No. of Pages: 146 | Report Code: BMIRE00027912 | Category: Aerospace and Defense
UAV e UAS stanno guadagnando attenzione grazie alla loro capacità di rivoluzionare diverse attività e settori verticali. Con un numero crescente di UAV e UAS, anche l’UTM basato sull’intelligenza artificiale (AI) e sull’apprendimento automatico (ML) sta guadagnando importanza. Attualmente, diverse aziende utilizzano l’intelligenza artificiale e il machine learning per migliorare le proprie soluzioni di gestione del traffico aereo (ATM) e si prevede che lo stesso verrà replicato per le soluzioni UTM. L\'attuale framework UTM supporta principalmente l\'identificazione remota, la pianificazione operativa, la consapevolezza situazionale e il rilevamento e ripristino dei guasti. L\'intelligenza artificiale e il machine learning possono aiutare in tutte queste categorie ottimizzando il funzionamento di un drone. Nella pianificazione operativa, gli algoritmi AI e ML possono essere utilizzati per operazioni efficienti e sicure in ambienti ostili attraverso una migliore previsione, classificazione e ottimizzazione della traiettoria. Il Reinforcement Learning (RL) e la Deep Neural Network (DNN) possono essere utilizzati per il tracciamento dei bersagli, il monitoraggio degli incendi o la classificazione e il recupero di un veicolo malfunzionante. I metodi ML basati su Convolutional Neural Network (CNN) Support Vector Machine (SVM) possono essere utilizzati per la consapevolezza situazionale. La CNN può facilmente generare una mappa del flusso del vento e fornire traiettorie più sicure per il veicolo. L\'SVM può essere utilizzato per classificare i collegamenti in linea di vista (LoS) e non LoS della nave in luoghi diversi e lungo diverse rotte di volo. Gli algoritmi ML possono essere utilizzati per il rilevamento, la valutazione e la classificazione degli errori, nonché per il ripristino degli errori. Tali dati, combinati con l’intelligenza artificiale, possono facilmente prevedere future possibilità di guasto e quindi aiutare a minimizzare lo stesso. L\'applicazione del machine learning attraverso tecniche di data mining può consentire una migliore identificazione remota e sicurezza dei dati. Grazie a tali vantaggi, è possibile che la maggior parte delle moderne soluzioni UTM integri AI e ML per una gestione del traffico più sicura.
Australia, Cina, India, Giappone, Corea del Sud e il resto dell\'Asia del Pacifico sono i principali contributori al mercato della gestione del traffico senza pilota nell\'Asia del Pacifico. La crescente urbanizzazione e la crescente congestione del traffico stanno spingendo il trasporto via terra ai limiti massimi nei paesi dell’Asia del Pacifico. La crescente adozione della mobilità aerea urbana ha il potenziale per sviluppare un sistema di trasporto più veloce, più pulito e più interconnesso nei paesi dell’Asia del Pacifico. Pertanto, tali fattori stanno sfruttando la domanda di sistemi di gestione del traffico senza pilota nei paesi dell’Asia del Pacifico. I paesi della regione Asia-Pacifico si stanno concentrando sulla mobilità aerea urbana, poiché i produttori di droni, i governi e i clienti della regione probabilmente adotteranno la tecnologia eVTOL. La crescente applicazione dei droni in varie applicazioni come trasporti, monitoraggio meteorologico, sorveglianza, ricerca e salvataggio, antincendio, monitoraggio del traffico sono alcune delle applicazioni cruciali che stanno aumentando la domanda di sistemi di gestione del traffico senza pilota. In India, il governo centrale ha implementato una serie di misure di riforma con l’obiettivo di rendere l’India un hub globale per i droni entro il 2030, nell’ambito del programma Atmanirbhar Bharat Abhiyan. Il 25 agosto 2021 ha annunciato la liberalizzazione delle Rues dei droni 2021 e il 24 settembre 2021 ha pubblicato la mappa dello spazio aereo dei droni. Pertanto, tale crescita nella produzione e nell’adozione di droni per varie applicazioni in India sta aumentando il traffico aereo che, si prevede, rafforzerà la domanda di sistemi di gestione del traffico senza pilota. Inoltre, la Cina, uno dei paesi leader nella regione dell\'Asia-Pacifico, si concentra principalmente sulla creazione di prospettive di investimento per lo sviluppo delle infrastrutture urbane delle famiglie e delle imprese. Inoltre, la crescita del settore dell’e-commerce offre ulteriori opportunità sostanziali al mercato della mobilità aerea urbana in Cina. Ad esempio, nell\'aprile 2021, SF Express, un gruppo logistico cinese, utilizza un nuovo veicolo aereo senza pilota ad alta capacità per il trasporto di merci che è stato sviluppato dalla sua filiale tedesca, Amazilia Aerospace, in collaborazione con lo specialista sloveno di aerei elettrici Pipistrel. Pertanto, si prevede che tale crescente adozione di veicoli aerei senza pilota nel settore dei trasporti aumenterà la domanda di sistemi di gestione del traffico senza pilota che contribuiranno a guidare la crescita del mercato nel periodo di previsione. La presenza di attori chiave di produttori di droni nella regione dell\'Asia Pacifico, insieme alle alleanze strategiche di questi attori, sta aumentando il vantaggio competitivo per il mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico.
Il mercato della gestione del traffico senza pilota nell\'Asia Pacifico è segmentato in tipo, componente, applicazione, utilizzo finale e paese.
In base al tipo, il Il mercato della gestione del traffico senza pilota dell’Asia Pacifico è biforcato in UTM persistente e UTM non persistente. Nel 2022, il segmento UTM persistente ha registrato una quota maggiore nel mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico.
In base ai componenti, il mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico è biforcato in ;hardware e software. Nel 2022, il segmento hardware ha registrato una quota maggiore nel mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico.
In base all\'applicazione, il mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico Il mercato della gestione del traffico è segmentato in comunicazioni, navigazione, sorveglianza e sicurezza. monitoraggio e altri. Nel 2022, il segmento delle comunicazioni ha registrato la quota maggiore nel mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico.
In base all\'utente finale, il mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico è segmentato in agricoltura e silvicoltura, logistica e trasporto, sorveglianza e altro. Nel 2022, il segmento della sorveglianza ha registrato la quota maggiore nel mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico.
In base al paese, l\'Asia Il mercato della gestione del traffico senza pilota nel Pacifico è segmentato in Australia, Cina, India, Giappone, Corea del Sud e resto dell’Asia Pacifico. Nel 2022, il segmento cinese ha registrato la quota maggiore nel mercato della gestione del traffico senza pilota dell\'Asia Pacifico.
Lockheed Martin Corp; Leonardo SpA; Collins aerospaziale; Altitudine Angelo Ltd; Frequentis AG; Unifly NV; Airbus SE; e Thales SA sono le società leader che operano nel mercato della gestione del traffico senza pilota nell\'Asia del Pacifico.
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-Pacifico
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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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