저자:
Preeti Wadhwani, Manish Verma
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자율형 라스트마일 배송 시장 규모 및 점유율 2026-2035
보고서 ID: GMI5366
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발행일: September 2026
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼
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자율형 라스트마일 배송 시장
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자율주행 라스트마일 배송 시장 규모
시장 규모는 2026년 16억 미국 달러로 평가되었으며, 2035년에는 115억 미국 달러에 이를 전망입니다. 이는 약 24.5%의 연평균성장률(CAGR)에 해당합니다.
자율주행 최종 구간 배송 시장 주요 시사점
시장 선도 기업: Amazon은 2025년 15%를 초과하는 시장 점유율로 선두를 차지했습니다.
주요 기업: 이 시장의 상위 5개 기업에는 Amazon, Starship Technologies, Nuro, JD.com, Flirtey가 포함되며, 이들 기업은 2025년에 전체 시장 점유율 39%를 차지했습니다.
이 시장의 경제적 타당성은 최종 구간에 disproportionately 높은 비용이 발생한다는 점에 기반합니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)은 라스트마일 활동이 전체 운송 비용에서 차지하는 비중이 2018년 41%에서 2023년 53%로 증가했다고 보고했습니다.[1]세계경제포럼 - 도시 물류 혁신: 도시의 지속 가능하고 효율적인 라스트마일 배송을 위한 방안, 2024년 12월 - reports.weforum.org 소포 처리량은 적용 가능한 업무 범위를 계속 확대하고 있습니다. 전 세계 운송 물량은 2022년 1,610억 건에 이르렀으며, 2028년에는 약 2,250억 건에 이를 것으로 전망되었습니다. 자율주행 시스템이 모든 운영 비용을 없애는 것은 아닙니다. 원격 감독, 유지보수, 매핑 및 규정 준수에는 여전히 상당한 비용이 발생합니다. 그러나 자율주행 시스템은 노동집약적인 배송 운행을 운전자 근무시간을 넘어 가동률을 높일 수 있는 차량 운용 역량으로 대체할 수 있습니다. Capgemini는 라스트마일 배송을 공급망에서 가장 비용이 많이 드는 구성 요소로 평가하고 있으며, 미국의 배송 운영은 여전히 운전자 인건비에 크게 노출되어 있습니다.
단기적인 도입은 균일한 글로벌 기술 발전 곡선보다는 경로별 운항 승인에 더 크게 좌우될 전망입니다. 미국에서는 FAA가 제안한 Part 108 체계가 가시거리 밖 운항(BVLOS)에 대해 건별 면제를 받아야 하는 기존 접근 방식을 대체하는 것을 목표로 합니다.[2]DLA Piper - FAA가 포괄적인 무인항공시스템(UAS) 비가시권 비행(BVLOS) 규제 체계를 제안: 주요 특징 및 시사점, 2025년 8월 - dlapiper.com 중국에서는 2025년 4월 발효된 베이징시 규정에 따라 레벨 3 이상의 자율주행차 시험, 시범 운영 및 상업 운용을 도시 전역에서 추진할 수 있는 기반이 마련되었습니다. 이러한 변화는 차량이 배송 밀도를 확보할 수 있는 지역을 결정하며, 결과적으로 하드웨어 투자가 반복 매출로 전환될 수 있는지를 좌우합니다.
GMI 분석가 견해
예상되는 확장은 자율 배송이 주문을 완료할 수 있음을 입증하는 단계에서 서비스 영역 전체를 충족할 수 있음을 입증하는 단계로의 전환을 반영합니다. 비용 압박과 소포 물량이 수요를 창출하지만, 규제 승인이 실제 전환율을 결정합니다. WEF가 제시한 비용 비중 53%는 최종 구간 활용도를 소폭 개선하는 것만으로도 고빈도 네트워크에서 큰 가치를 창출할 수 있음을 의미하지만, 모든 경로를 즉시 자동화할 수 있다는 뜻은 아닙니다.
초기 우위는 명확한 운영 범위와 기존 상업 채널을 결합하는 운영 기업이 차지합니다. Walmart-Wing 서비스 지역, 병원 연계 드론 경로, 캠퍼스 로봇 네트워크는 광범위한 지역 커버리지를 시도하기 전에 각각 수요를 집중시킵니다. 이러한 접근 방식은 빈 상태로 재배치하는 부담과 운영 예외 처리 부담을 줄입니다. 반대로, 성능이 뛰어난 하드웨어를 보유하고 있더라도 경로 밀도나 운영 허가가 없는 플랫폼은 투자 회수까지 더 오랜 시간이 걸릴 가능성이 높습니다.
주요 성장 요인
전자상거래 성장
소포 물량 증가는 기존 네트워크의 비용이 가장 높은 지점에서 배송 용량에 대한 수요를 창출합니다. 2022년 전 세계 소포 물량은 1610억 개에 달했으며, 2028년 225-billion 전망치는 표준화하고 반복적으로 운영할 수 있는 경로의 가치를 높입니다.[3]Pitney Bowes - 2023년 소포 배송 지수, 2023년 - pitneybowes.com 미국에서는 Amazon Logistics가 2024년에 수십억 개의 소포를 처리했으며, 이는 대형 마켓플레이스 운영 기업이 배송 역량을 별도의 기술 실험이 아니라 주문 처리의 확장으로 개발하는 이유를 보여줍니다.
신속한 처리가 필요한 식료품 및 음식점 주문은 일괄 통합을 허용할 여지가 거의 없기 때문에 자율 배송의 타당성을 높입니다. Wing과 Walmart는 미국 내 매장 확장을 확대한다고 발표하기 전에 댈러스-포트워스 서비스 지역에서 평균 배송 시간이 19분 미만이라고 보고했습니다. 이러한 주문에서 자율 배송이 상업적으로 의미를 가지려면 명확하게 정의된 구역에서 배송 빈도를 높여야 합니다. 드론이나 로봇은 재고 배치가 비효율적이거나 주문 바구니의 수익성이 낮은 문제를 보완할 수 없습니다.
인건비 상승
라스트마일 배송은 운전, 적재, 현관 앞 인계 및 예외 처리를 포함하는 반복적인 변동비 기반에 의존합니다. Capgemini는 조사 대상 모델에서 라스트마일 배송 평균 비용이 10.10 미국 달러인 반면 소비자로부터 회수한 금액은 8.08 미국 달러라고 보고했으며, 이는 자동화가 축소하려는 경제적 격차를 보여줍니다.[4]캡제미니 연구소 - 라스트 마일 배송 과제, 2019년 1월 - capgemini.com 또한 BLS의 직업 데이터는 배송 트럭 운전이 주요 운영 투입 요소라는 노동시장 맥락을 제공합니다.
자동화는 이러한 비용 구조를 없애기보다 전환합니다. 차량 운영자는 여전히 원격 지원, 현장 유지보수, 충전, 고객 지원 및 규제 관련 인력을 필요로 합니다. 따라서 가장 설득력 있는 비용 절감 사례는 로봇이나 드론을 택배기사와 일대일로 대체하는 방식이 아니라, 하나의 감독 및 지원 계층이 다수의 배송 완료 건을 처리할 수 있는 반복적인 배송 경로에서 나타납니다.
AI 및 로봇공학
상업적 실행 가능성은 차량의 단순한 이동보다 자율주행 스택의 품질에 점점 더 크게 좌우됩니다. Starship은 600만 건 이상의 배송을 수행하고 80개 지역에서 운영해 왔다고 밝혔으며, 이를 통해 시스템이 도로 가장자리, 보행자 및 기상과 관련된 다양한 예외 상황을 반복적으로 경험할 수 있었습니다. Serve Robotics는 2,000-robot대 규모의 차량과 99.8%의 배송 완료율을 보고했으며, 이는 축적된 운영 데이터와 차량군 모니터링이 경쟁력 있는 자산인 이유를 보여줍니다.
항공 네트워크도 이와 관련해 신뢰할 수 있는 탐지 및 회피, 경로 조정, 규정 준수 시스템을 필요로 합니다. Matternet이 스위스 연방민간항공청(FOCA)으로부터 2024년 9월 취득한 경량 무인항공기 운항자 인증서는 인구 밀집 지역에서의 가시권 밖(BVLOS) 비행을 포함한 고도화된 SAIL III 운항을 대상으로 합니다. 이러한 운항 역량에 대한 규제 승인은 소프트웨어 검증을 수익 창출의 기반으로 전환합니다. 차량군이 운행할 수 있는 경로가 확대되기 때문입니다.
도시화
도시의 높은 인구 밀도는 배송 수요와 도로 네트워크의 이동 제약을 모두 높입니다. 유엔은 2050년까지 전 세계 인구의 68%가 도시 지역에 거주할 것으로 전망합니다. 보도 인프라가 적합한 경우 보도 주행 로봇은 도로 정체를 피할 수 있으며, 드론은 비행 허가가 있는 지역에서 지상 교통 정체를 우회할 수 있습니다. 어느 플랫폼도 모든 상황에서 우월하지는 않습니다. 건물 진입성, 도로 가장자리 설계, 영공 제약, 탑재량 및 지역사회의 수용 여부에 따라 어떤 차량 유형이 도시 밀도를 생산적으로 활용할 수 있는지가 결정됩니다.
지속가능성
도시 물류는 배출 관리 문제로도 변하고 있습니다. 현재의 성장 추세가 이어질 경우, 세계경제포럼(WEF)은 라스트마일 배송 배출량이 2030년까지 도시 전체 탄소 배출량의 약 13%, 운송 부문 배출량의 약 54%를 차지할 수 있다고 전망합니다. 이는 현재 측정치가 아니라 전망치입니다. 이러한 전망이 중요한 이유는 도시가 예상된 결과가 현실화되기 전에 접근 또는 운행 요건을 강화할 수 있기 때문이며, 서비스 수준을 유지할 수 있는 경우 전기 배송 시스템이 유리해질 수 있습니다.
Zipline은 자사의 자율 드론 운항이 휘발유 구동 지상 차량과 비교해 배송 배출량을 최대 97%까지 줄일 수 있다고 밝혔습니다. 이 비교는 경로와 적재량에 따라 달라지지만, 이는 가장 강력한 지속가능성 사례를 보여줍니다. 즉, 모든 자율 운행에 배출량 감축 주장을 적용하는 것이 아니라, 장거리·시간 민감형 지상 운송을 효율적으로 활용되는 전기 항공 네트워크로 대체하는 방식입니다.
주요 제약 요인
규제 장벽
영공, 도로, 보도 및 지방 관할권 전반에서 운항 승인을 받는 절차는 여전히 분산되어 있습니다. 미국 연방항공청(FAA)이 2025년 8월 제안한 BVLOS 규정은 성과 기반의 Part 108 절차를 마련할 수 있지만, 제안된 규정만으로 운항 권리가 부여되는 것은 아닙니다. 최종 체계가 시행될 때까지 운영자는 해당 항공기와 운항 환경에 적합한 안전성 입증 자료를 마련하고 승인을 받아야 합니다.
다른 관할권의 사례는 법률 제정만으로 이행 작업이 사라지지 않는다는 점을 보여줍니다. 베이징의 2025년 프레임워크는 시험 및 안전성 평가 이후 상업 운용을 위한 신청을 지원합니다. 영국의 2024년 자동화 차량법은 자율주행 차량에 대한 법적 프레임워크를 수립했으며, 정부 계획에서는 2026년 봄부터 안전 운전자 없이 상업적 시범 운영을 진행할 수 있다고 설명했습니다. 따라서 운영자는 기술 개발과 함께 현지 규정 준수, 책임 배분 및 공공 영역 관련 협의에 필요한 예산도 책정해야 합니다.
높은 초기 투자
자율 배송에는 차량, 충전 또는 출발 인프라, 주문 시스템과의 통합, 지도 구축, 안전 운영 및 시장별 인허가에 대한 선투자 비용이 필요합니다. 하드웨어 조달 비용은 플랫폼 등급에 따라 크게 달라지며, 차량 단독 보유 여부가 아니라 가동률이 차량 규모의 경제성을 좌우합니다. 차량이 운행을 시작한 이후에도 반복적으로 발생하는 유지보수, 원격 운영 인력, 연결성 및 차량 관리 소프트웨어 비용으로 인해 경로의 투자 회수 기간이 길어질 수 있습니다.
수요 밀도가 형성되기 전에는 이러한 상업적 제약이 특히 크게 나타납니다. Maersk는 라스트마일 솔루션 분야에서 활발한 혁신 활동과 함께 지속적인 운영 비용 및 확장성 과제도 지적합니다. 이에 따라 독립적인 차량 운용 사업자가 배치 이후 수요를 창출하기보다, 출시 시점부터 주문을 제공할 수 있는 소매업체, 마켓플레이스, 택배업체 또는 의료 시스템과 차량 운영업체가 협력하는 방식이 유리합니다
GMI 애널리스트 견해
규제와 자본집약도는 서로를 강화합니다. 승인이 지연되면 전문 자산의 가동률이 낮아지고, 자본 기반이 취약한 운영업체는 인증 및 지역사회 수용에 필요한 시간을 감당할 여력이 줄어듭니다. 그 결과 확장 가능한 배치는 최저 비용의 차량 설계를 보유한 기업보다 기존 경로 데이터, 상업적 파트너 및 입증된 안전 프로세스를 갖춘 기업을 중심으로 형성될 가능성이 높습니다.
Part 108이 최종 확정되면 미국의 승인 부담을 줄일 수 있지만, 표준화만으로 공역 조정, 유지보수, 배차 및 사고 대응에 필요한 실무 역량이 사라지지는 않습니다. 따라서 투자 타당성 분석에서는 규제 발표와 운용 허가를 구분하고, 차량 대수와 생산적인 경로 밀도를 구분해야 합니다.
자율 라스트마일 배송 시장 부문별 분석
플랫폼별
드론 시장은 2026년 7억7,000만 미국 달러에서 2035년 49억2,000만 미국 달러로 성장하고, 약 22.8%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다. 시간에 민감하고 중량이 가벼운 주문이 전용 항공 인프라를 정당화할 수 있기 때문에 전망 기간 초기에 매출을 주도합니다. Amazon의 MK30은 교외 배송을 위해 설계되었으며, Amazon은 드론 서비스에 적합한 품목이 5만 개를 초과한다고 설명했습니다.[5]Amazon - 애리조나에서 아마존 드론 배송 시작, 2024년 - aboutamazon.com 고정익 시스템은 다른 문제를 해결합니다. Zipline은 의료 물류를 위해 왕복 200km 운항이 가능하다고 설명하며, 이 분야에서는 도로 이동 시간과 신뢰성이 항공기 네트워크의 복잡성보다 더 중요할 수 있습니다.
로봇 시장은 6억9,000만 미국 달러에서 55억8,000만 미국 달러로 성장하고, 약 26.2%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다. 로봇의 강점은 캠퍼스, 주거 지역, 공항 및 상업 시설에서 짧고 반복적인 운송을 수행할 수 있다는 점입니다. JD Logistics는 중국 내 약 30개 도시에서 자율주행 차량을 운영하고 있으며, 개방형 도로에서 100만km 이상을 운행했다고 보고했습니다.[6]CMRA - Cainiao와 JD, 자율주행 도심 물류 경쟁에 뛰어들다, 발행일 미기재 - cnmra.com 로봇은 옥상 공역이나 착륙 공간이 필요하지 않지만, 운영 가능한 지역 범위는 보도, 횡단보도, 기상 조건 및 현지 운영 규정에 의해 제한됩니다.
트럭 및 밴 부문은 약 24.5%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 1억4,000만 미국 달러에서 10억 미국 달러로 증가합니다. 자율 허브-스포크 운송이 라스트마일을 지원하지만 현관 앞 거래까지 완료하지는 않는 경우에 적합합니다. DHL Supply Chain과 Volvo는 2024년 12월 안전 운전자가 탑승한 상태로 텍사스 화물 운송 노선에서 자율주행 트럭 운영을 시작했습니다. 이 부문의 노선 경제성은 보도 로봇에 유리한 배송 특성이 아니라 화물 노선의 반복 운행과 화물 적재율에 좌우됩니다.
배송 방식별
B2B 부문은 가장 높은 배송 방식별 성장률인 약 25.8%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 5억5,000만 미국 달러에서 2035년 43억4,000만 미국 달러로 증가합니다. 창고, 매장, 클리닉, 연구실 및 지역 유통 거점 간 예측 가능한 운송은 명확한 서비스 수준 계약을 뒷받침하고 배송 실패 위험을 줄일 수 있습니다. Matternet의 취리히 병원 노선은 초기 의료용 드론 도입에서 통제된 기관 목적지의 중요성을 보여줍니다.
B2C는 약 24.2%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 7억6,000만 미국 달러에서 2035년 53억1,000만 미국 달러로 증가하면서 여전히 가장 큰 배송 방식으로 자리합니다. B2C의 가치는 편의성에 있지만, 경제성은 주문 밀도, 고객의 수령 가능 여부 및 예외 상황 처리 비용에 민감합니다. C2C 부문은 약 22.6%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 2억9,000만 미국 달러에서 2035년 18억5,000만 미국 달러로 성장합니다. 양쪽 종착점이 모두 소비자인 경우 픽업, 신원 확인, 반품 및 인수인계 관리 프로세스를 표준화하기가 더 어렵기 때문에 아직 성숙도가 낮습니다.
거리별
20km 미만의 단거리 배송은 약 24.3%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 11억4,000만 미국 달러에서 2035년 81억1,000만 미국 달러로 확대될 전망입니다. 단거리 배송은 보도 로봇과 멀티로터 드론의 운영 구조에 적합합니다. 즉, 소규모 구역, 높은 배송 빈도 및 인접 재고를 활용할 수 있습니다. 20km를 초과하는 장거리 배송은 약 25.0%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 4억6,000만 미국 달러에서 2035년 33억9,000만 미국 달러로 성장하며, 의료용 드론 운송 회랑과 자율 화물 운송 연결이 성장을 주도합니다. 장거리 배송은 더 높은 서비스 가치를 제공할 수 있지만, 더욱 견고한 운영 허가와 네트워크 설계도 필요합니다.
솔루션별
하드웨어 부문은 약 24.1%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 9억 미국 달러에서 2035년 63억4,000만 미국 달러로 증가할 전망입니다. 이는 차량 및 기체, 차체, 감지 시스템, 배터리 및 충전 인프라에 대한 투자와 도입을 반영합니다. 소프트웨어 부문은 규모가 확대된 차량 및 로봇 운영에 배차, 위치 파악, 모니터링, 경로 최적화 및 규정 준수 기록 관리가 필요하기 때문에 약 25.2%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 4억2,000만 미국 달러에서 2035년 32억1,000만 미국 달러로 더 빠르게 성장합니다. 서비스 부문은 유지보수, 통합 및 운영 지원이 반복적으로 필요한 요건이 되면서 약 24.5%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 2억7,000만 미국 달러에서 2035년 19억5,000만 미국 달러로 확대됩니다.
솔루션 구성은 차량 및 로봇 운영의 성숙도에 따라 변화할 전망입니다. 초기 프로그램은 하드웨어를 구매하고 현지 운영 체계를 구축하는 반면, 성숙한 네트워크는 다수의 자산을 안전하게 높은 가동률로 운영하는 데서 더 큰 가치를 창출합니다. 이에 따라 서비스형 배송 및 서비스형 로봇 모델이 등장할 여지가 커지고 있습니다. 단, 서비스 제공업체가 하드웨어 비용을 조달하고 운영상 책임을 유지할 수 있어야 합니다.
용도별
전자상거래는 약 24.4%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 6억8,000만 미국 달러에서 2035년 48억4,000만 미국 달러로 증가하면서 가장 큰 용도 부문을 차지합니다. 식품 및 식료품 부문은 약 23.8%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 2억4,000만 미국 달러에서 2035년 16억5,000만 미국 달러로 성장하며, 이 부문에서는 적재량보다 배송 속도와 구매 빈도가 더 중요합니다. 소포 및 특송 서비스 부문은 약 24.9%의 연평균성장률(CAGR)로 2026년 4억4,000만 미국 달러에서 2035년 32억4,000만 미국 달러로 성장하며, 운영업체가 이미 보유한 주소 관리, 배송 추적 및 주문 처리 시스템의 이점을 활용할 수 있습니다.
의약품 배송 시장은 1억9,000만 미국 달러에서 13억6,000만 미국 달러로 확대되며 약 24.7%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다. 의약품 배송의 상업적 가치는 단순히 배송 비용을 낮추는 데 있기보다 배송 시간의 예측 가능성, 운송·인계 과정의 문서화, 접근성에 있습니다. Zipline은 Mayo Clinic, Cleveland Clinic, Intermountain Health를 포함한 미국 의료 시스템과 Platform 2 관련 협력 관계를 발표했습니다. 가구 및 가전제품 배송 시장은 상대적으로 규모가 작으며, 6,000만 미국 달러에서 4억 미국 달러로 확대되고 약 24.1%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다. 이는 해당 시장의 화물 적재량과 취급 요건이 현재의 드론이나 보도 로봇보다 자율주행 밴 및 트럭에 더 부합하기 때문입니다.
이러한 용도별 양상은 소매·전자상거래가 여전히 주요 수요 요인으로 작용하는 한편, 의료, 식품, 물류 및 기타 특수 용도가 자율 배송 플랫폼에 추가적인 기회를 창출하는 보다 광범위한 시장 구조와 일치합니다.
GMI 분석가 견해
시장 세분화 결과는 단일한 자율 배송 시장이 아니라 여러 가지 뚜렷한 도입 곡선이 존재한다는 점을 보여줍니다. 드론은 시간 가치와 경로 회피의 이점이 항공 네트워크 운영 비용을 정당화하는 분야에서 가장 강력하며, 로봇은 높은 지역 밀도를 바탕으로 반복적인 단거리 운행이 가능한 분야에서 가장 경쟁력이 있습니다. 트럭과 밴은 라스트마일 네트워크를 더욱 예측 가능하게 만드는 화물 운송을 담당합니다. 따라서 기술 선택은 자율성에 대한 추상적인 선호보다 화물 적재량, 경로 및 도착지 제약 조건을 먼저 검토하는 방식으로 이루어져야 합니다.
소프트웨어의 가장 높은 성장률은 마진 구조의 중요한 변화를 시사합니다. 차량, 주문, 예외 상황 및 권한을 아우르는 안전한 운영 조정 역량이 차량 대수 확대에 따라 희소한 핵심 역량으로 부상하고 있습니다. 운송 지연 비용이 운송 자체의 비용을 초과할 수 있는 의료 분야는 이러한 투자를 더 이른 시기에 뒷받침할 수 있습니다. 반면 식품 및 전자상거래 분야에서는 지원 및 인프라 비용을 상쇄하기 위해 매우 높은 주문 밀도가 필요합니다.
자율 라스트마일 배송 시장의 지역별 분석
북미
북미 시장은 2026년 5억6,000만 미국 달러에서 2035년 33억9,000만 미국 달러로 확대되며 약 22.1%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다. 미국 시장은 5억 미국 달러에서 30억1,000만 미국 달러로 확대되며 약 22.2%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망이고, 캐나다 시장은 7,000만 미국 달러에서 3억8,000만 미국 달러로 확대되며 약 21.2%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다. 미국 시장의 규모 확대는 주요 소매업체 및 식품 플랫폼과의 협력을 통해 뒷받침되고 있습니다. Wing의 Walmart 사업 확대와 Serve의 Uber Eats 차량 운영은 수요 집계로 이어지는 서로 다른 두 가지 경로를 보여줍니다. 핵심 변수는 확장 가능한 BVLOS 운영 경로의 구현 여부입니다.
유럽
유럽 시장은 2026년 4억8,000만 미국 달러에서 2035년 32억3,000만 미국 달러로 확대되며 약 23.5%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다. 독일 시장은 1억4,000만 미국 달러에서 9억4,000만 미국 달러로 확대되며 약 23.6%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망이고, 유럽 기타 지역 시장은 3억5,000만 미국 달러에서 22억9,000만 미국 달러로 확대될 전망입니다. 유럽 시장의 기회는 의료용 드론 회랑, 높은 도시 밀도의 배송 수요, 체계적인 법적 환경이 결합된 데서 비롯됩니다. Matternet의 스위스 내 운항 허가는 진전된 드론 운항 승인 체계의 구체적인 사례이며, 영국의 자동화 차량 관련 프레임워크는 향후 지상 차량 시범사업을 뒷받침합니다.
아시아 태평양
아시아 태평양은 2026년 4억 미국 달러에서 2035년 36억9,000만 미국 달러로 확대되며 약 27.9%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망으로, 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 중국 시장은 1억8,000만 미국 달러에서 15억9,000만 미국 달러로 확대되며 약 27.6%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망이고, 아시아 태평양 기타 지역 시장은 2억3,000만 미국 달러에서 21억 미국 달러로 확대되며 약 28.0%의 연평균성장률(CAGR)을 기록할 전망입니다. 중국은 배송 물량, 높은 도시 밀도의 수요, 실제 운영 중인 배송 서비스가 결합되어 있어 여전히 시범사업에 초점을 맞추고 있는 시장과는 다른 출발점을 보입니다.
JD Logistics가 보고한 도시 커버리지와 베이징의 도시 전역 규제 체계는 운영 데이터를 확대되는 상업적 기반과 연결합니다.[7]중국 법률 관찰자 - 베이징, 자율주행차 규정 통과, 게시일 미상 - chinajusticeobserver.com인도는 시험 진전과 시장 규모의 운영 간 차이를 보여줍니다. Swiggy는 우타르프라데시와 펀자브에서 300건이 넘는 식품 및 의약품 배송을 완료한 BVLOS 시험에 참여했으며, 이후 B2B 미들마일 운송을 위한 Instamart 드론 모델을 추진했습니다. Zomato는 2018년 TechEagle을 인수하고 2019년 5km 식품 드론 경로를 시험했으며, 2020년에는 BVLOS 시험을 위한 DGCA 허가를 받았습니다. 이러한 사례는 역량 구축 측면에서 의미 있는 단계이지만, 제한 없는 소비자 드론 배송의 증거로 간주해서는 안 됩니다.
라틴아메리카
라틴아메리카 시장 규모는 2026년 8,000만 미국 달러에서 2035년 7억1,000만 미국 달러로 증가하며, 연평균성장률(CAGR)은 약 26.7%에 이를 전망입니다. 브라질 시장은 3,000만 미국 달러에서 2억4,000만 미국 달러로 증가하고, 연평균성장률(CAGR)은 약 26.8%를 기록할 전망입니다. 기타 라틴아메리카 지역은 6,000만 미국 달러에서 4억7,000만 미국 달러로 확대될 전망입니다. 대규모 도시 지역과 분산된 배송 수요는 잠재적인 활용 사례를 창출하지만, 운영 규모는 국가 및 지방자치단체 규정, 안정적인 충전 및 통신 인프라, 상업적으로 실행 가능한 현지 파트너십에 따라 결정될 전망입니다.
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카 시장은 2026년 6,000만 미국 달러에서 2035년 4억8,000만 미국 달러로 증가하며, 연평균성장률(CAGR)은 약 25.0%에 이를 전망입니다. UAE 시장은 2,000만 미국 달러에서 1억4,000만 미국 달러로 성장하고, 연평균성장률(CAGR)은 약 25.2%를 기록할 전망입니다. 한편 기타 지역은 5,000만 미국 달러에서 3억4,000만 미국 달러로 확대될 전망입니다. 이 지역의 기회는 양분되어 있습니다. 걸프 시장은 계획된 도시 물류 파일럿을 지원할 수 있는 반면, 도로 접근성이 낮은 지역에서는 의료 및 필수품 물류가 더욱 명확한 활용 사례를 제공합니다. 아프리카에서 Zipline이 축적한 의료 배송 경험은 재량적 소비자 배송보다 후자의 활용 사례가 초기 단계에서 더욱 지속 가능한 적용 분야가 될 수 있는 이유를 보여줍니다.
GMI 애널리스트 견해
현재 북미와 유럽은 기존 운영 기업과 공식 승인 경로가 결합된 가장 강력한 환경을 제공하지만, 아시아 태평양 지역은 중국이 더 심도 있는 자율 물류 배치 기반에서 출발하고 광범위한 지역 내에 여러 대규모 배송 시장이 존재하기 때문에 더 높은 성장률을 기록할 전망입니다. 지역별 성장은 단순한 수요 순위로 해석해서는 안 됩니다. 한 시장이 강력한 전자상거래 수요를 보유하고 있더라도 영공 규정, 보도 접근성 또는 초기 경로 밀도 부족으로 제약을 받을 수 있습니다.
지역 간 적용 가능성이 가장 높은 모델은 기관 및 운송 회랑 기반의 배치입니다. 병원 시스템, 캠퍼스, 소매 클러스터, 허브에서 매장으로의 운송은 도입 초기 통제되지 않는 변수의 수를 줄입니다. 소비자 현관 앞 배송은 이러한 네트워크가 안전성에 대한 신뢰도와 이용률을 확립한 후 확대될 수 있지만, 모든 지역에서 반드시 최초의 경제적 타당성을 확보할 수 있는 활용 사례인 것은 아닙니다.
자율주행 라스트마일 배송 시장 점유율 및 경쟁 구도
2025년 시장 점유율 구도에서는 Amazon이 15.3%로 선두를 차지했으며, Starship Technologies가 9.6%, Nuro가 6.2%, JD.com이 약 4.5%, Flirtey가 약 3.3%, Kiwibot이 약 3.2%, UPS가 약 1.3%, Matternet이 약 1.2%, Zipline이 약 0.3%, Wing Aviation이 약 0.2%로 뒤를 이었습니다. 이러한 자체 추정치는 서로 다른 비즈니스 모델을 반영합니다. 통합 소매업체 및 배송업체, 차량 운영업체, 플랫폼 제공업체, 기술 공급업체는 단순히 차량 대수만으로 비교할 수 없습니다.
Amazon은 Prime Air를 대규모 주문 처리 생태계에 통합하고 있으며, DHL은 텍사스에서 자율주행 트럭 운영을 포함한 복합 운송 자동화를 추진하고 있습니다.[8]DHL - Volvo, 텍사스에서 DHL Supply Chain 대상 자율주행 운영 개시, 2024년 12월 - dhl.com Flirtey는 미국 내 드론 배송 통합을 위해 DoorDash 및 Uber와 파트너십을 체결했습니다. JD.com과 JD Logistics는 전자상거래 수요와 자율주행 기반 지상 물류 도입을 결합합니다. Matternet은 규제 대상 의료용 드론 네트워크에 주력하고 있으며, UPS Flight Forward는 의료 서비스 배송에 Matternet을 활용해 왔습니다. Nuro는 Nuro Driver 기술 라이선스 사업으로 방향을 전환했으며, 이는 자율주행 기술 개발 기업이 모든 배송 경로를 직접 운영하지 않고도 소프트웨어와 차량 플랫폼을 통해 수익을 창출할 수 있음을 보여줍니다.[9]텍스트: TechCrunch - Nuro, 자동차 제조업체 및 모빌리티 기업에 자율주행 기술을 라이선스하는 전략으로 전환, 2024년 9월 - techcrunch.com 번역:
Starship, Wing, Zipline은 각각 고밀도 지상 로봇 네트워크, 소매업체 연계형 항공 배송, 의료 물류라는 세 가지 서로 다른 확장 방식을 보여줍니다. Manna Aero는 유럽에서 드론 배송을 운영하며, Ottonomy.IO의 Ottobot은 DPD UK의 자율주행 "바퀴 달린 보관함" 프로그램에 도입되었습니다. Serve Robotics는 Uber Eats를 통해 보도 배송을 확대하고 있으며, Uber의 일부인 Postmates도 해당 생태계와 연결되어 있습니다. Kiwibot은 여러 해외 라스트마일 배송 시장에서 로봇 도입을 전개해 왔습니다.
지역 및 신흥 경쟁 기업의 등장은 경쟁 기반을 더욱 확대하고 있습니다. RoboSense는 자동차 및 로봇 생태계에 LiDAR와 인식 시스템을 공급하는 홍콩거래소 상장 기업으로, 2023년에 약 26만 대의 LiDAR를 판매했다고 보고했습니다. 따라서 RoboSense는 배송 운영 기업이 아니라 부품 및 인식 시스템 공급 기업으로 봐야 합니다. Segway Robotics는 미국 도입을 위해 Coco에 보도 주행 로봇 1,000대를 공급했으며, Goggo Network를 통해 스페인에서 식료품 및 레스토랑 로봇 서비스를 지원해 왔습니다. SF Express는 택배 유통과 자율주행 프로그램을 결합하고 있으며, 여기에는 ES1000 무인 화물 항공기 100대 주문과 Rino.ai와의 무인 화물 운송 시범사업이 포함됩니다.
TeleRetail Robotics는 현재 Aitonomi AG로 사명을 변경했으며, 실외 배송 로봇을 개발하고 Swiss Post와 함께 수행하는 타당성 조사에 대해 ESA의 지원을 받았습니다. 또한 Aito 플랫폼은 Coca-Cola European Partners의 런던 시범사업에도 활용되었습니다. Yandex Delivery의 Rover 프로그램은 Grubhub와의 파트너십을 통해 미국 대학 캠퍼스에 진출했으며, 2023년 말까지 누적 주문량이 30만 건을 초과했다고 보고했습니다. University of Michigan의 스핀오프 기업인 Refraction AI는 2021년에 420만 미국 달러의 시드 투자금을 유치했으며, 2022년에는 오스틴에서 Chick-fil-A와 함께 약 10대의 REV-1 자전거도로 주행 로봇을 시범 운영했습니다. 이후의 자금 조달액 중 근거가 없는 수치는 포함하지 않았습니다.
경쟁 우위는 인허가, 경로 밀도, 운영 데이터, 고객 접근성이 결합되는 과정에서 형성될 가능성이 높습니다. RoboSense와 같은 인식 시스템 공급 기업은 배송 차량이 구축될수록 수혜를 얻지만, 배송 고객과의 관계를 직접 통제하지는 않습니다. 소매업체나 택배 기업은 수요를 통제할 수 있지만 항공기, 로봇 및 안전 시스템을 위해 전문 운영 기업에 의존할 수 있습니다. 가장 방어력 높은 포지션은 이러한 역량을 결합하는 형태로 구축되지만, 널리 발표된 파트너십이 이미 대규모 운영으로 이어졌다고 단정해서는 안 됩니다.
최근 산업 동향
Matternet의 스위스 인증 - 2024년 9월. Matternet은 스위스 FOCA로부터 인구 밀집 지역 상공의 BVLOS 비행을 포함한 고도화된 SAIL III 운항을 위한 Light UAS Operator Certificate를 발급받았습니다.
베이징 자율주행차 규정 - 2025년 4월. 베이징시 전역에 적용되는 규정이 발효되었으며, 레벨 3 이상 자율주행차의 시험, 시연 및 상업 운행 경로를 다룹니다.
Wing과 Walmart의 확장 - 2025년 6월. Wing은 댈러스-포트워스 지역에서 서비스를 제공한 이후 미국 5개 도시의 Walmart 매장 100곳에서 드론 배송을 추가할 계획을 발표했습니다.
Flytrex 플랫폼 파트너십 - 2025년 6~9월. DoorDash는 6월 댈러스-포트워스에서 Flytrex 드론 배송을 시작했으며, 이후 Uber는 Flytrex에 대한 투자와 계획된 통합을 발표했습니다.
FAA의 BVLOS 규정안 제안 - 2025년 8월. FAA는 특정 BVLOS 드론 운용을 위한 성능 기반 Part 108 프레임워크를 제안했으며, 이는 미국 패키지 배송 분야의 주요 규제 동향입니다.
Serve Robotics 차량 운영 규모의 이정표 - 2025년 12월. Serve는 Uber Eats 연계 사업을 위해 2,000-robot대의 자율 배송 차량으로 구성된 차량 운영을 완료했다고 발표했습니다.
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2. 1차 연구
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3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
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