No. of Pages: 146 | Report Code: BMIRE00027912 | Category: Aerospace and Defense
Les drones et les UAS attirent de plus en plus l\'attention en raison de leur capacité à révolutionner différentes entreprises et secteurs verticaux. Avec un nombre croissant de drones et d’UAS, l’UTM basé sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) gagne également de l’importance. Actuellement, plusieurs entreprises utilisent l’IA et le ML pour améliorer leurs solutions de gestion du trafic aérien (ATM), et on peut s’attendre à ce que la même chose soit reproduite pour les solutions UTM. Le cadre UTM actuel prend principalement en charge l\'identification à distance, la planification des opérations, la connaissance de la situation, ainsi que la détection et la récupération des pannes. L\'IA et le ML peuvent aider dans toutes ces catégories en optimisant le fonctionnement d\'un drone. Dans la planification des opérations, les algorithmes d’IA et de ML peuvent être utilisés pour des opérations efficaces et sûres dans des environnements hostiles grâce à une meilleure prédiction, classification et optimisation des trajectoires. L\'apprentissage par renforcement (RL) et le réseau neuronal profond (DNN) peuvent être utilisés pour le suivi de cibles, la surveillance des incendies de forêt ou la classification et la récupération d\'un véhicule défectueux. Les méthodes de ML basées sur la machine à vecteurs de support (SVM) du réseau neuronal convolutif (CNN) peuvent être utilisées pour la connaissance de la situation. CNN peut facilement générer une carte de flux de vent et fournir des trajectoires plus sûres pour le véhicule. Le SVM peut être utilisé pour classer les liaisons à visibilité directe (LoS) et non-LoS du navire à différents endroits et le long de différentes routes de vol. Les algorithmes ML peuvent être utilisés pour la détection, l\'évaluation et la classification des pannes, ainsi que pour la récupération après panne. De telles données, combinées à l’IA, peuvent facilement prédire les risques de défaillance futurs et ainsi contribuer à les minimiser. L\'application du ML via des techniques d\'exploration de données peut permettre une meilleure identification à distance et une meilleure sécurité des données. En raison de ces avantages, on peut s\'attendre à ce que la plupart des solutions UTM modernes intègrent l\'IA et le ML pour une gestion plus sûre du trafic.
L\'Australie, la Chine, l\'Inde, le Japon, la Corée du Sud et le reste de la région Asie-Pacifique sont les principaux contributeurs au marché de la gestion du trafic sans pilote dans la région Asie-Pacifique. L’urbanisation croissante et la congestion croissante du trafic poussent le transport terrestre à ses limites maximales dans les pays de la région Asie-Pacifique. L’adoption croissante de la mobilité aérienne urbaine a le potentiel de développer un système de transport plus rapide, plus propre et plus interconnecté au sein des pays de la région Asie-Pacifique. Ainsi, ces facteurs tirent parti de la demande de systèmes de gestion du trafic sans pilote dans les pays de la région Asie-Pacifique. Les pays de la région Asie-Pacifique se concentrent sur la mobilité aérienne urbaine, car les fabricants de drones, les gouvernements et les clients de la région sont susceptibles d\'adopter la technologie eVTOL. L\'application croissante des drones dans diverses applications telles que le transport, la surveillance météorologique, la surveillance, la recherche et le sauvetage, la lutte contre les incendies et la surveillance du trafic font partie des applications cruciales qui augmentent la demande de systèmes de gestion du trafic sans pilote. En Inde, le gouvernement central a mis en œuvre un certain nombre de mesures de réforme dans le but de faire de l\'Inde une plateforme mondiale pour les drones d\'ici 2030, dans le cadre du programme Atmanirbhar Bharat Abhiyan. Le 25 août 2021, il a annoncé la libéralisation des rues de drones, 2021, et le 24 septembre 2021, il a publié la carte de l\'espace aérien des drones. Ainsi, une telle croissance de la production et de l’adoption de drones pour diverses applications en Inde augmente le trafic aérien, ce qui devrait renforcer la demande de systèmes de gestion du trafic sans pilote. En outre, la Chine, l\'un des pays leaders de la région Asie-Pacifique, se concentre principalement sur la création de perspectives d\'investissement pour le développement des ménages et des entreprises en matière d\'infrastructures urbaines. En outre, la croissance du secteur du commerce électronique offre des opportunités substantielles au marché de la mobilité aérienne urbaine en Chine. Par exemple, en avril 2021, SF Express, un groupe logistique chinois, utilise un nouveau véhicule aérien sans pilote de grande capacité transportant du fret, développé par sa filiale allemande Amazilia Aerospace, en partenariat avec le spécialiste slovène des avions électriques Pipistrel. Ainsi, une telle adoption croissante des véhicules aériens sans pilote dans le secteur des transports devrait augmenter la demande de systèmes de gestion du trafic sans pilote, ce qui contribuera à stimuler la croissance du marché au cours de la période de prévision. La présence d\'acteurs clés des fabricants de drones dans la région Asie-Pacifique ainsi que les alliances stratégiques de ces acteurs augmentent l\'avantage concurrentiel du marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique.
Le marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique est segmenté en type, composant, application, utilisation finale et pays.
En fonction du type, le Le marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique est divisé en UTM persistant et UTM non persistant. En 2022, le segment UTM persistant a enregistré une part plus importante sur le marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique.
Sur la base des composants, le marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique est divisé en : ;matériel et logiciel. En 2022, le segment du matériel a enregistré une part plus importante sur le marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique.
Sur la base des applications, le marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique. Le marché de la gestion du trafic est segmenté en communications, navigation, surveillance et amp; surveillance, et autres. En 2022, le segment des communications a enregistré la plus grande part du marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique.
En fonction de l\'utilisateur final, le marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique est segmenté en agriculture et amp; foresterie, logistique et amp; transports, surveillance, etc. En 2022, le segment de la surveillance a enregistré la plus grande part du marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique.
En fonction du pays, Le marché de la gestion du trafic sans pilote dans le Pacifique est segmenté en Australie, Chine, Inde, Japon, Corée du Sud et reste de l’Asie-Pacifique. En 2022, le segment chinois a enregistré la plus grande part du marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique.
Lockheed Martin Corp ; Leonardo SpA ; Collins Aérospatiale ; Altitude Ange Ltée ; Frequentis AG; Unifly SA; Airbus SE ; et Thales SA sont les principales sociétés opérant sur le marché de la gestion du trafic sans pilote en Asie-Pacifique.
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 Type
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| Regions and Countries Covered | Asie-Pacifique
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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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