자율주행차 시장 : 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 자동화 레벨별, 모빌리티별, 차량별, 지역별, 경쟁별(2020-2030년)
Autonomous Vehicle Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Level of Automation, By Mobility, By Vehicle, By Region & Competition, 2020-2030F
상품코드 : 1841807
리서치사 : TechSci Research
발행일 : 2025년 09월
페이지 정보 : 영문 188 Pages
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한글목차

세계의 자율주행차 시장 규모는 2024년에 23억 7,000만 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 CAGR 24.68%로 2030년에는 89억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

자율주행차 기술은 인공지능, 머신러닝, 센서 융합을 최신 모빌리티 솔루션에 통합하여 전 세계 교통 상황을 재구성하고 있습니다. 교통사고 감소와 운전 편의성 향상에 대한 관심이 높아지면서 자동차 가치사슬 전반의 기술 혁신에 박차를 가하고 있습니다. 자동차 제조사 및 기술 개발 기업들은 자율주행 기능을 지원하기 위해 LiDAR, 레이더, GPS, 실시간 매핑 등의 시스템에 많은 투자를 하고 있습니다. 성장의 원동력은 센서 융합, 실시간 데이터 분석의 개선, 여러 부문에 걸친 차량 자동화에 대한 규제 강화로 인해 성장하고 있습니다.

시장 개요
예측 기간 2026-2030년
시장 규모 : 2024년 23억 7,000만 달러
시장 규모 : 2030년 89억 달러
CAGR : 2025-2030년 24.68%
급성장 부문 승용차
최대 시장 북미

이 산업은 자동차 OEM이 더 높은 수준의 자율성을 주류 차량 플랫폼에 통합하고 자율 기능을 고급 모델에서 중급 모델로 전환하는 데 따른 혜택도 누리고 있습니다. 기술 기업 및 자동차 제조업체와의 협력 강화로 레벨 3 및 레벨 4 기능의 프로토타이핑 및 배포가 더욱 빠르게 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 레벨 3 수준의 자율주행 기능은 2025년까지 유럽 신차 판매량의 20%에 육박할 것으로 예상됩니다. 레벨 3의 자율성을 구현하면 차량 비용과 센서의 복잡성이 크게 증가합니다. 차량 1대당 ADAS 평균 컨텐츠는 라이더 탑재에 따라 1,533달러(레벨 2)에서 1,046-2,289달러(레벨 3)로 상승할 것으로 예측됩니다. 고급 기능을 구현하려면 더 많은 센서(최대 17개 이상), AI 소프트웨어, 슈퍼컴퓨팅 하드웨어, 고해상도 매핑이 필요합니다. 이러한 비용 역학은 개발 규모를 확대하고 시장 개척 기간을 단축하기 위해 OEM이 Tier 1 및 Tier 2 공급업체와의 플랫폼 제휴로 향하고 있습니다.

시장 촉진요인

서비스형 모빌리티(Mobility as a Service, MaaS)의 인기 증가

시장의 과제

높은 개발 및 도입 비용

주요 시장 동향

실시간 조정을 위한 V2X 통신의 통합

목차

제1장 소개

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 고객의 소리

제5장 세계의 자율주행차 시장 전망

제6장 북미의 자율주행차 시장 전망

제7장 유럽 및 CIS의 자율주행차 시장 전망

제8장 아시아태평양의 자율주행차 시장 전망

제9장 중동 및 아프리카의 자율주행차 시장 전망

제10장 남미의 자율주행차 시장 전망

제11장 시장 역학

제12장 시장 동향과 발전

제13장 Porter's Five Forces 분석

제14장 정책과 규제 상황

제15장 혼란 : 분쟁, 팬데믹, 무역장벽

제16장 경쟁 구도

제17장 전략적 제안

제18장 조사 회사 소개 및 면책사항

KSM
영문 목차

영문목차

Global Autonomous Vehicle Market was valued at USD 2.37 billion in 2024 and is expected to reach USD 8.90 billion by 2030 with a CAGR of 24.68% during the forecast period. Autonomous vehicle technology is reshaping the global transportation landscape by integrating artificial intelligence, machine learning, and sensor fusion into modern mobility solutions. The increasing focus on reducing road accidents and enhancing driving comfort has spurred innovation across the automotive value chain. Automakers and tech developers are investing heavily in systems such as LiDAR, radar, GPS, and real-time mapping to support autonomous functionality. Growth is being driven by improvements in sensor fusion, real-time data analytics, and regulatory encouragement for vehicle automation across multiple segments.

Market Overview
Forecast Period2026-2030
Market Size 2024USD 2.37 Billion
Market Size 2030USD 8.90 Billion
CAGR 2025-203024.68%
Fastest Growing SegmentPassenger Car
Largest MarketNorth America

The industry is also benefiting from automotive OEMs integrating higher levels of autonomy into mainstream vehicle platforms, shifting autonomous features from luxury to mid-range models. Increasing collaboration between tech firms and automakers is enabling faster prototyping and deployment of Level 3 and Level 4 capabilities. For instance, Level 3 autonomous driving features are set to account for almost 20% of new car sales in Europe by 2025. Implementing Level 3 autonomy significantly increases vehicle costs and sensor complexity. ADAS average content per vehicle is projected to rise from $533 (Level 2) to $1,046-$2,289 (Level 3), depending on lidar inclusion. Advanced functionality requires more sensors (up to 17 or more), AI software, supercomputing hardware, and high-definition mapping. These cost dynamics are pushing OEMs toward platform collaborations with Tier 1 and Tier 2 suppliers to scale development and reduce time-to-market.

Market Drivers

Growing Popularity of Mobility-as-a-Service (MaaS)

Urbanization and the shift in consumer preferences from ownership to access are fueling the adoption of Mobility-as-a-Service (MaaS), where autonomous vehicles play a central role. Shared autonomous fleets integrated into MaaS platforms offer cost-effective, accessible, and environmentally conscious alternatives to traditional car ownership. This model addresses urban congestion, parking constraints, and last-mile connectivity. Autonomous vehicles enhance the MaaS experience by providing on-demand transport with lower operational costs, minimal human error, and 24/7 availability. Fleet operators and smart city planners are increasingly exploring these models for ride-hailing, shuttle services, and autonomous taxis. The integration of booking apps, real-time vehicle tracking, and seamless digital payments further strengthens the ecosystem. As the business case for AVs in shared mobility improves, cities and companies are launching pilot programs and deploying autonomous pods, buses, and delivery bots. The synergy between AVs and MaaS platforms is creating scalable opportunities for smart urban mobility.

Market Challenges

High Development and Deployment Costs

Developing autonomous vehicles involves significant investment in research, prototyping, hardware integration, software development, and testing. Key components such as LiDAR, high-performance processors, and redundant safety systems are expensive and often custom-designed, driving up the vehicle cost. Extensive simulation and real-world testing are required to validate system performance, demanding further capital and time. Commercial deployment also involves infrastructure upgrades, such as smart traffic signals, HD mapping, and V2X networks, which add to the overall cost. For shared mobility or freight applications, fleet scalability poses logistical and financial challenges. Smaller automakers and tech startups may struggle to meet the financial demands of long product development cycles. Until economies of scale are achieved and component prices drop, affordability will remain a barrier to mass-market adoption. The challenge is further intensified by the uncertain pace of regulation and varying global readiness, making long-term investment recovery unpredictable for industry stakeholders.

Key Market Trends

Integration of V2X Communication for Real-Time Coordination

Vehicle-to-Everything (V2X) communication is becoming integral to autonomous driving by enabling vehicles to interact with infrastructure, other vehicles, and pedestrians. This connectivity allows for real-time data exchange, improving situational awareness and decision-making. V2X supports features like traffic signal priority, hazard warnings, lane merging coordination, and adaptive route planning. As autonomous vehicles operate without human drivers, the ability to "see" beyond their sensors through V2X becomes essential in complex or unpredictable traffic environments. Governments are investing in connected road infrastructure to support V2X capabilities, especially in smart city projects. Automakers and telecom providers are collaborating to integrate 5G and edge computing, reducing latency and enabling faster communication. The trend is also driving the development of cooperative perception systems, where multiple vehicles share sensor data for improved accuracy. Widespread V2X adoption is set to enhance safety, reduce traffic congestion, and accelerate the readiness of urban environments for full autonomy.

Key Market Players

Report Scope:

In this report, the Global Autonomous Vehicle Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Autonomous Vehicle Market, By Mobility:

Autonomous Vehicle Market, By Vehicle:

Autonomous Vehicle Market, By Level of Automation:

Autonomous Vehicle Market, By Region:

Competitive Landscape

Company Profiles: Detailed analysis of the major companies presents in the Global Autonomous Vehicle Market.

Available Customizations:

Global Autonomous Vehicle Market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to the company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

Table of Contents

1. Introduction

2. Research Methodology

3. Executive Summary

4. Voice of Customer

5. Global Autonomous Vehicle Market Outlook

6. North America Autonomous Vehicle Market Outlook

7. Europe & CIS Autonomous Vehicle Market Outlook

8. Asia-Pacific Autonomous Vehicle Market Outlook

9. Middle East & Africa Autonomous Vehicle Market Outlook

10. South America Autonomous Vehicle Market Outlook

11. Market Dynamics

12. Market Trends & Developments

13. Porters Five Forces Analysis

14. Policy & Regulatory Landscape

15. Disruptions: Conflicts, Pandemics and Trade Barriers

16. Competitive Landscape

17. Strategic Recommendations

18. About Us & Disclaimer

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