Artificial Intelligence in Transportation Market Forecast by 2031
Der Markt für künstliche Intelligenz im Transportbereich wird zwischen 2023 und 2031 voraussichtlich eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 16,5 % verzeichnen. Fortschritte in der maschinellen Lerntechnologie und die Integration von KI in Fahrzeuge dürften weiterhin ein wichtiger Trend auf dem Markt bleiben.
Künstliche Intelligenz in der Transportmarktanalyse
- Der Markt für Transport-KI erlebt aufgrund des steigenden Einsatzes von KI in der Transportbranche ein enormes Wachstum. Aufgrund der zunehmenden KI-Fortschritte in Automatisierungstechnologien hat der Einsatz von Lerntechnologie-Automatisierung drastisch zugenommen.
- Unterstützt wird dies durch die Integration von Produktinnovationen, die in den kommenden Jahren voraussichtlich das Wachstum der Nachfrage nach KI im Transportwesen vorantreiben werden. Aufgrund der Weiterentwicklung autonomer Fahrzeuge mit intelligenten integrierten Funktionen wird der Markt für KI im Transportwesen in den kommenden Jahren weltweit ein exponentielles Wachstum erleben, und Nordamerika wird voraussichtlich weiterhin die führende Rolle als größtes Segment im Markt für KI im Transportwesen einnehmen.
- Der KI-Markt im Transportwesen wird weltweit auch durch steigende Investitionen in autonome Lkw und regulatorische Entwicklungen unterstützt. Dies macht den KI-Markt im Transportwesen für die Beteiligten äußerst lukrativ, da sie vom immensen Potenzial der KI im Transportwesen profitieren können.
Künstliche Intelligenz im Transportwesen – Marktübersicht
- Der Markt für künstliche Intelligenz im Transportwesen wird in den kommenden Jahren voraussichtlich ein erhebliches Wachstum aufweisen. Der enorme Einsatz von KI-Technologien im Transportsektor war der Hauptfaktor, der zum Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz im Transportwesen beigetragen hat. Autonome Fahrzeuge , Automatisierungstechnologie, Park- und Spurwechselhilfen, intelligente Energiesysteme und mehr sind einige der Technologien, die in der Transportbranche unbedingt eingeführt werden müssen, da ihre Bereitstellung es Unternehmen ermöglicht, Zeit und Kosten zu sparen.
- Sicherheit und Schutz spielen eine entscheidende Rolle bei der Kundengewinnung und sind einer der Haupttreiber des Marktes für künstliche Intelligenz im Transportwesen. In der heutigen Welt stehen Hersteller unter dem Druck, ihre Betriebskosten zu senken. Unternehmen verlagern ihren Fokus von Wunschträumen auf praktische Anwendungen und erkennen, wie wichtig KI im Transportwesen für die Kostensenkung und Effizienzsteigerung ist. Dieser Schritt dürfte das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz im Transportwesen vorantreiben.
Strategische Einblicke
Künstliche Intelligenz im Transportwesen – Markttreiber und Chancen
Die Nachfrage nach KI im Transportwesen aufgrund des Fortschritts in der Automatisierungstechnologie begünstigt den Markt
- Die steigende Nachfrage nach künstlicher Intelligenz im Transportwesen ist hauptsächlich auf die Fortschritte in der Automatisierungstechnologie zurückzuführen. Diese Technologien führen zu einer zunehmenden Nutzung künstlicher Intelligenz im gesamten Transportbereich.
- Zu den wichtigsten Faktoren, die den Markt antreiben, gehören die Einführung fortschrittlicher Technologien wie Computer Vision und maschinelles Lernen. Intelligentere Technologien überwachen und gestalten beispielsweise die Zukunft des Transports neu, priorisieren die Sicherheit der Passagiere und reduzieren Verkehrsunfälle und Verkehrsstaus. Big Data und maschinelles Lernen verbessern die Sicherheitsstandards und die Betriebseffizienz. KI-basierte Lösungen reduzieren beispielsweise die Zahl der Verkehrsunfälle und verbessern das Verkehrsmanagement und die Sicherheitsmaßnahmen.prioritising passengers’ safety, reducing road accidents and traffic congestion; Big Data and machine learning to improve the safety standards and operational efficiency. For instance, AI-based solutions reduce the number of road accidents, improve traffic management and safety measures.
- Darüber hinaus sind Automatisierung und Effizienz zwei wichtige Faktoren, die für die steigende Nachfrage nach KI im Transportwesen verantwortlich sind. Ein Aspekt ist KI als Technologie, die dazu beitragen kann, routinemäßige Geschäftsaktivitäten im Transportwesen zu automatisieren und zu verbessern.
Das Konzept des Truck Platooning
- Der zunehmende Grad an Autonomie im Transportwesen ist eine Wachstumschance für KI – KI-Technologien im Transportmarkt können den Markt für autonome Fahrzeuge revolutionieren, indem sie menschliche und maschinelle Fahrer gleichzeitig mit dem Tesla-Autopiloten unterstützen. Um diese Unterstützung zu bieten, müssen alle Formen autonomer Fahrzeuge zunächst mit fortschrittlichen KI-Technologien ausgestattet werden, die es ihnen ermöglichen, Situationen auf der Straße zu „sehen“, entsprechende Aktionen (wie Handzeichen und Schilder) zu verstehen und auf diese Situationen zu reagieren. Die Verwendung von KI-generierten Regeln und Verhaltensweisen ist eine Schlüsseltechnologie, die es Fahrzeugen ermöglicht, autonom zu funktionieren.behaviours is a key enabling technology that allows vehicles to function autonomously.
- Darüber hinaus wird erwartet, dass KI fortschrittliche Entscheidungssysteme ermöglicht, um den Verkehr effizienter zu steuern und Routen einfacher zu planen. Darüber hinaus können hochintelligente autonome Verkehrsmanagementlösungen die Flüssigkeit und Zuverlässigkeit von Transportsystemen erhöhen. Wenn solche Elemente ins Spiel kommen, können wir uns auf ein nahtloses Transporterlebnis freuen.
Künstliche Intelligenz im Transportwesen Marktbericht Segmentierungsanalyse
Wichtige Segmente, die zur Ableitung der Marktanalyse „Künstliche Intelligenz im Transportwesen“ beigetragen haben, sind Technologie, Anwendung und Prozess des maschinellen Lernens.
- Basierend auf der Technologie des maschinellen Lernens ist der Markt für künstliche Intelligenz im Transportwesen in Deep Learning, Compute Vision und andere unterteilt.
- Auf Grundlage der Anwendung wird der Markt in halbautonome Fahrzeuge, autonome Fahrzeuge, HMI und Sonstiges unterteilt.HMI, and others.
- Basierend auf dem Prozess wird die künstliche Intelligenz im Transportmarkt in Data Mining, Bilderkennung und Signalerkennung unterteilt.
Künstliche Intelligenz im Transportwesen – Marktanteilsanalyse nach geografischer Lage
- Der Marktbericht über künstliche Intelligenz im Transportwesen umfasst eine detaillierte Analyse von fünf großen geografischen Regionen, die die aktuelle und historische Marktgröße sowie Prognosen für die Jahre 2021 bis 2031 umfasst und Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum (APAC), den Nahen Osten und Afrika (MEA) sowie Südamerika abdeckt.APAC), Middle East and Africa (MEA), and South America.
- Jede Region ist weiter in entsprechende Länder unterteilt. Dieser Bericht enthält Analysen und Prognosen für mehr als 18 Länder und deckt die Marktdynamik von Künstlicher Intelligenz im Transportwesen ab, wie etwa Treiber, Trends und Chancen, die die Märkte auf regionaler Ebene beeinflussen.
- Darüber hinaus umfasst der Bericht die PEST-Analyse, die die Untersuchung wichtiger Faktoren umfasst, die den Markt für künstliche Intelligenz im Transportwesen in diesen Regionen beeinflussen.
Umfang des Marktberichts über künstliche Intelligenz im Transportwesen
Künstliche Intelligenz im Transportmarkt – Neuigkeiten und aktuelle Entwicklungen
Der Markt für künstliche Intelligenz im Transportwesen wird durch die Erhebung qualitativer und quantitativer Daten nach Primär- und Sekundärforschung bewertet, die wichtige Unternehmensveröffentlichungen, Verbandsdaten und Datenbanken umfasst. Nachfolgend sind einige der Entwicklungen auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Transportwesen aufgeführt:
- Amazon.com, Inc. hat eine neue KI-gestützte Technologie eingeführt, die Lieferwagen inspizieren und so zur Sicherheit der Fahrer beitragen soll. (Quelle: Amzaon.com, Inc., Pressemitteilungen, Unternehmenswebsite, Oktober 2023)
- Das Verkehrsministerium hat 15 Millionen US-Dollar an Bundesmitteln für kleine Unternehmen bereitgestellt, damit diese KI-Systeme und neue Anwendungen für den US-Verkehrssektor nutzen können. (Quelle: Verkehrsministerium, Regierungswebsite)
- Windracers, ein in Großbritannien ansässiger globaler Frachtfahrzeugbetreiber, ist als Gründungsmitglied des Center on AI for Digital, Autonomous and Augmented Aviation mit Purdue verbunden. Ziel dieser Partnerschaft ist die Innovation der autonomen Luftfahrt von morgen. (Quelle: Purdue University, Website der Universität, April 2024)
Künstliche Intelligenz im Transportwesen – Marktbericht – Umfang und Ergebnisse
Der Bericht „Marktgröße und Prognose für künstliche Intelligenz im Transportwesen (2021–2031)“ bietet eine detaillierte Analyse des Marktes, die die folgenden Bereiche abdeckt:
- Künstliche Intelligenz im Transportmarkt – Größe und Prognose auf globaler, regionaler und Länderebene für alle wichtigen Marktsegmente, die im Rahmen des Berichts abgedeckt sind
- Künstliche Intelligenz im Transportmarkt – Trends sowie Marktdynamiken wie Treiber, Einschränkungen und wichtige Chancen
- Detaillierte PEST/Porters Five Forces- und SWOT-Analyse
- Künstliche Intelligenz im Transportmarkt – Analyse der wichtigsten Markttrends, globalen und regionalen Rahmenbedingungen, wichtigen Akteuren, Vorschriften und aktuellen Marktentwicklungen
- Branchenlandschaft und Wettbewerbsanalyse, die die Marktkonzentration, Heatmap-Analyse, prominente Akteure und aktuelle Entwicklungen für den Markt für künstliche Intelligenz im Transportwesen umfasst
- Detaillierte Firmenprofile
Künstliche Intelligenz im Transportwesen – Marktberichtsanalyse
CAGR (2023 - 2031)XX %- Marktgröße 2023
US$ XX Millionen - Marktgröße 2031
US$ XX Millionen
Berichtsabdeckung
- Marktgröße und Prognose auf globaler, regionaler und Länderebene für alle wichtigen Marktsegmente, die im Rahmen des Projekts abgedeckt sind
- Wichtige Zukunftstrends
- Detaillierte PEST/Porters Five Forces- und SWOT-Analyse
- Branchenlandschaft, Wettbewerbsanalyse und aktuelle Entwicklungen
- Detaillierte Firmenprofile
- Globale und regionale Marktanalyse mit wichtigen Markttrends, wichtigen Akteuren, Vorschriften und aktuellen Marktentwicklungen
Schlüsselspieler
- Accenture PLC
- Amazon Web Services, Inc.
- door2door GmbH
- Allgemeine Elektrizit?tsgesellschaft
- IBM Corporation
- Intel Corporation
- KONUX GmbH
- Microsoft Corporation
- Nvidia
Regionaler Überblick
- Nordamerika
- Europa
- Asien-Pazifik
- Süd- und Mittelamerika
- Naher Osten und Afrika
Marktsegmentierung
Durch das Angebot- Software
- Hardware
Nach Anwendung- Autonome LKWs
- HMI im LKW
- Teilautonome LKW
Nach Technologie- Tiefes Lernen
- Computer Vision
- NLP
- Kontextbewusstsein
Nach Prozess- Signalerkennung
- Datengewinnung
- Bilderkennung
- Das Beispiel-PDF zeigt die Inhaltsstruktur und die Art der Informationen mit qualitativer und quantitativer Analyse.
Marktteilnehmer
Umfang des Marktberichts über künstliche Intelligenz im Transportwesen
| Berichtsattribut | Details |
|---|---|
| Marktgröße im Jahr 2023 | XX Millionen US-Dollar |
| Marktgröße bis 2031 | XX Millionen US-Dollar |
| Globale CAGR (2023 - 2031) | XX % |
| Historische Daten | 2021-2022 |
| Prognosezeitraum | 2024–2031 |
| Abgedeckte Segmente | Durch das Angebot
|
| Abgedeckte Regionen und Länder | Nordamerika
|
| Marktführer und wichtige Unternehmensprofile |
|
- Das Beispiel-PDF zeigt die Inhaltsstruktur und die Art der Informationen mit qualitativer und quantitativer Analyse.
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
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to country scope.
Frequently Asked Questions
The demand for AI in transportation owing to the advancement in automation technology is the major factors driving the artificial intelligence in transportation market.
Advancements in machine learning technology and the integration of AI in vehicles is the key future trend in the global artificial intelligence in transportation market in the coming years.
The leading players operating in the artificial intelligence in transportation market include Bosch, Alphabet, Daimler, Magna, Man Energy Solutions, Scanea, Valeo, Volvo, Xevo, and ZF.
The report can be delivered in PDF/PPT format; we can also share excel dataset based on the request.
Some of the customization options available based on the request are an additional 3–5 company profiles and country-specific analysis of 3–5 countries of your choice. Customizations are to be requested/discussed before making final order confirmation, as our team would review the same and check the feasibility.
The global artificial intelligence in transportation market is expected to grow at a CAGR of 16.5% during the forecast period 2023 - 2031.
The List of Companies
1. Accenture PLC
2. Amazon Web Services, Inc.
3. door2door GmbH
4. General Electric Company
5. IBM Corporation
6. Intel Corporation
7. KONUX GmbH
8. Microsoft Corporation
9. Nvidia
10. Volvo Group
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.
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