| ■ 영문 제목 : Driverless Car Sensors Market, Global Outlook and Forecast 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : MONT2408K5871 ■ 조사/발행회사 : Market Monitor Global ■ 발행일 : 2024년 8월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자＆반도체 |
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본 조사 보고서는 현재 동향, 시장 역학 및 미래 전망에 초점을 맞춰, 무인 자동차 센서 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 본 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장과 같은 주요 지역을 포함한 전 세계 무인 자동차 센서 시장을 대상으로 합니다. 또한 무인 자동차 센서의 성장을 주도하는 주요 요인, 업계가 직면한 과제 및 시장 참여자를 위한 잠재적 기회도 기재합니다.
글로벌 무인 자동차 센서 시장은 최근 몇 년 동안 환경 문제, 정부 인센티브 및 기술 발전의 증가로 인해 급속한 성장을 목격했습니다. 무인 자동차 센서 시장은 상용차, 승용차를 포함한 다양한 이해 관계자에게 기회를 제공합니다. 민간 부문과 정부 간의 협력은 무인 자동차 센서 시장에 대한 지원 정책, 연구 개발 노력 및 투자를 가속화 할 수 있습니다. 또한 증가하는 소비자 수요는 시장 확장의 길을 제시합니다.
글로벌 무인 자동차 센서 시장은 2023년에 미화 XXX백만 달러로 조사되었으며 2030년까지 미화 XXX백만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 XXX%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
[주요 특징]
무인 자동차 센서 시장에 대한 조사 보고서에는 포괄적인 통찰력을 제공하고 이해 관계자의 의사 결정을 용이하게하는 몇 가지 주요 항목이 포함되어 있습니다.
요약 : 본 보고서는 무인 자동차 센서 시장의 주요 결과, 시장 동향 및 주요 통찰력에 대한 개요를 제공합니다.
시장 개요: 본 보고서는 무인 자동차 센서 시장의 정의, 역사적 추이, 현재 시장 규모를 포함한 포괄적인 개요를 제공합니다. 종류(예: 카메라, 밀리미터파 레이더, 라이더), 지역 및 용도별로 시장을 세분화하여 각 세그먼트 내의 주요 동인, 과제 및 기회를 중점적으로 다룹니다.
시장 역학: 본 보고서는 무인 자동차 센서 시장의 성장과 발전을 주도하는 시장 역학을 분석합니다. 본 보고서에는 정부 정책 및 규정, 기술 발전, 소비자 동향 및 선호도, 인프라 개발, 업계 협력에 대한 평가가 포함되어 있습니다. 이 분석은 이해 관계자가 무인 자동차 센서 시장의 궤적에 영향을 미치는 요인을 이해하는데 도움이됩니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 무인 자동차 센서 시장내 경쟁 환경에 대한 심층 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 시장 플레이어의 프로필, 시장 점유율, 전략, 제품 포트폴리오 및 최근 동향이 포함됩니다.
시장 세분화 및 예측: 본 보고서는 종류, 지역 및 용도와 같은 다양한 매개 변수를 기반으로 무인 자동차 센서 시장을 세분화합니다. 정량적 데이터 및 분석을 통해 각 세그먼트의 시장 규모와 성장 예측을 제공합니다. 이를 통해 이해 관계자가 성장 기회를 파악하고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
기술 동향: 본 보고서는 주요기술의 발전과 새로운 대체품 등 무인 자동차 센서 시장을 형성하는 주요 기술 동향을 강조합니다. 이러한 트렌드가 시장 성장, 채택률, 소비자 선호도에 미치는 영향을 분석합니다.
시장 과제와 기회: 본 보고서는 기술적 병목 현상, 비용 제한, 높은 진입 장벽 등 무인 자동차 센서 시장이 직면한 주요 과제를 파악하고 분석합니다. 또한 정부 인센티브, 신흥 시장, 이해관계자 간의 협업 등 시장 성장의 기회에 대해서도 강조합니다.
규제 및 정책 분석: 본 보고서는 정부 인센티브, 배출 기준, 인프라 개발 계획 등 무인 자동차 센서에 대한 규제 및 정책 환경을 평가합니다. 이러한 정책이 시장 성장에 미치는 영향을 분석하고 향후 규제 동향에 대한 인사이트를 제공합니다.
권장 사항 및 결론: 본 보고서는 소비자, 정책 입안자, 투자자, 인프라 제공업체 등 이해관계자를 위한 실행 가능한 권고 사항으로 마무리합니다. 이러한 권장 사항은 조사 결과를 바탕으로 무인 자동차 센서 시장의 주요 과제와 기회를 해결할 수 있습니다.
참고 데이터 및 부록: 보고서에는 분석 및 조사 결과를 입증하기 위한 보조 데이터, 차트, 그래프가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 소스, 설문조사, 상세한 시장 예측과 같은 추가 세부 정보가 담긴 부록도 포함되어 있습니다.
[시장 세분화]
무인 자동차 센서 시장은 종류별 및 용도별로 세분화됩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
■ 종류별 시장 세그먼트
– 카메라, 밀리미터파 레이더, 라이더
■ 용도별 시장 세그먼트
– 상용차, 승용차
■ 지역별 및 국가별 글로벌 무인 자동차 센서 시장 점유율, 2023년(%)
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 아시아 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도)
– 남미 (브라질, 아르헨티나)
– 중동 및 아프리카 (터키, 이스라엘, 사우디 아라비아, UAE)
■ 주요 업체
– Bosch、Continental、Denso、Veoneer、Hella、Aptiv、Valeo、ZF、Hitachi、Nidec Elesys、Trimble、Hexagon、Sick AG、Velodyne、Innovusion、Hesai Technology、Ibeo、Ouster、RoboSense、Luminar、Coligen (CHINA) Corp
[주요 챕터의 개요]
1 장 : 무인 자동차 센서의 정의, 시장 개요를 소개
2 장 : 매출 및 판매량을 기준으로한 글로벌 무인 자동차 센서 시장 규모
3 장 : 무인 자동차 센서 제조업체 경쟁 환경, 가격, 판매량 및 매출 시장 점유율, 최신 동향, M&A 정보 등에 대한 자세한 분석
4 장 : 종류별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
5 장 : 용도별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
6 장 : 지역 및 국가별 무인 자동차 센서 판매량. 각 지역 및 주요 국가의 시장 규모와 성장 잠재력에 대한 정량적 분석을 제공. 세계 각국의 시장 개발, 향후 개발 전망, 시장 기회을 소개
7 장 : 주요 업체의 프로필을 제공. 제품 판매, 매출, 가격, 총 마진, 제품 소개, 최근 동향 등 시장 내 주요 업체의 기본 상황을 자세히 소개
8 장 : 지역별 및 국가별 글로벌 무인 자동차 센서 시장규모
9 장 : 시장 역학, 시장의 최신 동향, 시장의 추진 요인 및 제한 요인, 업계내 업체가 직면한 과제 및 리스크, 업계의 관련 정책 분석을 소개
10 장 : 산업의 업 스트림 및 다운 스트림을 포함한 산업 체인 분석
11 장 : 보고서의 주요 요점 및 결론
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■ 보고서 목차1. 조사 및 분석 보고서 소개 2. 글로벌 무인 자동차 센서 전체 시장 규모 3. 기업 환경 4. 종류별 시장 분석 5. 용도별 시장 분석 6. 지역별 시장 분석 7. 제조업체 및 브랜드 프로필 Bosch、Continental、Denso、Veoneer、Hella、Aptiv、Valeo、ZF、Hitachi、Nidec Elesys、Trimble、Hexagon、Sick AG、Velodyne、Innovusion、Hesai Technology、Ibeo、Ouster、RoboSense、Luminar、Coligen (CHINA) Corp Bosch Continental Denso 8. 글로벌 무인 자동차 센서 생산 능력 분석 9. 주요 시장 동향, 기회, 동인 및 제약 요인 10. 무인 자동차 센서 공급망 분석 11. 결론 [그림 목록]- 종류별 무인 자동차 센서 세그먼트, 2023년 - 용도별 무인 자동차 센서 세그먼트, 2023년 - 글로벌 무인 자동차 센서 시장 개요, 2023년 - 글로벌 무인 자동차 센서 시장 규모: 2023년 VS 2030년 - 글로벌 무인 자동차 센서 매출, 2019-2030 - 글로벌 무인 자동차 센서 판매량: 2019-2030 - 무인 자동차 센서 매출 기준 상위 3개 및 5개 업체 시장 점유율, 2023년 - 글로벌 종류별 무인 자동차 센서 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 종류별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 글로벌 종류별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 - 글로벌 종류별 무인 자동차 센서 가격 - 글로벌 용도별 무인 자동차 센서 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 용도별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 글로벌 용도별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 - 글로벌 용도별 무인 자동차 센서 가격 - 지역별 무인 자동차 센서 매출, 2023년 VS 2030년 - 지역별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 지역별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 지역별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 - 북미 국가별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 북미 국가별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 - 미국 무인 자동차 센서 시장규모 - 캐나다 무인 자동차 센서 시장규모 - 멕시코 무인 자동차 센서 시장규모 - 유럽 국가별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 유럽 국가별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 - 독일 무인 자동차 센서 시장규모 - 프랑스 무인 자동차 센서 시장규모 - 영국 무인 자동차 센서 시장규모 - 이탈리아 무인 자동차 센서 시장규모 - 러시아 무인 자동차 센서 시장규모 - 아시아 지역별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 아시아 지역별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 - 중국 무인 자동차 센서 시장규모 - 일본 무인 자동차 센서 시장규모 - 한국 무인 자동차 센서 시장규모 - 동남아시아 무인 자동차 센서 시장규모 - 인도 무인 자동차 센서 시장규모 - 남미 국가별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 남미 국가별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 - 브라질 무인 자동차 센서 시장규모 - 아르헨티나 무인 자동차 센서 시장규모 - 중동 및 아프리카 국가별 무인 자동차 센서 매출 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 국가별 무인 자동차 센서 판매량 시장 점유율 - 터키 무인 자동차 센서 시장규모 - 이스라엘 무인 자동차 센서 시장규모 - 사우디 아라비아 무인 자동차 센서 시장규모 - 아랍에미리트 무인 자동차 센서 시장규모 - 글로벌 무인 자동차 센서 생산 능력 - 지역별 무인 자동차 센서 생산량 비중, 2023년 VS 2030년 - 무인 자동차 센서 산업 가치 사슬 - 마케팅 채널 ※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 무인 자동차 센서의 개념에 대하여 상세히 설명해 드리겠습니다. 무인 자동차 센서는 자율주행 차량이 주변 환경을 인지하고, 차량의 상태를 파악하며, 안전한 주행을 위한 판단과 제어를 수행하는 데 필수적인 핵심 기술입니다. 인간 운전자가 눈, 귀, 촉각 등 다양한 감각기관을 통해 정보를 받아들이고 상황을 판단하는 것처럼, 무인 자동차는 각종 센서를 통해 얻는 데이터를 기반으로 마치 살아있는 유기체처럼 작동하게 됩니다. 이러한 센서들은 차량의 눈과 귀 역할을 하며, 360도 전방위의 정보를 끊임없이 수집하고 분석하여 도로 상황, 장애물, 보행자, 다른 차량 등을 인식합니다. 센서의 가장 기본적인 특징은 외부의 물리적 또는 화학적 변화를 감지하여 전기적인 신호로 변환하는 능력입니다. 이 전기 신호는 차량의 중앙처리장치(CPU) 또는 특수 처리 장치(GPU)로 전달되어 해석됩니다. 센서의 성능은 감지 범위, 정확도, 해상도, 응답 속도, 내구성 등 다양한 요소에 의해 결정되며, 각 센서의 장단점을 보완하고 상호 간의 데이터를 융합함으로써 자율주행 시스템의 전반적인 인지 능력을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 센서는 야간이나 악천후에 강점을 가지는 반면, 다른 센서는 정밀한 거리 측정이나 사물의 형태 인식에 뛰어난 성능을 보입니다. 따라서 무인 자동차는 단일 센서에 의존하기보다는 여러 종류의 센서를 조합하여 사용하는 '센서 융합(Sensor Fusion)' 기술을 통해 더욱 신뢰성 높고 강건한 인지 시스템을 구축합니다. 무인 자동차에 사용되는 센서의 종류는 매우 다양하며, 각각의 센서는 고유한 원리와 특징을 가지고 있습니다. 대표적인 센서로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 먼저, **카메라(Camera)**는 인간의 눈과 가장 유사한 센서로, 시각 정보를 획득하는 데 사용됩니다. 도로 표지판, 차선, 신호등, 보행자, 다른 차량의 종류 및 움직임 등을 인식하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 특히 고해상도 카메라를 사용하면 사물의 미세한 특징까지 파악할 수 있습니다. 컬러 정보를 담을 수 있다는 장점도 있지만, 야간이나 안개, 비와 같은 악천후 조건에서는 성능이 저하될 수 있다는 단점이 있습니다. 최근에는 스테레오 카메라를 이용하여 깊이 정보까지 얻거나, 열화상 카메라를 통해 어두운 환경에서도 물체를 감지하는 기술도 발전하고 있습니다. 카메라 데이터는 영상 처리 기술을 통해 분석되며, 객체 인식, 분류, 추적 등에 활용됩니다. **라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)**는 레이저 빔을 발사하고 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 감지하는 센서입니다. 3차원 공간에 대한 정밀한 지도 데이터를 생성할 수 있으며, 주변 환경의 형태와 거리를 정확하게 측정하는 데 매우 효과적입니다. 어두운 환경이나 악천후에서도 비교적 안정적인 성능을 보이며, 객체의 정확한 크기와 형태를 파악하는 데 유용합니다. 하지만 비교적 높은 가격과 먼지나 눈, 비에 취약할 수 있다는 점이 단점으로 지적되기도 합니다. 최근에는 콤팩트하고 저렴한 라이다 센서 개발이 활발히 이루어지고 있습니다. **레이더(Radar, Radio Detection and Ranging)**는 전파를 이용하여 물체의 존재 유무와 거리를 감지하는 센서입니다. 라이다와 마찬가지로 악천후 조건에서도 비교적 강건한 성능을 유지하며, 속도 측정에도 용이합니다. 특히 앞차와의 간격을 유지하며 주행하는 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC)과 같은 기능에 필수적으로 사용됩니다. 하지만 라이다나 카메라에 비해 해상도가 낮아 사물의 세밀한 형태를 파악하는 데는 한계가 있습니다. 자동차 전방, 후방, 측면에 장착되어 다양한 각도의 물체를 감지합니다. **초음파 센서(Ultrasonic Sensor)**는 초음파를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 비교적 가까운 거리의 물체를 감지하는 센서입니다. 주차 보조 시스템이나 저속 주행 시 사각지대에 있는 물체를 감지하는 데 주로 사용됩니다. 비교적 저렴하고 소형화가 가능하지만, 감지 거리가 짧고 바람의 영향을 받을 수 있다는 단점이 있습니다. **관성 측정 장치(IMU, Inertial Measurement Unit)**는 가속도 센서와 자이로 센서를 포함하여 차량의 움직임과 방향 변화를 측정합니다. 차량의 현재 속도, 가속도, 각속도 등을 파악하여 차량의 동적인 상태를 실시간으로 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. GPS 신호가 약하거나 끊기는 터널 구간 등에서 차량의 위치와 자세를 추정하는 데에도 활용됩니다. **GPS(Global Positioning System)**는 위성 신호를 이용하여 차량의 절대적인 위치를 파악하는 데 사용됩니다. 고정밀 GPS(RTK-GPS) 기술과 결합될 경우 센티미터 수준의 정밀한 위치 정보를 제공받을 수 있으며, 지도 정보와 결합하여 차량의 주행 경로를 결정하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 외에도 차량 내부에 장착되어 운전자의 상태를 감지하는 **운전자 모니터링 센서(Driver Monitoring Sensor)**나, 차량의 브레이크, 스티어링 휠 등 제어 시스템의 상태를 감지하는 센서들도 무인 자동차 시스템의 안전하고 효율적인 운영을 위해 중요하게 사용됩니다. 이러한 다양한 센서들을 통해 수집된 데이터는 각각 독립적으로 사용되기도 하지만, 앞서 언급한 **센서 융합(Sensor Fusion)** 기술을 통해 더욱 강력한 인지 능력을 발휘합니다. 예를 들어, 카메라가 인식한 차선 정보를 라이다가 측정한 도로의 3차원 정보와 결합하여 차선의 정확한 위치와 곡률을 파악할 수 있습니다. 또한, 레이더로 감지된 전방 차량의 속도 정보를 카메라로 인식한 차량 종류 정보와 결합하여 보다 정확한 예측을 수행할 수 있습니다. 센서 융합은 각 센서의 약점을 보완하고 상호 데이터를 검증함으로써 전체 시스템의 강건성과 신뢰성을 크게 향상시키는 핵심 기술입니다. 무인 자동차 센서의 용도는 매우 광범위합니다. 가장 기본적인 용도는 **주변 환경 인지**입니다. 이는 단순히 장애물을 감지하는 것을 넘어, 도로의 구조, 차선 markings, 신호등의 상태, 표지판의 내용, 보행자의 행동 패턴 등을 정밀하게 파악하는 것을 포함합니다. 이를 통해 차량은 스스로 주행 경로를 계획하고, 안전한 속도를 유지하며, 장애물을 회피하는 등의 복잡한 주행 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 센서는 **자율주행 시스템의 안전성 확보**에 결정적인 역할을 합니다. 센서는 차량이 주변 환경을 실시간으로 인지하고 예측함으로써 잠재적인 위험 상황을 사전에 감지하고 이에 대한 적절한 대응을 가능하게 합니다. 예를 들어, 갑자기 도로로 뛰어드는 보행자를 카메라와 라이다가 동시에 감지하여 긴급 제동을 하거나, 사각지대에 있는 다른 차량의 접근을 레이더가 감지하여 경고하는 등의 역할을 수행합니다. **고정밀 지도 제작 및 유지보수** 역시 센서의 중요한 용도 중 하나입니다. 라이다와 카메라 센서를 이용하여 도로의 차선, 표지판, 건물 등의 정보를 3차원으로 정밀하게 구축하고, 이를 최신 상태로 유지하는 데 활용됩니다. 이렇게 구축된 고정밀 지도는 무인 자동차의 정확한 위치 파악과 안전한 경로 설정을 돕는 기반이 됩니다. **차량 제어** 측면에서도 센서 데이터는 필수적입니다. 차량의 속도, 가속도, 조향각 등 차량 내부 센서에서 얻은 정보를 바탕으로 엔진, 브레이크, 조향 시스템 등을 정밀하게 제어하여 부드럽고 안정적인 주행을 구현합니다. 또한, 외부 센서로부터 얻은 환경 정보를 바탕으로 차량의 주행 방식을 최적화하여 연비 효율성을 높이거나 승차감을 개선하는 데에도 활용될 수 있습니다. 무인 자동차 센서와 관련된 핵심 기술로는 앞서 언급된 센서 융합 기술 외에도 **인공지능(AI) 및 머신러닝(Machine Learning)** 기술이 있습니다. 센서를 통해 수집된 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위해 딥러닝과 같은 머신러닝 알고리즘이 사용됩니다. 이를 통해 객체 인식, 분류, 추적, 예측 등 고도화된 인지 및 판단 능력을 구현할 수 있습니다. 또한, **컴퓨터 비전(Computer Vision)** 기술은 카메라 영상 데이터를 해석하여 도로 상황을 이해하는 데 필수적이며, **슬램(SLAM, Simultaneous Localization and Mapping)** 기술은 차량이 주행하는 동시에 주변 환경 지도를 생성하고 자신의 위치를 파악하는 데 활용됩니다. **고성능 컴퓨팅** 기술 역시 대량의 센서 데이터를 실시간으로 처리하고 복잡한 알고리즘을 실행하는 데 필수적인 기반이 됩니다. 결론적으로, 무인 자동차 센서는 자율주행 기술의 핵심 구성 요소로서, 차량이 주변 환경을 인지하고 안전하게 주행하기 위한 모든 정보를 제공합니다. 각 센서의 고유한 특징과 장단점을 이해하고, 센서 융합 및 인공지능과 같은 첨단 기술과의 결합을 통해 무인 자동차는 점차 발전하며 미래 모빌리티 시대를 열어갈 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 무인 자동차 센서 시장예측 2024-2030] (코드 : MONT2408K5871) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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