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세계의 운송 분야 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence (AI) in Transportation
상품코드 : 1768787
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 189 Pages
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한글목차

세계의 운송 분야 인공지능(AI) 세계 시장, 2030년까지 102억 달러에 도달 전망

2024년에 42억 달러로 추정되는 운송 분야 인공지능(AI) 세계 시장은 분석 기간인 2024-2030년 CAGR 15.7%로 성장하여 2030년에는 102억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 소프트웨어는 CAGR 17.0%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 73억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 하드웨어 분야의 성장률은 분석 기간중 CAGR 12.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 12억 달러, 중국은 CAGR 14.8%를 보일 것으로 예측

미국의 운송 분야 인공지능(AI) 시장은 2024년에 12억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 15억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 14.8%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 14.0%와 13.2%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 11.0%를 나타낼 전망입니다.

세계의 운송 분야 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI는 자율주행차와 안전에 어떤 혁명을 가져올 것인가?

인공지능(AI)은 자율주행차의 발전을 촉진하고 교통 안전을 크게 향상시킴으로써 교통 상황을 근본적으로 재구성하고 있습니다. 자율주행차는 LIDAR, 레이더, 카메라 등 다양한 센서의 실시간 데이터를 사용하여 도로를 '보고', 장애물을 인식하고, 즉각적인 판단을 내리고, 환경을 해석하고, 탐색하기 위해 AI에 크게 의존하고 있습니다. 컴퓨터 비전을 이용한 알고리즘은 보행자, 교통 표지판, 자전거, 다른 차량과 같은 동적 요소를 식별하고 반응하는 데 필수적입니다. 실제 시나리오를 처리하고 대응할 수 있는 이러한 능력을 통해 자율주행 시스템은 인간 운전자보다 더 효과적으로 사고를 예측하고 회피할 수 있습니다. 또한, AI는 완전 자율주행차뿐만 아니라 기존 차량의 운전 보조 시스템에도 변화를 가져오고 있습니다. 차선 이탈 경고, 어댑티브 크루즈 컨트롤, 충돌 방지 시스템과 같은 AI 기반 기능이 많은 자동차에 표준으로 장착되어 교통사고의 주요 원인인 인적 오류를 줄이고 있습니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 AI는 보다 안전한 도로를 만들고, 교통 체증을 완화하고, 보다 효율적인 운전을 촉진함으로써 환경에 미치는 전반적인 영향을 줄일 수 있습니다. 규제 당국이 자율 주행 기술에 대한 안전 및 규정 준수 기준을 설정하기 시작함에 따라, AI는 단순히 차량 운전 방식을 개선하는 것뿐만 아니라 이 기술이 엄격한 안전 요구 사항을 충족하도록 보장할 수 있는 위치에 있으며, 이는 운송의 안전과 신뢰성에 큰 진전을 가져올 것입니다.

AI는 어떻게 차량 관리와 운행 효율을 높일 수 있을까?

상업용 운송 분야에서 AI는 차량 관리를 혁신하여 기업이 보다 효율적이고 경제적으로 사업을 운영할 수 있도록 돕고 있습니다. AI 기반 분석을 통해 차량 관리자는 각 차량의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 연료 소비, 엔진 성능, 브레이크 상태와 같은 주요 지표를 추적하고, 유지보수가 필요한 시점을 예측할 수 있습니다. AI는 예지보전 기능을 통해 차량의 다운타임을 최소화하고 비용과 혼란을 초래하는 예기치 못한 고장을 방지합니다. 차량 관리에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 비용을 절감할 뿐만 아니라 각 자산의 수명을 연장하고, 가치를 창출하고, 보다 안정적인 서비스를 보장하며, AI는 경로 계획을 최적화하여 운행 효율을 더욱 향상시킵니다. 교통 패턴, 날씨, 과거 배송 일정 등의 데이터를 활용하여 AI는 가장 효율적인 배송 경로를 파악할 수 있으며, 기업은 연료 소비를 줄이고, 운송 시간을 단축하고, 배송 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 물류 및 대중 교통 기관에 있어서도 AI를 활용한 수요 예측 도구는 매우 유용합니다. AI는 계절적 추세, 소비자 수요, 지역 경제 데이터를 분석하여 운행 관리자가 일정과 자원을 동적으로 조정하고, 서비스 가용성을 개선하고, 운행 비용을 절감할 수 있도록 돕습니다. 최적화된 라우팅과 효율적인 자원 배분은 탄소 배출량 감소에 기여하고, 지속 가능하고 친환경적인 운송 솔루션에 대한 수요 증가에 부합하기 때문에 AI를 활용한 차량 관리의 환경적 이점도 큽니다.

교통 관리 및 인프라 개발에서 AI의 역할은 무엇인가?

AI는 교통 관리를 혁신하고 인프라 개발을 이끄는 강력한 도구로, 매일 수백만 명의 사람들에게 영향을 미치는 도시 계획의 두 가지 중요한 분야입니다. 교통 관리에서 AI 시스템은 센서, 감시 카메라, 커넥티드카의 실시간 데이터를 분석하여 교통 흐름을 모니터링하고, 정체 지점을 감지하고, 잠재적인 지연을 예측합니다. 이 실시간 데이터를 통해 AI 알고리즘은 교통 신호 타이밍을 조정하고, 교통 경로를 변경하고, 운전자에게 대체 경로를 경고하여 궁극적으로 교통 체증을 완화하고, 안전을 개선하고, 원활한 출퇴근을 실현할 수 있습니다. 인프라 개발에서 AI는 도시 계획가들에게 도로, 교량, 대중교통 시스템 설계를 최적화하는 데 도움이 되는 귀중한 예측적 통찰력을 제공합니다. AI는 인구 증가 예측, 차량 데이터, 출퇴근 행동을 분석하여 현재 수요를 충족시킬 뿐만 아니라 미래 수요에 대비한 인프라를 구축할 수 있도록 돕습니다. 또한, AI는 구조적 변화, 마모, 스트레스 지점을 감지할 수 있는 내장 센서의 데이터를 통해 중요한 인프라의 상태를 모니터링하고, 문제가 고가의 파괴적인 고장으로 확대되기 전에 조기 유지보수를 가능하게 합니다. AI는 인프라 관리에 대한 예측 및 예방적 접근을 가능하게 함으로써 도시 이동성, 안전 및 주민의 삶의 질 향상에 초점을 맞춘 스마트 시티 비전의 기반이 되는 탄력적이고 효율적인 교통 시스템 개발을 지원합니다.

교통 AI 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

교통 분야 AI 시장의 성장은 기술 혁신의 빠른 속도와 업계 내 니즈의 진화를 강조하는 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 가장 중요한 것은 보다 안전하고 편리한 교통수단에 대한 소비자의 관심과 사고 및 배기가스 감축을 위한 규제 지원에 힘입어 자율 주행 차량에 대한 수요가 증가하고 있다는 점입니다. 또한, 운행 관리 분야에서도 AI에 대한 수요가 급증하고 있으며, 특히 물류 분야에서는 기업들이 운행 최적화, 비용 절감, 환경 문제 대응을 위해 AI를 활용하고 있습니다. 도시화의 진전과 스마트시티에 대한 노력도 중요한 원동력이 되고 있으며, 각 도시는 교통체증 대응, 치안 향상, 출퇴근 경험 개선 등 AI를 활용한 솔루션을 모색하고 있습니다. 또한, 사물인터넷(IoT) 기기와 연결된 인프라가 널리 보급되면서 새로운 사이버 보안 위험이 대두되고 있으며, AI는 잠재적인 위협으로부터 교통망을 보호하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다. 교통업계의 경쟁 환경은 또한 우수한 고객 경험을 제공하고, 고객 유지율을 개선하고, 이탈을 줄이기 위해 AI에 투자하는 기업들의 동기를 부여하고 있습니다. 마지막으로, 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술의 발전으로 인해 이러한 솔루션의 접근성이 향상되고 비용 효율성이 향상되어 중소기업도 운송 관리 및 혁신에 AI를 활용할 수 있게 되었습니다. 이러한 요인들이 결합되어 현재 수요를 충족시킬 뿐만 아니라 보다 효율적이고 안전하며 지속 가능한 운송의 미래로 가는 길을 열기 위해 AI를 빠르게 도입하는 업계의 모습을 그려내고 있습니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어, 하드웨어), 프로세스(신호 인식, 물체 인식, 데이터 마이닝), 용도(반자율주행 트럭, 자율주행 트럭, 트럭 HMI)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence (AI) in Transportation Market to Reach US$10.2 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) in Transportation estimated at US$4.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$10.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 15.7% over the analysis period 2024-2030. Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.0% CAGR and reach US$7.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Hardware segment is estimated at 12.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.2 Billion While China is Forecast to Grow at 14.8% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) in Transportation market in the U.S. is estimated at US$1.2 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 14.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 14.0% and 13.2% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 11.0% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) in Transportation Market - Key Trends and Drivers Summarized

How Is AI Revolutionizing Autonomous Vehicles and Safety?

Artificial Intelligence (AI) is fundamentally reshaping the landscape of transportation by driving advancements in autonomous vehicles and significantly enhancing road safety. Autonomous vehicles rely heavily on AI to interpret and navigate their environment, using real-time data from an array of sensors, including LIDAR, radar, and cameras, to "see" the road, recognize obstacles, and make split-second decisions. AI algorithms, particularly those powered by deep learning and computer vision, are essential for identifying and reacting to dynamic elements like pedestrians, traffic signs, cyclists, and other vehicles. This ability to process and respond to real-world scenarios allows autonomous systems to predict and avoid accidents more effectively than human drivers. Moreover, AI isn’t limited to fully autonomous vehicles-it’s transforming driver-assistance systems in conventional vehicles as well. AI-driven features such as lane departure warnings, adaptive cruise control, and collision prevention systems are becoming standard in many vehicles, reducing human error, which remains the leading cause of road accidents. As these technologies continue to develop, AI is set to create safer roads, decrease congestion, and lower the overall environmental impact by promoting more efficient driving. With regulators beginning to set safety and compliance standards for autonomous technology, AI is not just enhancing the way vehicles operate, but is also positioned to ensure that this technology aligns with rigorous safety requirements, marking a major step forward for transportation safety and reliability.

How Does AI Enhance Fleet Management and Operational Efficiency?

In commercial transportation, AI is transforming fleet management, enabling companies to operate more efficiently and economically. Through advanced AI-driven analytics, fleet managers can monitor the health of each vehicle in real time, track critical metrics such as fuel consumption, engine performance, and brake condition, and even predict when maintenance will be necessary. By leveraging predictive maintenance capabilities, AI minimizes vehicle downtime, preventing unexpected breakdowns that can be costly and disruptive. This proactive approach to vehicle management not only reduces costs but also extends the life of each asset, creating value and ensuring more reliable service. AI further enhances operational efficiency by optimizing route planning. Using data on traffic patterns, weather conditions, and historical delivery timelines, AI can identify the most efficient routes for deliveries, allowing companies to lower fuel consumption, reduce transit times, and improve delivery accuracy. For logistics and public transportation, AI-driven demand forecasting tools are also invaluable. By analyzing seasonal trends, consumer demand, and regional economic data, AI helps fleet managers adjust schedules and resources dynamically, improving service availability and reducing operating costs. The environmental benefits of AI-enabled fleet management are significant as well, as optimized routing and efficient resource allocation contribute to lower carbon emissions, aligning with the growing demand for sustainable and eco-friendly transportation solutions.

What Role Does AI Play in Traffic Management and Infrastructure Development?

AI is a powerful tool for transforming traffic management and guiding infrastructure development, two critical areas in urban planning that affect millions of people daily. In traffic management, AI systems analyze live data from sensors, surveillance cameras, and connected vehicles to monitor traffic flow, detect congestion points, and predict potential delays. This real-time data enables AI algorithms to make on-the-spot adjustments to traffic signal timing, reroute traffic, and alert drivers to alternate paths, ultimately reducing congestion, improving safety, and ensuring smoother commutes. In infrastructure development, AI is essential for urban planners, providing valuable predictive insights that help optimize the design of roads, bridges, and public transit systems. By analyzing population growth projections, vehicular data, and commuter behaviors, AI assists in creating infrastructure that not only meets current demand but is also prepared for future needs. Additionally, AI aids in monitoring the health of critical infrastructure through data from embedded sensors that can detect structural changes, wear, or stress points, allowing for early maintenance before issues escalate into costly and disruptive failures. By enabling predictive and preventive approaches to infrastructure management, AI supports the development of resilient and efficient transportation systems, which are foundational to the vision of smart cities focused on improving urban mobility, safety, and the quality of life for residents.

What’s Driving the Growth of the AI in Transportation Market?

The growth in the AI in transportation market is driven by several factors that underscore both the rapid pace of technological innovation and the evolving needs within the industry. Foremost among these is the increasing demand for autonomous vehicles, fueled by consumer interest in safer and more convenient modes of transport, as well as regulatory support aimed at reducing accidents and emissions. The need for AI in fleet management has also surged, particularly within the logistics sector, where companies are seeking ways to optimize operations, cut costs, and address environmental concerns. The growing trend toward urbanization and smart city initiatives is another crucial driver, as cities look for AI-driven solutions to address traffic congestion, enhance public safety, and improve commuter experiences. Furthermore, the widespread adoption of Internet of Things (IoT) devices and connected infrastructure has introduced new cybersecurity risks, making AI essential in safeguarding transportation networks from potential threats. The competitive landscape of the transportation industry also motivates companies to invest in AI to deliver superior customer experiences, improve retention, and reduce churn. Finally, advancements in AI technologies, such as machine learning, natural language processing, and computer vision, have made these solutions more accessible and cost-effective, allowing smaller companies to leverage AI for transportation management and innovation. Together, these drivers paint a picture of an industry rapidly embracing AI to not only meet current demands but to pave the way for a more efficient, secure, and sustainable future in transportation.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence (AI) in Transportation market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software, Hardware); Process (Signal Recognition, Object Recognition, Data Mining); Application (Semi-Autonomous Trucks, Autonomous Trucks, HMI in Trucks)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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