자동차 시장 규모의 AI - 구성요소별, 기술별, 프로세스별, 애플리케이션별, 성장 예측(2025~2034년)

자동차 시장의 AI

자동차 시장 규모의 글로벌 AI는 2024년 USD 4.8 억에 달하며 2025년과 2034년 사이에 42.8%의 CAGR를 등록할 것으로 예상됩니다.

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) 및 자율 차량 솔루션을 포함한 AI-powered 기술은 자동차 산업의 변화 변화를 주도하고 있습니다. ADAS는 카메라, LiDAR 및 레이더 시스템과 AI 센서를 결합하여 적합한 크루즈 컨트롤, 라네 유지 지원, 자동 비상 제동 및 보행자 감지와 같은 기능을 통해 운전자의 안전을 향상시킬 수 있습니다. 이 시스템은 실시간 도로 상태 분석 및 위험 예측을 활용하여 신속한 결정을 내릴 수 있습니다. 깊은 학습 및 기계 학습의 발전은 정교한 기능을 갖춘 차량을 갖추고 있어 복잡한 운전 환경을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

Level 4 및 5의 자동화된 자체 관리 기술은 실시간 여러 소스에서 광범위한 데이터를 처리하는 AI 시스템을 통해 의사 결정을 내릴 수 있습니다. Tesla, Waymo 및 NVIDIA와 같은 업계 리더는 운송 안전 및 효율성을 혁신하는 것을 목표로 최첨단 자율 운전 시스템을 개발하기 위해 실질적인 AI 투자를하고 있습니다.

예를 들어, Qualcomm Technologies의 AI 혁신은 CES 2025년 1월 2025년 CES에서 개인용 컴퓨터 및 자동차 시스템 및 스마트 홈 및 비즈니스 애플리케이션 전반에 걸쳐 사용자 만족을 개선하는 데 중점을 두었습니다. 자동차 분야는 Alps Alpine 및 Amazon 및 Hyundai Mobis 및 Global Automaker와 협력하여 AI 기능과 고급 드라이버 지원 시스템 (ADAS)을 사용하여 내장 캐빈 시스템을 구축 할 수 있습니다.

IoT 솔루션의 Qualcomm Aware Platform은 CES 2025에서 다음 플랫폼 업그레이드를 받았고, 이 회사는 Qualcomm AI On-Prem Appliance Solution과 AI Inference Suite를 선보였으며, AI inference on-premises를 절감했습니다. 이 회사는 지능형 사용자 친화적 기술을 통해 AI Edge 배포에 실질적인 헌신을 보여줍니다.

Driveway 자동화는 차량으로 AI 기술로 인해 다양한 설정에서 개체를 감지하고 날씨 요소를 변경할 수 있습니다. 현재 AI에 의해 구동되는 ADAS 기능은 운전자에게 더 나은 편안함을 제공하면서 모터 차량 변환을 구동하고 오류를 절단하면서 자체 건조 자동차의 접근 시대에 대한 방법을 포장합니다.

자동차 시장 동향의 AI

• AI 구동 자동차 시장은 주요 지속적인 추세 중 하나로 자율 주행 기술의 급속한 발전을 경험했습니다. 자동차 제조업체 및 기술 회사는 AI 자체 건조 시스템에 강력한 금융 자원을 분리하여 감지 기술과 깊은 학습 시스템과 차량 결정 프로세스를 향상시킵니다.
• 5 월 2024 발표의 일환으로 Renault Group은 공공 교통 목적으로 Roland-Garros 2024 테니스 토너먼트에서 운영되는 레벨 4 자율 차량을 출시하기 위해 WeRide와 파트너십을 맺었습니다. 자율 전기 셔틀 차량은 공공용으로 사용할 수있는 배출없는 운송 선택을 나타냅니다. 르노는 운전자 지원 시스템 대신 자율주행 기술에 초점을 맞추기 때문에 편안함 기능을 통해 안전에 중점을 둡니다. 이 회사는 밀라와 EasyMile과 함께 전기 미니 버스 운송 시스템을 구축 현대 대중 교통 솔루션.
• Tesla와 NVIDIA와 함께 Waymo는 자율주행 플랫폼을 최적화함으로써 자율주행 차량 기술의 발전을 계속합니다. 다양한 자동차 제조업체들은 고객의 요구 사항을 충족하기 위해 고 성능의차 및 자동차 제조업체를 공급합니다. 정부가 자율주행 차량에 대한 지침의 글로벌 채택은 차량에 AI 존재를 확장하는 안전한 배포 조건을 만들 것입니다.
• AI의 증가 채택은 예측 정비 및 똑똑한 차량 진단에 있는 그것의 사용을 포함하는 주요 동향을 구성합니다. 현재 차량 성능 데이터는 AI-powered 시스템을 통해 차량이 여전히 작동되는 동안 잠재적 인 고장을 감지합니다. 개인 드라이버와 함께 빈번한 조치 함대 연산자를 통해 운영 중단 시간을 줄이고 그들의 함대를 통해 효율성을 증가하는 최적의 유지 보수 계획을 설계 할 수 있습니다.
• AI 기술은 연결된 자동차 생태계와 통합되어 원격 진단과 함께 over-the-air (OTA) 업데이트 및 AI 전원 사용자 지원. 서비스 제공 업체와 함께 Automakers에 의한 AI 기술의 응용은 차량이 고객 중의 증가 된 콘텐츠로 더 신뢰할 수있는 맞춤형 운전 환경을 생산했습니다.
• 자동차 기술에 대한 새로운 동향을 창출하는 AI-powered 시스템은 차량 내에서 정보 및 음성 지원 기능을 운영합니다. AI로 처리하는 자연적인 언어의 힘은 현대 음성 조수 Amazon Alexa Auto를 Google Assistant와 Apple CarPlay와 함께 차량 체계 뿐 아니라 항법 및 오락 기능 둘 다의 touchless 관리를 전달하기 위하여 허용합니다.
• AI 기술의 현재 사용은 기후 제어 선택 및 권장 엔터테인먼트 컨텐츠와 함께 루트 권고에 결과 학습 방법을 통해 운전자 선호도를 이해합니다. Flying 자동차는 인공 지능이 더 안전하고 즐거운 운전 경험을 만드는 드라이버 시스템의 진화를 구동하기 때문에 자동차 산업 개발의 핵심 위치를 가정합니다.

자동차 시장 분석

공정에 따라 시장은 데이터 마이닝, 이미지 인식으로 나뉩니다. 이미지 인식 세그먼트는 65% 이상 시장 점유율을 유지하고 2034년까지 10억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다.

• Image/Signal Recognition Process 세그먼트는 자동차 시장에서 AI를 지배하며, 이는 Advanced Driver Assistance Systems(ADAS) 및 자율주행 시스템 및 In-cabin Monitoring을 포함한 필수 기능을 가능하게 합니다. 인공 지능은 카메라 및 LiDAR 센서 및 레이더 센서를 통해 실시간으로 개체를 감지하고 분류 보행자 및 교통 표지판 및 차선 표시를 인식합니다.
• 예를 들어, 2 월 2022에서, 팔은 ADAS 및 인간의 비전 응용 프로그램에 대 한 설계 된 안전 캡처 IP의 "AE"라인에 Mali-C78AE 이미지 신호 프로세서 (ISP)를 도입했습니다. Cortex-A78AE CPU 및 Mali-G78AE GPU와 결합하여 최적의 ADAS 비전 파이프라인을 형성합니다. Mobileye는 차세대 EyeQ 기술을 위해 Mali-C78AE를 사용했습니다. ISP는 ISO 26262 ASIL B 기능적인 안전 요구에 응하기 위하여 380의 결함 탐지 회로 이상과 더불어 4개의 순간 16의 사실상 사진기까지 자료를 취급하기 위하여 디자인됩니다. 이 발전은 비용과 복잡성을 줄이기 위해 다양한 자동차 모델에 걸쳐 카메라 기반 ADAS 기능의 더 넓은 배포를 가능하게하고, 운전자의 안전과 사용자 경험을 강화하는 것을 목표로합니다.
• 자율 도로 안전은 운전자가 자동화 된 제동 및 차선 유지 시스템에서 혜택을 누릴 수 있기 때문에이 필수 기능에 따라 전반적인 운전 환경 인식을 향상시킵니다. AI 기반 비전 기술의 사용을 증가 시켰습니다. 딥러닝 알고리즘은 자율적이고 반 자율적인 차량에 필수적인 객체 감지 기능을 실질적으로 향상시켰습니다.
• AI 신호 인식 기술은 차량에 대한 정보 처리 (V2X) 통신 및 복잡한 운전 상황에서 즉시 의사 결정을 할 수 주요 구성 요소 역할을합니다. 자율주행 차량은 이 기술을 통해 모든 교통 신호 및 도로 표지판 및 드라이버 제스처를 해석하고 더 나은 자동화를 가능하게합니다.
• 운전자의 피로감과 제스처 기반 제어를 사용하는 In-cabin 기능이있는 AI 기반 모니터링 시스템은이 세그먼트의 지배율을 강화했습니다. Image/Signal Recognition 세그먼트는 Automakers가 안전 및 운영 효율 및 사용자 상호 작용을 개선하는 솔루션을 개발하기 때문에 자동차 AI 배포의 혁신 리더로 서 있습니다.

구성 요소에 따라 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 하드웨어 세그먼트는 2024 년 40 % 이상의 시장 점유율을 차지했습니다.

• 하드웨어 세그먼트는 자동차 회사들이 AI 기반 기능을 구현하기 위해 고성능 컴퓨팅 구성 요소를 점점 수요가 높은 자동차 시장에서 AI를 리드합니다. GPU 및 센서와 함께 AI 칩을 포함하는 특수 하드웨어 및 LiDAR 시스템은 실시간 대용량 데이터 스트림을 처리하여 자동화된 구동 기능과 ADAS 및 차량 AI 애플리케이션을 지원합니다.
• AI-equipped 차량은 센서 조합 및 딥러닝 기반 자동화 선택과 함께 이미지 감지와 같은 작업을 수행 할 수 있습니다. 선도적인 기술 회사 NVIDIA 및 Intel 및 Qualcomm 작업 이해 관계자는 자동차 AI 애플리케이션 속도와 효율성을 개선하는 전문 AI 부품 및 가속 기술을 개발합니다. 하드웨어는 AI 모델의 복잡성 때문에 AI 전원 차량에 대한 기본 요구 사항으로 즉시 처리 능력을 필요로합니다.
• Connected Vehicle and IoT-enabled Auto 생태계는 이제 강력한 하드웨어 솔루션을 필요로 합니다. 레이더와 함께 센서, 카메라 및 LiDAR 장치와 같은 제품은 자율 시스템 및 반 자율 기능을 위해 필요한 정밀 상황 인식 및 인식을 생산하기위한 필수 요소로 작동됩니다.
• 신경 네트워크 가속기와 함께 AI-optimized 프로세서 및 메모리 단위의 시장 수요는 자동차 제조업체가 AI를 다양한 차량 시스템에 통합하기 때문에 계속 증가 할 것입니다. AI 하드웨어 혁신뿐만 아니라 가장자리 컴퓨팅을 통해 시간 감지 데이터 관리에 대한 요구 사항은 하드웨어를 구축하는 것을 계속합니다 시장 동적.

기술 기반, 자동차 시장에서 AI는 컴퓨터 비전, 컨텍스트 인식, 깊은 학습, 기계 학습, 자연 언어 처리 (NLP)로 분류됩니다. 기계 학습 세그먼트는 2024 년 30 % 이상의 시장 점유율을 차지했습니다.

• 자동차 시장의 AI는 ML이 자율적이고 반 자율적인 차량에 대한 자동화된 데이터 중심의 선택을 허용하기 때문에 기계 학습 (ML)을 채택합니다. 고급 드라이버 지원 시스템 (ADAS) 예측 유지 보수 시스템 및 드라이버 행동 분석 및 실시간 경로 최적화는 기계 학습 알고리즘의 힘 아래 작동.
• ML 기반 프로그래밍을 통해 차량은 센서 및 카메라 데이터 및 온보드 시스템 데이터에서 학습할 수 있는 능력을 얻을 수 있어 정확도를 높일 수 있습니다. 인공 지능 시스템은 향상된 도로 상태 식별 기능과 함께 향상된 인식 성능을 향상 시켰습니다. 이 기능을 사용하여 더 효율적이고 안전한 운전 작업을 이끌 수 있습니다. 자동차 및 최적의 차량 성능을위한 시장 세그먼트의 성장은 ML 구동 AI 솔루션으로 자신의 리소스를 투자하는 제조업체 및 기술 회사에 크게 달려 있습니다.
• 차량 개인화 및 향상된 사용자 경험의 기능은 기계 학습에 크게 의존합니다. ML 제조업체와 함께 차량 운전자가 차량 부품 고장으로 인사이트를 얻고 유지 보수 비용으로 차량 가동 시간을 최소화 할 수 있도록 예측 분석.
• 강화 학습과 함께 깊은 학습의 지속적인 발전뿐만 아니라 신경 네트워크는 ML이 인공 지능에 의해 구동되는 스마트 자동차 응용 분야에서 피벗 역할을 유지합니다. 자동차 산업의 AI 채택 센터는 향상된 모델 정확도와 함께 지속적인 데이터 처리 발전 때문에 기계 학습의 주위에 관련.

애플리케이션에 기반한 시장은 세미 자율주행차, 완전 자율주행차로 나뉩니다. 반 자율주행 차량 부문은 2024년에 90 % 이상의 시장 점유율을 기록했습니다.

• 자동차 시장에서 AI는 주로 소비자가 Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)를 인수하면서 반 자율 차량 세그먼트 내에서 작동하며 제조업체는 자동화 레벨 2 및 3을 통해 전체 자율성을 추구합니다. 이 차량은 현재 레벨 2 및 레벨 3 자동화 레벨을 사용하여 적응형 크루즈 제어 및 차선 유지 지원뿐만 아니라 자동화 된 주차 및 트래픽 잼 지원 기능을 포함하는 AI 전원 기능을 제공합니다.
• 소비자와 함께 제조 업체는 이러한 시스템은 인간이 차량 통제를 유지하면서 고도로 안전과 편의성을 제공하기 때문에 반 자율 기술을 선택합니다.
• 반 자율 차량의 성장은 자동 비상 제동 및 차선 출발 경고를 포함하는 안전 기능의 그들의 요구에 따라 전 세계 정부에서 추가 지원을받습니다. Semi-autonomous 시스템은 대량 소비자에게 상업적 가용성을 가능하게하는 더 낮은 비용 요인과 함께 광범위한 규제 승인을받습니다.
• 세미 자율주행차 시장은 AI-powered Perception 및 의사결정 기술 개발으로 인해 확장됩니다. 이러한 차량은 컴퓨터 비전과 센서 융합 기술을 함께 학습하여 사고 위험을 최소화하는 데 도움이되는 운전자에게 실시간 지원을 제공하는 동안 장애물을 감지 할 수 있도록 합니다.
• 완전히 자율주행 차량이 경험한 인프라 및 규제 과제는 현재 도로 시스템 내에서 쉽게 작동할 수 있는 반 자율주행 차량에 영향을 미치지 않습니다. Tesla와 BMW와 Mercedes-Benz는 항공 (OTA)을 고객에게 전달하는 소프트웨어 업데이트의 배달을 통해 반 자율 주행 시스템을 향상시킵니다. 자동 시스템 제어 및 운전자의 규제 승인을 원하는 인간 운전자는 AI 기반 자동차 개발의 지배적 인 힘을 세미 자율 자동차 세그먼트를 만듭니다.

북미는 약 33%의 점유율을 가진 자동차 시장에서 글로벌 AI를 지배하고 있으며, 미국은 2024 년에 1 억 달러의 수익을 창출하는 지역 시장에서 시장을 선도합니다.

• 초기 AI 혁신 채택 및 주요 자동차 제조업체 및 기술 회사와 함께 강력한 기술 인프라는 미국 자동차 시장에서 AI를 지배 할 수 있습니다. Tesla, General Motors, Waymo 및 NVIDIA를 포함한 시장 리더 오토메이션은 자율 주행 혁신뿐만 아니라 AI 기반 안전 시스템 개발과 기계 학습 기술에 적극적으로 참여합니다.
• 예를 들어, 2 월 2025에서 Stellantis는 프랑스 기반 시작 Mistral AI와 협력하여 차량 및 운영 전반에 걸쳐 고급 AI 기술을 통합했습니다. 파트너십은 Stellantis의 브랜드와 모델에 걸쳐 지속적으로 업데이트되는 대화형 사용자 설명서로 자연적 상호 작용을 지원하는 차량 보조를 개발합니다. 대규모 언어 모델(LLMs)의 Mistral AI의 전문성은 차량 데이터 분석, 판매 및 제조 개선에 사용됩니다. 이 협업은 차량 상호 작용과 운영 효율성을 향상시키기 위해 직원 차량 구매 및 구성 요소 데이터베이스의 AI 기반 분석과 같은 이니셔티브를 간소화하여 제조를 간소화합니다. Stellantis는 또한 제조에 있는 실시간 오류 탐지를 위한 Mistral AI의 가장자리 컴퓨팅 모델을 탐구합니다.
• 이 나라는 최고 연구 기관이 자동차 회사와 협력하여 혁신적인 AI 접근법을 개발하기 위해 AI를 위한 성숙한 연구 환경을 유지합니다. 국가 고속도로 교통 안전 관리는 미국 정부가 AI-powered 운송의 개발을 지원하면서 차량에 안전하게 AI 기술을 통합하기 위해 지침을 수립했습니다. 따라서 시장 확장을 높일 수 있습니다.
• ADAS와 연결된 자동차 시스템과 반 자율 주행 능력과 같은 고급 차량 기술은 미국 내에서 강력한 소비자 수요를 가지고 있습니다. 국가 전역의 자율 전기 자동차의 채택은 도시가 이제 스마트 운송 시스템 및 AI 기반 교통 제어를 위해 이러한 기술을 사용하기 때문에 증가 된 AI 투자로 국가를 주도하고있다. 지원 시작 생태계 내에서의 공인 벤처 자본 투자는 AI 기반 이동성 솔루션의 급속한 발전을 가속화했습니다. 지속적인 혁신과 정부가 미국을 아우르는 광범위한 소비자와 함께 돌아다니는 덕분에 시장의 최고 선수로 AI 자동차 시장 위치를 이끌고 있습니다.

독일 시장은 2025년부터 2034년까지 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• AI 자동차 시장은 첨단 기술 능력과 기술 발전에 대한 헌신에 의해 뒷받침 된 강력한 자동차 산업을 가지고 있기 때문에 독일과 함께 리드. 글로벌 자동차 제조업체 BMW 및 Mercedes-Benz 및 폭스바겐 및 Audi는 자동차의 AI 응용 프로그램에 대한 선도적 인 힘으로 역할을하는 독일 territories에서 운영합니다.
• Mercedes-Benz 팀은 1월 2025일 구글 클라우드로 시작하여 실시간 데이터 연결 및 대화 기능에서 주행 향상을 제공하는 2025 CLA 모델의 고급 자동차 인공 지능을 구현합니다. AI 시스템은 Vertex AI의 Gemini를 사용하여 지속적인 개인화 된 대화를 위해 다국어 작업과 함께 자연적인 언어 처리 능력과 컨텍스트 메모리 저장을 제공합니다. 새로운 MB. OS 메르세데스-벤츠 운영 시스템은 연결 및 스마트 자동차 강화를 위한 주요 움직임으로 이 기술을 통합합니다. 자동차 분야는 향상된 작동 효율 및 고객 관계 성능과 함께 더 나은 안전 결과를 이끌어내는이 파트너십에 의해 입증 된 인공 지능을 채택하는 것입니다. 자동차가 운전자의 요구 사항에 더 민감하기 때문에 업계에서 더 나은 자동차 기술을 정의합니다.
• 국내의 정밀 엔지니어링 및 고품질 자동차 운영을 통해 고급 드라이버 지원 시스템(ADAS) 및 자율 주행 능력 및 AI 진단 시스템을 포함한 AI 기술을 구현할 수 있습니다. 독일 자동차 제조업체는 연구 기관과 협력하여 기술 회사와 함께 일하기 때문에 AI 연구에 실질적인 투자를하여 효율성과 자동화 능력을 개선합니다. 독일 AI 전략은 정부가 시작된 독일 AI 전략은 자동차 AI의 지속적인 확장을 지원하는 데 도움을 줍니다.
• 자동차 시장에서 AI는 독일의 잘 개발 된 인프라 및 지원 규제 프레임 워크를 통해 확장합니다. 자율주행 차량 개발은 국가 전역의 스마트 이동성 프로젝트의 개발 및 테스트를 촉진하는 테스트 영역을 통합하는 AI-friendly 정책을 통해 지원을받습니다. 독일의 선도적 인 제조업체 인 AI 기술을 사용하여 전기 및 하이브리드 자동차를 개선하고 핵심 원칙으로 지속 가능성 유지하면서 더 효율적이고 성능을 발휘합니다. 센서 제조 및 소프트웨어 개발 지원과 함께 AI 칩 분야의 주요 참가자는 AI 자동차 기술에서 독일의 번영을 계속합니다. 독일은 전통적인 자동차 제조 및 자율 시스템 개발의 혁신적인 자원을 유지하기 때문에 자동차의 AI 응용 분야에 대한 선도적 인 시장입니다.

중국에 있는 자동차 시장에 있는 AI는 2025년에서 2034년까지 뜻깊고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• AI 자동차 시장은 엄청난 자동차 분야와 강력한 지배력 백업 및 빠른 인공 지능 개발 때문에 중국 지배력을 보여줍니다. 중국의 주요 자동차 제조업체는 NIO 및 Geely 및 SAIC 모터와 함께 BYD와 같은 중국에서 인공 지능 기반 시스템을 사용하여 차량 개발을 강화합니다. 중국 정부는 두 가지 주요 이니셔티브를 통해 자율 운전 리더십에 대한 헌신을 보여줍니다 : "중국 2025에서 만드는"계획 및 AI 연구 발전 계획. 정부는 AI 기반 운송 시스템의 구현을 단축하는 자율 차량 테스트 영역과 함께 여러 스마트 도시 개발을 지원합니다. 자율 주행 및 연결된 자동차 기술 개발은 중국 기술 거인 Baidu, Tencent 및 Alibaba가 자체 개발 시스템을 위한 AI 연구에 리소스를 적극적으로 투자하기 때문에 빠르게 가속화합니다.
• 중국은 AI 자동차 기술의 광범위한 시장 침투와 넓은 범위의 소비자 채택이 있기 때문에 인공 지능 자동차 시장 리더십의 지배력을 유지합니다. 중국은 세계에서 가장 큰 전기 자동차 시장 중 하나로 자리 잡고 있으며 자체 구동 차량 및 인프라 통신망과 함께 배터리 성능을 향상시키기 위해 AI 시스템을 사용합니다. 국가는 자동차 자체 개발 기술 및 연결 트래픽 시스템에 즉각적인 AI 컴퓨팅을 지원하는 5G 네트워크를 광범위하게 구축했습니다. 중국 정부는 유리 규제를 통해 AI 채택을 지원하며 중국 AI 전원 자동차 혁신의 중국 국제 리더를 만드는 강력한 제조 부문을 유지하면서 인센티브를 제공합니다. 이 국가는 지능형 이동성 혁신을 추진함으로써 AI 자동차의 주요 시장 힘으로 위치를 유지합니다.

자동차 시장 점유율 AI

2024년 자동차 산업에서 AI를 선도하는 상위 5개 회사는 AWS, Google, IBM, Intel Corporation, Microsoft입니다. 함께, 그들은 시장에서 약 45% 시장 점유율을 보유.

• AI 자동차 시장은 Amazon Web Services (AWS)에 크게 의존하므로이 회사는 데이터 분석 및 기계 학습 기술을 자동차 제조업체 및 이동성 회사에 클라우드 컴퓨팅을 제공합니다. AWS IoT FleetWise의 차량 데이터 관리 기능은 자동차 회사가 유지 보수 운영 중에 시스템 성능을 개선하는 프로세스 및 분석 데이터를 간소화합니다. 이 플랫폼은 자율주행 모델을 위한 자율주행 시스템을 개발하는 데 도움이 되는 컴퓨팅 강점을 갖추고 있어 효율적인 플랫폼과 완벽한 자율주행 알고리즘을 제공합니다. AWS는 주요 자동차 기업들과 협력하여 스마트 이동성 솔루션 및 실시간 차량 관측 기술 및 AI 구동 네비게이션 시스템의 발전을 가능하게 하는 연결된 차량 네트워크를 최적화합니다.
• AI 기반 자동차 혁신은 AI 및 클라우드 컴퓨팅 부문 Google Cloud를 통해 운영되는 Google에서 상당한 기여를받습니다. 회사는 자율주행 운영을 달성하고 차량 진단 분석 및 차량 지능형 음성 운영 시스템을 돕는 기계 학습 및 데이터 분석 장비를 제공합니다. 자체 개발 기술 리더 인 Waymo는 AI 시스템의 개발을 선도하는 선도적 인 조직으로 Google에서 운영합니다. Google Cloud 도움말 제조업체의 AI 솔루션은 엔터테인먼트 시스템 및 엔터테인먼트 탐색 및 예측 차량 유지 보수를위한 AI 기능을 구현하여 더 나은 사용자 경험을 제공합니다. 자율주행 차량의 이미지 인식 기능은 컴퓨터 비전에서 Google의 딥러닝 전문지식에 의해 크게 향상됩니다.
• AI 자동차 시장은 왓슨 AI 플랫폼이 차량이 더 나은 인텔리전스를 달성하고 예측 가능한 분석 기능을 제공합니다 때문에 IBM에 크게 의존합니다. IBM 왓슨에 의해 개발 된 AI 솔루션은 자동차 및 자동화 함대 감독 및 고객과 인공 지능 기반 통신을 가능하게합니다. 자율주행 차량에 대한 실시간 의사 결정 능력은 회사가 자동차 제조업체를 지원하는 AI 기능과 함께 대형 센서 및 카메라 데이터 세트를 처리하는 방식입니다. IBM의 사이버 보안 프로그램은 연결된 자동차를 통해 AI 구동 자동차 시스템의 데이터 보호를 포함합니다. IBM은 자동차 기업과 공동으로 작동하여 더 나은 제조 출력 수준과 향상된 차량 표준을 결과로 공급망 수정에서 AI를 활용합니다.
• AI 하드웨어 솔루션과 결합된 자율주행 기술인 Intel Corporation은 자동차 솔루션을 개발하는 선두 주자입니다. Mobileye는 세계 최고의 기업으로 인식하는 Intel 내의 자회사로서 자체 개발된 Vision 기반 Driver-assistance 기술을 자체 개발합니다. 인텔은 고급 드라이버 시티 시스템 (ADAS) 및 자율 차량 컴퓨팅 및 실시간 AI 처리 결정을 지원하는 프로세서와 함께 AI 칩을 생산합니다. 인텔은 클라우드 기반 처리에서 차량 내부의 효율적인 AI 모델 작동을 제공하는 자동차 목적으로 최첨단 컴퓨팅 기술을 강화합니다. 이 회사는 차량 제조업체뿐만 아니라 이동성 서비스 조직과 협력하여 연결된 자율 차량을위한 AI 기술을 발전시킵니다.

자동차 시장 기업 AI

자동차 산업에서 AI에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• 사이트맵
• 구글 +
• IBM의
• 인텔 기업
• 마이크로 소프트
• 한국어
• 주요 특징
• 사이트맵
• 회사연혁
• 댓글 RSS
• AI 자동차 시장은 기술 기업과 반도체 생산업체들 사이에서 높은 수준의 경쟁을 유지하고 있으며, 도미니스에 경쟁하는 주요 자동차 회사들도 있습니다. Google Waymo 및 Tesla뿐만 아니라 Intel Mobileye 및 NVIDIA 및 IBM을 포함한 IT 산업 리더는 자율 주행 능력과 고급 드라이버 지원 시스템 및 고급 연결 자동차 기술을 향상시키기 위해 기계 학습 및 클라우드 컴퓨팅 및 컴퓨터 비전의 전문성을 통해 AI 기반 자동차 혁신의 개발을 주도합니다. BMW와 함께 Mercedes-Benz와 Toyota는 AI 기술 기업과의 파트너십을 통해 AI 기술을 사용하여 적응형 탐색 및 자율 시스템 결정 기능 및 예측 운영 시스템 유지 알고리즘을 사용하여 차량을 업그레이드합니다. 주요 선수 간의 경쟁적인 역동성은 AI 기반 인포테인먼트 시스템 및 사이버 보안 솔루션 및 V2X 통신 채택으로 인해 증가했습니다. 이 경쟁은 고급 AI 기술 기능으로 이끌고 있습니다.
• 자율주행 및 딥러닝 AI 스타트업 부문은 인수 계약과 함께 전략적 파트너십 및 독점 투자를 통해 추가 시장 영향력을받습니다. Qualcomm과 함께 Microsoft 및 AWS는 클라우드 기반 AI 플랫폼 및 컴퓨팅 하드웨어 및 NVIDIA 제어 AI 칩 생산으로 자율주행 차량의 실시간 처리 기능을 제공합니다. 주요 자동차 제조업체는 Argo AI 및 Cruise을 시작으로 독립적 인 운전 기술 생성을 가속화합니다. AI 기반 차량 및 배출 감소에 대한 안전 표준 및 정부 이니셔티브는 준수 기준을 유지하면서 AI 솔루션을 향상시키기 위해 회사를 눌러 경쟁력 있는 환경을 형성합니다.

자동차 산업 뉴스

• 2월 2025일, Stellantis는 프랑스 기반의 스타트업 Mistral AI와의 협업을 통해 차량 및 운영 전반에 걸쳐 고급 AI 기술을 통합했습니다. 파트너십은 Stellantis의 브랜드와 모델에 걸쳐 지속적으로 업데이트되는 대화형 사용자 설명서로 자연적 상호 작용을 지원하는 차량 보조를 개발합니다. 대규모 언어 모델(LLMs)의 Mistral AI의 전문성은 차량 데이터 분석, 판매 및 제조 개선에 사용됩니다. 이 협업은 차량 상호 작용과 운영 효율성을 향상시키기 위해 직원 차량 구매 및 구성 요소 데이터베이스의 AI 기반 분석과 같은 이니셔티브를 간소화하여 제조를 간소화합니다. Stellantis는 또한 제조에 있는 실시간 오류 탐지를 위한 Mistral AI의 가장자리 컴퓨팅 모델을 탐구합니다.
• 1월 2025일, Mercedes-Benz는 2025년 CLA 모델의 고급 자동차 AI를 도입하여 대화형 기능과 실시간 데이터 통합을 통해 운전 경험을 강화했습니다. Vertex AI의 Gemini를 사용하여 구축 된 AI 시스템은 자연적인 언어 처리, 다국어 지원 및 컨텍스트 메모리를 제공하며 지속적인 대화와 개인화 된 상호 작용을 허용합니다. 이 기술은 새로운 벤즈 운영 체계, MB로 통합될 것입니다. OS, 더 스마트하고 더 많은 연결된 차량을 향해 중요한 단계를 표시. 파트너십은 개선된 안전, 효율성 및 고객 참여를 포함한 혜택과 AI의 자동차 산업의 성장 채택을 강조합니다. 이 협업은 자동차 기술에 대한 새로운 표준을 설정하고 차량보다 직관적이고 운전자의 요구에 대응합니다.
• 1월 2025일, Qualcomm Technologies는 PC, 자동차, 스마트 홈 및 기업 전반에 걸쳐 사용자 경험을 변형시키는 CES 2025의 AI 혁신 범위를 공개했습니다. Snapdragon X 플랫폼은 향상된 성능, 배터리 수명 및 AI 기능을 갖춘 고성능 PC 포트폴리오를 확장했습니다. 자동차에서 Qualcomm은 Alps Alpine, Amazon 및 Hyundai Mobis와 같은 글로벌 자동차 제조업체 및 Tier-1 공급 업체와 새로운 협업을 발표했습니다. AI-powered in-cabin 시스템 및 고급 드라이버 지원 시스템 (ADAS). Qualcomm은 또한 IoT 솔루션을 위한 Qualcomm AwareTM Platform의 다음 진화를 소개하고 Qualcomm® AI On-Prem Appliance Solution 및 AI Inference Suite for Enterprise를 공개하여 AI inference 및 비용 절감을 가능하게 합니다. 이 발전은 AI를 구동하는 Qualcomm의 노력을 강조하고 지능적이고 직관적 인 기술을 통해 사용자 경험을 강화합니다.
• 2024년 5월 르노 그룹은 Roland-Garros 2024 테니스 토너먼트에서 역량을 입증하기 위해 WeRide와 함께 대중 교통을위한 Level 4 자율 차량을 출시 할 계획이라고 발표했습니다. 이 전기 및 자율 셔틀은 기존의 운송 옵션에 대한 제로 배출 대안을 제공하는 것을 목표로합니다. 개별 차량의 경우 Renault는 전체 자율성보다 고급 드라이버 지원 시스템 (ADAS)에 중점을두고 편안함과 안전성을 우선 순위화합니다. 이 회사는 지속 가능한 대중 교통을위한 EasyMile 및 Milla와 같은 파트너와 전기, 로봇화 된 미니 버스 플랫폼을 개발하고 있습니다. 르노의 전략은 국제 표준과 일치하며, 2026년까지 자율 미니 버스를 도시 네트워크로 통합하는 평가판과 함께 개별 차량과 레벨 4의 레벨 2 + 자동화를 목표로합니다.

자동차 시장 조사 보고서의 AI는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2021에서 2034까지의 수익 ($ Bn)의 추정 및 예측