- What are the states of the advanced driving assistance systems and automated driving systems markets?
- What do these automated systems provide?
- What are the drivers for adoption of automated technologies for commercial vehicles?
- What are the challenges that need to be confronted for automation to be successful?
- How will these technologies expand across the market over the forecast period?
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Automated Commercial Vehicles世界の自動運転商用車の市場分析と予測：高度運転者支援システムと自動運転システム 米国調査会社ナビガントリサーチ（Navigant Research）の調査レポート 「世界の自動運転商用車の市場分析と予測：高度運転者支援システムと自動運転システム」 は、中型・大型商用車市場の自動運転の現状を分... もっと見る
Summary米国調査会社ナビガントリサーチ（Navigant Research）の調査レポート「世界の自動運転商用車の市場分析と予測：高度運転者支援システムと自動運転システム」は、中型・大型商用車市場の自動運転の現状を分析している。自動運転市場の新規参入企業と既存企業を概観している。2030年までの世界市場を車両クラス毎と地域毎に区分して予測している。市場成長と開発のビジネスチャンスを明示し、先進運転者支援システム（ADAS）や自動運転システム（ADS）の市場拡大の課題についても記載している。 Advanced driver assistance systems (ADAS) and automated driving systems (ADS) for commercial vehicles have been gaining market attention for several years. These systems are expected to continue development and market penetration. Due to touted safety improvements, governments around the globe have begun to craft regulations to require ADAS in new commercial vehicle sales to reduce the severity and frequency of collisions and other accidents. If and when ADS are proven safe and reliable, markets facing labor shortages will be some of the earliest adopters. The first platooning for heavy freight trucks is expected to hit the market in 2019. While many of the new heavy duty trucks on the market have most of the ADAS technology needed to enable platooning, OEMs and startups alike are working to design and test safe and reliable truck platoon solutions with vehicle-to-vehicle communications systems. While many trucks may be platoon-eligible, it will be some time before platooning becomes common. Development and demonstrations of ADS technology will be crucial in establishing public and regulatory confidence. While growth is expected to be rapid once technology is fully developed, volumes will remain low through 2030. This Navigant Research report analyzes the state of the automated medium and heavy duty commercial vehicle market. The study provides an overview of the new and established key players operating in the market. Global market forecasts, segmented by vehicle class and region, extend through 2030. The report also explores the potential opportunities for growth and development, as well as the challenges to market expansion of ADAS and ADS.
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Table of Contents1. Executive Summary 1.1 Introduction 1.2 Market Forecast 2. Market Issues 2.1 Introduction 2.2 Scope 2.3 Levels of Automation 2.4 Market Drivers and Barriers 2.4.1 Safety 2.4.2 Operational Design Domain 2.4.3 Effects of the Regulatory Environment 2.4.3.1 Increased Adoption Due to Regulations 2.4.3.2 Resistance to Adoption Due to Regulations 2.4.4 Cost Savings 2.4.4.1 Platooning 2.4.4.2 Increased Utilization 2.4.4.3 ADS Utilization Impacts on EV Charging 2.4.5 ACVs in Off-Road Applications 2.4.6 Automated Driving Vehicle Technologies 3. Key Industry Players 3.1 Introduction 3.2 Vehicle Manufacturers and Tier 1 Suppliers 3.2.1 Bosch 3.2.2 Daimler AG 3.2.3 Eaton 3.2.4 Embark Trucks 3.2.5 Einride 3.2.6 Ford Motor Company 3.2.7 Ike Robotics 3.2.8 KAMAZ 3.2.9 Nuro.AI 3.2.10 PACCAR 3.2.11 Proterra 3.2.12 Starsky Robotics 3.2.13 Tesla 3.2.14 Toyota/Hino Motors 3.2.15 Volkswagen/MAN/Scania 3.2.16 Volvo Group 3.2.17 Yutong 3.3 Service Providers 3.3.1 Amazon 3.3.2 Peloton Technology 3.3.3 TuSimple 3.3.4 Uber/Ottomotto LLC 3.3.5 Waymo 3.3.6 ZF Group 3.4 Off-Road Vehicles 4. Market Forecasts 4.1 Introduction 4.1.1 Limitations 4.2 Methodology 4.2.1 Vehicle Sales 4.2.2 Automated Commercial Vehicle Sales 4.2.3 Automated MHD Truck Sales 4.2.3.1 L1-L2 MHD Truck Sales 4.2.3.2 L3-L5 MHD Truck Sales 4.2.4 Automated MHD Bus Sales 4.2.4.1 L1-2 MHD Buses 4.2.4.2 L3-5 Bus 4.3 Conclusions and Recommendations 5. Acronym and Abbreviation List 6. Table of Contents 7. Table of Charts and Figures 8. Scope of Study, Sources and Methodology, Notes
List of Charts and Figures
List of Tables
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