No. of Pages: 146 | Report Code: BMIRE00027912 | Category: Aerospace and Defense
Los UAV y UAS están ganando atención debido a su capacidad para revolucionar diferentes negocios y sectores industriales. Con un número cada vez mayor de UAV y UAS, el UTM basado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) también está ganando importancia. Actualmente, varias empresas han estado utilizando IA y ML para mejorar sus soluciones de gestión del tráfico aéreo (ATM), y se puede esperar que se repita lo mismo con las soluciones UTM. El marco UTM actual admite principalmente la identificación remota, la planificación de operaciones, el conocimiento de la situación y la detección y recuperación de fallas. La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar en todas estas categorías optimizando el funcionamiento de un dron. En la planificación de operaciones, los algoritmos de IA y ML se pueden utilizar para operaciones eficientes y seguras en entornos hostiles a través de una mejor predicción, clasificación y optimización de la trayectoria. El aprendizaje por refuerzo (RL) y la red neuronal profunda (DNN) se pueden utilizar para el seguimiento de objetivos, el monitoreo de incendios forestales o la clasificación y recuperación de un vehículo averiado. Los métodos de aprendizaje automático basados en máquinas de vectores de soporte (SVM) de redes neuronales convolucionales (CNN) se pueden utilizar para el conocimiento de la situación. CNN puede generar fácilmente un mapa de flujo de viento y proporcionar trayectorias más seguras para el vehículo. SVM se puede utilizar para clasificar enlaces con línea de visión (LoS) y sin LoS de la embarcación en diferentes ubicaciones y a lo largo de diferentes rutas de vuelo. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para la detección, evaluación y clasificación de fallas, así como para la recuperación de fallas. Dichos datos, combinados con la IA, pueden predecir fácilmente las posibilidades de fallas futuras y, por lo tanto, ayudar a minimizarlas. La aplicación de ML a través de técnicas de minería de datos puede permitir una mejor identificación remota y seguridad de los datos. Debido a estas ventajas, se puede esperar que la mayoría de las soluciones UTM modernas integren IA y ML para una gestión del tráfico más segura.
Australia, China, India, Japón, Corea del Sur y el resto de Asia Pacífico son los principales contribuyentes al mercado de gestión de tráfico no tripulado en Asia Pacífico. La creciente urbanización y la creciente congestión del tráfico están llevando el transporte terrestre a límites máximos en los países de Asia Pacífico. La creciente adopción de la movilidad aérea urbana tiene el potencial de desarrollar un sistema de transporte más rápido, más limpio y más interconectado dentro de los países de Asia Pacífico. Por lo tanto, estos factores están aprovechando la demanda de sistemas de gestión de tráfico no tripulados en los países de Asia Pacífico. Los países de la región de Asia Pacífico se están centrando en la movilidad aérea urbana, ya que es probable que los fabricantes de drones, los gobiernos y los clientes de la región adopten la tecnología eVTOL. La creciente aplicación de drones en diversas aplicaciones, como transporte, monitoreo meteorológico, vigilancia, búsqueda y rescate, extinción de incendios y monitoreo del tráfico, son algunas de las aplicaciones cruciales que están aumentando la demanda de sistemas de gestión del tráfico no tripulados. En la India, el Gobierno central ha implementado una serie de medidas de reforma con el objetivo de convertir a la India en un centro mundial de drones para 2030, en el marco del programa Atmanirbhar Bharat Abhiyan. El 25 de agosto de 2021 anunció la liberalización de Drone Rues, 2021, y el 24 de septiembre de 2021 publicó el mapa del espacio aéreo de drones. Por lo tanto, dicho crecimiento en la producción y adopción de drones para diversas aplicaciones en la India está aumentando el tráfico aéreo, lo que se prevé que reforzará la demanda de sistemas de gestión del tráfico no tripulados. Además, China es uno de los países líderes en la región de Asia Pacífico, que se centra principalmente en la creación de perspectivas de inversión para el desarrollo de infraestructura urbana para hogares y empresas. Además, el crecimiento de la industria del comercio electrónico ofrece aún más oportunidades sustanciales para el mercado de la movilidad aérea urbana en China. Por ejemplo, en abril de 2021, SF Express, un grupo logístico chino, utiliza un nuevo vehículo aéreo no tripulado de transporte de carga de alta capacidad que está desarrollando su filial alemana, Amazilia Aerospace, en asociación con el especialista esloveno en aviones eléctricos Pipistrel. Por lo tanto, se espera que esta creciente adopción de vehículos aéreos no tripulados en el sector del transporte aumente la demanda de un sistema de gestión de tráfico no tripulado que ayude a impulsar el crecimiento del mercado durante el período previsto. La presencia de actores clave de fabricantes de drones en la región de Asia Pacífico junto con alianzas estratégicas de estos actores está aumentando la ventaja competitiva para el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico.
El mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico se segmenta en tipo, componente, aplicación, uso final y país.
Según el tipo, el El mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico se divide en UTM persistente y UTM no persistente. En 2022, el segmento UTM persistente registró una mayor participación en el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico.
Según el componente, el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico se bifurca en ;hardware y software. En 2022, el segmento de hardware registró una participación mayor en el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico.
Según la aplicación, el mercado no tripulado de Asia Pacífico El mercado de gestión del tráfico se segmenta en comunicaciones, navegación, vigilancia y servicios. seguimiento, entre otros. En 2022, el segmento de comunicaciones registró la mayor participación en el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico.
Según el usuario final, el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico se segmenta en agricultura y silvicultura, logística y amp; transporte, vigilancia y otros. En 2022, el segmento de vigilancia registró la mayor participación en el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico.
Según el país, Asia El mercado de gestión del tráfico no tripulado del Pacífico está segmentado en Australia, China, India, Japón, Corea del Sur y el resto de Asia Pacífico. En 2022, el segmento de China registró la mayor participación en el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico.
Lockheed Martin Corp; Leonardo SpA; Collins Aeroespacial; Altitud Ángel Ltd; Frequentis AG; Unifly NV; Airbus SE; y Thales SA son las empresas líderes que operan en el mercado de gestión de tráfico no tripulado de Asia Pacífico.
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 Tipo
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| Regions and Countries Covered | Asia-Pacífico
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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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