작성일 : 19-11-04 16:27
"산업 분석]"자동차 / 로봇 산업 인공 지능 (AI)의 국내외 산업 기술 개발 동향 및 분석 "
 글쓴이 : happy
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"자동차 / 로봇 산업 인공 지능 (AI)의 국내외 핵심 기술 개발 동향 및 데이터 분석"

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◈ 발행 : A4 / 655 페이지
◈ 발행일 : 2019 년 11 월 1 일
◈ 가격 : 420,000 원-> 378,000 원
◈ ISBN : 978-89-98207-90-8



◈ 카테고리를 모방하고있는 산업 동향 연구소 ( www. labbook.co.kr ) 와의 혼동으로 인해 발생합니다.

◈ 도서 소개


년 10 월 28 일 2019는 올해 안으로 정부 완전히  새로운 인공 지능 (AI), 대한 기본 구상에을 바탕으로  인공 지능 국가 전략을 제시하며, 스스로가 추론 정부  적극적으로 활용 · 지원하겠다고 밝혔다. 전략의 본  일환으로, 세계적인 수준의 인공 지능 (AI)을 기술력  확보하기 위하여 정부가 2020 년 AI, 대한 투자를에  올해보다 크게 확대 할 계획이다.
4 차 산업 혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들이이지 주목을  받고있는 가운데 AI (인공 지능) 기술은 추론  혁신적인 기술로, 산업뿐만 아니라 인간의 삶 자체를  변화시키는 핵심 기술로 등장하고 있으며, 인공 지능 기술의  확보와 가능한 능력이 기업과 국가  입니다.
최근의 AI 기술의 발전은 딥 러닝 기술에 힘 입은 바  크며, 그에 따라 양질의 데이터를-based으로 한  빅 데이터도 계명 중요한 요소로 등장하고 있으며, 주요  선진국은 AI 기술 발전 전략에 빅 데이터 분야를  포함하여 정책적 지원을 강화하고있다.
AI 분야는 제품 활용 분야와 서비스 분야로 크게 나눌  수 있지만 머지 않아 거의 모든 분야에 AI 적용될가  것으로 예상되어 글로벌 기업들은 주도권 확보와 생태계 확대를위한 전략을 적극 추진 중이다  .
이와 같은 AI (인공 지능)는 다양한 산업과 변혁을  제공한다  . AI 자동차에서 사용를하는  목적은 운전자 지원 (인포테인먼트 나 ADAS) 정보과  보조 등 다양하다. IHS 테크놀로지의 자료에 따르면,  자동차 내 AI 도입 율이 2015 년 8 %에서  2025 년 109퍼센트의에 이르며, AI 신차의 표준는  시스템이 될 것으로 예상 한 바있다.
그러나, 자동차의 부분적인 AI  .

현재, 자율 주행에 참여할 수  있다.
첫째는 첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS)을 수준의  향상시키기 위해 장해물을 인식하기위한 딥 러닝의  알고리즘과 같은 기능 현관을 부가하고자하는 완성차  업체들이다. 말로, 토요타, GM,  포드, BMW, 아우디, 메르세데스,  그리고 테슬라와 같은 각각의 단계에서,  레벨 2+와 레벨 3의 ADAS 자동차 (AI 기반 자율 주행 차)가 머지 않아 시판 될 수있다.
또 다른 그룹은 로봇 택시 나 무인 커널과 같은  자율 주행 차 (로봇 카)를 이용한 서비스를 제공하는 거대  IT 산업과 스타트 업이다. 구글 (Waymo),  동네 짱, Yantex, 바이두 나 애플 등  머지 않아 특정 도시에서 첫 로봇 택시 서비스를 제공 할  예정인 기업들 외에 스타트-up도 계명 각지에서 마스 ( 모빌리티 서비스) 출시하기 위해를 적극적으로 추진하고  있다.
자율 주행 차는 아직 관련 산업이 성장 초기-step이고 각  기관별 예측 방법론과 측정 기준이 상이하여 기관별로  예측치에 편차가 크지 만, 향후 2025 년을 기준으로  시장이 크게 성장하며 2040 년경 거의 정점에이를  것으로 기대되고 있다.
주행 차의 자율 시발점을 다소 늦춰 잡는 [해석] 생명에  치명적 영향을 끼칠 수있는 자동차라는 제품의 특성  때문이다. 제조업체들 역시 자동차, 괜찮아 점을 잘 알기  때문에 전통적으로 차량을 시장에 출시하기 전에 매우  철저하고 신중하게 차량을 다방면으로 실증 사업과  시범 운행을 실시하고있다.
한편, AI 로봇은 이미 다양한 산업 분야에  이르기까지 기대합니다.
인공 지능 로봇.  제조업으로 인해 로봇이 많이 사용됩니다. 인공 지능 로봇  이 필요합니다. 작업 환경을 인식하고  현실적으로 움직일 수 있도록 AI 로봇  을 움직일 수  있습니다.
물류 분야에서 '자동 반송 로봇'이 대표적이다. 대형  창고에서는 수십-to-에서 수백의 운송 로봇이 주행하지만,  충돌 및 사고가 발생되지 않게하려면 진열대의 위치와  주행 경로를 최적화해야 우리한다. 그래서 AI 각각의가  작업 움직임을 예측하고 추론 효율적인 배치와 경로를  생각하고 움직이게한다.
건강 관리 / 의료, 농업, 경비, 건설, 관광,  금융 등 다양한 산업 및 그에 대한  대안이  필요합니다. 것  같다.
물론 AI 로봇에서 'RPA (Robotic  Process Automation)를 빼놓을 수 없다.  RPA는 사람이 반복되었습니다 소프트웨어 로봇을 자동화하십시오  최근에는 AI, 러닝 등의 머신 기술을-based으로  규칙적이며 반복적 인 업무를 대신 수행해 업무 생산성을  크게 향상시키고있다.
이 때문에 일각 될 것  입니다. 그러나. 업계의 전문가 로봇들은 로봇이 사람의 일자리를  차지하는 게 아니라, 및 품질은 생산성 높이면서  다량과 양질의 일자리 창출에도 기여할 것이라 기대하고  있다.
이에 당사에서는 자동차 ㆍ 로봇 분야 인공 지능 (AI)의  기술 개발 동향 -과 비즈니스 현황들을 종합적으로 분석  정리하여 관련 분야에 관심을 갖고 계신 분들께  미력 하나마 도움을 드리고자 본서를 기획,하게 출간  되었다.
모쪼록 조금 이나마 사업 기획과 마케팅 전략  .

◈ 목차


Ⅰ. 국내외 인공 지능 (AI) ㆍ 빅 데이터 개발 동향과  시장 전망


1. 인공 지능 (AI)의 최근 이슈와 新 비즈니스 이론
  1-1. 인공 지능 (AI) 기술 시장의 최근 이슈
    1) 인공 지능 (AI) 기술의 장장
    2) 인공 지능 플랫폼 지배력 강화
    3) 시장 선점을 제시하여 경쟁 심화
    4) 인공 지능 스타트 업은 미국 ㆍ 중국 산업
    5) 주요국 별 기술 혁신 역량 확보 정책 강화
    6) 신뢰할 수있는 "인공 지능 (AI) 윤리  가이드 라인 '발표 (EU)
    7) 인재 육성 강조한 AI 종합 전략 초안  공개 (일본)
    8)美, 첨단 기술 경쟁력 위해'AI  이니셔티브 '구체화
    9) AI 시대의 중요성
  1-2. 인공 지능 (AI) 개요
    1) 인공 지능 (AI) 기술 개요
      (1) 인공 지능 (AI) 기술 개요
      (2) 인공 지능 (AI) 개념 및 정의
      (3) 인공 지능 (AI) 형식 분류
      (4) 공학 러닝 ㆍ 딥 러닝
    2) 인공 지능 (AI) 기술 혁신의 특징
    3) 인공 지능 (AI) 기술 핵심 이슈
    4) 인공 지능 (AI) 주요 기술 분야 관련와  응용-domain
      (1) 인공 지능 (AI) 기술 분류
      (2) 인공 지능 (AI) 기술 특성
      (3) 인공 지능 (AI) 응용 영역 및  애플리케이션
      (4) 주요국 별 기술 수준 비교
  1-3. 빅 데이터 (빅 데이터) 개요
    1) 개념
    2) 인터페이스
    3) 유형과 분류
      (1) 형태별 분류
      (2) 주체 별 분류
    4) 원칙 기술
      (1) 수집
      (2) 공유
      (3) 저장
      (4) 처리
      ( 5) 분석
      (6) 문제
    5) 빅 데이터 기술 원칙 이슈
    6) 빅 데이터의 선택과
      사례 (1) 퍼스널 빅 데이터
      (2) 무료 서비스의이면
      (3) 퍼스널 데이터의 종류
      (4) 활동 제어 서비스 소비자
      ( 5) 등급이 매겨지는 소비자
  1-4. 인공 지능 (AI)의 새로운 비즈니스 기회
    1) AI 스타트 업이 발전 변화
      (1) AI의 혁신 기능
      (2) AI 스타트 업에 대한 투자
    2
      (1) 오픈 소스
      (2) 데이터
    3) AI 기반 비즈니스 기회와 특징
      (1) 다이어그램 ㆍ 데이터 섹터
      (2) AI 엔진 (언어, 가상) 분야 
      (3) 응용 서비스

2. 인공 지능 (AI) 및 빅 데이터 세부 기술 분야별  국내외 기술 개발 및 기술
  2-1. 인공 지능 (AI)
    1) AI 기술 개요
    2) AI 중점 위치 목표 기술
    3) 주요 부문 별 국내외 기술 개발 시나리오
      및 개요
      ( 1) 국내 통계 및 개요 (2) 국외 국가 및 지역
  2-2. 빅 데이터 (BigData)
    1) 빅 데이터 기술 개요
    2) 빅 데이터 중점 표준화 대상 기술
    3) 주요 분야별 국내외 기술 개발 동향과 전망
      (1) 국내 현황 및 전망
      (2) 국외 기술 개발 현황 및 전망
  2-3. 주요국 별 인공 지능 (AI) 특허 경쟁력
    1) 글로벌 특허 경쟁력
      (1) 주요국 별 "인공 지능 (AI) '출원  동향 -
      (2) 주요국 별'뉴럴 네트워크 '출원 동향
      (3) 주요국 별'딥 러닝 '출원 동향
    2) 중국 특허 동향
      (1) 출원인 국적 별 출원 동향
      ( 2) 출원인 국적 별 등록 동향
      (3)에 기술 구분 별 출원 동향
      (4) 응용 산업 분야별 출원 건수 추이
      (5) 자동차 ㆍ 로봇 ㆍ 의료 분야별 출원 건수  추이
    3) 일본 특허 동향
      (1) 인공 지능 (AI) 출원 동향
      (2) 딥 러닝 출원 동향
      (3) AI 적용 분야 동향
    4) 국내 특허 동향
      (1) 연도 별 / 기술 분야별 출원 동향
      (2) 출원인 별 / 기술 분야별 출원 현황

3. 국내외 인공 지능 (AI) 시장 전망 정책 추진과  동향 -
  3-1. 국내외 인공 지능 (AI)과 개발 전망 시장  동향 -
    1) 글로벌 인공 지능 (AI) 시장 규모와 전망
      (1) 국내외 시장 규모와 전망
      (2) 다양한 분야로 확산
      (3) 주요 업체 동향
    2) 글로벌 '엣지 AI 칩'시장 및 개발  기회
      (1) 자율 주행 차를 목표로하여 시장 확대
      (2) 다양한 제안의 가능성
      (3) 단계
    3) 주요 부문 별 AI 기반 시장 기회
      (1) 분야
      (2) AI 엔진 (언어, 가상) 분야 
      (3) 응용 서비스
    4) 국내 인공 지능 (AI) 연구 개발
      분야
      ( 1) 기술 분야 (2
      ) 인력 분야 (3) 기반 분류
  3-2. AI 반도체 개발 동향과 전망
    1) 개요
      (1) 배경
      (2) 정의와 유형
    2) AI 반도체 시장 동향
      (1) 시장 분류와 특성
      (2) 시장 전망
    3) AI 반도체 대응 주요 국가 별, 업체별  동향 -
      (1 ) 미국 기업
      (2) 중국 기업
      (3) 한국 기업
  3-3. 국내외 인공 지능 (AI) 정책 추진 이론
    1) 중국
      (1) AI에 관한 최근 발표
      (2) 통계 AI 발전 계획-2030  년으로가는 로드맵
      (3) 지방 정부의 정책시기
    2) 미국
      (1) AI 이니셔티브
      (2) Dep. 방위의  인공 지능  전략
    3) 독일
    4) 프랑스
      (1) AI 국가 전략의 시책
    5) 영국
      (1) 그간의 추진 동향 -
      기업 간 파트너십 전략 - (2) 정부
    6) 핀란드
    7) 일본
      (1) AI 전략
    8 ) 한국

Ⅱ. 자동차 산업 인공 지능 (AI)의 개발 동향과  비즈니스 분석


1. 세계 자동차 산업 동향과 동향의 변화
  1-1. 주요국 별 자동차 수요 규모
    1) 미국
    2) 유럽
    3) 중국
    4) 인도
    5) 아세안 5
      ) (1) 태국
      (2) 인도네시아
      (3) 기타 국가
  1-2. 미래 자동차 산업의 변화 트렌드
    1) 미래 자동차의 4大키워드
      (1) 전 동화 (대전)
      (2) 자율 주행 차 (자율)
      (3) 셰어 드 (공유)
      (4) 커넥 티드 (접속)
    2) 미래 자동차 ㆍ 모빌리티의 변화
      (1) 사용자에
      초점 (2) 미래 모빌리티 변화
      (3) 지역별 모빌리티 이용 형태 변경
  1-3. 마스 자동차 산업에가 미치는 영향과  활성화 방안
    1)로 마스 (모바일  서비스) 개요
    2) 마스 기업의 비즈니스 모델 분석
      (1) 공유 서비스와 승차 자동차 제조사의  관계
      (2) 디디 - 중국 모빌리티 시장의  패권 도전
      (3) 다임러와 BMW - 다양한  마스를 패키지화
      (4) 잡아 - 통합 플랫 포머로 추진
    3) 마스 활성화 방안
      (1) 무인 자동차 도입과 연계 사업의 수익 화
      ( 2) 파트너 사업의 수익 화
    4) 국내 공급 업체의 전략

2. 자동차 산업의 인공 지능 (AI) 기술 개발  시장 및 시장 전망
  2-1. 자동차 분야의 AI 기술 개발 동향 -과 활용  사례 분석
    1) 자동차의 인공 지능 (AI) 개요
      (1) 인간의 판단보다 안전
      (2) AI의 필요성
      (3) 테슬라와 아우디의 자율 주행 차
    2) 인공 지능 ( AI)이 운전을 지원하는 4 가지  방법
      (1) 운전 어시스턴트 (운전자 지원)
      (2) 가상베이스 어시스턴트 (정보  보조)
      (3) 라이드 셰어 링 서비스의 개선
      (4) 자율 주행 차
    3) 자동차 AI 시장 과시 장
      (1) 시장 규모 경제
      (2) 시장 및 참여 업체의 주요 이슈
    4) 자동차 AI 음성 비서 시장
      (1) 시장 규모 전망
      (2) 글로벌 동향
      (3) 국내 동향
    5) AI가 차량 탑재 용의 SoC 설계에 미치는  영향
      (1) 비전을 유용한 한 ADAS 시스템에  대한 AI의
      (2) 소프트웨어 개발에 대한 AI의 영향
      (3) 컨볼 루션 뉴럴 ㆍ 네트워크를 통한  충돌 현상 경감 브레이크 (AEB)
      (4) CNN의 학습과 운영
      (5) AI와 시스템 개발
      (6) 뉴럴 네트워크의 변화가 에코 시스템  개발에 영향을 미친다
      (7) AI와 기능 안전
  2-2. 자동차 업계를 변화시키는 인공 지능 (AI)  활용 사례
    1) 자동차 주행 빅 데이터 분석 기반
      (1) 주행 데이터에 도로 및 기후 정보를  더하여 분석
      (2) 개인의 운전 특성에 따라 최적화 된  텔레매틱스 보험
      (3) 주행 를 통해 얻은 데이터 정보를  마케팅 및 신차 개발에 활용
      (4) 주행 데이터의 가치 창출 ㆍ 신규  사업자의 진출
    2) AI 드라이브 어시스턴트
      (1) 자동차의 정기 점검 제안
      (2) 여행지 추천
    3) 운전자의 컨디션 ㆍ 안전 관리
      (1) 배송 기사의 졸음 감지와 사고 직전  상황의 가시화
      (2) 승차적인 상태 전환 데이터
    선택 가능성 4) 진화론
      (1) 발전 정보 공유 및 디지털화
      (2) MBSE (모델 기반 시스템  구축)를위한 한가지
      (3) 전략적 재이용을 실현하는 PLE
     5) AI 에 의한 품질 검사
      (1) AI가高정밀도로 검사
      (2) 재료 부품의 이상을-sense하여  스루풋을 개선
    6) 현장 작업 원을위한 AI 어시스턴트
      (1) 숙련 된 기술자의 노하우를 계승
      (2) 장애의 원인 및 작업 순서를 AI가