| ■ 영문 제목 : Global Automatically Driving Vehicles Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D4374 ■ 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 자동 주행 차량 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 자동 주행 차량은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 자동 주행 차량 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 자동 주행 차량은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 자동 주행 차량의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 자동 주행 차량 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
자동 주행 차량 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 자동 주행 차량 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 연료 차량, 신에너지 차량) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 자동 주행 차량 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 자동 주행 차량 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 자동 주행 차량 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 자동 주행 차량 기술의 발전, 자동 주행 차량 신규 진입자, 자동 주행 차량 신규 투자, 그리고 자동 주행 차량의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 자동 주행 차량 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 자동 주행 차량 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 자동 주행 차량 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 자동 주행 차량 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 자동 주행 차량 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 자동 주행 차량 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, 자동 주행 차량 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
자동 주행 차량 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 ***
연료 차량, 신에너지 차량
*** 용도별 세분화 ***
승용차, 상용차
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.
Alphabet-Waymo, Google, FCA, NXP Semiconductors, General Motors, Uber, Apple, Baidu, Ford, Intel, Argo.ai, CB Insights, Volkswagen, Toyota, Benz, Tesla, Audi
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 자동 주행 차량 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 자동 주행 차량 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 자동 주행 차량 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 자동 주행 차량은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
※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.
■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 자동 주행 차량 시장분석 ■ 지역별 자동 주행 차량에 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 자동 주행 차량 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Alphabet-Waymo, Google, FCA, NXP Semiconductors, General Motors, Uber, Apple, Baidu, Ford, Intel, Argo.ai, CB Insights, Volkswagen, Toyota, Benz, Tesla, Audi – Alphabet-Waymo – Google – FCA ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]자동 주행 차량 이미지 자동 주행 차량 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 자동 주행 차량 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 자동 주행 차량 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 자동 주행 차량 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 자동 주행 차량 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 자동 주행 차량 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 자동 주행 차량 매출 시장 점유율 기업별 자동 주행 차량 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 자동 주행 차량 판매량 시장 점유율 2023 기업별 자동 주행 차량 매출 시장 2023 기업별 글로벌 자동 주행 차량 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 자동 주행 차량 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 자동 주행 차량 매출 시장 점유율 2023 미주 자동 주행 차량 판매량 (2019-2024) 미주 자동 주행 차량 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 자동 주행 차량 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 자동 주행 차량 매출 (2019-2024) 유럽 자동 주행 차량 판매량 (2019-2024) 유럽 자동 주행 차량 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자동 주행 차량 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자동 주행 차량 매출 (2019-2024) 미국 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 캐나다 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 멕시코 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 브라질 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 중국 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 일본 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 한국 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 인도 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 호주 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 독일 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 프랑스 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 영국 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 러시아 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 이집트 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 터키 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 자동 주행 차량 시장규모 (2019-2024) 자동 주행 차량의 제조 원가 구조 분석 자동 주행 차량의 제조 공정 분석 자동 주행 차량의 산업 체인 구조 자동 주행 차량의 유통 채널 글로벌 지역별 자동 주행 차량 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 자동 주행 차량 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자동 주행 차량 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자동 주행 차량 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자동 주행 차량 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자동 주행 차량 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 자동 주행 차량, 흔히 자율주행차라고도 불리는 이 혁신적인 이동 수단은 센서, 소프트웨어, 그리고 정교한 알고리즘을 통해 운전자의 개입 없이 스스로 주변 환경을 인식하고 판단하여 목적지까지 이동하는 차량을 의미합니다. 단순한 이동 수단을 넘어 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 잠재력을 지닌 기술로 주목받고 있습니다. 자동 주행 차량의 핵심은 바로 '인지(Perception)', '판단(Decision-making)', 그리고 '제어(Control)'의 세 가지 기능입니다. 인지 기능은 차량에 장착된 다양한 센서들을 통해 도로 상황, 주변 차량, 보행자, 장애물, 신호등 등의 정보를 수집하고 분석하는 과정을 말합니다. 카메라, 라이다(LiDAR), 레이다(Radar), 초음파 센서 등은 각각의 고유한 방식으로 정보를 파악하며, 이들을 융합하여 보다 정확하고 입체적인 상황 인식을 가능하게 합니다. 예를 들어, 카메라는 색상과 형태 정보를, 라이다는 거리와 3차원 정보를, 레이다는 속도와 날씨 변화에도 비교적 강건한 정보를 제공합니다. 수집된 인지 정보는 차량의 두뇌 역할을 하는 컴퓨터 시스템으로 전달됩니다. 이곳에서는 인공지능(AI) 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 기반으로 현재 상황을 분석하고, 앞으로 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 예측합니다. 예를 들어, 갑자기 도로에 뛰어드는 보행자를 인지했다면, 차량은 즉시 감속 또는 정지해야 할지, 아니면 회피해야 할지 등의 판단을 내립니다. 이러한 판단은 방대한 양의 주행 데이터를 학습한 알고리즘을 통해 최적의 의사결정을 도출합니다. 마지막으로 판단된 결과에 따라 차량은 실제 움직임을 제어합니다. 가속, 감속, 조향, 브레이크 조작 등 운전자가 직접 하던 모든 행위를 컴퓨터 시스템이 정밀하게 수행합니다. 이러한 일련의 과정은 실시간으로 끊임없이 반복되며, 급변하는 도로 환경 속에서도 안전하고 효율적인 주행을 가능하게 합니다. 자동 주행 차량은 기술적 완성도와 운전자 개입 정도에 따라 레벨로 구분됩니다. 현재 가장 널리 알려진 분류 기준은 미국 자동차 공학회(SAE)에서 제시한 레벨 0부터 레벨 5까지의 6단계입니다. 레벨 0은 운전자가 모든 운전 기능을 담당하는 일반적인 차량입니다. 레벨 1은 특정 상황에서 운전 보조 시스템이 개입하는 단계로, 예를 들어 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC)이나 차선 유지 보조(LKA) 기능 등이 해당됩니다. 레벨 2는 전방 주시 및 운전자 개입이 필요한 조건 하에서 가속, 조향, 제동을 동시에 보조하는 기능입니다. 테슬라의 오토파일럿과 같은 시스템이 여기에 속합니다. 운전자는 항상 주의를 기울여야 하며, 시스템 오류 발생 시 즉시 개입해야 합니다. 레벨 3은 특정 조건에서 차량이 모든 운전 기능을 수행하는 고도 자율주행 단계입니다. 하지만 시스템 작동 중에도 운전자가 상황을 인지하고 필요시 개입할 준비가 되어 있어야 합니다. 예를 들어, 고속도로 정체 구간에서는 차량이 알아서 주행하지만, 일반 도로에서는 운전자가 제어해야 합니다. 레벨 4는 특정 운행 영역(예: 지정된 고속도로 구간 또는 특정 지역) 내에서는 운전자의 개입 없이 완전한 자율주행이 가능한 단계입니다. 레벨 5는 모든 운전 상황에서 운전자의 개입 없이 완전한 자율주행이 가능한 궁극적인 단계이며, 운전대나 페달이 없는 형태의 차량도 상상해 볼 수 있습니다. 현재 상용화 단계는 레벨 2~3 수준이며, 레벨 4 이상은 시험 운행 단계에 있습니다. 자동 주행 차량의 용도는 매우 다양하며, 우리의 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 가장 직접적인 용도는 바로 개인 이동 수단의 발전입니다. 운전에서 해방된 사람들은 이동 시간을 더욱 생산적이거나 여가 활동에 활용할 수 있습니다. 차량 내에서 업무를 보거나, 영화를 보거나, 휴식을 취하는 등 이동 경험이 완전히 달라질 수 있습니다. 또한, 고령자나 신체적인 제약이 있는 사람들에게는 독립적인 이동성을 제공하여 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 물류 및 운송 분야에서도 자동 주행 차량의 잠재력은 막대합니다. 무인 배달 차량은 물류 비용을 절감하고 배송 효율성을 높일 수 있습니다. 특히 택배, 음식 배달 등 소량의 물품을 단거리로 운송하는 분야에서 빠르게 상용화될 것으로 예상됩니다. 장거리 화물 운송에서도 트럭 운전사의 피로도 문제를 해결하고, 24시간 운행이 가능하게 함으로써 물류 시스템 전반의 효율성을 증대시킬 수 있습니다. 대중교통 분야에서는 더욱 스마트하고 편리한 서비스 제공이 가능해집니다. 수요응답형 셔틀버스나 무인 택시 등은 기존의 고정 노선 버스나 택시 시스템을 보완하거나 대체하여 시민들의 이동 편의성을 높일 수 있습니다. 또한, 도시 교통 체증 완화 및 교통 사고 감소에도 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 자동 주행 차량은 인간 운전자의 실수로 인한 사고를 줄이고, 교통 흐름을 최적화하여 효율적인 교통 시스템을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 자동 주행 차량을 구현하기 위해서는 여러 첨단 기술들이 복합적으로 작용합니다. 앞서 언급한 센서 기술 외에도, **정밀 지도(HD Map) 및 측위(Localization) 기술**은 자동 주행의 필수 요소입니다. 정밀 지도는 일반 지도보다 훨씬 상세한 정보를 담고 있어 차선, 도로 표지판, 신호등 등의 위치를 수 cm 오차 범위 내에서 파악할 수 있게 합니다. 차량은 이 정밀 지도를 기반으로 자신의 정확한 위치를 파악하며, 이를 통해 안정적인 경로를 생성하고 유지할 수 있습니다. **인공지능(AI) 및 머신러닝(Machine Learning)** 기술은 차량의 '뇌' 역할을 수행합니다. 복잡한 도로 상황을 실시간으로 인지하고, 다양한 변수를 고려하여 최적의 의사결정을 내리며, 예상치 못한 상황에 대처하는 능력을 제공합니다. 특히 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전은 이미지 인식, 객체 감지, 예측 모델링 등의 성능을 비약적으로 향상시키며 자율주행 기술 발전을 이끌고 있습니다. **센서 퓨전(Sensor Fusion) 기술**은 여러 종류의 센서에서 수집된 데이터를 통합하여 보다 완전하고 정확한 환경 정보를 생성하는 기술입니다. 각 센서는 장단점을 가지고 있기 때문에, 이들을 상호 보완적으로 활용함으로써 센서의 한계를 극복하고 신뢰도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 악천후 상황에서 레이다는 카메라나 라이다보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있으며, 이를 통해 전체적인 인지 시스템의 강건성을 확보할 수 있습니다. **통신 기술(V2X: Vehicle-to-Everything)** 역시 자율주행차의 안전성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. V2X는 차량이 다른 차량(V2V), 도로 인프라(V2I), 보행자(V2P), 네트워크(V2N) 등 주변 사물과 통신하는 기술을 포괄합니다. 이를 통해 차량은 전방의 위험 상황, 교통 정보, 신호등 정보 등을 미리 인지하여 사고를 예방하고 교통 흐름을 최적화할 수 있습니다. 5G와 같은 차세대 통신 기술은 이러한 V2X 통신의 실시간성과 대용량 데이터 처리를 가능하게 하여 자율주행 시스템의 성능을 한층 더 끌어올릴 것으로 기대됩니다. 이 외에도 **고성능 컴퓨팅 플랫폼**, **실시간 운영체제(RTOS)**, **사이버 보안 기술** 등 다양한 기술들이 유기적으로 결합되어 자동 주행 차량이라는 복합적인 시스템을 구성합니다. 자동 주행 차량은 단순히 편리함을 넘어 교통 시스템의 패러다임을 바꾸고 사회경제적으로 큰 영향을 미칠 잠재력을 지니고 있습니다. 하지만 기술적 완성도와 더불어 안전성, 윤리적 문제, 법규 및 제도 정비, 그리고 사회적 수용성 등 해결해야 할 과제들도 산적해 있습니다. 이러한 과제들을 극복하고 기술 발전과 사회적 합의를 이루어 나간다면, 자동 주행 차량은 미래 사회의 필수적인 이동 수단으로 자리매김할 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자동 주행 차량 시장 2024-2030] (코드 : LPI2407D4374) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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