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세계의 고화질 지도 시장
High Definition Maps
상품코드 : 1792920
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 367 Pages
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한글목차

고화질 지도 세계 시장은 2030년까지 318억 달러에 달할 전망

2024년에 211억 달러로 추정되는 고화질 지도 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 7.1%로 성장하여 2030년에는 318억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 하드웨어 구성요소는 CAGR 7.8%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 186억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 소프트웨어 구성요소 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 5.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 57억 달러, 중국은 CAGR 11.2%로 성장할 것으로 예측

미국의 고화질 지도 시장은 2024년에 57억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 67억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 11.2%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 3.5%와 6.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 4.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 고화질 지도 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

고화질 지도가 자율주행차 지능의 토대가 될 수 있을까?

고화질(HD) 지도는 기존 디지털 지도보다 몇 배 이상의 깊이와 정확도를 제공하며, 자율주행차(AV) 내비게이션 시스템의 핵심이 되고 있습니다. 일상적인 GPS 기반 애플리케이션에 사용되는 표준 지도 도구와 달리, HD 지도는 센티미터 단위의 정확도와 차선 경계선, 도로 경사도, 교통 표지판, 횡단보도, 노면 유형 등 기계 수준의 의사결정에 필수적인 레이어별 컨텍스트 정보를 제공합니다. 이러한 지도는 감각을 보완하는 역할을 하며, 카메라나 LiDAR와 같은 시각 센서가 날씨나 장애물에 의해 손상된 경우에도 자율주행차가 매우 정확하게 자기 위치를 파악할 수 있게 해줍니다. HD맵의 세분화는 보다 원활한 차선 변경, 정확한 경로 계획, 안전성 향상을 위한 예측 모델링을 가능하게 합니다. 자율주행 산업이 프로토타입 테스트에서 실생활에 적용하는 단계로 발전함에 따라, 역동적이고 지속적으로 업데이트되는 HD 지도 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 정적 지도와 달리 AV용 HD 지도는 공사 지역, 임시 차선 변경, 새로운 교통 규제를 반영하기 위해 실시간 업데이트가 필요하며, 차량군 및 도로변 센서로부터의 지속적인 데이터 피드백 루프가 필요합니다. 각 업체들은 AI와 머신러닝 알고리즘에 투자하여 대규모 HD맵의 처리와 업데이트를 자동화하고 있습니다. 따라서 HD맵의 역할은 수동적 탐색에서 능동적 인식과 예측으로 확대되어 AV 기술 스택의 중요한 부분을 형성하고 있습니다. HD맵의 개발은 현재의 반자율주행을 가능하게 할 뿐만 아니라 미래의 완전자율주행을 위한 초석을 다지는 역할을 하고 있습니다.

AI, 센서, 클라우드 플랫폼의 융합은 HD맵 제작을 어떻게 강화하고 있는가?

고화질 지도 제작은 인공지능(AI), 고해상도 센서, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 기반 데이터 생태계 등 첨단 기술의 융합을 통해 혁신적으로 변화하고 있습니다. 오늘날 HD맵 개발은 더 이상 수작업이나 측량사가 주도하는 작업이 아니라 LiDAR, 레이더, 카메라 시스템, GNSS, 관성항법장치의 데이터를 통합하는 역동적인 기술 주도형 프로세스가 되었습니다. 이 센서 융합을 통해 실제 환경을 매우 세밀하고 다층적으로 표현할 수 있습니다. AI 알고리즘은 이 방대한 양의 원시 데이터를 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 차선 표지판 식별, 도로 표지판 분류, 연석 모양 인식, 미묘한 환경 변화 감지 등입니다. 데이터가 처리되면 충실도 높은 지도로 정리되고, 크라우드 소싱을 통한 피드백 루프, 특히 커넥티드 센서가 장착된 차량이 실시간으로 관측 데이터를 클라우드에 업로드하는 피드백 루프를 통해 지속적으로 개선됩니다. 이러한 업데이트는 특히 빠르게 변화하는 도시 환경에서 HD맵의 정확성과 유효성을 유지하기 위해 필수적입니다. 엣지 컴퓨팅을 통합하면 캡처 지점에 가까운 곳에서 더 빠른 데이터 처리가 가능해져 대기 시간이 단축되고 실시간 응답성이 향상됩니다. 한편, 클라우드 인프라는 확장성을 보장하고 지도 제공업체가 테라바이트급 지형공간 데이터를 방대한 차량과 지역에 걸쳐 관리 및 배포할 수 있게 해줍니다. 이러한 기술들의 결합으로 HD맵은 현실 세계와 병행하여 진화하는 살아있는 시스템으로 변모하고 있습니다. 이러한 변화는 자율주행의 요구 사항을 지원할 뿐만 아니라 물류, 도시 계획, 스마트 인프라 관리와 같은 다른 분야에도 영향을 미치고 있습니다.

보다 광범위한 모빌리티 생태계가 고화질 매핑 기능의 혜택을 받고 있는가?

고화질 지도를 둘러싼 논의는 자율주행차에 초점이 맞춰지는 경우가 많지만, 이 기술이 갖는 의미는 운전자 없는 교통수단에 국한되지 않고 보다 광범위한 모빌리티와 인프라 생태계에까지 확장됩니다. 대중교통에서 HD맵은 경로 최적화, 도로 폐쇄에 따른 동적 경로 변경, 교통 관리 플랫폼과의 실시간 통합을 지원하여 운행 효율을 높일 수 있습니다. 물류 및 라스트 마일 배송에서는 센티미터 단위의 정확도로 탐색할 수 있는 것이 창고 자동화, 커브사이드 드롭오프, 드론을 통한 라우팅에 필수적입니다. 또한, HD맵은 스마트 시티 개발에도 도움이 되고 있으며, 인프라 유지관리, 도시 설계, 비상 대응 계획을 지원하는 상세한 지리적 공간 프레임워크를 제공하고 있습니다. 예를 들어, HD 지도와 IoT 센서 데이터를 중첩하여 도시는 교통 흐름을 모니터링하고, 이상 징후를 감지하여 신호등과 보행자 신호를 조정할 수 있습니다. 통신사들도 도시 경관의 미세한 지형을 파악하여 5G 타워 배치를 최적화하기 위해 HD맵 활용을 모색하고 있습니다. 또한, 보험사 및 규제기관은 HD맵을 활용하여 사고 데이터를 정밀하게 분석하여 교통사고 과실 판단 및 도로 안전 프로토콜의 최적화에 활용할 수 있습니다. 산업계의 디지털화가 진행됨에 따라 HD맵은 공간 인텔리전스의 강력한 수단으로 부상하고 있으며, 고충실도 환경 인식이 필요한 애플리케이션을 지원하고 있습니다. HD맵의 역할은 모빌리티뿐만 아니라 미래의 도시와 서비스를 뒷받침하는 디지털 인프라에 있어서도 필수적인 역할을 하고 있습니다.

고화질 지도의 성장을 가속화하는 시장 촉진요인은 무엇일까?

고화질 지도 시장의 성장은 기술 발전, 교통 모델의 변화, 실시간 지형공간 인텔리전스에 대한 수요 증가가 복합적으로 작용하고 있습니다. 그 최전선에 있는 것이 가속화하는 자율주행차 및 반자율주행차 개발이며, 이들은 정확한 위치 파악, 내비게이션, 안전 확보를 위해 HD맵에 크게 의존하고 있습니다. 자동차 제조업체와 하이테크 기업들이 더 높은 수준의 차량 자율성을 위해 경쟁하는 가운데, 신뢰할 수 있고 실시간으로 자주 업데이트되는 HD 지도 데이터에 대한 수요는 계속 확대되고 있습니다. 동시에 커넥티드 차량과 스마트 인프라의 확산으로 HD맵을 강화하고 개선하는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터가 생성되고 있으며, 지속적인 개선이라는 자기 강화형 생태계가 구축되고 있습니다. 도시화와 첨단 도로교통시스템(ITS)의 출현으로 동적 교통 제어, 승차공유 플랫폼, 보행자 라우팅 기술과 원활하게 연동할 수 있는 고정밀 지도 도구의 필요성이 높아지고 있습니다. 상업적 관점에서 볼 때, 자동화와 정확한 내비게이션이 생산성과 안전에 필수적인 물류, 농업, 광업, 건설 등의 산업에서 HD맵이 주목받고 있습니다. 또한, 정부 및 도시 계획 당국의 스마트 모빌리티 인프라에 대한 투자가 HD맵의 개발 및 보급을 재정적, 정책적으로 지원하고 있습니다. 기술적으로는 센서의 저가화, 실시간 데이터 처리의 개선, 엣지/클라우드 하이브리드 컴퓨팅 모델의 부상으로 인해 HD 지도 제작이 더욱 확장 가능하고 비용 효율적일 수 있게 되었습니다. 소비자와 기업 모두 더 빠르고, 더 안전하고, 더 스마트한 모빌리티 솔루션을 원하고 있기 때문에 HD맵은 선택적인 확장 기능이 아닌 여러 분야에 걸친 디지털 전환의 다음 단계에 있어 중요한 원동력으로 여겨지고 있습니다. 중요한 원동력이 되고 있습니다.

부문

구성요소(하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 서비스 구성요소), 전개(클라우드 전개, 온프레미스 전개), 최종사용자(자동차 최종사용자, 방위·항공우주 최종사용자, 인터넷 서비스 프로바이더 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

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

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global High Definition Maps Market to Reach US$31.8 Billion by 2030

The global market for High Definition Maps estimated at US$21.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$31.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 7.1% over the analysis period 2024-2030. Hardware Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 7.8% CAGR and reach US$18.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Software Component segment is estimated at 5.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$5.7 Billion While China is Forecast to Grow at 11.2% CAGR

The High Definition Maps market in the U.S. is estimated at US$5.7 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 11.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 3.5% and 6.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 4.7% CAGR.

Global High Definition Maps Market - Key Trends & Drivers Summarized

Are High Definition Maps Setting the Foundation for Autonomous Vehicle Intelligence?

High definition (HD) maps are becoming a cornerstone of autonomous vehicle (AV) navigation systems, offering a depth and precision that surpasses traditional digital maps by several orders of magnitude. Unlike standard mapping tools used for everyday GPS-based applications, HD maps deliver centimeter-level accuracy and layer-by-layer contextual information-such as lane boundaries, road gradients, traffic signs, crosswalks, and road surface types-which are critical for machine-level decision-making. These maps act as a sensory supplement, allowing self-driving cars to localize themselves with extraordinary precision, even when visual sensors like cameras or LiDAR are impaired by weather or obstacles. The granularity of HD maps enables predictive modeling for smoother lane changes, precise route planning, and enhanced safety. As the autonomous driving industry evolves from prototype testing to real-world deployment, the demand for dynamic and constantly updated HD mapping data is intensifying. Unlike static maps, HD maps for AVs need real-time updates to reflect construction zones, temporary lane shifts, and new traffic regulations-requiring a continuous data feedback loop from vehicle fleets and roadside sensors. Companies are investing in AI and machine learning algorithms to automate the processing and updating of HD maps at scale, which is essential for covering vast urban and rural road networks. The role of HD maps is thus expanding from passive navigation to active perception and prediction, forming a vital piece of the AV technology stack. Their development is not only enabling the current wave of semi-autonomous driving but also laying the groundwork for full autonomy in the future.

How Is the Convergence of AI, Sensors, and Cloud Platforms Enhancing HD Map Creation?

The creation of high definition maps is being revolutionized by the convergence of advanced technologies such as artificial intelligence (AI), high-resolution sensors, edge computing, and cloud-based data ecosystems. Today, HD map development is no longer a purely manual or surveyor-led task; it’s a dynamic, technology-driven process that blends data from LiDAR, radar, camera systems, GNSS, and inertial navigation units. This sensor fusion enables the generation of extremely detailed, multi-layered representations of real-world environments. AI algorithms play a crucial role in interpreting this massive volume of raw data-identifying lane markings, classifying road signs, recognizing curb geometry, and even detecting subtle environmental changes. Once processed, the data is compiled into high-fidelity maps, which are then continuously refined through crowdsourced feedback loops, especially from vehicles equipped with connected sensors that upload real-time observations to the cloud. These updates are critical for maintaining the accuracy and relevance of HD maps, particularly in rapidly changing urban environments. The integration of edge computing allows for faster data processing closer to the point of capture, reducing latency and enhancing real-time responsiveness. Meanwhile, cloud infrastructure ensures scalability, enabling map providers to manage and distribute terabytes of geospatial data across vast fleets and regions. Together, these technologies are transforming HD maps into living, breathing systems that evolve in parallel with the real world. This transformation not only supports the requirements of autonomous driving but also extends into other sectors such as logistics, urban planning, and smart infrastructure management.

Is the Broader Mobility Ecosystem Benefiting from High Definition Mapping Capabilities?

While autonomous vehicles are often the focal point of discussions around HD maps, the implications of this technology stretch well beyond driverless transport into the broader mobility and infrastructure ecosystem. For public transportation systems, HD maps can enhance operational efficiency by supporting route optimization, dynamic rerouting in response to road closures, and real-time integration with traffic management platforms. In logistics and last-mile delivery, the ability to navigate with centimeter-level accuracy is vital for warehouse automation, curbside drop-offs, and drone routing-where even slight deviations can lead to delays or operational errors. Additionally, HD maps are instrumental in smart city development, offering detailed geospatial frameworks that can support infrastructure maintenance, urban design, and emergency response planning. For example, by overlaying HD maps with IoT sensor data, cities can monitor traffic flow, detect anomalies, and adjust traffic lights or pedestrian signals accordingly. Telecommunications companies are also exploring the use of HD maps in optimizing 5G tower placement by understanding the micro-topography of urban landscapes. Moreover, insurance providers and regulatory agencies can leverage HD maps to analyze incident data with high precision, helping to determine fault in traffic accidents or optimize roadway safety protocols. As industries increasingly digitize their operations, HD maps are emerging as a powerful enabler of spatial intelligence, supporting applications that require high-fidelity environmental awareness. Their role is becoming indispensable not only for mobility but also for the digital infrastructure underpinning tomorrow’s cities and services.

What Are the Key Market Drivers Accelerating the Growth of High Definition Maps?

The growth in the high definition maps market is driven by a combination of technological advancements, shifting transportation models, and increasing demand for real-time geospatial intelligence. At the forefront is the accelerating development of autonomous and semi-autonomous vehicles, which depend heavily on HD maps for accurate localization, navigation, and safety assurance. As car manufacturers and tech firms race toward higher levels of vehicle autonomy, the need for reliable, real-time, and frequently updated HD mapping data continues to expand. Simultaneously, the proliferation of connected vehicles and smart infrastructure is generating vast volumes of data that can be used to enhance and refine HD maps, creating a self-reinforcing ecosystem of continuous improvement. Urbanization and the emergence of intelligent transportation systems (ITS) are also driving the need for precision mapping tools that can interface seamlessly with dynamic traffic control, ride-sharing platforms, and pedestrian routing technologies. From a commercial perspective, HD maps are gaining attention from industries like logistics, agriculture, mining, and construction, where automation and precise navigation are essential to productivity and safety. Moreover, investments from governments and city planning authorities into smart mobility infrastructure are providing financial and policy support for HD map development and deployment. On the technology side, the falling cost of sensors, improvements in real-time data processing, and the rise of edge/cloud hybrid computing models are making HD map creation more scalable and cost-efficient. As consumers and enterprises alike demand faster, safer, and smarter mobility solutions, HD maps are increasingly seen not as optional enhancements but as critical enablers in the next phase of digital transformation across multiple sectors.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the High Definition Maps market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Hardware Component, Software Component, Services Component); Deployment (Cloud Deployment, On-Premise Deployment); End-Use (Automotive End-Use, Defense & Aerospace End-Use, Internet Service Providers End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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