자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 기술별, 전개별, 최종 이용 산업별, 지역별, 부문별 예측(2023-2030년)
Autonomous AI And Autonomous Agents Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software, Services), By Technology, By Deployment, By End-use Industry, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030
상품코드
:
1376117
리서치사
:
Grand View Research, Inc.
발행일
:
2023년 10월
페이지 정보
:
영문 100 Pages
ㅁ Add-on 가능: 고객의 요청에 따라 일정한 범위 내에서 Customization이 가능합니다. 자세한 사항은 문의해 주시기 바랍니다.
자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 성장과 동향:
Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 전 세계 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 규모는 2023년부터 2030년까지 42.8%의 CAGR을 기록하며 2030년까지 705억 3,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
상황 인식 기술은 자율형 AI와 에이전트의 필수 요소입니다. 상황 인식은 시스템이 환경에 대한 정보를 수집하고 처리하여 의사결정에 활용하는 능력을 말합니다. 이는 센서, 데이터 마이닝, 머신러닝을 통해 실현될 수 있습니다. 이 시장의 급격한 성장은 상황 인식 기술의 통합이 진행됨에 따라 이러한 시스템이 환경 데이터를 수집 및 처리하고 지능적으로 적응하고 대응할 수 있게 됨으로써 다양한 산업에서 유용하게 활용되고 있습니다.
맥락 인식 기술의 주요 특징은 감각 입력과 환경에 대한 정보를 수집하는 데 사용되는 센서(예 : 카메라, 마이크, GPS 등)입니다. 둘째, 구별, 데이터 융합은 컨텍스트를 더 잘 이해하기 위해 서로 다른 소스의 데이터를 결합하고 분석하는 프로세스입니다. 세 번째는 환경의 현재 상태, 현재 상황과 환경 활성화 프로세스의 현재 상태를 인식하고 해석하는 것입니다. 목표를 달성하기 위해 상황에 따라 시스템의 동작과 행동을 효과적으로 조정하는 것입니다. 인공지능(AI)은 자율주행차의 핵심입니다. 자율주행차는 카메라, 레이더, 라이더와 같은 센서, GPS, 고성능 온보드 컴퓨터에 의존하여 주변 세계를 보고 판단을 내리고 인간의 입력 없이도 안전하게 탐색할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 자율 에이전트는 조향, 가속, 제동 등 자동차의 다양한 기능을 제어하는 소프트웨어 및 하드웨어 구성요소를 말합니다.
오늘날 많은 자동차에는 자율 에이전트를 포함한 첨단 ADAS가 탑재되어 있습니다. 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC), 차선유지보조(LKA), 자동긴급제동(AEB) 등의 기능은 운전자의 편의성과 안전성을 향상시킵니다. 커넥티드 차량 네트워크는 차량에 탑재된 자율 에이전트가 서로 통신하거나 인프라와 통신하는 네트워큽니다. 자율형 AI는 승차공유, 배송 서비스, 대중교통의 자율 차량 관리 등에 도움이 됩니다. 자율 에이전트는 차량 배차, 라우팅, 유지보수를 관리합니다. 도시 모빌리티 자율 AI와 에이전트는 자율 택시 및 셔틀 서비스 개발에 중요한 역할을 합니다. 이러한 서비스는 주문형 및 저렴한 교통수단을 제공함으로써 도시 이동성에 혁명을 일으킬 것으로 기대됩니다.
자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 보고서 하이라이트
- 구성요소별로는 소프트웨어 분야가 2022년 시장을 주도했습니다. 이는 E-Commerce에서 의료, 고객 서비스에 이르기까지 VAS와 챗봇에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다.
- 기술별로는 머신러닝 부문이 2022년 시장을 주도했습니다. 이러한 성장은 일반적으로 강화 학습과 같은 기계 학습 기술을 사용하여 구현된 자율 에이전트에 기인합니다. 에이전트는 센서 데이터, 카메라 이미지, 센서 판독값과 같은 환경으로부터 정보를 수신하고 기계 학습 알고리즘을 사용하여 입력 데이터를 처리합니다.
- 배치 기준, 클라우드 부문이 2022년 52.0% 이상의 매출 점유율로 시장을 주도했습니다. 자율형 AI 및 자율형 에이전트를 클라우드 배포와 함께 사용하면 클라우드 컴퓨팅의 확장성과 유연성을 활용하여 다양한 AI 기반 애플리케이션과 서비스를 만들 수 있습니다.
- 최종 사용 산업별로는 BFSI 부문이 2022년 21.0% 이상의 매출 점유율로 시장을 주도했습니다. 자율 AI와 자율 에이전트라는 용어는 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 산업에서 최첨단 인공지능(AI) 및 자동화(자동화) 기술의 활용을 나타내는 데 사용됩니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 시장 변수, 동향 및 범위
- 시장 계통
- 업계 밸류체인 분석
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 - 시장 역학
- 시장 성장 촉진요인 분석
- 시장 성장 억제요인 분석
- 업계 과제
- 비지니스 환경 툴 분석 : 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장
- Porter's Five Forces 분석
- PESTLE 분석
- 경제 메가트렌드 분석
제4장 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 컴포넌트 추정·동향 분석
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장, 컴포넌트별 : 중요한 포인트
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 컴포넌트 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 하드웨어
- 소프트웨어
- 서비스
제5장 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 기술 추정·동향 분석
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장, 기술별 : 중요한 포인트
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 기술 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 머신러닝
- NLP
- 상황 인식
- 컴퓨터 비전
제6장 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 전개 추정·동향 분석
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 전개별 중요한 포인트
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 전개 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 온프레미스
- 클라우드
제7장 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 최종 용도 업계 추정·동향 분석
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 최종 용도 업계별 중요한 포인트
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 최종 이용 산업 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 소매와 E-Commerce
- BFSI
- IT와 통신
- 제조업
- 헬스케어
- 정부
- 기타
제8장 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 지역 추정·동향 분석
- 자율형 AI 및 자율형 에이전트 시장 : 지역 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 북미
- 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 미국
- 캐나다
- 유럽
- 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 독일
- 프랑스
- 영국
- 아시아태평양
- 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 중국
- 일본
- 인도
- 한국
- 호주
- 라틴아메리카
- 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 브라질
- 멕시코
- 중동 및 아프리카
- 시장 추정과 예측, 2017-2030년
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트
- 남아프리카공화국
제9장 경쟁 상황
- 기업 분류
- 기업의 시장 포지셔닝
- 기업 히트맵 분석
- 전략 매핑
- 확대
- 인수합병
- 파트너십과 협업
- 신제품 발매
- 연구개발
- 기업 개요·리스트
- Google
- Ibm
- Microsoft
- Oracle
- Waymo Llc
- Deepmind
- OpenAI
- Salesforce
- Sap Se
- Nvidia Corporation
ksm
영문 목차
Autonomous AI And Autonomous Agents Market Growth & Trends:
The global autonomous AI and autonomous agents market size is expected to reach USD 70.53 billion by 2030, registering a CAGR of 42.8% from 2023 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc.. Context awareness technology is an essential part of autonomous AI and agents. Context awareness refers to a system's ability to collect and process information about its environment and use it to make decisions. It can be accomplished through sensors, data mining, and machine learning. This rapid growth in the market is driven by the increasing integration of context awareness technology, which enables these systems to gather and process environmental data and adapt and respond intelligently, making them invaluable across various industries.
The main features of context awareness technology are sensory input, and sensors (such as cameras, microphones, and GPS) used to collect information about the environment. Second, distinction, data fusion is the process of combining and analyzing data from different sources to get a better understanding of the context. Third is the current status of the environment, which recognizes, and interprets the current situation or the current state of the environment activation process. Fourth and the last one is adapting the behavior and actions of the system based on the context to achieve its goals effectively. Artificial intelligence (AI) is at the core of self-driving vehicles. Self-driving cars rely on sensors like cameras, radar, and lidar, as well as GPS and high-performance onboard computers to see the world around them, make decisions, and navigate safely without the need for human input. In this context, autonomous agents are the components of software and hardware that control various functions of a vehicle, such as steering, acceleration, braking, etc.
Nowadays, many cars are fitted with sophisticated ADAS that include autonomous agents. Features such as adaptive cruise control (ACC), lane-keep assist (LKA), and AEB (automatic emergency braking) improve driver comfort and safety. A connected vehicle network is a network of autonomous agents in vehicles that can communicate with one another and with infrastructure. Connected vehicles can be used to manage traffic, optimize routes, and share road conditions information to improve safety and efficiency.Autonomous AI helps manage autonomous vehicle fleets for ride-sharing and delivery services, as well as public transportation. Autonomous agents manage the dispatch, routing, and maintenance of vehicles. Urban Mobility Autonomous AI and agents play an important role in the development of autonomous taxi and shuttle services. These services are expected to revolutionize urban mobility by offering on-demand, affordable transportation options.
Autonomous AI And Autonomous Agents Market Report Highlights:
- Based on component, the software segment led the market in 2022. This is due to the increasing demand from e-commerce to healthcare to customer service, the need for VAS and chatbots is on the rise
- Based on technology, the machine learning segment led the market in 2022. This growth is attributed to the autonomous agents typically implemented using machine learning techniques such as reinforcement learning. Agents receive information from their environment, such as sensor data, camera images, sensor readings, etc., and then process the input data using machine learning algorithms
- Based on deployment, the cloud segment led the market with a revenue share of over 52.0% in 2022. Using autonomous AI and autonomous agents in combination with cloud deployment, you can create a variety of AI-powered applications and services that take advantage of cloud computing's scalability and flexibility
- Based on end-use industry, the BFSI segment led the market with a revenue share of over 21.0% in 2022. The terms autonomous AI and autonomous agents are used to describe the use of cutting-edge artificial intelligence (AI) and automation (automation) technologies in the banking, financial services, and insurance (BFSI) industry
Table of Contents
Chapter 1. Methodology And Scope
- 1.1. Research Methodology
- 1.2. Research Scope And Assumptions
- 1.3. Information Procurement
- 1.3.1. Purchased Database
- 1.3.2. Gvr's Internal Database
- 1.3.3. Secondary Sources & Third-Party Perspectives
- 1.3.4. Primary Research
- 1.4. Information Analysis
- 1.4.1. Data Analysis Models
- 1.5. Market Formulation & Data Visualization
- 1.6. Data Validation & Publishing
Chapter 2. Executive Summary
- 2.1. Market Outlook
- 2.2. Segmental Outlook
- 2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Market Variables, Trends, And Scope
- 3.1. Market Lineage
- 3.2. Industry Value ChAI n Analysis
- 3.3. Autonomous AI And Autonomous Agents Market - Market Dynamics
- 3.3.1. Market Driver Analysis
- 3.3.1.1. Growing Demand For AI - Enabled Applications Acts As A Catalyst For Autonomous AI And Autonomous Agents Market
- 3.3.1.2. Increasing Demand For Similar Computational Resources
- 3.3.2. Market Restraint Analysis
- 3.3.2.1. Limited Contextual Understanding And Adaptability
- 3.3.3. Industry Challenges
- 3.4. Business Environmental Tools Analysis: Autonomous AI And Autonomous Agents Market
- 3.4.1. Porter's Five Forces Analysis
- 3.4.1.1. BargAI ning Power Of Suppliers
- 3.4.1.2. BargAI ning Power Of Buyers
- 3.4.1.3. Threat Of Substitution
- 3.4.1.4. Threat Of New Entrants
- 3.4.1.5. Competitive Rivalry
- 3.4.2. Pestle Analysis
- 3.4.2.1. Political Landscape
- 3.4.2.2. Economic Landscape
- 3.4.2.3. Social Landscape
- 3.4.2.4. Technology Landscape
- 3.4.2.5. Environmental Landscape
- 3.4.2.6. Legal Landscape
- 3.5. Economic Mega Trend Analysis
Chapter 4. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: Component Estimates & Trend Analysis
- 4.1. Autonomous AI And Autonomous Agents Market, By Component: Key Takeaways
- 4.2. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: Component Movement Analysis, 2022 & 2030
- 4.3. Hardware
- 4.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 4.4. Software
- 4.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 4.5. Services
- 4.5.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: Technology Estimates & Trend Analysis
- 5.1. Autonomous AI And Autonomous Agents Market, By Technology: Key Takeaways
- 5.2. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: Technology Movement Analysis, 2022 & 2030
- 5.3. Machine Learning
- 5.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 5.4. NLP
- 5.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 5.5. Context Awareness
- 5.5.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 5.6. Computer Vision
- 5.6.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
- 6.1. Autonomous AI And Autonomous Agents Market, By Deployment: Key Takeaways
- 6.2. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: Deployment Movement Analysis, 2022 & 2030
- 6.3. On-Premises
- 6.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 6.4. Cloud
- 6.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: End-Use Industry Estimates & Trend Analysis
- 7.1. Autonomous AI And Autonomous Agents Market, By End-Use Industry: Key Takeaways
- 7.2. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: End-Use Industry Movement Analysis, 2022 & 2030
- 7.3. Retail & E-commerce
- 7.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.4. BFSI
- 7.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.5. IT & Telecommunication
- 7.5.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.6. Manufacturing
- 7.6.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.7. Healthcare
- 7.7.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.8. Government
- 7.8.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.9. Others
- 7.9.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: Regional Estimates & Trend Analysis
- 8.1. Autonomous AI And Autonomous Agents Market: Regional Movement Analysis, 2022 & 2030
- 8.2. North America
- 8.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.2.2. U.S.
- 8.2.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.2.3. Canada
- 8.2.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3. Europe
- 8.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.2. Germany
- 8.3.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.3. France
- 8.3.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.4. Uk
- 8.3.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4. Asia Pacific
- 8.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.2. China
- 8.4.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.3. Japan
- 8.4.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.4. India
- 8.4.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.5. South Korea
- 8.4.5.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.6. Australia
- 8.4.6.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5. Latin America
- 8.5.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5.2. Brazil
- 8.5.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5.3. Mexico
- 8.5.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6. Middle East & Africa
- 8.6.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.2. KSA
- 8.6.2.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.3. UAE
- 8.6.3.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.4. South Africa
- 8.6.4.1. Market Estimates And Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 9. Competitive Landscape
- 9.1. Company Categorization
- 9.2. Company Market Positioning
- 9.3. Company Heat Map Analysis
- 9.4. Strategy Mapping
- 9.4.1. Expansion
- 9.4.2. Mergers & Acquisition
- 9.4.3. Partnerships & Collaborations
- 9.4.4. New Product Launches
- 9.4.5. Research & Development
- 9.5. Company Profiles/Listing
- 9.5.1. Google
- 9.5.1.1. Overview
- 9.5.1.2. Financial Performance
- 9.5.1.3. Product Benchmarking
- 9.5.2. Ibm
- 9.5.2.1. Overview
- 9.5.2.2. Financial Performance
- 9.5.2.3. Product Benchmarking
- 9.5.3. Microsoft
- 9.5.3.1. Overview
- 9.5.3.2. Financial Performance
- 9.5.3.3. Product Benchmarking
- 9.5.4. Oracle
- 9.5.4.1. Overview
- 9.5.4.2. Financial Performance
- 9.5.4.3. Product Benchmarking
- 9.5.5. Waymo Llc
- 9.5.5.1. Overview
- 9.5.5.2. Financial Performance
- 9.5.5.3. Product Benchmarking
- 9.5.6. Deepmind
- 9.5.6.1. Overview
- 9.5.6.2. Financial Performance
- 9.5.6.3. Product Benchmarking
- 9.5.7. OpenAI
- 9.5.7.1. Overview
- 9.5.7.2. Financial Performance
- 9.5.7.3. Product Benchmarking
- 9.5.8. Salesforce
- 9.5.8.1. Overview
- 9.5.8.2. Financial Performance
- 9.5.8.3. Product Benchmarking
- 9.5.9. Sap Se
- 9.5.9.1. Overview
- 9.5.9.2. Financial Performance
- 9.5.9.3. Product Benchmarking
- 9.5.10. Nvidia Corporation
- 9.5.10.1. Overview
- 9.5.10.2. Financial Performance
- 9.5.10.3. Product Benchmarking
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