운송 분야의 인공 지능 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 제공 항목별(하드웨어, 소프트웨어), 기계 학습 기술별(딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 상황 인식)별, 애플리케이션별(교통 관리, 예측 유지 관리, 기타) 및 지역 분석, 2024-2031

시장 정의

교통 시장의 인공지능은 교통 시스템과 서비스를 개선하기 위해 AI 기술을 적용하는 것을 포함합니다. 여기에는 자율주행차, 교통 관리, 경로 최적화, 예측 유지 관리, 공급망 물류가 포함됩니다. AI는 효율성, 안전성, 지속 가능성을 향상하여 자율 주행, 스마트 인프라 및 모빌리티 솔루션의 혁신을 촉진합니다.

운송 시장의 인공 지능개요

전 세계 교통 인공지능 시장 규모는 2023년 47억 5천만 달러였으며, 2024년에는 54억 7,440만 달러, 2031년에는 167억 5,310만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 17.33%로 성장할 것으로 예상됩니다.

AI가 실시간 데이터 분석, 지능형 신호 제어, 예측 분석을 통해 교통 흐름을 최적화하고, 혼잡을 줄이고, 안전을 강화하여 도시 이동성을 향상시키므로 스마트 교통 관리가 시장 성장을 촉진합니다.

운송 산업의 글로벌 인공 지능을 운영하는 주요 회사로는 AB Volvo, Daimler Truck AG., Scania, Continental AG, Robert Bosch GmbH, NVIDIA Corporation, Microsoft, Waymo LLC, Tesla, Zoox, Inc, Pony.ai, Hitachi, Ltd., Alstom SA, Nuro, Inc., EasyMile 등이 있습니다.

시장은 효율성, 안전성, 지속 가능성을 향상하여 운영을 변화시키고 있습니다. AI는 실시간 의사결정을 최적화하기 위해 자율주행차, 교통 관리, 철도, 물류에 점점 더 통합되고 있습니다.

철도에서는 경로 계획, 예측 유지 관리, 열차 일정 관리를 개선하여 지연을 줄이고 안전성을 향상시킵니다. 급속한 기술 발전과 도시화로 인해 AI는 전 세계적으로 더욱 스마트하고 빠르며 지속 가능한 운송 솔루션을 추진하고 있습니다.

• 2024년 9월, Alstom은 AI 및 센서 기술로 구동되는 자동화된 지역 열차를 도입하는 ARTE 프로젝트를 시작했습니다. 이 이니셔티브는 무인 철도 운송을 발전시키는 동시에 안전성, 효율성, 지속 가능성을 향상시킵니다.

주요 내용:

1. 2023년 전 세계 교통 인공지능 시장규모는 4조 7억 5천만 달러를 기록했다.
2. 시장은 2024년부터 2031년까지 CAGR 17.33%로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북미는 2023년 기준 17억 3,610만 달러 규모로 36.55%의 점유율을 차지했습니다.
4. 하드웨어 부문은 2023년에 27억 1,320만 달러의 매출을 올렸습니다.
5. 딥러닝 부문은 2031년까지 75억 3,340만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
6. 교통관리 부문은 예측 기간 동안 18.13%의 가장 빠른 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
7. 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 18.25%로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 동인

"스마트 교통관리"

도시가 교통 흐름을 최적화하고 혼잡을 줄이며 안전을 강화하기 위해 노력함에 따라 스마트 교통 관리는 교통 시장에서 인공 지능의 성장을 촉진하는 주요 요소입니다.실시간 데이터 분석, 적응형 신호 제어, 예측 교통 모델링 등 AI 기술을 통해 도시 교통 시스템을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

이러한 혁신은 차량의 전반적인 흐름을 개선하고, 지연을 최소화하며, 사고에 동적으로 대응하여 보다 안전하고 지속 가능한 운송 네트워크를 만듭니다. 스마트 시티의 채택이 증가함에 따라 교통 관리에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 더욱 늘어나고 있습니다.

• 2025년 1월, Ouster는 테네시주 채터누가에서 LiDAR 기반 BlueCity 교통 관리 솔루션을 확장하여 120개 이상의 교차로를 포괄했습니다. AI와 센서 기술을 활용해 교통 흐름을 최적화하고 안전성을 높이며 혼잡도를 줄여준다. 이는 AI 기반 교통 인프라를 발전시키는 미국 최대 규모의 LiDAR 지원 스마트 교통 네트워크입니다.

시장 도전

"숙련된 전문인력 부족"

운송 시장에서 인공 지능의 발전을 방해하는 중요한 과제는 AI 분야의 숙련된 전문가가 부족하다는 것입니다.기계 학습, 혁신을 제한합니다.

이 문제를 해결하기 위해 기업은 대학과 협력하여 인재를 육성하고 AI 교육 프로그램에 투자하며 지속적인 학습을 촉진할 수 있습니다. 또한, 경쟁력 있는 급여, 인턴십, 연구 파트너십을 제공하면 숙련된 전문가를 유치할 수 있습니다.

시장 동향

"자율주행차의 발전"

자율주행차의 발전은 교통시장의 인공지능(AI)에 영향을 미치는 주요 트렌드로 떠오르고 있습니다. AI 기반 자율 주행 자동차, 트럭, 드론은 안전성과 효율성을 향상하고 운영 비용을 절감합니다.

이러한 기술은 내비게이션, 실시간 의사결정, 센서 통합에 AI를 활용해 차량이 독립적으로 작동할 수 있도록 해줍니다. 규제 프레임워크가 발전하고 대중의 신뢰가 높아짐에 따라 자율주행차는 운송 네트워크와 공급망에 혁명을 일으킬 것입니다.

• 2024년 2월 Arm과 Nuro는 AI 기반 자율 기술 개발을 위한 다년간의 파트너십을 발표했습니다. Nuro는 Arm의 자동차 강화 기술을 활용하여 Nuro Driver 시스템을 확장하여 자율 상품 배송의 안전성과 효율성을 향상하고 시장을 발전시킬 것입니다.

운송 시장 보고서 스냅샷의 인공 지능

시장 세분화

• 제공 기준(하드웨어 및 소프트웨어): 하드웨어 부문은 운송 분야의 고급 AI 센서 및 컴퓨팅 시스템에 대한 수요 증가로 인해 2023년에 27억 1,320만 달러를 벌어들였습니다.
• 기계 학습 기술(딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 및 상황 인식)별: 딥 러닝 부문은 고급 데이터 처리 기능과 자율주행차 기능에서의 역할로 인해 2023년에 41.40%의 점유율을 차지했습니다.
• 애플리케이션별(교통 관리, 예측 유지 관리, 정밀 및 매핑 등): 교통 관리 부문은 AI 기반 스마트 교통 솔루션 및 도시 이동성 최적화에 대한 수요 증가로 인해 2031년까지 73억 1,390만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

운송 시장의 인공 지능지역분석

지역을 기준으로 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북미 교통 인공지능 시장점유율은 2023년 기준 약 36.55%로 17억 3610만 달러로 평가됐다. 이러한 지배력은 첨단 인프라, 자율주행차의 높은 채택률, AI 기술에 대한 막대한 투자를 통해 강화됩니다.

Tesla, NVIDIA, Waymo와 같은 선두 기업의 존재는 교통 관리, 자율 주행 및 예측 유지 관리를 위한 AI 기반 솔루션의 혁신을 계속해서 주도하고 있습니다. 강력한 정부 지원과 스마트 교통 솔루션에 대한 수요 증가는 지역 시장 확장을 지원합니다.

• 2024년 10월, Volvo Trucks North America는 차량 가동 시간을 극대화하도록 설계된 Blue 서비스 계약을 대폭 강화했습니다. 독점으로 구동인공지능(AI)새로운 적응형 유지 관리 시스템은 AI를 활용하여 트럭 성능에 따라 서비스 간격을 조정하여 가동 중지 시간과 운영 비용을 줄이는 동시에 고객의 효율성을 높입니다.

아시아 태평양 운송 산업의 인공 지능은 예측 기간 동안 18.25%의 강력한 CAGR로 성장할 가능성이 높습니다. 이러한 성장은 지속적인 기술 발전, 급속한 도시화, 스마트 모빌리티 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 촉진됩니다.

중국, 일본, 인도 등의 국가에서는 자율주행차, AI 기반 교통 관리 시스템, 전기자동차에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한 이 지역의 인구가 많고 빠르게 성장하는 도시로 인해 AI 기반 교통 솔루션에 대한 수요가 높아져 국내 시장 개발을 지원합니다.

• 2024년 2월, 포니 AI는 중국에서 유료 로보택시 서비스를 시작하여 광저우 도심과 바이윈 국제공항, 남부 기차역 등 주요 교통 허브를 연결했습니다. 이번 확장은 중국 전역의 도시 교통에 자율 이동성을 통합하는 데 상당한 진전이 있음을 보여줍니다.

규제 프레임워크

• 미국, 교통부 산하 국립고속도로교통안전청(NHTSA)은 자율주행 시스템의 투명성과 안전성을 개선하기 위해 AV STEP으로 알려진 ADS 장착 차량 안전, 투명성 및 평가 프로그램을 제안했습니다. 이 이니셔티브는 공공 도로에서 ADS 장착 차량에 대한 자발적 평가 및 감독을 장려합니다.
• EU일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 EU 내 개인의 개인 데이터 수집, 처리 및 전송에 적용됩니다.

경쟁 환경

운송 시장에서 인공 지능을 운영하는 기업들은 배출 감소, 교통 흐름 최적화, 에너지 효율성 향상에 중점을 두어 AI의 지속 가능한 사용을 촉진하기 위해 협력하고 있습니다.

이러한 파트너십의 목표는 AI 기술을 환경 친화적인 솔루션과 통합하여 혁신을 촉진하여 탄소 배출량을 줄이고 차량 관리를 개선하며 고객 경험을 향상하고 전 세계적으로 보다 안전하고 효율적인 운송 시스템을 발전시키는 것입니다.

• 2024년 12월, Scania는 OpenAI와 파트너십을 맺고 AI, 특히 ChatGPT Enterprise를 통합하여 운송 분야의 혁신과 지속 가능성을 육성했습니다. 이번 협력의 목표는 직원 생산성을 향상하고, 고객 경험을 개선하며, 운영 전반에 걸쳐 AI 기반 기술을 사용하여 지속 가능한 운송 솔루션의 발전을 촉진하는 것입니다.

 운송 시장의 인공 지능의 주요 회사 목록:

• AB 볼보
• 다임러 트럭 AG.
• 스카니아
• 콘티넨탈 AG
• 로버트 보쉬 GmbH
• 엔비디아 주식회사
• 마이크로소프트
• 웨이모 LLC
• 테슬라
• 죽스(주)
• 포니.ai
• 히타치 주식회사
• 알스톰 SA
• 주식회사 누로
• 이지마일

최근 개발(파트너십)

• 2023년 4월, Continental과 Aurora는 상업적으로 확장 가능한 최초의 Aurora 통합 하드웨어 및 소프트웨어 시스템인 Aurora Driver를 개발하기 위해 독점 파트너십을 체결했습니다. 이번 협력은 안전성, 효율성, 비용 효율성을 높이는 것을 목표로 하며, 첫 생산은 2027년으로 예상된다.
• 2025년 1월, Toyota, Aurora 및 Continental이 NVIDIA에 합류하여 차세대 자율주행 차량을 개발했습니다. NVIDIA의 DRIVE AGX 플랫폼을 활용하여 고도로 자동화된 무인 트럭을 발전시켜 안전성, 효율성, 확장성을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.
• 2024년 7월, Microsoft Azure OpenAI 서비스는 TomTom, CarMax, Fraport, Alstom과 같은 회사가 Azure OpenAI를 통합하여 운영 효율성을 높이고 작업을 자동화하며 고객 경험을 향상시키는 등 운송 부문에서 AI 혁신을 주도했습니다.
• 2024년 3월, Blackwell 아키텍처를 기반으로 하는 NVIDIA의 DRIVE Thor 플랫폼은 BYD, Hyper, Nuro와 같은 회사에서 자동차, 트럭, 로봇택시, 배달 차량을 포함한 자율주행차에서 고급 AI 기반 기능을 구현하기 위해 채택되었습니다.