轻型商用车(LCV)细分市场在网联卡车市场中占据最高市场份额,这得益于其在最后一公里配送、物流和电子商务活动中的广泛应用。城市物流的发展也推动了轻型商用车网联技术的普及,实时车队跟踪、路线优化和燃油管理的需求不断增长。随着福特、Tata Motors 和 Toyota 等原始设备制造商(OEM)开发复杂的远程信息处理平台,并将相关系统集成到轻型商用车中,远程信息处理和物联网技术不断进步,使车辆更加高效、安全。
2024年10月,MAN Truck & Bus 在奥地利推出人工智能驱动的车队助手。该公司于2024年10月推出这款助手,并计划于2025年10月将其推广至德国。该助手根据对车辆和路线数据的详细分析结果,提供运营优化建议、预测性维护建议和实时指导。这一趋势体现了人工智能在商用车队管理方案中的实际应用。
网联卡车市场规模
根据 Global Market Insights Inc. 发布的最新报告,2024年全球网联卡车市场规模估计为348亿美元。预计市场将从2025年的403亿美元增长至2034年的1,495亿美元,复合年增长率(CAGR)为15.7%。
网联卡车市场核心要点
市场领导者:Daimler Truck 以超过17%的市场份额领跑2024年市场。
领先企业:该市场的五大企业包括Continental、Daimler Truck、MAN Truck & Bus、PACCAR、Volvo,它们在2024年合计占据45%的市场份额。
网联卡车需求不断增长,正在重塑全球货运物流和从港口到门端的供应链。远程信息处理、车队分析和驾驶室内连接能力有助于运营商模拟车辆行驶情况、预测预计到达时间的偏差、优化装载和路线分配,并减少空驶里程。先进的仿真和数字孪生模型可使原始设备制造商(OEM)、车队管理人员和基础设施运营商在假设运营成本降低、安全性提升以及准时交付效率提高的情况下,虚拟测试调度、运力和路边通行方案。
例如,2023年6月,沃尔沃集团与 Eicher Motors 的合资企业 Volvo Eicher Commercial Vehicles(VECV)宣布,其正常运行时间中心大幅提升了网联卡车和公交车的运营可靠性,使正常运行时间提高了98%。这将为车队运营商节省7%—10%的成本。
向电气化和低碳货运转型,要求网联卡车平台协调车队的能耗、充电计划和续航管理。智能充电、充电会话以及车辆到电网/充电站通信的集成,需要依靠实时遥测和集中式车队管理,确保电网需量费用不会过高。在柴油与电动汽车混合车队中,网联系统还可实现动态负载均衡和路线规划,并确保车辆在关键路段保留足够的电池电量。
COVID-19疫情加快了货运行业的数字化进程:现场干预受限时,远程诊断、无接触交付和集中式运营中心变得必不可少。车队加大了对远程健康监测、OTA 更新和云端远程信息处理的投入,以维持业务运转并尽量降低驾驶员的暴露风险。这推动数字孪生路线仿真能力不断增强、远程信息处理系统的网络安全防护日益完善,也促进了由云端统筹的供应链连续性管理。
先进驾驶辅助和自动驾驶支持系统(ADAS、编队行驶、车道保持、自动制动)的快速普及,提升了高可靠、低延迟卡车连接能力的价值。原始设备制造商(OEM)和车队正在投资车辆级传感器融合(摄像头 + 雷达 + 激光雷达)与云端分析,以将传感器数据转化为安全工作流程和法规合规记录。互操作性标准和安全的数据共享框架如今已成为优先事项,因为运营和保险方面的收益取决于可信的数据来源。
凭借大型长途运输车队、高远程信息处理渗透率和成熟的售后市场,北美是网联卡车服务的重要市场。车队管理、电子记录设备(ELD)合规和燃油管理服务应用广泛;大型车队会采购企业级远程信息处理、分析和定制集成服务,因此其平均单位收入(ARPU)较高。多家大型远程信息处理供应商、原始设备制造商车队服务部门和系统集成商在当地引领部署,使北美成为编队行驶试点和货运远程信息处理集成领域的创新中心。
由于电子商务快速增长、国内货运量庞大以及各国投资推进物流现代化,亚太地区是网联卡车增长最快的地区。中国、印度和东南亚经济体正在扩大远程信息处理技术的应用,覆盖原厂配备的卡车以及广泛开展的售后改装项目。政府推动物流数字化的举措和港口现代化项目,为拖车远程信息处理、冷链监控和最后一公里协同调度的广泛部署创造了有利条件。
网联卡车市场趋势
网联卡车行业正朝着以订阅形式提供远程信息处理软硬件组件数字服务的趋势发展。预测性维护、路线优化和正常运行时间分析正日益成为车队的需求。远程信息处理公司和原始设备制造商(OEM)如今提供软件、人工智能洞察和车队管理应用,从而获得持续性收入来源,并改善客户留存和MRO。
例如,2025年10月,Daimler Truck Financial Services (DTFS) 与 GEICO 联合推出了一项名为 Connected Insurance 的商业卡车计划,面向美国市场。该计划根据 Freightliner 和 Western Star 卡车的实时远程信息处理数据确定风险和保费,并为个体车主和小型车队车主提供最高10%的保费优惠。
随着电动和混合动力卡车的发展,互联技术对于管理电池健康状况、充电模式和优化续航里程至关重要。互联平台还将卡车与充电基础设施及多式联运物流系统连接起来,以提高能源效率并协调货运。这种整合将确保供应链各环节持续沟通,并提升运营的可持续性和可视性。
卡车制造商也在逐步将远程信息处理和互联设备集成到出厂车辆中。这可以避免昂贵的售后安装,并让车队从第一天起就获得实时数据。交付前集成有助于加快数字化应用、减少停机时间,并确保不同车型实现统一互联,使先进的远程信息处理功能成为车辆的内置配置,而非可选配置。
北美和欧洲属于成熟地区,因此在远程信息处理技术的高普及率方面处于领先地位;亚太地区、拉美和中东则受车队更新和物流数字化推动,正快速增长。新兴市场机遇广阔,原始设备制造商正努力调整方案,以推出可扩展、低成本的网联卡车解决方案,满足不同地区的需求。
网联卡车市场分析
按组件划分,网联卡车市场分为硬件、软件和服务。2024年,硬件细分市场占据主导地位,市场份额约为44%;预计到2034年,其复合年增长率将超过13.9%。
按通信范围划分,联网卡车市场分为专用短程通信(DSRC)和远距离通信。专用短程通信(DSRC)细分市场在2024年占据主导地位,市场份额约为68%;预计该细分市场在2025年至2034年的复合年增长率(CAGR)将超过15.1%。
按销售渠道划分,互联卡车市场分为原始设备制造商(OEM)和后装市场。受出厂预装的远程信息处理系统、集成式连接平台以及与技术服务商的合作推动,OEM细分市场预计将在2024年占据约69%的市场份额并主导市场,这些因素确保了互联卡车解决方案的标准化、可靠性和安全性。
按车辆类型划分,互联卡车市场分为轻型商用车(LCV)、中型商用车(MCV)和重型商用车(HCV)。轻型商用车(LCV)细分市场在2024年占据主导地位,市场份额为54%。
2024年,美国在北美网联卡车市场占据主导地位,市场份额约为85%,营收达123亿美元。
2025年至2034年,德国网联卡车市场预计将迎来显著且前景良好的增长。
预计2025—2034年,中国联网卡车市场将实现显著且可观的增长,增幅达17.6%。
预计2025—2034年,巴西联网卡车市场将实现显著且前景广阔的增长。
预计2025—2034年,南非联网卡车市场将显著增长,前景良好。
网联卡车市场份额
网联卡车市场企业
网联卡车行业的主要企业包括:
17% 市场份额
2024年合计市场份额为45%
联网卡车行业新闻
联网卡车市场研究报告深入涵盖该行业,按2021年至2034年的收入(十亿美元)和出货量(件)提供估算与预测,覆盖以下细分市场:
市场按组件划分
市场按连接方式划分
市场按通信距离划分
市场按车辆类型划分
市场按应用领域划分
市场按销售渠道划分
以上信息涵盖以下地区和国家:
常见问题 (FAQs):
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. 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. 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. 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. 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. 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. 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
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
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专家访谈
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贸易数据
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研究与评估的参数
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