Mercato della localizzazione e mappatura simultanee (SLAM) per tipo di mappatura (SLAM 2D, SLAM 3D), prodotto (SLAM basato su filtro, SLAM basato su grafico, SLAM visivo, SLAM basato su apprendimento profondo, SLAM LiDAR), applicazione (UAV, robot, AV, AR), utente finale (produzione e logistica, agricoltura, elettronica di consumo, edilizia) e regione 2024-2031

Valutazione del mercato della localizzazione e mappatura simultanee (SLAM) - 2024-2031

La localizzazione e mappatura simultanee sono una tecnologia che consente ai dispositivi o ai robot di comprendere e mappare il loro ambiente in tempo reale, determinando contemporaneamente la propria posizione all'interno di tale ambiente. In tal modo, rendendolo altamente efficiente per ulteriori applicazioni in ambito militare e della difesa, manifatturiero e altri settori diversi. Secondo l'analista di Market Research, il mercato globale della localizzazione e mappatura simultanee ha una valutazione di 262 milioni di USD nel 2023. La previsione è di un fatturato di 1,8 miliardi di USD nel 2031.

La proliferazione del mercato è attribuibile principalmente a numerosi fattori, come la crescente domanda di applicazioni AR/VR, la crescente adozione di veicoli autonomi e i progressi nelle tecnologie dei sensori. Questa impennata nell'applicazione di SLAM consente al mercato di crescere a un CAGR del 41,6% dal 2024 al 2031.

Mercato della localizzazione e mappatura simultanee (SLAM)definizione/panoramica

La localizzazione e mappatura simultanee sono il processo di creazione di una mappa con l'ausilio di un veicolo senza pilota o di un robot che naviga nell'ambiente. La localizzazione e la mappatura simultanee sono un sistema utilizzato nella cartografia robotica o nella mappatura robotica. Questa procedura impiega una serie complessa di calcoli, algoritmi e input sensoriali per la navigazione. Consente la creazione remota di dati del sistema informativo geografico (GIS) in situazioni in cui l'ambiente circostante è pericoloso per gli esseri umani da mappare. Una difficoltà computazionale riscontrata durante lo sviluppo o l'aggiornamento della mappa è definita localizzazione e mappatura simultanee.

I robot progettati per servire allo scopo delle applicazioni SLAM sono denominati robot SLAM. La localizzazione e la mappatura simultanee (SLAM) sono una tecnica impiegata da robot o veicoli senza pilota per generare una mappa mentre navigano simultaneamente nell'ambiente, utilizzando la mappa che generano. I sistemi SLAM visivi devono funzionare in tempo reale, quindi regolarmente i dati di posizione e mappatura subiscono un adattamento del bundle separatamente, ma simultaneamente per facilitare velocità di elaborazione più elevate prima che vengano infine uniti. La tecnologia SLAM ha numerose applicazioni, tra cui la realtà aumentata, la proiezione di immagini virtuali e una vasta gamma di robot da campo. La precisione è notevolmente migliorata con l'aiuto della tecnologia di localizzazione e mappatura simultanea.

Quali sono i driver che incoraggiano il mercato globale della localizzazione e mappatura simultanea (SLAM)?

Il mercato globale SLAM è guidato da diversi fattori chiave che ne stanno guidando l'adozione e la crescita. Un fattore significativo è la crescente domanda di robot e veicoli mobili autonomi in diversi settori. Questi robot e veicoli si affidano alla tecnologia SLAM per navigare e mappare l'ambiente circostante in modo accurato senza l'intervento umano.

Mentre settori come la produzione, la logistica e l'agricoltura continuano ad automatizzare le loro operazioni, la domanda di soluzioni SLAM robuste continua a crescere. La crescente popolarità delle applicazioni di realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR). La tecnologia SLAM ha un ruolo cruciale nell'abilitare esperienze AR immersive tracciando accuratamente la posizione dell'utente e l'ambiente circostante in tempo reale.

Nelle applicazioni di realtà virtuale, SLAM facilita la creazione di autentici ambienti virtuali mappando spazi fisici e integrando perfettamente contenuti digitali. I crescenti casi d'uso per AR e VR in applicazioni di gioco, intrattenimento, istruzione e aziendali stanno guidando la domanda di soluzioni SLAM avanzate.

Inoltre, i progressi nella tecnologia dei sensori, in particolare nei campi di LIDAR, sistemi di telecamere e sensori inerziali, hanno notevolmente migliorato l'accuratezza e l'affidabilità degli algoritmi SLAM. Questi progressi tecnologici hanno portato allo sviluppo di sistemi SLAM più robusti ed efficienti, in grado di funzionare in ambienti diversi e in condizioni difficili. Di conseguenza, vari settori, come la robotica, l'automotive e l'elettronica di consumo, stanno integrando sempre più la tecnologia SLAM nei loro prodotti e servizi per migliorarne le prestazioni e la funzionalità.

Quali sono le sfide che stanno facendo crollare le vendite di localizzazione e mappatura simultanee?

Nonostante le promettenti opportunità, il mercato globale SLAM deve affrontare diverse sfide che potrebbero ostacolarne l'adozione e la crescita su larga scala. La complessità e il rigore computazionale degli algoritmi SLAM, in particolare nel contesto delle applicazioni in tempo reale. Lo sviluppo di sistemi SLAM robusti in grado di mappare con precisione gli ambienti e tracciare le posizioni in tempo reale, gestendo al contempo in modo efficiente le risorse computazionali, rimane un ostacolo tecnico.

Inoltre, è difficile ottenere elevata accuratezza e affidabilità in ambienti diversi e dinamici, come ambienti esterni o spazi interni disordinati. L'integrazione e l'interoperabilità dei sistemi SLAM con le piattaforme hardware e software esistenti. Numerosi settori, tra cui la robotica, l'automotive e la realtà aumentata, si basano su una vasta gamma di componenti hardware e framework software. Può essere difficile e richiedere notevoli sforzi di personalizzazione e sviluppo per garantire un'integrazione e una compatibilità senza soluzione di continuità tra le soluzioni SLAM e queste piattaforme esistenti. Inoltre, i problemi di interoperabilità tra diversi sistemi e standard SLAM possono rappresentare ostacoli alla collaborazione e ostacolare la scalabilità delle applicazioni basate su SLAM in diversi settori.

I problemi di privacy e sicurezza associati alla tecnologia SLAM pongono sfide, soprattutto nelle applicazioni che coinvolgono dati o ambienti sensibili. Poiché i sistemi SLAM si basano su sensori come telecamere e LIDAR per raccogliere ed elaborare dati sugli spazi fisici, ci sono preoccupazioni circa potenziali violazioni della privacy e accesso non autorizzato a informazioni sensibili. Affrontare queste preoccupazioni e adottare misure di sicurezza robuste per proteggere la privacy e l'integrità dei dati sono essenziali per promuovere la fiducia e l'adozione della tecnologia SLAM.

Acumens per categoria

L'aumento della produzione di UAV stimolerà la crescita del mercato?

Secondo l'analisi, l'utilizzo crescente di veicoli aerei senza pilota (UAV), comunemente noti come droni, è attualmente destinato a influenzare in modo significativo l'espansione delle aziende che operano in diversi settori. Gli UAV offrono numerosi vantaggi in vari settori, tra cui una maggiore efficacia operativa, riduzione dei costi, maggiore sicurezza e accesso ad ambienti remoti o pericolosi. In vari settori, come agricoltura, edilizia, ispezione delle infrastrutture, fotografia aerea e risposta alle emergenze, i veicoli aerei senza pilota (UAV) offrono alle aziende l'opportunità di acquisire dati preziosi, monitorare risorse ed eseguire attività con maggiore velocità, precisione e flessibilità.

In agricoltura, i veicoli aerei senza pilota dotati di sensori specializzati possono monitorare la salute delle colture, valutare le condizioni del terreno e ottimizzare l'irrigazione e l'applicazione di pesticidi, con conseguenti rese più elevate e un ridotto utilizzo delle risorse. In edilizia e infrastrutture, i veicoli aerei senza pilota possono eseguire rilievi aerei, monitorare l'avanzamento dei lavori e ispezionare le strutture, migliorando la pianificazione del progetto, il monitoraggio e i processi di manutenzione, riducendo al contempo i costi e i rischi associati alle ispezioni manuali. In settori come petrolio e gas, servizi di pubblica utilità e sicurezza pubblica, i veicoli aerei senza pilota possono condurre sorveglianza aerea, monitorare oleodotti e linee elettriche e assistere nelle operazioni di ricerca e soccorso, migliorando l'efficienza operativa e la sicurezza. Questa crescente applicazione di UAV sta rafforzando la domanda di SLAM nel periodo di previsione.

Come si comporteranno le vendite di SLAM basate su Deep Learning per il mercato SLAM?

La localizzazione e mappatura simultanea basata su Deep Learning (SLAM) sta vivendo una crescita significativa. Le tecniche di deep learning hanno rivoluzionato il campo della visione artificiale, consentendo capacità di percezione più accurate e robuste. I modelli di deep learning possono estrarre caratteristiche significative dai dati dei sensori, come immagini e nuvole di punti, sfruttando reti neurali e grandi set di dati. Ciò consente una localizzazione e una mappatura più precise in ambienti complessi.

La crescente disponibilità di hardware potente, come unità di elaborazione grafica (GPU) e acceleratori specializzati come unità di elaborazione tensore (TPU), ha facilitato la formazione e l'implementazione di modelli di deep learning per applicazioni SLAM. Questi progressi hardware consentono un'elaborazione più rapida di grandi volumi di dati dei sensori, rendendo possibile la tecnologia SLAM in tempo reale anche su dispositivi con risorse limitate.

La proliferazione di approcci basati sui dati e framework open source ha abbassato la barriera all'ingresso per sviluppatori e ricercatori interessati a implementare soluzioni SLAM. La democratizzazione della tecnologia ha stimolato l'innovazione e la collaborazione all'interno della comunità SLAM, con conseguenti rapidi progressi nelle prestazioni e nella scalabilità degli algoritmi.

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Conoscenza approfondita per paese/regione

Quale regione ha il maggior potenziale di crescita nella localizzazione e mappatura simultanea?

La regione Asia-Pacifico presenta un potenziale significativo per il progresso della tecnologia di localizzazione e mappatura simultanea (SLAM). Con la rapida espansione delle economie, l'urbanizzazione crescente e i crescenti investimenti in robotica, veicoli autonomi e applicazioni di realtà aumentata, c'è una domanda crescente di soluzioni di localizzazione e mappatura precise e affidabili in diversi settori.

Paesi come Cina, Giappone e Corea del Sud sono all'avanguardia nell'innovazione tecnologica, con ecosistemi fiorenti di istituti di ricerca, start-up e aziende affermate che guidano i progressi negli algoritmi e nelle applicazioni SLAM.

Inoltre, l'ampia base manifatturiera e il mercato dei consumatori nella regione presentano ampie prospettive per l'implementazione di prodotti e servizi abilitati SLAM, rendendo l'Asia-Pacifico un mercato di crescita cruciale per la tecnologia SLAM.

Quale regione sta dominando nel mercato della localizzazione e mappatura simultanee?

Il Nord America sta emergendo come una forza dominante nel mercato della localizzazione e mappatura simultanee (SLAM). Questa preminenza è attribuita a diversi fattori. Il Nord America ha un forte ecosistema di aziende tecnologiche, istituti di ricerca e start-up specializzate in robotica, veicoli autonomi, realtà aumentata e altre applicazioni abilitate da SLAM.

Silicon Valley, California, e l'area di Boston, Massachusetts, sono importanti hub per l'innovazione e gli investimenti nella tecnologia SLAM. Inoltre, il Nord America ospita i principali attori del settore automobilistico, che stanno investendo molto nella tecnologia di guida autonoma e sfruttando SLAM per le capacità di localizzazione e mappatura.

Iniziative governative favorevoli, quadri normativi di supporto e un'elevata accettazione da parte dei consumatori delle tecnologie emergenti contribuiscono ulteriormente al predominio del Nord America nel mercato SLAM. In generale, la regione continua a detenere una posizione significativa nella ricerca, sviluppo e commercializzazione di soluzioni SLAM, rendendola un attore fondamentale nel panorama del mercato globale.

Panorama competitivo

Il panorama competitivo nei mercati globali di localizzazione e mappatura simultanea è dinamico e in continua evoluzione, guidato dalle mutevoli preferenze dei clienti, dai progressi tecnologici e dalle dinamiche di mercato. I provider continuano a innovare e differenziare le loro offerte per rimanere competitivi e conquistare quote di mercato in questo settore in rapida crescita.

Alcuni dei principali attori che operano nel mercato globale della localizzazione e mappatura simultanea includono

• Alphabet
• Amazon Robotics
• Apple
• Microsoft
• Clearpath Robotics
• Aethon
• The Hi-Tech Robotic Systemz
• Facebook
• Intellias
• MAXST
• Intel
• Magic Leap
• Rethink Robotics
• Skydio
• NavVis
• Mobile Industrial Robot Aps
• Google
• Uber
• Sony
• Vecna
• Locus Robotics
• Fetch Robotica
• IRobot
• LG Electronics
• Wikitude
• SLAM
• DJI
• AVIC

Ultimi sviluppi

• Nell'ottobre 2020, Apple Inc. ha acquisito Vilynx Inc. Le soluzioni di intelligenza artificiale di Apple, che si fondono con l'iPhone e le sue applicazioni, si sono rafforzate come risultato di questa acquisizione.
• Nel febbraio 2020, Facebook, Inc. ha acquisito Scape Technologies Ltd. L'acquisizione fornisce a Facebook un numero così elevato di possibilità di realtà aumentata basate su SLAM.
• Nel dicembre 2018, Intel (USA) ha stretto una partnership con Waymo (USA), una sussidiaria di Alphabet in grado di fornire potenza di calcolo per veicoli autonomi di livello 4 e 5.
• Nel giugno 2020, OTTO Motors, una divisione di Clearpath Robotics, ha raccolto 29 milioni di USD in finanziamenti di serie C per supportare la continua crescita della sua piattaforma di robot mobili autonomi (AMR). Questo finanziamento è stato utilizzato per aumentare la rete globale di partner di consegna di OTTO e potenziare la sua roadmap di prodotti per i clienti aziendali, con un focus sulla tecnologia di automazione leader del settore dell'azienda.
• A maggio 2020, Kudan Inc ha sviluppato KudanSLAM1 nelle telecamere ToF utilizzando Analog Devices, prodotti KK, nonché lo sviluppo collaborativo del software dimostrativo 3D SLAM in esecuzione su ROS. L'uso di telecamere ToF nella robotica indipendente consente a 3D SLAM di funzionare anche in ambienti scarsamente illuminati in cui le telecamere RGB autonome sono inefficaci.

Ambito del rapporto

Mercato della localizzazione e mappatura simultanee (SLAM), per categoria

Tipo

• 2D SLAM
• SLAM 3D

Prodotto

• SLAM basato su filtri
• SLAM basato su grafici
• SLAM visivo
• SLAM basato su deep learning
• SLAM LiDAR

Applicazione

• UAV
• Robot
• AV
• AR

Utente finale

• Produzione & Logistica
• Agricoltura
• Elettronica di consumo
• Edilizia

Regione

• Nord America
• Europa
• Asia Pacifico
• America Latina
• Medio Oriente e Stati Uniti. Africa

Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

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Motivi per acquistare questo rapporto

Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge sia fattori economici che non economici Fornitura di dati sul valore di mercato (miliardi di USD) per ciascun segmento e sottosegmento Indica la regione e il segmento che dovrebbero assistere alla crescita più rapida e dominare il mercato Analisi per area geografica che evidenzia il consumo del prodotto/servizio nella regione e indica i fattori che influenzano il mercato all'interno di ciascuna regione Panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme a nuovi lanci di servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali e acquisizioni negli ultimi cinque anni di aziende profilate Ampi profili aziendali comprendenti panoramica aziendale, approfondimenti aziendali, benchmarking del prodotto e analisi SWOT per i principali attori del mercato Il mercato attuale e futuro prospettive del settore rispetto agli sviluppi recenti che coinvolgono opportunità e driver di crescita, nonché sfide e limitazioni sia delle regioni emergenti che di quelle sviluppate Include un'analisi approfondita del mercato da diverse prospettive attraverso l'analisi delle cinque forze di Porter Fornisce approfondimenti sul mercato attraverso lo scenario delle dinamiche di mercato della catena del valore, insieme alle opportunità di crescita del mercato negli anni a venire Supporto analista post-vendita di 6 mesi

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