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| 全球人工智慧應用在交通運輸的市場規模趨勢 |
全球交通運輸市場中的人工智慧按組成（硬體、軟體、服務）、按技術（機器學習、電腦視覺、自然語言處理、其他技術）、按應用（交通管理、自動駕駛車輛、預測性維護、供應鏈管理、其他應用） ），按地區和公司劃分 - 2024-2033 年行業細分前景、市場評估、競爭情景、趨勢和預測
報告概述
預計到 2033 年，全球運輸市場規模的人工智慧價值約為 214 億美元，從 2023 年的 36 億美元，在 2024 年至 2033 年的預測期間，年成長了 19.5% 的年成長。
運輸中的人工智慧，是指在運輸行業的各個方面應用人工智慧技術，以提高效率、安全性和整體效能。它涉及使用高階演算法、機器學習、電腦視覺、自然語言處理，和其他人工智慧技術來分析資料、自動化流程、最佳化路線、增強決策，並實現運輸系統的自主能力。
運輸市場的人工智慧，是指將人工智慧技術納入運輸行業的產品、服務和解決方案市場。該市場涵蓋了廣泛的應用，包括自動車輛、智慧交通系統、交通管理、物流和供應鏈最佳化、預測性維護、智慧交通基礎設施等。越來越多的公司正在使用人工智慧來製造可以自己駕駛的車輛和幫助司機的系統，如自動剎車和車道控制。
據《Forbes》報導，64% 的企業預計人工智慧將顯著提高生產力，突出顯示對人工智慧增強業務營運的能力的信心越來越大。當公司認識到人工智慧對各個領域的效率和有效性的變革性影響時，這種樂觀情緒是顯而易見的。
由人工智慧驅動的自主卡車，預計將帶來巨大的經濟效益，每年可能為貨運行業節省約 1000 億美元。這一估計強調了在最佳化物流和運輸業務中，整合先進人工智慧技術的經濟潛力。
2023 年，對開發運輸解決方案的人工智慧公司的投資達到了新的高峰，資金激增至約 62 億美元。這比前一年成長了 25%，顯示投資者信心強勁，人工智慧驅動的交通創新市場不斷成長。
在美國，運輸部門對經濟做出了重大貢獻，其 GDP 影響在 2023 年第一季約為 5619 億美元。在家庭層面，交通費用約佔家庭預算的 13.2%，反映了交通在日常生活和更廣泛的經濟中的關鍵作用。
關鍵的要點
- 運輸市場的人工智慧預計將大幅成長，到 2033 年估計價值約為 214 億美元，反映了 2024 年至 2033 年 19.5% 的強勁複合年成長（CAGR）。
- 2023 年，軟體領域擁有超過 42.7% 的市場產品組成佔有比率。這種突出的原因，是對智慧交通管理系統的需求不斷增加，該系統提供即時交通管理和預測性維護等功能。
- 在技術領域，機器學習在 2023 年佔據了主導地位，佔據了超過 45.1% 的市場產品組成佔有比率。這項技術在最佳化路線、預測維護需求，和管理交通流量方面發揮著關鍵作用，從而降低營運成本，並提高服務可靠性。
- 自主駕駛汽車領域在 2023 年領先市場，擁有超過 38% 的市場產品組成佔有比率。安全問題、監管支援和技術進步等因素，正在推動運輸中自主技術的採用。
- 2023 年，北美在交通運輸領域的人工智慧市場佔有主導地位，在全球市場佔有超過 36.5% 的市場佔有率。
- 全球人工智慧資金在 2023 年第一季達到 54 億美元，比上一季大幅下降 43%。儘管總體創業投資下滑，但美國用於人工智慧的創業資金比例，在 2023 年顯著翻了一番，與人工智慧相關的公司獲得了所有投資金額的 25% 以上。
- 展望未來，全球人工智慧市場有望大幅成長。從 2023 年 1,770 億美元的估值來看，到 2032 年，市場預計將醻醋至約 27,450 億美元，從 2024 年到 2033 年，複合年成長率（CAGR）為 36.8%。
- 在汽車行業，人工智慧的影響力正在穩步增加。到 2030 年，預計多達 15% 的新車將完全自主，嚴重依賴人工智慧技術。在城市交通領域，人工智慧和數位化措施可以顯著減少碳排放，到 2030 年可能減少多達 2.25 億噸二氧化碳。
- 預計到 2023 年，交通部門對人工智慧的投資每年將成長 12%。這一趨勢突顯了該行業將人工智慧納入營運各個方面的承諾。值得注意的是，預計到 2021 年，85% 的供應鏈互動將實現自動化，主要是透過人工智慧應用程式實現。此外，預計到 2023 年，78% 的物流公司將提供當天送貨服務，利用人工智慧進行高效的排程和路由。
- 人工智慧技術因其策略優勢而日益得到認可。大約 83% 的運輸和物流企業認為，人工智慧為他們提供了競爭優勢。
組成分析
2023 年，軟體領域在交通運輸市場中佔據了主導地位，佔據了超過 42.7% 的市場產品組成佔有比率。這種突出地位，主要是由對智慧交通管理系統日益成長的需求所驅動的，包括即時交通管理、路線規劃和預測性維護等高階功能。依靠軟體解決方案將人工智慧整合到現有基礎設施中，這有助於提高交通網路的效率和效力，隨著城市化和全球貨物流動的加劇，這非常重要。
機器學習和深度學習技術的持續進步，進一步加強了軟體部門的主管力。這些創新使開發更複雜和自主的系統成為可能，這些系統可以從大量資料中學習，以即時改善決策過程。例如，人工智慧驅動的軟體應用程式，有助於最佳化物流公司的車隊管理，透過預測潛在危害的預測分析來提高安全性，並透過最大限度地減少延誤，來改善客戶服務。
此外，促進在運輸中採用人工智慧技術的監管框架和安全標準，也促進了軟體細分市場的成長。政府和監管機構越來越認識到，人工智慧在提高運輸安全和效率方面的潛力。這導致了支援人工智慧整合的倡議和資金，進一步推動了市場對高階軟體解決方案的需求。
技術分析
2023 年，機器學習領域在交通市場中佔據了人工智慧的主導地位，佔據了超過 45.1% 的市場產品組成佔有比率。這種巨大的市場佔有比率，可以歸因於機器學習技術，在提高運輸系統效率和安全性方面發揮的關鍵作用。
機器學習演算法在最佳化路線、預測維護和管理流量流方面是不可或缺的，這大大降低了營運成本，並提高了服務可靠性。機器學習部分的突出地位，因其在自動駕駛汽車技術中的應用而進一步加強，該技術用於處理和解釋，來自車輛感測器的大量資料，以做出即時駕駛決策。
這項技術不僅在推進自動駕駛方面非常重要，而且還能加強預測性維護，這可以預防車輛故障，並最佳化車隊管理。隨著交通系統越來越依賴資料驅動的決策，對機器學習解決方案的需求繼續成長，支撐了該細分市場的領先地位。
此外，在運輸中實施機器學習超越了車輛技術，涵蓋了交通管理系統和乘客資訊系統。這些應用程式展示了機器學習，在提高營運效率和乘客體驗方面的多功能性，使其成為運輸領域人工智慧驅動轉型的基石技術。
應用分析
2023 年，自動駕駛汽車在交通市場中佔據了主導地位，佔據了超過 38% 的佔有率。這種巨大的市場比率，可以歸因於推動該行業採用，和技術進步的幾個關鍵因素。
首先，對運輸安全和效率的日益關注，推動了對自主技術的投資和研究。自動駕駛汽車（AV）配備了人工智慧系統，使他們能夠從大量資料中學習，從而改善即時交通場景中的決策，並減少人為錯誤。
關鍵行業參與者之間的監管支援和技術合作，進一步加強了自動駕駛汽車領域的主管力。各國政府正在逐步更新交通法規，以適應和鼓勵安全佈署 AV。
此外，主要汽車和技術公司正在建立夥伴關係，以共享專業知識、資料和資源，加快自主系統的開發和完善。這些合作不僅增強了 AV 的技術能力，還有助於實現規模經濟，使技術更容易獲得。
此外，消費者對 AV 的接受度正在上升，並得到了減少通勤時間，和降低營運成本等明顯好處的支援。環境影響也很大；自動駕駛汽車優化了駕駛模式和燃料使用，有助於降低排放。
隨著機器學習演算法和感測器技術的進步，自動駕駛汽車的可靠性和效率不斷提高，有望在未來幾年有更大的市場滲透率和影響力。該細分市場的成長也因其在客運和商業運輸中的應用而得到促進，這增加了其市場覆蓋面和影響。
關鍵市場細分市場
按組成
- 硬體
- 軟體
- 服務
按技術
- 機器學習
- 電腦視覺
- 自然語言處理
- 其他技術
按應用
驅動
人工智慧和機器學習的技術進步
人工智慧（AI）和機器學習技術的不斷進步，是交通市場人工智慧的重要驅動力。隨著這些技術的發展，它們增強了自動駕駛車輛、交通管理系統，和預測性維護工具的能力，使其更加高效和可靠。
改進的演算法，使車輛能夠在複雜的交通情況下，做出更快、更準確的決策，從而提高安全和營運效率。這個驅動因素非常重要，因為它不僅吸引了主要科技和汽車公司的大量投資，而且還促進了公眾和監管的接受度，因為這些系統的安全性和可靠性，透過技術改進得到了證明。
限制
高昂的初始投資和維護成本
運輸市場人工智慧的主要限制之一，是與實施人工智慧系統相關的高初始投資和維護成本。先進人工智慧技術的開發和整合，需要大量的財政資源、熟練的人員和大量的時間投資。
此外，人工智慧系統的持續維護和更新，以確保最佳效能和安全性給公司，帶來了進一步的財務負擔。這種高成本結構，對較小的參與者來說可能令人望而卻步，並可能減緩人工智慧技術在交通運輸中的採用率，特別是在新興經濟體，或面臨更緊張預算限制的行業。
機會
與物聯網和互聯基礎設施的整合
人工智慧與物聯網（IoT）和互聯基礎設施的整合，為交通部門提供了一個重要機會。這種整合可以增強資料收集和分析能力，從而實現更知情和動態的決策過程。
例如，連線的物聯網裝置，可以提供有關車輛效能、交通狀況，和基礎設施狀態的即時資料，人工智慧系統可以使用這些資料來最佳化路線、預測維護需求並加強整體交通管理。這個機會不僅提高了效率和安全性，還開闢了新的商業模式和服務，如動態保險計劃和先進的車隊管理解決方案。
挑戰
安全和隱私問題
人工智慧在運輸市場面臨的一個重大挑戰，是解決與資料處理和人工智慧決策過程，相關的安全和隱私問題。隨著交通系統越來越依賴人工智慧，並收集大量資料，確保這些資料的安全，免受網路威脅變得非常重要。
此外，使用人工智慧會引發隱私問題，特別是在追蹤和剖析個人動作和行為方面。管理這些問題需要強有力的網路安全措施、透明的資料使用政策和持續監控，以保持公眾的信任並遵守不斷變化的監管要求。
成長因素
- 技術進步：人工智慧和機器學習的持續創新，正在推動車輛自主性和交通管理系統的改進。
- 政府法規：增加政府支援和促進人工智慧應用安全和減排的法規是重要的成長驅動力。
- 交通堵塞加劇：隨著車輛數量的增加，人工智慧在管理和最佳化交通流量、減少塞車和提高交通效率方面非常重要。
- 安全改進：人工智慧技術正在越來越多地被佈署，透過減少事故的可能性，和管理交通堵塞，來提高安全性。
- 供應鏈效率：人工智慧促進了更有效率的供應鏈管理和預測性維護，最大限度地減少了停機時間和營運成本。
新興趨勢
- 電動和互聯車輛：電動和互聯車輛技術的擴充，正在吸收更多的人工智慧來增強功能和使用者體驗。
- 人工智慧增強的城市流動性：人工智慧在城市規劃中的應用，正在改善公共交通系統，並為智慧城市的發展做出貢獻。
- 先進安全功能：將人工智慧用於安全管理和事故預防的整合，正在成為新車的標準。
- 多式聯運系統：人工智慧正在促進將各種運輸形式整合到一個有凝聚力的高效率系統中。
- 遠端操作和監控：使用人工智慧遠端監控車輛和基礎設施，正在提高運輸系統的響應能力。
使用案例
- 自主和半自主卡車：人工智慧在卡車運輸行業廣泛使用，以實現自動駕駛和改善物流營運。
- 預測性維護：人工智慧驅動系統預測車輛維護需求，減少故障並延長車輛壽命。
- 交通管理系統：人工智慧用於即時分析交通資料，最佳化交通流量並減少塞車。
- 安全管理：人工智慧應用有助於預測和減輕潛在的事故，加強道路安全。
- 智慧基礎設施：人工智慧正在被整合到城市基礎設施中，以改善公共交通系統並支援城市發展。
區域分析
2023 年，北美在交通運輸領域的人工智慧市場佔有主導地位，在全球市場佔有超過 36.5% 的市場佔有率。這種主管可以歸因於幾個關鍵因素，包括強大的技術基礎設施、對人工智慧研發的重大投資，以及政府對人工智慧倡議的大力支援。
2023 年，北美交通部門對人工智慧的需求， 總值為 13 億美元，預計在預測期內將大幅成長。該地區是微軟、谷歌和 IBM 等領先科技巨頭的所在地，它們不斷創新和推動從自動駕駛汽車，到智慧物流解決方案等運輸中人工智慧應用的邊界。
此外，北美受益於高度整合的供應鏈網路，和先進的製造能力，這有助於在運輸領域快速佈署人工智慧技術。眾多新創企業的存在，及其與大公司的合作專案，也大大促進了該行業的蓬勃發展。美國和加拿大的強化監管框架和政策透過降低風險，和鼓勵創新，進一步支援採用人工智慧。
除此之外，該地區科技公司和汽車行業主管者之間的策略合作伙伴關係，有助於加快技術進步和採用。例如，像微軟和西門子之間的合作，在推進運輸和其他部門的人工智慧整合方面非常重要。
本報告涵蓋的主要地區和國家：
- 北美
- 美國
- 加拿大
- 歐洲
- 德國
- 法國
- 英國
- 西班牙
- 義大利
- 俄羅斯
- 荷蘭
- 歐洲其他地區
- 亞太地區
- 中國
- 日本
- 韓國
- 印度
- 澳洲
- 紐西蘭
- 新加坡
- 泰國
- 越南
- 亞太地區的其餘部分
- 拉丁美洲
- 巴西
- 墨西哥
- 拉丁美洲其他地區
- 中東和非洲
- 南非
- 沙烏地阿拉伯
- 阿拉伯聯合大公國
- MEA 的其餘部分
關鍵廠商分析
人工智慧在運輸市場的關鍵參與者分析，是指對在人工智慧驅動的運輸行業中營運的知名公司和組織的評估和鑑定。它涉及分析這些關鍵參與者的市場動態、競爭格局和策略，以瞭解他們的市場地位、優勢、劣勢、機會和威脅。
運輸市場人工智慧的主要參與者，是那些在為運輸應用開發，和提供人工智慧解決方案方面處於最前沿的公司。這些玩家擁有人工智慧技術、資料分析、機器學習、電腦視覺和相關領域的專業知識。他們提供一系列產品、服務和解決方案，以滿足運輸行業的具體需求。
Alphabet Inc. 透過其子公司 Waymo，在自動駕駛技術方面處於領先地位，專注於開發自動駕駛車輛，有望徹底改變運輸效率和安全。NVIDIA 公司在提供為自動駕駛汽車和資料處理，提供動力的人工智慧和深度學習 GPU 方面發揮著關鍵作用。IBM 公司透過沃森等人工智慧解決方案做出貢獻，該解決方案透過預測分析增強了各種運輸操作。
英特爾公司和微軟公司，在提供硬體和雲端的人工智慧解決方案方面，是不可或缺的，這些解決方案支援自動駕駛汽車技術所需的資料密集型任務。Aptiv PLC 和 VOLVO 富豪汽車集團，以其在汽車安全和自動駕駛系統方面的進步而聞名。
最主要市場領導者
- Alphabet Inc.
- NVIDIA Corporation
- IBM Corporation
- Intel Corporation
- Microsoft Corporation
- Aptiv PLC
- Volvo Group
- Siemens AG
- Robert Bosch GmbH
- Hitachi, Ltd.
- Continental AG
- ZF Friedrichshafen AG
- Other Key Players
最近的發展
- 2023 年 10 月，微軟和西門子建立了策略合作伙伴關係，目的在加強包括交通在內的各個行業人工智慧（AI）的整合。這種合作利用了西門子的特定行業專業知識，以及微軟來自其 Azure 套裝的先進人工智慧技術。該倡議目的在為西門子在運輸和其他部門的客戶，提供人工智慧工具，以提高營運效率和促進永續性。
- 2023 年 7 月，AWS、Meta、Microsoft 和 TomTom 成立了 Overture Maps Foundation。這項努力目的在建立首度全面的開放地圖資料集，強調道路網路細節，對自動駕駛汽車和相關運輸服務的發展非常重要。
- Alphabet Inc. 透過其子公司 Waymo 取得了進展。Waymo 於 2023 年 5 月與優步建立了策略合作伙伴關係。這項合作將 Waymo 的無人駕駛車輛，整合到優步的網約車和送餐平台中，標誌著其在鳳凰城和舊金山的商業無人駕駛服務大幅擴充。
- 英偉達公司是人工智慧和深度學習技術的領導者，繼續加強其 GPU 產品，這對處理自動駕駛汽車生成的大量資料非常重要，儘管在最近的搜尋中，沒有捕捉到 2023 年的具體公告。
- IBM 公司和微軟公司都利用他們的雲端平台，來增強人工智慧能力。特別是微軟，在人工智慧技術的注入推動下，Azure 和其他雲服務的收入成長了 29%，這在提高其今年下半年的財務業績方面發揮了重要作用。
報告範圍
| 報告功能 | 描述 |
|---|---|
| 市場價值(2023) | 36億美元 |
| 預測收入（2033） | 21.4億美元 |
| CAGR（2024-2033） | 19.5% |
| 估計基準年 | 2023 |
| 歷史時期 | 2018-2022 |
| 預測期 | 2024-2033 |
| 報告覆蓋範圍 | 收入預測、市場動態、新冠肺炎影響、競爭格局、近期發展 |
| 涵蓋的片段 | 按元件（硬體、軟體、服務）、按技術（機器學習、電腦視覺、自然語言處理、其他技術）、按應用（交通管理、自動車輛、預測性維護、供應鏈管理、其他應用） |
| 區域分析 | 北美-美國 &加拿大；歐洲-德國、法國、英國、西班牙、義大利、俄羅斯、荷蘭和歐洲其他地區；亞太地區-中國、日本、韓國、印度、澳洲、紐西蘭、新加坡、泰國、越南和亞太地區其他地區；拉丁美洲-巴西、墨西哥和拉丁美洲其他地區；中東和非洲-南非、沙烏地阿拉伯、阿拉伯聯合大公國 |
| 競爭景觀 | Alphabet Inc.、NVIDIA Corporation、IBM Corporation、Intel Corporation、Microsoft Corporation、Aptiv PLC、Volvo Group、Siemens AG、Robert Bosch GmbH、Hitachi Ltd.、Continental AG、ZF Friedrichshafen AG、其他主要參與者 |
| 定製範圍 | 將提供區域/國家級的細分客製化。此外，可以根據要求進行額外的客製化。 |
| 購買選項 | 我們有三個許可證可供選擇：單使用者許可證、多使用者許可證（最多 5 個使用者）、企業使用許可證（無限使用者和可列印 PDF） |
商機探討：古蹟智慧化怎麼做？  |
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