No. of Pages: 146 | Report Code: BMIRE00027912 | Category: Aerospace and Defense
UAVs und UAS gewinnen aufgrund ihrer Fähigkeit, verschiedene Unternehmen und Industriezweige zu revolutionieren, an Aufmerksamkeit. Mit der steigenden Zahl von UAVs und UAS gewinnt auch das auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basierende UTM an Bedeutung. Derzeit nutzen mehrere Unternehmen KI und ML zur Verbesserung ihrer Flugverkehrsmanagement-Lösungen (ATM), und es ist zu erwarten, dass dies auch bei UTM-Lösungen der Fall sein wird. Das aktuelle UTM-Framework unterstützt hauptsächlich Fernidentifikation, Betriebsplanung, Situationsbewusstsein sowie Fehlererkennung und -wiederherstellung. KI und ML können in all diesen Kategorien hilfreich sein, indem sie die Funktionsweise einer Drohne optimieren. Bei der Einsatzplanung können KI- und ML-Algorithmen durch eine bessere Flugbahnvorhersage, -klassifizierung und -optimierung für einen effizienten und sicheren Betrieb in feindlichen Umgebungen eingesetzt werden. Reinforcement Learning (RL) und Deep Neural Network (DNN) können zur Zielverfolgung, Waldbrandüberwachung oder zur Klassifizierung und Bergung eines defekten Fahrzeugs eingesetzt werden. Für die Situationserkennung können ML-Methoden auf der Basis von Convolutional Neural Network (CNN) Support Vector Machine (SVM) eingesetzt werden. CNN kann problemlos eine Windströmungskarte erstellen und sicherere Flugbahnen für das Fahrzeug bereitstellen. SVM kann zur Klassifizierung von Sichtlinienverbindungen (LoS) und Nicht-LoS-Verbindungen des Schiffs an verschiedenen Standorten und entlang verschiedener Flugrouten verwendet werden. ML-Algorithmen können zur Fehlererkennung, -bewertung und -klassifizierung sowie zur Fehlerbehebung verwendet werden. Solche Daten können in Kombination mit KI zukünftige Ausfallwahrscheinlichkeiten leicht vorhersagen und so dazu beitragen, diese zu minimieren. Die Anwendung von ML durch Data-Mining-Techniken kann eine bessere Fernidentifizierung und Datensicherheit ermöglichen. Aufgrund dieser Vorteile ist davon auszugehen, dass die meisten modernen UTM-Lösungen KI und ML für ein sichereres Verkehrsmanagement integrieren.
Australien, China, Indien, Japan, Südkorea und der Rest des asiatisch-pazifischen Raums leisten den größten Beitrag zum Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum. Die zunehmende Urbanisierung und zunehmende Verkehrsstaus bringen den Bodentransport in den Ländern des asiatisch-pazifischen Raums an seine Grenzen. Die zunehmende Verbreitung der städtischen Luftmobilität hat das Potenzial, ein Transportsystem zu entwickeln, das in den Ländern des asiatisch-pazifischen Raums schneller, sauberer und besser vernetzt ist. Daher steigern solche Faktoren die Nachfrage nach unbemannten Verkehrsmanagementsystemen in den Ländern des asiatisch-pazifischen Raums. Die Länder im asiatisch-pazifischen Raum konzentrieren sich auf urbane Luftmobilität, da die Drohnenhersteller, Regierungen und Kunden in der Region wahrscheinlich die eVTOL-Technologie übernehmen werden. Der zunehmende Einsatz von Drohnen in verschiedenen Anwendungen wie Transport, Wetterüberwachung, Überwachung, Suche und Rettung, Brandbekämpfung und Verkehrsüberwachung sind einige der entscheidenden Anwendungen, die die Nachfrage nach unbemannten Verkehrsmanagementsystemen steigern. In Indien hat die Zentralregierung im Rahmen des Atmanirbhar Bharat Abhiyan-Programms eine Reihe von Reformmaßnahmen umgesetzt, mit dem Ziel, Indien bis 2030 zu einem globalen Zentrum für Drohnen zu machen. Am 25. August 2021 kündigte sie die Liberalisierung der Drohnenrouten 2021 an und veröffentlichte am 24. September 2021 die Drohnen-Luftraumkarte. Somit führt ein solches Wachstum bei der Produktion und Einführung von Drohnen für verschiedene Anwendungen in Indien zu einem Anstieg des Luftverkehrs, was voraussichtlich die Nachfrage nach unbemannten Verkehrsmanagementsystemen steigern wird. Außerdem ist China eines der führenden Länder im asiatisch-pazifischen Raum, das sich vor allem auf die Schaffung von Investitionsperspektiven für die Entwicklung der städtischen Infrastruktur für Haushalte und Unternehmen konzentriert. Darüber hinaus bietet das Wachstum der E-Commerce-Branche erhebliche Chancen für den städtischen Luftmobilitätsmarkt in China. Beispielsweise nutzt SF Express, ein chinesischer Logistikkonzern, im April 2021 ein neues unbemanntes Luftfahrzeug mit hoher Kapazität für den Frachttransport, das von seiner deutschen Tochtergesellschaft Amazilia Aerospace in Zusammenarbeit mit dem slowenischen Elektroflugzeugspezialisten Pipistrel entwickelt wird. Daher wird erwartet, dass eine solche zunehmende Einführung unbemannter Luftfahrzeuge im Transportsektor die Nachfrage nach unbemannten Verkehrsmanagementsystemen steigern wird, was dazu beiträgt, das Marktwachstum im Prognosezeitraum voranzutreiben. Die Präsenz wichtiger Akteure von Drohnenherstellern im asiatisch-pazifischen Raum sowie strategische Allianzen dieser Akteure erhöhen den Wettbewerbsvorteil für den Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum.
Der Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum ist in Typ, Komponente, Anwendung, Endverwendung und Land unterteilt.
Basierend auf dem Typ Der Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum ist in persistentes UTM und nicht persistentes UTM unterteilt. Im Jahr 2022 verzeichnete das persistente UTM-Segment einen größeren Anteil am Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum.
Basierend auf der Komponente ist der Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum in unterteilt ;Hardware und Software. Im Jahr 2022 verzeichnete das Hardware-Segment einen größeren Anteil am Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum.
Basierend auf der Anwendung ist das unbemannte Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum Der Markt für Verkehrsmanagement ist in Kommunikation, Navigation, Überwachung und Transport unterteilt. Überwachung und andere. Im Jahr 2022 verzeichnete das Kommunikationssegment den größten Anteil am Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum.
Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum segmentiert Landwirtschaft & Forstwirtschaft, Logistik & Transport, Überwachung und andere. Im Jahr 2022 verzeichnete das Überwachungssegment den größten Anteil am Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum.
Basierend auf dem Land, Asien Der pazifische Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement ist in Australien, China, Indien, Japan, Südkorea und den Rest des asiatisch-pazifischen Raums unterteilt. Im Jahr 2022 verzeichnete das Segment China den größten Anteil am Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum.
Lockheed Martin Corp; Leonardo SpA; Collins Aerospace; Altitude Angel Ltd; Frequentis AG; Unifly NV; Airbus SE; und Thales SA sind die führenden Unternehmen im Markt für unbemanntes Verkehrsmanagement im asiatisch-pazifischen Raum.
Strategic insights for Asia Pacific Unmanned Traffic Management involve closely monitoring industry trends, consumer behaviours, and competitor actions to identify opportunities for growth. By leveraging data analytics, businesses can anticipate market shifts and make informed decisions that align with evolving customer needs. Understanding these dynamics helps companies adjust their strategies proactively, enhance customer engagement, and strengthen their competitive edge. Building strong relationships with stakeholders and staying agile in response to changes ensures long-term success in any market.
| Report Attribute | Details |
|---|---|
| Market size in 2022 | US$ 126.23 Million |
| Market Size by 2030 | US$ 510.69 Million |
| Global CAGR (2022 - 2030) | 19.1% |
| Historical Data | 2020-2021 |
| Forecast period | 2023-2030 |
| Segments Covered |
By Typ
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| Regions and Countries Covered | Asien-Pazifik
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| Market leaders and key company profiles |
The regional scope of Asia Pacific Unmanned Traffic Management refers to the geographical area in which a business operates and competes. Understanding regional nuances, such as local consumer preferences, economic conditions, and regulatory environments, is crucial for tailoring strategies to specific markets. Businesses can expand their reach by identifying underserved regions or adapting their offerings to meet regional demands. A clear regional focus allows for more effective resource allocation, targeted marketing, and better positioning against local competitors, ultimately driving growth in those specific areas.
The Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market is valued at US$ 126.23 Million in 2022, it is projected to reach US$ 510.69 Million by 2030.
As per our report Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market, the market size is valued at US$ 126.23 Million in 2022, projecting it to reach US$ 510.69 Million by 2030. This translates to a CAGR of approximately 19.1% during the forecast period.
The Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market report typically cover these key segments-
The historic period, base year, and forecast period can vary slightly depending on the specific market research report. However, for the Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market report:
The Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market is populated by several key players, each contributing to its growth and innovation. Some of the major players include:
The Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market report is valuable for diverse stakeholders, including:
Essentially, anyone involved in or considering involvement in the Asia Pacific Unmanned Traffic Management Market value chain can benefit from the information contained in a comprehensive market report.
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