自主车辆芯片市场 规模与份额分析 - 增长趋势与预测 (2024-2031)
全球自主车辆芯片市场估计价值 23.64美元 2024年学士 预计将达到 41.87美元 到2031年时显示复合年增长率 (CAGR)从2024年到2031年占8.5%.
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自我驾驶技术的迅速发展以及需求不断增长 高级驾驶员援助系统 需要更先进的自主车辆芯片,这些芯片能够为计算机视觉、传感器聚变、深层学习和 人工智能。 。 。 随着汽车制造商继续对自主驱动研发进行大量投资,自主驱动车辆芯片市场趋势显示出显著增长。 人工智能和5G连接的快速改进也支持了新的芯片设计,处理功率更大,数据传输速度更高,功耗较低. 这推动了更安全、更负担得起的自主车辆的发展。
市场驱动力----对先进司机援助系统和自主车辆的需求增加
随着近年来先进驾驶辅助系统迅速发展,深入消费车辆,对能够自行驾驶的自主车辆的需求不断增长. ADAS技术通过提供适应性巡航控制、车道维护援助、盲点监测和自动应急制动等功能,改善了公路安全。 这使消费者熟悉了自主能力,并激发了他们对完全自主驾驶的兴趣。 主要汽车制造商正在积极努力部署自驾车辆,并加快了它们的研发支出,以便在今后5至10年中将其投入市场。 特别是年轻一代的司机更愿意接受新的流动选择,认为技术对腾出时间从事其他活动很有价值。
消费者调查表明,鉴于人为错误造成的安全风险,大多数人会感到在自主车辆中旅行更加安全和舒适,而不是由人驾驶车辆。 尽管存在技术障碍,但一些实际世界试点项目测试了自主穿梭和出租车,证明无驾驶能力是可行的。 骑船公司积极开展自主车队运营,优化成本. 世界各地的监管框架正在演变,以便为部署自主车辆引入监管清晰度。 技术巨头和移动空间的新角色正在投入数十亿的自主权,将自驾车网络和服务商业化。 虽然由于工程挑战,完全的自主可能还有几年时间,但这一势头显然表明,一旦技术达到足够成熟和可靠程度,消费者的采用就会增加。
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对自主车辆技术研发的投资增加
汽车制造商、技术公司、新的流动初创企业以及世界各国政府大幅增加了投资,以加快自主驱动系统的发展。 它们认识到,自主车辆一旦充分实现,将改变整个机动性景观,解决道路安全、交通效率、无障碍交通等关键问题。 因此,为了在这个日益扩大的部门建立领导能力而激烈竞争,这被视为一个重大的长期机会。 硅谷,底特律,慕尼黑,东京等地的主要技术集群都动员了巨大的资源赛跑,通过深层学习算法解决传感器处理,导航,物体识别等自主驾驶的科学与工程挑战.
特别是亚洲、欧洲和北美各国政府向从事自主车辆研究的大学和公司提供大量资金和补贴。 各城市正在合作测试自主车队,并建设5G网络和HD映射的支持性基础设施。 自主系统最终商业化将带来一种新的流动模式,即一种取代私人车辆所有权的服务。 这种对未来运输环境的展望是完全自主的规范,它有力地推动继续增加资本投入,以加速自行驾驶车辆的发展,掌握所有技术方面,使未来成为可能。 由于在竞争和经济方面有如此多的利害关系,对自主车辆研发的投资看来在未来数年中将继续大幅增长。
2024年3月,由英特尔公司于2017年收购的以色列自主驾驶公司Mobileye Global Inc. 推出其为自主车辆设计的SuperVision Lidar芯片. 这种创新的芯片将Mobileye的EyeQ系统在芯片上与先进的计算机视觉算法和定制的Lidar传感器融合,增强了自驾技术的能力.
分析员的关键外卖:
由于汽车制造商越来越多地采用先进的驾驶员援助系统和自主驾驶技术,自主车辆芯片市场具有强大的增长潜力。 预计到2030年,每辆车的汽车半导体含量将增加一倍以上,因为自主功能变得更加普遍。 由于主要汽车制造商积极从事自驾技术,北美目前占据了市场主导地位。 然而,鉴于中国政府推动本国自主车辆开发,国内半导体制造能力不断提高,亚太预计将长期成为增长最快的区域市场。
随着车辆收集和储存大量消费者数据,安全仍然是汽车芯片制造商的一个关切问题。 公司需要确保最高安全和隐私标准得到遵守。 与自主技术有关的高研究与开发成本仍然是近期内更广泛采用市场的一个关键制约因素。 此外,实现完全自行驾驶能力这一困难目标可能需要比预期更长的时间,从而减缓对自主车辆芯片的收入增长预测。
芯片价格持续下降,以较低成本提高功能,将有助于扩大潜在的市场。 汽车制造商与自主技术公司之间的伙伴关系为专门的自主芯片提供了机会。 人工智能和5G连通性一体化也为未来十年的增长提供了新的途径。
市场挑战 -- -- 自主车辆芯片的开发和制造成本高
全球自主车辆芯片市场面临的主要挑战之一是这些芯片的开发和制造成本高昂。 自动车辆芯片需要非常强大和高效的处理能力,以便处理从机载传感器,如照相机、雷达和雷达产生的大量数据。 开发此类先进芯片涉及对研发的巨大投资。 此外,利用纳米技术制造下一代自主车辆芯片是一个复杂的过程,需要大量资本支出。 由于目前产量低,成本进一步扩大。 虽然主要汽车制造商和芯片制造商正在大量投资,将自驾车技术商业化,但高昂的成本对扩大自主车辆市场,特别是在价格敏感的发展中国家,构成严重挑战。 通过技术进步和规模经济来降低成本,对于加速在商业基础上采用自主车辆至关重要。
市场机会 -- -- 将市场扩大到无人机和农业机械等新用途
全球自主汽车芯片市场在向各种新的应用领域扩展方面有着巨大的机遇,超越了自驾汽车. 随着性能的不断改进和成本的降低,自主车辆芯片在各种无人驾驶机器中的使用率正在增加。 例如,无人驾驶飞机技术在商业和国防应用方面都在迅速发展。 部署具有监视、检查和交付等功能的自主无人机需要强大的机载芯片,以导航GPS坐标、处理摄像头种子和实时作出关键决定。 同样,自主机械通过作物监测、土壤分析、化肥喷洒和收割等应用,正在使农业革命化。 所有这些无人驾驶机器都利用了自主车辆芯片的机器学习和处理能力. 传统汽车以外的新应用纵向的出现,预计将推动未来数年整个自主车辆芯片市场的指数增长。
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按芯片类型划分的透视 - 加速自动驱动对高级处理器的需求增加
在芯片类型方面,由于自主车辆的严格加工功率需求,2024年处理器部分估计贡献了43.1%的市场份额. 先进的处理器对于处理从摄像机、雷达和雷达等车辆传感器收集的大量数据至关重要。 这些传感器生成高分辨率图像和位置数据,需要实时分析,以完成物体探测,导航和决策等自主驱动任务. 更具体地说,处理器内部强大的图形处理单元(GPU)在深层学习能力中发挥着关键作用,帮助自主的车辆识别从传感器输入到了解周围环境的规律. 随着自主驱动功能继续向更高自动化水平迈进,对处理速度和能力指数较高的下一代处理器的需求将大幅增加。 汽车制造商正在大力投资开发以安全为重点的先进计算机系统,利用最新的处理器技术。 越来越多的人工智能和机器学习算法用于自我驾驶能力也严重依赖高性能处理器. 这些因素加在一起,使自动车辆的处理器不可或缺,使其成为全球芯片市场上最大的部件。
通过应用的洞察力——加强流动-一劳永逸的客车
在应用方面,由于自主技术在移动服务中的作用不断扩大,估计2024年客车段占市场份额51.3%。 随着通过运输网络公司实现的共享流动增加,自主穿梭和轮船税为无司机的客车提供了有利可图的机会。 更多的主流汽车所有权正在让位于通过移动平台的点播访问。 这一转变有助于扩大以自动客车为中心的流动服务业务。 这些无司机的车辆可以通过共享的班车和robo-taxis等服务,在城市周边提供负担得起,方便和便捷的交通. 通过将人的驱动力从系统中清除,有可能大大减少成本。 对诸如集合座车等替代运输方式的日益偏爱也促进了与无缝数字预订系统相结合的自动客车。 汽车制造商、流动供应商和技术巨头之间的伙伴关系反映了业界努力以快速的速度将自行驾驶的客车商业化。 迅速推进这些举措将推动客车段对半导体的持续需求。
由终端用户-安全和效率促进全物流的采用
就终端用户而言,由于货运自主运营的有利条件,估计物流和运输部门在2024年占市场收入份额的65.4%。 无司机的卡车和运送车辆可以通过消除运输车队的人为错误来改善道路安全。 与人力驱动的对口单位相比,自动化后勤还能在较长的时间内保持连续运作,不中断或疲劳。 这提高了生产率,并加快了24小时服务的交付。 自主能力通过与先进软件系统的整合,进一步优化路线和负载规划. 通过逐步用自驾车辆取代司机,减少燃料消耗和劳动力开支可以节省大量费用。 新兴的长途货运和最后一英里交货平台日益探索自主技术。 主要物流公司积极试制无司机货车,扩大供应链运营效率. 政府通过监管沙盒提供的支助也鼓励技术试验。 这些举措正在推动物流和运输业的半导体需求,使之成为自主车辆解决方案的主要最终用户。
2023年6月,汽车工业先进半导体解决方案的主要供应商雷内萨斯电子公司(Renesas Electronics Corporation)宣布了R-Car V4H系统对芯片(SoC),旨在为自主驱动应用提供动力. R-Car V4H SoC的深度学习性能最高可达34 TOPS(Tera Operations per Second),能够使用汽车相机,雷达,和lidar传感器对周围物体进行高速图像识别和处理. R-Car V4H凭借其强大的四门Arm Cortex-A76核心和专用计算机视觉加速器的组合,支持复杂的AI任务和高分辨率成像,大大提高了自主车辆的感知和决策能力. 来自Renesas的这一尖端SoC在开发先进驾驶员协助系统和自主驾驶解决方案方面准备发挥关键作用,目标是2+级和3级自动化的高容量市场部分。
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北美已成为全球自主汽车芯片市场中占据主导地位的地区,2024年拥有36.1%的股权. 美国在自行驾驶车辆的原型化和测试方面及早领先,各大技术公司和汽车制造商大力投资研发. 先进的车辆连接基础设施的提供、政府与私营实体之间的伙伴关系以及芯片设计专门知识的集中,使北美超越其他区域。 几家主要的芯片制造商都总部设在美国,拥有强大的供应链,支持汽车需求. 该区域对先进的驱动辅助系统的需求也很大,为最新的半导体创造了一种牵引力。 与此同时,自主车辆及其部件的出口加强了各区域在国际市场的存在。
亚太已成为增长最快的区域市场,中国位居前列。 中国OEMs日益重视电动和连通性,得到政府的大力支持,加速了芯片需求. 国内汽车制造商和芯片制造商之间的合作提高了本地芯片设计能力。 一些新的芯片工厂已经出现,以迎合不断扩展的汽车部门。 日本和韩国也在利用现有电子技术专长,加大对下一代汽车半导体的投资。 此外,亚太已成为全球最大的电磁产品市场,对自主驱动半导体产生了大量需求。 中国和印度等国芯片制造成本降低,人才到位,吸引了全球公司投资,希望扩大AUT子公司。 APAC区域注重向发达汽车市场的出口,将进一步刺激其增长前景。
自主车辆芯片市场报告
| 报告范围 | 细节 | ||
|---|---|---|---|
| 基准年 : | 2023 (英语). | 2024年市场规模: | 23.64 Bn (美元) |
| 历史数据: | 2019年到2023年统计. | 预测周期 : | 2024年改为2031年 |
| 2024至2031 CAGR期预测: | 8.5% (中文(简体) ). | 2031 (英语). 数值预测 : | 41.87 Bn美元 (美元) |
| 覆盖的地理: |
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| 所涵盖的部分: |
| ||
| 涵盖的公司: | ABB有限公司、Infineon Technologies AG、英特尔公司、MobilEye(一家英特尔公司)、NVIDIA公司、Qualcomm公司、Renesas电子公司、三星电子有限公司、Siemens AG、Texas仪器公司、Tesla公司、Waymo LLC、Xilinx公司、Aptiv PLC和Aurora Innovation公司。 | ||
| 增长动力: |
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| 限制和挑战: |
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揭示经过75+参数验证的宏观与微观, 立即访问报告
* 定义: 全球自动车辆芯片 市场包括用于自主或自驾车辆的半导体芯片,以启用自主功能. 芯片为照相机,雷达,传感器,控制装置和中央处理装置等关键自主驾驶系统提供动力,这些系统处理这些系统的数据,以导航道路,在没有人类投入的情况下作出驾驶决定. 这个市场上的主要玩家提供先进的芯片,具有处理所收集和分析的大量数据所需的强大处理能力,以便自主驱动特性发挥作用.
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关于作者
Monica Shevgan
Monica Shevgan 是一名高级管理顾问。她在市场研究和业务咨询方面拥有超过 13 年的经验，在信息和通信技术领域拥有专业知识。她曾提供高质量的见解来指导战略决策，致力于帮助组织实现其业务目标。她成功地撰写并指导了多个领域的众多项目，包括先进技术、工程和交通运输。
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