Marktforschungsbericht „KI im Transportwesen“ – Globale Prognose bis 2032

Marktüberblick über KI im Transportwesen

Es wird erwartet, dass die Marktgröße für KI im Transportwesen von 2745.6 Millionen USD im Jahr 2024 auf 6118.7 Millionen USD im Jahr 2032 anwachsen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 10.54 % im Prognosezeitraum (2024–2032) entspricht. Darüber hinaus wurde die Marktgröße für KI im Transportwesen im Jahr 2023 auf 2402.1 Millionen US-Dollar geschätzt.

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als einer der aufstrebenden Bereiche, die den Transportsektor verändern. In den letzten Jahren hat die KI große Fortschritte gemacht, da Techniken des maschinellen Lernens mit Technologien zur Suche und Analyse der großen Datenmengen kombiniert wurden, die durch die Entwicklung der digitalen Welt entstehen. Das erfolgreiche Wachstum der KI ist auf die kontinuierliche Entwicklung von Kommunikationsnetzen und dem Internet der Dinge sowie auf die Fortschritte bei Transportgeräten zurückzuführen.

KI kann den Verkehr effizienter gestalten, Verkehrsstaus verringern, die Zeit des Fahrers verkürzen, das Parken erleichtern und das Teilen von Autos und Mitfahrgelegenheiten fördern. Da KI dazu beiträgt, den Straßenverkehr am Laufen zu halten, kann sie auch den Kraftstoffverbrauch reduzieren, der durch stillstehende Fahrzeuge im Stillstand verursacht wird, und die Luftqualität sowie die Stadtplanung verbessern.

ABBILDUNG 1: KI IN DER TRANSPORTMARKTGRÖSSE 2019-2032 (MILLIONEN USD)

Quelle: Sekundärforschung, Primärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Laut Analyst bei MRFR „wird der Einsatz von KI und 5G letztendlich die Verkehrssicherheit verbessern und die Gesamtzahl der Unfälle auf der Straße verringern. Autonome Fahrzeuge (AVs) oder selbstfahrende Fahrzeuge werden in der Lage sein, das Risiko zu verringern, dass alkohol- oder drogengeschwächte Fahrer sich ans Steuer eines herkömmlichen Fahrzeugs setzen.“

KI in Transportmarkttrends

STEIGERUNG DES FOKUS AUF DIE VERBESSERUNG DER FAHRER- UND FAHRZEUGSICHERHEIT

Die steigende Zahl von Verkehrsunfällen und Verkehrstoten ist weltweit ein großes Problem. Die Entwicklung intelligenter Systeme für den Straßenverkehr ist eine Möglichkeit, die Verkehrssicherheit und andere Probleme dieser Art zu lösen. Das 5G-Netz ermöglicht eine noch schnellere Verbindung zwischen Verkehrssystemen und bietet neue Anwendungsmöglichkeiten für die Weiterentwicklung autonomer Autos. Es wird erwartet, dass sich 5G mit der Zunahme von Video- und Radardaten positiv auf die Straßeninstandhaltung auswirken wird. Beispielsweise können Straßenmeistereien Warnungen vor lebensbedrohlichen Gefahren auf der Straße erhalten. Der Einsatz von KI und 5G wird letztendlich die Verkehrssicherheit verbessern und die Gesamtzahl der Unfälle im Straßenverkehr verringern.

Autonome Fahrzeuge (AVs) oder selbstfahrende Fahrzeuge können das Risiko verringern, dass alkohol- oder drogenabhängige Fahrer sich ans Steuer eines herkömmlichen Fahrzeugs setzen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Automobiltechnologie zielt darauf ab, größere Sicherheitsvorteile zu bieten und automatisierte Fahrsysteme (ADS) bereitzustellen. Automatisierte Fahrzeuge tragen dazu bei, Unfälle zu reduzieren, Verletzungen vorzubeugen und Leben zu retten. Beispielsweise hat Mercedes-Benz im Juni 2020 eine Partnerschaft mit NVIDIA geschlossen, um ein fahrzeuginternes Computersystem und eine KI-Infrastruktur für den Einsatz in Mercedes-Modellen zu entwickeln. Die Markteinführung ist für 2024 geplant. Die KI-Computerarchitektur von NVIDIA wird Mercedes dabei helfen, seine Fortschritte beim autonomen Fahren zu rationalisieren.

Einblicke in das Marktsegment „KI im Transportwesen“

KI im Transportwesen bietet Einblicke

Basierend auf dem Angebot umfasst die Marktsegmentierung „KI im Transportwesen“ (Hardware {CPU, GPU, Sensoren, Sonstiges}, Dienste, Software {KI-Plattformen, KI-Lösungen}). Hardware wird im Jahr 2022 den größten Anteil ausmachen und rund 48,2 % zum Marktumsatz beitragen. Rasante Fortschritte in der Technologie haben eine Vielzahl von KI-Anwendungen in allen Branchen ermöglicht, darunter auch das Transportwesen. Allerdings erfordert jede entwickelte Softwareanwendung geeignete Hardware, die die Grundlage für die Ausführung kognitiver Funktionen bildet. Hardwarekomponenten, die in der KI für den Transport verwendet werden, bestehen hauptsächlich aus Sensoren, CPUs, GPUs und anderen.

ABBILDUNG 2: KI IM TRANSPORTMARKT, NACH Angebot, 2022 VS 2032 (MILLIARDEN USD)

Quelle: Sekundärforschung, Primärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Einblicke in die KI im Transportwesen, IoT-Kommunikationstechnologie

Basierend auf der IoT-Kommunikationstechnologie ist die Marktsegmentierung für KI im Transportwesen Mobilfunk, LPWAN, LoRaWAN, Z-Wave, Zigbee, NFC, Bluetooth und andere. Mobilfunk dominierte den Markt im Jahr 2022. Mobilfunk-IoT-Technologie für KI im Transportmarkt bezieht sich auf die Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) in das zelluläre Internet-of-Things-Ökosystem (IoT) innerhalb der Transportbranche. Die Mobilfunk-IoT-Technologie ermöglicht die Verbindung und Kommunikation von Geräten und Systemen wie Fahrzeugen, Ampeln, Überwachungskameras und Infrastruktur über drahtlose Mobilfunknetze.

Diese Konnektivität ermöglicht die Datenerfassung, Echtzeitüberwachung und Steuerung verschiedener Aspekte des Transports. Durch die Integration von KI kann die zellulare IoT-Technologie die Effizienz, Sicherheit und Gesamtleistung von Transportsystemen verbessern. KI-Algorithmen und maschinelle Lernmodelle können die riesigen Daten von IoT-Geräten analysieren, um intelligente Entscheidungen und Vorhersagen in Echtzeit zu treffen.

AI in Transportation Application Insights

Basierend auf der Anwendung umfasst die Segmentierung des KI-im-Transport-Marktes autonome Lkw, halbautonome Lkw, Lkw-Platooning, Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI), vorausschauende Wartung, Präzision und Sicherheit. Kartierung, Verkehrserkennung, computergestütztes Parkmanagement, Überwachung des Straßenzustands, automatische Erkennung von Verkehrsstörungen, Fahrerüberwachung und andere. Die vorausschauende Wartung hielt im Jahr 2022 den Mehrheitsanteil. Eine Panne von Fahrzeugen kann für ein Unternehmen zu mehreren ärgerlichen Situationen führen, die zu erheblichen Verzögerungen bei der Lieferung von Waren, teuren Reparaturen und finanziellen Verlusten führen können. Durch vorausschauende Wartung kann dieses Problem durch datengesteuerte Erkenntnisse gelöst werden, die mit Hilfe von Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens entwickelt wurden. Dieses System sagt voraus, wann die Teile ausfallen werden, basierend auf den historischen Leistungsdaten, die von den Sensortechnologien und anderen Informationen gesammelt wurden, um die Flotten präventiv zu verwalten und die Fahrzeugausfälle sowie die Kosten für umfangreiche Wartungsreparaturen zu reduzieren.

KI im Transportwesen, Einblicke in die Technologie des maschinellen Lernens

Basierend auf der Technologie des maschinellen Lernens umfasst die Marktsegmentierung „KI im Transportwesen“ Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Kontextbewusstsein. Das Segment Computer Vision dominiert den Markt im Jahr 2022 und trägt 33,7 % des Gesamtmarktanteils bei. Bei der Computer-Vision-Technologie handelt es sich um ein Hochleistungscomputersystem, das die grafischen Inhalte interpretiert und daraus Erkenntnisse gewinnt, die vom Kamerasystem mithilfe von Deep-Learning-Modellen generiert und identifiziert werden. Damit kann die Organisation das Verkehrsmanagement, die Sicherheit von Fahrern und Passagieren sowie die Überwachung und Überwachung verbessern. Kontrolle krimineller Aktivitäten an Bord und Vermögensschutz.

KI im Transportwesen, regionale Einblicke

Nach Regionen bietet die Studie Markteinblicke in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, den Nahen Osten sowie Afrika und Südamerika. Der nordamerikanische KI-Transportmarkt machte im Jahr 2022 etwa 39,8 % aus. Nordamerika dürfte den größten Beitrag zum KI-Transportmarkt leisten. Dazu gehören die USA, Kanada und Mexiko. Zu den Faktoren, die für das Wachstum des Marktes verantwortlich sind, gehören der steigende Bedarf an verbesserter betrieblicher Effizienz und die zunehmende Akzeptanz zur Verbesserung von Fahrer und Fahrzeug. Darüber hinaus ist die Präsenz etablierter Akteure wie Intel Corporation, Microsoft Corporation, IBM Corporation und Magna International Inc. einer der Faktoren, die das Wachstum des regionalen Marktes vorantreiben.

Kanada dürfte hinsichtlich des regionalen Marktanteils den USA folgen. Das Wachstum des regionalen Marktes ist auf den steigenden Bedarf an Fahrzeugsicherheit bei autonomen Fahrzeugen und der Erzielung betrieblicher Effizienz zurückzuführen. Beispielsweise brachte The Magna International im November 2020 die „One-Box“-Lösung Gen5 auf den Markt, ein auf Mobileye EyeQ5 basierendes System – eines der ersten in der Branche, bei dem die nach vorne gerichtete Kamera und die zugehörige Software in einer einzigen Baugruppe enthalten sind.

ABBILDUNG 3: KI IN DER TRANSPORTMARKTGRÖSSE NACH REGION 2022 VS 2032

Quelle: Sekundärforschung, Primärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Darüber hinaus sind die wichtigsten im Marktbericht untersuchten Länder die USA, Kanada, Deutschland, Frankreich, das Vereinigte Königreich, Italien, Spanien, China, Japan, Indien, Südkorea und Brasilien.

KI im Transportwesen Wichtige Marktteilnehmer & Wettbewerbseinblicke

Der globale Markt für KI im Transportwesen verzeichnete im Prognosezeitraum aufgrund des wachsenden Bedarfs an verbesserter Fahrzeugsicherheit ein deutliches Wachstum. Auf dem Markt für KI im Transportwesen sind mehrere nationale, regionale und globale Akteure tätig, die kontinuierlich danach streben, einen bedeutenden Anteil am Gesamtmarkt zu gewinnen. Im Rahmen der Studie hat MRFR einige der Hauptakteure auf dem KI-im-Transport-Markt analysiert, die zum Marktwachstum beigetragen haben. Dazu gehören Siemens Mobility, Nvidia Corporation, NEC Corporation, Huawei Technologies Co. Ltd, Valeo, Daimler AG, Scania, Continental AG, Magna International Inc., Intel Corporation, IBM Corporation, AB Volvo, Microsoft, Robert Bosch GmbH und ZF Friedrichshafen AG.

Unter diesen gehören Robert Bosch GmbH, Continental AG, Daimler AG, Nvidia Corporation und ZF Friedrichshafen AG zu den Top-5-Playern auf dem KI-im-Transport-Markt. Diese Akteure konzentrieren sich auf die Erweiterung und Verbesserung ihres Produktportfolios und ihrer Dienstleistungen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und ihren Kundenstamm zu vergrößern. Darüber hinaus konzentrieren sich diese Akteure auf Partnerschaften & Kooperationen, um ihr Geschäft und ihren Kundenstamm zu erweitern und ihre Marktposition zu verbessern.

Zu den wichtigsten Unternehmen auf dem KI-im-Transport-Markt gehören:

• Siemens Mobility


• Huawei Technologies Co.,Ltd.


• Intel Corporation


• NEC Corporation


• Microsoft


• IBM


• Robert Bosch GmbH


• Valeo


• Daimler AG


• Scania AB


• Continental AG


• Magna International Inc.


• Volvo


• ZF Friedrichshafen AG


• Nvidia

KI in Entwicklungen in der Transportbranche

April 2024

Die Purdue University steht an vorderster Front bei den Bemühungen, Indiana zum Cyber-Knotenpunkt der Vereinigten Staaten zu machen. Es wird erwartet, dass bis 2027 in den Vereinigten Staaten fast eine Million kommerzielle unbemannte Flugsysteme (UAVs) in Betrieb sein werden, die über die Paketzustellung hinaus Funktionen erfüllen. Diese unbemannten Luftfahrzeuge leisten nicht nur Hilfe für das Gesundheitswesen, die Verteidigung, humanitäre Hilfe und Notfalldienste, sondern helfen auch bei der Bekämpfung von Waldbränden.

Purdue richtet ein bahnbrechendes Zentrum ein, um maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) einzusetzen, um die Sicherheit, Effizienz und Skalierbarkeit dieser Transportsysteme als Reaktion auf diese erwartete Nachfrage zu verbessern. AidA3, eine Initiative des Center on AI for Digital, Autonomous and Augmented Aviation, widmet sich der Schaffung von Fortschritten, die als Reaktion auf die steigende Nachfrage nach autonomen Systemen, einschließlich unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs), problemlos erweitert werden können.

Die Gründer von AIDA3, Purdue und Windracers bringen jeweils erhebliche Fähigkeiten mit, die die schnelle Entwicklung von Technologien für einen sich ständig weiterentwickelnden Markt ermöglichen.

Windracers, ein führendes Unternehmen im Bereich der kostengünstigen Logistik, stellt der Royal Mail, der Royal Navy und dem British Antarctic Survey über sein patentiertes Automatisierungssystem für große UAVs unschätzbare Erfahrungen aus der Praxis zur Verfügung.

Die Purdue University verfügt über ein umfangreiches Reservoir an Forschungskompetenz, das mehrere akademische Bereiche umfasst, darunter Landwirtschaft, Ingenieurwesen, Geisteswissenschaften, Naturwissenschaften und Fachhochschule.

AIDA3 wird KI- und ML-Modelle für autonome Transportanwendungen untersuchen, die meteorologische Erfassung, Echtzeit-Wettervorhersage sowie Bedarfsanalyse und Wartung in der kommerziellen Logistik umfassen.

Laut Purdues Executive Vice President of Research, Karen Plaut, ist Purdue äußerst stolz auf die Partnerschaft mit Windracers, da AIDA3 sich für die Lösung dringender gesellschaftlicher Probleme einsetzt. „Die Innovationen, die wir im Labor schaffen, werden erhebliche Auswirkungen haben, wenn sie in der realen Welt umgesetzt werden. Die Kombination aus Purdues Forschungskompetenz und Erfolgen in der Luftfahrt und KI mit dem Wissen von Windracers über den Transport der Zukunft stellt einen beeindruckenden Innovationsmotor dar.“

KI in der Transportmarktsegmentierung

KI im Transportangebot – Ausblick

• 
  Hardware
  
  
  
  • CPU
  
  
  • GPU
  
  
  • Sensoren
  
  
  • Andere
  
  
  
  


• 
  Dienstleistungen
  
  
  
  • Software
  
  
  • KI-Plattformen
  
  
  • KI-Lösungen
  
  
  
  

AI in Transportation IoT Communication Technology Outlook

• Mobilfunk


• LPWAN


• LoRaWAN


• Z-Wave


• Zigbee


• NFC


• Bluetooth


• Andere

Ausblick auf KI-Anwendungsbereiche im Transportwesen

• Autonomer LKW


• Halbautonomer LKW


• Lkw-Platooning


• Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI)


• Vorausschauende Wartung


• Präzision & Zuordnung


• Verkehrserkennung


• Computer Vision-gestütztes Parkmanagement


• Straßenzustandsüberwachung


• Automatische Verkehrsstörungserkennung


• Fahrerüberwachung


• Andere

AI in Transportation Machine Learning Technology Outlook

• Deep Learning


• Computer Vision


• Verarbeitung natürlicher Sprache


• Kontextbewusstsein

AI in Transportation Regional Outlook

• 
  

  Nordamerika

  
  
  
  
  • USA
  
  
  • Kanada
  
  
  
  


• 
  

  Mexiko

  
  
  
  
  • Europa
  
  
  • Großbritannien
  
  
  • Deutschland
  
  
  • Frankreich
  
  
  • Spanien
  
  
  • Restliches Europa
  
  
  
  


• 
  

  Asien-Pazifik

  
  
  
  
  • China
  
  
  • Japan
  
  
  • Indien
  
  
  • Restlicher Asien-Pazifik-Raum
  
  
  
  


• 
  

  Naher Osten & Afrika

  
  
  
  
  • Südamerika
  
  
  
  

Report Attribute/Metric	Details
Market Size 2023	USD 2402.1 Million
Market Size 2024	USD 2745.6 Million
Market Size 2032	USD 6118.7 Million
Compound Annual Growth Rate (CAGR)	10.54% (2024-2032)
Base Year	2023
Market Forecast Period	2024-2032
Historical Data	2019- 2021
Market Forecast Units	Value (USD Million)
Report Coverage	Revenue Forecast, Market Competitive Landscape, Growth Factors, and Trends
Segments Covered	Offering, Application, IoT Communication Technology, Machine Learning Technology and Region
Geographies Covered	Europe, North America, Asia-Pacific, Middle East & Africa, and South America
Countries Covered	The US, Germany, Canada, UK., Italy, France, Spain, Japan, China, Australia, India, South Korea, Brazil, and others.
Key Companies Profiled	·Siemens Mobility, Huawei Technologies Co. Ltd., Intel Corporation, NEC Corporation, Microsoft, IBM, Robert Bosch GmbH, Valeo, Daimler AG, Scania AB, Continental AG, Magna International Inc., Volvo, ZF Friedrichshafen AG, Nvidia
Key Market Opportunities	·Increasing Demand For AI Solutions In Railway Cargo Transportation
Key Market Dynamics	·Rising need for enhanced operational efficiency·       Increasing focus on enhancing driver and vehicle safety