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글로벌 자율 주행 시스템용 라이더 시장규모 예측 (~2032년) : 타입별(기계식 회전형 라이더, 하이브리드 고체형 라이더, 완전 고체형 라이더), 지역별


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전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 시장은 핵심 제품 부문과 다양한 최종 용도의 성장에 힘입어 2025년 11억 8,300만 달러에서 2032년까지 29억 8,400만 달러로 연평균 성장률(CAGR) 14.9%를 기록하며 성장할 것으로 전망됩니다 (2026-2032년)에 걸쳐 연평균 성장률(CAGR) 14.9%를 기록하며 성장할 것으로 전망되는데, 이는 핵심 제품 부문과 다양한 최종 용도 분야의 수요에 힘입은 결과입니다. 한편, 변화하는 미국의 관세 정책으로 인해 무역 비용 변동성과 공급망 불확실성이 발생하고 있습니다.
자율주행 시스템용 라이더(LiDAR)는 레이저 거리 측정 원리에 기반한 센서로, 장애물, 도로 경계, 보행자 등 차량 주변 환경을 실시간으로 인식하는 데 사용됩니다. 이 센서는 레이저 펄스를 방출하고 반사된 신호를 수신하여 고정밀 3D 포인트 클라우드를 생성함으로써, 자율주행 시스템을 위한 환경 모델링 및 의사결정 지원을 제공합니다.
2025년, 자율주행 시스템용 라이다의 전 세계 생산량은 318만 대였으며, 평균 단가는 대당 372달러였습니다.
하류 시장 관점에서 볼 때, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)은 2025년 매출의 %를 차지했으며, 2032년까지 US$ million로 급증할 전망입니다(2026–2032년 연평균 성장률: %).
자율주행 시스템용 라이다 주요 제조사(Velodyne Lidar, Ouster, Hesai Technology, RoboSense, Valeo, Luminar Technologies, Innoviz Technologies, Aeva Technologies, Cepton, Continental 등 포함)가 시장을 주도하고 있으며, 상위 5개사가 전 세계 매출의 약 %를 차지하고, Velodyne Lidar가 2025년 매출 US$ million으로 선두를 달리고 있습니다.
지역별 전망:
북미 시장은 2025년 US$ million에서 2032년까지 US$ million로 성장할 것으로 전망되며(연평균 성장률 %),
아시아·태평양 지역은 US$ million에서 US$ million으로 확대될 전망이며(CAGR %), 중국(2025년 US$ million, 점유율 %에서 2032년 %로 상승), 일본(CAGR %), 한국(CAGR %), 동남아시아(CAGR %)가 이를 주도할 것으로 보입니다.
유럽 시장은 US$ million에서 US$ million으로 성장할 전망이며(CAGR %), 독일은 2032년까지 US$ million에 도달할 것으로 예상됩니다(CAGR %).
이 권위 있는 보고서는 비즈니스 리더, 의사 결정권자 및 이해관계자들에게 글로벌 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 시장에 대한 360° 전방위적 관점을 제공하며, 가치 사슬 전반에 걸친 생산 능력과 판매 실적을 원활하게 통합합니다. 이 보고서는 과거 생산량, 매출 및 판매 데이터(2021–2025년)를 분석하고 2032년까지의 전망을 제시함으로써 수요 동향과 성장 동인을 명확히 밝혀줍니다.
이 연구는 시장을 유형 및 응용 분야별로 세분화하여 물량 및 규모, 성장률, 기술 혁신, 틈새 시장 기회, 대체 위험을 정량화하고, 하류 고객 분포 패턴을 분석합니다.
세부적인 지역별 통찰력은 5대 주요 시장(북미, 유럽, 아시아태평양, 남미, 중동 및 아프리카)을 다루며, 20개 이상의 국가에 대한 심층 분석을 포함합니다. 각 지역의 주요 제품, 경쟁 구도 및 하류 수요 동향이 명확하게 상세히 기술되어 있습니다.
핵심 경쟁 정보에서는 제조업체 프로필(생산 능력, 판매량, 매출, 마진, 가격 전략, 주요 고객)을 제시하고, 제품 라인, 응용 분야 및 지역별 주요 기업의 포지셔닝을 심층 분석하여 전략적 강점을 밝혀냅니다.
간결한 공급망 개요를 통해 상류 공급업체, 제조 기술, 비용 구조 및 유통 역학을 파악하여 전략적 격차와 충족되지 않은 수요를 식별합니다.

[시장 세분화]

기업별
Velodyne Lidar
Ouster
헤사이 테크놀로지(Hesai Technology)
로보센스(RoboSense)
발레오(Valeo)
루미나 테크놀로지스(Luminar Technologies)
이노비즈 테크놀로지스(Innoviz Technologies)
에이바 테크놀로지스(Aeva Technologies)
셉톤(Cepton)
콘티넨탈(Continental)
보쉬(Bosch)
세욘드(Seyond)
에이아이(AEye)
지비전(Zvision)
슈어스타(SureStar)
유형별 세분화
기계식 회전 라이다(Mechanical Rotating LIDAR)
하이브리드 고체형 라이다(Hybrid Solid-State LIDAR)
전고체형 라이다(All-Solid-State LIDAR)
원리별 세분화
비행시간(ToF)
주파수 변조 연속파(FMCW)
위상 기반
레이저 삼각측량
탐지 거리별 세분화
50m 미만
50–200m
200–500m
용도별 세분화
첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)
자율 주행 승용차
무인 배송 차량
지능형 교통 관리
기타
지역별 매출
북미
미국
캐나다
멕시코
아시아·태평양
중국
일본
대한민국
인도
대만
동남아시아 (인도네시아, 베트남, 태국)
기타 아시아
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
러시아
중남미
브라질
아르헨티나
기타 중남미 국가
중동 및 아프리카
터키
이집트
GCC 국가
남아프리카공화국
기타 중동 및 아프리카 국가

[장 개요]

제1장: 자율 주행 시스템용 라이더(LIDAR) 연구 범위를 정의하고, 유형 및 응용 분야별로 시장을 세분화하며, 각 세그먼트의 규모와 성장 잠재력을 강조합니다.
제2장: 현재 시장 현황을 제시하고, 2032년까지의 전 세계 매출, 판매량 및 생산량을 전망하며, 소비가 많은 지역과 신흥 시장의 성장 동인을 정확히 파악합니다.
제3장: 제조업체 현황을 심층 분석합니다: 생산량 및 매출액 기준 순위를 매기고, 수익성과 가격 정책을 분석하며, 생산 거점을 파악하고, 제품 유형별 제조업체 실적을 상세히 기술하며, 시장 집중도와 M&A 동향을 평가합니다.
제4장: 고수익 제품 세그먼트를 심층 분석: 판매량, 매출, 평균 판매 가격(ASP), 기술 차별화 요소를 비교하고, 성장 니치 시장과 대체 위험을 강조합니다.
제5장: 다운스트림 시장 기회를 집중 조명: 용도별 판매량, 매출, 가격을 평가하고, 신흥 사용 사례를 파악하며, 지역 및 용도별 주요 고객사를 분석합니다.
제6장: 전 세계 생산 능력, 가동률 및 시장 점유율(2021–2032)을 파악하고, 효율적인 허브를 식별하며, 규제/무역 정책의 영향과 병목 현상을 밝힙니다.
제7장: 북미: 용도 및 국가별 판매량과 매출을 세분화하고, 주요 제조업체를 분석하며, 성장 동인과 장벽을 평가합니다.
제8장: 유럽: 용도 및 제조업체별 지역 판매량, 매출 및 시장을 분석하고, 성장 동인과 장벽을 지적합니다.
제9장: 아시아 태평양: 응용 분야 및 지역/국가별 판매량과 매출을 정량화하고, 주요 제조업체를 분석하며, 성장 잠재력이 높은 확장 분야를 파악합니다.
제10장: 중남미: 응용 분야 및 국가별 판매량과 매출을 측정하고, 주요 제조업체를 분석하며, 투자 기회와 과제를 파악합니다.
제11장: 중동 및 아프리카: 응용 분야 및 국가별 판매량과 매출을 평가하고, 주요 제조업체를 분석하며, 투자 전망과 시장 장벽을 개괄합니다.
제12장: 제조업체 심층 분석: 제품 사양, 생산 능력, 판매량, 매출, 마진을 상세히 기술하며, 2025년 주요 제조업체의 제품 유형별, 응용 분야별, 판매 지역별 매출 내역, SWOT 분석 및 최근 전략적 동향을 다룹니다
제13장: 공급망: 상류 원자재 및 공급업체, 제조 기반 및 기술, 비용 결정 요인, 하류 유통 채널 및 유통업체의 역할을 분석합니다.
제14장: 시장 역학: 성장 동인, 제약 요인, 규제 영향 및 위험 완화 전략을 탐구합니다.
제15장: 실행 가능한 결론 및 전략적 권고 사항.

[시장 세분화]

이 분석은 일반적인 시장 데이터를 넘어 명확한 수익성 로드맵을 제공하여 다음과 같은 이점을 얻을 수 있도록 지원합니다:
고성장 지역(제7~11장) 및 마진이 높은 세그먼트(제5장)에 자본을 전략적으로 배분할 수 있습니다.
비용 및 수요 정보를 활용하여 공급업체(제13장) 및 고객(제6장)과 유리한 입장에서 협상할 수 있습니다.
경쟁사의 운영, 마진, 전략에 대한 세밀한 통찰력을 바탕으로 경쟁사를 앞서 나갈 수 있습니다(제4장 및 제12장).
상류 및 하류에 대한 가시성을 확보하여 공급망이 차질을 빚지 않도록 보호할 수 있습니다(제13장 및 제14장).
이 360° 인텔리전스를 활용하여 시장의 복잡성을 실행 가능한 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.

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1 연구 범위
1.1 자율 주행 시스템용 라이더 개요: 정의, 특성 및 주요 속성
1.2 유형별 시장 세분화
1.2.1 유형별 전 세계 자율 주행 시스템용 라이더 시장 규모: 2021년, 2025년, 2032년 비교
1.2.2 기계식 회전 라이다
1.2.3 하이브리드 고체형 라이다
1.2.4 완전 고체형 라이다
1.3 작동 원리별 시장 세분화
1.3.1 작동 원리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이다 시장 규모, 2021년 대 2025년 대 2032년
1.3.2 비행 시간(ToF) 방식
1.3.3 주파수 변조 연속파(FMCW) 방식
1.3.4 위상 기반 방식
1.3.5 레이저 삼각측량 방식
1.4 감지 거리별 시장 세분화
1.4.1 감지 거리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 시장 규모, 2021년 대 2025년 대 2032년
1.4.2 50m 미만
1.4.3 50–200m
1.4.4 200–500m
1.5 응용 분야별 시장 세분화
1.5.1 응용 분야별 전 세계 자율주행 시스템용 라이다(LIDAR) 시장 규모, 2021년 대 2025년 대 2032년
1.5.2 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)
1.5.3 자율주행 승용차
1.5.4 무인 배송 차량
1.5.5 지능형 교통 관리
1.5.6 기타
1.6 가정 및 제한 사항
1.7 연구 목적
1.8 분석 기간
2 요약
2.1 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 매출 추정 및 전망 (2021-2032)
2.2 지역별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 매출
2.2.1 매출 비교: 2021년 대 2025년 대 2032년
2.2.2 지역별 전 세계 매출 기준 시장 점유율 (2021-2032)
2.3 전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 판매량 추정 및 전망 (2021-2032)
2.4 지역별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 판매량
2.4.1 판매량 비교: 2021년 vs 2025년 vs 2032년
2.4.2 지역별 전 세계 판매량 시장 점유율 (2021-2032)
2.4.3 신흥 시장 집중 분석: 성장 동인 및 투자 동향
2.5 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력 및 가동률 (2021년 vs 2025년 vs 2032년)
2.6 지역별 생산량 비교: 2021년 vs 2025년 vs 2032년
3 경쟁 구도
3.1 제조사별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 판매 현황
3.1.1 제조사별 전 세계 판매량 (2021-2026)
3.1.2 판매량 기준 전 세계 상위 5개 및 10개 제조사의 시장 점유율 (2025)
3.2 자율주행 시스템용 라이다(LiDAR) 제조사별 매출 순위 및 등급
3.2.1 제조사별 전 세계 매출액(액수) (2021-2026)
3.2.2 주요 제조사별 전 세계 매출 순위 (2024년 대 2025년)
3.2.3 매출 기반 티어 분류 (티어 1, 티어 2, 티어 3)
3.3 제조업체 수익성 프로필 및 가격 전략
3.3.1 주요 제조업체별 매출 총이익률 (2021년 대 2025년)
3.3.2 제조업체별 가격 동향 (2021-2026)
3.4 주요 제조사의 생산 거점 및 본사
3.5 제품 유형별 주요 제조사의 시장 점유율
3.5.1 기계식 회전형 라이더: 주요 제조사별 시장 점유율
3.5.2 하이브리드 고체형 라이더: 주요 제조사별 시장 점유율
3.5.3 완전 고체형 라이더: 주요 제조사별 시장 점유율
3.6 자율주행 시스템용 글로벌 라이더 시장의 집중도 및 동향
3.6.1 글로벌 시장 집중도
3.6.2 시장 진입 및 퇴출 분석
3.6.3 전략적 움직임: M&A, 생산 능력 확대, R&D 투자
4 제품 세분화
4.1 유형별 글로벌 자율주행 시스템용 라이더 판매 실적
4.1.1 유형별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 판매량 (2021-2032)
4.1.2 유형별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 매출액 (2021-2032)
4.1.3 유형별 전 세계 평균 판매 가격(ASP) 동향 (2021-2032)
4.2 원리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 판매 실적
4.2.1 원리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 판매량 (2021-2032)
4.2.2 원리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 매출 (2021-2032)
4.2.3 원리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 평균 판매 가격(ASP) 동향 (2021-2032)
4.3 감지 거리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 판매 실적
4.3.1 감지 거리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 판매량 (2021-2032)
4.3.2 감지 거리별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더 매출 (2021-2032)
4.3.3 감지 거리별 전 세계 평균 판매 가격(ASP) 동향 (2021-2032)
4.4 제품 기술 차별화
4.5 하위 유형 동향: 성장 주도 분야, 수익성 및 위험
4.5.1 고성장 틈새시장 및 도입 동인
4.5.2 수익성 집중 분야 및 비용 동인
4.5.3 대체 위협
5 하류 응용 분야 및 고객
5.1 응용 분야별 전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 판매량
5.1.1 응용 분야별 전 세계 과거 및 예측 판매량 (2021-2032)
5.1.2 전 세계 응용 분야별 시장 점유율 (2021-2032)
5.1.3 고성장 응용 분야 식별
5.1.4 신흥 응용 분야 사례 연구
5.2 전 세계 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 매출 (응용 분야별)
5.2.1 전 세계 응용 분야별 과거 및 예측 매출 (2021-2032)
5.2.2 용도별 매출 기반 시장 점유율 (2021-2032)
5.3 용도별 글로벌 가격 동향 (2021-2032)
5.4 하류 고객 분석
5.4.1 지역별 주요 고객
5.4.2 용도별 주요 고객
6 글로벌 생산 분석
6.1 자율주행 시스템용 글로벌 라이더(LIDAR) 생산 능력 및 가동률 (2021–2032)
6.2 지역별 생산 동향 및 전망
6.2.1 지역별 과거 생산량 (2021-2026)
6.2.2 지역별 예상 생산량 (2027-2032)
6.2.3 지역별 생산 시장 점유율 (2021–2032)
6.2.4 생산에 미치는 규제 및 무역 정책의 영향
6.2.5 생산 능력의 촉진 요인과 제약 요인
6.3 주요 지역 생산 거점
6.3.1 북미
6.3.2 유럽
6.3.3 중국
6.3.4 일본
6.3.5 한국
6.3.6 인도
6.3.7 멕시코
7 북미
7.1 북미 판매량 및 매출 (2021-2032)
7.2 2025년 북미 주요 제조업체 매출
7.3 북미 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 응용 분야별 판매량 및 매출 (2021-2032)
7.4 북미의 성장 촉진 요인 및 시장 진입 장벽
7.5 국가별 북미 자율주행 시스템용 라이더 시장 규모
7.5.1 국가별 북미 매출액
7.5.2 국가별 북미 판매 동향
7.5.3 미국
7.5.4 캐나다
7.5.5 멕시코
8 유럽
8.1 유럽 판매량 및 매출 (2021-2032)
8.2 2025년 유럽 주요 제조업체 매출
8.3 유럽 자율주행 시스템용 라이더(LiDAR) 응용 분야별 판매량 및 매출 (2021-2032)
8.4 유럽의 성장 촉진 요인 및 시장 진입 장벽
8.5 국가별 유럽 자율주행 시스템용 라이더 시장 규모
8.5.1 국가별 유럽 매출액
8.5.2 국가별 유럽 판매 동향
8.5.3 독일
8.5.4 프랑스
8.5.5 영국
8.5.6 이탈리아
8.5.7 러시아
9 아시아·태평양
9.1 아시아·태평양 판매량 및 매출 (2021-2032)
9.2 2025년 아시아·태평양 주요 제조업체 매출
9.3 아시아·태평양 자율주행 시스템용 라이다(LiDAR) 시장 규모: 응용 분야별 (2021-2032)
9.4 지역별 아시아-태평양 자율주행 시스템용 라이더 시장 규모
9.4.1 지역별 아시아-태평양 매출
9.4.2 지역별 아시아-태평양 판매 동향
9.5 아시아-태평양 성장 촉진 요인 및 시장 장벽
9.6 동남아시아
9.6.1 국가별 동남아시아 매출 (2021년 대 2025년 대 2032년)
9.6.2 주요 국가 분석: 인도네시아, 베트남, 태국
9.7 중국
9.8 일본
9.9 한국
9.10 중국 대만
9.11 인도
10 중남미
10.1 중남미 판매량 및 매출 (2021-2032)
10.2 2025년 중남미 주요 제조업체 매출액
10.3 중남미 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 판매량 및 매출액 (용도별, 2021-2032)
10.4 중남미 투자 기회 및 주요 과제
10.5 중남미 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 시장 규모 (국가별)
10.5.1 중남미 국가별 매출 동향 (2021년 대 2025년 대 2032년)
10.5.2 브라질
10.5.3 아르헨티나
11 중동 및 아프리카
11.1 중동 및 아프리카 판매량 및 매출 (2021-2032)
11.2 2025년 중동 및 아프리카 주요 제조업체 매출액
11.3 중동 및 아프리카 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 응용 분야별 판매량 및 매출액 (2021-2032)
11.4 중동 및 아프리카의 투자 기회 및 주요 과제
11.5 중동 및 아프리카 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 시장 규모 (국가별)
11.5.1 중동 및 아프리카 국가별 매출 동향 (2021년 대 2025년 대 2032년)
11.5.2 GCC 국가
11.5.3 터키
11.5.4 이집트
11.5.5 남아프리카 공화국
12 기업 프로필
12.1 벨로다인 라이더
12.1.1 벨로다인 라이더(Velodyne Lidar) 기업 정보
12.1.2 벨로다인 라이더 사업 개요
12.1.3 벨로다인 라이더 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.1.4 벨로다인 라이더 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.1.5 2025년 벨로다인 라이더의 자율주행 시스템용 라이더 제품별 판매량
12.1.6 2025년 벨로다인 라이더의 자율주행 시스템용 라이더 응용 분야별 판매량
12.1.7 2025년 벨로다인 라이더의 자율주행 시스템용 라이더 지역별 판매량
12.1.8 벨로다인 라이더(Velodyne Lidar) 자율주행 시스템용 라이더 SWOT 분석
12.1.9 벨로다인 라이더(Velodyne Lidar) 최근 동향
12.2 아우스터(Ouster)
12.2.1 아우스터(Ouster) 기업 정보
12.2.2 아우스터(Ouster) 사업 개요
12.2.3 아우스터(Ouster) 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.2.4 자율주행 시스템용 Ouster 라이다의 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.2.5 2025년 자율주행 시스템용 Ouster 라이다의 제품별 판매량
12.2.6 2025년 자율주행 시스템용 Ouster 라이다의 용도별 판매량
12.2.7 2025년 지역별 자율주행 시스템용 Ouster 라이다 판매량
12.2.8 자율주행 시스템용 Ouster 라이다 SWOT 분석
12.2.9 Ouster의 최근 동향
12.3 Hesai Technology
12.3.1 Hesai Technology Corporation 정보
12.3.2 Hesai Technology 사업 개요
12.3.3 Hesai Technology 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.3.4 Hesai Technology 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.3.5 2025년 Hesai Technology 자율주행 시스템용 라이더 제품별 판매량
12.3.6 2025년 Hesai Technology 자율주행 시스템용 라이더(LiDAR) 응용 분야별 판매량
12.3.7 2025년 Hesai Technology 자율주행 시스템용 라이더(LiDAR) 지역별 판매량
12.3.8 Hesai Technology 자율주행 시스템용 라이더(LiDAR) SWOT 분석
12.3.9 Hesai Technology 최근 동향
12.4 로보센스(RoboSense)
12.4.1 로보센스(RoboSense) 기업 정보
12.4.2 로보센스(RoboSense) 사업 개요
12.4.3 로보센스(RoboSense) 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.4.4 로보센스(RoboSense) 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.4.5 2025년 자율주행 시스템용 로보센스(RoboSense) 라이더 제품별 판매량
12.4.6 2025년 자율주행 시스템용 로보센스(RoboSense) 라이더 응용 분야별 판매량
12.4.7 2025년 자율주행 시스템용 로보센스(RoboSense) 라이더 지역별 판매량
12.4.8 자율주행 시스템용 RoboSense 라이다 SWOT 분석
12.4.9 RoboSense의 최근 동향
12.5 Valeo
12.5.1 Valeo 기업 정보
12.5.2 Valeo 사업 개요
12.5.3 자율주행 시스템용 Valeo 라이다 제품 모델, 설명 및 사양
12.5.4 발레오(Valeo) 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.5.5 2025년 발레오(Valeo) 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 제품별 판매량
12.5.6 2025년 발레오(Valeo) 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 용도별 판매량
12.5.7 2025년 지역별 발레오(Valeo) 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 판매량
12.5.8 발레오(Valeo) 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) SWOT 분석
12.5.9 발레오(Valeo)의 최근 동향
12.6 루미나 테크놀로지스(Luminar Technologies)
12.6.1 루미나 테크놀로지스(Luminar Technologies) 기업 정보
12.6.2 루미나 테크놀로지스(Luminar Technologies) 사업 개요
12.6.3 루미나 테크놀로지스 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.6.4 루미나 테크놀로지스 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출총이익 (2021-2026)
12.6.5 루미나 테크놀로지스의 최근 동향
12.7 이노비즈 테크놀로지스
12.7.1 이노비즈 테크놀로지스 기업 정보
12.7.2 이노비즈 테크놀로지스 사업 개요
12.7.3 이노비즈 테크놀로지스의 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.7.4 이노비즈 테크놀로지스의 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.7.5 Innoviz Technologies의 최근 동향
12.8 Aeva Technologies
12.8.1 Aeva Technologies 기업 정보
12.8.2 Aeva Technologies 사업 개요
12.8.3 Aeva Technologies의 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 제품 모델, 설명 및 사양
12.8.4 Aeva Technologies의 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출총이익 (2021-2026)
12.8.5 Aeva Technologies의 최근 동향
12.9 Cepton
12.9.1 Cepton 기업 정보
12.9.2 Cepton 사업 개요
12.9.3 Cepton의 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 제품 모델, 설명 및 사양
12.9.4 Cepton의 자율주행 시스템용 라이더(LIDAR) 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.9.5 Cepton의 최근 동향
12.10 Continental
12.10.1 Continental 기업 정보
12.10.2 콘티넨탈 사업 개요
12.10.3 콘티넨탈 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.10.4 콘티넨탈 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출총이익 (2021-2026)
12.10.5 콘티넨탈 최근 동향
12.11 보쉬
12.11.1 보쉬 기업 정보
12.11.2 보쉬 사업 개요
12.11.3 보쉬 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.11.4 보쉬 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출총이익 (2021-2026)
12.11.5 보쉬의 최근 동향
12.12 세욘드
12.12.1 세욘드 기업 정보
12.12.2 세욘드 사업 개요
12.12.3 세욘드의 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.12.4 Seyond 자율주행 시스템용 라이더(LiDAR) 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출총이익 (2021-2026)
12.12.5 Seyond 최근 동향
12.13 AEye
12.13.1 AEye 기업 정보
12.13.2 AEye 사업 개요
12.13.3 자율주행 시스템용 AEye 라이다 제품 모델, 설명 및 사양
12.13.4 자율주행 시스템용 AEye 라이다 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.13.5 AEye의 최근 동향
12.14 Zvision
12.14.1 Zvision 기업 정보
12.14.2 Zvision 사업 개요
12.14.3 Zvision 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.14.4 Zvision 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.14.5 Zvision 최근 동향
12.15 SureStar
12.15.1 SureStar 기업 정보
12.15.2 SureStar 사업 개요
12.15.3 SureStar 자율주행 시스템용 라이더 제품 모델, 설명 및 사양
12.15.4 SureStar 자율주행 시스템용 라이더 생산 능력, 판매량, 가격, 매출 및 매출 총이익 (2021-2026)
12.15.5 SureStar의 최근 동향
13 가치 사슬 및 공급망 분석
13.1 자율주행 시스템용 라이더 산업 사슬
13.2 자율주행 시스템용 라이더 상류 소재 분석
13.2.1 원자재
13.2.2 주요 공급업체 시장 점유율 및 위험 평가
13.3 자율주행 시스템용 라이더 통합 생산 분석
13.3.1 제조 거점 분석
13.3.2 생산 기술 개요
13.3.3 지역별 비용 결정 요인
13.4 자율주행 시스템용 라이더(LiDAR) 판매 채널 및 유통망
13.4.1 판매 채널
13.4.2 유통업체
14 자율주행 시스템용 라이더(LiDAR) 시장 동향
14.1 산업 동향 및 진화
14.2 시장 성장 동인 및 신흥 기회
14.3 시장 과제, 위험 및 제약 요인
14.4 미국 관세의 영향
15 자율주행 시스템용 글로벌 라이더(LIDAR) 연구의 주요 결과
16 부록
16.1 연구 방법론
16.1.1 방법론/연구 접근 방식
16.1.1.1 연구 프로그램/설계
16.1.1.2 시장 규모 추정
16.1.1.3 시장 세분화 및 데이터 삼각검증
16.1.2 데이터 출처
16.1.2.1 2차 자료
16.1.2.2 1차 자료
16.2 저자 정보

글로벌 자율 주행 시스템용 라이더 시장규모 예측 (~2032년) : 타입별(기계식 회전형 라이더, 하이브리드 고체형 라이더, 완전 고체형 라이더), 지역별
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리더(LIDAR, Light Detection and Ranging)는 레이저 빛을 이용해 물체와의 거리를 측정하는 기술로, 자율 주행 시스템에서 중요한 역할을 합니다. LIDAR는 주로 자율주행 자동차의 주변 환경을 인식하고 지도화하는데 사용됩니다. 이 시스템은 레이저 펄스를 발사하고 반사된 빛의 시간을 측정해 물체까지의 거리를 계산합니다. 이렇게 얻어진 데이터는 차량 주변의 3D 포인트 클라우드를 생성하고, 이를 통해 장애물, 도로 경계, 신호등 등 다양한 요소를 정확하게 파악할 수 있습니다.

LIDAR는 크게 몇 가지 종류로 나눌 수 있습니다. 첫째, 지상 LIDAR는 주로 지형이나 건물 구조 측량에 사용됩니다. 둘째, 항공 LIDAR는 드론이나 헬리콥터에 장착되어 대규모 지리 정보를 수집합니다. 셋째, 모바일 LIDAR는 자동차나 기타 이동 수단에 장착되어 이동하면서 데이터를 수집하는 형식입니다. 마지막으로, 고정형 LIDAR는 특정 지점을 정적으로 모니터링하기 위해 설치됩니다.

LIDAR의 주요 용도는 자율 주행 차량의 환경 인식, 정밀 지도 생성, 물체 감지 및 추적입니다. 자율 주행 시스템은 도로의 형상, 장애물, 다른 차량 및 보행자 등을 실시간으로 인식해야 하며, LIDAR는 이러한 정보를 즉각적으로 제공하여 안전한 주행을 가능하게 합니다. 또한 LIDAR는 밤이나 악천후에서도 작동할 수 있어 활용도가 높습니다.

리더와 관련된 기술로는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 머신 러닝이 있습니다. SLAM 기술은 차량이 스스로 현재 위치를 파악하고 주변 환경을 동시에 지도화 할 수 있도록 합니다. 머신 러닝은 LIDAR로 수집된 데이터를 분석하여 객체를 인식하고 학습하는데 도움을 줍니다. 이러한 기술들은 LIDAR의 성능을 극대화하고 자율 주행 시스템의 안전성과 효율성을 높이는 데 기여합니다.

결론적으로, LIDAR는 자율 주행 시스템에서 필수적인 센서로 자리잡고 있으며, 다양한 종류와 용도로 운영되고 있습니다. 앞으로 기술 발전에 따라 LIDAR의 성능은 더욱 향상될 것이며, 자율 주행 차량의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 중대한 역할을 할 것입니다.


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