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시장보고서
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교통 신호 인텔리전스 시장 예측(-2032년) : 신호 유형별, 도입 모드별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석Transport Signal Intelligence Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Signal Type, Deployment Mode, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC의 조사에 따르면, 세계의 교통 신호 인텔리전스 시장은 2025년에 122억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 7.4%로 성장하여 2032년까지 202억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
교통 신호 인텔리전스는 교통 네트워크의 교통 신호, 철도 신호, 통신 신호를 분석 및 최적화하는 스마트 시스템을 말합니다. AI, 센서, 실시간 데이터를 활용하여 신호등 타이밍 조정, 정체 감지, 안전성을 향상시키는 시스템입니다. 차량 흐름을 조정하고, 지연을 줄이고, 대기 시간을 최소화하여 에너지 효율을 높입니다. 응용 분야에는 스마트 시티, 자율주행차, 철도 네트워크 등이 포함됩니다. 목표는 다양한 모빌리티 인프라 전반에 걸쳐 보다 원활하고 안전하며 지속가능한 교통 운영을 보장하는 지능적이고 적응력이 높은 신호 시스템을 구축하는 것입니다.
도시 교통 최적화 대책
급속한 도시화와 심각한 교통 체증으로 인해 도시 당국은 지능형 교통 최적화 정책을 우선순위에 두어야 합니다. 정부는 도로 이용률 향상, 이동시간 단축, 자동차 배기가스 감축을 목표로 스마트 모빌리티 프레임워크 도입에 박차를 가하고 있습니다. 교통 신호 인텔리전스 솔루션은 교차로에서 실시간 교통 흐름 모니터링과 동적 신호 조정을 가능하게 합니다. 도시지휘센터와의 통합을 통해 의사결정의 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 전 세계적으로 스마트 시티에 대한 투자가 가속화되는 가운데, 도시 교통 관리 전략의 핵심 원동력인 첨단 신호등 인텔리전스 플랫폼에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다.
파편화된 레거시 교통 인프라
많은 도시의 기존 교통 관리 시스템은 파편화되고 낡은 인프라를 기반으로 구축되어 있어 통합에 큰 어려움을 겪고 있습니다. 레거시 신호 제어 장치, 독자적인 통신 프로토콜, 통일되지 않은 데이터 표준은 현대 지능형 플랫폼과의 상호 운용성을 제한합니다. 이러한 인프라의 갱신 및 교체에는 막대한 자본 지출과 장기간의 도입 기간이 필요합니다. 지자체 차원의 예산 제약으로 인해 현대화 노력이 더욱 지연되고 있습니다. 이러한 구조적 제약은 특히 노후화된 도시 교통망을 가진 개발도상국에서 신호등 인텔리전스 솔루션의 원활한 도입을 가로막고 있습니다.
AI 탑재형 적응형 신호 플랫폼
인공지능의 발전은 교통 신호 지능 솔루션에 강력한 성장 기회를 제공하고 있습니다. AI 기반 적응형 플랫폼은 실시간 교통 패턴을 분석하고, 교통 체증을 예측하고, 신호등 타이밍을 동적으로 최적화할 수 있습니다. 머신러닝의 통합으로 사고, 피크타임 변동, 멀티모달 교통 흐름에 대한 대응력이 강화됩니다. 도시들이 데이터 기반 모빌리티 솔루션을 찾는 가운데, 적응형 신호등 플랫폼의 도입이 가속화되고 있습니다. 이러한 전환은 도로의 안전성 향상, 통근자의 경험 개선, 장기적인 도시 이동성 최적화에 도움이 될 것입니다.
모빌리티 흐름에 영향을 미치는 시스템 장애
중앙집중식 소프트웨어 기반 교통 관제 시스템에 의존하는 것은 시스템 장애나 사이버 공격으로 인한 혼란의 위험을 수반합니다. 신호제어 플랫폼에 문제가 발생하면 교통체증 발생, 사고 위험 증가, 시민 불만으로 이어질 수 있습니다. 연결 장애, 소프트웨어 오류, 데이터 부정확성은 실시간 의사결정을 방해할 수 있습니다. 시스템이 도시 네트워크 전체로 확장됨에 따라 이중화 및 내결함성 확보가 매우 중요해집니다. 지속적인 신뢰성에 대한 우려는 도입을 방해하거나 페일 세이프티 메커니즘에 대한 더 많은 투자를 요구할 수 있습니다.
COVID-19 팬데믹으로 인해 도시 지역의 이동량이 감소하고 지자체 예산이 의료 우선순위에 재분배됨에 따라 교통 신호 지능의 도입이 일시적으로 지연되었습니다. 록다운이 최고조에 달했을 때, 프로젝트 지연과 조달 속도 둔화가 확인되었습니다. 그러나 팬데믹 이후 회복기에는 변화하는 이동 패턴을 관리하기 위해 탄력성과 적응력을 갖춘 교통 시스템의 필요성이 강조되었습니다. 스마트 인프라와 비접촉식 교통 관리에 대한 새로운 초점이 점진적인 회복을 지원하고, 도시들은 장기적인 이동 효율을 향상시키기 위해 지능형 교통 솔루션에 재투자하고 있습니다.
예측 기간 동안 신호등 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 신호등 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 도시 교통 관리의 기초적인 역할에 기인합니다. 신호등이 있는 교차로는 차량과 보행자의 흐름을 관리하는 주요 통제 지점입니다. 센서, 연결성, 분석 기능을 갖춘 기존 신호등의 현대화가 광범위한 도입을 촉진하고 있습니다. 도시 간선도로와 교차로에 대한 높은 갱신 수요로 인해 이 부문은 전체 시장 수익의 주요 기여 요인으로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 중앙 집중식 제어 시스템 부문은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 중앙 집중식 제어 시스템 부문은 통합 교통 관리 아키텍처의 도입 확대에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 중앙집중형 플랫폼은 광역도시권의 신호제어 연계를 가능하게 하여 교통체증 완화 및 응답시간 개선을 실현합니다. 강화된 데이터 통합과 AI 기반 최적화를 통해 운영 효율성이 더욱 향상됩니다. 도시가 지능형 교통 지휘 센터를 확장함에 따라 확장성이 높은 중앙 집중식 제어 시스템에 대한 수요는 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 도시 확장과 대규모 스마트 시티 이니셔티브에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본 등의 국가들은 증가하는 교통량을 관리하기 위해 지능형 교통 인프라에 많은 투자를 하고 있습니다. 정부 주도의 디지털 모빌리티 프로그램과 확장되는 도시 도로망은 도입을 강력하게 촉진하고 있습니다. 높은 인구 밀도와 교통 체증 문제는 교통 신호 지능 솔루션에 대한 지역적 수요를 더욱 강화시키고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 첨단 교통 분석 기술과 AI 기반 제어 시스템 도입 가속화로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 강력한 기술력, 지원적인 규제 프레임워크, 스마트 모빌리티 자금 조달 이니셔티브가 혁신을 촉진하고 있습니다. 미국과 캐나다의 도시들은 안전과 효율성 향상을 위해 교통 인프라를 업그레이드하고 있습니다. 커넥티드카 및 자율주행차 대응 준비에 대한 관심이 높아지면서 지능형 신호등 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Transport Signal Intelligence Market is accounted for $12.2 billion in 2025 and is expected to reach $20.2 billion by 2032 growing at a CAGR of 7.4% during the forecast period. Transport Signal Intelligence refers to smart systems that analyze and optimize traffic signals, railway signals, or communication signals in transportation networks. Using AI, sensors, and real-time data, these systems adjust timings, detect congestion, and improve safety. They coordinate vehicle flows, reduce delays, and enhance energy efficiency by minimizing idle times. Applications include smart cities, autonomous vehicles, and rail networks. The purpose is to create intelligent, adaptive signaling that ensures smoother, safer, and more sustainable transport operations across diverse mobility infrastructures.
Urban traffic optimization initiatives
Rapid urbanization and escalating congestion levels are compelling city authorities to prioritize intelligent traffic optimization initiatives. Governments are increasingly deploying smart mobility frameworks to improve road utilization, reduce travel time, and lower vehicular emissions. Transport signal intelligence solutions enable real-time traffic flow monitoring and dynamic signal adjustments across intersections. Integration with urban command centers further enhances decision-making efficiency. As smart city investments accelerate globally, demand for advanced signal intelligence platforms continues to strengthen as a core enabler of urban traffic management strategies.
Fragmented legacy traffic infrastructure
Existing traffic management systems in many cities are built on fragmented and outdated infrastructure, creating significant integration challenges. Legacy signal controllers, proprietary communication protocols, and inconsistent data standards limit interoperability with modern intelligent platforms. Upgrading or replacing such infrastructure requires high capital expenditure and prolonged deployment timelines. Budget constraints at municipal levels further slow modernization efforts. These structural limitations restrict seamless adoption of transport signal intelligence solutions, particularly in developing regions with aging urban traffic networks.
AI-powered adaptive signal platforms
Advancements in artificial intelligence present strong growth opportunities for transport signal intelligence solutions. AI-powered adaptive platforms can analyze real-time traffic patterns, predict congestion, and dynamically optimize signal timings. Integration of machine learning enhances responsiveness to incidents, peak-hour fluctuations, and multimodal traffic flows. As cities seek data-driven mobility solutions, adoption of adaptive signal platforms is gaining momentum. This shift supports improved road safety, enhanced commuter experience, and long-term urban mobility optimization.
System failures affecting mobility flow
Reliance on centralized and software-driven traffic control systems introduces risks related to system failures and cyber disruptions. Any malfunction in signal intelligence platforms can lead to traffic gridlocks, increased accident risks, and public dissatisfaction. Connectivity failures, software bugs, or data inaccuracies may compromise real-time decision-making. As systems scale across urban networks, ensuring redundancy and resilience becomes critical. Persistent reliability concerns may deter adoption or necessitate higher investments in fail-safe mechanisms.
The COVID-19 pandemic temporarily slowed transport signal intelligence deployments as urban mobility volumes declined and municipal budgets were reallocated toward healthcare priorities. Project delays and procurement slowdowns were observed during peak lockdown periods. However, post-pandemic recovery emphasized the need for resilient and adaptive traffic systems to manage fluctuating travel patterns. Renewed focus on smart infrastructure and contactless traffic management has supported gradual recovery, with cities reinvesting in intelligent transport solutions to enhance long-term mobility efficiency.
The traffic light signalssegment is expected to be the largest during the forecast period
The traffic light signals segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to its foundational role in urban traffic management. Signalized intersections represent the primary control points for managing vehicular and pedestrian flows. Modernization of conventional traffic lights with sensors, connectivity, and analytics drives widespread adoption. High replacement demand across urban corridors and intersections positions this segment as the dominant contributor to overall market revenue.
The centralized control systemssegment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the centralized control systems segment is predicted to witness the highest growth rate,impelled by increasing adoption of integrated traffic management architectures. Centralized platforms enable coordinated signal control across large urban areas, improving congestion mitigation and response times. Enhanced data aggregation and AI-driven optimization further boost operational efficiency. As cities expand intelligent transport command centers, demand for scalable centralized control systems is expected to grow rapidly.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by rapid urban expansion and large-scale smart city initiatives. Countries such as China, India, and Japan are investing heavily in intelligent transport infrastructure to manage rising traffic volumes. Government-backed digital mobility programs and expanding urban road networks support strong adoption. High population density and congestion challenges further reinforce regional demand for transport signal intelligence solutions.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGRattributed to accelerated adoption of advanced traffic analytics and AI-based control systems. Strong technological capabilities, supportive regulatory frameworks, and smart mobility funding initiatives are driving innovation. Cities across the U.S. and Canada are upgrading traffic infrastructure to improve safety and efficiency. Growing emphasis on connected and autonomous vehicle readiness further boosts demand for intelligent signal solutions.
Key players in the market
Some of the key players in Transport Signal Intelligence Market include Siemens Mobility, Thales Group, Huawei Technologies Co., Ltd., Cisco Systems, Inc., Alstom SA, Bombardier, Nokia Corporation, Schneider Electric SE, Wabtec Corporation, Hollysys Automation Technologies Ltd., CRSC (China Railway Signal & Communication), ANSALDO STS, CAF Group, Nippon Signal Co., Ltd., Belden Inc., Kyosan Electric Manufacturing and Indra Sistemas SA.
In December 2025, Nippon Signal Co., Ltd. introduced transport signal intelligence solutions for railway networks, combining predictive monitoring, AI-driven fault detection, and real-time operational optimization.
In November 2025, Huawei Technologies Co., Ltd. deployed transport signal intelligence systems for smart rail networks, combining IoT connectivity, AI analytics, and predictive control to optimize traffic flow and network reliability.
In October 2025, Cisco Systems, Inc. launched AI-assisted transport signaling platforms, enabling real-time data analytics, network monitoring, and predictive failure detection across rail and urban transit infrastructure.
In September 2025, Alstom SA introduced advanced train signaling intelligence systems, integrating AI and digital twin technologies for enhanced operational safety, scheduling efficiency, and network optimization.