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세계의 자율주행차 소프트웨어 시장
Autonomous Cars Software
상품코드 : 1551846
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 09월
페이지 정보 : 영문 184 Pages
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한글목차

자율주행차 소프트웨어 세계 시장은 2030년까지 225억 달러에 이를 전망

2023년에 24억 달러로 추정되는 자율주행차 소프트웨어 세계 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 38.0%로 성장하여 2030년에는 225억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 독점 소프트웨어는 CAGR 37.3%로 성장을 지속하고, 분석 기간이 끝날 때까지 184억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 오픈소스 소프트웨어 부문의 성장률은 분석 기간 동안 41.5%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 추정됩니다.

미국 시장은 6억 2,100만 달러로 추정, 중국은 CAGR 36.2%로 성장 예측

미국의 자율주행차 소프트웨어 시장은 2023년 6억 2,100만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 33억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며 분석 기간 2023-2030년의 CAGR은 36.2%로 예상됩니다. 다른 주목할만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 34.5%와 32.8%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 26.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 자율주행차 소프트웨어 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

자율 주행 차량 소프트웨어 : 촉진요인이없는 미래로 가는 길

자율주행차(자동운전차)는 도로를 탐색하고 장애물을 감지하고 인간의 개입 없이 실시간 판단을 내리기 위해 고급 소프트웨어 시스템에 크게 의존하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 시스템은 인공지능(AI), 머신러닝, 컴퓨터 비전, 센서 퓨전 등 다양한 기술을 통합하여 카메라, 라이더, 레이더 및 기타 센서에서 얻은 엄청난 양의 데이터를 처리합니다. 소프트웨어는 자율 주행 차량의 "두뇌" 역할을 하며 센서 데이터를 해석하고 경로를 계획하며 안전하고 효율적인 운행을 보장하기 위해 차량의 역학을 제어합니다. 자율주행차의 개발이 가속화되는 가운데, 보급에 필요한 높은 수준의 안전성, 신뢰성, 성능을 실현하는데 있어서, 소프트웨어의 역할은 점점 중요해지고 있습니다.

자율주행차의 소프트웨어는 어떻게 진화하고 있는가?

개발자가 완전 자율 주행과 관련된 기술적 과제를 극복하기 위해 노력하면서 자율 주행 차량을 구동하는 소프트웨어는 빠르게 진화하고 있습니다. 혁신의 주요 분야 중 하나는 AI와 머신러닝 알고리즘이며, 물체 감지, 의사 결정 및 예측 모델링의 정확성을 향상시키기 위해 개선이 추가되었습니다. 이러한 진보는 교통량이 많은 도시와 보행자, 예측 불가능한 도로 상황 등 복잡한 운전 환경을 자율주행차가 보다 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 또한 연결된 인프라에서 고해상도 매핑과 실시간 데이터 통합을 통해 자율주행 차량의 정확하고 안전한 내비게이션 능력을 향상시킵니다. 중복 센서 및 실시간 진단과 같은 페일 세이프 시스템 개발도 자율주행차 소프트웨어의 신뢰성과 안전성을 보장하는 데 매우 중요합니다.

자율주행차 소프트웨어가 직면하는 과제란?

큰 진전에도 불구하고, 자율주행차 소프트웨어의 개발은 여러 과제에 직면하고 있습니다. 주요 과제 중 하나는 규제 당국의 승인과 사회적 신뢰를 얻는 데 필요한 안전성과 신뢰성 수준을 달성하는 것입니다. 자율주행차는 드문 예기치 않은 사건을 포함한 폭넓은 운전 시나리오를 인간의 개입 없이 높은 정밀도로 처리할 수 있어야 합니다. 자율주행차 시스템은 차량과 탑승자의 안전을 위협하는 사이버 공격에 취약하기 때문에 자율주행차 소프트웨어의 보안을 확보하는 것도 중요한 과제입니다. 게다가 AI 모델을 학습시키기 위해서는 엄청난 양의 데이터가 필요하기 때문에 데이터 수집, 저장, 처리 측면에서도 어려움이 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해서는 지속적인 연구, 이해관계자간 협력, 견고한 테스트 및 검증 프로세스의 개발이 필요합니다.

자율주행차 소프트웨어 시장의 성장을 가속할 것은 무엇인가?

자율 주행 차량 소프트웨어 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 발생합니다. 자동차 제조업체, 첨단기업, 정부가 자율주행차의 R&D 투자 증가는 이러한 이해관계자들이 자율주행기술의 잠재력을 활용하려고 하기 때문에 주요 촉진요인이 되고 있습니다. 또한 자동차의 ADAS(첨단운전지원시스템)와 반자율기능에 대한 수요 증가도 이러한 기술이 완전한 자율주행을 위한 빌딩 블록으로서 기능하기 때문에 시장을 활성화시키고 있습니다. 또한, 보다 안전하고 효율적인 운송 솔루션의 추진은 특히 교통 사고 감소와 교통 흐름 최적화의 관점에서 자율 주행 차량 소프트웨어의 채택을 촉진하고 있습니다. AI, 머신러닝, 센서 기술의 끊임없는 발전은 자율 주행 차량 소프트웨어의 개발을 더욱 가속화하고 교통의 미래를 실현하는 중요한 수단으로 자리매김하고 있습니다.

조사 대상 기업 예(전 52건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

JHS
영문 목차

영문목차

Global Autonomous Cars Software Market to Reach US$22.5 Billion by 2030

The global market for Autonomous Cars Software estimated at US$2.4 Billion in the year 2023, is expected to reach US$22.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 38.0% over the analysis period 2023-2030. Proprietary Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 37.3% CAGR and reach US$18.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Open-Source Software segment is estimated at 41.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$621.0 Million While China is Forecast to Grow at 36.2% CAGR

The Autonomous Cars Software market in the U.S. is estimated at US$621.0 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 36.2% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 34.5% and 32.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 26.4% CAGR.

Global Autonomous Cars Software Market - Key Trends and Drivers Summarized

Autonomous Cars Software: Paving the Way for a Driverless Future

Autonomous cars, or self-driving vehicles, rely heavily on advanced software systems to navigate roads, detect obstacles, and make real-time decisions without human intervention. These software systems integrate a wide range of technologies, including artificial intelligence (AI), machine learning, computer vision, and sensor fusion, to process vast amounts of data from cameras, lidar, radar, and other sensors. The software acts as the "brain" of the autonomous vehicle, interpreting sensor data, planning routes, and controlling vehicle dynamics to ensure safe and efficient operation. As the development of autonomous vehicles accelerates, the role of software is becoming increasingly critical in achieving the high levels of safety, reliability, and performance required for widespread adoption.

How Is Autonomous Vehicle Software Evolving?

The software that powers autonomous vehicles is evolving rapidly as developers work to overcome the technical challenges associated with fully autonomous driving. One key area of innovation is in AI and machine learning algorithms, which are being refined to improve the accuracy of object detection, decision-making, and predictive modeling. These advancements are enabling autonomous vehicles to better understand complex driving environments, such as urban settings with heavy traffic, pedestrians, and unpredictable road conditions. Additionally, the integration of high-definition mapping and real-time data from connected infrastructure is enhancing the ability of autonomous vehicles to navigate accurately and safely. The development of fail-safe systems, such as redundant sensors and real-time diagnostics, is also critical in ensuring the reliability and safety of autonomous vehicle software.

What Challenges Does Autonomous Vehicle Software Face?

Despite significant progress, the development of autonomous vehicle software faces several challenges. One of the primary challenges is achieving the level of safety and reliability necessary to gain regulatory approval and public trust. Autonomous vehicles must be able to handle a wide range of driving scenarios, including rare and unexpected events, with a high degree of accuracy and without human intervention. Ensuring the security of autonomous vehicle software is another critical challenge, as these systems are vulnerable to cyberattacks that could compromise the safety of the vehicle and its occupants. Additionally, the need for vast amounts of data to train AI models presents a challenge in terms of data collection, storage, and processing. Addressing these challenges requires ongoing research, collaboration between industry stakeholders, and the development of robust testing and validation processes.

What Is Driving Growth in the Autonomous Vehicle Software Market?

The growth in the autonomous vehicle software market is driven by several factors. The increasing investment in autonomous vehicle research and development by automakers, tech companies, and governments is a major driver, as these stakeholders seek to capitalize on the potential of self-driving technology. The growing demand for advanced driver-assistance systems (ADAS) and semi-autonomous features in vehicles is also fueling the market, as these technologies serve as building blocks for fully autonomous driving. Additionally, the push for safer and more efficient transportation solutions is driving the adoption of autonomous vehicle software, particularly in the context of reducing traffic accidents and optimizing traffic flow. The continuous advancements in AI, machine learning, and sensor technology are further accelerating the development of autonomous vehicle software, positioning it as a key enabler of the future of transportation.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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