AUTONOMER FAHRZEUGCHIPS MARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Autonomer Fahrzeugchips Markt Size and Trends

Der Markt für autonome Fahrzeugchips wird geschätzt auf USD 23.64 Bn in 2024 und wird voraussichtlich erreichen 41,87 USD Bn von 2031, mit einer jährlichen Zuwachsrate von (CAGR) von 8,5% von 2024 bis 2031.

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Die rasche Entwicklung selbstfahrender Technologien und die steigende Nachfrage nach fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme die Notwendigkeit von anspruchsvolleren autonomen Fahrzeugchips, die Funktionen wie Computer Vision, Sensorfusion, Deep Learning und Künstliche Intelligenz. Der autonome Fahrzeugchips-Markttrend zeigt deutliches Wachstum, da Autohersteller weiterhin stark in autonome Fahrforschung und -entwicklung investieren. Schnelle Verbesserungen in der künstlichen Intelligenz und 5G-Konnektivität unterstützen auch neue Chip-Designs mit höherer Verarbeitungsleistung, Datenübertragungsgeschwindigkeit und geringerem Stromverbrauch. Dies treibt die Entwicklung sicherer, erschwinglicher autonomer Fahrzeuge voran.

Markttreiber - Erhöhung der Nachfrage nach fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomen Fahrzeugen

Da sich die fortgeschrittenen Fahrerassistenzsysteme in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt haben und tiefer in Verbraucherfahrzeuge eindringen, steigt die Nachfrage nach autonomen Fahrzeugen, die selbstfahren können. ADAS-Technologien haben die Sicherheit auf Straßen verbessert, indem sie Funktionen wie adaptive Kreuzfahrtsteuerung, Spurhaltehilfe, blinde Punktüberwachung und automatische Notbremsung anbieten. Dies hat die Verbraucher mit autonomen Fähigkeiten vertraut gemacht und ihr Interesse an vollautonomem Fahren geweckt. Die großen Autohersteller arbeiten intensiv daran, selbstfahrende Fahrzeuge einzusetzen und haben ihre FuE-Ausgaben beschleunigt, um sie in den nächsten 5-10 Jahren auf den Markt zu bringen. Insbesondere die jüngere Generation von Fahrern ist offener für neue Mobilitätsoptionen und sieht einen erheblichen Wert in Technologien, die die Reisezeit für andere Aktivitäten freigeben.

Die Verbrauchererhebungen haben gezeigt, dass sich eine Mehrheit eher sicher und komfortabel in einem autonomen Fahrzeug als menschengetrieben fühlen würde, da die Sicherheitsrisiken durch menschliche Fehler gegeben sind. Mehrere Echtzeit-Pilotprojekte, die autonome Shuttles und Taxis testen, haben trotz technischer Hindernisse die Rentabilität der fahrerlosen Fähigkeiten bewiesen. Ride-hailing Unternehmen verfolgen aktiv autonome Flottenbetriebe, um Kosten zu optimieren. Regulatorische Rahmenbedingungen auf der ganzen Welt entwickeln sich zur Einführung regulatorischer Klarheit für den Einsatz autonomer Fahrzeuge. Technologie-Giganten sowie neue Spieler im Mobilitätsraum gießen Milliarden in Autonomie, um selbstfahrende Netzwerke und Dienstleistungen zu vermarkten. Während die volle Autonomie aufgrund technischer Herausforderungen noch ein paar Jahre entfernt sein kann, weist der Momentum deutlich auf eine wachsende Verbraucherannahme hin, sobald die Technologien eine ausreichende Reife und Zuverlässigkeit erreichen.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Investitionen in Forschung und Entwicklung für Autonome Fahrzeugtechnik

Autohersteller, Technologieunternehmen, neue Mobilitäts-Startups sowie Regierungen weltweit haben Investitionen erheblich beschleunigt, um die Entwicklung autonomer Fahrsysteme zu beschleunigen. Sie erkennen autonome Fahrzeuge, die einmal vollständig realisiert werden, werden die gesamte Mobilitätslandschaft transformieren, indem sie kritische Fragen der Straßenverkehrssicherheit, der Verkehrseffizienz, des Verkehrsverkehrs und mehr ansprechen. Daher konkurrieren intensiv, um in diesem expandierenden Sektor als eine große langfristige Chance betrachtet Führung aufzubauen. Große Technologiecluster im Silicon Valley, Detroit, München und Tokio haben enorme Ressourcen-Rennen mobilisiert, um die wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen des autonomen Fahrens wie Sensorverarbeitung, Navigation und Objekterkennung durch tiefgreifende Lernalgorithmen zu lösen.

Regierungen vor allem in Asien, Europa und Nordamerika bieten beträchtliche Finanzierungen und Subventionen für Universitäten und Unternehmen, die autonome Fahrzeugforschung betreiben. Städte arbeiten zusammen, um autonome Flotten zu testen und unterstützende Infrastruktur von 5G-Netzwerken und HD-Mapping aufzubauen. Eine spätere Kommerzialisierung autonomer Systeme wird sich in einem neuen Paradigma der Mobilität als Service einsetzen, der das private Fahrzeugbesitz ersetzt. Diese Vision der zukünftigen Transportlandschaft, in der die volle Autonomie die Norm ist, wirkt als leistungsfähiges Motivator für die fortgesetzte Erhöhung des Engagements des Kapitals zur Beschleunigung der Entwicklung von selbstfahrenden Fahrzeugen und die Beherrschung aller technischen Aspekte, um diese Zukunft zu ermöglichen. Mit so viel wettbewerbsfähig und wirtschaftlich auf dem Spiel stehen Investitionen in autonome Fahrzeuge R&D für einen deutlichen Anstieg in den kommenden Jahren.

Im März 2024 startete Mobileye Global Inc., ein von Intel im Jahr 2017 erworbenes israelisches autonomes Fahrunternehmen, seinen SuperVision Lidar Chip für autonome Fahrzeuge. Dieser innovative Chip integriert das EyeQ-on-Chip von Mobileye mit fortschrittlichen Computer Vision Algorithmen und einem benutzerdefinierten Lidar-Sensor, wodurch die Fähigkeiten der selbstfahrenden Technologie verbessert werden.

Key Takeaways von Analyst:

Der autonome Fahrzeugchips-Markt hat ein starkes Wachstumspotenzial, das durch die steigende Einführung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme und autonomer Fahrtechnologien von Autoherstellern verursacht wird. Bis 2030 wird der Anteil der Automotive-Halbleiter pro Fahrzeug voraussichtlich mehr als verdoppelt, da autonome Funktionalitäten häufiger werden. Nordamerika dominiert derzeit den Markt, da große Autohersteller aggressiv an selbstfahrenden Technologien arbeiten. Asien-Pazifik wird jedoch langfristig der am schnellsten wachsende regionale Markt sein, da sich die chinesische Regierung für indigene autonome Fahrzeugentwicklung und wachsende Halbleiterproduktionsfähigkeiten im Land einsetzt.

Sicherheit ist weiterhin ein Anliegen für Automobil-Chipmacher, da Fahrzeuge große Mengen an Verbraucherdaten sammeln und speichern. Unternehmen müssen sicherstellen, dass höchste Sicherheits- und Datenschutzstandards eingehalten werden. Die hohen Forschungs- und Entwicklungskosten, die mit autonomen Technologien verbunden sind, bleiben in der nahen Zukunft eine wesentliche Zurückhaltung für eine breitere Marktakzeptanz. Darüber hinaus könnte die Erreichung des schwierigen Ziels der vollen selbstfahrenden Fähigkeiten länger dauern als erwartet, die Umsatzwachstumsprognosen für autonome Fahrzeugchips verlangsamen.

Der anhaltende Rückgang der Chippreise und eine größere Funktionalität zu geringeren Kosten werden dazu beitragen, den potenziellen Markt zu erweitern. Partnerschaften zwischen Autoherstellern und autonomen Technologieunternehmen bieten Möglichkeiten für spezialisierte autonome Chips. Die Integration von KI- und 5G-Konnektivität stellt auch im kommenden Jahrzehnt neue Wege des Wachstums dar.

Market Challenge - Hohe Entwicklungs- und Fertigungskosten autonomer Fahrzeugchips

Eine der größten Herausforderungen des globalen autonomen Fahrzeugchipsmarktes sind die hohen Entwicklungs- und Fertigungskosten, die mit diesen Chips verbunden sind. Autonome Fahrzeugchips erfordern sehr leistungsfähige und effiziente Verarbeitungsfunktionen, um die immense Menge an Daten, die von Bordsensoren wie Kameras, Radars und Deckeln erzeugt werden, zu bewältigen. Die Entwicklung solcher fortschrittlicher Chips beinhaltet große Investitionen in FuE. Darüber hinaus ist die Herstellung autonomer Fahrzeugchips der nächsten Generation mit Nanometer-Level-Technologie ein komplexer Prozess, der einen erheblichen Investitionsaufwand erfordert. Die Kosten werden aufgrund geringer Produktionsmengen noch verstärkt. Während große Autohersteller und Chiphersteller stark investieren, um selbstfahrende Technologien zu vermarkten, stellen die hohen Kosten ernsthafte Herausforderungen, den autonomen Fahrzeugmarkt insbesondere in preissensitiven Entwicklungsländern zu skalieren. Kostensenkungen durch technologische Fortschritte und Größenvorteile wären entscheidend, um die Einführung autonomer Fahrzeuge auf kommerzieller Basis zu beschleunigen.

Marktchance - Ausbau des Marktes in neue Anwendungen wie Drohnen und landwirtschaftliche Maschinen

Der globale autonome Fahrzeugchipsmarkt hat eine große Chance in der Expansion in verschiedene neue Anwendungsbereiche jenseits von selbstfahrenden Autos. Mit kontinuierlichen Verbesserungen der Leistung und Kostensenkungen finden autonome Fahrzeugchips zunehmenden Einsatz in diversen unbemannten Maschinen. So wachsen Drohnentechnologien sowohl für kommerzielle als auch für Verteidigungsanwendungen schnell. Die Bereitstellung autonomer Drohnen für Funktionen wie Überwachung, Inspektion und Lieferung erfordert leistungsstarke Onboard-Chips zum Navigieren von GPS Koordinaten, Verarbeitungskamera-Feeds und kritische Entscheidungen in Echtzeit. Auch autonome Maschinen revolutionieren die Landwirtschaft durch Anwendungen wie Pflanzenüberwachung, Bodenanalyse, Düngemittelspritzen und Ernten. All diese unbemannten Maschinen nutzen die maschinellen Lern- und Verarbeitungsfähigkeiten autonomer Fahrzeugchips. Diese Entstehung neuer Applikationsvertikale außerhalb des traditionellen Automobils wird erwartet, dass das exponentielle Wachstum des gesamten autonomen Fahrzeugchips-Markts in den kommenden Jahren vorangetrieben wird.

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Einblicke nach Chiptyp - Beschleunigung des autonomen Fahrens Erhöht Bedarf für fortgeschrittene Prozessoren

Im Hinblick auf die Art des Chips wird das Segment der Prozessoren auf Grund des strengen Verarbeitungsleistungsbedarfs von autonomen Fahrzeugen im Jahr 2024 einen Anteil von 43,1% am Markt erzielen. Fortgeschrittene Prozessoren sind essentiell für die Handhabung der großen Datenmengen, die von Sensoren eines Fahrzeugs wie Kameras, Radars und Deckeln gesammelt werden. Diese Sensoren erzeugen hochauflösende Bilder und Standortdaten, die in Echtzeit für autonome Fahraufgaben wie Objekterkennung, Navigation und Entscheidungsfindung analysiert werden müssen. Genauer gesagt spielen leistungsfähige grafische Bearbeitungseinheiten (GPUs) innerhalb von Prozessoren eine entscheidende Rolle in der Deep Learning-Fähigkeit, die autonomen Fahrzeugen helfen, Muster von Sensoreingängen zu erkennen, um die Umgebung zu verstehen. Da die autonomen Fahrfunktionen weiter auf höhere Automatisierungsebenen voranschreiten, steigt die Nachfrage nach Prozessoren der nächsten Generation mit exponentiell höheren Verarbeitungsgeschwindigkeiten und Kapazitäten deutlich an. Automakers investieren aggressiv in die Entwicklung fortschrittlicher Computersysteme, die auf Sicherheit ausgerichtet sind, die die neuesten Prozessortechnologien nutzen. Die zunehmende Übernahme künstlicher Intelligenz und maschineller Lernalgorithmen für selbstfahrende Fähigkeiten hängt auch stark von Hochleistungsprozessoren ab. Diese Faktoren kombiniert machen Prozessoren für autonome Fahrzeuge unabdingbar und treiben ihre Bedeutung als das größte Segment im globalen Chipmarkt.

Insights by Application - Stärkung der Mobilitäts-as-a-Service steigert Passagierfahrzeuge

Im Anwendungsfall wird das Segment Pkw aufgrund der zunehmenden Rolle der autonomen Technologie im Mobilitätsdienst im Jahr 2024 auf 51,3 % Marktanteil des Marktes geschätzt. Während die gemeinsame Mobilität durch Verkehrsnetze Unternehmen steigt, autonome Shuttles und robo-taxis bieten lukrative Möglichkeiten für fahrerlose Pkw. Mehr Mainstream-Auto-Besitz gibt Weg für on-Demand-Zugang durch Mobilitätsplattformen. Diese Transformation unterstützt die Skalierung von Mobilitäts-as-a-Service-Operationen, die auf autonomen Personenkraftwagen ausgerichtet sind. Diese fahrerlosen Fahrzeuge bieten einen erschwinglichen, bequemen und zugänglichen Transport rund um Städte durch Dienste wie gemeinsame Shuttles und robo-taxis. Es besteht die Möglichkeit, die Kosten deutlich zu senken, indem menschliche Fahrer aus dem System entfernt werden. Die zunehmende Vorliebe für alternative Transportarten wie gepoolte Fahrten fördert auch automatisierte Personenkraftwagen, die mit nahtlosen digitalen Buchungssystemen integriert sind. Partnerschaften zwischen Autoherstellern, Mobilitätsanbietern und Technologie-Giganten spiegeln die Bemühungen der Industrie wider, selbstfahrende Pkw zu einem beschleunigten Tarif zu vermarkten. Eine rasche Weiterentwicklung dieser Initiativen wird die anhaltende Halbleiternachfrage aus dem Segment Pkw fördern.

Durch Endbenutzer - Sicherheit und Effizienz Katalyse Adoption über Logistik

In Bezug auf Endverbraucher wird das Segment Logistik und Transport geschätzt, um den Marktanteil mit 65,4% im Jahr 2024 aufgrund der vielversprechenden Vorteile des autonomen Betriebs in der Frachtmobilität zu dominieren. Fahrerlose LKW und Lieferfahrzeuge können die Straßenverkehrssicherheit verbessern, indem menschliche Fehler von Transportflotten entfernt werden. Die Automatisierte Logistik ermöglicht auch konsistente Operationen über längere Dauern ohne Pausen oder Müdigkeit im Vergleich zu humangetriebenen Gegenstücken. Dies erhöht die Produktivität und beschleunigt die Lieferungen durch Rund-um-die-Uhr-Dienste. Autonome Fähigkeiten optimieren die Routen- und Lastplanung durch Integration mit fortschrittlichen Softwaresystemen. Eine erhebliche Kostenersparnis kann durch reduzierten Kraftstoffverbrauch und Arbeitsaufwand erreicht werden, indem Fahrer mit selbstfahrenden Fahrzeugen im Laufe der Zeit ersetzt werden. Aufstrebende Plattformen für Langstreckenfracht und Last-Meilen-Lieferung erforschen zunehmend autonome Technologien. Große Logistikunternehmen testen fahrerlose Lkw aktiv, um effizientere Supply-Chain-Betriebe zu skalieren. Die staatliche Unterstützung durch regulatorische Sandkästen fördert auch Technologiestudien. Solche Initiativen fördern die Halbleiternachfrage aus der Logistik- und Transportindustrie als zentrales Endbenutzer autonomer Fahrzeuglösungen.

Im Juni 2023 kündigte Renesas Electronics Corporation, ein führender Anbieter von fortschrittlichen Halbleiterlösungen für die Automobilindustrie, den R-Car V4H-System-on-Chip (SoC) an, um autonome Fahranwendungen zu betreiben. Die R-Car V4H SoC verfügt über eine tiefe Lernleistung von bis zu 34 TOPS (Tera Operations per Second), die eine schnelle Bilderkennung und Verarbeitung von Umgebungsobjekten mit Autokameras, Radar- und Deckelsensoren ermöglicht. Mit seiner leistungsstarken Kombination aus vier Arm Cortex-A76-Kernen und dedizierten Computer Vision Beschleunigern unterstützt das R-Car V4H komplexe KI-Aufgaben und hochauflösende Abbildungen, wodurch die Wahrnehmung und Entscheidungsfähigkeit autonomer Fahrzeuge deutlich verbessert wird. Diese hochmoderne SoC von Renesas spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonomer Fahrlösungen, die auf die hochvolumigen Marktsegmente der Level 2+ und Level 3 Automation abzielen.

Regional Insights

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Nordamerika hat sich als dominante Region im globalen autonomen Fahrzeug-Chips-Markt mit 36,1% Anteil am 2024 etabliert. Die USA haben eine frühe Führung beim Prototyping und Testen von selbstfahrenden Fahrzeugen mit großen Tech-Unternehmen und Autoherstellern aggressiv in Forschung und Entwicklung investiert. Die Verfügbarkeit moderner vernetzter Fahrzeuginfrastruktur, Partnerschaften zwischen Regierung und Privatpersonen und die Konzentration von Chipdesign-Expertise haben Nordamerika vor anderen Regionen vertrieben. Mehrere große Chiphersteller haben ihren Hauptsitz in den USA und verfügen über robuste Lieferketten, die den Automobilbedarf unterstützen. Die Region hat auch eine große Nachfrage nach fortschrittlichen Treiber-Assistenzsystemen und schafft einen Zug für neueste Halbleiter. Inzwischen haben die Exporte autonomer Fahrzeuge und deren Komponenten die Präsenz der Regionen auf internationalen Märkten verbessert.

Asien-Pazifik hat sich als der am schnellsten wachsende regionale Markt entwickelt, mit China an der Spitze. Der steigende Fokus der chinesischen OEMs auf elektrische und vernetzte Mobilität, unterstützt durch starke Unterstützung der Regierung, hat die Chip-Anforderungen beschleunigt. Die Zusammenarbeit zwischen heimischen Autoherstellern und Chipherstellern hat die indigenen Chip-Design-Funktionen erhöht. Mehrere neue Chipfabriken sind auf den expandierenden Automobilsektor angewiesen. Japan und Südkorea treiben auch Investitionen in den nächsten Generationen von Automobilhalbleitern voran und nutzen bestehende Elektronikkompetenz. Darüber hinaus hat sich Asia Pacific weltweit als größter EV-Markt etabliert, was eine erhebliche Nachfrage nach autonomen Antriebshalbleitern hervorruft. Die geringeren Kosten für die Chipherstellung und die Verfügbarkeit von Talenten in Ländern wie China und Indien ziehen Investitionen von globalen Firmen an, die ihre AUT-Tochtergesellschaften erweitern möchten. Die APAC-Regionen konzentrieren sich auf Exporte in entwickelte Automobilmärkte werden ihre Wachstumsaussichten weiter vorantreiben.

Market Report Scope

Key Developments

• Im Juli 2024 enthüllte Tesla, Inc., ein amerikanisches Elektrofahrzeug und ein sauberes Energieunternehmen, das von Elon Musk gegründet wurde, seinen neuesten Full Self-Driving Computer 3.0, ein speziell für autonomes Fahren konzipierter Chip. Dieser fortschrittliche Chip liefert 21 TOPS Leistung und markiert eine signifikante Verbesserung gegenüber seinen Vorgängern und soll Tesla's Autopilot-System ermöglichen, in Zukunft volle selbstfahrende Fähigkeiten zu erreichen.
• Im September 2023, NVIDIA Corporation, ein führender globaler Anbieter von grafischen Verarbeitungseinheiten (GPUs) und AI Computing-Lösungen, stellte seinen DRIVE Orin System-on-a-Chip (SoC) vor, der speziell für autonome Fahranwendungen konzipiert wurde. Dieser leistungsstarke Chip verfügt über fortschrittliche KI-Fähigkeiten und verbesserte Verarbeitungsleistung von bis zu 254 Trillion-Betrieben pro Sekunde (TOPS), so dass er komplexe Algorithmen und Echtzeit-Entscheidungsfindung in selbstfahrenden Fahrzeugen unterstützt. DRIVE Orin ist auf einer skalierbaren Architektur aufgebaut, die Level 2+ bis Level 5 autonome Fahrfunktionen unterstützt und damit eine vielseitige Lösung für Autohersteller und Technologieunternehmen zur Entwicklung autonomer Fahrsysteme ermöglicht.
• Im August 2023, Mobile, ein israelisches autonomes treibendes Technologieunternehmen und eine Tochtergesellschaft der Intel Corporation, kündigte die Einführung seines EyeQ Ultra Chips an, der speziell für Level 4 und Level 5 autonome Fahrzeuge konzipiert wurde. Dieser fortschrittliche Chip integriert mehrere Sensoren und maschinelle Lernfähigkeiten, um die Sicherheit und Navigation zu verbessern und bietet überlegene Leistung für selbstfahrende Anwendungen. Der EyeQ Ultra wird voraussichtlich eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung autonomer Fahrlösungen spielen und die Position von Mobileye als Marktführer für autonome Fahrzeugtechnik weiter verfestigen.
• Im Mai 2023 führte Texas Instruments (TI), ein weltweites Halbleiterunternehmen, das für seine innovativen Lösungen in der analogen und eingebetteten Verarbeitung bekannt ist, eine neue Reihe von Mikrocontrollern für die Sicherheit von Automobilen ein, die auf fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonome Fahrzeuge zugeschnitten sind. Diese Mikrocontroller sind mit einem starken Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit und Sicherheit ausgelegt, den Fahrzeugbetrieb zu verbessern und zur Entwicklung sicherer und effizienterer Automobiltechnologien beizutragen.

*Definition: Die globalen Autonomen Fahrzeugchips Markt besteht aus Halbleiterchips, die in autonomen oder selbstfahrenden Fahrzeugen verwendet werden, um autonome Funktionalitäten zu ermöglichen. Die Chips treiben kritische autonome Fahrsysteme wie Kameras, Radare, Sensoren, Steuereinheiten und zentrale Verarbeitungseinheiten an, die Daten dieser Systeme zu navigieren Straßen und treibende Entscheidungen ohne menschliche Eingabe treffen. Wichtige Spieler auf diesem Markt bieten fortschrittliche Chips mit leistungsstarken Verarbeitungsfunktionen, die erforderlich sind, um die riesigen Datenmengen zu bewältigen und für autonome Fahrfunktionen zu analysieren.

Market Segmentation

• Nach Chip Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Verarbeiter
  • Mikrocontroller
  • FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays)
  • GPUs (Graphics Processing Units)
• Von Application Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Personenkraftwagen
  • Nutzfahrzeuge
  • Verteidigungsfahrzeuge
  • Öffentliche Verkehrsmittel
• Von End User Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Automobilindustrie
  • Logistik und Transport
  • Verteidigung
  • Sonstige
• Von Regional Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Argentinien
    • Mexiko
    • Rest Lateinamerikas
  • Europa
    • Deutschland
    • U.K.
    • Spanien
    • Frankreich
    • Italien
    • Russland
  • Rest Europas
    • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Australien
    • Südkorea
    • ASEAN
    • Rest von Asia Pacific
  • Naher Osten
    • GCC Länder
    • Israel
    • Rest des Nahen Ostens
  • Afrika
    • Südafrika
    • Nordafrika
    • Zentralafrika
• Schlüsselspieler Insights
• • ABB Ltd.
  • Infineon Technologies AG
  • Intel Corporation
  • MobilEye (ein Intel Unternehmen)
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Incorporated
  • Renesas Electronics Corporation
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • Siemens AG
  • Texas Instruments (TI)
  • Tesla, Inc.
  • Wie geht's?
  • Xilinx, Inc.
  • Aptiv PLC
  • Aurora Innovation, Inc.