軍用ロボット市場調査ープラットフォーム別（空挺、陸上、海軍）;ペイロード（センサー、レーダー、カメラ、ビデオスクリーン、武器、その他）、アプリケーション別（インテリジェント、監視および偵察（ISR）、ピックアンドプレース、消防、救助および捜索、爆発物処理など）によってセグメンテーション-グローバルな需要分析および機会の見通し2025-2037年

軍用ロボット市場: 成長の原動力と課題

無人システムに対する需要の高まり: 無人システムに対する需要は、さまざまな防衛用途で運用効率、安全性、費用対効果の向上をもたらします。無人航空機システム (UAS)、無人地上車両 (UGV)、無人水中車両 (UUV) などの無人システムは、偵察、監視、戦闘、物流、捜索救助活動など、幅広いミッションに利用されています。国際民間航空機関 (ICAO) によると、UAS の生産数は 2021 年の 200 万台から 2030 年までに 650 万台に増加すると予想されています。

さらに、高度なセンサーとカメラを備えた無人システムは、リアルタイムの情報収集に導入され、困難な環境での状況認識を向上させます。ロボットは、武装ドローンなどの戦闘役割や、敵地での物資の配達などの物流タスクにますます使用され、人間の人員へのリスクを最小限に抑えています。

機械学習技術の進歩: 機械学習は、軍用ロボット市場の成長を大きく促進する重要な技術進歩です。ML アルゴリズムにより、ロボットは周囲の環境から学習することで、人間の介入なしに複雑な環境を移動できます。ML 搭載ロボットは、過去の経験とリアルタイム データに基づいて状況を分析し、決定を下すことができます。米国空軍の実験機 X-62 VISTA は、機械学習と専用ソフトウェアを統合して、自律空中戦闘飛行をテストします。可変飛行シミュレーション テスト機用 X-62A VISTA の最も強力な機能は、機械学習とライブ エージェント統合を使用して、リアルタイムで飛行機能を開発およびテストするための革新的なツールです。このデバイスは、国防高等研究計画局の Air Combat Evolution プログラムでテストに成功しました。

ML は、自律性、意思決定、戦闘効果、調整などの重要な分野で軍用ロボットの機能を向上させることができるため、防衛用途のロボット システムに対する需要が高まっています。 ML が進歩するにつれて、軍事ロボットのさらなる革新が促進され、これらのシステムの能力がさらに高まり、軍事作戦に統合されるようになります。

増大する脅威と複雑な戦場: 従来の軍隊が反乱軍やテロ組織などの非国家主体と対峙する非対称戦争では、情報収集、監視、迅速な対応のための新しい技術が求められます。ドローンや無人地上車両 (UGV) などの軍用ロボットは、このような予測不可能な環境でのテロ対策、偵察、捜索救助活動に非常に役立ちます。

化学兵器、生物兵器、放射線兵器、核兵器 (CBRN) の拡散や潜在的なテロ攻撃により、これらの脅威を検出、無力化、緩和できる軍用ロボットの需要が高まっています。特殊なセンサーと除染機能を備えたロボットは、有害な物質を安全に処理し、爆弾を拡散させ、脅威を無力化できるため、兵士を危険な状況から保護できます。

課題

• 高い開発コスト: 軍用ロボットには、AI、センサー、自律システム、通信ネットワークなどの高度なテクノロジーが必要です。これらのテクノロジーの開発と統合には多大なコストがかかるため、特に国防予算が少ない国では導入が制限される可能性があります。
• 運用上の課題: 軍用ロボットは、複雑で予測不可能な環境で動作する必要があります。戦闘状況下で信頼性、安全な通信、リアルタイムでの効果的な意思決定を確保することは、配備を制限する可能性のある技術的な課題です。