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表紙:人工知能 (AI) で追い越し車線へ:モビリティの将来を促進
市場調査レポート
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931789

人工知能 (AI) で追い越し車線へ:モビリティの将来を促進

Into the Fast Lane with AI: Driving the Future of Mobility

出版日: | 発行: Frost & Sullivan | ページ情報: 英文 43 Pages | 納期: 即日から翌営業日

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人工知能 (AI) で追い越し車線へ:モビリティの将来を促進
出版日: 2020年03月30日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 43 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

自動車メーカーは現在、音声コントロール、テレマティクス、内向きカメラ、タッチセンサー式サーフェス、個人用プラットフォームなど、人間の行動を模倣、強化、サポートするさまざまなAI技術の導入に取り組んでいます。自然言語処理 (NLP) と機械を搭載した車載アシスタントは、人間の介入なしに、車両が音声コマンドに応答し、取るべき行動を推測することが可能になります。AIシステムも、安全性を高めるために車両に実装され、ユーザーは誤作動の無いスムーズな体験を楽しむことができます。

当レポートでは、車両で使用される人工知能 (AI) 技術について調査分析し、概要、ユースケース、主要企業、投資動向、将来のロードマップなどについて、体系的な情報を提供しています。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 概要 - 自動車業界向けAI

  • 自動車業界向けAIの応用
  • 市場規模 - 世界の自動車市場向けAI
  • 世界の自動車生産:地域別
  • 自動車向けAI - 技術のバリューチェーン
  • 自動車バリューチェーン全体におけるAIのユースケース

第3章 自動車の研究開発プロセスにおけるAI

  • 自動車の研究開発チームは、AIにより、データを効率的に検証、分析を改善、イノベーションに優先順位を付けることが可能に
  • ユースケース - 研究開発

第4章 自動車サプライチェーンにおけるAI

  • AIは、物流システムを透明で無駄のない柔軟なものにすることで、自動車サプライチェーンの複雑さを軽減
  • ユースケース - サプライチェーン

第5章 自動車製造におけるAI

  • AIベースのコボットが人間のオペレーターと連携して作業、反復的なタスクを迅速に完了、全体的な効率を向上させる
  • ユースケース - 製造

第6章 自動車のマーケティング・販売におけるAI

  • 自動車企業は、AI/ML機能を使用したプログラマチックオートメーションを導入し続ける
  • AIシステムは、OEMが適切なタイミングで顧客に販売・サービスを提供することで収益を増加させるのに役立つ
  • AIのユースケース - マーケティング・販売

第7章 ドライバー/カスタマーエクスペリエンスを向上させる自動車向けAI

  • 自動車メーカーは、自動車のAIシステムとの相互作用をインテリジェントにすることに注力
  • AIのユースケース - ドライバー/カスタマーエクスペリエンスの向上

第8章 自動車業界における主な投資とパートナーシップ

  • 自動車企業は、機能を強化して競争力を維持するために、AI対応のスタートアップへの関心を加速
  • 自動車メーカーは、AIの導入を加速させるためにチームを組む

第9章 自動車業界における規制の発展

  • 米国、シンガポール、中国が、自動運転の実現に向けた取り組みを加速

第10章 特許情勢

  • 米国と中国は、AIベースの自動車向け特許登録の主要国
  • AI関連の研究イニシアチブで、今後5年間は特許が急増
  • 戦略的考察

第11章 業界の連絡先

  • 主な連絡先
  • 免責事項
目次
Product Code: D97B

An insight into how AI is likely to open up new opportunities for OEMs in the near future

Artificial intelligence (AI) will hold as a key enabler in transforming the automotive industry. Currently, the automotive industry is focusing on integration of AI in self-driving cars, while other application areas include R&D, procurement, supply chain management, manufacturing, mobility services, and customer experience.

Automotive manufacturers are currently working on implementing a range of AI technologies to mimic, augment and support actions of humans, including voice controls, telematics, interior-facing cameras, touch sensitive surfaces and personalized platforms. In-car assistants powered by natural language processing (NLP) and machine enable vehicle's to respond to voice commands and infer the actions to take, without human intervention. AI systems are also being implemented in vehicles to provide more safety, ensuring users to enjoy a glitch free and smoother experience.

This presentation will touch on:

  • Types of AI technologies deployed in vehicles
  • Key application areas of AI within the automotive value chain - Use case examples
  • Companies that are actively involved in the development and commercialization of automotive-based AI technology
  • Highlight some of the key investments trends
  • Key initiatives and regulations pertaining to AI in automotive sector

Table of Contents

1.0 Executive Summary

  • 1.1. Research Scope
  • 1.2. Research Methodology
  • 1.3. Research Methodology Explained
  • 1.4. Key Findings

2.0 Overview - AI in the Automotive Industry

  • 2.1. AI Application in the Automotive Industry
  • 2.2. Market Size - Global AI in Automotive Market
  • 2.3. The Global Automotive Production by Region
  • 2.4. AI in Automotive - Technology Value Chain
  • 2.5. AI Use Cases Across Automotive Value Chain

3.0 AI in Automotive Research & Development Process

  • 3.1. AI Enables Automotive R&D Teams to Review Data Efficiently, Improve Analysis, and Prioritize the Innovations
  • 3.2. Use Cases - Research & Development

4.0 AI in Automotive Supply Chain

  • 4.1. AI Reduces the Automotive Supply Chain Complexities by Making Logistics Systems Transparent, Lean, and Flexible
  • 4.2. Use Cases - Supply Chain

5.0 AI in Automotive Manufacturing

  • 5.1. AI-based Cobots Work Along with Human Operators, Completing Repetitive Tasks More Quickly and Increasing the Overall Efficiency
  • 5.2. Use Cases - Manufacturing

6.0 AI in Automotive Marketing and Sales

  • 6.1. Automotive Companies are Continuing to Adopt Programmatic Automation Using AI/ML Capabilities
  • 6.2. AI Systems are helping OEMs to Increase their Revenue through Sales and Service Recommendations to Customers at the Right Time
  • 6.3. AI Use Cases - Marketing and Sales

7.0 AI in Automotive Enhancing Driver/Customer Experience

  • 7.1. Automotive Manufacturers are focusing on Making Interaction with Cars' AI Systems More Intelligent
  • 7.2. AI Use Cases - Enhancing Driver/Customer Experience

8.0 Key Investments and Partnerships in the Automotive Industry

  • 8.1. Automotive Companies are Accelerating their Interest in AI-led Startups to Enhance their Capabilities and Stay Competitive
  • 8.2. Automotive Manufacturers are Teaming up to Accelerate their AI Implementation

9.0 Regulatory Developments in the Automotive Industry

  • 9.1. US, Singapore and China are Accelerating their Efforts to Make Autonomous Driving a Reality

10.0 Patent Landscape

  • 10.1. The US and China are the Leading Countries in AI-based Automotive Patent Registrations
  • 10.2. Research Initiatives Around AI will Result in Exponential Rise of Patents in the Next 5 years
  • 10.3. Strategic Insights

11.0 Industry Contacts

  • 11.1. Key Contacts
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