자율주행차에서의 다중 모달 융합 이미징 2025: 시장 동향, 기술 혁신 및 전략적 전망. 향후 5년을 형성하는 주요 성장 동력, 경쟁 변화 및 지역 기회를 탐색합니다.

• 요약 및 시장 개요
• 다중 모달 융합 이미징의 주요 기술 동향
• 경쟁 환경 및 주요 업체
• 시장 성장 전망 (2025–2030): CAGR, 수익 및 물량 분석
• 지역 시장 분석: 북미, 유럽, 아시아태평양 및 기타 지역
• 도전 과제, 위험 및 채택 장벽
• 기회와 전략적 권장 사항
• 미래 전망: 새로운 응용 프로그램 및 장기적 영향
• 출처 및 참조

요약 및 시장 개요

자율주행차에서의 다중 모달 융합 이미징은 LiDAR, 레이더, 카메라 및 초음파 센서와 같은 여러 센서 모달리티의 데이터를 통합하여 차량의 환경에 대한 포괄적이고 강력한 인식을 생성하는 것을 의미합니다. 이 기술은 다양한 상황에서 객체 감지, 분류 및 상황 인식을 향상시킴으로써 차량 자율성(SAE 레벨 3 이상)을 높이는 데 중요합니다.

2025년까지 자율주행차에서의 다중 모달 융합 이미징에 대한 글로벌 시장은 급속한 성장세를 보일 것으로 예상되며, 이는 고급 운전 보조 시스템(ADAS)의 채택 가속화와 완전 자율주행차 개발의 지속 때문이다. Gartner에 따르면, 다중 센서 데이터 융합의 통합은 복잡한 도시 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 주행을 위한 중요한 요소로 작용하고 있으며, 단일 센서 솔루션이 자주 부족한 경우에서 특히 그러합니다.

시장 동향은 여러 주요 요인에 의해 형성됩니다:

• 기술 발전: 센서 하드웨어, 엣지 컴퓨팅 및 인공지능 분야의 혁신이 실시간 다중 모달 융합을 보다 실현 가능하고 비용 효과적으로 만들고 있습니다. NVIDIA와 Intel과 같은 기업들이 센서 융합 애플리케이션에 맞춘 고성능 컴퓨팅 플랫폼 개발을 선도하고 있습니다.
• 규제 촉진: 정부 및 규제 기관은 점점 더 높은 안전 기준을 요구하고 있으며, 이는 센서 융합 기술의 배포를 가속화하고 있습니다. 미국 고속도로 교통 안전국(NHTSA)과 유럽연합 집행위원회는 모두 신규 차량 모델에 대한 고급 인식 시스템을 촉구하고 있습니다.
• 자동차 제조업체의 계획: Tesla, Toyota, Volkswagen Group와 같은 선도적인 OEM들은 자율주행 기술의 차별화를 위해 다중 모달 융합에 많은 투자를 하고 있습니다.

2024년 IDC의 보고서에 따르면, 자동차 센서 융합 시스템의 시장 규모는 2025년까지 87억 달러에 이를 것으로 예상되며, 다중 모달 이미징 솔루션이 상당한 비중을 차지할 것입니다. 아시아 태평양 지역, 특히 중국과 일본이 이끄는 지역이 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 이는 급속한 도시화와 스마트 모빌리티 이니셔티브에 대한 정부의 지원이 뒷받침되고 있습니다.

결론적으로 다중 모달 융합 이미징은 자율주행차의 차세대 기술로 자리잡고 있으며, 강력한 시장 모멘텀과 업계 및 규제 간의 강력한 지원을 받고 있습니다.

다중 모달 융합 이미징의 주요 기술 동향

다중 모달 융합 이미징은 LiDAR, 레이더, 가시광선 카메라 및 열 이미저와 같은 다양한 센서 모달리티의 데이터를 통합하여 자율주행차의 환경 인식을 개선하는 데 빠르게 변모하고 있습니다. 2025년에는 이 분야에서 다중 모달 융합 이미징의 발전과 채택을 형성하는 여러 주요 기술 동향이 있습니다.

• 딥 러닝 기반 센서 융합: 고급 딥 러닝 알고리즘의 채택이 이질적인 센서 데이터의 보다 정교한 융합을 가능하게 하고 있습니다. 신경망은 여러 출처의 공간적, 시간적 및 의미적 정보를 결합하여, 도전적인 조건에서 객체 감지, 분류 및 추적 성능을 향상시키는 데 사용되고 있습니다. NVIDIA와 같은 기업들이 AI를 활용하여 센서 융합의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 최전선에 있습니다.
• 실시간 처리를 위한 엣지 컴퓨팅: 자율주행차에서 저지연 의사결정을 위한 필요성이 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 통합을 촉진하고 있습니다. 이러한 시스템은 다중 모달 데이터를 로컬에서 처리하여 클라우드 인프라에 대한 의존도를 줄이고 실시간 인식 및 반응을 가능하게 합니다. Intel과 Qualcomm는 고처리량, 저전력 센서 융합 작업에 최적화된 자동차 등급 칩셋 개발을 하고 있습니다.
• 표준화 및 상호 운용성: 생태계가 성숙해짐에 따라, 다양한 제조업체의 센서 간 상호 운용성을 보장하기 위한 데이터 형식 및 융합 프로토콜 표준화에 대한 강조가 커지고 있습니다. SAE International과 같은 조직이 주도하는 이니셔티브는 대규모 배포 및 공급업체 간 호환성에 필수적인 개방형 표준 개발을 촉진하고 있습니다.
• 악천후 성능 향상: 다중 모달 융합 이미징은 특히 악천후 및 저시정 상황에서 유용성을 입증하고 있습니다. 보완적인 센서 데이터를 결합함으로써, 자율주행차는 개별 센서가 손상되더라도 상황 인식을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 열 이미징과 레이더는 안개, 비 또는 어둠 속에서 카메라 및 LiDAR의 한계를 보완할 수 있으며, 이는 Velodyne Lidar와 Teledyne FLIR의 파일럿 프로그램에서 입증되었습니다.
• 비용 및 전력 최적화: 상용 가능성 향상을 위한 노력은 센서 소형화, 통합 및 전력 효율성 혁신을 촉진하고 있습니다. 공급업체들은 다중 센서 모듈과 시스템온칩 솔루션을 개발하여 전체 비용과 에너지 소비를 줄여 자율주행차의 대량 시장 접근성을 높이고 있습니다.

이러한 동향은 2025년 이후 자율주행차의 안전성, 신뢰성 및 확장성을 향상시키는 데 다중 모달 융합 이미징의 중요한 역할을 강조합니다.

경쟁 환경 및 주요 업체

자율주행차에서의 다중 모달 융합 이미징의 경쟁 환경은 카메라, LiDAR, 레이더 및 기타 센서의 데이터를 결합한 강력한 인식 시스템의 필요성에 의해 급속히 변화하고 있습니다. 2025년 현재, 시장은 잘 알려진 자동차 공급업체, 기술 대기업 및 혁신적인 스타트업이 혼합된 체계로 구성되어 있으며, 각기 자율 주행을 위한 안전성, 신뢰성 및 확장성을 향상시키기 위해 다중 센서 융합 솔루션을 제공합니다.

이 분야에서의 주요 플레이어에는 NVIDIA가 포함되어 있습니다. 이 회사는 DRIVE 플랫폼을 활용하여 AI 기반 융합 알고리즘을 사용하여 다중 모달 센서 데이터를 통합합니다. Mobileye(Intel 소속)는 카메라, 레이더 및 LiDAR 입력 결합에 중점을 두고 REM(도로 경험 관리) 및 EyeQ 시스템을 지속적으로 발전시키고 있습니다. Bosch Mobility 및 Continental AG 또한 저명하며, 주요 OEM에 의해 채택되고 있는 확장 가능한 센서 융합 모듈을 제공합니다.

Aurora Innovation 및 Argo AI와 같은 스타트업들은 여러 센서 모달리티에서 실시간 데이터를 결합하는 독자적인 융합 구조를 개발하며, 엣지 케이스 및 악천후 조건에 대응하는 것을 목표로 하고 있습니다. Velodyne Lidar와 Luminar Technologies는 주요 OEM과 협력하여 카메라 및 레이더 데이터와 함께 고해상도 LiDAR를 통합하여 포괄적인 인식 스택을 제공하고 있습니다.

• 전략적 파트너십: 이 분야는 센서 제조업체, AI 소프트웨어 회사 및 자동차 OEM 간의 협업이 특징입니다. 예를 들어, NVIDIA는 Mercedes-Benz 및 Volvo Cars와 파트너십을 체결하여 생산 차량에서 end-to-end 융합 솔루션을 배포하고 있습니다.
• 기술 차별화: 기업들은 고유한 융합 알고리즘, 실시간 처리 능력, 센서 중복성 및 페일오버 처리 능력 등을 통해 차별화하고 있으며, 이는 안전 인증에 중요합니다.
• 시장 확장: 규제 프레임워크가 발전함에 따라 주요 플레이어들은 상업용 차량, 로봇택시 및 고급 운전 보조 시스템(ADAS)을 위한 제공 범위를 확대하여 경쟁을 더 격화하고 있습니다.

전반적으로 2025년의 경쟁 환경은 빠른 혁신, 전략적 제휴 및 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 비용 효율적인 다중 모달 융합 이미징을 위한 경합으로 정의되며, 시장 리더들은 R&D 및 생태계 파트너십에 막대한 투자를 하고 그들의 우위를 유지하고 있습니다.

시장 성장 전망 (2025–2030): CAGR, 수익 및 물량 분석

자율주행차에서의 다중 모달 융합 이미징 시장은 2025년부터 2030년까지 유도 요구 증가로 인해 강력한 성장을 맞을 것으로 예상됩니다. 다중 모달 융합 이미징은 LiDAR, 레이더, 카메라 및 초음파 장치와 같은 다양한 센서의 데이터를 통합하여 신뢰할 수 있는 자율주행차의 작동에 필수적인 포괄적인 환경 모델을 생성합니다.

MarketsandMarkets의 예측에 따르면, 자동차 응용 프로그램에 상당한 비중을 두고 있는 다중 모달 이미징 기술의 글로벌 시장 규모는 2025년부터 2030년까지 대략 18%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 성장은 특히 북미, 유럽 및 아시아태평양의 레벨 3 이상의 자율주행차 채택 증가에 의해 뒷받침됩니다.

자동차 부문의 다중 모달 융합 이미징 솔루션에서 발생하는 수익은 2025년 18억 달러에서 2030년 45억 달러를 초과할 것으로 전망됩니다. 이는 고급 운전 보조 시스템(ADAS)의 통합 증가와 완전 자율주행차로의 전환에 기인합니다. 다중 모달 센서 유닛의 배송량은 같은 기간 동안 20% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 이는 주요 OEM과 NVIDIA, Intel (Mobileye) 및 Bosch Mobility와 같은 기술 제공업체에 의해 자율주행차 플랫폼의 생산이 증가하고 있음을 반영합니다.

지역적으로는, 중국이 가장 빠르게 성장할 시장으로 예측되며, 22% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 보입니다. 정부의 공격적인 정책, 급속한 도시화 및 주요 자율주행차 개발업체의 존재가 이 성장을 촉진하고 있습니다. 한편, 북미는 지속적인 파일럿 프로그램 및 자율주행 모빌리티 솔루션을 위한 규제 지원으로 인해 높은 수익 점유율을 유지할 것입니다.

주요 시장 요인은 인식 시스템의 신뢰성 및 중복성 요구, 차량 안전을 위한 규제 의무, 센서 비용의 지속적인 감소 등이 있습니다. 그러나 센서 보정의 복잡성 및 데이터 처리 요구사항과 같은 도전 과제가 특정 부분에서 채택 속도를 늦출 수 있습니다.

지역 시장 분석: 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역

자율주행차의 다중 모달 융합 이미징에 대한 지역 환경은 급속히 변화하고 있으며, 북미, 유럽, 아시아태평양 및 기타 지역에서 뚜렷한 동향과 성장 동력이 있습니다. 다중 모달 융합 이미징— LiDAR, 레이더 및 카메라와 같은 센서의 데이터를 통합함으로써 자율주행 시스템의 인식 및 안전성을 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 북미: 이 지역은 주요 자율주행차 개발업체와 강력한 R&D 투자로 인해 기술 혁신과 초기 채택 모두에서 앞서고 있습니다. Waymo와 Tesla와 같은 기업들이 최전선에서 다중 센서 융합을 활용하여 차량의 인식을 개선하고 있습니다. 미국 및 캐나다의 규제 지원과 파일럿 프로그램은 배포를 가속화합니다. IDC에 따르면, 북미는 2024년 글로벌 자율주행차 센서 융합 수익의 40%以上를 차지하며, 이는 2025년에도 지속될 것으로 예상됩니다.
• 유럽: 유럽의 시장은 엄격한 안전 규제로 특징지어지며 표준화에 강한 중점을 두고 있습니다. Daimler 및 Volkswagen Group와 같은 자동차 제조업체들은 EU의 일반 안전 규정에 따라 고급 운전 보조 시스템(ADAS)을 준수하기 위해 다중 모달 융합 이미징을 통합하고 있습니다. 이 지역은 또한 센서 성능 및 데이터 융합을 위한 기준을 설정하는 Euro NCAP 프로그램과 같은 협력 연구 개발 이니셔티브의 혜택을 보고 있습니다.
• 아시아 태평양: 아시아태평양 지역은 중국, 일본, 한국의 공격적인 투자에 힘입어 가장 빠르게 성장하고 있습니다. Baidu와 같은 중국 기술 대기업 및 Toyota와 같은 자동차 제조업체들은 대규모 도시 파일럿 프로젝트에서 다중 모달 융합 이미징을 배포하고 있습니다. 정부 지원 스마트 시티 이니셔티브 및 유리한 정책이 채택을 촉진하고 있습니다. Mordor Intelligence는 이 지역의 센서 융합 시장이 2025년까지 두 자릿수의 CAGR을 기록할 것으로 전망하고 있습니다.
• 기타 지역(RoW): 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카에서의 채택은 더딘 편이지만, 상업용 차량 및 대중교통을 위한 다중 모달 융합 활용에 대한 관심이 커지고 있습니다. 인프라 문제는 여전히 존재하지만, 특히 걸프 국가에서의 파일럿 배포가 향후 확장을 위한 기초를 다지고 있습니다. Gartner의 보고서에서도 언급되었습니다.

결론적으로 북미와 유럽은 혁신 및 규제 프레임워크에서 여전히 선두주자로 남아 있지만, 아시아 태평양은 성장 잠재력이 큰 시장으로 부상하고 있으며, 기타 지역은 점차 다중 모달 융합 이미징의 채택 곡선에 진입하고 있습니다.

도전 과제, 위험 및 채택 장벽

다중 모달 융합 이미징은 LiDAR, 레이더, 카메라 및 초음파 장치와 같은 다양한 센서의 데이터를 통합하여 자율주행차(AV)의 발전을 위해 필수적입니다. 그러나 자율주행차 산업의 2025년으로의 진입과 함께 채택에는 상당한 도전 과제, 위험 및 장벽이 존재하고 있습니다.

주요 도전 과제 중 하나는 실시간 데이터 처리의 복잡성입니다. 다중 모달 융합은 방대한 이질적인 데이터 스트림의 동기화 및 해석을 요구하며, 이는 높은 컴퓨팅 성능과 정교한 알고리즘을 필요로 합니다. 이러한 복잡성은 안전과 민감한 AV 애플리케이션에서 치명적일 수 있는 지연 문제를 초래할 수 있습니다. NVIDIA에 따르면, 최신 자동차 등급 프로세서도 다중 모달 센서 융합의 요구에 의해 한계에 도달하고 있으며, 지속적인 하드웨어 및 소프트웨어 혁신이 필요합니다.

또 다른 주요 장벽은 센서 데이터 통합을 위한 기준화된 프로토콜의 부족입니다. 업계 전반에 걸친 표준이 없으면 다양한 센서 제조업체와 AV 플랫폼 간의 상호운용성을 복잡하게 만들고, 개발 비용 및 시장 출시 시간을 증가시킵니다. SAE International 및 기타 조직이 표준화를 위해 노력하고 있지만, 기술 발전 속도에 비해 진전은 더딥니다.

데이터 신뢰성과 센서 중복성도 위험 요소로 작용합니다. 각 센서 모달리티는 고유한 취약점이 존재하는데, 카메라는 저조도에서 고전하며, LiDAR는 악천후에 영향을 받을 수 있으며, 레이더는 해상도가 제한적일 수 있습니다. 모든 조건에서 강력한 성능을 보장하기 위해서는 정교한 융합 알고리즘과 광범위한 검증이 필요하며, 이는 시간과 비용이 많이 소모됩니다. Bosch Mobility는 상업적 배포를 위한 안전 인증에 필요한 중복성을 확보하는 것이 큰 장애물이라고 강조합니다.

사이버 보안 또한 새로운 위험 요소로 떠오르고 있습니다. 여러 센서와 통신 채널의 통합이 잠재적인 사이버 위협을 위한 공격 표면을 증가시킵니다. 통합된 센서 데이터의 무결성과 기밀성을 보호하는 것은 AV의 의사결정 과정에 대한 악의적인 간섭을 방지하는 데 필수적입니다. NHTSA는 안내서를 발행했지만, 빠르게 변화하는 위협 환경은 지속적인 경계와 적응을 요구합니다.

마지막으로, 고급 센서 및 융합 시스템의 높은 비용은 대규모 채택에 여전히 장벽으로 작용하고 있습니다. 기술이 성숙함에 따라 비용이 감소할 것으로 예상되지만, IDTechEx는 2020년대 중반까지 가격 경쟁력이 여전히 우려 사항으로 남아있어, 주로 프리미엄 세그먼트 및 파일럿 프로그램에 배포되는 것으로 제한될 것이라고 예측하고 있습니다.

기회와 전략적 권장 사항

다중 모달 융합 이미징은 LiDAR, 레이더, 카메라 및 초음파 센서와 같은 다양한 센서 모달리티의 데이터를 통합하여 자율주행차(AV)의 혁신에서 중요한 기술로 부상하고 있습니다. 자율성 수준이 높아짐에 따라 다양한 환경에서 신뢰할 수 있게 작동할 수 있는 강력한 인식 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이는 기술 공급자, 자동차 OEM 및 소프트웨어 개발자가 혁신하고 시장 점유율을 확보할 수 있는 큰 기회를 제공합니다.

주요 기회 중 하나는 이질적인 데이터 스트림을 원활하게 결합하여 객체 감지, 분류 및 장면 이해를 향상시키는 고급 센서 융합 알고리즘의 개발에 있습니다. AI 기반 센서 융합 플랫폼에 투자하는 기업들은 악천후 또는 저조도 조건에서의 단일 센서 시스템의 한계를 해결할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 예를 들어, 자동차 제조업체와 딥 러닝 및 센서 융합에 특화된 기술 기업 간의 파트너십이 증가할 것으로 예상되며, 이는 NVIDIA와 Mobileye를 포함한 협업 사례에서 확인되고 있습니다.

전략적으로 이해관계자들은 다음에 중점을 두어야 합니다:

• 수직적 통합: OEM들은 센서 융합 하드웨어 및 소프트웨어를 수직적으로 통합하여 제3자 공급업체에 대한 의존도를 줄이고 더 빠른 혁신 주기를 가능하게 하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
• 표준화 및 상호 운용성: 산업 전반에 걸쳐 데이터 형식 및 통신 프로토콜 표준화를 위한 노력은 다중 모달 융합 시스템의 광범위한 채택 및 통합을 촉진할 것입니다. 자동차 정보 공유 및 분석 센터(Auto-ISAC)와 같은 컨소시엄에 참여하면 이러한 표준을 형성하는 데 기여할 수 있습니다.
• 엣지 컴퓨팅: 엣지 AI 칩 및 실시간 처리 능력에 대한 투자는 다중 모달 센서에서 생성된 방대한 데이터를 처리하는 데 중요하며, AV의 저지연 의사결정을 보장합니다.
• 규제 참여: 규제 기관과 적극적으로 소통하여 다중 모달 융합 시스템의 안전성과 신뢰성을 입증하는 것은 certification 및 배포를 가속화할 수 있습니다. 특히 자율주행차에 관한 법령이 변화하는 지역에서 더욱 그러합니다.

IDC에 따르면, 자동차 센서 융합 솔루션의 글로벌 시장은 2025년까지 18% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 이는 레벨 4 및 레벨 5 자율주행차에 대한 투자가 증가하고 있음을 반영합니다. 다중 모달 융합에 R&D를 우선시하고, 산업 간 파트너십을 촉진하며, 규제 동향에 부합하는 기업들이 이 성장 궤적을 극대화할 수 있는 최적의 위치에 있을 것입니다.

미래 전망: 새로운 응용 프로그램 및 장기적 영향

2025년 이후를 바라보면, 다중 모달 융합 이미징은 자율주행차(AV) 발전에서 혁신적인 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 LiDAR, 레이더, 카메라 및 초음파 센서와 같은 다양한 센서 모달리티의 데이터를 통합하여 AV가 그들의 환경을 더 포괄적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 인식할 수 있도록 합니다. 이러한 데이터 스트림의 융합은 카메라의 저조도 성능이나 LiDAR의 반사 표면과 관련된 문제와 같은 개별 센서의 한계를 해결하여 안전성과 운영적 강인성을 강화합니다.

2025년의 새로운 응용 프로그램은 도시 내비게이션, 복잡한 교통 시나리오 및 악천후 조건에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 다중 모달 융합 이미징은 차세대 AV가 미세한 도로 사용자 행동을 해석하고 취약한 도로 사용자(예: 자전거 및 보행자)를 탐지하며 동적인 환경에서 실시간으로 의사결정을 내리는 데 필수적입니다. NVIDIA와 Mobileye와 같은 기업들은 자율주행 플랫폼에 고급 센서 융합 알고리즘을 통합하여 상업용 차량 및 로봇택시 서비스에서 높은 수준의 자율성을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

장기적으로 다중 모달 융합 이미징의 영향은 기술 성능을 넘어 확장됩니다. 미국 고속도로 교통 안전국(NHTSA) 및 유럽연합 이동 및 교통 총국과 같은 규제 기관이 AV에 대한 더 엄격한 안전 기준으로 나아가면서, 센서 융합은 준수 및 대중 신뢰의 중요한 요소가 될 것입니다. 이 기술은 센서 간의 중복성과 교차 검증을 제공하여 오탐지와 미탐지의 빈도를 줄이는 데 기여하며, 이는 규제 승인 및 대규모 채택을 위한 핵심 요구 사항입니다.

• 상용화: 2025년에는 다중 모달 융합 이미징이 프리미엄 AV 모델 및 상업용 차량에서 표준 기능이 될 것으로 예상되며, 소비자 차량에 대한 보다 폭넓은 채택은 2020년대 후반에 이루어질 것으로 예측됩니다 (IDC).
• 비용 및 확장성: 엣지 컴퓨팅 및 AI 칩셋의 발전이 실시간 센서 융합의 비용 및 전력 요구를 줄여 대규모 배포를 가능하게 하고 있습니다 (Gartner).
• 데이터 생태계: 다중 모달 데이터의 급증이 데이터 공유, 시뮬레이션 및 지속적 학습을 위한 새로운 생태계를 촉진하여 AV 알고리즘의 개선을 가속화할 것입니다 (McKinsey & Company).

결론적으로 다중 모달 융합 이미징은 2025년 이후 자율주행차 혁신의 다음 물결을 지탱하며, 자율주행 이동성의 기술 궤적과 사회적 영향을 형성할 것입니다.

출처 및 참조

• NVIDIA
• 유럽연합 집행위원회
• Toyota
• Volkswagen Group
• IDC
• Qualcomm
• Velodyne Lidar
• Mobileye
• Bosch Mobility
• Aurora Innovation
• Luminar Technologies
• MarketsandMarkets
• Daimler
• Euro NCAP
• Baidu
• Mordor Intelligence
• IDTechEx
• McKinsey & Company