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[PDF 구매가능]자율 주행 자동차 및 전기자동차 동향 보고서

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발행사: NRT

ISBN: 979-11-959859-5-1

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발행일: 2018년 05월 10일

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본 보고서는 자율 주행 자동차 및 전기자동차 관련 산업 동향을 종합 분석하여 수록하였다.

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머리말

2017년부터 2030년에 걸쳐 주요 OEM 각사의 플래그십 모델은 레벨 2를 상정해서 설계된다. 자동운전의 동작 영역은 고속도로가 중심이며 정체 시의 자동운전(ACC와 LKA의 조합), 자동 주차, 운전자 인증식(지시기 조작)에 의한 자동 차선 변경 등이다. 2017년은 토요타자동차, Audi, GM, 2018년은 스바루, BMW, 닛산자동차(ProPILOT2) 등이 레벨 2에 대응한 차량을 시장 투입한다.

선행해서 레벨 2를 투입한 TESLA는 2017년 발매하는 Model 3, 향후 생산하는 Model S, Model X에 대해서는 하드면(센서, ECU 등)을 레벨 3/4에 대응한 사양으로 변경한다고 발표하였지만 사망 사고의 영향으로 레벨 3/4의 실현에는 주행 데이터의 수집이 필요하다고 보고 있다. 때문에 2017~2018년까지는 탑재된 카메라로 주행 데이터를 수집하고 그 데이터를 해석해서 알고리즘에 반영할 예정이다.

Daimler의 경우도 2017년의 S 클래스 마이너 체인지는 신형 E 클래스의 시스템을 전용(轉用)하기 때문에 큰 기술적 변화는 2020~2021년 이후의 S 클래스의 풀 모델 체인지에서나 볼 수 있다.

2020년은 도쿄 올림픽이 개최되는 해이기 때문에 일본계 OEM에서는 고속도로에 한정한 레벨 3의 자동운전 시스템을 투입할 것으로 예측된다. 2020년에 투입을 계획하고 있는 자동차 제조사는 토요타, 혼다, 닛산, 스바루 4사이다.

Damiler, BMW, VW/Audi, GM은 2020년 이후에 레벨 3의 시장 투입을 예정하고 있다. Daimler는 S 클래스의 풀모델 체인지를 2020년 이후에 예정하고 있으며 독일의 일반도로도 포함해서 검토를 추진하고 있다. VW과 GM은 EyeQ4와 REM을 사용한 주행 데이터의 수집을 2018년경부터 시작할 예정이며 2020년 이후에 축적한 주행 데이터를 토대로 레벨 3 이상의 자동운전을 실현할 가능성이 높다.

BMW는 2021년의 iNEXT에서 레벨 3/4의 자동운전 차량을 실용화한다고 발표하였다. 고속도로뿐 아니라 일반도로까지 포함한 계획이며 Mobileye, Inetl과 자동운전용 ECU를 구축할 방침이다.

토요타자동차는 ‘모빌리티 팀메이트 콘셉트(Mobility Teammate Concept)’라고 명명한 자동운전 기술의 개발을 추진하고 있으며 일본 내에서의 자동운전 공공도로 실험을 2015년 개시하였다(미국에서는 미시간 주에서 공공도로 시험만 실시). 2015년에 발표한 수도권에서의 데모 주행에서는 수도고속도로 아리아케(有明) 입구에서 만안선(湾岸線)으로 들어가 다츠미(辰己) JCT(정션)에서 9호 심천선(深川線)으로 분기되어 후쿠즈미(福住) 출구를 통해 일반도로로 내려온다. ETC를 통과한 후에 자동운전 모드로 전환하여 고속도로와의 합류, 차선 변경, 분기 등의 조작에 레벨 3의 자동운전을 실현하였다.

Tesla Motors는 2016년 동사의 EV 모델 중 첫 염가판 EV로서 Model 3의 수주를 개시하였으며 이미 4월 말 시점에 전 세계에서 40만 대의 수주를 획득하였다. 이로써 동사는 수주한 차량이 순조롭게 출고된다면 2017년 이후 EV 판매 실적이 단숨에 확대하게 된다.

이 책에서 설명하였듯이 EV를 포함한 2015년의 전 세계 전동차 시장은 55.3만 대 규모를 형성하였으며 Tesla Motors의 Model 3은 수주가 완료된 대수만으로도 2015년의 전동차 시장 규모를 상회한다. Model 3은 2017년 이후가 생산이 개시될 전망이며 그에 수반해서 Panasonic이 공급하는 18650 타입의 전지 셀 생산 규모도 단숨에 확대하게 된다(단, Model 3에서는 18650 사이즈의 셀을 그대로 사용하지는 않을 것으로 보인다).

EV의 충전에 대해서 지적되고 있는 대부분의 문제는 기술적인 것이라기보다는 가솔린차를 사용하는 방법에 비추어 유추된 것이다. EV는 정차 중이나 주차 중에 충전하는 것이지, 충전을 가솔린의 급유과 같이 단시간에 끝낸다는 개념 자체가 EV에는 맞지 않는다. 차는 주행만 하는 것이 아니라 행선지에서 주차하는 것인 이상 그 사이에 충전을 한다면 반드시 단시간에 충전해야 할 필요성은 없다.

EV의 충전 개념은 내연기관차의 급유와는 다르다. 이러한 개념(패러다임)의 전환이야말로 EV의 보급을 위한 패러다임 체인지가 된다. 이미 전 세계적인 EV 및 PHV의 전동차 시장의 급속한 성장은 충전에 대한 패러다임 체인지가 이미 시작되었음을 의미한다.

2. 서비스업
2-1. 인공지능 도입에 따른 서비스업 비즈니스 모델 변화
2-2. 비대면 서비스 사례
2-3. 예측 기반 개인 맞춤 서비스 사례
2-4. 공유 방식의 온디맨드 서비스화
2-5. 서비스업의 인공지능 활용 사례
    1) e-Commerce
      (1) The North Face의‘Watson’활용 사례
      (2) 인공지능 퍼스널 쇼핑 어시스턴트 앱‘Mezi’
      (3) 여성의류 온라인 구독형 퍼스널 쇼핑서비스 ‘Stitch Fix’
    2) 인공지능 가상 개인비서 서비스
      (1) 가상 개인비서 서비스의 개념
      (2) 가상 개인비서 서비스 시장 현황
      (3) ICT 기업의 서비스 사례
      (4) 스타트업 기업의 서비스 사례
    3) 로봇 저널리즘
      (1) 로봇 저널리즘 개념 및 개요
      (2) 로봇 저널리즘 시장 규모 및 전망
      (3) 로봇 저널리즘 시장 동향 및 경쟁상황
    4) 지능형 감시시스템(CCTV)
      (1) 지능형 감시시스템의 개념 및 필요성
      (2) 지능형 감시시스템의 활용 분야 및 분류
      (3) 지능형 감시시스템 세계 시장 규모 및 전망
      (4) 지능형 감시시스템 국내 시장 규모
      (5) 최근 주요 이슈

3. 의료ㆍ헬스케어
3-1. 의료분야의 인공지능 도입 현황
    1) 인공지능 기반 스마트 헬스케어
      (1) 인공지능 헬스케어의 개요
      (2) 인공지능 헬스케어 분야의 주요 인공지능 기술
      (3) 인공지능 헬스케어 시장규모 및 전망
      (4) 인공지능 헬스케어 시장 동향 및 경쟁상황
    2) 진단 데이터 수집/분석 등 의료 영상 분석 분야 주요 기업 동향
      (1) IBM 왓슨(Watson)
      (2) 인리틱(Enlitic)
      (3) 뷰노 메드(Vuno-Med)
    3) 휴머노이드형 등 활용한 고령자 헬스케어 서비스
    4) AI 활용한 신약개발
    5) 의료정보 클라우드 서비스
      (1) 국내
      (2) 일본
      (3) 중국
    6) 의료 빅데이터 플랫폼
3-2. 의료분야 인공지능 도입에 따른 이슈
    1) 보수적 법제도 해소 문제
    2) 일자리 감소 문제

4. 자동차ㆍ교통시스템
4-1. 자율주행 자동차 개발 현황과 전망
    1) 자율주행자동차 발전 배경
      (1) 방대한 양의 데이터 학습 통한 신속한 판단 기능 제공
      (2) 커넥티비티 기반 지능형 교통 서비스 실현
      (3) 최근 자율주행자동차 상용화의 가속화
    2) 자율주행자동차 시장 전망
      (1) 전체 시장 전망
      (2) 지역별 전망
      (3) 향후 자율주행 자동차산업의 미래
    3) 주요국 동향
      (1) 중국
      (2) 미국
      (3) 일본
      (4) 영국
      (5) 독일
      (6) 네덜란드
    4) 글로벌 IT업체 개발동향
      (1) Google
      (2) Apple
      (3) Uber
      (4) Baidu
      (5) SONY
      (6) Induct Technology
4-2. 자동차산업 분야의 인공지능 개발동향과 선결과제
    1) 도입 배경
    2) 자동차용 인공지능의 개요
3) 자율주행차용 인공지능 시장 규모 및 전망
    4) 시장 동향 및 경쟁 상황

4-3. 자율주행 자동차 상용화를 위한 선결 과제
    1) 기술적 격차 존재
    2) 법제도적 선결 과제
4-4. 차세대 지능형 교통 시스템
    1) 차세대 지능형 교통 시스템 개요
    2) 지능형 교통제어시스템 주요국 시장 현황 및 전망

5. 금융
5-1. 투자/트레이딩
5-2. 신용평가/심사
5-3. 개인자산관리
5-4. Regtech
5-5. 개인금융 비서 서비스
5-6. 로봇 은행원
5-7. 로드어드바이저
    1) 로드어드바이저 개념
    2) 로보 어드바이저 시장 규모 및 전망
      (1) 글로벌 시장 규모
      (2) 국내 시장 규모
    3) 글로벌 시장 동향
    4) 국내 시장 동향
    5) 향후 전망 및 이슈

6. 농업
6-1. 농업 로봇의 개념 및 범위
    1) 농업로봇 정의
    2) 농업로봇의 범위
6-2. 농업로봇 개발 동향
      (1) 노지농업 로봇
      (2) 시설농업 로봇
      (3) 축산 로봇
6-3. 국내외 농업로봇 시장 동향과 전망
    1) 글로벌 농업로봇 시장 규모 및 전망
    2) 국내 농업로봇 시장 규모 및 전망
6-4. 국내외 주요 업체별 개발 동향
    1) 해외 업체
      (1) John Deere
      (2) KUKA
      (3) FANUC
      (4) ABB robots(전력과 수자원 토탈 플랜트회사)
      (5) YASKAWA
      (6) Harvest Automation
      (7) Robotic Harvesing LLC
      (8) Agrobot
      (9) Blue River Technology(CMU’s robotics institute)
      (10) cRops(Clever Robot for Crops)
      (11) Jaybridge Robotics
    2) 국내 업체
      (1) 동양물산
      (2) 로보닉스
      (3) KSF
      (4) 메타로보틱스
      (5) 신드론
      (6) 티엠시

7. 지능형 로봇
7-1. 지능형 로봇 산업 전반 현황
    1) 개념 및 분류
    2) 로봇 산업의 중요성
    3) 지능형 로봇 세계 시장 규모
    4) 지능형 로봇 국내 시장 동향
      (1) 시장 규모
      (2) 주요 업체 동향
7-2. 챗봇
    1) 챗봇 개요
    2) 시장 규모 및 전망
    3) 시장 동향 및 경쟁상황
    4) AI 채팅앱 산업 구조
7-3. 소셜로봇
    1) 소셜로봇의 개요
    2) 국내외 기술개발 동향
    3) 소셜로봇 시장 규모 및 전망

8. 광고 및 미디어
8-1. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
8-2. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용

Ⅳ. 인공지능(AI) 관련 핵심기술 개발 및 특허동향

1. 인공지능 핵심기술 개발동향
1-1. 자연어처리(Natural Language Processing)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
1-2. 이미지 인식(Image recognition)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 업체동향
      (2) 기술현황
1-3. 음성인식(Speech recognition)
    1) 개념 및 원리
    2) 기술 개발 이력
    3) 음성인식 기술의 분류
    4) 음성인식의 기술분류체계
      (1) 음성 특징추출 기술
      (2) 음성인식 기술
    5) 활용분야
    6) 국내외 시장규모 및 향후 전망
      (1) 글로벌
      (2) 국내
    7) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 음성인식 기술 동향
      (2) 음성인식 SW 개발 동향
      (3) 음성인식 주요 활용 사례
1-4. 뉴로시냅틱 인지컴퓨팅(Neurosynaptic Cognitive computing)
    1) 개념
    2) 시장규모 및 향후 전망
    3) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 기업 현황
      (2) 국가별 현황
1-5. 인간로봇 상호작용(HRI) 기술
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 기업 동향 및 주요 사례
      (1) 투자동향
      (2) 기술동향
      (3) 기술개발 동향
1-6. 양자컴퓨터(Quantum computer)
    1) 개념
    2) 활용분야
      (1) 함수의 전역적 특성 파악 유형
      (2) 데이터의 전역적 특성 파악 유형
      (3) 고전컴퓨팅방식을 뛰어넘는 데 필요한 입력크기 기준
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
1-7. 딥러닝 기반 기계학습(Machine learning)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network）
      (2) 깊은 신경망
      (3) 사전 학습(pre-training)에 의한 딥러닝
      (4) 순환 신경망(RNN, recurrent neural networks)
      (5) 딥러닝 성공사례

2. 국내외 인공지능 관련 특허 동향
2-1. 글로벌 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 주요국별 특허 동향
    2) 주요 기업별 특허 동향
    3) 기술 구분별 특허 동향
      (1) 기반기술별
      (2) 응용기술별
      (3) 기술구분별ㆍ출원인별
      (4) 기반기술과 응용기술의 상관관계
    4) 응용산업 분야별 특허 동향
    5) 의료분야 인공지능(AI) 특허 동향
    6) 5대 특허청, 인공지능(AI) 공동 대응
2-2. 국내 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 인공지능
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    2) 딥러닝
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    3) 머신러닝
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    4) 자연어처리
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    5) 인지컴퓨터
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향

Ⅴ. 국내외 인공지능(AI) 분야 참여업체 개발추진 동향과 사업전략

1. 해외 참여업체 개발추진 동향과 사업전략
1-1. 미국
    1) Company1
    2) Company2
    3) Company3
    4) Company4
    5) Company5
    6) Company6
    7) Company7
    8) Company8
    9) Company9
    10) Company10
    11) Company11
    12) Company12
    13) Company13
    14) Company14
    15) Company15
    16) Company16
1-2. 유럽
    1) Company17
    2) Company18
    3) Company19
    4) Company20
    5) Company21
    6) Company22
1-3. 일본
    1) Company23
    2) Company24
    3) Company25
    4) Company26
    5) Company27
    6) Company28
    7) Company29
    8) Company30
    9) Company31
    10) Company32
    11) Company32
    12) Company33
1-4. 중국
    1) Company34
    2) Company35
    3) Company36
    4) Company37
    5) Company38

2. 국내 참여업체 개발추진 동향과 사업전략
2-1. 대규모 기업
    1) A社
    2) B社
    3) C社
    4) D社
    5) E社
    6) F社
    7) G社
    8) H社
    9) I社
    10) J社
    11) K社
    12) L社
2-2. 벤처 및 스타트업 기업
    1) M社
    2) N社
    3) O社
    4) P社
    5) Q社
    6) R社
    7) S社
    8) T社
    9) U社
    10) V社
    11) W社
    12) X社
    13) Y社
    14) Z社

Ⅵ. 부록[참고자료]

1. 국내 인공지능(AI) 실태조사 결과
1-1. 조사 개요
1-2. 조사결과 및 분석

2. 2014년 로봇산업 실태조사 결과
2-1. 조사 개요
2-2. 조사결과 요약 및 분석

3. ‘CES 2016’의 핵심 화두, 인공지능 관련 주요 이슈 정리
3-1. ‘CES 2016’ 행사 개관
3-2. 인공지능 관련 주요 이슈 트렌드

Ⅲ. 인공지능(AI) 활용분야별 최근 동향 및 주요 이슈

1. 제조업
1-1. 스마트 팩토리 추세 가속화
1-2. 데이터 분석/광학센싱 통한 공정 최적화
1-3. 산업용 로봇 시장 동향
    1) 산업용 로봇의 개념
    2) 산업용 로봇의 특징
    3) 산업용 로봇의 유형 분류
    4) 산업용 로봇의 시장 규모 및 전망
    5) 산업용 로봇업체 동향
      (1) Rethink의 산업용 로봇‘Baxter’
      (2) ABB의 협업 로봇‘Yumi’
      (3) 어뎁트 테크놀로지(Adept Technology)의‘쿼트로 로봇 s650H’
      (4) 제조용 로봇‘코마우(Comau)’
      (5) 나치-후지코시(Nachi-Fujikoshi)의 ‘MZ시리즈’
      (6) 스토브리(Staubli)
      (7) 엡손의 산업용 수직 다관절 로봇‘C8 시리즈’
      (8) 가와사키중공업(Kawasaki Heavy Industries)
      (9) 화낙(Fanuc)
      (10) 쿠카 로보틱스(Kuka Robotics)
      (11) 야스카와전기(Yaskawa Electric Corporation)

8. 광고 및 미디어
8-1. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
8-2. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용

Ⅳ. 인공지능(AI) 관련 핵심기술 개발 및 특허동향

Ⅴ. 국내외 인공지능(AI) 분야 참여업체 개발추진 동향과 사업전략

Ⅵ. 부록[참고자료]

1. 국내 인공지능(AI) 실태조사 결과
1-1. 조사 개요
1-2. 조사결과 및 분석

2. 2014년 로봇산업 실태조사 결과
2-1. 조사 개요
2-2. 조사결과 요약 및 분석

3. ‘CES 2016’의 핵심 화두, 인공지능 관련 주요 이슈 정리
3-1. ‘CES 2016’ 행사 개관
3-2. 인공지능 관련 주요 이슈 트렌드

제1부 자동운전 시스템의 시장 전망

1. 자동운전용 센서의 레벨별 탑재 개수 예측

2. 자동차 제조사의 자동운전 시스템 투입 계획(2017~2030년)

3. 세그먼트별 자동운전 시스템의 보급 예측

4. 자동운전 시스템의 에어리어별 시장 규모 예측

4-1 일본

4-2 북미

4-3 유럽

4-4 기타

5. 자동운전 시스템의 레벨별 총시장 규모 예측

5-1 단기 시장 규모 예측(2015~2020년)

5-2 중장기 시장 규모 예측(2015~2030년)

제2부 차세대 전기자동차 시장 규모 예측

1. 차세대 전기자동차 시장 예측

1-1 전기자동차 유형별 시장

1-2 전동화율 예측

1-3 지역별 시장 규모 예측

1-4 배터리 종류별 시장 규모 예측

1-5 전기자동차 제조사 점유율 예측

2. 차세대 전기자동차 지역별 시장 규모 예측

2-1 지역별 EV/PHV 시장 규모 예측

2-2 지역별 배터리 유형별 시장 규모 예측

2-3 지역별 전기자동차 제조사 국가별 시장 규모 예측

3. 차세대 전기자동차 성능별 시장 예측

3-1 모터 출력대별 모델 판매 대수 예측

3-2 드라이브 레인지 거리별 모델 판매 대수 예측

3-3 판매 가격대별 모델 판매 대수 예측

제3부 자동차 제조사의 자동운전 시스템 연구·개발 동향

1. 토요타자동차

1-1 수도고속도로에서 자동운전 실증실험 개시

1-2 2016년 AI의 연구개발 거점 TRI 설립

2. 닛산자동차

2-1 ProPILOT1.0을 탑재한 SERENA 발매

2-2 2020년 ProPILOT3.0으로 시내 자동운전 계획

3. 혼다

3-1 미국 캘리포니아 주에서 자동운전 개발을 추진

3-2 어코드 HV에 V2I(신호 정보 활용 운전지원 시스템) 탑재

4. 후지중공업

4-1 2020년 고속도로 자동운전 실용화 예정

5. GM

5-1 슈퍼크루즈 투입을 2017년으로 연기

5-2 라이드 셰어 대형 Lyft에 출자

5-3 자동운전을 축으로 한 각종 서비스․기술 개발 가속

6. Ford

6-1 2020년 중반을 목표로 자동운전 차량 실용화

6-2 프로토타입 차는 LiDAR를 적극적으로 활용

6-3 개발은 별도 회사에서, 타사와의 협업도 강력하게 추진

7. FCA

7-1 자동운전 차량 개발에는 침묵하던 크라이슬러

7-2 자동차 제조사와 IT 기업의 분업이 성립할 것인가?

8. 테슬라

8-1 소프트웨어의 갱신으로 자동운전 기능을 추가

8-2 고객의 주행 데이터를 기능 개발에 활용

8-3 레벨 3/4의 실현을 위한 새로운 하드웨어를 발표

8-4 라이드 셰어 비즈니스 진출을 검토

9. VW

9-1 자동운전 관련 서비스 제공을 중시

9-2 모빌아이의 REM을 자동운전에 채용

9-3 3국에 개발 거점을 전개

10. Audi

10-1 2017년형 Audi A8에 자동운전 기능 탑재

10-2 타사‧이업종과의 연계 추진

10-3 산관 제휴에의 적극적인 참가와 벤처 기업에의 출자

11. Daimler

11-1 자동운전 개발 분야를 선도하는 ‘메르세데스’

11-2 상용차 자동주행의 조기 실현을 목표로

11-3 조기 실현을 향한 경쟁과 연계의 균형

11-4 벤처의 육성에 대응하는 Daimler

12. BMW

12-1 레벨 3 실현을 위한 프로토타입차 완성

12-2 독일 연합의 M&A‧제휴 활발

12-3 자동차 보험 상품의 변혁, 벤처의 기술을 응용

13. Volvo

13-1 스웨덴, 영국, 중국에서 대규모 공공도로 실증실험

13-2 NVIDIA의 칩을 실증실험에 전면 채용

13-3 우버와의 제휴로 라이드 셰어 서비스 개발

13-4 Autoliv와 자동운전 기술 합병 회사 설립

제4부 Tier 1/기타 제조사의 자동운전 시스템 연구개발 동향

1. Bosch

1-1 2015년부터 일본에서 자동운전 공공도로 실험 개시

1-2 2015년부터 일본에서 자동운전의 공공도로 실험을 개시

1-3 자동주차 시스템의 개발 추진

2. Continental

2-1 자동운전에서 중점 6분야의 개발을 추진

2-2 레벨 3을 향한 센서 기술 개발

2-3 Continental이 생각하는 자동운전의 장래상

3. ZF TRW

3-1 차세대 카메라 S-Cam4/TriCam을 OEM에 제안 중

3-2 밀리파 레이더, LiDAR에 적극적으로 투자

3-3 제2세대 세이프티 도메인 ECU를 2018년부터 양산차에 탑재

4. DELPHI

4-1 자동운전용 테스트 카로 미국 대륙 5,500km 횡단

4-2 자동운전용 솔루션 CSLP에서 제휴

5. Autoliv

5-1 자동운전 소프트웨어 분야에서 Volvo와 합병 회사 설립

6. 덴소

6-1 카메라의 화상인식 분야에서 제휴 강화

6-2 솔리드 스테이트형 LiDAR 벤처 기업 인수

7. 히타치 오토모티브 시스템

7-1 자동운전 시스템 개발 강화

8. 모빌아이

8-1 자동운전 겨냥해 2018년에 EyeQ4 양산 개시

8-2 REM을 이용한 지도 생성 솔루션을 2018년부터 OEM에 제공

9. NVIDIA

9-1 Drive PX2를 테슬라의 차세대 자동운전 시스템에 채용

9-2 Drive Net과 Pilot Net을 융합한 자동운전 개발을 추진

9-3 Baidu와 자동운전용 플랫폼에서 제휴

10. Google

10-1 2020년 자동운전 차량용 실용화 목표

11. IBM

11-1 2015년에 IoT For Automotive를 발표

11-2 인공지능 Watoson, 자동운전 버스에 채용

제5부 차세대 전기자동차 성능/비교 분석

1. 전기자동차 성능별 판매 동향 분석(2013~2015년)

1-1 25kW 이하 모터 채용한 모델 증가

1-2 인기 높은 EV 드라이브 레인지는 150~200km

1-3 EV 배터리 용량 20~30kWh 증가

1-4 EV $15-30K/PHV $30-45K 판매 증가

1-5 EV/NMC, PHV/LFP 배터리 확대

2. 전기자동차 성능별 모델 순위

2-1 EV 드라이브 레인지 순위

2-2 탑재 배터리 용량 순위

2-3 구동용 모터 출력 순위

3. 배터리 종류별 전기자동차 성능 분석

3-1 배터리 종류별 구동용 모터 출력 분포

3-2 배터리 종류별 EV 드라이브 레인지 분석

3-3 배터리 종류별 EV/PHV 모델 가격 분포

3-4 EV/PHV별 전력 소비량 비교

3-5 EV 모델 배터리 타입별 전력 소비량 비교

3-6 PHV 모델 배터리 타입별 전력 소비량 비교

제6부 자동운전 시스템의 시장 개황

1. 자동운전의 정의

2. 국가별 자동운전 시스템 대응 상황

2-1 일본

2-2 미국

2-3 유럽

3. 자동운전 시스템과 법 정비 동향

3-1 국제적 법 정비 동향

3-2 일본

3-3 유럽

3-4 미국

3-5 ITS의 표준화 활동

4. IT 기업과 OEM의 제휴‧협력 상황

5. 실리콘밸리의 자동운전 개발 상황

5-1 Google이 도전하는 자동차의 인공지능화

5-2 실리콘밸리 기업이 자동차 산업의 형태를 바꾸다

5-3 실리콘밸리發 LiDAR가 자동운전의 실용화

6. ADAS 시장 현황

6-1 ADAS 장착 대수 추이

6-2 ADAS 장착률 추이

6-3 ADAS 장착 차량의 국적별 구성비(미국/유럽/일본 OEM 장착 대수)

6-4 OEM 판매 대수에서 차지하는 ADAS 장착 차량

제7부 차세대 전기자동차 이노베이션

1. 대용량 배터리 이노베이션

1-1 18650 타입 배터리의 가능성

1-2 차량용 배터리는 2세대로

1-3 전기자동차용 배터리의 미래 전망

2. 구동 모터 이노베이션

2-1 Prius PHV의 신권선 스테이터

2-2 EV 파워트레인의 진화

2-3. 인휠 모터의 가능성

3. 전동 시스템 이노베이션

3-1 2가지 PHV 시스템

3-2 레인지 익스텐더 모델

3-3 충전에 대한 패러다임 시프트

제8부 자동운전 시스템의 기술 동향

1. 센서

1-1 LiDAR

1-2 Quanergy

1-3 Innoluce

1-4 ASC

1-5 Valeo

1-6 파이오니아

1-7 코니카미놀타

1-8 LiDAR의 보급 가능성

1-9 카메라

1-10 화소 수/다이내믹 레인지

1-11 탑재 개수

1-12 AI‧딥러닝

2. 액추에이터

2-1 스티어링

2-2 전동 브레이크

2-2-1 전동 유압식 시스템

2-2-2 전동 부스터 시스템

3. HD-MAP(고정밀 지도)

3-1 TomTom

3-1-1 지도의 디지털화에 수반하는 부가가치 창출 전문 집단

3-1-2 자동차용 비즈니스가 매출의 절반 이상 차지

3-1-3 HD-MAP의 데이터 압축 기술

3-1-4 궁극의 서비스에는 교통 정보가 열쇠

3-2 HERE

3-2-1 디지털 지도 분야의 선두업체

3-2-2 자동운전 차량용 HD Live Map

3-2-3 열린 자세로 보급 추진 활동을 전개

3-2-4 진화를 거듭하는 디지털 지도 서비스

4. 운전자 모니터링 시스템(DMS)

5. V2X

5-1 미국의 V2X 의무화 지연

5-2 V2X의 Tier 1/OEM 동향

8. 광고 및 미디어
8-1. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
8-2. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용

Ⅳ. 인공지능(AI) 관련 핵심기술 개발 및 특허동향

Ⅴ. 국내외 인공지능(AI) 분야 참여업체 개발추진 동향과 사업전략

Ⅵ. 부록[참고자료]

1. 국내 인공지능(AI) 실태조사 결과
1-1. 조사 개요
1-2. 조사결과 및 분석

2. 2014년 로봇산업 실태조사 결과
2-1. 조사 개요
2-2. 조사결과 요약 및 분석

3. ‘CES 2016’의 핵심 화두, 인공지능 관련 주요 이슈 정리
3-1. ‘CES 2016’ 행사 개관
3-2. 인공지능 관련 주요 이슈 트렌드

Ⅲ. 인공지능(AI) 활용분야별 최근 동향 및 주요 이슈

8. 광고 및 미디어
8-1. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
8-2. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용

Ⅳ. 인공지능(AI) 관련 핵심기술 개발 및 특허동향

Ⅴ. 국내외 인공지능(AI) 분야 참여업체 개발추진 동향과 사업전략

Ⅵ. 부록[참고자료]

1. 국내 인공지능(AI) 실태조사 결과
1-1. 조사 개요
1-2. 조사결과 및 분석

2. 2014년 로봇산업 실태조사 결과
2-1. 조사 개요
2-2. 조사결과 요약 및 분석

3. ‘CES 2016’의 핵심 화두, 인공지능 관련 주요 이슈 정리
3-1. ‘CES 2016’ 행사 개관
3-2. 인공지능 관련 주요 이슈 트렌드

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