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세계의 스마트 교통 분석 시장
Smart Traffic Analytics
상품코드 : 1795359
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 179 Pages
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한글목차

스마트 교통 분석 세계 시장은 2030년까지 미국에서 195억 달러에 달할 전망

2024년에 119억 달러로 추정되는 스마트 교통 분석 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 8.6%로 성장하여 2030년에는 195억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 스마트 교통 모니터링 시스템은 CAGR 10.4%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 91억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 스마트 교통신호 제어 시스템 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 6.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 31억 달러로 추정, 중국은 CAGR 8.2%로 성장 예측

미국의 스마트 교통 분석 시장은 2024년에 31억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2024년부터 2030년 분석 기간 동안 CAGR 8.2%로 성장하여 2030년까지 31억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 8.1%와 7.1%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 6.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 스마트 교통 분석 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

스마트 교통 분석이 도시 계획과 모빌리티 최적화에 필수적인 이유는 무엇인가?

스마트 교통 분석은 AI 기반 도구, IoT 네트워크, 클라우드 기반 플랫폼을 통해 차량, 보행자, 교통 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 분석하는 것을 말합니다. 이러한 시스템을 통해 도시 계획 담당자, 교통 관제 센터, 모빌리티 서비스 제공업체는 정체 패턴 평가, 사고 감지, 교통 흐름 예측, 인프라 사용 최적화를 할 수 있습니다. 도시 인구가 급증하고 모빌리티 수요가 증가함에 따라, 도시들은 증거에 기반한 의사결정과 적응형 교통 계획을 지원하기 위해 스마트 교통 분석에 대한 의존도를 높이고 있습니다.

스마트 교통 분석 플랫폼은 교통 카메라, 유도 루프 센서, 레이더 감지기, GPS 추적, 커넥티드 차량 피드, 모바일 앱 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 기계 학습 알고리즘과 예측 모델을 사용하여 처리되어 예상 소요 시간, 교통 체증 핫스팟, 교통 신호 최적화 전략, 대중교통 이용률 등 실용적인 인사이트를 제공합니다. 출력된 데이터는 대시보드, 히트맵, 디지털 트윈 환경을 통해 가시화되어 지자체가 모빌리티 업무를 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

스마트 트래픽 인텔리전스 도입을 촉진하는 기술은 무엇일까?

스마트 교통 분석의 백본은 센서 네트워크, 엣지 컴퓨팅, 인공지능, 중앙 집중식 교통 관리 소프트웨어로 구성되어 있습니다. AI를 탑재한 컴퓨터 비전 시스템은 기존의 계수 방식을 대체하여 차량 분류, 차선 점유율 감지, 적색 신호 위반 추적, 번호판 인식 등을 높은 정확도로 제공합니다. 이러한 시스템은 기존 교통 카메라에 도입되는 경우가 많으며, 대규모 인프라 구축 없이도 확장 가능합니다.

엣지 컴퓨팅 기능을 통해 영상 및 센서 데이터를 수집 지점 근처에서 실시간으로 분석할 수 있어 대기시간과 네트워크 부하를 줄일 수 있습니다. 이는 동적 신호 제어, 긴급 차량 라우팅, 사고 감지 등 시간에 민감한 사용 사례에 필수적입니다. 엣지 디바이스는 비디오 피드를 전처리하여 사고를 식별하고, 중앙 제어실이나 공공 경보 시스템에 경보를 전달합니다. 백엔드에서는 클라우드 기반 플랫폼이 이 데이터를 통합하여 장기적인 교통 예측, 피크 수요 관리, 인프라 계획을 위한 예측 분석을 적용합니다.

V2X(Vehicle-to-Everything) 기술과의 통합을 통해 스마트 인프라와 커넥티드카, 자전거, 대중교통과의 실시간 통신이 가능해집니다. 스마트 교통 시스템은 운전자에게 도로의 위험에 대해 경고하고, 차량 군집에 따라 신호등 타이밍을 최적화하고, 공사 중이나 사고 발생 시 흐름을 우회할 수 있습니다. 또한, 모바일 앱과의 통합을 통해 정체 알림, 최적 경로, 정체 구간 및 유료 도로의 동적 가격 데이터를 실시간으로 공유할 수 있습니다.

스마트 트래픽 분석의 도입처와 활용 사례는?

스마트 교통 분석 시스템은 대도시권, 스마트 시티 존, 사고 다발 지역, 주요 교차로, 교통 지향적 개발(TOD) 등에서 광범위하게 개발되고 있습니다. 싱가포르, 암스테르담, 런던, 런던, 로스앤젤레스, 서울 등의 도시는 도시 전체 교통 분석 플랫폼을 도입하여 도시의 이동성을 모니터링하고, 배출량을 줄이고, 교통 안전을 강화하고 있습니다. 이들 도시는 병목지점 파악, 단속 인력 배치, 도로 정비 우선순위 결정, 복합 교통 거점의 효율적 관리를 위해 데이터를 활용하고 있습니다.

신흥 시장에서는 정부가 급속한 도시화를 관리하기 위해 분석에 투자하고 있습니다. 스마트 교통 분석은 버스 체류시간 조사, 요금 징수 스케줄 최적화, 통근자 흐름에 따른 노선 재설계 등에 활용되고 있습니다. 인도와 브라질에서는 AI 카메라와 중앙 집중식 대시보드를 이용한 시범 프로그램을 통해 교통 체증과 사고 대응 시간을 측정 가능한 수준으로 단축하는 것이 입증되었습니다. 교통기관은 이 데이터를 이용해 버스 운행 빈도를 조정하고, 도시계획 담당자는 이 데이터를 이용해 도로망 변경의 영향을 평가합니다.

라이드 헤일링 업체, 물류 업체, 자율주행차 개발 업체 등 비상장 기업들은 스마트 교통 분석을 활용하여 역동적인 환경에서 차량 경로를 최적화하고, 배송 지연을 줄이며, 안전성을 향상시키고 있습니다. 쇼핑몰 운영사, 경기장, 공항에서는 교통량이 많은 행사 시 분석을 도입하여 차량 유입과 보행자 안전을 관리하고 있습니다. 또한, 스마트 요금 징수 시스템은 차량 감지 분석을 사용하여 요금 징수를 간소화하고, 사람의 개입 없이 대기열을 줄입니다.

이 부문의 세계 성장을 가속화하고 있는 시장 요인은 무엇일까?

세계 스마트 교통 분석 시장의 성장은 도시 교통 체증 증가, 스마트 시티 투자 증가, 교통 안전에 대한 관심 증가, 커넥티드 모빌리티 생태계 확산 등 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 각국 정부가 차량 배출량을 줄이고 대중교통의 효율성을 높이기 위해 노력하고 있는 가운데, 스마트 애널리틱스는 동적 교통 관리 및 정책 보정에 필요한 실시간 인텔리전스를 제공합니다.

AI와 컴퓨터 비전의 발전으로 기존 카메라 인프라에 애널리틱스를 도입하는 데 드는 비용과 복잡성을 줄일 수 있게 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅과 5G 연결로 실시간 데이터 흐름과 예측 분석이 대규모로 가능해지면서 대규모 지역에 걸친 스마트 교통 시스템의 매력이 커지고 있습니다. 배기가스 규제, 소음 공해, 교통 형평성 관련 규제의 의무화도 지자체에 모빌리티 계획을 위한 데이터 기반 도구의 채택을 촉구하고 있습니다.

민관 파트너십과 전 세계 기부자 지원으로 진행되는 스마트 모빌리티 프로그램은 서비스가 부족한 도시 지역에서의 시범적 보급을 가능하게 하고 있습니다. 또한, 많은 정부가 센서 배치, 클라우드 분석, 사이버 보안 업그레이드에 자금을 지원하는 국가 디지털 인프라 계획을 수립하고 있어 교통 분석 제공업체에게 비옥한 토양이 되고 있습니다. 각 업체들은 모듈형 분석 제품군, 엣지 및 클라우드 통합, 다양한 지자체 요구에 맞는 대시보드 커스터마이징 등을 제공하며 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.

도시의 커넥티드화, 모빌리티의 멀티모달화, 자동차의 자율주행으로 인해 스마트 교통 분석의 역할은 더욱 확대될 것입니다. 이러한 플랫폼은 분석뿐만 아니라 도시 시스템 전반을 조정하고, 예측적 혼잡 완화, 동적 요금 설정, 통합된 교통 오케스트레이션을 가능하게함으로써 스마트 모빌리티 스택의 필수적인 레이어가 될 것입니다.

부문

제품(스마트 교통 모니터링 시스템, 스마트 교통신호 제어 시스템, 스마트 교통 단속 카메라, 스마트 교통 지능형 운전자 정보 시스템, 스마트 교통 통합 도로 관리), 최종사용자(관리 차선 최종사용자, 고속도로 최종사용자)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

우리는 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 Smart Traffic Analytics Market to Reach US$19.5 Billion by 2030

The global market for Smart Traffic Analytics estimated at US$11.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$19.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 8.6% over the analysis period 2024-2030. Smart Traffic Monitoring System, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 10.4% CAGR and reach US$9.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Smart Traffic Signal Control System segment is estimated at 6.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$3.1 Billion While China is Forecast to Grow at 8.2% CAGR

The Smart Traffic Analytics market in the U.S. is estimated at US$3.1 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 8.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.1% and 7.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 6.7% CAGR.

Global Smart Traffic Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Smart Traffic Analytics Essential for Urban Planning and Mobility Optimization?

Smart traffic analytics refers to the real-time collection, processing, and analysis of vehicular, pedestrian, and transit data through AI-powered tools, IoT networks, and cloud-based platforms. These systems enable city planners, traffic control centers, and mobility service providers to assess congestion patterns, detect incidents, predict traffic flow, and optimize infrastructure usage. As urban populations surge and mobility demands intensify, cities are increasingly relying on smart traffic analytics to support evidence-based decision-making and adaptive transportation planning.

Smart traffic analytics platforms ingest data from a multitude of sources-traffic cameras, induction loop sensors, radar detectors, GPS traces, connected vehicle feeds, and mobile apps. This data is processed using machine learning algorithms and predictive models to deliver actionable insights such as estimated travel times, congestion hotspots, traffic signal optimization strategies, and public transit utilization rates. The outputs are visualized through dashboards, heat maps, and digital twin environments that help municipal agencies manage mobility operations more efficiently.

What Technologies Are Driving the Adoption of Smart Traffic Intelligence?

The backbone of smart traffic analytics is built on sensor networks, edge computing, artificial intelligence, and centralized traffic management software. Computer vision systems powered by AI are replacing traditional counting methods, offering vehicle classification, lane occupancy detection, red-light violation tracking, and license plate recognition with high accuracy. These systems are often deployed on existing traffic cameras, making them scalable without major infrastructural overhaul.

Edge computing capabilities allow real-time analysis of video and sensor data close to the collection point, reducing latency and network load. This is critical for time-sensitive use cases such as dynamic signal control, emergency vehicle routing, or accident detection. Edge devices preprocess video feeds to identify incidents and relay alerts to central control rooms or public alert systems. On the backend, cloud-based platforms aggregate this data and apply predictive analytics for long-term traffic forecasting, peak demand management, and infrastructure planning.

Integration with vehicle-to-everything (V2X) technologies enables real-time communication between smart infrastructure and connected cars, bicycles, and public transit. Smart traffic systems can alert drivers about road hazards, optimize traffic light timing based on vehicle clusters, and reroute flows during construction or accidents. Additionally, integration with mobile apps allows real-time sharing of congestion alerts, optimal routes, and dynamic pricing data for congestion zones or tolls.

Where Are Smart Traffic Analytics Being Deployed and What Are the Use Cases?

Smart traffic analytics systems are being rolled out extensively in metropolitan areas, smart city zones, high-accident corridors, major intersections, and transit-oriented developments (TODs). Cities such as Singapore, Amsterdam, London, Los Angeles, and Seoul have implemented citywide traffic analytics platforms to monitor urban mobility, reduce emissions, and enhance road safety. These cities use the data to identify bottlenecks, deploy enforcement personnel, prioritize road maintenance, and manage multimodal hubs more efficiently.

In emerging markets, governments are investing in analytics to manage rapid urbanization. Smart traffic analytics are being used to study bus dwell times, optimize fare collection schedules, and redesign routes based on commuter flow. In India and Brazil, pilot programs using AI cameras and centralized dashboards have demonstrated measurable reductions in congestion and accident response times. Transit agencies use this data to adjust bus frequency, while urban planners use it to assess the impact of road network changes.

Private players such as ride-hailing firms, logistics companies, and autonomous vehicle developers are leveraging smart traffic analytics to optimize fleet routing, reduce delivery delays, and enhance safety in dynamic environments. Mall operators, stadiums, and airports deploy analytics during high-traffic events to manage vehicle inflow and pedestrian safety. Additionally, smart tolling systems use vehicle detection analytics to streamline toll collection and reduce queueing without human intervention.

What Market Forces Are Accelerating Global Growth in This Segment?

The growth in the global smart traffic analytics market is driven by several factors, including the rise in urban congestion, increasing smart city investments, growing emphasis on road safety, and the proliferation of connected mobility ecosystems. As governments aim to reduce vehicular emissions and improve public transport efficiency, smart analytics provide the real-time intelligence needed for dynamic traffic management and policy calibration.

AI and computer vision advancements have reduced the cost and complexity of deploying analytics on existing camera infrastructure. Cloud computing and 5G connectivity enable real-time data flows and predictive analysis at scale, enhancing the appeal of smart traffic systems across large geographies. Regulatory mandates on emission controls, noise pollution, and transportation equity are also prompting municipalities to adopt data-driven tools for mobility planning.

Public-private partnerships and global donor-backed smart mobility programs are enabling pilot deployments in underserved urban areas. Many governments have also launched national digital infrastructure schemes that fund sensor deployment, cloud analytics, and cybersecurity upgrades-creating fertile ground for traffic analytics providers. Vendor competition is intense, with companies offering modular analytics suites, edge-cloud integration, and dashboard customization for diverse municipal needs.

As cities become more connected, mobility becomes multi-modal, and vehicles become autonomous, the role of smart traffic analytics will expand further. These platforms will not only analyze but also coordinate across city systems-enabling predictive congestion mitigation, dynamic fare pricing, and integrated transit orchestration-thus becoming an indispensable layer in the smart mobility stack.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Smart Traffic Analytics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Product (Smart Traffic Monitoring System, Smart Traffic Signal Control System, Smart Traffic Enforcement Camera, Smart Traffic Intelligent Driver Information System, Smart Traffic Integrated Corridor Management); End-Use (Managed Lanes End-Use, Highway End-Use)

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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