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세계의 자동차 예측 기술 시장
Automotive Predictive Technology
상품코드 : 1795863
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 467 Pages
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한글목차

자동차 예측 기술 세계 시장은 2030년까지 1,045억 달러에 달할 전망

2024년에 721억 달러로 추정되는 자동차 예측 기술 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 6.4%로 성장하여 2030년에는 1,045억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석하고 있는 부문 중 하나인 승용차는 CAGR 5.1%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 595억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 상용차 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 8.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 197억 달러, 중국은 CAGR 9.8%로 성장할 것으로 예측

미국의 자동차 예측 기술 시장은 2024년에 197억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 212억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 9.8%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 3.2%와 6.1%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 4.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 자동차 예측 기술 시장 : 주요 동향과 촉진요인 정리

인공지능이 자동차 예측 지능의 새로운 지평을 열다?

자동차 예측 기술은 인공지능, 빅데이터 분석, 머신러닝 알고리즘의 폭발적인 발전으로 급격한 변혁을 맞이하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 자동차는 운전자의 행동을 예측하고, 잠재적인 기계적 고장을 감지하고, 교통 상황을 미리 예측할 수 있게 되었습니다. 이러한 진화의 핵심은 센서, 클라우드 플랫폼, 사용자 행동 패턴에서 수집한 방대한 양의 실시간 데이터와 과거 데이터를 처리하는 예측 시스템의 능력입니다. OEM(주문자 상표 부착 생산업체)은 현재 AI 지원 제어 장치를 차량에 내장하여 운전 습관과 환경 조건을 지속적으로 모니터링하여 경로 변경, 사전 예방적 유지보수 알림, 적응형 운전 조정 등의 선제적 개입을 가능하게 하고 있습니다. 또한, 지형 예측과 교통 흐름에 따라 엔진 성능과 연료 사용량을 조정하여 파워트레인의 효율을 높이기 위해 예측 분석이 활용되고 있습니다. 또한, 인포테인먼트 시스템은 내비게이션, 공조 제어, 엔터테인먼트에 대한 사용자의 선호도를 학습하는 행동 예측 알고리즘을 통해 더욱 개인화되어 가고 있습니다. 테슬라, BMW, 도요타 등 자동차 제조사들은 이 분야의 혁신을 주도하고 있으며, 원활한 무선 업데이트와 예측적 시스템 개선을 지원하는 소프트웨어 정의 차량 아키텍처에 많은 투자를 하고 있습니다. 이러한 시스템은 전체 차량 데이터로부터 지속적으로 학습하고 예측을 개선할 수 있는 클라우드 기반 AI 모델을 통합함으로써 더욱 강화됩니다. 예측 분석과 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)의 융합은 운전자에게 피로, 주의산만, 공격적인 운전 경향 등의 위험을 경고하는 새로운 시대의 예측 안전 기능을 가능하게 합니다. 자동차의 자율화가 진전됨에 따라 예측 기술은 예측 운전 인텔리전스의 기반을 형성하고, 반응형에서 사전 예방적 모빌리티 솔루션으로의 전환을 촉진할 것입니다.

규제와 표준이 예측 가능한 차량 능력을 따라잡을 수 있을까?

자동차 예측 기술의 급속한 발전은 규제 준비와 업계 전반의 표준 개발에 대한 심각한 문제를 야기하고 있습니다. 기존 자동차 부품과 달리 예측 시스템은 데이터 수집, 처리, 사용자 프로파일링에 크게 의존하기 때문에 복잡한 프라이버시 및 사이버 보안에 대한 고려가 필요합니다. 정부와 규제 기관은 자동차의 예측 기능을 책임감 있게 활용하기 위해 기존 프레임워크를 어떻게 발전시켜야 하는지를 모색하기 시작했습니다. 유럽연합(EU)에서는 이미 일반개인정보보호법(GDPR)이 사용자의 동의와 투명성을 보장하기 위해 예측 데이터의 흐름을 재설계하도록 제조업체에 압박을 가하고 있습니다. 마찬가지로 미국 규제 당국도 혁신을 촉진하고 소비자 보호를 보장하기 위해 텔레매틱스와 엣지 애널리틱스에 대한 가이드라인을 평가하고 있습니다. ISO, SAE와 같은 국제기구가 예측 진단, 데이터 로깅, 시스템 상호운용성 관련 파라미터를 정의하는 등 표준화는 중요한 중점 분야로 떠오르고 있습니다. 규제의 감시가 소프트웨어 검증 프로세스까지 확대되고 있으며, OEM은 AI 기반 예측 모델의 견고성, 설명가능성, 공정성을 입증해야 합니다. 예지보전이 대중화되면서 차량 검사 기준은 기계적 진단과 더불어 알고리즘에 의한 점검을 포함하도록 재정의되고 있습니다. 또한, 중요한 차량 기능에 접근하는 커넥티드 예측 모듈과 관련된 위험을 줄이기 위해 통일된 사이버 보안 벤치마크를 개발해야 한다는 압력이 커지고 있습니다. 보험사들은 프라이버시 권리를 침해하지 않고 운전자 행동 예측 데이터를 리스크 모델링에 통합할 수 있는 명확한 규제 프레임워크를 요구하고 있습니다. 모빌리티 서비스 플랫폼의 등장은 자동차 제조사, 플랫폼 사업자, 공공 인프라 당국 간의 데이터 공유 프로토콜을 필요로 하며, 복잡성을 더욱 가중시키고 있습니다. 규제 개발은 아직 기술적 역량에 비해 뒤쳐져 있지만, 자동차 예측 시스템의 지속가능한 성장을 지원하는 일관된 법적, 윤리적 프레임워크를 구축하기 위한 공동의 노력이 현재 진행 중입니다.

자동차 예측 혁신의 혜택을 가장 많이 받는 산업 분야는 어디일까?

자동차 예측 기술의 채택은 여러 산업 분야로 확산되고 있으며, 각 산업 분야는 특정 성능, 안전, 효율성 목표를 달성하기 위해 예측 기술을 활용하고 있습니다. 상용차 분야에서는 차량 운영자가 다운타임을 최소화하고, 수리 일정을 최적화하며, 주행거리가 많은 차량의 수명을 연장하기 위해 예지보전 시스템을 도입하는 사례가 증가하고 있습니다. 예측 모델은 엔진의 진동, 유체 레벨, 운전 패턴을 분석하여 잠재적인 문제가 심각해지기 전에 경고를 보내어 적시에 개입하고 비용을 절감할 수 있도록 합니다. 고급차 시장도 예측 기능을 통합하여 선호하는 좌석 위치부터 과거 사용량에 따른 에어컨 조절까지 초개인화 된 경험을 제공하는 예측 기능을 통합하여 고급차 시장도 주요 채택 기업입니다. 라이드 헤일링과 공유 모빌리티 서비스는 예측 알고리즘을 활용하여 차량과 이용자를 보다 효율적으로 매칭하고, 수요 급증을 예측하고, 동적 가격 책정 모델을 최적화하기 위해 예측 알고리즘을 활용하고 있습니다. 전기자동차 제조사들은 예측 에너지 관리 시스템을 활용하여 주행거리를 보다 정확하게 추정하고, 사용자의 행동과 환경 조건에 따라 최적의 충전 전략을 제안하고 있습니다. 보험사들은 OEM과 협력하여 실시간으로 위험을 평가하는 운전자 예측 분석을 활용한 이용 기반 보험 모델을 설계하기 시작했습니다. 애프터마켓 분야에서는 예측 진단 도구를 통해 서비스 센터가 데이터 기반 컨설팅과 부가가치 유지보수 서비스를 자동차 소유주에게 제공할 수 있게 되었습니다. 자동차 금융회사에서도 모빌리티 패턴과 사용행태를 고려한 예측적 신용위험 평가를 시도하고 있습니다. 대중교통 기관은 경로 계획, 유지보수 일정, 에너지 소비를 최적화하기 위해 예측 차량 관리 시스템을 모색하고 있습니다. 이러한 각 부문은 효율성과 신뢰성의 향상으로 이익을 얻을 뿐만 아니라 자동차 예측 솔루션의 진화와 통합을 형성하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

자동차 예측 기술의 성장을 가속화하는 주요 요인은 무엇일까?

자동차 예측 기술 시장의 성장은 디지털 인프라의 발전, 차량 커넥티비티, 소비자 기대치의 변화와 밀접한 관련이 있는 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 엣지 프로세싱 기능의 확장으로 실시간 예측 분석의 실현 가능성이 비약적으로 높아졌고, 차량은 로컬에서 데이터를 처리하고 예측된 이벤트에 즉각적으로 대응할 수 있게 되었습니다. 차량 시스템 내 사물인터넷(IoT) 장치의 통합이 진행됨에 따라 예측 모델에 풍부하고 실용적인 인사이트를 제공하는 촘촘한 데이터 포인트 네트워크가 구축되었습니다. 안전, 편의성, 개인화 된 경험에 대한 소비자의 요구가 높아지면서 자동차 제조업체들은 예측 기능을 도입하여 일상적으로 구체적인 혜택을 제공하고자 노력하고 있습니다. 무선 소프트웨어 업데이트에 대한 의존도가 높아짐에 따라 예측 기능의 제공이 가속화되고, 하드웨어를 변경하지 않고도 더 쉽게 접근하고 지속적으로 개선할 수 있게 되었습니다. 커넥티드카와 자율주행차로의 전환도 촉매제로 작용하고 있습니다. 예측 기술은 차량이 사람의 입력 없이도 역동적인 환경을 예측하고 반응할 수 있도록 하는 데 필수적이기 때문입니다. 또한, 센서 및 텔레매틱스 하드웨어 비용이 크게 감소하고 있으며, 예측 시스템은 중급 차량을 포함한 전체 차량 카테고리에서 더 저렴한 가격으로 제공되고 있습니다. Fleet Management Platform은 업무 효율성과 경쟁 차별화를 위해 예측 도구를 표준 서비스로 통합하고 있습니다. 전동화 추세는 특히 사용자가 정확한 주행거리 예측과 적응형 에너지 절약 기능을 요구함에 따라 예측 배터리 관리의 중요성을 높이고 있습니다. 또한, 환경 문제에 대한 관심의 증가와 배출량 감소에 대한 규제 압력으로 인해 제조업체들은 연료 사용을 최적화하고 유휴 시간을 최소화하는 예측 운전 시스템을 채택하고 있습니다. 이러한 상호 연관된 힘들이 종합적으로 작용하여 자동차 예측 기술 시장을 일반 소비자와 상업 부문 모두에서 광범위한 채택과 지속적인 혁신으로 이끌고 있습니다.

부문

차종(승용차, 상용차), 구성요소(소프트웨어, 하드웨어), 용도(안전·보안, 차량 정비, 예측 스마트 주차, 기타 용도), 최종사용자(플릿 오너, 보험회사, 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 업계 고유의 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 Automotive Predictive Technology Market to Reach US$104.5 Billion by 2030

The global market for Automotive Predictive Technology estimated at US$72.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$104.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 6.4% over the analysis period 2024-2030. Passenger Cars, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 5.1% CAGR and reach US$59.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Commercial Vehicles segment is estimated at 8.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$19.7 Billion While China is Forecast to Grow at 9.8% CAGR

The Automotive Predictive Technology market in the U.S. is estimated at US$19.7 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$21.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 9.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 3.2% and 6.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 4.1% CAGR.

Global Automotive Predictive Technology Market: Key Trends & Drivers Summarized

Is Artificial Intelligence Unlocking New Frontiers in Predictive Automotive Intelligence?

Automotive predictive technology is undergoing a radical transformation, driven by the explosive advancement of artificial intelligence, big data analytics, and machine learning algorithms. These technologies are enabling vehicles to anticipate driver behaviors, detect potential mechanical failures, and even predict traffic conditions before they occur. At the core of this evolution is the ability of predictive systems to process vast volumes of real-time and historical data gathered from sensors, cloud platforms, and user behavior patterns. Original Equipment Manufacturers (OEMs) are now embedding AI-enabled control units within vehicles to monitor driving habits and environmental conditions continuously, enabling preemptive interventions such as route changes, proactive maintenance reminders, or adaptive driving adjustments. Predictive analytics are also being used to enhance powertrain efficiency by adjusting engine performance and fuel usage based on terrain forecasts and traffic flow. Additionally, infotainment systems are becoming more personalized through behavioral prediction algorithms that learn user preferences for navigation, climate control, and entertainment. Automakers such as Tesla, BMW, and Toyota are leading innovation in this domain, investing heavily in software-defined vehicle architectures that support seamless over-the-air updates and predictive system refinements. These systems are further enhanced by the integration of cloud-based AI models capable of refining their predictions through continuous learning from fleet-wide data. The convergence of predictive analytics with advanced driver-assistance systems (ADAS) is enabling a new era of anticipatory safety features that alert drivers to risks such as fatigue, distraction, or aggressive driving tendencies. As vehicles grow increasingly autonomous, predictive technologies will form the bedrock of anticipatory driving intelligence, driving a shift from reactive to proactive mobility solutions.

Can Regulations and Standards Keep Pace with Predictive Vehicle Capabilities?

The rapid evolution of automotive predictive technology is prompting critical questions about regulatory readiness and the development of industry-wide standards. Unlike traditional automotive components, predictive systems rely heavily on data collection, processing, and user profiling, which introduce complex privacy and cybersecurity considerations. Governments and regulatory bodies are beginning to explore how existing frameworks must evolve to ensure responsible use of predictive capabilities in vehicles. In the European Union, the General Data Protection Regulation (GDPR) has already forced manufacturers to redesign predictive data flows to ensure user consent and transparency. Similarly, U.S. regulators are evaluating guidelines around telematics and edge analytics to ensure consumer protection while fostering innovation. Standardization is becoming a key focus area, with international organizations such as ISO and SAE working to define parameters for predictive diagnostics, data logging, and system interoperability. Regulatory oversight is also extending into software verification processes, requiring OEMs to demonstrate the robustness, explainability, and fairness of AI-driven prediction models. As predictive maintenance becomes more prevalent, vehicle inspection standards are being redefined to include algorithmic checks alongside mechanical diagnostics. Moreover, there is growing pressure to develop uniform cybersecurity benchmarks to mitigate risks associated with connected predictive modules that access critical vehicle functions. Insurance companies, too, are seeking clear regulatory frameworks to integrate predictive driver behavior data into risk modeling without infringing on privacy rights. The rise of mobility-as-a-service platforms is adding another layer of complexity, necessitating data-sharing protocols between vehicle manufacturers, platform operators, and public infrastructure authorities. While regulatory development still trails behind technological capabilities, concerted efforts are now underway to build a coherent legal and ethical framework that supports the sustainable growth of automotive predictive systems.

Which Industry Segments Are Benefiting Most from Predictive Automotive Innovations?

The adoption of automotive predictive technology is spreading across multiple industry segments, each harnessing its capabilities to meet specific performance, safety, and efficiency objectives. In the commercial vehicle sector, fleet operators are increasingly deploying predictive maintenance systems to minimize downtime, optimize repair scheduling, and extend the lifespan of high-mileage vehicles. By analyzing engine vibrations, fluid levels, and driving patterns, predictive models can flag potential issues before they escalate, allowing for timely intervention and cost savings. The luxury vehicle market is another major adopter, integrating predictive features to deliver hyper-personalized experiences ranging from preferred seat positioning to climate control adjustments based on previous usage. Ride-hailing and shared mobility services are leveraging predictive algorithms to match vehicles with users more effectively, forecast demand surges, and optimize dynamic pricing models. Electric vehicle manufacturers are utilizing predictive energy management systems to estimate range more accurately and suggest optimal charging strategies based on user behavior and environmental conditions. Insurance providers are beginning to collaborate with OEMs to design usage-based insurance models powered by predictive driver analytics that assess risk in real time. In the aftermarket segment, predictive diagnostic tools are empowering service centers to offer data-driven consultations and value-added maintenance services to vehicle owners. Even vehicle financing companies are experimenting with predictive credit risk assessments that factor in mobility patterns and usage behavior. The public transportation sector is exploring predictive fleet management systems to optimize route planning, maintenance schedules, and energy consumption. Each of these sectors is not only benefiting from improved efficiency and reliability but also playing a critical role in shaping the evolution and integration of predictive automotive solutions.

What Are the Key Drivers Accelerating the Growth of Predictive Technologies in Vehicles?

The growth in the automotive predictive technology market is driven by several factors closely tied to advancements in digital infrastructure, vehicle connectivity, and changing consumer expectations. The expansion of cloud computing and edge processing capabilities has dramatically increased the feasibility of real-time predictive analytics at scale, enabling vehicles to process data locally and respond instantaneously to anticipated events. The growing integration of Internet of Things (IoT) devices within vehicle systems has created a dense web of data points that feed predictive models with rich, actionable insights. Rising consumer demand for safety, convenience, and personalized experiences is encouraging automakers to adopt predictive features that offer tangible day-to-day benefits. Increasing reliance on over-the-air software updates is accelerating the delivery of predictive functionalities, making them more accessible and continually refined without the need for hardware changes. The transition toward connected and autonomous vehicles is also acting as a catalyst, as predictive technology is essential for enabling vehicles to anticipate and react to dynamic environments without human input. Furthermore, the cost of sensor and telematics hardware has decreased significantly, making predictive systems more affordable across vehicle categories, including mid-range models. Fleet management platforms are incorporating predictive tools as standard offerings to improve operational efficiency and competitive differentiation. Electrification trends are enhancing the importance of predictive battery management, especially as users demand accurate range forecasts and adaptive energy-saving features. Additionally, growing environmental concerns and regulatory pressure to reduce emissions are pushing manufacturers to adopt predictive driving systems that optimize fuel use and minimize idle time. These interconnected forces are collectively propelling the automotive predictive technology market toward widespread adoption and continuous innovation across both consumer and commercial segments.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Automotive Predictive Technology market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Vehicle Type (Passenger Cars, Commercial Vehicles); Component (Software Component, Hardware Component); Application (Safety & Security Application, Vehicle Maintenance Application, Predictive Smart Parking Application, Other Applications); End-User (Fleet Owners End-User, Insurers End-User, Other End-Users)

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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