가능하게 함으로써 시장에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

시장 세분화
유형 라이다 센서, 레이더 센서, 초음파 센서, 카메라 센서, 적외선 센서, 적외선 센서
제품소개 통합 센서 시스템,독립형 센서 유닛,센서 퓨전 시스템
기술 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 센서 융합, 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전
구성 요소 프로세서, 메모리 유닛, 통신 모듈, 전원 공급 장비 시스템
적용 분야 승용차, 상용차, 승차공유 서비스, 물류-배송, 물류-배송
기능 지각, 위치, 매핑, 제어, 의사결정, 의사결정
설치 유형 OEM 설치, 애프터마켓 설치
전개 클라우드 기반, 에지 기반, 하이브리드
최종사용자 자동차 제조업체, 기술 프로바이더, 라이드셰어링 기업, 물류 기업
단계 연구개발, 테스트 및 검증, 생산, 상업적 출시

자율주행차 센서의 AI 시장은 ADAS(첨단운전자지원시스템)와 완전자율주행차에 대한 수요 증가가 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 라이더, 레이더, 카메라 센서가 이 시장의 최전선에 있으며, 각각이 전체상에 크게 기여하고 있습니다. 자동차 안전에 대한 관심이 높아지고 교통사고 감소가 추진되고 있는 것이 시장 역학에 영향을 미치는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 북미는 기술 발전과 조기 도입으로 인해 현재 시장을 독점하고 있지만, 유럽과 아시아태평양은 전략적 투자와 정부 구상에 힘입어 큰 폭의 성장을 보이고 있습니다. 경쟁 환경은 Bosch, Continental, Velodyne과 같은 대기업의 존재가 특징이며, 이들 기업은 센서의 기능을 강화하고 비용을 절감하기 위해 연구개발에 적극적으로 투자하고 있습니다. 엄격한 안전 기준을 가진 유럽과 같은 지역의 규제 프레임워크는 시장 궤도를 형성하는 데 매우 중요합니다. 향후 AI를 활용한 분석 기술의 통합과 보다 진보된 센서 기술의 개발로 시장이 확대될 것으로 예상됩니다. 높은 개발 비용과 규제 대응이라는 과제는 있지만, AI와 머신러닝의 발전은 혁신과 성장의 큰 기회를 가져다주고 있습니다.

주요 동향 및 촉진요인

자율주행차 센서의 AI 시장은 기술 발전과 소비자 기대치의 진화에 따라 강력한 성장을 보이고 있습니다. 주요 동향에는 센서의 정확성과 의사결정 능력을 향상시키기 위한 머신러닝 알고리즘의 통합이 포함됩니다. 이러한 추세는 차량이 복잡한 데이터를 실시간으로 처리하고 안전과 효율성을 향상시킬 수 있으므로 매우 중요합니다. 또 다른 중요한 동향은 비용 효율적인 고성능 LiDAR 시스템의 개발입니다. 이러한 시스템은 보다 쉽게 사용할 수 있게 되어 민간 및 상업용 자율주행 차량 모두에 널리 채택될 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 또한 자동차 제조업체와 하이테크 기업 간의 협업은 기술 혁신을 가속화하여 더욱 정교한 센서 솔루션으로 이어지고 있습니다. 이러한 시장 성장 촉진요인에는 강화된 안전 기능에 대한 수요 증가와 완전 자율주행을 향한 추진력이 포함됩니다. 각국 정부는 첨단운전자보조시스템(ADAS)의 사용을 촉진하는 규제를 시행함으로써 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 인프라 구축이 자율주행 기술 도입을 촉진하는 신흥 국가 시장에는 많은 기회가 있습니다. 혁신적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하는 기업은 이러한 기회를 활용할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 탄소 배출량 감소와 교통 관리 개선에 중점을 두고 있는 것은 시장을 더욱 촉진하고 지속적인 성장과 개발을 보장하고 있습니다.

억제와 과제

자율주행차 센서의 AI 시장은 몇 가지 중요한 억제요인과 과제에 직면해 있습니다. 첫째, 센서 기술의 높은 비용은 특히 소규모 제조업체와 신흥 시장에서는 여전히 큰 장벽으로 작용하고 있습니다. 이러한 경제적 부담은 보급과 혁신을 제한합니다. 둘째, 기존 차량 시스템에 AI를 통합하는 복잡성은 전문 지식을 필요로 하는 기술적 과제를 제시하지만, 이러한 전문 지식이 항상 쉽게 구할 수 있는 것은 아닙니다. 셋째, 규제와 안전에 대한 우려가 큰 장애물이 될 수 있으며, 엄격한 규정 준수 요건이 제품 개발 및 시장 개발을 지연시킬 수 있습니다. 넷째, AI 기술의 급속한 발전은 현재의 시스템을 노후화시켜 투자자들에게 불확실성과 위험을 초래할 수 있다는 것을 의미합니다. 마지막으로 자율주행차가 생성하는 방대한 데이터는 침해와 악용을 방지하기 위해 강력한 보호 조치가 필요하므로 데이터 프라이버시 및 보안 문제가 크게 대두되고 있습니다. 이러한 문제들은 총체적으로 시장 성장을 저해하고, 전략적으로 해결해야 할 장애물이 되고 있습니다.

목차

제1장 자율주행차 센서용 AI 시장 개요

제2장 개요

제3장 시장에 관한 주요 인사이트

제4장 자율주행차 센서용 AI 시장 전망

제5장 자율주행차 센서용 AI 시장 전략

제6장 자율주행차 센서용 AI 시장 규모

제7장 자율주행차 센서용 AI 시장 규모 : 유형별

제8장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 제품별

제9장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 기술별

제10장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 컴포넌트별

제11장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 용도별

제12장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 기능별

제13장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 설치 유형별

제14장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 배포별

제15장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 최종사용자별

제16장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 단계별

제17장 자율주행차 센서용 AI 시장 : 지역별

제18장 경쟁 구도

제19장 기업 개요

KSA
영문 목차

영문목차

AI In Autonomous Vehicle Sensors Market is anticipated to expand from $5.2 billion in 2024 to $25.8 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 17.4%. The market encompasses technologies integrating artificial intelligence with sensors to enhance vehicle autonomy. This market includes LiDAR, radar, cameras, and ultrasonic sensors, all leveraging AI for improved perception, decision-making, and navigation. As demand for autonomous vehicles rises, innovations in AI-driven sensor fusion, real-time data processing, and safety enhancements are pivotal. The market's growth is fueled by advancements in machine learning algorithms and the increasing push towards safer, more efficient transportation solutions.

Market Overview:

The AI in Autonomous Vehicle Sensors Market is segmented into LiDAR, radar, camera, and ultrasonic sensors. The LiDAR segment emerges as the leading segment, primarily due to its technological superiority in providing high-resolution 3D mapping, which is crucial for navigation and obstacle detection. LiDAR's dominance is driven by increasing demand for precise environmental perception and its critical role in enhancing safety features. Radar sensors follow closely, offering robust performance in adverse weather conditions, thereby supplementing LiDAR's capabilities. Emerging sub-segments such as solid-state LiDAR and 4D imaging radar are gaining traction, promising reduced costs and improved performance. The camera segment is also witnessing innovation, with AI-driven image recognition technologies enhancing object detection and classification. The growing integration of AI in sensor fusion technologies, which combines data from multiple sensors, is expected to significantly impact the market by improving decision-making processes and enabling more sophisticated autonomous driving functionalities.

Market Segmentation
TypeLidar Sensors, Radar Sensors, Ultrasonic Sensors, Camera Sensors, Infrared Sensors
ProductIntegrated Sensor Systems, Standalone Sensor Units, Sensor Fusion Systems
TechnologyMachine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Sensor Fusion
ComponentProcessors, Memory Units, Communication Modules, Power Supply Systems
ApplicationPassenger Vehicles, Commercial Vehicles, Ride-sharing Services, Logistics and Delivery
FunctionalityPerception, Localization, Mapping, Control, Decision Making
Installation TypeOEM Installation, Aftermarket Installation
DeploymentCloud-based, Edge-based, Hybrid
End UserAutomotive Manufacturers, Technology Providers, Ride-sharing Companies, Logistics Firms
StageResearch and Development, Testing and Validation, Production, Commercial Deployment

The AI in Autonomous Vehicle Sensors market is predominantly driven by the increasing demand for advanced driver-assistance systems (ADAS) and fully autonomous vehicles. Lidar, radar, and camera sensors are at the forefront of this market, each contributing significantly to the overall landscape. The growing emphasis on vehicle safety and the push towards reducing road accidents are key factors influencing market dynamics. North America currently dominates the market, largely due to technological advancements and early adoption, while Europe and Asia-Pacific are witnessing substantial growth fueled by strategic investments and government initiatives. The competitive landscape is characterized by the presence of major players like Bosch, Continental, and Velodyne, who are actively investing in R&D to enhance sensor capabilities and reduce costs. Regulatory frameworks in regions such as Europe, with its stringent safety standards, are pivotal in shaping the market trajectory. Looking ahead, the market is set to expand with the integration of AI-driven analytics and the development of more sophisticated sensor technologies. Despite challenges such as high development costs and regulatory compliance, the ongoing advancements in AI and machine learning present significant opportunities for innovation and growth.

Geographical Overview:

The AI in autonomous vehicle sensors market is witnessing a diverse growth trajectory across regions, each exhibiting unique characteristics. North America stands at the forefront, propelled by technological innovation and substantial investments in autonomous driving technologies. The region's robust automotive industry and supportive regulatory environment further catalyze market expansion. Europe follows with a strong emphasis on sustainability and safety, driving advancements in AI sensor technologies. The region's automotive giants and research institutions are at the helm, fostering a conducive environment for market growth. Regulatory frameworks promoting autonomous vehicles also enhance the market landscape. In Asia Pacific, rapid urbanization and technological proliferation are key drivers of market growth. Countries like China and Japan are investing heavily in AI and autonomous vehicle technologies, supported by government initiatives. The region's automotive production capabilities further bolster market prospects. Latin America and the Middle East & Africa are emerging markets, gradually recognizing the potential of AI in autonomous vehicle sensors. Latin America is experiencing increased investments in automotive innovation, while the Middle East & Africa are exploring AI applications to enhance mobility and economic development.

Recent Developments:

The AI in autonomous vehicle sensors market has experienced noteworthy developments in recent months. Waymo, a subsidiary of Alphabet, announced a strategic partnership with Luminar to integrate advanced lidar sensors in its autonomous fleet, enhancing vehicle perception capabilities. In a significant merger and acquisition move, Mobileye acquired AI startup Moovit, aiming to bolster its autonomous vehicle sensor technology with advanced AI algorithms. Bosch unveiled a new suite of AI-driven sensors designed to improve the safety and efficiency of autonomous vehicles, focusing on enhanced object recognition and real-time data processing. In regulatory news, the European Union introduced new guidelines to standardize AI applications in autonomous vehicle sensors, emphasizing safety and interoperability across member states. Additionally, NVIDIA launched a groundbreaking AI platform, Drive Thor, designed to support next-generation autonomous vehicles with improved sensor fusion and decision-making capabilities. These developments underscore the rapid evolution and strategic investments in AI technologies for autonomous vehicle sensors, highlighting a promising trajectory for market growth.

Key Trends and Drivers:

The AI in autonomous vehicle sensors market is experiencing robust growth driven by technological advancements and evolving consumer expectations. Key trends include the integration of machine learning algorithms to enhance sensor accuracy and decision-making capabilities. This trend is crucial as it enables vehicles to process complex data in real-time, improving safety and efficiency. Another significant trend is the development of cost-effective, high-performance LiDAR systems. These systems are becoming more accessible, paving the way for widespread adoption in both consumer and commercial autonomous vehicles. Furthermore, the collaboration between automotive manufacturers and tech companies is accelerating innovation, leading to more sophisticated sensor solutions. Drivers of this market include the increasing demand for enhanced safety features and the push towards fully autonomous driving. Governments are also playing a pivotal role by implementing regulations that promote the use of advanced driver-assistance systems. Opportunities abound in emerging markets, where infrastructure development supports the adoption of autonomous technologies. Companies that provide innovative, scalable solutions are well-positioned to capitalize on these opportunities. The focus on reducing carbon emissions and improving traffic management further propels the market, ensuring sustained growth and development.

Restraints and Challenges:

The AI in Autonomous Vehicle Sensors Market is confronted with several significant restraints and challenges. Firstly, the high cost of sensor technology remains a formidable barrier, particularly for smaller manufacturers and emerging markets. This financial burden limits widespread adoption and innovation. Secondly, the complexity of integrating AI with existing vehicle systems presents technical challenges that require specialized expertise, which is not always readily available. Thirdly, regulatory and safety concerns pose substantial hurdles, as stringent compliance requirements can delay product development and market entry. Fourthly, the evolving nature of AI technology means that rapid advancements can render current systems obsolete, creating uncertainty and risk for investors. Lastly, data privacy and security issues loom large, as the vast amount of data generated by autonomous vehicles necessitates robust protection measures to prevent breaches and misuse. These challenges collectively impede the market's growth and present obstacles that must be strategically navigated.

Key Companies:

Innoviz Technologies, Luminar Technologies, Ouster, Velodyne Lidar, Quanergy Systems, Cepton Technologies, Aeva Technologies, Arbe Robotics, Innovusion, LeddarTech, Tetravue, Baraja, Blickfeld, RoboSense, Aeye, Sense Photonics, Ibeo Automotive Systems, Waymo, XenomatiX, TriEye, Opsys Tech, PreAct Technologies, Light Detection and Ranging Technologies, Sensible 4, Aptiv, Momenta, Perceptive Automata, Zvision, Metawave, Hesai Technology, Cohda Wireless, DeepMap, Nauto, Aptonomy, Pony.ai, Voyant Photonics, Bright Way Vision, Xenomatix, Sensata Technologies, Kalray

Sources:

National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), European Commission - Mobility and Transport, International Transport Forum (ITF) at the OECD, U.S. Department of Transportation (DOT), Japan Automobile Research Institute (JARI), Intelligent Transportation Systems Society of Canada (ITS Canada), Society of Automotive Engineers (SAE) International, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) - Intelligent Transportation Systems Society, International Road Transport Union (IRU), World Economic Forum - Future of Mobility, European Union Agency for Cybersecurity (ENISA), United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) - Transport Division, Korea Automotive Technology Institute (KATECH), National Renewable Energy Laboratory (NREL), Automotive Research Association of India (ARAI), International Conference on Intelligent Transportation Systems (IEEE ITSC), Automated Vehicles Symposium, International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Consumer Electronics Show (CES) - Automotive Section, European Conference on Artificial Intelligence (ECAI)

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market Outlook

5: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market Strategy

6: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market Size

7: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Type

8: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Product

9: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Technology

10: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Component

11: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Application

12: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Functionality

13: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Installation Type

14: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Deployment

15: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by End User

16: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Stage

17: AI In Autonomous Vehicle Sensors Market, by Region

18: Competitive Landscape

19: Company Profiles

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