| ■ 영문 제목 : Driverless Car Sensors Market, Global Outlook and Forecast 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : MONT2406B5871 ■ 조사/발행회사 : Market Monitor Global ■ 발행일 : 2024년 6월 ■ 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
※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 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 세계: 기술과 혁신의 만남 무인 자동차, 즉 자율주행차는 우리 삶의 풍경을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지닌 혁신적인 기술입니다. 이러한 자율주행차의 핵심에는 운전자의 눈과 귀 역할을 수행하는 정교하고 다양한 센서 시스템이 자리 잡고 있습니다. 이 센서들은 차량 주변 환경에 대한 방대한 정보를 수집하고, 이를 기반으로 차량의 주행 경로를 결정하고 장애물을 회피하며 안전한 운행을 가능하게 합니다. 무인 자동차 센서의 가장 기본적인 개념은 주변 환경을 감지하고 데이터를 수집하여 차량의 '인지(Perception)' 능력을 부여하는 것입니다. 이는 인간의 감각기관과 유사한 역할을 수행하며, 차량이 도로 상황, 다른 차량, 보행자, 도로 표지판, 차선 등 다양한 요소를 인식하고 이해하도록 돕습니다. 이러한 인지 능력은 자율주행 시스템이 안전하고 효율적으로 작동하기 위한 필수적인 전제 조건입니다. 자율주행차에 탑재되는 센서들은 그 종류만큼이나 다양한 특징을 가지고 있습니다. 각 센서는 고유한 작동 방식과 감지 능력을 지니며, 특정 환경 조건이나 감지 대상에 강점을 보이기도 합니다. 따라서 이러한 센서들을 상호 보완적으로 활용함으로써 단일 센서의 한계를 극복하고 더욱 견고하고 신뢰할 수 있는 인지 시스템을 구축하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 카메라 센서는 색상 정보와 질감 정보를 풍부하게 제공하지만, 악천후나 어두운 환경에서는 성능이 저하될 수 있습니다. 반면, 라이다(LiDAR) 센서는 거리 측정에 뛰어나지만, 고가의 비용과 때로는 시각적인 정보 부족이라는 단점을 가집니다. 레이더(Radar) 센서는 모든 날씨 조건에서 안정적인 성능을 보이지만, 해상도가 낮아 세밀한 물체 식별에는 어려움이 있을 수 있습니다. 무인 자동차 센서의 주요 종류로는 크게 다음과 같은 것들을 들 수 있습니다. 첫째, **카메라(Camera)** 센서입니다. 이는 인간의 눈과 가장 유사한 센서로, 영상 정보를 획득하는 데 사용됩니다. 일반적인 광학 카메라뿐만 아니라 스테레오 카메라, 적외선 카메라 등 다양한 종류가 활용됩니다. 카메라는 도로 표지판, 차선, 신호등, 다른 차량의 움직임, 보행자 등을 인식하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 특히, 딥러닝 기반의 영상 인식 기술 발달로 카메라의 물체 감지 및 분류 성능은 비약적으로 향상되었습니다. 카메라 센서는 색상, 질감, 모양 등 풍부한 정보를 제공하지만, 조명 조건이나 날씨 변화에 민감하게 반응할 수 있다는 단점을 가집니다. 둘째, **라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)** 센서입니다. 이는 레이저 펄스를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 주변 환경의 3차원적인 형상을 매우 정밀하게 파악하는 센서입니다. 라이다는 주변 물체까지의 정확한 거리 정보를 제공하며, 고해상도의 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터를 생성합니다. 이를 통해 차량 주변의 상세한 지형 정보, 장애물의 위치와 크기, 형태 등을 파악할 수 있습니다. 라이다는 야간이나 안개와 같은 악천후에서도 비교적 안정적인 성능을 보이며, 도로 위의 노면 상태나 장애물의 높이까지 측정하는 데 유리합니다. 하지만, 라이다 센서는 상대적으로 고가이며, 투명한 물체나 먼지 입자에 의해 간섭을 받을 수 있다는 단점이 있습니다. 셋째, **레이더(Radar, Radio Detection and Ranging)** 센서입니다. 레이더는 전파를 이용하여 물체까지의 거리, 속도, 방향 등을 감지하는 센서입니다. 레이더는 강한 전파를 사용하기 때문에 안개, 비, 눈과 같은 악천후에서도 안정적으로 작동하며, 어두운 환경에서도 성능 저하가 적습니다. 따라서 차간 거리 유지, 전방 충돌 경고, 사각지대 감지 등 안전 운전에 필수적인 기능을 수행하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만, 레이더는 라이다나 카메라에 비해 해상도가 낮아 섬세한 물체 식별에는 한계가 있을 수 있습니다. 넷째, **초음파 센서(Ultrasonic Sensor)**입니다. 이는 초음파를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 근거리 물체를 감지하는 센서입니다. 초음파 센서는 주로 저속 주행 시 주차 보조 시스템이나 저속 충돌 방지 시스템에 활용됩니다. 비교적 저렴한 비용으로 근거리 물체 감지에 효과적이지만, 감지 거리가 짧고 악천후나 표면 재질에 따라 성능이 영향을 받을 수 있습니다. 이 외에도 차량의 움직임을 파악하는 **관성 측정 장치(IMU, Inertial Measurement Unit)**, 차량의 정확한 위치를 파악하는 **GPS(Global Positioning System)**, 도로 상황을 파악하는 **마이크로폰(Microphone)** 등 다양한 센서들이 자율주행 시스템을 구성하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 센서들은 개별적으로도 유용하지만, 자율주행차의 진정한 성능은 여러 센서 데이터를 융합하는 **센서 융합(Sensor Fusion)** 기술을 통해 극대화됩니다. 센서 융합은 서로 다른 센서에서 수집된 데이터를 통합하고 분석하여, 각 센서의 약점을 보완하고 강점을 활용하여 더욱 정확하고 풍부한 환경 정보를 생성하는 과정입니다. 예를 들어, 카메라가 식별한 보행자를 라이다가 측정한 거리 정보와 레이더가 측정한 속도 정보와 결합함으로써, 보행자의 움직임 패턴을 더욱 정확하게 예측하고 잠재적인 위험을 효과적으로 판단할 수 있습니다. 이러한 센서 융합 기술은 데이터의 불확실성을 줄이고, 환경 변화에 대한 강건성을 높여 자율주행 시스템의 신뢰도를 향상시키는 데 필수적입니다. 무인 자동차 센서의 용도는 매우 광범위하며, 자율주행차의 다양한 기능 구현에 핵심적인 역할을 합니다. 주요 용도로는 다음과 같은 것들을 들 수 있습니다. 첫째, **주변 환경 인지 및 매핑(Mapping)**입니다. 센서들은 실시간으로 차량 주변의 환경 정보를 수집하여 고정밀 지도(HD Map)를 생성하거나, 기존의 HD Map과 대조하여 차량의 정확한 위치를 파악합니다. 이는 자율주행 시스템이 자신의 위치를 알고 주행 경로를 계획하는 데 필수적입니다. 둘째, **객체 감지 및 추적(Object Detection and Tracking)**입니다. 도로 위의 다른 차량, 보행자, 자전거, 동물 등 다양한 객체들을 감지하고, 이들의 위치, 속도, 이동 방향 등을 지속적으로 추적하여 충돌을 예방하고 안전한 주행을 지원합니다. 셋째, **차선 및 도로 표지판 인식**입니다. 카메라는 도로 위의 차선을 감지하고 차선 변경을 지원하며, 도로 표지판, 신호등 등을 인식하여 법규를 준수하고 안전하게 주행하도록 돕습니다. 넷째, **장애물 회피 및 충돌 방지**입니다. 센서들은 전방 또는 측면에 나타나는 장애물을 조기에 감지하고, 차량이 장애물을 안전하게 회피하거나 비상 상황에서 제동을 걸어 충돌을 방지합니다. 다섯째, **주차 보조 및 자동 주차**입니다. 초음파 센서, 카메라, 라이다 등의 센서들은 주차 공간을 탐색하고 차량을 정밀하게 주차하는 데 활용됩니다. 무인 자동차 센서와 관련된 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 센서 하드웨어 자체의 성능 향상과 더불어, 센서 데이터를 처리하고 분석하는 소프트웨어 기술 또한 중요합니다. **컴퓨터 비전(Computer Vision)**, **기계 학습(Machine Learning)**, **딥러닝(Deep Learning)**과 같은 인공지능 기술은 센서 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고, 복잡한 상황을 이해하며, 예측 기반의 의사결정을 내리는 데 필수적입니다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 신경망은 카메라 영상으로부터 객체를 높은 정확도로 분류하고 인식하며, 라이다 포인트 클라우드를 이용하여 객체의 3차원적인 형태를 재구성하는 데 탁월한 성능을 보여줍니다. 또한, **슬램(SLAM, Simultaneous Localization and Mapping)** 기술은 차량이 주변 환경을 파악하면서 동시에 자신의 위치를 추정하는 데 활용되며, 이는 센서 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. 무인 자동차 센서 기술의 발전은 앞으로도 계속될 것이며, 이는 자율주행차의 안전성과 신뢰성을 더욱 향상시키고, 궁극적으로는 더욱 편리하고 안전한 미래 모빌리티 환경을 구축하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 센서 기술의 발전과 함께 데이터 처리 능력의 향상, 알고리즘의 고도화는 자율주행차를 우리 삶의 일상으로 더욱 가깝게 데려올 것입니다. |
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