자동차용 인공지능 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 컴포넌트별, 기술별, 자율성 레벨별, 차종별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
Automotive Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By Technology (Machine Learning, Computer Vision), By Level Of Autonomy, By Vehicle Type, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드:1633736
리서치사:Grand View Research
발행일:2024년 12월
페이지 정보:영문 100 Pages
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자동차용 인공지능 시장의 성장과 동향 :
Grand View Research, Inc.의 최신 리포트에 따르면 세계의 자동차용 인공지능 시장 규모는 2030년까지 149억 2,000만 달러에 달하며, 2025-2030년 CAGR은 23.4%를 기록할 것으로 추정되고 있습니다.
자동차 산업에서의 인공지능(AI)은 자율적 통합을 위한 정부의 구상과 자율주행차에 대한 수요 증가 등의 요인에 의해 추진되고 있습니다. 또한 자동차 산업의 확대가 인공지능 시장을 촉진할 가능성이 높습니다. 자동차 산업은 인공지능의 혜택을 받고 있으며, 인간의 행동을 확장하고 복제하기 위해 인공지능을 활용하는 주요 산업 중 하나입니다. 예를 들어 로보센스는 2023년 3월 차량용 솔리드 스테이트 LiDAR 인식 솔루션 RS-Fusion-P6(P6)의 출시를 발표했으며, P6 LiDAR 시스템은 레벨 4 자율주행을 위해 특별히 설계되어 최첨단 소프트웨어와 하드웨어 지원을 통합하여 자율주행차의 효율적이고 신뢰할 수 있는 인지 능력을 보장합니다.
첨단운전자보조시스템(ADAS), 사각지대 경보, ACC(어댑티브 크루즈 컨트롤) 등의 표준이 등장하고 편의 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 자동차 업체들은 AI에 매력을 느끼고 있습니다. 분석, 경고, 지시가 필요합니다. 자동차 ADAS는 LiDAR, 관성 측정 장비(IMU), 레이더, 카메라 등 다양한 첨단 센서와 주변 상황을 지속적으로 업로드 및 다운로드하기 위한 데이터 연결 및 압력 및 온도 센서로 구성됩니다. 신호 체인에는 센서 출력과 감지의 적절한 컨디셔닝, 차량내 및 주변 인프라 내에서 신뢰할 수 있는 저지연 통신이 필요합니다.
AI는 자동차 산업의 제품, 생산 및 제조 공정, 밸류체인에 통합되어 자동차 산업에서 큰 잠재력을 가지고 있으며, AI의 도입은 보다 안전하고 깨끗하며 효율적이고 신뢰할 수 있는 모빌리티 생태계에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 예를 들어 커넥티드카 및 자율주행차의 AI 응용은 운전자의 안전, 모니터링, 상황 인식, 편안함, 궤도 예측을 향상시킬 수 있습니다. 물류 흐름 강화, 교통 유동성, 연료 및 전력 소비 감소 등 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
최근 수년간 자율주행 시스템(ADS) 기술을 제조하는 기업은 자율주행차의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위해 가상 환경에서 작동하는 자율주행차의 라이브 테스트에 많은 투자를 해왔습니다. 그러나 2020년 3월에 시작된 COVID-19의 갑작스러운 시작과 지속적인 재확산으로 인해 이러한 신제품 개발 테스트의 목표 달성을 방해하고, 혼란을 초래하고, 지연시키고 있습니다. Adrian Chen Yang Tan이 2022년 3월10일에 발표 한 연구는 캘리포니아 자율주행 자동차 테스트 프로그램의 데이터를 사용하여 전염병이 테스트 동향, 재개 및 테스트 조건에 어떤 영향을 미쳤는지 확인했습니다. 이 연구는 팬데믹 상황에서 자율주행차 개발을 장려하고 촉진하기 위한 정부의 조치가 얼마나 중요한지 강조하고 있습니다.
자동차 인공지능 시장 보고서 하이라이트
소프트웨어 분야는 향후 수년간 크게 성장할 것으로 예상되며, ADAS 또는 자율주행 런타임 소프트웨어와 특수 처리 요소 유형의 채택으로 특정 알고리즘 단계의 속도를 높일 수 있습니다. 자동차 산업에서의 AI 도입 추세는 향후 수년간 시장 성장을 가속할 것입니다.
자율주행 수준별로는 레벨 2 분야가 2024년 시장을 주도할 것으로 보입니다. 레벨 2 자율주행 기술은 가속, 제동, 조향과 같은 특정 운전 작업을 처리할 수 있는 시스템을 의미하지만, 여전히 운전자가 주의를 기울이고 필요할 때 제어할 수 있도록 해야 합니다.
APAC 지역은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다. 이 지역에서는 고급 AI 기능이 탑재된 프리미엄 승용차 판매가 증가하고 있으며, 고급 운전 경험을 원하는 소비자들을 끌어들이고 있습니다. 기술적으로 진보된 자동차를 구매할 수 있는 소비자의 가처분 소득이 증가함에 따라 AI 기반 자동차 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
자동차 제조업체의 AI 및 LiDAR에 대한 투자는 지능형 차량에 대한 수요 증가에 대응하여 산업 전반의 성장을 주도하고 있습니다.
The global automotive artificial intelligence market size is estimated to reach USD 14.92 billion by 2030, registering a CAGR of 23.4% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The artificial intelligence (AI) in the automotive industry is driven by factors such as government initiatives to incorporate autonomously and the growing demand for autonomous vehicles. Furthermore, the automotive industry's expansion will likely drive the artificial intelligence market. The automotive sector has benefitted from artificial intelligence and is one of the primary industries that use AI to augment and replicate human action. For instance, in March 2023, RoboSense announced the launch of the RS-Fusion-P6 (P6) automotive-grade solid-state LiDAR perception solution. The P6 LiDAR system is designed explicitly for level 4 autonomous driving and integrates cutting-edge software and hardware support, ensuring efficient and reliable perception capabilities for autonomous vehicles.
The advent of standards such as Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), blind-spot alert, Adaptive Cruise Control (ACC), and increased demand for convenience features are attracting automotive providers to AI. AI mission-critical occurrences necessitate analysis, warnings, and directives. Automotive ADAS comprises various advanced sensors, such as LiDAR, Inertial Measurement Units (IMUs), radar, and cameras, as well as data connectivity and pressure and temperature sensors for constant uploads and downloads of surrounding conditions. The signal chain necessitates proper conditioning of sensor outputs and detection and reliable low-latency communications within the vehicle and the surrounding infrastructure.
AI has enormous potential in the automobile industry when embedded within the industry's products, production and manufacturing processes, and value-added chains. AI deployment is expected to contribute significantly to a safer, cleaner, more efficient, and more reliable mobility ecosystem. For instance, AI applications in connected and automated vehicles improve driver safety, monitoring, situational awareness, comfort, and trajectory prediction. It can lead to significant gains in performance and efficiency, such as enhanced logistical flows, traffic fluidity, and reduced fuel or power consumption.
In recent years, businesses manufacturing Automated Driving Systems (ADS) technology have substantially invested in live testing autonomous vehicles operating in virtual environments to assure their dependability and safety. However, the Covid-19 pandemic, which began in March 2020, prevented, disrupted, and delayed the achievement of these new product development test objectives due to its sudden beginning and continued resurgent impacts. A study published by Adrian Chen Yang Tan on March 10, 2022, used data from the California Automated Vehicle Test Program to ascertain how the pandemic impacted testing trends, resumptions, and test conditions. The study emphasized how crucial it is for government measures to encourage and facilitate the development of autonomous vehicles in pandemic situations.
The software segment is anticipated to grow significantly in the coming years. ADAS or autonomous driving runtime software and the employment of specialized processing element types speed up specific algorithmic steps. The ongoing trend of AI adoption in the automotive industry will drive market growth in the coming years
By level of autonomy, he level 2 segment led the market in 2024. Level-2 self-driving technology refers to a system that can handle certain driving tasks, such as acceleration, braking, and steering, but still requires the driver to be alert and ready to take control when needed
The APAC region is anticipated to witness the highest CAGR during the forecast period. The region's increasing sales of premium passenger automobiles equipped with advanced AI features have attracted consumers seeking enhanced driving experiences. Consumers' rise in disposable incomes to purchase technologically advanced vehicles is fueling the demand for AI-driven automotive solutions
Automotive manufacturers investments in AI and LiDAR have responded to the growing demand for intelligent vehicles, which has driven growth across the entire industry.
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Market Definitions
1.3. Research Methodology
1.3.1. Information Procurement
1.3.2. Information or Data Analysis
1.3.3. Market Formulation & Data Visualization
1.3.4. Data Validation & Publishing
1.4. Research Scope and Assumptions
1.4.1. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Automotive AI Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Introduction/Lineage Outlook
3.2. Industry Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market Drivers Analysis
3.3.2. Market Restraints Analysis
3.3.3. Industry Opportunities
3.3.4. Industry Challenges
3.4. Automotive AI Market Analysis Tools
3.4.1. Porter's Analysis
3.4.1.1. Bargaining power of the suppliers
3.4.1.2. Bargaining power of the buyers
3.4.1.3. Threats of substitution
3.4.1.4. Threats from new entrants
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL Analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Economic and Social landscape
3.4.2.3. Technological landscape
3.4.2.4. Environmental landscape
3.4.2.5. Legal landscape
Chapter 4. Automotive AI Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Automotive AI Market: Component Movement Analysis, USD Million, 2024 & 2030
