Az autóipari mesterséges intelligencia 2030-ra 14,23 milliárd dolláros üzlet lesz

A Grand View Research új jelentése szerint az autóipari mesterséges intelligencia globális piacának mérete 2030-ra várhatóan eléri a 14,23 milliárd USD-t, ami 21,6%-os átlagos éves növekedési ütemet (CAGR) jelent. A mesterséges intelligenciát (AI) az autóiparban olyan tényezők vezérlik, mint például az autonóm vezetés beépítésére irányuló kormányzati kezdeményezések és az autonóm járművek iránti növekvő kereslet. Továbbá az autóipar terjeszkedése valószínűleg a mesterséges intelligencia piacának növekedését is előmozdítja. Az autóipar hasznot húzott a mesterséges intelligenciából, és az egyik elsődleges iparág, amely mesterséges intelligenciát használ az emberi tevékenység helyettesítésére.

A legfontosabb iparági betekintések és megállapítások:

• A mesterséges intelligencia által hajtott autonóm járművek jellemzőit, például az önvezetést, az autopilótát és az automatikus parkolást széles körben alkalmazzák alacsony emberi beavatkozási igényük miatt.
• A piac növekedését pozitívan befolyásolja a járműkövető szoftver bevezetése, amely lehetővé teszi a járművek valós idejű nyomon követését különböző helyeken.
• Az autógyártók mesterséges intelligenciába és LiDAR-ba történő befektetései reagáltak az intelligens járművek iránti növekvő keresletre, amely az egész iparág növekedését ösztönözte.
• Ázsia csendes-óceáni térségében várható a legmagasabb CAGR az előrejelzési időszakban. A növekvő gazdaságok és a tömeges népesség tovább hajtja majd a növekedést.
• Az autóipari mesterséges intelligencia piacának növekedése és trendjei

Az olyan szabványok megjelenése, mint az Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), a holttér-figyelmeztetés, az adaptív sebességtartó automatika (ACC) és a kényelmi funkciók iránti megnövekedett kereslet továbbra is vonzza az autóipari szolgáltatókat az AI felé. A mesterséges intelligencia kritikus eseményei elemzést, figyelmeztetéseket és utasításokat tesznek szükségessé. Az autóipari ADAS különféle fejlett érzékelőket tartalmaz, mint például a LiDAR-t, az inerciális mérőegységeket (IMU-k), a radart, a kamerákat, valamint a nyomás- és hőmérséklet-érzékelőket a környező körülmények folyamatos figyelésére. A jellánc szükségessé teszi az érzékelőkimenetek megfelelő kondicionálását, az észlelést és a megbízható, alacsony késleltetésű kommunikációt a járművön és a környező infrastruktúrán belül.

A mesterséges intelligencia óriási lehetőségeket rejt magában az autóiparban, ha beágyazódik az ipar termékeibe, termelésébe, gyártási folyamataiba és hozzáadott értékláncaiba. Az AI bevezetése várhatóan jelentősen hozzájárul egy biztonságosabb, tisztább, hatékonyabb és megbízhatóbb mobilitási ökoszisztémához. Például az AI-alkalmazások összekapcsolt és automatizált járművekben javítják a vezető biztonságát, a megfigyelést, a helyzetfelismerést, a kényelmet és a pálya előrejelzését. Jelentős teljesítmény- és hatékonyságnövekedéshez vezethet, például megnövekedett logisztikai áramlásokhoz, a forgalom gördülékenységéhez, valamint az üzemanyag- vagy energiafogyasztás csökkenéséhez.

Az elmúlt években az Automated Driving Systems (ADS) technológiát gyártó vállalkozások alaposan tesztelték a virtuális környezetben működő autonóm járműveket, hogy biztosítsák megbízhatóságukat és biztonságukat. A 2020 márciusában kezdődő COVID-19 világjárvány azonban a hirtelen kezdődő és folyamatosan feltámadt hatásai miatt megakadályozta, megzavarta és késleltette ezen új termékfejlesztési tesztcélok elindítását.

Az Adrian Chen Yang Tan által 2022. március 10-én közzétett tanulmány a California Automated Vehicle Test Program adatait használta annak megállapítására, hogy a világjárvány hogyan befolyásolta a tesztelési trendeket, az újrakezdést és a tesztkörülményeket. A tanulmány hangsúlyozta, mennyire döntő fontosságú, hogy a kormány intézkedései ösztönözzék és elősegítsék az autonóm járművek fejlesztését járványhelyzetekben.