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汽车激光雷达市场 尺寸和份额 2023 to 2032

报告 ID: GMI2911
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发布日期: November 2022
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报告格式: PDF/Excel/仪表板/平台
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汽车 LiDAR 市场规模

汽车 LiDAR 市场 规模在2022年超过4.5亿美元,预计从2023年增加到2032年超过65%。 自主载体中遥感技术日益融合,将积极影响产业发展.

汽车制造商认为LiDAR是自驾车辆开发的关键辅助技术. 这种传感器可以适应所有光线条件,并评估各种参数,如雨滴密度和刹车距离。 自动车。 。 。 。 汽车制造商还与世界各地的自驾服务供应商联手,为LiDAR技术开发提供燃料。

固态汽车 LiDAR 传感器然而,大规模生产被认为是昂贵的。 它们的光学设计也具有固有的光学效率低下,降低了信号强度并限制了射程和性能. 此外,这一技术的性能优化也带来了重大挑战。 这些产品限制可能在一定程度上限制工业的扩展。 尽管面临这些挑战,改进车辆传感器技术的投资增加将支持全球汽车LiDAR供应商的增长。

汽车 LiDAR 市场分析

固态部分的汽车LiDAR市场被设定为描绘到2032年超过85%的CAGR. 相较于传统的LiDAR技术,汽车固态LiDAR传感器具有成本效益并提供了高分辨率数据. 这种传感器在传送车辆周边的准确图象方面也比雷达有优势. 此外,汽车制造商之间加强了合作,以降低汽车价格。 李达尔 该系统将进一步加快传感器的部署。

基于固态设计的闪光LiDAR能够以更低的成本和更高的MTBF在机械扫描LiDARs上提供性能,范围,以及全天候可靠性. 此外,与相机、雷达或其他传感器类型相比,它们还可以提供更高的探测率和准确性。 这种技术可并入自动化系统,以便利 电子收费收集。 。 。 。 对这些益处的认识不断提高,这将加强在车辆中使用固态LiDAR感知技术。

Europe Automotive LiDAR Market Share, By Vehicle
Europe Automotive LiDAR Market Share, By Vehicle

自主车辆段占2022年汽车LiDAR市场份额的30%左右,因为政府对自驾车辆开发项目的投资不断上升. 2022年10月,英国政府承诺提供一亿美元,以确保自主车辆的持续发展. 因此,对汽车LiDAR传感器的需求很可能会激增,因为它们能够提供可靠而准确的导航,实时地检测车辆,人员和物体. 配备有LiDAR的自驾车也能高效安全地导航动态和不熟悉的环境,以达到最佳安全,进一步促进了产品的消费.

Asia Pacific Automotive LiDAR Market Share, By Country
Asia Pacific Automotive LiDAR Market Share, By Country

亚太汽车LiDAR市场规模预计到2032年将增长近80%,原因是研发和投资自驾车。 日本、中国和韩国等国正在采取有利于政府的举措,使自主汽车商业化。 例如,日本政府于2022年10月宣布计划到2025年和2030年分别在40个地区和100个地区利用4级车辆的流动服务。

汽车 LiDAR 市场份额

在汽车LiDAR市场运营的顶级公司是:

  • 塞诺马蒂克斯
  • 维洛德内·利达尔公司
  • SICK AG (英语).
  • 量子系统公司
  • 奥斯特股份有限公司
  • 阿曼 公司
  • 卢米纳尔技术 股份有限公司
  • 莱德达尔技术公司
  • 创新技术 有限公司
  • 河西科技
  • 大陆集团
  • 塞普通技术 股份有限公司
  • 北京恒星科技有限公司
  • 爱眼公司
  • 阿尔戈AI LL
  • 奥罗拉创新

这些领导人强调扩大业务、合作和产品发布,以加强他们在业界的存在。

例如,2022年4月,Innoviz Technologies和梁道智合作,帮助中国的OEMs为Innoviz的LiDAR解决方案探索新的定制方法. 这些解决方案旨在为中国市场加速高分辨率的Innoviz Two基于LiDAR系列生产.

COVID-19 影响

由于供应链中断和经济衰退,日冕病毒的爆发对全球汽车工业造成了前所未有的影响。 然而,自主车辆开发商可能会看到增长轨迹,特别是在封锁阶段无接触食品运送趋势上升以遏制病毒感染之后。 例如,2022年3月,一家新鲜食品超市SEVEN FRESH在COVID-19病例迅速激增的情况下推出自主车辆,以确保深圳的食品供应. 部署无接触食品运送自驾车,将反过来促进LiDAR感知技术在自主汽车应用方面的进步,为行业创造良好的前景.

汽车LiDAR市场调查报告包括对该行业的深入报道 按2018年至2032年美元收入估算和预测, 下列部分:

市场透视, 按类型

  • 机械
  • 固态

市场透视,车辆

  • 半自主
  • 自主

已就下列区域和国家提供了上述资料:数字 :

  • 北美
    • 美国.
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 联合王国
    • 德国
    • 法国
      • 荷兰
    • 瑞典
  • 亚太
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 韩国
    • 新加坡
  • 拉丁美洲和MEA
    • 联合国
    • 墨西哥
    • 阿联酋

 

作者:  Suraj Gujar ,

常见问题 (FAQs):

汽车LiDAR的市场规模在2022年突破了4.5亿美元,由于自驾车辆技术日益融合,到2032年CAGR已超过65%.
鉴于固态部分的成本效益和高分辨率数据提供,预计到2023-2032年,其增长率将超过85%.
APAC市场预计到2032年将观测到80%的收益,因为研发和对自驾汽车技术开发的投资不断增加.
XenomatiX N.V.,Velodyne Lidar, Inc.,OMRON公司,Luminar技术公司,Innoviz技术有限公司,Cepton技术公司,Argo AI,LLC,和Aurora Innovation, Inc.)是该行业的一些主要运营商.

研究方法、数据来源与验证流程

本报告采用系统化的研究流程,以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心,而非仅依赖案头研究。

我们的六步研究流程

  1. 1. 研究设计与分析师监督

    GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。

    我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研,并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测,同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。

  2. 2. 一手调研

    一手调研是我们研究方法的支柱,贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者,以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场,收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角,使研究结论更加全面,市场预测更加可靠。

  3. 3. 数据挖掘与市场分析

    数据挖掘是研究流程的重要组成部分,在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额,研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据,建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算,并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。

  4. 4. 市场规模测算

    我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据,同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据,得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。

  5. 5. 预测模型与关键假设

    每项预测均明确记录以下内容:

    • ✓ 主要增长驱动因素及其假定影响

    • ✓ 增长制约因素及缓解情景

    • ✓ 监管假设与政策变化风险

    • ✓ 技术采用曲线参数

    • ✓ 宏观经济假设(GDP 增长、通货膨胀、汇率)

    • ✓ 竞争格局及市场进入和退出预期

  6. 6. 验证与质量保证

    在最后阶段,领域专家会人工审查筛选后的数据,识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节,可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。

    我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性:

    • ✓ 统计验证

    • ✓ 专家验证

    • ✓ 与市场实际情况核对

信任与公信力

10+
经营年限
自成立以来持续提供服务
A+
BBB 认证
专业标准与客户满意度
ISO
质量认证
获得 ISO 9001:2015 认证的企业
150+
研究分析师
覆盖 20 多个行业领域
95%
客户留存率
五年客户关系价值

经过核实的数据来源

  • 行业出版物

    行业期刊、专业出版物和专业媒体

  • 行业数据库

    自有及第三方市场数据库

  • 监管申报文件

    政府采购记录及政策文件

  • 学术研究

    大学研究成果及专业机构报告

  • 企业报告

    年度报告、投资者演示材料及申报文件

  • 专家访谈

    企业高管、采购负责人和技术专家

  • GMI 研究档案

    覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告

  • 贸易数据

    进出口量、HS 编码及海关记录

研究与评估的参数

本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →

作者:  Suraj Gujar,
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