한글목차

운송용 AI 시장은 11.80%의 CAGR로 성장하며, 2024년 37억 9,700만 달러에서 2029년에는 61억 9,600만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다.

AI 기술과 알고리즘은 효율성, 안전성, 지속가능성을 높이기 위해 교통 시스템의 가능한 많은 분야에 통합되고 있습니다. 자율주행차 개발 및 배치의 핵심은 컴퓨터 비전, 센서 융합, 머신러닝, 복잡한 교통을 실시간으로 분석하는 딥러닝을 사용하여 AI를 사용하여 안전한 환경을 가로지르고 주변 상황을 감지하는 것입니다.

교통 관리의 다른 AI 용도로는 센서, 카메라 및 기타 형태의 데이터를 통해 도시 및 고속도로의 교통 흐름을 모니터링하고 최적화하는 것, 사고 및 기타 보안 관련 문제와 같은 위험을 감지하고 관리하여 교통 시스템내 안전과 보안을 보장하는 것 등이 있습니다. 안전과 보안을 보장합니다. 컴퓨터 비전 시스템은 교통과 공항을 분석하고, 머신러닝 모델은 추가 적용을 위해 분석을 정리하고, AI 기반 최적화 알고리즘은 배출량을 줄이고, 교통 체증을 완화하고, 대체 연료 및 대체 교통 수단을 촉진하여 교통 흐름을 더욱 개선합니다.

운송 분야 AI 시장 활성화 요인

• MaaS(Mobility-as-a-Service)의 부상으로 운송용 AI 시장 성장에 기여할 것

MaaS는 하나의 플랫폼에서 교통 서비스를 제공하기 위해 개발된 통합 솔루션으로, AI 도입을 위한 레버리지를 창출할 수 있는 통합 솔루션으로, AI 알고리즘이 적용되어 경로를 최적화하고 수요를 예측하여 개인화된 여행 경험을 제공합니다. 제공합니다. 시장에는 다양한 제품이 있지만, 히타치의 Predictive Maintenance for Fleet Operations powered by Google Cloud는 IoT 데이터, RCM 방법론, AI 기술을 통합하여 차량의 유지보수 효율성과 자산의 신뢰성을 최적화합니다. 이는 증강현실, 머신러닝 알고리즘, 외부 데이터를 통해 이루어지며, 미션 크리티컬한 차량 자산의 실시간 검사 및 수리를 가능하게 합니다.

전체적으로 MaaS의 등장은 교통용 AI 기술 시장을 촉진하고 출퇴근과 여행에 있으며, 보다 효율적이고 편리하며 지속가능한 모빌리티 솔루션의 문을 열게 될 것입니다.

운송 분야 AI 시장의 지역적 전망

• 북미는 예측 기간 중 비약적인 성장세를 보일 것입니다.

북미의 교통 기업, 정부 기관 및 지역 사회는 교통망의 효율성, 안전성 및 지속가능성을 향상시키기 위해 AI 기술을 빠르게 도입했습니다. 이러한 조기 도입으로 북미는 교통 산업에서 AI 선도 지역으로 부상했습니다.

전체적으로 북미의 AI 기술 리더십과 이를 지원하는 생태계, 강력한 산업적 입지, 운송 분야 AI의 조기 도입과 함께 북미는 세계 시장에서 선도적인 입지를 구축하고 있습니다.

이 보고서를 구매해야 하는 이유

• 인사이트 분석 : 고객 부문, 정부 정책 및 사회경제적 요인, 소비자 선호도, 산업별, 기타 하위 부문에 중점을 두고 주요 지역뿐만 아니라 신흥 지역까지 포괄하는 상세한 시장 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 경쟁 환경: 세계 주요 기업이 채택하고 있는 전략적 전략을 이해하고, 적절한 전략을 통한 시장 침투 가능성을 파악할 수 있습니다.
• 시장 성장 촉진요인과 미래 동향 : 역동적인 요인과 매우 중요한 시장 동향, 그리고 이들이 향후 시장 발전을 어떻게 형성할 것인지에 대해 알아봅니다.
• 행동 가능한 제안: 역동적인 환경 속에서 새로운 비즈니스 스트림과 매출을 발굴하기 위한 전략적 의사결정에 인사이트을 활용합니다.
• 다양한 사용자에 대응: 스타트업, 연구기관, 컨설턴트, 중소기업, 대기업에 유익하고 비용 효율적임.

어떤 용도로 사용되는가?

산업 및 시장 검토, 사업 기회 평가, 제품 수요 예측, 시장 진출 전략, 지역적 확장, 설비 투자 결정, 규제 프레임워크 및 영향, 신제품 개발, 경쟁의 영향

분석 범위

• 과거 데이터 및 예측(2022-2029년)
• 성장 기회, 과제, 공급망 전망, 규제 프레임워크, 고객 행동 및 동향 분석
• 경쟁사 포지셔닝, 전략 및 시장 점유율 분석
• 매출 성장률 및 예측 분석 : 부문별, 지역별(국가별)
• 기업 프로파일링(전략, 제품, 재무정보, 주요 동향 등)

목차

제1장 서론

• 시장 개요
• 시장 정의
• 분석 범위
• 시장 세분화
• 통화
• 전제조건
• 기준년과 예측년 타임라인
• 이해관계자에 대한 주요 이점

제2장 분석 방법

• 분석 디자인
• 분석 프로세스

제3장 개요

• 주요 조사 결과
• CXO의 시점

제4장 시장 역학

• 시장 성장 촉진요인
• 시장 성장 억제요인
• Porter's Five Forces 분석
• 업계의 밸류체인 분석
• 애널리스트의 견해

제5장 운송용 AI 시장 : 기술별

• 서론
• 심층학습
• Natural learning process
• 기계학습
• 기타

제6장 운송용 AI 시장 : 도입 방식별

• 서론
• 클라우드
• 온프레미스

제7장 운송용 AI 시장 : 용도별

• 서론
• 루트 최적화
• 출하량 예측
• 예측적 차량 정비
• 실시간 차량 추적
• 기타

제8장 운송용 AI 시장 : 지역별

• 서론
• 북미
  • 기술별
  • 도입 방식별
  • 용도별
  • 국가별
• 남미
  • 기술별
  • 도입 방식별
  • 용도별
  • 국가별
• 유럽
  • 기술별
  • 도입 방식별
  • 용도별
  • 국가별
• 중동 및 아프리카
  • 기술별
  • 도입 방식별
  • 용도별
  • 국가별
• 아시아태평양
  • 기술별
  • 도입 방식별
  • 용도별
  • 국가별

제9장 경쟁 환경과 분석

• 주요 기업과 전략 분석
• 시장 점유율 분석
• 기업인수합병(M&A), 합의, 협업
• 경쟁 대시보드

제10장 기업 개요

• Hitachi
• Wialon(Gurtam)
• AltexSoft
• Planung Transport Verkehr GmbH
• Integrated Roadways
• Maticz
• FlowSpace
• Axestrack

영문목차

The AI in transportation market is expected to grow at a CAGR of 11.80%, reaching a market size of US$6.196 billion in 2029 from US$3.797 billion in 2024.

AI technology and algorithms are being integrated into as many areas of transportation systems as possible in a bid to increase efficiency, safety, and sustainability. The key to developing and deploying the autonomous car is using AI to traverse safe environments and detect surroundings using computer vision, sensor fusion, machine learning, and deep learning to analyze complicated traffic in real-time.

Other AI application areas in traffic management include sensors, cameras, and other forms of data monitoring and optimizing traffic flow in cities and highways. AI technologies have ensured safety and security within transportation systems by detecting and managing risks such as accidents and other security-related issues. Computer vision systems analyze traffic and airports, and machine learning models compile the analysis for further application. AI-based optimization algorithms further improve traffic flow by decreasing emissions, reducing congestion, and promoting alternative fuels and modes.

AI in transportation market drivers

• Rising Mobility-as-a-Service (MaaS) is contributing to AI in the transportation market growth

MaaS was developed to provide transport services in one platform and a unified solution that can create leverage for AI adoption. In MaaS systems, AI algorithms are applied to optimize routes, predict demand, and thus provide individual travel experiences. Of the various products in the market, the Hitachi Predictive Maintenance for Fleet Operations powered by Google Cloud brings together IoT data, RCM methodologies, and AI technology that optimize fleet maintenance efficiency and asset dependability. This is done through augmented reality, machine learning algorithms, and external data, allowing for real-time inspections and repairs of mission-critical fleet assets.

Overall, the advent of Mobility-as-a-Service is what boosts AI technologies in the transportation market, opening doors for commuting and travel to more efficient, convenient, and sustainable mobility solutions.

AI in transportation market geographical outlook

• North America is witnessing exponential growth during the forecast period

North American transportation firms, government organizations, and communities were among the first to employ AI technology to improve transportation networks' efficiency, safety, and sustainability. This early adoption has driven the area to the top of AI in the transportation industry.

Overall, North America's leadership in AI technology, together with its supporting ecosystem, strong industrial presence, and early adoption of AI in transportation, establishes it as a prominent participant in the worldwide market.

Reasons for buying this report:-

• Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, other sub- segments.
• Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
• Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape up future market developments.
• Actionable Recommendations: Utilize the insights to exercise strategic decision to uncover new business streams and revenues in a dynamic environment.
• Caters to a Wide Audience: Beneficial and cost-effective for startups, research institutions, consultants, SMEs, and large enterprises.

What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

• Historical data & forecasts from 2022 to 2029
• Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, Customer Behaviour, and Trend Analysis
• Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
• Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
• Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

The AI in transportation market is segmented and analyzed as follows:

By Technology

• Deep Learning
• Natural learning process
• Machine Learning
• Others

By Deployment

• Cloud
• On-Premise

By Application

• Route optimization
• Shipping volume prediction
• Predictive Fleet Maintenance
• Real-time Vehicle tracking
• Others

By Geography

• North America
• USA
• Canada
• Mexico
• South America
• Brazil
• Argentina
• Others
• Europe
• Germany
• France
• UK
• Spain
• Others
• Middle East and Africa
• Saudi Arabia
• UAE
• Israel
• Others
• Asia Pacific
• China
• Japan
• India
• South Korea
• Indonesia
• Taiwan
• Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

• 1.1. Market Overview
• 1.2. Market Definition
• 1.3. Scope of the Study
• 1.4. Market Segmentation
• 1.5. Currency
• 1.6. Assumptions
• 1.7. Base and Forecast Years Timeline
• 1.8. Key Benefits to the Stakeholder

2. RESEARCH METHODOLOGY

• 2.1. Research Design
• 2.2. Research Processes

3. EXECUTIVE SUMMARY

• 3.1. Key Findings
• 3.2. CXO Perspective

4. MARKET DYNAMICS

• 4.1. Market Drivers
• 4.2. Market Restraints
• 4.3. Porter's Five Forces Analysis
  • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.3.3. Threat of New Entrants
  • 4.3.4. Threat of Substitutes
  • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
• 4.4. Industry Value Chain Analysis
• 4.5. Analyst View

5. AI IN TRANSPORTATION MARKET BY TECHNOLOGY

• 5.1. Introduction
• 5.2. Deep Learning
• 5.3. Natural learning process
• 5.4. Machine Learning
• 5.5. Others

6. AI IN TRANSPORTATION MARKET BY DEPLOYMENT

• 6.1. Introduction
• 6.2. Cloud
• 6.3. On-Premise

7. AI IN TRANSPORTATION MARKET BY APPLICATION

• 7.1. Introduction
• 7.2. Route optimization
• 7.3. Shipping volume prediction
• 7.4. Predictive Fleet Maintenance
• 7.5. Real-time Vehicle tracking
• 7.6. Others

8. AI IN TRANSPORTATION MARKET BY GEOGRAPHY

• 8.1. Introduction
• 8.2. North America
  • 8.2.1. By Technology
  • 8.2.2. By Deployment
  • 8.2.3. By Application
  • 8.2.4. By Country
    • 8.2.4.1. USA
    • 8.2.4.2. Canada
    • 8.2.4.3. Mexico
• 8.3. South America
  • 8.3.1. By Technology
  • 8.3.2. By Deployment
  • 8.3.3. By Application
  • 8.3.4. By Country
    • 8.3.4.1. Brazil
    • 8.3.4.2. Argentina
    • 8.3.4.3. Others
• 8.4. Europe
  • 8.4.1. By Technology
  • 8.4.2. By Deployment
  • 8.4.3. By Application
  • 8.4.4. By Country
    • 8.4.4.1. Germany
    • 8.4.4.2. France
    • 8.4.4.3. UK
    • 8.4.4.4. Spain
    • 8.4.4.5. Others
• 8.5. Middle East and Africa
  • 8.5.1. By Technology
  • 8.5.2. By Deployment
  • 8.5.3. By Application
  • 8.5.4. By Country
    • 8.5.4.1. Saudi Arabia
    • 8.5.4.2. UAE
    • 8.5.4.3. Israel
    • 8.5.4.4. Others
• 8.6. Asia Pacific
  • 8.6.1. By Technology
  • 8.6.2. By Deployment
  • 8.6.3. By Application
  • 8.6.4. By Country
    • 8.6.4.1. China
    • 8.6.4.2. Japan
    • 8.6.4.3. India
    • 8.6.4.4. South Korea
    • 8.6.4.5. Indonesia
    • 8.6.4.6. Taiwan
    • 8.6.4.7. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

• 9.1. Major Players and Strategy Analysis
• 9.2. Market Share Analysis
• 9.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
• 9.4. Competitive Dashboard

10. COMPANY PROFILES

• 10.1. Hitachi
• 10.2. Wialon (Gurtam)
• 10.3. AltexSoft
• 10.4. Planung Transport Verkehr GmbH
• 10.5. Integrated Roadways
• 10.6. Maticz
• 10.7. FlowSpace
• 10.8. Axestrack