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市場調查報告書
商品編碼
1844312

汽車預測分析市場機會、成長動力、產業趨勢分析及 2025 - 2034 年預測

Automotive Predictive Analytics Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 210 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2024 年全球汽車預測分析市場價值為 17 億美元，預計到 2034 年將以 23.1% 的複合年成長率成長至 129 億美元。

汽車預測分析市場 - IMG1

隨著連網汽車的普及以及感測器、GPS 和資訊娛樂系統等物聯網設備產生的大量資料，市場有望快速擴張。汽車製造商正在利用預測分析來預測零件故障、最佳化性能並提供客製化服務。基於 5G 的遠端資訊處理和車聯網 (V2X) 通訊的日益普及進一步加速了預測機遇，推動了原始設備製造商 (OEM)、車隊營運商和售後服務提供商的廣泛採用。預測分析有助於防止車輛意外故障，提供對車輛健康和性能的即時洞察，從而降低成本並延長車隊資產的生命週期。此外，乘用車和商用車預測性維護軟體的日益普及是全球市場成長的關鍵動力。

市場範圍
起始年份 2024
預測年份 2025-2034
起始值 17億美元
預測值 129億美元
複合年成長率 23.1%

硬體領域在2024年佔據了56%的市場佔有率，預計在2025年至2034年期間的複合年成長率將達到23.5%。LiDAR、雷達、攝影機和遠端資訊處理系統等感測器是預測分析的基礎，它們可以提供有關車輛行為、駕駛習慣和環境狀況的即時資料。隨著安全要求的提高以及高級駕駛輔助系統 (ADAS) 的普及，對這些硬體組件的需求將持續飆升。

2024年，乘用車市場佔了74%的市佔率。原始設備製造商越來越注重提供個人化功能，包括資訊娛樂推薦和預測性維護警報。透過分析駕駛習慣、天氣和車輛歷史使用等資料，汽車製造商可以提供客製化服務，從而提升客戶滿意度、提升品牌忠誠度並促進數據驅動的擁有體驗。

美國汽車預測分析市場佔了89%的市場佔有率，2024年價值5.259億美元。美國在全球自動駕駛汽車研發領域處於領先地位，矽谷、底特律以及眾多技術OEM合作夥伴做出了重大貢獻。這些創新在很大程度上依賴預測分析來實現事故避免、即時決策和交通預測。

全球汽車預測分析市場的領導公司包括博世、大陸、IBM、微軟、恩智浦、甲骨文、PTC、SAP、SAS 和 ZF。這些市場參與者透過各種策略推動創新和市場擴張，例如併購、合作和新產品開發。這些方法有助於公司保持競爭力，增強其技術能力，並滿足汽車產業對先進預測解決方案日益成長的需求。公司為加強其在汽車預測分析市場中的地位而採用的關鍵策略包括與其他行業領導者建立策略合作夥伴關係和合併，以利用共享技術並擴大其影響力。這些公司也大力投資開發下一代解決方案，例如先進的感測器、即時分析軟體和基於雲端的平台，以增強其產品的預測能力。

目錄

第1章：方法論

  • 市場範圍和定義
  • 研究設計
    • 研究方法
    • 資料收集方法
  • 資料探勘來源
    • 全球的
    • 地區/國家
  • 基礎估算與計算
    • 基準年計算
    • 市場評估的主要趨勢
  • 初步研究和驗證
    • 主要來源
  • 預測模型
  • 研究假設和局限性

第2章：執行摘要

第3章：行業洞察

  • 產業生態系統分析
    • 供應商格局
    • 利潤率分析
    • 成本結構
    • 每個階段的增值
    • 影響價值鏈的因素
    • 中斷
  • 產業衝擊力
    • 成長動力
      • 都市化和基礎設施發展
      • 政府對智慧城市和公共工程的投資不斷增加
      • 技術進步
      • 轉向電動和混合動力汽車預測分析
      • 租賃業繁榮
    • 產業陷阱與挑戰
      • 資本和維護成本高
      • 原物料價格波動
      • 熟練操作員短缺
      • 監管和排放合規要求
    • 市場機會
      • 電氣化和電池驅動機械
      • 原始設備製造商和租賃公司之間的策略合作夥伴關係
      • 人工智慧、自動化和機器人技術的整合
      • 亞太地區和非洲新興市場的成長
      • 設備租賃和車隊管理的數位平台
  • 成長潛力分析
  • 主要市場趨勢和中斷
  • 未來市場趨勢
  • 監管格局
    • 全球監管格局概覽
    • 北美監管環境
      • NHTSA 連網汽車法規 NHTSA
      • 聯邦車隊管理要求 GSA
      • DOT V2X 通訊標準 USDOT
    • 歐洲規範架構
      • 聯合國歐洲經濟委員會車輛法規與 WP.29 標準 聯合國歐洲經濟委員會
      • GDPR 對汽車數據分析的影響
      • 歐盟網路安全法與汽車應用
    • 亞太地區監管動態
      • 中國車聯網國家標準
      • 日本社會5.0與汽車融合
      • 印度汽車使命計畫2026分析要求
    • 新興監管趨勢和未來合規要求
    • 跨境資料傳輸法規及影響
  • 波特的分析
  • PESTEL分析
  • 技術和創新格局
    • 當前的技術趨勢
    • 新興技術
  • 專利分析
  • 成本分解分析
  • 永續性和環境方面
    • 永續實踐
    • 減少廢棄物的策略
    • 生產中的能源效率
    • 環保舉措
    • 碳足跡考慮

第4章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
  • 主要市場參與者的競爭分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣
  • 關鍵進展
    • 併購
    • 夥伴關係與合作
    • 新產品發布
    • 擴張計劃和資金

第5章：市場估計與預測：依組件分類，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 硬體
    • 機載計算單元
    • 遠端資訊處理設備
    • 診斷工具
  • 軟體
    • 預測性維護平台
    • 車隊管理軟體
    • 連網汽車和 ADAS 軟體
    • 人工智慧/機器學習分析引擎
  • 服務
    • 專業的
    • 託管

第6章：市場估計與預測：以推進方式，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 汽油
  • 柴油引擎
  • 全電動
  • 油電混合車
  • 插電式混合動力
  • 燃料電池電動車

第7章：市場估計與預測：按應用，2021 - 2034

  • 主要趨勢
  • 預測性維護
  • 車輛遠端資訊處理
  • 駕駛員和行為分析
  • 車隊管理
  • 保固分析
  • 其他

第 8 章：市場估計與預測：按最終用途，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • OEM
  • 車隊營運商
  • 保險提供者
  • 其他

第9章：市場估計與預測：依車型，2021 - 2034

  • 主要趨勢
  • 搭乘用車
    • 掀背車
    • 轎車
    • SUV
  • 商用車
    • 輕型
    • 中型
    • 重負

第 10 章：市場估計與預測：按地區，2021-2034 年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 英國
    • 德國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 俄羅斯
    • 北歐人
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 韓國
    • 澳新銀行
    • 東南亞
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • 多邊環境協定
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公國

第 11 章：公司簡介

  • 全球參與者
    • AWS
    • Bosch
    • Google
    • IBM
    • Intel
    • Microsoft
    • Nvidia
    • Oracle
    • Qualcomm
    • SAP
  • Regional Champions
    • Continental
    • Denso
    • Hitachi
    • John Deere
    • Komatsu
    • Liebherr
    • Mitsubishi
    • NXP
    • Volvo
    • ZF
  • 新興企業和服務提供者
    • Fleet Complete
    • Geotab
    • Masternaut
    • Mix Telematics
    • Omnitracs
    • PTC
    • SAS
    • Teletrac
    • Trimble
    • XCMG
簡介目錄
Product Code: 14763

The Global Automotive Predictive Analytics Market was valued at USD 1.7 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 23.1% to reach USD 12.9 billion by 2034.

Automotive Predictive Analytics Market - IMG1

The market is poised for rapid expansion, driven by the increasing adoption of connected cars and the extensive data generated by IoT devices such as sensors, GPS, and infotainment systems. Automakers are leveraging predictive analytics to anticipate component failures, optimize performance, and offer tailored services. The growing deployment of 5G-based telematics and Vehicle-to-Everything (V2X) communication further accelerates predictive opportunities, fueling widespread adoption across original equipment manufacturers (OEMs), fleet operators, and aftermarket service providers. Predictive analytics help in preventing unexpected vehicle breakdowns, providing real-time insights into vehicle health and performance, thereby reducing costs and extending the lifecycle of fleet assets. Additionally, the increasing popularity of predictive maintenance software for both passenger and commercial vehicles is a key growth driver for the market worldwide.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$1.7 Billion
Forecast Value$12.9 Billion
CAGR23.1%

The hardware segment held a 56% share in 2024 and is expected to grow at a CAGR of 23.5% between 2025 and 2034. Sensors such as LiDAR, radar, cameras, and telematics systems are fundamental to predictive analytics, offering real-time data on vehicle behavior, driver habits, and environmental conditions. As safety requirements increase and the adoption of advanced driver-assistance systems (ADAS) rises, demand for these hardware components will continue to soar.

The passenger vehicle segment held a 74% share in 2024. OEMs are increasingly focusing on delivering personalized features, including infotainment recommendations and predictive maintenance alerts. By analyzing data such as driving habits, weather, and historical vehicle usage, automakers can offer customized services that enhance customer satisfaction, improve brand loyalty, and promote data-driven ownership experiences.

U.S. Automotive Predictive Analytics Market held 89% share and was valued at USD 525.9 million in 2024. The U.S. leads the global autonomous vehicle research and development (R&D) sector, with significant contributions from Silicon Valley, Detroit, and numerous tech-OEM partnerships. These innovations rely heavily on predictive analytics to enable accident avoidance, real-time decision-making, and traffic forecasting.

Leading companies in the Global Automotive Predictive Analytics Market include Bosch, Continental, IBM, Microsoft, NXP, Oracle, PTC, SAP, SAS, and ZF. These market players are driving innovation and market expansion through a variety of strategies, such as mergers and acquisitions, partnerships, and the development of new products. These approaches help companies stay competitive, enhance their technological capabilities, and meet the growing demand for advanced predictive solutions in the automotive sector. Key strategies employed by companies to strengthen their position in the automotive predictive analytics market include forming strategic partnerships and mergers with other industry leaders to leverage shared technologies and expand their reach. These companies are also heavily investing in the development of next-generation solutions, such as advanced sensors, real-time analytics software, and cloud-based platforms, to enhance the predictive capabilities of their offerings.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology

  • 1.1 Market scope and definition
  • 1.2 Research design
    • 1.2.1 Research approach
    • 1.2.2 Data collection methods
  • 1.3 Data mining sources
    • 1.3.1 Global
    • 1.3.2 Regional/Country
  • 1.4 Base estimates and calculations
    • 1.4.1 Base year calculation
    • 1.4.2 Key trends for market estimation
  • 1.5 Primary research and validation
    • 1.5.1 Primary sources
  • 1.6 Forecast model
  • 1.7 Research assumptions and limitations

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 3600 synopsis, 2021 - 2034
  • 2.2 Key market trends
    • 2.2.1 Regional
    • 2.2.2 Component
    • 2.2.3 Vehicle
    • 2.2.4 Propulsion
    • 2.2.5 Application
    • 2.2.6 End use
  • 2.3 TAM Analysis, 2025-2034
  • 2.4 CXO perspectives: Strategic imperatives
    • 2.4.1 Executive decision points
    • 2.4.2 Critical success factors
  • 2.5 Future outlook
    • 2.5.1 Technology Roadmap & Innovation Trends
    • 2.5.2 Emerging Use Cases & Applications
    • 2.5.3 Market Expansion Opportunities
    • 2.5.4 Investment & Funding Landscape
    • 2.5.5 Regulatory Evolution & Policy Impact
    • 2.5.6 Sustainability & Environmental Considerations
    • 2.5.7 Risk Assessment & Mitigation Strategies
  • 2.6 Strategic recommendations

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.2 Profit margin analysis
    • 3.1.3 Cost structure
    • 3.1.4 Value addition at each stage
    • 3.1.5 Factor affecting the value chain
    • 3.1.6 Disruptions
  • 3.2 Industry impact forces
    • 3.2.1 Growth drivers
      • 3.2.1.1 Urbanization and infrastructure development
      • 3.2.1.2 Rising government investments in smart cities & public works
      • 3.2.1.3 Technological advancements
      • 3.2.1.4 Shift toward electric and hybrid automotive predictive analytics
      • 3.2.1.5 Rental and leasing boom
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 High capital and maintenance costs
      • 3.2.2.2 Volatility in raw material prices
      • 3.2.2.3 Shortage of skilled operators
      • 3.2.2.4 Regulatory and emission compliance requirements
    • 3.2.3 Market opportunities
      • 3.2.3.1 Electrification and battery-powered machinery
      • 3.2.3.2 Strategic partnerships between OEMs and rental firms
      • 3.2.3.3 Integration of AI, automation & robotics
      • 3.2.3.4 Growth in emerging APAC & African markets
      • 3.2.3.5 Digital platforms for equipment rental & fleet management
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Major market trends and disruptions
  • 3.5 Future market trends
  • 3.6 Regulatory landscape
    • 3.6.1 Global Regulatory Landscape Overview
    • 3.6.2 North American Regulatory Environment
      • 3.6.2.1 NHTSA Connected Vehicle Regulations NHTSA
      • 3.6.2.2 Federal Fleet Management Requirements GSA
      • 3.6.2.3 DOT V2X Communication Standards USDOT
    • 3.6.3 European Regulatory Framework
      • 3.6.3.1 UNECE Vehicle Regulations & WP.29 Standards UNECE
      • 3.6.3.2 GDPR Impact on Automotive Data Analytics
      • 3.6.3.3 EU Cybersecurity Act & Automotive Applications
    • 3.6.4 Asia Pacific Regulatory Developments
      • 3.6.4.1 China's National Standards for Connected Vehicles
      • 3.6.4.2 Japan's Society 5.0 & Automotive Integration
      • 3.6.4.3 India's Automotive Mission Plan 2026 Analytics Requirements
    • 3.6.5 Emerging Regulatory Trends & Future Compliance Requirements
    • 3.6.6 Cross-Border Data Transfer Regulations & Impact
  • 3.7 Porter’s analysis
  • 3.8 PESTEL analysis
  • 3.9 Technology and innovation landscape
    • 3.9.1 Current technological trends
    • 3.9.2 Emerging technologies
  • 3.10 Patent analysis
  • 3.11 Cost breakdown analysis
  • 3.12 Sustainability and environmental aspects
    • 3.12.1 Sustainable practices
    • 3.12.2 Waste reduction strategies
    • 3.12.3 Energy efficiency in production
    • 3.12.4 Eco-friendly initiatives
    • 3.12.5 Carbon footprint considerations

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
    • 4.2.1 North America
    • 4.2.2 Europe
    • 4.2.3 Asia Pacific
    • 4.2.4 Latin America
    • 4.2.5 MEA
  • 4.3 Competitive analysis of major market players
  • 4.4 Competitive positioning matrix
  • 4.5 Strategic outlook matrix
  • 4.6 Key developments
    • 4.6.1 Mergers & acquisitions
    • 4.6.2 Partnerships & collaborations
    • 4.6.3 New product launches
    • 4.6.4 Expansion plans and funding

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Hardware
    • 5.2.1 Onboard computing units
    • 5.2.2 Telematics devices
    • 5.2.3 Diagnostics tools
  • 5.3 Software
    • 5.3.1 Predictive maintenance platforms
    • 5.3.2 Fleet management software
    • 5.3.3 Connected vehicle & ADAS software
    • 5.3.4 Ai/ml analytics engines
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Professional
    • 5.4.2 Managed

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Propulsion, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Gasoline
  • 6.3 Diesel
  • 6.4 All-electric
  • 6.5 HEV
  • 6.6 PHEV
  • 6.7 FCEV

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Predictive maintenance
  • 7.3 Vehicle telematics
  • 7.4 Driver & behavior analytics
  • 7.5 Fleet management
  • 7.6 Warranty analytics
  • 7.7 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 OEM
  • 8.3 Fleet operators
  • 8.4 Insurance providers
  • 8.5 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Vehicle, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Passenger car
    • 9.2.1 Hatchback
    • 9.2.2 Sedan
    • 9.2.3 SUV
  • 9.3 Commercial Vehicle
    • 9.3.1 Light duty
    • 9.3.2 Medium duty
    • 9.3.3 Heavy-duty

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021-2034 ($Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 South Africa
    • 10.6.2 Saudi Arabia
    • 10.6.3 UAE

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Global Players
    • 11.1.1 AWS
    • 11.1.2 Bosch
    • 11.1.3 Google
    • 11.1.4 IBM
    • 11.1.5 Intel
    • 11.1.6 Microsoft
    • 11.1.7 Nvidia
    • 11.1.8 Oracle
    • 11.1.9 Qualcomm
    • 11.1.10 SAP
  • 11.2 Regional Champions
    • 11.2.1 Continental
    • 11.2.2 Denso
    • 11.2.3 Hitachi
    • 11.2.4 John Deere
    • 11.2.5 Komatsu
    • 11.2.6 Liebherr
    • 11.2.7 Mitsubishi
    • 11.2.8 NXP
    • 11.2.9 Volvo
    • 11.2.10 ZF
  • 11.3 Emerging Players & Service Providers
    • 11.3.1 Fleet Complete
    • 11.3.2 Geotab
    • 11.3.3 Masternaut
    • 11.3.4 Mix Telematics
    • 11.3.5 Omnitracs
    • 11.3.6 PTC
    • 11.3.7 SAS
    • 11.3.8 Teletrac
    • 11.3.9 Trimble
    • 11.3.10 XCMG