2023年,聲學電動車輛警示系統市場的估值為9.6681億美元,預計在預測期間(2024-2032年)將以穩定的複合年增長率約11.66%增長,這歸因於電動車輛的快速採用、嚴格的政府法規、技術進步以及自動駕駛車輛的發展。
聲學電動車輛警示系統(AVAS)是一種聲學設備,在以每小時30公里以下的速度前進時,以及以每小時6公里以下的速度倒車時,產生類似傳統內燃機車輛的聲音。以此方式,公眾可以使用悅耳的聲音獲悉全電動巴士就在附近或已經在該區域。世界各國政府正在實施各種法律,電動車輛安全法規是最關鍵的法規之一。同樣地,燃燒引擎電動車輛在行駛時不會產生聲音,因此,行人並未意識到周圍的車輛。為了確保行人的安全,政府正在強制安裝產生聲音並提醒行人有電動車輛存在的聲學車輛警示系統。例如,自2019年7月以來,歐盟強制要求所有新開發的電動車輛,如電池電動車、混合動力電動車和燃料電池電動車,必須安裝聲學警示系統。因此,隨著電動車輛需求的增長,聲學車輛警示系統的需求在預測期內持續增長。
自適應且情境感知型聲音生成
自適應情境感知型聲音生成是聲學車輛警示系統(AVAS)的一項重大進步。這種趨勢需要創建能夠根據環境和交通狀況的時間和空間特徵優化聲音的系統。
最近的實施案例展示了這項技術的快速發展:
對於新款電動跨界車Ariya,日產於2021年推出了其‘‘Canto’’聲音系統。該系統的實施取決於車輛的速度、加速和減速,以調整警報的音調和音量,從而減少聽覺系統的侵入性。
2022年,由漢斯·齊默(Hans Zimmer)創作的BMW標誌性聲音電動版被引入BMW i4和BMW iX車型。該系統不僅取決於駕駛模式,還取決於鄰近區域,即在大型城市中聲音水平會增加,而在鄉村地區則會降低。
以下近期案例揭示了AVAS的自適應成長技術如何提高安全性,減少噪音干擾,並變得比以往更明智、更具情境效應。這種發展將持續下去,甚至會更複雜地整合車輛感測器和環境感測,以提高行人安全和尊重城市噪音的運行效率。
亞太地區主導聲學電動車輛警示系統市場
亞太地區聲學電動車輛警示系統市場預計將在預測期內佔據主導地位。由於中等收入者增加和人均收入提高,亞太地區的汽車行業一直在顯著改善。中國、印度和印度尼西亞的汽車銷量都出現了急劇增長,其中一些在近期實現了兩位數的增長率。這種需求的增加成為聲學車輛警示系統的催化劑,而聲學車輛警示系統是當前汽車中必不可少的子系統。此外,該地區所有政府一直在透過各種計劃和政策向汽車行業提供巨額激勵措施。例如,中國政府加強了政策目標,以支援自由稅收和補貼,例如為電動車輛(EVs)的發展提供優質稅收優惠。這使得中國對電動車輛的需求很高,使其成為世界市場的領導者。例如,根據國際能源署(IEA)發布的報告,2024年,中國2023年共售出810萬輛電動車輛,而2022年為590萬輛。此外,技術發展和創新也同樣促進了亞太地區的市場擴張。
聲學電動車輛警示系統市場競爭激烈且集中,全球性和國際性參與者較少。主要參與者正在採用不同的成長策略來增強其市場佔有率,例如合作夥伴關係、協議、合作、新產品發布、地域擴張以及併購。市場上的一些主要參與者包括Brigade Electronics Group Plc、哈曼國際、大陸集團、德州儀器、電裝電子公司、海拉股份有限公司、索爾、意法半導體、戴姆勒卡車股份公司和ESI集團。
2024年,Brose推出了一款全新的AVAS(聲學車輛警示系統),當車輛以低於每小時50公里的速度行駛時,會產生虛假的駕駛聲音。因此,機電專家能夠在其聲學和電子領域的專業知識基礎上進行構建,例如基於車門模組的音箱設計。另一個優勢是該模組具有200至5,000赫茲的寬頻率範圍,這允許創建生動的聲音和特定的聲音模式。
2022年,Brigade Electronics推出了Sidescan Predict,這是下一代側向偵測感測器系統。該系統專為道路車輛、物體和易受傷害的道路使用者之間的碰撞避免而設計。
例如,自2019年7月以來,歐盟強制要求所有新開發的電動車輛,如電池電動車、混合動力電動車和燃料電池電動車,必須安裝聲學警示系統。
購買本報告的原因:
客製化選項:
全球聲學電動車輛警示系統市場可根據要求或任何其他市場區隔進行進一步客製化。此外,UMI理解您可能擁有自己的業務需求,因此請隨時與我們聯繫以獲取完全滿足您要求的報告。
分析歷史市場、估計當前市場以及預測全球聲學電動車輛警示系統市場的未來市場是創建和分析聲學電動車輛警示系統在全球主要地區的採用的三個主要步驟。進行了詳盡的二手研究,以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。其次,為了驗證這些見解,考慮了大量的發現和假設。此外,還對全球聲學電動車輛警示系統市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一手採訪。在通過一手採訪對市場數據進行假設和驗證後,我們採用自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後,採用市場細分和數據三角測量方法來估計和分析與行業相關的細分市場和子細分市場的市場規模。詳細的方法如下:
步驟1:深入研究二手資料來源:
進行了詳細的二手研究,以通過公司內部資料來源(例如年度報告和財務報表、業績演示、新聞稿等)以及外部資料來源(包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手的出版物、行業報告、第三方資料庫和其他可信的出版物)獲取聲學電動車輛警示系統市場的歷史市場規模。
步驟2:市場細分:
在獲得聲學電動車輛警示系統市場的歷史市場規模後,我們進行了詳細的二手分析,以收集主要地區不同細分市場和子細分市場的歷史市場見解和份額。主要細分市場包括在報告中,例如車輛類型、推進類型和銷售管道。此外,還進行了國家級分析,以評估該地區測試模型的整體採用情況。
步驟3:因素分析:
在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後,我們進行了詳細的因素分析,以估計聲學電動車輛警示系統市場的當前市場規模。此外,我們使用因變數和自變數(例如車輛類型、推進類型和聲學電動車輛警示系統市場的銷售管道)進行了因素分析。對需求和供應方面的情況進行了徹底的分析,考慮了全球聲學電動車輛警示系統市場領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布。
當前市場規模調整:基於以上3個步驟中的可行見解,我們得出了當前市場規模、全球聲學電動車輛警示系統市場的主要參與者以及各細分市場的市場份額。所有所需百分比份額拆分和市場細分均使用上述二手方法確定,並通過一手採訪進行了驗證。
估計與預測:對於市場估計和預測,為不同因素分配了權重,包括驅動因素與趨勢、限制因素和利益相關者可用的機會。在分析了這些因素之後,應用了相關的預測技術,即自上而下/自下而上的方法,以得出2032年全球主要市場不同細分市場和子細分市場的市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括:
一手研究:對主要地區的關鍵意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談,包括高階主管 (CXO/VP、銷售主管、行銷主管、營運主管、區域主管、國家主管等)。 然後,總結主要研究結果,並進行統計分析以證明所述假設。 主要研究的輸入與次要發現合併,從而將信息轉化為可行的見解。
市場工程
採用數據三角測量技術來完成整體市場估計,並得出全球聲學電動汽車警報系統市場每個細分市場和子細分市場的精確統計數字。 在研究了全球聲學電動汽車警報系統市場的車輛類型、推進類型和銷售渠道等各個參數和趨勢後,將數據分為幾個細分市場和子細分市場。
研究確定了全球聲學電動汽車警報系統市場當前和未來的市場趨勢。 投資者可以獲得戰略見解,以根據研究中進行的定性和定量分析來判斷其投資的自主權。 當前和未來的市場趨勢決定了市場在區域層面的整體吸引力,為行業參與者提供了一個平台,可以利用未開發的市場,從先發優勢中獲益。 研究的其他定量目標包括:
第一季度:聲電混合動力車輛警報系統市場目前的市場規模和增長潛力是什麼?
第二季度:推動聲電混合動力車輛警報系統市場增長的因素是什麼?
第三季度:按車輛類型劃分,哪個細分市場擁有最大的聲電混合動力車輛警報系統市場份額?
第四季度:聲電混合動力車輛警報系統市場的新興技術和趨勢是什麼?
第五季度:哪個地區將主導聲電混合動力車輛警報系統市場?
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