自動/無人駕駛班車市場規模 - 按車輛、燃料、自主程度和預測，2024 年至 2032 年

由於 RampD 投資的增加以及智慧城市計畫的擴展，2024 年至 2032 年間，全球自動駕駛/無人駕駛班車市場規模的複合年成長率將超過 20%。這些投資正在推動創新，從而推動自主技術和基礎設施的進步。

此外，智慧城市計畫優先考慮高效和永續的交通解決方案，進一步為自動駕駛班車的採用創造有利的環境。隨著世界各地的城市尋求緩解擁塞和減少排放，自動駕駛接駁車將成為可行的解決方案，推動其在城市環境中的部署。例如，2024 年 4 月，夏威夷交通部 HDOT 推出了一款新型自主電動客運接駁車，以補充丹尼爾·井上國際機場 (HNL) 目前的 Wiki Wiki 接駁車服務。

自動駕駛/無人駕駛班車市場根據車輛、燃料、自動駕駛水平和地區而分散。

透過車輛，飯店接駁車細分市場將在 2032 年實現顯著的複合年成長率。此外，飯店物業還提供有明確路線的限制區域，這些巴士可以自行運行。為了滿足以客戶為中心的酒店業的需求，提供便利、安全和節省成本的服務而不斷增加的使用量將有利於該細分市場的成長。

基於燃料，混合動力領域的自動駕駛/無人駕駛班車產業將在其多功能性和效率的推動下，到 2032 年將顯著成長。透過將電動和傳統燃油動力系統結合，混合動力接駁車為各種運行條件和更長的行駛範圍提供了理想的解決方案。它們最適合充電基礎設施較差的城市和郊區。它們還透過允許電力轉換來幫助節省能源，降低整體營運成本，同時減少環境污染。

在快速城市化和政府推廣智慧交通解決方案措施的推動下，2024年至2032年，亞太地區自動駕駛/無人駕駛班車產業規模將大幅複合年成長率。亞太地區城市人口稠密，特大城市蓬勃發展，為自動駕駛班車的部署提供了肥沃的土壤。此外，技術的進步和支持性監管框架將進一步加速區域市場的成長。

目錄

第 1 章：方法與範圍

第 2 章：執行摘要

第 3 章：產業洞察

• 產業生態系統分析
• 供應商格局
  • 原物料供應商
  • 元件供應商
  • 製造商
  • 技術提供者
  • 經銷商
  • 終端用戶
• 利潤率分析
• 技術與創新格局
• 專利分析
• 重要新聞和舉措
  • 夥伴關係/協作
  • 併購
  • 投資
  • 產品發布和創新
• 監管環境
• 衝擊力
  • 成長動力
    • 全球都市化不斷發展
    • 最後一哩連線的需求不斷成長
    • 對按需運輸服務的需求不斷成長
    • 汽車產業的快速技術進步
• 產業陷阱與挑戰
  • 技術限制和可靠性問題
• 成長潛力分析
• 波特的分析
• PESTEL分析

第 4 章：競爭格局

• 介紹
• 公司市佔率分析
• 競爭定位矩陣
• 戰略展望矩陣

第 5 章：市場估計與預測：按車輛分類，2021-2032 年

• 主要趨勢
• 機場接駁車
• 飯店接送
• 活動班車
• 校園接駁車
• 企業接駁車

第 6 章：市場估計與預測：依燃料分類，2021-2032 年

• 主要趨勢
• 柴油引擎
• 電的
• 混合

第 7 章：市場估計與預測：依自治程度分類，2021-2032 年

• 主要趨勢
• 1級
• 2級
• 3級
• 4級

第 8 章：市場估計與預測：按地區分類，2021-2032 年

• 主要趨勢
• 北美洲
  • 美國
  • 加拿大
• 歐洲
  • 英國
  • 德國
  • 法國
  • 義大利
  • 俄羅斯
  • 比利時
  • 瑞典
  • 歐洲其他地區
• 亞太地區
  • 中國
  • 印度
  • 日本
  • 韓國
  • 印尼
  • 泰國
  • 越南
  • 亞太地區其他地區
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
  • 拉丁美洲其他地區
• MEA
  • 南非
  • 沙烏地阿拉伯
  • 阿拉伯聯合大公國
  • 伊朗
  • 土耳其
  • MEA 的其餘部分

第 9 章：公司簡介

• 2getthere
• Auro Robotics
• AutoX
• Baidu
• Coast Automonous
• e.Go
• EasyMile
• LeddarTech
• Local Motors
• May Mobility
• Navya
• Neolix
• Next
• Ohmio
• Optimus Ride
• Sensible4
• Softbank
• Toyota
• Transdev
• Yutong

Global Autonomous/driver less Shuttles Market size will register over 20% CAGR between 2024 and 2032, owing to increasing R&D investments coupled with the expansion of smart city initiatives. These investments are fueling innovations, leading to advancements in autonomous technologies and infrastructure.

Moreover, smart city projects are prioritizing efficient and sustainable transportation solutions, further creating a conducive environment for the adoption of autonomous shuttles. With cities worldwide seeking to alleviate congestion and reduce emissions, autonomous shuttles will emerge as viable solutions, driving their deployment in urban environments. For instance, in April 2024, the Hawai?i Department of Transportation HDOT inaugurated a novel autonomous electric passenger shuttle to complement the current Wiki Wiki shuttle bus service at the Daniel K. Inouye International Airport HNL.

The autonomous/driver less shuttles market is fragmented on the basis of vehicle, fuel, level of autonomy, and region.

By vehicle, the hotel shuttle segment will witness significant CAGR through 2032. Amidst the resurgence of the tourism sector and the call for better transportation systems, hotels have turned to self-driving shuttles to make the experiences of guests more enhancing. Moreover, hotel properties provide restricted areas with definite routes where these buses can operate on their own. Rising usage for offering convenient, safe, and cost-savings, in line with the customer-centric hotel industry demand will favor the segment growth.

Based on fuel, the autonomous/driver less shuttles industry from the hybrid segment will witness notable growth by 2032, driven by their versatility and efficiency. By combining electric and traditional fuel powered systems, hybrid shuttles offer an ideal solution for a wide range of operating conditions with extended reach. They are most suitable for urban and suburban areas with poor charging infrastructure. They also help to save energy by allowing power transformation, to lowers the overall cost of operation while reducing environmental pollution.

Asia Pacific autonomous/driver less shuttles industry size will experience a substantial CAGR from 2024 to 2032, propelled by rapid urbanization and government initiatives for promoting smart transportation solutions. With densely populated cities and burgeoning megacities, APAC presents a fertile ground for autonomous shuttle deployment. Additionally, advancements in technology and supportive regulatory frameworks will further accelerate the regional market growth."

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021-2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Raw material providers
  • 3.2.2 Component providers
  • 3.2.3 Manufacturers
  • 3.2.4 Technology providers
  • 3.2.5 Distributors
  • 3.2.6 End users
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
  • 3.6.1 Partnership/collaboration
  • 3.6.2 Merger/acquisition
  • 3.6.3 Investment
  • 3.6.4 Product launch and innovation
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Growing urbanization across the globe
    • 3.8.1.2 Rising need for last-mile connectivity
    • 3.8.1.3 Growing demand for on-demand transportation services
    • 3.8.1.4 Rapid technological advancements in the automotive sector
• 3.9 Industry pitfalls & challenges
  • 3.9.1.1 Technical limitations and reliability issues
• 3.10 Growth potential analysis
• 3.11 Porter's analysis
• 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Vehicle, 2021-2032 ($ Mn, Units)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Airport shuttle
• 5.3 Hotel shuttle
• 5.4 Event shuttle
• 5.5 Campus shuttle
• 5.6 Corporate Shuttle

Chapter 6 Market Estimate & Forecast, By Fuel, 2021-2032 ($ Mn, Units)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Diesel
• 6.3 Electric
• 6.4 Hybrid

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Level of Autonomy, 2021-2032 ($ Mn, Units)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Level 1
• 7.3 Level 2
• 7.4 Level 3
• 7.5 Level 4

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021-2032 ($ Mn, Units)

• 8.1 Key trends
• 8.2 North America
  • 8.2.1 U.S.
  • 8.2.2 Canada
• 8.3 Europe
  • 8.3.1 UK
  • 8.3.2 Germany
  • 8.3.3 France
  • 8.3.4 Italy
  • 8.3.5 Russia
  • 8.3.6 Belgium
  • 8.3.7 Sweden
  • 8.3.8 Rest of Europe
• 8.4 Asia Pacific
  • 8.4.1 China
  • 8.4.2 India
  • 8.4.3 Japan
  • 8.4.4 South Korea
  • 8.4.5 Indonesia
  • 8.4.6 Thailand
  • 8.4.7 Vietnam
  • 8.4.8 Rest of Asia Pacific
• 8.5 Latin America
  • 8.5.1 Brazil
  • 8.5.2 Mexico
  • 8.5.3 Argentina
  • 8.5.4 Rest of Latin America
• 8.6 MEA
  • 8.6.1 South Africa
  • 8.6.2 Saudi Arabia
  • 8.6.3 UAE
  • 8.6.4 Iran
  • 8.6.5 Turkey
  • 8.6.6 Rest of MEA

Chapter 9 Company Profiles

• 9.1 2getthere
• 9.2 Auro Robotics
• 9.3 AutoX
• 9.4 Baidu
• 9.5 Coast Automonous
• 9.6 e.Go
• 9.7 EasyMile
• 9.8 LeddarTech
• 9.9 Local Motors
• 9.10 May Mobility
• 9.11 Navya
• 9.12 Neolix
• 9.13 Next
• 9.14 Ohmio
• 9.15 Optimus Ride
• 9.16 Sensible4
• 9.17 Softbank
• 9.18 Toyota
• 9.19 Transdev
• 9.20 Yutong