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클라우드 로보틱스 시장 : 규모, 점유율, 동향 분석, 컴포넌트별, 서비스 모델별, 로봇 유형별, 업계별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
Cloud Robotics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Solution, Services), By Service Model, By Robot Type, By Industry Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1771754
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 120 Pages
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클라우드 로보틱스 시장 요약

클라우드 로보틱스 세계 시장 규모는 2024년에 78억 3,000만 달러로 평가되었고, 2033년에는 556억 8,000만 달러에 이르고, CAGR은 24.8%를 나타낼 것으로 예측됩니다.

클라우드 연결 로봇의 연결성과 응답성을 높이는 사물 산업 인터넷(IIoT)과 5G 네트워크의 개발과 배포가 가속화되어 클라우드 로보틱스 시장의 성장을 가속하고 있습니다. 자율주행차, 무인 항공기, 창고 및 공장에서 인간과 함께 일하는 협동 로봇(cobot) 등의 용도에 특히 유익합니다.

제조, 물류, 농업, 헬스케어 등 다양한 업계에서 확장성이 높은 지능형 로봇 시스템에 대한 수요가 높아지고 있는 것이 클라우드 로보틱스 산업의 성장을 뒷받침하고 있습니다. 로봇 시스템은 클라우드를 활용하여 복잡한 시뮬레이션, 물체 인식, 머신러닝 모델 업데이트 등 데이터 집약적인 작업을 오프로드할 수 있어 하드웨어의 제약을 완화하고, 보다 스마트하고 적응성이 높은 동작을 가능하게 합니다.

전자상거래와 온디맨드 서비스의 확대도 클라우드 로보틱스 시장의 성장에 공헌하고 있습니다. 워밍업을 통해 작업을 조정하고, 라우팅을 최적화하고, 재고를 실시간으로 관리하며, 수요 변화에 동적으로 대응할 수 있습니다.

스마트 시티와 인텔리전트 인프라로의 세계 이동도 클라우드 로보틱스의 진보를 촉진하는 요인 중 하나입니다. 클라우드 플랫폼을 통해 관리하는 것이 최적입니다. 클라우드 로보틱스는 복잡한 환경에서 동작하는 복수의 로봇 유닛을 집중적으로 조정하는 것을 가능하게 해, 도시 전체에의 전개를 보다 실현 가능하고 효과적으로 합니다. 또한 디지털 전환에 중점을 둔 정부나 지자체의 대처가 자금이나 규제면에서의 지원을 제공해, 공공 부문 프로젝트에서의 채택을 더욱 강화하고 있습니다.

게다가 로봇 공학에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 통합이 진행되어 클라우드 기반의 처리에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 클라우드는 다양한 소스에서 수집된 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습하고 지속적으로 향상시킬 수 있는 중앙 집중식 환경을 제공합니다. 클라우드에 연결된 로봇은 자동으로 알고리즘을 업데이트할 수 있어 그 결과 머신의 플릿 전체에서 집합적인 학습을 할 수 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 클라우드 로보틱스의 변수, 동향, 범위

제4장 클라우드 로보틱스 : 구성요소 추정 및 동향 분석

제5장 클라우드 로보틱스 : 서비스 모델의 추정 및 예측 분석

제6장 클라우드 로보틱스 : 로봇 유형의 추정 및 예측 분석

제7장 클라우드 로보틱스 : 업계별 추정 및 예측 분석

제8장 클라우드 로보틱스 : 지역 추정 및 예측 분석

제9장 경쟁 구도

SHW
영문 목차

영문목차

Cloud Robotics Market Summary

The global cloud robotics market size was estimated at USD 7.83 billion in 2024 and is projected to reach USD 55.68 billion by 2033, growing at a CAGR of 24.8% from 2025 to 2033. The market is witnessing steady growth, driven by the increasing demand for smart warehousing, autonomous delivery, and last-mile logistics solutions.

The accelerating development and deployment of the Industrial Internet of Things (IIoT) and 5G networks, which enhance the connectivity and responsiveness of cloud-connected robots, is driving growth in the cloud robotics market. With the low latency and high bandwidth provided by 5G, robots can communicate with cloud platforms in near real-time, enabling faster decision-making and coordination across distributed systems. This is particularly beneficial for applications such as autonomous vehicles, drone fleets, and collaborative robots (cobots) working alongside humans in warehouses and factories. The seamless integration of cloud robotics within smart infrastructure allows organizations to optimize workflows, reduce operational costs, and quickly scale robotic solutions without extensive on-premise investments.

The growing demand for scalable, intelligent robotic systems across various industries, such as manufacturing, logistics, agriculture, and healthcare, is driving the cloud robotics industry's growth. Traditional robots often encounter limitations in processing power, storage capacity, and real-time decision-making. By utilizing the cloud, robotic systems can offload data-intensive tasks like complex simulations, object recognition, and machine learning model updates, thereby alleviating hardware constraints and enabling smarter, more adaptive behaviors. This capability not only boosts performance but also expands the usefulness of robots in more dynamic and unpredictable environments.

The expansion of e-commerce and on-demand services is also contributing to the growth of the cloud robotics market. As companies strive to enhance fulfillment speed and accuracy, cloud-connected robots are increasingly deployed in warehouses and distribution centers. These robots can coordinate tasks through centralized platforms, optimize routing, manage inventory in real time, and respond dynamically to changes in demand. In this context, cloud robotics serves as a key enabler of an agile and responsive logistics infrastructure, which is vital in an era of rapidly shifting consumer expectations.

The global shift toward smart cities and intelligent infrastructure is another factor driving the advancement of cloud robotics. In urban environments, robots are being deployed for tasks such as surveillance, maintenance, and autonomous transportation. These applications often require real-time data integration from traffic systems, weather updates, environmental sensors, and other urban data streams, all of which are best managed through cloud platforms. Cloud robotics enables centralized coordination of multiple robotic units operating in complex environments, making city-wide deployments more feasible and effective. Additionally, government and municipal initiatives focused on digital transformation are providing funding and regulatory support, further enhancing adoption in public sector projects.

Furthermore, the growing integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in robotics is increasing the demand for cloud-based processing. Training and deploying advanced AI models necessitate substantial computational resources, which often exceed the capacity of individual robots. The cloud offers a centralized environment where AI models can be trained on aggregated data from various sources and continuously enhanced. Robots connected to the cloud can then automatically update their algorithms, resulting in collective learning across fleets of machines. This cycle of continuous improvement accelerates innovation and enables the rapid adoption of AI-driven features such as natural language processing, predictive maintenance, and adaptive navigation.

Global Cloud Robotics Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the cloud robotics market report based on component, service model, robot type, industry vertical, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Cloud Robotics Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Cloud Robotics: Component Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Cloud Robotics: Service Model Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Cloud Robotics: Robot Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Cloud Robotics: Industry Vertical Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Cloud Robotics: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Competitive Landscape

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