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[359페이지 보고서] 전 세계 자율주행 소프트웨어 시장은 2024년 18억 달러에서 2035년 70억 달러로 13.3%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
안전하고 효율적인 운송 솔루션에 대한 수요 증가는 자율주행 소프트웨어 시장의 성장에 큰 원동력이 되고 있습니다. 전 세계적으로 엄격한 안전 요건이 시행됨에 따라 자동차 제조업체는 차량에 안전 기술을 통합해야 합니다. 오토파일럿 주행 소프트웨어는 이러한 안전 요건을 충족하는 데 도움이 되기 때문에 이러한 변화의 직접적인 결과물입니다. 복잡한 알고리즘과 실시간 데이터 처리를 통해 차량 안전을 보장합니다. 또한, 전기차의 보급이 증가함에 따라 자율주행 기술은 전기차의 전자 아키텍처에 완벽하게 통합될 수 있기 때문에 자율주행 기술 개발을 보완합니다.
마찬가지로 ADAS 기술의 엄격한 개발은 자동차 시장에서 정교한 소프트웨어 솔루션에 대한 높은 기준을 제시합니다. ADAS는 어댑티브 크루즈 컨트롤부터 차선 유지 지원까지 다양한 안전 및 자동화 기능을 포괄합니다. 또한 AI, ML, 센서 융합 기술 전반에 걸친 지속적인 발전이 시장을 주도하고 있습니다.
자율 주행 소프트웨어 시장
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자율 주행 소프트웨어 시장 기회
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시장 역학:
운전자: ADAS 기술의 발전 증가
ADAS 기술의 발전으로 자동차 부문에서 소프트웨어 기반 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. ADAS에는 어댑티브 크루즈 컨트롤과 차선 유지 지원 등 일부 안전 및 자동화 기능이 포함되어 있습니다. 그러나 기술의 발전으로 인해 현재의 센서와 인공 지능 기능을 활용하는 흥미로운 새로운 애플리케이션이 등장했습니다. 자동 주차 시스템은 차량 기술의 획기적인 발전을 의미합니다. 자동 주차 시스템은 단순한 주차 보조 기능을 넘어 자동차가 주차장과 좁은 공간을 탐색할 수 있게 해줍니다. 이러한 시스템은 카메라와 초음파 센서를 포함한 다양한 센서를 사용하여 장애물을 감지하고 주차 공간을 예측하며 자율적으로 정확한 주차 절차를 수행합니다. ‘액티브 차선 유지 보조’ 시스템은 또 다른 중요한 발전입니다. 이 시스템은 운전자가 차선을 이탈하면 이를 운전자에게 알려주고 차선을 유지하기 위해 차량을 조작합니다. 이러한 기술/기능이 발전함에 따라 고성능 자율주행 소프트웨어에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이 소프트웨어는 ADAS 센서에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 소화하고 실시간 주행 판단을 내리는 데 매우 중요합니다. 따라서 ADAS 기술의 발전은 자율주행 소프트웨어 시장의 성장에 직접적인 영향을 미칩니다. 센서, 인공 지능, 머신 러닝의 개선은 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 ADAS 기능을 가능하게 합니다. 예를 들어, 향상된 카메라 시스템과 LIDAR 기술은 물체 감지 및 매핑을 개선합니다. 이러한 발전은 데이터를 평가하고 복잡한 주행 동작을 수행하기 위해 똑같이 강력한 알고리즘을 요구합니다.
제약: 소프트웨어 아키텍처 및 하드웨어 플랫폼의 표준화 부족
자율주행차 산업이 성장하는 동안 다양한 자동차 제조업체와 기술 회사들이 각기 다른 유형의 소프트웨어와 플랫폼을 설계하고 있습니다. 이는 다양한 변형으로 이어져 자율주행을 위한 시스템의 상호 운용성 및 호환성 문제를 야기할 수 있습니다. 산업 전반에 걸쳐 파편화된 소프트웨어 아키텍처는 엄청난 도전 과제였습니다. 한 기업이 자율주행 소프트웨어를 구축하기 위해 수십 개의 알고리즘, 프로그래밍 언어 또는 개발 프레임워크를 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다. 이러한 다양성은 협업을 방해하고 혁신을 저해하여 다양한 소프트웨어 구성 요소를 결합하거나 브랜드나 모델이 다른 여러 차량에 걸쳐 솔루션을 확장하기 어렵게 만듭니다. 소프트웨어 아키텍처의 공통성 부족은 시장 개발의 장애물 중 하나가 될 수 있으며, 이는 다양한 플랫폼으로 소프트웨어를 이식하는 데 드는 비용을 증가시킵니다. 자율주행차를 위한 하드웨어 플랫폼의 다양성은 최적화 및 배포에 있어 큰 도전 과제입니다. 대부분의 OEM은 다양한 기능과 성능 특성을 가진 다양한 센서, 프로세서, 통신 모듈을 사용합니다. 이러한 수준의 이질성은 개발자가 알고리즘과 소프트웨어를 여러 하드웨어 설정에 맞게 조정해야 한다는 것을 의미합니다. 하드웨어 불일치는 자율 주행 시스템의 신뢰성과 확장성 측면에서도 중요할 수 있으며, 전반적인 성능과 안전성을 저하시킬 수 있습니다.
또한 소프트웨어와 하드웨어의 이질성은 모든 종류의 규제 노력과 업계 전반의 안전 표준을 위험에 빠뜨립니다. 이처럼 다양한 기술과 플랫폼에 직면하여 규제 당국이 보편적인 규범과 인증 프로세스를 설정하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 파편화는 자율 주행 시스템의 안전성과 신뢰성을 보장할 수 있는 완전한 규제 프레임워크의 구축을 방해할 가능성이 높습니다.
기회: 자율주행 상용차 기술의 발전
물류, 화물, 대중교통과 같은 산업에서 효율성 향상과 비용 절감을 위해 자동화를 도입하는 사례가 증가함에 따라 자율주행 소프트웨어에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 강력한 소프트웨어 시스템은 복잡한 자율주행 상용차, 트럭, 버스 또는 배달 밴을 복잡한 주행 시나리오에서 처리하여 안전을 보장할 수 있습니다. 이러한 발전은 소프트웨어 산업의 혁신을 촉진하여 엄청난 성장 기회를 열어줍니다. 이지마일(프랑스)은 자율주행 모빌리티 솔루션입니다. 이 회사의 셔틀은 전 세계에서 가장 널리 배포된 것으로 알려져 있습니다. 자율주행 셔틀을 제공하는 다른 회사로는 2getthere(네덜란드)와 Sensible 4(핀란드)가 있습니다. 2024년 1월에는 Nuro, Inc.(미국)와 Foretellix(이스라엘)가 자율주행 배송 차량의 안전한 배포를 가속화하기 위해 제휴를 맺었습니다. 자율주행 상용차의 도입은 물류 및 운송 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 변화로 인해 기업은 운전자 없이 밤낮으로 작동하는 자율주행 트럭과 배송 밴을 통해 비용을 절감하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 인건비를 절감하고 연료 효율을 높이며 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 이 모든 것은 자율주행을 위한 첨단 소프트웨어에 의해 촉진되어야 합니다. 이 소프트웨어는 장거리 경로를 처리하고 도시의 혼란스러운 교통 흐름을 탐색하며 차량 관리 시스템과 통합하는 데 필요합니다. 따라서 최첨단 자율주행 시스템에서 실행되는 소프트웨어에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
도전 과제: 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소의 호환성 및 통합 과제
자율주행차 기술이 발전함에 따라 센서, 프로세서, 통신 장치, 소프트웨어 시스템 등 다양한 구성 요소가 포함되고 있습니다. 이러한 다양한 구성 요소가 하나의 시스템으로 작동하려면 HPC가 지원하는 높은 수준의 제품 통합이 필요합니다. 이러한 복잡성은 자율주행 기술의 개발 시간, 비용, 성능을 증가시킵니다. 예를 들어 제조업체와 공급업체 간에 표준화 전략을 구현할 수 없습니다. 각 회사는 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 각각 사양과 프로토콜을 갖춘 제품으로 개발합니다. 따라서 일관된 시스템에 맞추기 위해서는 광범위한 사용자 정의와 맞춤화가 필요합니다. 이는 시간이 많이 걸리고 개발 과정에서 리소스 낭비를 초래할 뿐만 아니라 구성 요소가 제대로 상호 작용하지 않을 때 장애 지점을 발견할 수도 있습니다. 자율 주행 기술에 대한 업계 전반의 표준이 없다는 점도 이러한 문제를 더욱 심화시킵니다.
또한 빠른 기술 발전은 통합 및 호환성 문제로 이어집니다. 새로운 센서와 처리 기술이 개발될 때마다 이를 기존 시스템에 통합해야 하는데, 이러한 업데이트를 항상 허용하는 것은 아닙니다. 이러한 발전은 새로운 구성 요소가 기존 구성 요소와 완벽하게 맞지 않기 때문에 호환성 문제를 야기합니다. 따라서 개발자는 최신 하드웨어의 발전에 발맞춰 소프트웨어를 지속적으로 업데이트하고 개선해야 합니다. 이는 개발의 복잡성을 높이고 개발자의 비용에 더 많은 시간과 비용을 추가합니다.
시장 생태계
자율 주행 소프트웨어 시장의 상위 기업들
예측 기간 동안 자율주행 소프트웨어 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 L2+ 세그먼트
레벨 2+(L2+) 자율성은 차량이 운전자의 감독을 받으면서 스티어링, 가속, 제동 등 다양한 자율 기능을 수행할 수 있도록 합니다. ‘플러스’는 기본 레벨 2 기능보다 점진적으로 개선되어 높은 수준의 자율성까지 격차가 좁혀졌음을 나타냅니다. L2+ 자율주행 차량의 ADAS 기능에는 차선 이탈 경고, 어댑티브 크루즈 컨트롤, 사각지대 감지, 후방 교차 교통 경고, 자동 긴급 제동, 교통 표지판 인식, 차선 유지 보조 등이 포함됩니다. 전 세계의 많은 OEM이 L2+ 자율 주행 기능을 갖춘 차량을 출시했습니다. 이러한 기업들은 자체적으로 자율주행 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 투자, 인수 또는 출시했습니다. 이러한 OEM이 출시한 L2+ 수준의 운전자 지원 시스템에는 Ford의 블루 크루즈, BMW의 확장된 교통 체증 지원, GM의 슈퍼 크루즈, Tesla의 오토파일럿, Audi의 교통 체증 지원, 현대자동차의 자율주행 패키지 등이 있습니다. 테슬라, 폭스바겐, 닛산 등 많은 글로벌 OEM 업체에서 CIPV(현재 진행 차량), 사람 및 차량 감지, 상향/하향등(HLB) 기능 및 속도 제한 교통 표지판 감지 등 L2+ ADAS 기능을 갖춘 자율주행 차량을 출시하고 있습니다. 예를 들어 테슬라는 오토파일럿 소프트웨어 스택이 탑재된 L2+ 자율주행 차량을 출시했습니다. 마찬가지로 Li Auto, Xpeng, NIO, 그레이트 월 모터스와 같은 중국 자동차 제조업체들도 운전자 보조 플랫폼을 탑재한 L2+ 자율주행 차량을 출시했습니다.
원활한 자율 주행 경험을 제공하는 쇼퍼 소프트웨어
쇼퍼 소프트웨어는 사람의 개입 없이 모든 운전 활동을 수행하는 일종의 소프트웨어입니다. 이 고급 형태의 소프트웨어는 차량의 부품과 직접 인터페이스하며 가속, 제동, 스티어링, 내비게이션과 같은 필수 작동을 제어합니다. 완벽한 운전 경험은 차량에 대한 완전한 소프트웨어 제어를 통해 이루어집니다. 운전기사 소프트웨어의 주요 업무는 안전하고 효과적인 운전에 필요한 복잡한 업무를 실행하는 것입니다. 이를 통해 카메라, 레이더, 라이다, GPS 등 다양한 센서에서 쏟아지는 데이터를 기반으로 차량 주변에서 일어나는 상황을 파악할 수 있습니다. 이러한 이해를 바탕으로 소프트웨어는 차선 내 속도와 위치를 결정하고 장애물을 피합니다. 예를 들어, 운전자의 노력 없이도 도심 교통을 탐색하고 고속도로에 합류하며 스스로 주차할 수 있습니다.
또한 이 운전기사 소프트웨어는 효과적인 매핑 및 현지화 도구를 제공합니다. 고화질 지도에는 차선 표시, 교통 표지판, 잠재적 위험 등 도로 네트워크에 대한 정확한 정보가 포함되어 있습니다. 소프트웨어는 이 정보와 실시간 센서 데이터를 사용하여 주변 환경에서 차량을 올바르게 배치하고 안전하고 효율적인 경로를 결정합니다. 이러한 정확한 위치 파악은 어려운 경로를 탐색하는 데 중요합니다. 또한 쾌적하고 안전한 여행을 보장합니다. 운전기사 소프트웨어 개발에서 가장 어려운 요소 중 하나는 변화무쌍하고 예측할 수 없는 다양한 조건에서 신뢰성과 안전성을 보장하는 것입니다. 이를 통해 고급 알고리즘은 교통 체증과 악천후부터 예상치 못한 장애물, 다른 운전자의 불규칙한 행동에 이르기까지 다양한 시나리오를 처리할 수 있습니다. 소프트웨어의 성능을 미세 조정하려면 고급 머신 러닝 알고리즘과 실제 시나리오에서의 광범위한 테스트가 필요합니다. 이를 통해 어려운 상황에서도 효과적으로 대응할 수 있습니다. 엔비디아, 모빌아이, 웨이모, 콘티넨탈 AG와 같은 기업들이 자율주행을 위한 쇼퍼 소프트웨어를 제공하고 있습니다.
예측 기간 동안 가장 큰 시장이 될 것으로 예상되는 아시아 태평양 지역
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 큰 시장이 될 것으로 예상됩니다. 안전하고 효율적이며 편리한 운전 경험에 대한 필요성 증가, 신흥 경제국의 가처분 소득 증가, 국가별 엄격한 안전 규제가 자율주행차 시장을 견인하고 있으며, 이는 다시 자율주행 소프트웨어 시장을 견인하고 있습니다. 중국은 자율주행 차량의 사용을 규제하는 많은 규제를 제정했습니다. 2022년부터 선전의 일부 도로에서 완전 무인 차량의 운행이 허용되었습니다. 예를 들어, 2024년 6월 중국은 BYD, SAIC, 창안 자동차, GAC 등 9개 자동차 제조업체가 첨단 자율주행 시스템을 갖춘 차량으로 공공 도로 테스트를 수행할 수 있도록 허용했습니다. 일본도 자율주행차 사용에 관한 규정을 통과시켰습니다. 예를 들어, 일본의 교통법은 차세대 차량에 적합하도록 변경되었습니다. 개정된 법은 L4 자율주행차 사용자를 위한 면허 시스템을 구축할 것입니다. 마찬가지로 한국도 2019년 1월 교통부가 승용차에 자동 긴급 제동(AEB) 및 차선 이탈 경고(LDW) 시스템 장착을 의무화하는 등 자율주행차 관련 규제를 시행하고 있습니다. 인도에서는 도로교통부와 고속도로부가 2022년부터 다양한 ADAS 요소를 의무적으로 도입하도록 했습니다.
자율주행 소프트웨어 시장 규모 및 점유율
주요 시장 플레이어
자율주행 소프트웨어 시장은 Mobileye(이스라엘), 엔비디아(미국), 퀄컴 테크놀로지스(미국), 화웨이 테크놀로지스(중국), 오로라 이노베이션(미국)과 같은 주요 기업이 주도하고 있습니다. 이 기업들은 주요 OEM에 자율주행 소프트웨어를 제공하고 있으며 전 세계적으로 강력한 유통망을 보유하고 있습니다. 이 기업들은 광범위한 확장 전략을 채택하고 협업, 파트너십, 인수합병을 통해 자율 주행 소프트웨어 시장에서 입지를 다지고 있습니다.
보고서 목표
2024년부터 2030년까지 자율주행 소프트웨어 시장을 가치(미화 백만 달러) 및 수량(천대) 측면에서 분석하고 예측합니다.
차량 유형, 자동화 수준, 추진력, 소프트웨어 유형 및 지역별로 시장을 세분화합니다.
차량 유형 (승용차 및 상용차)을 기준으로 가치 및 볼륨별로 시장 규모를 세분화하고 예측합니다.
추진 방식(ICE 및 전기)을 기준으로 가치 및 볼륨별로 시장 규모를 세분화하고 예측하려면
자동화 수준 (L2+, L3 및 L4)을 기준으로 가치 및 볼륨별로 시장 규모를 세분화하고 예측합니다.
소프트웨어 유형 (인식 및 계획 소프트웨어, 운전 기사 소프트웨어, 내부 감지 소프트웨어 및 감독 / 모니터링 소프트웨어)을 기반으로 시장을 정 성적으로 분석합니다.
지역 (아시아 태평양, 유럽 및 북미)을 기준으로 가치 및 볼륨별로 시장을 세분화하고 예측합니다.
시장 성장에 영향을 미치는 요인 (운전자, 과제, 구속, 기회)에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
개별 성장 동향, 전망 및 전체 시장에 대한 기여도에 대한 시장을 전략적으로 분석합니다.
시장과 관련하여 다음을 연구합니다.
가치 사슬 분석
생태계 분석
기술 분석
사례 연구 분석
특허 분석
관세 및 규제 환경
평균 판매 가격 분석
주요 이해관계자 및 구매 기준
AI가 시장에 미치는 영향
주요 업체를 전략적으로 프로파일링하고 시장 점유율과 핵심 역량을 종합적으로 분석합니다.
이해 관계자를위한 기회와 시장 리더를위한 경쟁 환경 분석
주요 업계 참여자가 수행하는 거래, 제품 출시 / 개발, 확장 및 기타 활동과 같은 경쟁 개발을 추적하고 분석합니다.
이 연구 보고서는 자율성 수준, 차량 유형, 추진력, 소프트웨어 유형 및 지역을 기준으로 자율 주행 소프트웨어 시장을 분류합니다.
자율성 수준 기준:
L2+
L3
L4
차량 유형 기준:
승용차
상용차
추진력 기준:
ICE
전기
소프트웨어 유형 기준:
인지 및 계획 소프트웨어
운전사 소프트웨어
실내 감지 소프트웨어
감독/모니터링 소프트웨어
지역 기준
아시아 태평양(APAC)
중국
인도
일본
대한민국
북미(NA)
미국
캐나다
유럽(EU)
프랑스
독일
스페인
스웨덴
영국
최근 개발
2024년 7월, 이베코 그룹의 일원인 이베코는 PlusAI, dm-drogerie markt, DSV와 함께 독일에서 반자동 트럭 파일럿을 시작한다고 발표했습니다. 몇 달간의 엄격한 테스트와 검증을 거친 후, 이 파일럿은 PlusAI의 운전자 감독형 고도로 자동화된 주행 소프트웨어인 PlusDrive®를 갖춘 새로운 생산 준비 단계의 IVECO S-Way 대형 트럭 디자인을 활용하게 될 것입니다.
2024년 6월, 리비안(미국)과 폭스바겐 그룹(독일)은 첨단 차량 소프트웨어 기술을 개발하기 위한 합작 투자 계획을 발표했습니다. 폭스바겐 그룹은 우선 리비안에 10억 달러를 투자하고, 최대 40억 달러를 추가로 투자할 계획입니다.
2024년 6월, 이전에 P3 모빌리티로 불렸던 크로아티아의 베르네는 이스라엘의 모빌아이와 협력하여 자율주행 차량을 출시했습니다. 첨단 Mobileye Drive™ AD 플랫폼이 특수 설계된 Verne 차량에 통합될 예정입니다.
2024년 6월, 독일 도이체반의 KIRA 프로젝트는 Mobileye(이스라엘)와 협력하여 독일 대중교통을 위한 Mobileye Drive 플랫폼을 테스트했습니다. KIRA는 대중교통용 레벨 4 자율주행 차량을 테스트하는 최초의 독일 프로젝트입니다. 공공 도로 테스트를 위해 승인된 모빌아이의 플랫폼은 라인-마인 지역의 다름슈타트와 오펜바흐에 있는 6개의 주문형 셔틀에서 테스트될 예정입니다.
2024년 6월, 독일 벡터 인포매틱(Vector Informatik GmbH)은 캐나다 블랙베리(BlackBerry Limited)와 협력하여 SDV를 위한 자동차 안전 무결성 수준(ASIL) D를 구현했습니다. 이 협력을 통해 벡터는 QNX® OS 통합, 인터페이스 및 안전 사례를 제공하여 OEM 및 티어 1 공급업체가 견고한 고성능 SDV 시스템을 위해 사전 조정된 안전 개념과 함께 QNX® OS for Safety에서 MICROSAR Adaptive Safe를 사용하여 AUTOSAR 기반 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원할 것입니다.
2024년 6월, UAE의 Bayanat AI와 영국의 OXA Autonomy LLC는 UAE에서 자율주행 차량 솔루션의 개발 및 배포를 발전시키기 위해 제휴를 맺었습니다. 이 파트너십은 스마트 및 자율 주행 자동차 산업(SAVI) 클러스터 산하 아부다비 투자청(ADIO)의 지원을 받고 있습니다.
1 서론 (페이지 번호 – 26)
1.1 연구 목표
1.2 시장 정의
1.3 연구 범위
1.3.1 시장 세분화
1.3.2 포함 및 제외 사항
1.4 고려 된 연도
1.5 고려되는 통화
1.6 고려 된 단위
1.7 이해관계자
2 연구 방법론(페이지 번호 – 33)
2.1 연구 데이터
2.1.1 2차 데이터
2.1.1.1 주요 2차 출처
2.1.1.2 2차 출처의 주요 데이터
2.1.2 기본 데이터
2.1.2.1 1차 인터뷰의 분류
2.1.2.2 주요 참가자 목록
2.2 시장 규모 추정 방법론
2.2.1 상향식 접근 방식
2.2.2 하향식 접근 방식
2.3 시장 분석 및 데이터 삼각 측량
2.3.1 수요 측면 동인 및 기회에 따른 시장 성장 예측
2.4 요인 분석
2.5 연구 가정
2.6 연구 한계
2.7 위험 분석
3 경영진 요약 (페이지 번호 – 49)
4 프리미엄 인사이트 (페이지 번호 – 54)
4.1 자율 주행 소프트웨어 시장의 플레이어를위한 매력적인 기회
4.2 지역별 자율 주행 소프트웨어 시장
4.3 자율성 수준별 자율 주행 소프트웨어 시장
4.4 차량 유형별 자율 주행 소프트웨어 시장
4.5 자율 주행 소프트웨어 시장, 추진력 별
5 시장 개요 (페이지 번호 – 57)
5.1 소개
5.2 시장 역학
5.2.1 드라이버
5.2.1.1 자율 주행 차량의 개발 및 채택에 집중
5.2.1.2 안전 규정 준수의 필요성
5.2.1.3 ADAS 기술의 발전 증가
5.2.1.4 차량 연결을 위한 5G 기술 통합
5.2.2 제한 사항
5.2.2.1 데이터 프라이버시 문제
5.2.2.2 소프트웨어 아키텍처 및 하드웨어 플랫폼의 표준화 부족
5.2.3 기회
5.2.3.1 안전하고 지속 가능한 운송 솔루션에 대한 수요 증가
5.2.3.2 구독 모델을 통한 수익 흐름
5.2.3.3 자동차 부문에서 센서 융합의 배포 증가
5.2.3.4 자율주행 상용차 기술의 발전
5.2.4 도전 과제
5.2.4.1 높은 운영 비용
5.2.4.2 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소의 호환성 및 통합 과제
5.3 고객에게 영향을 미치는 트렌드/중단 사태
5.3.1 고객에게 영향을 미치는 트렌드 / 중단
5.4 가치 사슬 분석
5.5 기술 분석
5.5.1 소개
5.5.2 주요 기술
5.5.2.1 V2X 커넥티드 자율 주행 차량
5.5.2.2 센서 융합을위한 인공 지능
5.5.2.3 데이터 처리를위한 에지 컴퓨팅
5.5.3 보완 기술
5.5.3.1 솔리드 스테이트 LiDAR
5.5.3.2 자율 주행 차량용 지형 감지 시스템
5.5.3.3 자동 발렛 파킹(AVP)
5.5.3.4 야간 투시경 및 열화상 카메라
5.5.4 인접 기술
5.5.4.1 딥러닝 기반 센서 융합
5.5.4.2 센서 융합 데이터와 블록체인
5.5.4.3 칼만 필터를 사용한 센서 융합
5.6 가격 분석
5.6.1 지역별 자율성 수준에 대한 평균 판매 가격 추세
5.6.2 자율 주행 소프트웨어 제품군 가격, 주요 OEM 별, 2023 년
5.7 생태계 분석
5.7.1 OEM
5.7.2 컴퓨팅 장치 제공 업체
5.7.3 소프트웨어 스택 제공 업체
5.7.4 모빌리티 플랫폼 제공 업체
5.8 주요 이해관계자 및 구매 기준
5.8.1 구매 프로세스의 주요 이해 관계자
5.8.2 구매 기준
5.9 사례 연구 분석
5.9.1 대륙 농업은 도시 지역의 자율 주행 문제를 해결하기 위해 혁신적인 솔루션을 개발했습니다.
5.9.2 대륙 농업은 인간과 기계의 상호 작용을 향상시키기 위해 지능적이고 전문화 된 소프트웨어를 개발했습니다.
5.9.3 플러스 드라이브는 까다로운 주행 시나리오를 자율적으로 관리하여 안전성을 향상시켰습니다.
5.9.4 캐브 포스, 알렉산더 데니스 단층 버스에 설치된 퓨전 프로세싱의 캐브 스타 자율 주행 시스템 도입
5.9.5 웨이모, 교통 관련 사망자를 줄이기 위해 포괄적인 센서 배열을 사용하는 정교한 인식 시스템 통합
5.9.6 암바렐라의 모듈 식 광고 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션은 자동차 OEM이 차량 차량 전체에 확장 가능한 자율 주행 기능을 배포 할 수 있도록 지원했습니다.
5.1 특허 분석
5.10.1 소개
5.10.2 특허의 법적 지위
5.11 투자 및 자금 조달 시나리오
5.12 사용 사례별 자금 조달
5.13 규제 환경
5.13.1 자율주행차 사용에 대한 국가별 규제
5.13.2 국가별 ADAS 관련 규제 및 이니셔티브
5.13.3 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직
5.14 주요 컨퍼런스 및 이벤트, 2024-2025년
5.15 자체 소프트웨어 개발에 대한 주요 OEM의 성향에 대한 MNM 통찰력
5.16 자율주행에서 직면한 과제에 대한 MNM 인사이트
5.16.1 인프라 및 기술 통합
5.16.2 자율주행차의 보편적인 정확성과 적응성
5.16.3 개인 정보 보호 및 사이버 보안 확보
5.16.4 악천후에서의 자율 주행 차량 운행
5.16.5 AI의 초기 단계
5.16.6 규제 및 법적 문제
5.17 자율주행을 위한 라이더 활용 전략에 대한 5.17MNM 인사이트
5.17.1 장거리 라이더 시스템
5.17.2 단거리 라이더 시스템
5.17.3 라이더의 대안으로 통합 된 다중 카메라-레이더 시스템
5.18 OEM의 시뮬레이터 사용에 대한 백만 분의 1 통찰력
5.19 HD 맵 활용을 위한 전략에 대한 5.19밀리미터 인사이트
5.2 자율주행차에 대한 AI의 영향
5.21 자율주행 수익화를 위한 비즈니스 모델에 대한 5.21억 달러 규모의 인사이트
6 자율주행 소프트웨어 시장, 자율주행 수준별(121페이지)
6.1 소개
6.2 L2+
6.2.1 시장 추진을위한 규제 이니셔티브
6.3 L3
6.3.1 시장을 주도하기위한 도로 안전에 대한 수요 급증
6.4 L4
6.4.1 시장을 주도하기위한 완전 자동화로 전환
6.5 주요 산업 인사이트
7 차량 유형별 자율 주행 소프트웨어 시장 (134 페이지)
7.1 소개
7.1.1 운영 데이터
7.2 승용차
7.2.1 시장을 주도하기위한 ADAS 통합에 대한 엄격한 의무
7.3 상용차
7.3.1 시장을 주도하는 자율 주행 기술의 혁신
7.4 주요 산업 인사이트
8 자율 주행 소프트웨어 시장, 보급량 별 (페이지 번호 – 142)
8.1 소개
8.2 ICE
8.2.1 시장을 주도하기위한 배기 가스 배출 친화적 인 운송에 대한 인식 개선
8.3 전기
8.3.1 시장을 주도하기 위해 엄격한 배기 가스 및 안전 규정 준수 필요성
8.4 주요 산업 인사이트
9 소프트웨어 유형별 자율 주행 소프트웨어 시장 (페이지 번호 – 150)
9.1 소개
9.2 인식 및 계획 소프트웨어
9.3 운전사 소프트웨어
9.4 인테리어 감지 소프트웨어
9.5 감독 및 모니터링 소프트웨어
10 자율 주행 소프트웨어 시장, 지역별 (페이지 번호 – 155)
10.1 소개
10.2 아시아 태평양
10.2.1 중국
10.2.1.1 시장을 주도하기 위해 라이드 헤일링 애그리 게이터의 자율 주행 차량 테스트 증가
10.2.2 일본
10.2.2.1 시장을 주도하기위한 정부의 자율 주행 차량 개발 추진
10.2.3 대한민국
10.2.3.1 시장을 주도하기위한 자율 주행 차량 배치에 대한 정부의 초점
10.2.4 인도
10.2.4.1 시장을 주도하기 위해 자동차 산업에서 안전에 대한 강조 증가
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.1.1 시장을 주도하는 강력한 자율 주행 차량 개발 생태계
10.3.2 프랑스
10.3.2.1 시장을 주도하기위한 도로 안전에 대한 정부의 의무
10.3.3 영국
10.3.3.1 시장을 주도하기 위해 차량의 고급 안전 및 고급화에 대한 수요 증가
10.3.4 스페인
10.3.4.1 시장을 주도하기위한 진화하는 소비자 선호도 및 기술 발전
10.3.5 스웨덴
10.3.5.1 시장을 주도하기위한 지원 규제 프레임 워크와 결합 된 자율 주행 기술의 발전
10.4 북미
10.4.1 미국
10.4.1.1 시장을 주도하기위한 정부의 지원과 선도적 인 자율 주행 소프트웨어 제공 업체의 존재
10.4.2 캐나다
10.4.2.1 시장을 주도하기위한 연결 및 자율 생태계 개발에 대한 정부의 투자
11 경쟁 환경 (페이지 번호 – 188)
11.1 개요
11.2 주요 플레이어 전략 / 승리 할 권리
11.3 시장 순위 분석
11.4 수익 분석
11.5 회사 가치 평가 및 재무 지표
11.6 브랜드 / 제품 비교
11.7 회사 평가 매트릭스 : 주요 업체, 2023 년
11.7.1 별
11.7.2 신흥 리더
11.7.3 퍼베이시브 플레이어
11.7.4 참가자
11.7.5 회사 발자국 : 주요 업체, 2023 년
11.8 회사 평가 매트릭스 : 스타트 업 / SME, 2023 년
11.8.1 진보적 인 기업
11.8.2 반응 형 기업
11.8.3 역동적 인 기업
11.8.4 시작 블록
11.8.5 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 시나리오
11.9.1 제품 출시 및 개발
11.9.2 거래
11.9.3 확장
11.9.4 기타 개발
12 회사 프로필 (페이지 번호 – 210)
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