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세계의 스웜 로보틱스 시장
Swarm Robotics
상품코드 : 1788365
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 183 Pages
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한글목차

세계의 스웜 로보틱스 시장은 2030년까지 62억 달러에 도달

2024년에 11억 달러로 추정되는 세계의 스웜 로보틱스 시장은 2024-2030년에 CAGR 33.0%로 성장하며, 2030년에는 62억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 UAV는 CAGR 34.9%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 43억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. UGV 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 30.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 2억 9,720만 달러, 중국은 CAGR 31.1%로 성장 예측

미국의 스웜 로보틱스 시장은 2024년에 2억 9,720만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 31.1%로 추이하며, 2030년에는 9억 3,250만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 30.4%와 28.3%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 22.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 스웜 로보틱스 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

왜 세계는 로봇 공학의 다음 도약을 위해 몰려드는가?

자연계의 집단 행동에서 영감을 얻은 스웜 로보틱스는 복잡한 운영 문제에 대한 분산형, 확장형, 적응형 솔루션을 모색하는 산업계가 빠르게 주목하고 있는 분야입니다. 스웜 로보틱스는 기존의 로봇이 개별적으로 또는 중앙집중식 제어 하에 작동하는 것과 달리, 비교적 간단하고 저렴한 비용으로 국소적으로 상호 작용하는 대규모의 로봇 그룹을 활용하여 자기 조직화를 통해 세계 목표를 달성하는 것입니다. 이 접근법은 개미 군집, 벌집, 새 떼, 물고기 떼에서 직접 영감을 얻었으며, 간단한 규칙이 창발적 지능과 회복력을 가져다주는 것입니다. 재난 복구, 군 정찰, 환경 모니터링, 우주 탐사 등 예측 불가능성, 확장성, 중복성이 핵심인 환경에서 스웜 로보틱스는 독보적인 우위를 점하고 있습니다. 센서, 엣지 컴퓨팅, 무선통신, 실시간 처리의 발전으로 자율적으로 항해, 협업, 학습할 수 있는 로봇 집단의 배치가 점점 더 현실화되고 있습니다. 이 개념은 더 이상 학술적인 개념이 아니며, 정부, 국방 기관, 물류 기업, 농업 사업자 등이 중요한 용도로 실제 군집 시스템을 시험적으로 도입하기 시작했습니다. 작전 환경이 복잡해짐에 따라 확장 가능한 분산형 인텔리전스의 필요성이 더욱 커지고 있으며, 스웜 로보틱스는 미래지향적인 개념에서 자동화의 실용적인 패러다임으로 변화하고 있습니다.

바이오에서 영감을 받은 알고리즘과 AI는 어떻게 지능형 무리의 부상을 가능하게 하는가?

스웜 로보틱스의 중심에는 알고리즘에 의한 지능이 있으며, 가장 흥미로운 혁신이 일어나고 있습니다. 엔지니어와 컴퓨터 과학자들은 역동적인 환경에서 로봇의 행동을 유도하기 위해 개미 군집 최적화, 입자군 최적화, 인공 면역 시스템과 같은 생물체에서 영감을 얻은 알고리즘에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 이러한 알고리즘을 통해 로봇은 중앙 조정이 아닌 국소적인 상호작용과 공유 피드백 메커니즘을 통해 의사결정을 내릴 수 있습니다. 머신러닝 및 강화 학습 기술과 결합하여 미지의 지형에 적응하고, 장애물을 피하고, 변화하는 과제에 따라 집단 행동을 최적화하도록 무리를 훈련시킬 수 있습니다. AI는 역동적인 역할 분담, 실시간 경로 계획, 행동 진화를 가능하게 하며, 이는 자율 농업, 수색 및 구조 임무, 주변 방어 등의 시나리오에서 매우 중요합니다. 다중 에이전트 시뮬레이션은 배치 전 무리의 사전 훈련에도 사용되어 현장의 실패 위험을 줄입니다. 또한 5G와 엣지 AI의 통합이 진행됨에 따라 스웜 유닛 간 초저지연 통신이 가능해져 응답성이 향상되고, 클라우드 연결에 대한 의존도가 낮아집니다. 전체가 부분의 합보다 훨씬 더 큰 창발적 지능으로 기능하는 무리의 능력은 차세대 로봇 공학의 결정적인 특징이 되고 있습니다.

스웜 로보틱스로 경쟁 우위를 점하고 있는 산업은?

더 많은 산업이 그 파괴적인 잠재력을 인식함에 따라 스웜 로보틱스는 이론적 탐구에서 상업적 실행으로 옮겨가고 있습니다. 농업 분야에서는 작물 모니터링, 병충해 방제, 정밀 살포에 소형 자율 지상 로봇과 공중 로봇 무리가 활용되고 있습니다. 물류 및 창고 관리에서는 재고 처리, 동적 경로 탐색, 협업 풀필먼트 업무에 이동 로봇의 무리가 활용되고 있습니다. 국방 분야에서는 군 연구 프로그램을 통해 감시, 표적 포착, 영역 거부 임무를 위한 드론 군단이 개발되고 있습니다. Swarm Robotics는 지연 시간이나 환경적 미지의 문제로 인해 중앙 집중식 제어가 현실적이지 않은 심해 및 우주 탐사를 위해 테스트되고 있습니다. 산불 추적, 오염 매핑, 생물 다양성 평가와 같은 환경 모니터링도 로봇 군단이 방대하고 복잡한 지형을 동시에 커버할 수 있는 유망 분야입니다. 건설이나 인프라 구축에서도 분산형 센싱, 자재 운반, 3D 프린팅을 위해 로봇의 집합체가 검토되고 있습니다. 이러한 산업별 구현은 스웜 로보틱스가 단순한 연구 대상이 아니라 새로운 형태의 효율성, 자율성, 적응성을 실현하는 현실적인 솔루션임을 증명하고 있습니다.

세계 스웜 로보틱스 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

군집 로봇 시장의 성장은 기술적 성숙도, 용도 중심 수요, 진화하는 인프라 능력의 수렴을 통해 이루어질 것입니다. 센서, 마이크로컨트롤러, 액추에이터의 저가화 및 소형화로 인해 군집 배치에 적합한 소형 지능형 로봇의 대량 생산이 가능해지고 있습니다. 멀티 에이전트 협업 알고리즘, 실시간 현지화, 분산형 의사결정 등의 기술 발전으로 다양한 지형과 임무에 대응하는 군집 운용의 확장이 용이해졌습니다. 지정학적 긴장과 고내구성 자율 시스템의 필요성에 따른 국방 및 안보 분야 수요 증가는 드론 군단 개발에 대한 강력한 투자를 불러일으키고 있습니다. 농업 분야에서는 기후 변화와 노동력 부족으로 인해 농가가 밭을 모니터링하고 개입할 수 있는 확장 가능한 로봇 솔루션에 눈을 돌리고 있으며, 이는 군집 기반 기술을 위한 비옥한 토양을 만들어내고 있습니다. 스마트 창고와 자동화된 물류 허브의 부상도 유동적인 재고 시스템에 적응할 수 있는 협동 로봇군에 대한 상업적 수요를 창출하고 있습니다. 학계와 R&D 연구소는 AI, 로봇공학, 엣지 컴퓨팅 분야에서 국가의 재정적 지원을 받아 이론적 모델을 배포 가능한 시스템으로 전환하기 위해 스타트업 및 국방 기관과 적극적으로 협력하고 있습니다. 또한 우주 탐사, 심해 탐사, 재난 복구에 대한 관심이 높아지면서 비용, 커버리지, 복원력 측면에서 무리가 독보적인 이점을 제공하는 이용 사례에 박차를 가하고 있습니다. 혁신, 산업 대응, 용도의 다양성 등 이러한 촉진요인이 결합되어 군집 로봇 시장은 빠르게 가속화되어 세계 관련성을 갖는 단계로 나아가고 있습니다.

부문

플랫폼(UAV, UGV, 기타 플랫폼), 용도(보안, 검사·감시 용도, 지도제작·측량 용도, 수색·구조·재난 구조 용도, 공급망·창고 관리 용도, 기타 용도), 최종 용도(군·방위 최종 용도, 산업 최종 용도, 농업 최종 용도, 헬스케어 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 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 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 큐레이트된 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Swarm Robotics Market to Reach US$6.2 Billion by 2030

The global market for Swarm Robotics estimated at US$1.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$6.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 33.0% over the analysis period 2024-2030. UAV, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.9% CAGR and reach US$4.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the UGV segment is estimated at 30.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$297.2 Million While China is Forecast to Grow at 31.1% CAGR

The Swarm Robotics market in the U.S. is estimated at US$297.2 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$932.5 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 31.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 30.4% and 28.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 22.7% CAGR.

Global Swarm Robotics Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is the World Looking to Swarms for the Next Leap in Robotics?

Swarm robotics-a field inspired by collective behavior in nature-is rapidly gaining attention as industries search for decentralized, scalable, and adaptable solutions to complex operational challenges. Unlike traditional robots that operate individually or under centralized control, swarm robotics leverages large groups of relatively simple, low-cost robots that interact locally to achieve global objectives through self-organization. This approach draws direct inspiration from ant colonies, bee hives, bird flocks, and fish schools, where simple rules lead to emergent intelligence and resilience. In environments where unpredictability, scalability, and redundancy are key-such as disaster recovery, military reconnaissance, environmental monitoring, and space exploration-swarm robotics presents an unmatched advantage. Advances in sensors, edge computing, wireless communication, and real-time processing are making it increasingly feasible to deploy robot collectives that can navigate, collaborate, and learn autonomously. The concept is no longer just academic; governments, defense agencies, logistics companies, and agriculture operators are beginning to pilot real-world swarm systems for critical applications. As the complexity of operational environments grows, the case for scalable, distributed intelligence becomes even stronger-turning swarm robotics from a futuristic concept into a practical paradigm shift in automation.

How Are Bio-Inspired Algorithms and AI Enabling the Rise of Intelligent Swarms?

At the heart of swarm robotics lies algorithmic intelligence-and it is here that some of the most exciting innovation is taking place. Engineers and computer scientists are increasingly turning to bio-inspired algorithms, such as ant colony optimization, particle swarm optimization, and artificial immune systems, to guide robot behavior in dynamic environments. These algorithms allow robots to make decisions not through central coordination, but through local interactions and shared feedback mechanisms. When combined with machine learning and reinforcement learning techniques, swarms can be trained to adapt to unknown terrain, avoid obstacles, and optimize their collective behavior based on changing tasks. AI enables dynamic role assignment, real-time path planning, and behavioral evolution, which are crucial in scenarios like autonomous agriculture, search and rescue missions, or perimeter defense. Multi-agent simulations are also being used to pre-train swarms before deployment, reducing the risk of field failures. Furthermore, the growing integration of 5G and edge AI enables ultra-low-latency communication among swarm units, enhancing responsiveness and reducing dependence on cloud connectivity. The ability of swarms to function with emergent intelligence-where the whole is truly greater than the sum of its parts-is becoming a defining feature of the next generation of robotics.

Which Industries Are Unlocking Competitive Advantage Through Swarm Robotics?

Swarm robotics is moving from theoretical exploration to commercial execution as more industries recognize its disruptive potential. In agriculture, swarms of small autonomous ground or aerial robots are being used for crop monitoring, pest control, and precision spraying-offering scalability and redundancy without the cost of larger singular machines. Logistics and warehousing are leveraging swarm-like fleets of mobile robots for inventory handling, dynamic pathfinding, and collaborative fulfillment operations. In defense, military research programs are developing drone swarms for surveillance, target acquisition, and area denial missions, with the added benefits of low detectability and resilience through redundancy. Swarm robotics is also being tested for deep-sea and space exploration, where centralized control is impractical due to latency and environmental unknowns. Environmental monitoring, including forest fire tracking, pollution mapping, and biodiversity assessments, is another promising domain where robotic swarms can cover large and complex terrains simultaneously. Even in construction and infrastructure maintenance, robotic collectives are being explored for distributed sensing, material delivery, and 3D printing. These industry-specific implementations are proving that swarm robotics is not just a research fascination-it is a real-world solution unlocking new forms of efficiency, autonomy, and adaptability.

What’s Fueling the Growth of the Global Swarm Robotics Market?

The growth in the swarm robotics market is driven by a convergence of technical maturity, application-driven demand, and evolving infrastructure capabilities. The increasing affordability and miniaturization of sensors, microcontrollers, and actuators are enabling mass production of compact, intelligent robots suitable for swarm deployment. Technological advances in multi-agent coordination algorithms, real-time localization, and decentralized decision-making are making it easier to scale up swarm operations across diverse terrains and missions. Growing demand from defense and security sectors-driven by geopolitical tensions and the need for high-resilience autonomous systems-is generating strong investment in drone swarm development. In agriculture, climate change and labor shortages are pushing farmers toward scalable robotic solutions for field monitoring and intervention, creating fertile ground for swarm-based technologies. The rise of smart warehouses and automated logistics hubs is also creating a commercial need for coordinated robotic fleets capable of adapting to fluid inventory systems. Academic institutions and R&D labs are actively collaborating with startups and defense agencies to translate theoretical models into deployable systems, supported by national funding in AI, robotics, and edge computing. Furthermore, growing interest in space missions, deep-ocean exploration, and disaster recovery is fueling use cases where swarms offer unmatched advantages in cost, coverage, and resilience. Collectively, these drivers-spanning innovation, industry readiness, and application diversity-are pushing the swarm robotics market into a phase of rapid acceleration and global relevance.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Swarm Robotics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Platform (UAV, UGV, Other Platforms); Application (Security, Inspection & Monitoring Application, Mapping & Surveying Application, Search & Rescue & Disaster Relief Application, Supply Chain & Warehouse Management Application, Other Applications); End-Use (Military & Defense End-Use, Industrial End-Use, Agriculture End-Use, Healthcare End-Use, Other End-Uses)

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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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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