| ■ 영문 제목 : Global Automotive Scanning LiDAR Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D5238 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 5월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 자동차 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 자동차 스캐닝 라이더 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 자동차 스캐닝 라이더은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 자동차 스캐닝 라이더 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 자동차 스캐닝 라이더은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 자동차 스캐닝 라이더의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 자동차 스캐닝 라이더 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
자동차 스캐닝 라이더 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 자동차 스캐닝 라이더 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 단거리 및 중거리, 장거리) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 자동차 스캐닝 라이더 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 자동차 스캐닝 라이더 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 자동차 스캐닝 라이더 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 자동차 스캐닝 라이더 기술의 발전, 자동차 스캐닝 라이더 신규 진입자, 자동차 스캐닝 라이더 신규 투자, 그리고 자동차 스캐닝 라이더의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 자동차 스캐닝 라이더 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 자동차 스캐닝 라이더 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 자동차 스캐닝 라이더 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 자동차 스캐닝 라이더 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 자동차 스캐닝 라이더 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 자동차 스캐닝 라이더 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 자동차 스캐닝 라이더 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
자동차 스캐닝 라이더 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
단거리 및 중거리, 장거리
*** 용도별 세분화 ***
주차 지원 시스템, 사각 지대 감지, 보행자 감지, 기타
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Delphi Automotive PLC, NXP Semiconductors, First Sensor AG, Ibeo Automotive Systems GmbH, Luminar Technologies Inc., LeddarTech Inc., Continental AG, Denso Corporation, HELLA GmbH & Co. KGaA, Robert Bosch GmbH, Quanergy Systems Inc., Velodyne LiDAR Inc., TetraVue, XenomatiX N. V., InnoviZ Technologies Ltd., Valeo SA
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 자동차 스캐닝 라이더 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 자동차 스캐닝 라이더 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 자동차 스캐닝 라이더 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 자동차 스캐닝 라이더은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 자동차 스캐닝 라이더 시장분석 ■ 지역별 자동차 스캐닝 라이더에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 자동차 스캐닝 라이더 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Delphi Automotive PLC, NXP Semiconductors, First Sensor AG, Ibeo Automotive Systems GmbH, Luminar Technologies Inc., LeddarTech Inc., Continental AG, Denso Corporation, HELLA GmbH & Co. KGaA, Robert Bosch GmbH, Quanergy Systems Inc., Velodyne LiDAR Inc., TetraVue, XenomatiX N. V., InnoviZ Technologies Ltd., Valeo SA – Delphi Automotive PLC – NXP Semiconductors – First Sensor AG ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]자동차 스캐닝 라이더 이미지 자동차 스캐닝 라이더 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 자동차 스캐닝 라이더 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 자동차 스캐닝 라이더 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 자동차 스캐닝 라이더 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 자동차 스캐닝 라이더 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 자동차 스캐닝 라이더 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 자동차 스캐닝 라이더 매출 시장 점유율 기업별 자동차 스캐닝 라이더 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 자동차 스캐닝 라이더 판매량 시장 점유율 2023 기업별 자동차 스캐닝 라이더 매출 시장 2023 기업별 글로벌 자동차 스캐닝 라이더 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 자동차 스캐닝 라이더 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 자동차 스캐닝 라이더 매출 시장 점유율 2023 미주 자동차 스캐닝 라이더 판매량 (2019-2024) 미주 자동차 스캐닝 라이더 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 자동차 스캐닝 라이더 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 자동차 스캐닝 라이더 매출 (2019-2024) 유럽 자동차 스캐닝 라이더 판매량 (2019-2024) 유럽 자동차 스캐닝 라이더 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자동차 스캐닝 라이더 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자동차 스캐닝 라이더 매출 (2019-2024) 미국 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 캐나다 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 멕시코 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 브라질 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 중국 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 일본 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 한국 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 인도 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 호주 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 독일 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 프랑스 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 영국 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 러시아 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 이집트 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 터키 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 자동차 스캐닝 라이더 시장규모 (2019-2024) 자동차 스캐닝 라이더의 제조 원가 구조 분석 자동차 스캐닝 라이더의 제조 공정 분석 자동차 스캐닝 라이더의 산업 체인 구조 자동차 스캐닝 라이더의 유통 채널 글로벌 지역별 자동차 스캐닝 라이더 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 자동차 스캐닝 라이더 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자동차 스캐닝 라이더 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자동차 스캐닝 라이더 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자동차 스캐닝 라이더 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자동차 스캐닝 라이더 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 자동차 스캐닝 라이더(Automotive Scanning LiDAR)는 자동차의 주변 환경을 3차원 공간 정보로 인식하고 측정하기 위해 사용되는 첨단 센싱 기술입니다. 라이더(LiDAR)는 Light Detection and Ranging의 약자로, 빛을 이용하여 거리를 측정하는 원리를 기반으로 합니다. 자동차 스캐닝 라이더는 이 라이더 기술을 자동차의 자율주행 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 특화하여 적용한 것으로, 주변 사물의 형상, 크기, 위치, 속도 등을 정밀하게 파악하여 차량이 안전하고 효율적으로 주행할 수 있도록 돕습니다. 자동차 스캐닝 라이더의 핵심적인 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 높은 공간 해상도와 정밀도를 제공합니다. 레이저 펄스를 주기적으로 방출하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정함으로써 수 밀리미터(mm) 수준의 정밀도로 거리를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 도로상의 차선, 보행자, 다른 차량, 장애물 등을 매우 상세하게 인식할 수 있습니다. 둘째, 주변 환경을 3차원 point cloud 데이터로 생성합니다. 수많은 지점(point)들의 3차원 좌표 정보를 집합한 point cloud는 차량 주변 환경의 입체적인 구조를 그대로 담고 있으며, 이를 통해 사물의 형상과 공간적 관계를 명확하게 파악할 수 있습니다. 셋째, 다양한 조명 조건에서도 안정적인 성능을 발휘합니다. 카메라와 같은 광학 센서는 조명 변화에 민감하지만, 라이더는 자체적으로 레이저를 발광하기 때문에 낮, 밤, 터널 진입 등 다양한 조명 조건에서도 일관된 성능을 유지할 수 있습니다. 또한, 안개나 비와 같은 악천후 조건에서도 어느 정도의 성능을 발휘하는 장점을 가지고 있습니다. 넷째, 다른 센서와의 융합을 통해 성능을 극대화합니다. 라이더는 카메라, 레이더(Radar) 등 다른 센서들과 함께 사용될 때 그 효과가 더욱 커집니다. 예를 들어, 카메라는 색상이나 질감 정보를 제공하여 사물을 분류하는 데 도움을 주고, 레이더는 장거리 탐지에 강점을 가지고 있어 라이더와 상호 보완적인 역할을 수행합니다. 이러한 센서 융합은 더욱 robust하고 신뢰성 높은 환경 인식을 가능하게 합니다. 자동차 스캐닝 라이더는 작동 방식과 빔(beam)의 스캐닝 방식에 따라 여러 종류로 나눌 수 있습니다. 가장 대표적인 분류는 기계식 라이더(Mechanical LiDAR)와 솔리드 스테이트 라이더(Solid-State LiDAR)입니다. 기계식 라이더는 회전하는 부품을 사용하여 레이저 빔을 스캐닝하는 방식입니다. 일반적으로 수십 개에서 백 개 이상의 레이저 채널을 가지고 있으며, 회전하면서 360도 전방위의 환경 정보를 수집합니다. 이러한 방식은 넓은 시야각과 높은 해상도를 제공하지만, 기계적인 움직임으로 인해 내구성이 떨어지고 부피가 크며 가격이 비싸다는 단점이 있습니다. 반면에 솔리드 스테이트 라이더는 움직이는 기계 부품 없이 반도체 소자를 이용하여 레이저 빔을 스캐닝하는 방식입니다. MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) 기반 라이더, 플래시 라이더(Flash LiDAR), 플래시 LIDAR(Flash LIDAR) 등이 이에 해당합니다. MEMS 라이더는 미세 거울을 움직여 레이저 빔의 방향을 제어하며, 플래시 라이더는 넓은 영역에 동시에 레이저를 발광하여 반사되는 빛을 감지하는 방식입니다. 솔리드 스테이트 라이더는 기계적인 움직임이 없어 소형화, 경량화가 가능하고 내구성이 뛰어나며 가격 경쟁력이 높다는 장점이 있어 최근 자동차 산업에서 각광받고 있는 기술입니다. 또한, 레이저 빔의 개수와 각도에 따라 고해상도 라이더와 저해상도 라이더로 구분할 수도 있습니다. 고해상도 라이더는 많은 수의 레이저 채널을 사용하여 매우 상세한 3차원 지도를 생성하는 데 적합하며, 저해상도 라이더는 광범위한 영역을 빠르게 탐색하는 데 활용될 수 있습니다. 자동차 스캐닝 라이더의 주요 용도는 단연 자율주행 자동차의 핵심 센서로서의 역할입니다. 레벨 3 이상의 자율주행 시스템에서는 차량 스스로 주변 환경을 완벽하게 인식하고 판단해야 하므로 라이더의 정밀한 3차원 정보는 필수적입니다. 이를 통해 차선 유지, 장애물 회피, 보행자 인식, 다른 차량과의 거리 및 상대 속도 측정 등 다양한 주행 상황에서 안전하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에서도 라이더는 중요한 역할을 수행합니다. 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC)에서 앞차와의 간격을 유지하거나, 자동 긴급 제동 시스템(AEB)에서 갑작스러운 장애물 출현 시 즉각적으로 반응하도록 돕는 데 사용됩니다. 더욱이, 주차 보조 시스템에서도 차량 주변의 공간을 정확하게 파악하여 안전하고 편리한 주차를 지원합니다. 이 외에도 라이더는 도로 상태 모니터링, 실시간 도로 표면 감지, 교통량 분석 등 도로 인프라 측면에서도 활용될 수 있으며, 사고 현장 복원이나 물류 창고에서의 자동화 로봇 등 다양한 산업 분야에서도 응용 가능성을 가지고 있습니다. 자동차 스캐닝 라이더의 성능과 기능 향상을 위해서는 다양한 관련 기술과의 융합 및 발전이 필수적입니다. 첫째, 레이저 소스 및 광학 기술의 발전입니다. 더 높은 출력과 효율을 갖는 레이저 소스, 더 정밀한 빔 제어 기술, 그리고 반사율이 높은 광학 부품 개발은 라이더의 탐지 거리와 해상도를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 둘째, 센서 융합 기술입니다. 라이더 데이터와 카메라, 레이더 등의 데이터를 효과적으로 통합하고 상호 보완적으로 활용하여 환경 인식의 정확성과 신뢰성을 높이는 기술은 자율주행의 안전성을 확보하는 데 결정적입니다. 셋째, point cloud 처리 및 분석 기술입니다. 라이더 센서에서 생성되는 방대한 양의 point cloud 데이터를 실시간으로 처리하고, 여기서 유의미한 정보를 추출하여 객체 인식, 추적, 맵핑 등에 활용하는 알고리즘의 고도화가 중요합니다. 넷째, 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술입니다. 딥러닝 기반의 객체 탐지, 분류, 분할 알고리즘은 라이더 데이터로부터 더욱 정교하고 효율적인 환경 인식을 가능하게 합니다. 다섯째, 고정밀 지도(HD Map) 구축 및 활용 기술입니다. 라이더 데이터를 기반으로 구축된 고정밀 지도는 차량의 현재 위치를 파악하고 주변 환경과의 비교를 통해 주행의 안정성을 높이는 데 기여합니다. 마지막으로, 라이더 자체의 성능 향상과 더불어 관련 부품들의 소형화, 경량화, 저전력화 기술 또한 자동차에 탑재되기 위한 중요한 요소입니다. 이러한 다양한 기술들의 지속적인 발전과 융합을 통해 자동차 스캐닝 라이더는 더욱 안전하고 지능적인 미래 모빌리티 사회를 실현하는 데 핵심적인 역할을 수행할 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자동차 스캐닝 라이더 시장 2024-2030] (코드 : LPI2407D5238) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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