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市場調査レポート
商品コード
1206479
アジア太平洋地域の無人交通管理市場の2030年までの予測- 地域別分析- タイプ別、コンポーネント別、用途別、最終用途別Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market Forecast to 2030 - COVID-19 Impact and Regional Analysis - by Type, Component, Application, and End Use |
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アジア太平洋地域の無人交通管理市場の2030年までの予測- 地域別分析- タイプ別、コンポーネント別、用途別、最終用途別 |
出版日: 2023年01月23日
発行: The Insight Partners
ページ情報: 英文 146 Pages
納期: 即納可能
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アジア太平洋地域の無人交通管理市場は、2022年の1億2,623万米ドルから2030年には5億1,069万米ドルに成長すると予測されます。2022年から2030年までのCAGRは19.1%と推定されています。
AIとMLの統合がアジア太平洋地域の無人交通管理市場を来年も牽引する
UAVとUASは、さまざまなビジネスや産業界に革命をもたらす能力によって注目を集めています。UAVやUASの増加に伴い、人工知能(AI)や機械学習(ML)をベースとしたUTMも注目されています。現在、いくつかの企業では、航空交通管理(ATM)ソリューションの強化にAIとMLを活用しており、同じことがUTMソリューションにも再現されると予想されます。現在のUTMのフレームワークは、遠隔地からの識別、運用計画、状況認識、故障の検出と復旧を主にサポートしています。AIやMLは、ドローンの機能を最適化することで、こうしたすべてのカテゴリーを支援することができます。作戦計画では、AIとMLアルゴリズムは、より良い軌道予測、分類、最適化を通じて、敵対的な環境での効率的で安全なオペレーションに活用することができます。強化学習(RL)やディープニューラルネットワーク(DNN)は、ターゲット追跡、山火事監視、故障した車両の分類と回収に活用できます。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)サポートベクターマシン(SVM)ベースのML手法は、状況認識に活用することができます。CNNは、風の流れマップを簡単に生成し、車両のより安全な軌道を提供することができます。SVMは、異なる場所や異なる飛行ルートにおける船舶の見通し(LoS)リンクと非LoSリンクの分類に利用できます。MLアルゴリズムは、故障の検出、評価、分類、および故障の回復に活用することができます。このようなデータをAIと組み合わせることで、将来の故障の可能性を容易に予測することができ、その結果、故障を最小化することができます。また、データマイニング技術によってMLを活用することで、遠隔地からの識別やデータの安全性を高めることができます。このような利点から、最新のUTMソリューションの多くは、より安全な交通管理のためにAIとMLを統合していると予想されます。
アジア太平洋地域の無人交通管理市場の概要
オーストラリア、中国、インド、日本、韓国、その他アジア太平洋地域は、アジア太平洋地域の無人交通管理市場の主要な貢献者です。アジア太平洋諸国では、都市化の進展と交通渋滞の深刻化により、地上交通が最大限の限界に達しています。都市型エアモビリティの導入が進むことで、アジア太平洋諸国において、より速く、よりクリーンで、より相互接続性の高い交通システムが開発される可能性があります。このような要因が、アジア太平洋諸国における無人交通管理システムの需要に拍車をかけています。アジア太平洋地域の国々は、都市の空の移動に力を入れており、同地域のドローンメーカー、政府、顧客はeVTOL技術を採用する可能性が高いです。輸送、気象監視、監視、捜索救助、消防、交通監視など、さまざまな用途でドローンの利用が拡大していることは、無人交通管理システムの需要を高めている重要な用途の一部です。インドでは、中央政府がAtmanirbhar Bharat Abhiyanプログラムの下、2030年までにインドをドローンの世界ハブにすることを目標に、多くの改革策を実施しています。2021年8月25日には自由化されたDrone Rues, 2021を発表し、9月24日にはドローン空域マップを公表しています。このように、インドでは様々な用途でドローンの生産と導入が進んでおり、航空交通量が増加しているため、無人交通管理システムの需要を強化すると予想されます。また、アジア太平洋地域の主要国の一つである中国は、主に都市インフラ世帯や企業の開発のための投資見通しを作成することに焦点を当てています。さらに、eコマース産業の成長は、さらに中国の都市エアモビリティ市場に実質的な機会を提供します。例えば、2021年4月、中国の物流グループであるSF Expressは、ドイツの子会社であるAmazilia Aerospaceが、スロベニアの電気航空機専門会社Pipistrelと提携して開発している、新しい大容量貨物運搬用無人航空機を使用しています。このように、輸送分野での無人航空機の採用が進むことで、無人交通管理システムの需要が増大し、予測期間中の市場成長を後押しすることが期待されます。アジア太平洋地域にはドローンメーカーの主要企業が存在し、これらの企業が戦略的提携を結ぶことで、アジア太平洋地域の無人交通管理市場の競争力を高めています。
アジア太平洋地域の無人交通管理市場の収益と2030年までの予測(金額)
アジア太平洋地域の無人交通管理市場のセグメンテーション
アジア太平洋地域の無人交通管理市場は、タイプ、コンポーネント、用途、最終用途、国に区分されます。
タイプに基づき、アジア太平洋地域の無人交通管理市場は、永続型UTMと非永続型UTMに二分されます。2022年、アジア太平洋地域の無人交通管理市場では、パーシステントUTMセグメントがより大きなシェアを記録しました。
コンポーネントに基づいて、アジア太平洋地域の無人交通管理市場は、ハードウェアとソフトウェアに二分されます。2022年、アジア太平洋地域の無人交通管理市場では、ハードウェアセグメントがより大きなシェアを記録しました。
用途別に見ると、アジア太平洋地域の無人交通管理市場は、通信、ナビゲーション、監視・モニタリング、その他に分類されます。2022年、アジア太平洋地域の無人交通管理市場では、通信分野が最大のシェアを記録しました。
最終用途別に見ると、アジア太平洋地域の無人交通管理市場は、農業・林業、物流・輸送、監視、その他に区分されます。2022年、アジア太平洋地域の無人交通管理市場では、監視分野が最大のシェアを記録しました。
国別に見ると、アジア太平洋地域の無人交通管理市場は、オーストラリア、中国、インド、日本、韓国、その他アジア太平洋地域に分類されます。2022年、中国セグメントはアジア太平洋地域の無人交通管理市場で最大のシェアを記録しました。
Lockheed Martin Corp、Leonardo SpA、Collins Aerospace、Altitude Angel Ltd、Frequentis AG、Unifly NV、Airbus SE、Thales SAは、アジア太平洋地域の無人交通管理市場で事業を展開している主要企業です。
The Asia Pacific unmanned traffic management market is expected to grow from US$ 126.23 million in 2022 to US$ 510.69 million by 2030. It is estimated to grow at a CAGR of 19.1% from 2022 to 2030.
Integration of AI and ML will be Driving the Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market Coming Year
UAVs and UASs are gaining attention owing to their capability to revolutionize different businesses and industry verticals. With a rising number of UAVs and UASs, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)-based UTM is also gaining prominence. Presently, several enterprises have been utilizing AI and ML for enhancing their air traffic management (ATM) solutions, and the same can be expected to be replicated for UTM solutions. The present UTM framework mostly supports remote identification, operation planning, situational awareness, and failure detection and recovery. AI and ML can aid in all such categories by optimizing a drone's functioning. In operation planning, AI and ML algorithms can be utilized for efficient and safe operations in hostile environments through better trajectory prediction, classification and optimization. Reinforcement Learning (RL) and Deep Neural Network (DNN) can be utilized for target tracking, wildfire monitoring or classifying and recovering a malfunctioning vehicle. Convolutional Neural Network (CNN) Support Vector Machine (SVM)-based ML methods can be utilized for situational awareness. CNN can easily generate a wind flow map and provide safer trajectories for the vehicle. SVM can be utilized for classifying line of sight (LoS) and non-LoS links of the vessel at different locations and along different flight routes. ML algorithms can be utilized for failure detection, assessment, and classification, as well as failure recovery. Such data, combined with AI can easily predict future failure chances and thus aid in minimizing the same. Application of ML through data mining techniques can enable better remote identification and data security. Owing to such advantages, most modern UTM solutions can be expected to integrate AI and ML for safer traffic management.
Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market Overview
Australia, China, India, Japan, South Korea, and the Rest of Asia Pacific are the key contributors to the unmanned traffic management market in the Asia Pacific. The rising urbanization and growing congestion in traffic are pushing the ground transportation to maximum limits in the Asia Pacific countries. The growing adoption of urban air mobility has the potential to develop a transportation system that is faster, cleaner, and more interconnected within the Asia Pacific countries. Thus, such factors are leveraging the demand unmanned traffic management system in the Asia Pacific countries. The countries in Asia Pacific region are focusing on urban air mobility, as the drone manufacturers, governments and customers in the region as likely to adopt of eVTOL technology. The growing application of drones in various applications such as transportation, weather monitoring, surveillance, search and rescue, firefighting, traffic monitoring are some of the crucial application which is escalating the demand for unmanned traffic management system. In India, the Central Government has implemented a number of reform measures with the goal of making India a global hub for drones by 2030, under the Atmanirbhar Bharat Abhiyan program. On August 25, 2021, it announced the liberalized Drone Rues, 2021, and on September 24, 2021, it published the drone airspace map. Thus, such growth in the production and adoption of drones for various applications in India is increasing the aerial traffic which is anticipated to bolster the demand for unmanned traffic management system. Also, China, one of the leading countries in Asia Pacific region, which is primarily focused on creating investment prospects for the development of urban infrastructure households and businesses. Moreover, the growth in the e-commerce industry further provides substantial opportunities to the urban air mobility market in China. For instance, April 2021, SF Express, a Chinese logistics group uses a new high-capacity cargo-carrying unmanned aerial vehicle that is being developed by its German subsidiary, Amazilia Aerospace, in partnership with Slovenian electric aircraft specialist Pipistrel. Thus, such growing adoption of unmanned aerial vehicles in transportation sector is expected to augment the demand for unmanned traffic management system which helps drive the market growth over the forecast period. The presence of key players of drone manufacturers in Asia Pacific region along with strategic alliances from these players is increasing the competitive edge for Asia Pacific unmanned traffic management market .
Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market Revenue and Forecast to 2030 (US$ Million)
Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market Segmentation
The Asia Pacific unmanned traffic management market is segmented into type, component, application, end use, and country.
Based on type, the Asia Pacific unmanned traffic management market is bifurcated into persistent UTM and non-persistent UTM. In 2022, the persistent UTM segment registered a larger share in the Asia Pacific unmanned traffic management market.
Based on component, the Asia Pacific unmanned traffic management market is bifurcated into hardware and software. In 2022, the hardware segment registered a larger share in the Asia Pacific unmanned traffic management market.
Based on application, the Asia Pacific unmanned traffic management market is segmented into communications, navigation, surveillance & monitoring, and others. In 2022, the communications segment registered a largest share in the Asia Pacific unmanned traffic management market.
Based on end user, the Asia Pacific unmanned traffic management market is segmented into agriculture & forestry, logistics & transportation, surveillance, and others. In 2022, the surveillance segment registered a largest share in the Asia Pacific unmanned traffic management market.
Based on country, the Asia Pacific unmanned traffic management market is segmented into Australia, China, India, Japan, South Korea, and the Rest of Asia Pacific. In 2022, China segment registered a largest share in the Asia Pacific unmanned traffic management market.
Lockheed Martin Corp; Leonardo SpA; Collins Aerospace; Altitude Angel Ltd; Frequentis AG; Unifly NV; Airbus SE; and Thales SA are the leading companies operating in the Asia Pacific unmanned traffic management market.