Le marché de l’intelligence artificielle sur les transports devrait enregistrer un TCAC de 16,5 % au cours de la période 2023-2031. Les progrès de la technologie d’apprentissage automatique et l’intégration de l’IA dans les véhicules resteront probablement une tendance clé du marché.CAGR of 16.5% during 2023–2031. Advancements in machine learning technology and the integration of AI in vehicles is likely to remain a key trend in the market.
Intelligence artificielle dans l’analyse du marché des transports
- Le marché de l’IA dans les transports connaît une croissance énorme en raison de la consommation croissante de l’IA dans le secteur des transports. En raison des progrès croissants de l’IA dans les technologies d’automatisation, la consommation d’automatisation des technologies d’apprentissage a considérablement augmenté.
- Ceci est soutenu par l’intégration de l’innovation produit qui devrait stimuler la croissance de la demande d’IA dans les transports dans les années à venir. En outre, grâce aux progrès des véhicules autonomes dotés de fonctionnalités intelligentes intégrées, le marché de l’IA dans les transports devrait connaître une croissance exponentielle à travers le monde dans les années à venir et l’Amérique du Nord devrait continuer à dominer en tant que segment le plus important du marché de l’IA dans les transports.
- L’IA sur le marché des transports à travers le monde est également soutenue par une augmentation des investissements dans les camions autonomes et par l’évolution de la réglementation. Cela rend le marché de l’IA dans les transports très lucratif pour que les parties prenantes puissent profiter de l’immense potentiel de l’IA sur le marché des transports.in transportation market across the globe is also being backed by an increase in the investments in autonomous trucks and regulatory developments. This makes the transportation AI market highly lucrative for stakeholders to reap benefits from the immense potential of AI in transportation market.
Aperçu du marché de l’intelligence artificielle dans les transports
- Le marché de l’intelligence artificielle dans les transports devrait connaître une croissance significative au cours des prochaines années. L’énorme apport de technologies d’IA dans le secteur des transports a été le principal facteur contribuant à la croissance de l’intelligence artificielle sur le marché des transports. Les véhicules autonomes , la technologie d'automatisation, les aides au stationnement et au changement de voie, les systèmes énergétiques intelligents et bien plus encore font partie des technologies incontournables dans le secteur des transports, car leur mise à disposition permet aux entreprises d'économiser du temps et de l'argent.
- La sûreté et la sécurité jouent un rôle essentiel pour attirer les consommateurs et constituent l’un des principaux moteurs du marché de l’intelligence artificielle pour les transports. Dans le monde d’aujourd’hui, les fabricants sont sous pression pour réduire leurs coûts d’exploitation. Les organisations commerciales délaissent les chimères pour se concentrer sur les applications pratiques et découvrent à quel point l’IA dans les transports est essentielle à la réduction des coûts et à l’amélioration de l’efficacité, une évolution qui devrait stimuler la croissance de l’IA dans le marché des transports.organisations are shifting focus from pipedreams to practical applications and learning how critical AI in transportation is to reducing costs and improving efficiency, a move that is anticipated to drive the growth of the AI in transportation market.
Perspectives stratégiques
L’intelligence artificielle dans les moteurs et opportunités du marché des transports
La demande d’IA dans les transports en raison des progrès de la technologie d’automatisation pour favoriser le marché
- La demande croissante d’intelligence artificielle dans les transports est principalement due aux progrès des technologies d’automatisation. Ces technologies conduisent à une utilisation croissante de l’intelligence artificielle dans le domaine des transports.
- Certains des principaux facteurs qui animent le marché comprennent l'adoption de technologies avancées telles que la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. Par exemple, des technologies plus intelligentes surveillent et redessinent l'avenir des transports, donnent la priorité à la sécurité des passagers, réduisent les accidents de la route et les embouteillages ; Big Data et apprentissage automatique pour améliorer les normes de sécurité et l’efficacité opérationnelle. Par exemple, les solutions basées sur l’IA réduisent le nombre d’accidents de la route, améliorent la gestion du trafic et les mesures de sécurité.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.
- En outre, l’automatisation et l’efficacité sont deux facteurs majeurs expliquant la demande croissante d’IA dans les transports. L’un des aspects concerne l’IA en tant que technologie qui peut aider à automatiser et à améliorer les activités commerciales de routine dans le secteur des transports.
Le concept de peloton de camions
- Le niveau croissant d’autonomie dans les transports constitue une opportunité de croissance pour l’IA – les technologies d’IA sur le marché des transports peuvent changer la donne dans le domaine des véhicules autonomes en aidant simultanément les conducteurs humains et mécaniques grâce au pilote automatique Tesla. Pour fournir cette assistance, toutes les formes de véhicules autonomes doivent d'abord être équipées de technologies d'IA avancées leur permettant de « voir » les situations sur la route, de comprendre les actions correspondantes (telles que les directions manuelles et les panneaux) et de réagir à ces situations. L’utilisation de règles et de comportements générés par l’IA est une technologie clé qui permet aux véhicules de fonctionner de manière autonome.behaviours is a key enabling technology that allows vehicles to function autonomously.
- En outre, l’IA devrait permettre aux systèmes décisionnels avancés de parcourir le trafic de manière rationalisée et de planifier les itinéraires plus facilement. De plus, des solutions autonomes de gestion du trafic hautement intelligentes peuvent accroître la fluidité et la fiabilité des systèmes de transport. Avec de tels éléments entrant en jeu, nous pouvons nous attendre à une expérience de transport fluide.
Analyse de segmentation du rapport sur le marché de l’intelligence artificielle dans les transports
Les segments clés qui ont contribué à l’analyse du marché de l’intelligence artificielle dans les transports sont la technologie, les applications et les processus d’apprentissage automatique.
- Basé sur la technologie d’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle sur le marché des transports est divisée en apprentissage profond, vision informatique et autres.
- Sur la base des applications, le marché est divisé en véhicules semi-autonomes, véhicules autonomes, IHM et autres.HMI, and others.
- Sur la base du processus, l’intelligence artificielle sur le marché des transports est divisée en exploration de données, reconnaissance d’images et reconnaissance de signaux.
Analyse de la part de marché de l’intelligence artificielle dans les transports par géographie
- Le rapport sur le marché de l’intelligence artificielle dans les transports comprend une analyse détaillée de cinq grandes régions géographiques, qui comprend la taille actuelle et historique du marché et les prévisions pour 2021 à 2031, couvrant l’Amérique du Nord, l’Europe, l’Asie-Pacifique (APAC), le Moyen-Orient et l’Afrique (MEA). , et l'Amérique du Sud.APAC), Middle East and Africa (MEA), and South America.
- Chaque région est ensuite sous-segmentée en pays respectifs. Ce rapport fournit des analyses et des prévisions pour plus de 18 pays, couvrant la dynamique du marché de l’intelligence artificielle dans les transports, telle que les moteurs, les tendances et les opportunités qui ont un impact sur les marchés au niveau régional.
- En outre, le rapport couvre l’analyse PEST, qui implique l’étude des principaux facteurs qui influencent le marché de l’intelligence artificielle dans les transports dans ces régions.
Portée du rapport sur le marché de l’intelligence artificielle dans les transports
L’intelligence artificielle dans l’actualité du marché des transports et développements récents
Le marché de l’intelligence artificielle dans les transports est évalué en collectant des données qualitatives et quantitatives après des recherches primaires et secondaires, qui comprennent d’importantes publications d’entreprise, des données d’association et des bases de données. Quelques-uns des développements sur le marché de l’intelligence artificielle dans les transports sont répertoriés ci-dessous :
- Amazon.com, Inc. a introduit une nouvelle technologie basée sur l'IA qui inspectera les camionnettes de livraison et contribuera à assurer la sécurité des conducteurs. (Source : Amzaon.com, Inc., communiqués de presse, site Web de l'entreprise, octobre 2023)
- Le ministère des Transports a alloué 15 millions de dollars de financement fédéral aux petites entreprises afin de tirer parti des systèmes d'IA et des nouvelles applications pour le secteur américain des transports. (Source : ministère des Transports, site Web du gouvernement)
- Windracers, un opérateur mondial de véhicules cargo basé au Royaume-Uni, s'associe à Purdue en tant que membre fondateur du Centre sur l'IA pour l'aviation numérique, autonome et augmentée. Ce partenariat visait à innover sur le mode de transport aérien autonome de demain. (Source : Purdue University, site Web de l'université, avril 2024)
Couverture et livrables du rapport sur le marché de l’intelligence artificielle dans les transports
Le rapport « Taille et prévisions du marché de l’intelligence artificielle dans les transports (2021-2031) » fournit une analyse détaillée du marché couvrant les domaines ci-dessous :
- Taille et prévisions du marché de l’intelligence artificielle dans les transports aux niveaux mondial, régional et national pour tous les segments de marché clés couverts par le champ d’application
- L’intelligence artificielle dans les tendances du marché des transports ainsi que la dynamique du marché telles que les moteurs, les contraintes et les opportunités clés
- Analyse détaillée des cinq forces et SWOT de PEST/Porter
- Analyse du marché de l’intelligence artificielle dans les transports couvrant les principales tendances du marché, le cadre mondial et régional, les principaux acteurs, les réglementations et les évolutions récentes du marché
- Analyse du paysage industriel et de la concurrence couvrant la concentration du marché, l’analyse des cartes thermiques, les principaux acteurs et les développements récents du marché de l’intelligence artificielle dans les transports
- Profils d'entreprises détaillés
CADRE RÉGIONAL
Analyse du rapport sur le marché de l’intelligence artificielle dans les transports
TCAC (2023 - 2031)XX%- Taille du marché 2023
XX millions de dollars américains - Taille du marché 2031
XX millions de dollars américains
Couverture du rapport
- Taille du marché et prévisions aux niveaux mondial, régional et national pour tous les segments de marché clés couverts par le champ d’application
- Principales tendances futures
- Analyse détaillée des cinq forces et SWOT de PEST/Porter
- Analyse du paysage industriel, de la concurrence et développements récents
- Profils d'entreprises détaillés
- Analyse du marché mondial et régional couvrant les principales tendances du marché, les principaux acteurs, les réglementations et les évolutions récentes du marché
Acteurs clés
- Accenture PLC
- Amazon Web Services, Inc.
- door2door GmbH
- Compagnie d'électricité générale
- Société IBM
- Société Intel
- KONUX GmbH
- Société Microsoft
- Nvidia
Aperçu régional
- Amérique du Nord
- Europe
- Asie-Pacifique
- Amérique du Sud et Centrale
- Moyen-Orient et Afrique
Segmentation du marché
En offrant- Logiciel
- Matériel
Par candidature- Camions autonomes
- IHM dans les camions
- Camions semi-autonomes
Par technologie- Apprentissage profond
- Vision par ordinateur
- PNL
- Conscience du contexte
Par processus- Reconnaissance des signaux
- Exploration de données
- Reconnaissance d'images
- L'exemple de PDF présente la structure du contenu et la nature des informations avec une analyse qualitative et quantitative.
LES ACTEURS DU MARCHÉ
Portée du rapport sur le marché de l’intelligence artificielle dans les transports
| Attribut de rapport | Détails |
|---|---|
| Taille du marché en 2023 | XX millions de dollars américains |
| Taille du marché d’ici 2031 | XX millions de dollars américains |
| TCAC mondial (2023 - 2031) | XX% |
| Données historiques | 2021-2022 |
| Période de prévision | 2024-2031 |
| Segments couverts | En offrant
|
| Régions et pays couverts | Amérique du Nord
|
| Leaders du marché et profils d’entreprises clés |
|
- L'exemple de PDF présente la structure du contenu et la nature des informations avec une analyse qualitative et quantitative.
- Historical Analysis (2 Years), Base Year, Forecast (7 Years) with CAGR
- PEST and SWOT Analysis
- Market Size Value / Volume - Global, Regional, Country
- Industry and Competitive Landscape
- Excel Dataset
- Electronic Shelf Label Market
- Personality Assessment Solution Market
- Hummus Market
- Ceramic Injection Molding Market
- Semiconductor Metrology and Inspection Market
- Electronic Signature Software Market
- UV Curing System Market
- Predictive Maintenance Market
- Small Satellite Market
- Biopharmaceutical Contract Manufacturing Market
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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to segments covered.
Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
This text is related
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.
Trends and growth analysis reports related to Technology, Media and Telecommunications : READ MORE..
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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