세계의 자율 주행 자동차 시장 (2030년까지) : 구성 요소별 (소프트웨어, 하드웨어, 서비스), 자동화 수준별 (운전자 지원, 부분 자동화, 조건부 자동화)

2024년 12월 31일 staff-k

글로벌 자율주행차 시장은 2024년 608억 달러 규모로 시작하여, 2030년에는 1,806억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이 기간 동안 연평균 성장률은 19.9%에 달할 것으로 보입니다. 자율주행차는 첨단 센서와 인공지능 알고리즘을 통해 사람의 개입 없이 스스로 운행할 수 있는 차량으로, 교통사고를 줄이고 교통 흐름을 최적화하는 등의 장점을 가지고 있습니다. 또한, 자율주행차는 이동이 어려운 사람들에게도 이동 수단을 제공할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

자동차 산업의 발전에 따라 2050년에는 20억 대 이상의 자동차가 운행될 것으로 예상되며, 미국에서는 자동차에서 발생하는 일산화탄소가 75% 이상에 달합니다. 자율주행차의 시장 역학은 운전자의 요구와 서비스로서의 모빌리티(MaaS)의 부상으로 인해 변화하고 있습니다. MaaS는 다양한 교통 서비스를 통합하여 사용자에게 자율주행차를 포함한 다양한 이동 수단에 대한 접근을 제공합니다. 이를 통해 자율주행차의 활용이 증가하고 있습니다.

그러나 자율주행차의 발전에는 법적 문제와 책임 소재에 대한 불확실성이 존재합니다. 사고 발생 시 책임이 누구에게 있는지에 대한 논란은 보험 및 법적 프레임워크를 복잡하게 만들고 있으며, 이는 자율주행차의 광범위한 채택을 저해하는 요소로 작용하고 있습니다. 반면, 상업용 애플리케이션에 대한 관심이 증가하면서 물류와 운송 분야에서 자율주행차의 잠재력이 주목받고 있습니다. 기업들은 자율주행 기술을 통합하기 위해 연구 개발에 투자하고 있으며, 이는 자율주행차의 기능과 안전성을 향상시키는 데 기여하고 있습니다.

데이터 보안 문제 또한 자율주행차 시장의 발전에 큰 장애물이 되고 있습니다. 자율주행차는 많은 양의 민감한 데이터를 생성하며, 이는 해킹과 데이터 유출 등의 사이버 위협에 취약합니다. 이러한 문제는 소비자의 신뢰를 약화시키고 있습니다. 코로나19 팬데믹은 자율주행차의 생산과 보급에 차질을 빚었으나, 안전과 위생의 중요성이 부각되면서 자율주행 기술 개발에 대한 집중이 더욱 강화되었습니다.

운전자 지원 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상되며, 이는 다양한 안전 기능을 통해 소비자와 규제 당국의 신뢰를 높이는 데 기여할 것입니다. 반면, 라이드 셰어 부문은 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 보이며, 차량 공유 서비스는 자율주행 기술을 활용하여 운영 비용을 절감하고 고객 경험을 향상시킬 수 있는 기회를 제공합니다.

아시아 태평양 지역은 자율주행차 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 5G 네트워크와 IoT 기술의 발전이 이를 뒷받침하고 있습니다. 각국 정부는 자율주행차 개발을 지원하기 위해 규제 프레임워크를 마련하고 있으며, 이는 아시아 태평양 지역의 성장을 촉진하고 있습니다.

최근 주요 개발 사항으로는 GTMC가 포니닷에이아이와 협력하여 도요타 브랜드의 자율주행차를 제공할 예정이며, 폭스바겐 그룹은 오스틴에서 자율주행 차량 테스트를 시작했습니다. 또한, 테슬라는 자율주행 소프트웨어 발전을 위해 대규모 투자를 발표했습니다. 이러한 발전은 자율주행차의 기술적 진보와 시장 확대에 기여할 것으로 기대됩니다.

스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 자율주행차 시장은 2024년 608억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 19.9%의 연평균 성장률로 성장하여 2030년에는 1,806억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 자율주행차 또는 무인 자동차라고도 불리는 자율 주행 차량은 첨단 센서, 소프트웨어, 인공 지능(AI) 알고리즘이 탑재되어 사람의 개입 없이 스스로 탐색하고 운행할 수 있는 차량입니다. 이러한 차량은 주변 환경을 인식하고 감각 데이터를 해석하며 도로를 탐색하고 장애물을 피하며 교통법을 자율적으로 준수하기 위한 결정을 내릴 수 있습니다. 자율주행차는 안전성, 효율성, 접근성을 향상시켜 교통수단을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 사람의 실수로 인한 교통사고를 줄이고, 교통 흐름을 최적화하며, 나이, 장애 또는 기타 요인으로 인해 운전을 할 수 없는 사람들에게 이동성 솔루션을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
자동차 산업 정보 분야의 선두주자인 오토모티브 월드(Automotive World Ltd.)에 따르면 2050년에는 전 세계적으로 20억 대 이상의 자동차가 운행될 것으로 예상됩니다. 미국 환경보호청(EPA)에 따르면 미국에서는 일산화탄소의 75% 이상이 자동차에서 배출됩니다.
시장 역학:
운전자:
서비스로서의 모빌리티의 부상
MaaS는 다양한 교통 서비스를 통합 플랫폼으로 통합하여 사용자에게 자율주행차를 포함한 다양한 모빌리티 옵션에 대한 원활한 액세스를 제공합니다. MaaS 네트워크에 AV를 통합함으로써 이 기술은 소비자들에게 더 폭넓게 노출되고 수용되고 있습니다. MaaS 플랫폼은 AV 활용을 최적화하여 다운타임을 줄이고 운영 효율성을 높입니다. 또한, 데이터 기반의 MaaS는 실시간 모니터링 및 분석을 통해 AV 알고리즘을 지속적으로 개선하고 안전성을 강화할 수 있습니다.
구속:
책임 및 법적 문제
자율주행차 사고 발생 시 책임 소재에 대한 불확실성은 보험 및 법적 프레임워크를 복잡하게 만듭니다. 제조업체, 소프트웨어 개발자, 심지어 차량 소유주까지 잠재적으로 책임을 져야 할 수 있으며, 이로 인해 복잡한 법적 얽힘이 발생할 수 있습니다. 그러나 관할 구역마다 상이한 규정은 문제를 더욱 악화시켜 자율주행 차량의 광범위한 채택과 배포를 방해합니다. 이러한 요소들이 시장 성장을 저해하고 있습니다.
기회:
상업용 애플리케이션에 대한 관심 증가
물류, 운송, 배달 서비스와 같은 상업 부문에서는 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 효율성을 향상시킬 수 있는 자율주행 차량의 잠재력을 인식하고 있습니다. 기업들은 자율주행 기술의 이점을 활용하기 위해 차량에 자율주행 기술을 통합하기 위한 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 기업체의 높은 관심은 혁신을 촉진하여 자율주행 차량의 기능, 안전 기능 및 인프라 지원의 발전으로 이어지고 있습니다. 또한 상업용 애플리케이션에서 확장성과 안정성을 요구함에 따라 제조업체는 엄격한 업계 표준을 충족하기 위해 자율 주행 시스템을 개선해야 합니다.
위협:
데이터 보안 문제
데이터 보안 문제는 자율주행차 시장의 발전에 큰 장애물이 되고 있습니다. 자율주행 차량에 정교한 센서, 카메라, 연결 기능이 통합되면 승객, 경로, 위치에 대한 민감한 정보를 포함한 방대한 양의 데이터가 생성됩니다. 이러한 데이터는 해킹, 데이터 유출, 무단 액세스 등의 사이버 위협에 취약합니다. 그러나 신원 도용, 감시, 차량 기능 조작 등 이러한 데이터의 잠재적 오용에 대한 우려는 자율주행차에 대한 소비자의 신뢰와 믿음을 약화시킵니다.
코로나19의 영향:
팬데믹 초기에는 공급망에 차질이 생겨 생산이 지연되고 자율주행차 보급에 차질을 빚었습니다. 사회적 거리두기 조치와 봉쇄령으로 차량 호출 서비스에 대한 수요가 감소하여 자율주행차 테스트와 도입에 영향을 미쳤습니다. 그러나 팬데믹으로 인해 안전과 위생의 중요성이 부각되면서 대중교통 및 공유 모빌리티 서비스를 위한 자율주행 기술 개발에 더욱 집중하게 되었습니다.
운전자 지원 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
운전자 지원 부문은 예측 기간 동안 적응형 크루즈 컨트롤, 차선 유지 지원, 자동 긴급 제동과 같은 기능을 통합하여 운전자 지원 시스템이 차량 안전과 편안함을 향상시키는 동시에 사용자에게 반자율 기능에 점차 익숙해지면서 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 인적 오류를 완화하고 사고를 줄이며 교통 흐름을 개선하여 소비자와 규제 당국 사이에서 자율 주행 기술에 대한 수용성과 신뢰도를 높입니다.
라이드 셰어 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
라이드 셰어 부문은이 기술을 일상 생활에 채택하고 통합 할 수있는 자연스러운 길을 제공함으로써 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 가질 것으로 예상됩니다. 차량 공유 회사는 운영 비용을 절감하고 효율성을 높이며 고객 경험을 향상시키기 위해 자율 주행 차량을 차량에 통합하는 데 앞장서고 있습니다. 차량 공유 서비스는 자율주행 기술을 활용하여 수익성을 유지하면서 고객에게 더 낮은 요금을 제공할 수 있습니다. 또한 이러한 서비스는 자율주행 차량 시스템의 중요한 시험장 역할을 하여 개발자가 다양한 도시 환경에서 실제 데이터를 수집하고 기술을 개선할 수 있게 해줍니다.
점유율이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 추정 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이 지역의 성장은 5G 네트워크, 사물 인터넷(IoT) 센서, 인공 지능과 같은 첨단 기술이 교통 시스템에 통합되면서 뒷받침되고 있습니다. 향상된 연결성은 차량, 인프라 및 기타 스마트 기기 간의 원활한 통신을 가능하게 하여 지역 전체에서 더 안전하고 효율적인 교통 네트워크를 촉진합니다. 이러한 발전은 도로 안전을 개선하고 교통 체증을 줄일 뿐만 아니라 혁신적인 모빌리티 서비스와 스마트 시티 이니셔티브를 위한 기반을 마련하여 아태지역이 글로벌 자율주행차 시장의 선두에 서는 데 기여하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
포괄적인 규제 프레임워크를 통해 각국 정부는 자율주행차 개발 및 배치에 도움이 되는 환경을 조성하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 수익성 있는 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 정부는 명확한 가이드라인과 표준을 제공함으로써 제조업체, 투자자, 소비자 등 이해관계자들에게 신뢰를 심어주며, 이를 통해 아시아 태평양 지역의 AV 기술 혁신과 투자를 촉진하고 있습니다. 또한 아시아 태평양 지역의 규제에는 연구 보조금 및 세금 감면과 같은 인센티브 및 지원 메커니즘이 포함되어 있어 업계 플레이어와 정부 기관 간의 협업을 장려하고 AV 개발을 위한 활기찬 생태계를 조성하는 경우가 많습니다.

주요 개발 사항:
2023년 8월, GTMC는 포니닷에이아이에 도요타 브랜드의 배터리 전기 자동차를 제공할 예정입니다. 이 차량에는 레벨 4 자율주행 연구 및 개발을 위해 설계된 도요타의 정교한 이중화 시스템이 탑재될 예정입니다. 포니닷에이아이의 자율주행 기술은 이들 차량에 완벽하게 통합될 예정이며, 포니파일럿 + 로보택시 네트워크 플랫폼에서 활용될 것으로 예상됩니다.
2023년 7월, 폭스바겐 그룹 오브 아메리카(VWGoA)는 오스틴에서 첫 번째 자율주행 차량 테스트 이니셔티브를 시작합니다. 이 프로그램은 10대의 순수 전기 ID 차량으로 시작될 예정입니다. 버즈 차량에는 글로벌 폭스바겐 그룹이 기술 기업 모빌아이와 공동으로 개발한 자율주행(AD) 기술 시스템이 탑재되어 있습니다.
2023년 7월, Tesla는 자율주행 소프트웨어의 발전에 중요한 요소인 Tesla 차량에서 발생하는 비디오 피드에 중점을 두고 방대한 양의 데이터를 관리하는 것을 목표로 하는 프로젝트 도조 개발에 10억 달러를 투자한다고 발표했습니다.
다루는 구성 요소
– 소프트웨어
– 하드웨어
– 서비스
자동화 수준
– 운전자 지원
– 부분 자동화
– 조건부 자동화
지원되는 차량 유형:
– 승용차
– 상용차
적용 기술
– 자율주행 트럭
– 자율주행 버스
– 기타 기술
적용 분야
– 라이드 헤일
– 라이드 셰어
– 기타 애플리케이션
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향

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1 요약

2 서문

2.1 요약

2.2 스테이크 홀더

2.3 연구 범위

2.4 연구 방법론

2.4.1 데이터 마이닝

2.4.2 데이터 분석

2.4.3 데이터 검증

2.4.4 연구 접근 방식

2.5 연구 출처

2.5.1 1차 연구 출처

2.5.2 보조 연구 출처

2.5.3 가정

3 시장 동향 분석

3.1 소개

3.2 동인

3.3 제약

3.4 기회

3.5 위협

3.6 기술 분석

3.7 애플리케이션 분석

3.8 신흥 시장

3.9 코로나19의 영향

4 포터의 다섯 가지 힘 분석

4.1 공급자의 협상력

4.2 구매자의 협상력

4.3 대체품의 위협

4.4 신규 진입자의 위협

4.5 경쟁 경쟁

5 구성 요소 별 글로벌 자율 주행 차량 시장

5.1 소개

5.2 소프트웨어

5.3 하드웨어

5.4 서비스

6 자동화 수준별 글로벌 자율 주행 차량 시장

6.1 소개

6.2 운전자 지원

6.3 부분 자동화

6.4 조건부 자동화

7 차량 유형별 글로벌 자율 주행 차량 시장

7.1 소개

7.2 승용차

7.3 상업용 차량

8 기술 별 글로벌 자율 주행 차량 시장

8.1 소개

8.2 자율 주행 트럭

8.3 자율 주행 버스

8.4 기타 기술

9 애플리케이션 별 글로벌 자율 주행 차량 시장

9.1 소개

9.2 라이드 우박

9.3 라이드 셰어

9.4 기타 애플리케이션

10 지역별 글로벌 자율 주행 차량 시장

10.1 소개

10.2 북미

10.2.1 미국

10.2.2 캐나다

10.2.3 멕시코

10.3 유럽

10.3.1 독일

10.3.2 영국

10.3.3 이탈리아

10.3.4 프랑스

10.3.5 스페인

10.3.6 기타 유럽

10.4 아시아 태평양

10.4.1 일본

10.4.2 중국

10.4.3 인도

10.4.4 호주

10.4.5 뉴질랜드

10.4.6 대한민국

10.4.7 기타 아시아 태평양 지역

10.5 남미

10.5.1 아르헨티나

10.5.2 브라질

10.5.3 칠레

10.5.4 남미의 나머지 지역

10.6 중동 및 아프리카

10.6.1 사우디 아라비아

10.6.2 아랍에미리트

10.6.3 카타르

10.6.4 남아프리카 공화국

10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역

11 주요 개발 사항

11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자

11.2 인수 및 합병

11.3 신제품 출시

11.4 확장

11.5 기타 주요 전략

12 회사 프로파일링

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