자동차 AI 시장 - 규모, 점유율, 산업 동향 및 전망(2025-2032)

구성 요소별:

구성 요소를 기준으로 시장은 하드웨어와 소프트웨어로 세분화됩니다.

구성 요소 동향:

• AI 통합과 관련된 기술 발전 증가 자동차 시장의 성장이 시장 수요를 견인하고 있습니다.
• 최신 차량에서 AI 프로세서 도입이 증가함에 따라 시장 도입이 가속화되고 있습니다.

하드웨어 부문은 2024년 전체 자동차 AI 시장 성장에서 가장 큰 매출을 기록했습니다..

• 자동차 AI에서 하드웨어에는 시스템온칩(SoC), 그래픽 처리 장치(GPU), 신경망 처리 장치(NPU) 등과 같은 특수 AI 프로세서가 포함됩니다.
• 또한, AI 칩과 센서는 ADAS 및 자율주행(AD)에서 카메라, 라이더, 레이더 등의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
• 또한, GPU는 대용량 데이터를 처리하고 그래픽 렌더링을 위한 설계가 가능하기 때문에 AI에서 많이 사용됩니다.
• 예를 들어, Waymo는 충돌 방지를 위해 주변 환경을 3D로 보여주는 LiDAR와 같은 단일 통합 센서 시스템을 활용합니다. 또한, Waymo는 사고 방지를 위해 하드웨어, 행동 및 내장 소프트웨어 제어에 대한 포괄적인 분석을 수행합니다.
• 따라서 하드웨어는 자동차 AI 분야에서 중요한 역할을 하며 시장을 더욱 성장시키고 있습니다.

소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 상당한 CAGR 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.

• 자동차 AI에서 소프트웨어는 카메라, 센서 및 감지 시스템과 통합되는 기술인 ADAS 및 AD와 같은 첨단 기술을 지원합니다.
• 또한, 센서 데이터 융합을 통해 관성 측정 장치(IMU), 레이더 등을 통해 다양한 데이터를 내장하여 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
• 예를 들어, Bosch는 솔루션 제공에 센서 융합 소프트웨어를 제공합니다. Bosch SensorTec은 대상 플랫폼의 동적이고 정확한 방향 감각을 제공합니다.
• 따라서 AI 소프트웨어와 관련된 기술의 발전이 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.

기술별:

기술을 기반으로 시장은 머신 러닝 및 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등으로 세분화됩니다.

기술 동향:

• 자율주행차는 머신 러닝 및 딥 러닝의 주요 혁신 중 하나로, 자동차 AI 시장 도입을 촉진하고 있습니다.
• 자동차 부문에서 자율 주행 기능을 지원하기 위해 자연어 처리 활용이 증가하는 추세가 자동차 AI 시장을 주도하고 있습니다.

머신 러닝 및 딥 러닝 부문은 전체 매출에서 가장 큰 비중을 차지했습니다. 2024년 자동차 AI 시장.

• 머신러닝(ML) 알고리즘과 딥러닝 모델을 통합함으로써 자동차 산업은 방대한 데이터 처리 능력을 향상시켰습니다.
• 하지만 자율주행차와 스마트 에너지 시스템은 ADAS, 예측 정비 등의 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다.
• 자율주행에 사용되는 다양한 ML 알고리즘에는 인식 알고리즘, 위치 인식 알고리즘, 매핑 알고리즘, 입자 필터 등이 있습니다.
• 예를 들어, 2024년 7월, SoundHound AI, Inc가 출시되었습니다. 푸조, 오펠, 복스홀 등 유럽 11개 자동차 브랜드에 ChatGPT가 통합된 음성 비서 서비스를 출시했습니다.
• 따라서 머신러닝 및 딥러닝 기술과 관련된 발전이 자동차 AI 시장 수요를 견인하고 있습니다.

자연어 처리 부문은 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.

• 자연어 처리기(NLP)는 음성 인식 기능을 구현하여 실시간 알림을 공유하고 운전자를 지원합니다.
• 또한 ADAS에서 NLP를 활성화하면 운전자에게 도로 위의 장애물이나 위험 요소를 경고합니다.
• NLP는 운전자가 기계적 고장을 포함한 차량 문제를 인지하지 못하는 경우, 적절한 해결책을 제시하는 정보를 적시에 제공할 수도 있습니다.
• 다양한 유형의 데이터 입력을 분석하여 NLP는 운전자의 건강 상태를 인식할 수 있습니다. 졸음.
• 예를 들어, BMW는 사용자의 기분을 이해하고 명령을 내려 적절한 해결책을 제시하는 개인 비서를 출시했습니다. 개인 비서는 정비 요구 사항부터 연료 수준까지 사용자 차량의 모든 세부 사항을 파악합니다.
• 따라서 자동차 부문에서 NLP 도입이 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장이 성장할 것으로 예상됩니다.

차종별:

차종별로 시장은 승용차, 경상용차, 대형 상용차로 구분됩니다.

차종별 동향:

• 반자율주행차 도입이 증가하고 있으며, 이는 시장 수요를 더욱 촉진하고 있습니다.
• 자율 주행 기능을 지원하기 위해 대형 상용차에 AI를 활용하는 비중이 증가하면서 글로벌 자동차 AI 시장이 성장하고 있습니다.

승용차는 2024년 자동차 AI 시장 점유율 66.42%로 가장 큰 매출 점유율을 기록했습니다.승용차는 2024년 자동차 AI 시장 점유율 66.42%를 차지했습니다.

• 승용차의 인공지능은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 같은 애플리케이션을 통해 안전성과 운전 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
• 또한, 인포테인먼트 시스템은 음악, 안전벨트 센서, 내비게이션 등 차량 내 기능에 대한 다양한 추천을 제공합니다.
• 더 나아가, AI는 속도를 모니터링하고 유지하는 동시에 사용자에게 경고를 제공합니다. 또한 사용자가 의도치 않게 차선을 이탈할 경우 차선 이탈 경고 기능을 지원합니다.
• 예를 들어, 국제자동차공업회(OICA)의 분석에 따르면, 아시아 태평양 지역의 2023년 승용차 판매량은 2019년 대비 17% 증가할 것으로 예상됩니다.
• 따라서 승용차 판매량 증가는 자동차 AI 시장 동향을 주도하고 있습니다.

대형 상용차는 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.

• 대형 상용차는 안전성 향상, 운영 개선, 내비게이션 등 운영 최적화를 위해 AI를 활용합니다.
• 또한, 대형 상용차에 사용되는 AI 기능은 상용차에는 자동 경로 지정 및 배차, 안전 규정 준수 통합, 자동 워크플로, 고급 운전자 지원 기술, 데이터 및 시스템 보호 기능이 포함됩니다.
• 또한, 대형 상용차에서는 자연어 처리(NLP)가 내비게이션을 지원하고 차선 변경 경고를 제공하는 데 사용됩니다.
• 예를 들어, OICA의 분석에 따르면, 2023년 유럽의 대형 트럭 생산량은 423,359대로 2022년 대비 33% 증가했습니다.
• 따라서 대형 상용차 생산량 증가는 예측 기간 동안 자동차 AI 시장 동향을 촉진할 것으로 예상됩니다.

애플리케이션별:

애플리케이션을 기준으로 시장은 자율주행차와 반자율주행차로 구분됩니다.

애플리케이션 동향:

• 기술 발전에 힘입어 반자율주행차에 AI가 빠르게 도입되면서 시장 성장이 가속화되고 있습니다.
• AI 활용률 증가 추세 운영 안전성과 효율성을 높이기 위한 자율주행 솔루션.

반자율주행차는 2024년 전체 자동차 AI 시장 점유율에서 가장 큰 매출을 기록했습니다.

• 반자율주행차는 부분 자동화라고도 하며, 차선 유지와 같은 특정 작업을 보조하는 첨단 기술을 사용하지만 여전히 운전자의 감독이 필요합니다.
• 자동화에는 두 가지 수준이 있습니다. 하나는 부분 자동화로, 차량이 일부 작업을 자율적으로 수행할 수 있지만, 운전자의 개입이 필수적입니다.
• 또한, 또 다른 수준의 자동화는 조건부 자동화로, 차량이 특정 상황을 처리하여 필요할 때 운전자가 추월할 수 있도록 합니다.
• 예를 들어, Bosch Mobility는 주변 표지판의 도로 표지판 정보를 운전자의 시야에 표시하여 도로 표지판 정보 지원을 위한 솔루션입니다. 이는 반자율주행차에 통합되어 운전자의 운전을 보조할 수 있습니다.

• 따라서 반자율주행차에 통합하기 위한 AI 관련 기술의 발전이 시장 성장을 주도하고 있습니다.

자율주행차는 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.

• 자율주행차는 센서와 기술의 도움을 받아 최소한의 인간 개입으로 주행할 수 있는 차량입니다.
• 또한, 자율주행차는 레이더, 라이더, 카메라와 같은 센서를 사용하여 주변 환경을 파악하고 그에 따른 결정을 내립니다.
• 또한, 자율주행차는 인공지능을 통합한 적응형 크루즈 컨트롤, 제동 보조 시스템, GPS 내비게이션을 사용합니다.
• 예를 들어, Nvidia DriveOS는 사용자를 위한 고급 AI 추론, 고급 그래픽, 하이엔드 오디오, 복잡한 안전 및 보안을 충족하도록 설계된 자동차 AI 운영 체제입니다. DriveOS는 자율주행 및 AI 기반 조종석 환경도 지원할 수 있습니다.
• 따라서 자율주행차의 급속한 발전이 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.