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市場調查報告書
商品編碼
1871095

汽車人工智慧處理器市場機會、成長促進因素、產業趨勢分析及預測（2025-2034年）

Automotive AI Processors Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 220 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2024 年全球汽車人工智慧處理器市場價值為 56 億美元，預計到 2034 年將以 20.5% 的複合年成長率成長至 335 億美元。

汽車人工智慧處理器市場 - IMG1

由於人工智慧在現代車輛中日益普及，應用於高級駕駛輔助系統 (ADAS)、自動駕駛、車載資訊娛樂系統和預測性維護等領域，市場正經歷快速成長。這些人工智慧處理器在保持能源效率和低延遲的同時，還能提供卓越的運算性能，使車輛能夠做出對安全性和自動化至關重要的即時決策。隨著汽車製造商擴大將人工智慧和機器學習技術嵌入車輛，對能夠進行大規模資料處理、模型訓練和推理的處理器的需求持續成長。主要晶片開發商正致力於開發汽車級軟體開發工具包 (SDK)、人工智慧框架和認證項目，以支援原始設備製造商 (OEM) 和一級供應商設計智慧系統。電動車和連網汽車的日益普及進一步加速了對能夠處理大量即時感測器和攝影機資料的人工智慧處理器的需求。混合型車載和雲端人工智慧架構正逐漸成為標準，尤其是在物流和公共交通等系統最佳化和安全合規性至關重要的行業。

市場範圍
起始年份 2024
預測年份 2025-2034
起始值 56億美元
預測值 335億美元
複合年成長率 20.5%

到2024年，圖形處理器（GPU）市場佔有率預計將達到38%，這主要得益於其無與倫比的平行運算能力，而這對於自動導航、感測器融合和感知任務至關重要。汽車製造商正日益依賴基於GPU的AI處理器來提升深度學習和電腦視覺的效能。 GPU能夠同時處理多個資料流，進而加快推理速度，提高模型精度，並縮短下一代汽車系統的上市時間。

到2024年，ADAS（高級駕駛輔助系統）市佔率將達到42%。其成長主要源自於乘用車和商用車中安全和自動化功能的日益整合，例如自適應巡航控制、車道維持輔助和碰撞避免技術。車輛安全監管要求的提高以及消費者對半自動駕駛日益成長的興趣，正在加速推動對ADAS系統的需求。人工智慧處理器作為這些系統的運算核心，負責即時資料解讀和決策，進而提升駕駛和乘客的安全。

美國汽車人工智慧處理器市場預計在2024年達到20億美元。美國強大的技術基礎，加上電動車和自動駕駛汽車的快速發展，持續推動巨大的市場需求。對邊緣運算、人工智慧開發工具和車用級晶片組的重視，使美國成為該行業的主要創新中心。此外，對安全標準的遵守以及人工智慧驅動的預測性維護和互聯車隊技術的日益普及，也進一步增強了市場的發展勢頭。

汽車人工智慧處理器市場的主要參與者包括特斯拉、英偉達、高通、博世、百度、華為、地平線機器人、大陸集團、安波福和Mobileye（英特爾旗下）。這些公司正採取多種策略來鞏固其競爭優勢。關鍵企業正大力投資人工智慧驅動的半導體研發，重點在於節能架構、先進的神經處理單元和邊緣人工智慧整合。與汽車製造商和一級供應商的合作有助於簡化人工智慧在車輛平台上的部署。此外，各公司也正在拓展產品組合，提供可擴展的解決方案，以滿足自動駕駛和互聯汽車的需求。與軟體開發人員和雲端服務供應商的策略合作，則實現了人工智慧工具鍊和資料分析的無縫整合。

目錄

第1章：方法論

  • 市場範圍和定義
  • 研究設計
    • 研究方法
    • 資料收集方法
  • 資料探勘來源
    • 全球的
    • 地區/國家
  • 基準估算和計算
    • 基準年計算
    • 市場估算的關鍵趨勢
  • 初步研究和驗證
    • 原始資料
  • 預測模型
  • 研究假設和局限性

第2章：執行概要

第3章：行業洞察

  • 產業生態系分析
    • 供應商格局
    • 利潤率
    • 成本結構
    • 每個階段的價值增加
    • 影響價值鏈的因素
    • 中斷
  • 產業影響因素
    • 成長促進因素
      • ADAS和自動駕駛技術的日益普及
      • 互聯汽車和電動車的興起
      • 邊緣人工智慧和車載資料處理
      • OEM和半導體合作
    • 產業陷阱與挑戰
      • 高昂的開發和整合成本
      • 標準化和互通性有限
    • 市場機遇
      • 軟體定義車輛（SDV）的出現
      • 擴大亞太地區電動車產能
      • 基於人工智慧的預測性維護和車隊管理
      • 開發汽車專用人工智慧工具鏈
  • 成長潛力分析
  • 監管環境
    • 北美洲
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • 拉丁美洲
    • 中東和非洲
  • 波特的分析
  • PESTEL 分析
  • 技術與創新格局
    • 當前技術趨勢
    • 新興技術
    • 技術路線圖與演進
    • 技術採納生命週期分析
  • 價格趨勢
    • 按地區
    • 依產品
  • 生產統計
    • 生產中心
    • 消費中心
    • 進出口
  • 成本細分分析
  • 專利分析
  • 永續性和環境方面
    • 永續實踐
    • 減少廢棄物策略
    • 生產中的能源效率
    • 環保舉措
    • 碳足跡考量
  • 分銷通路和市場進入策略
    • 測試與驗證方法（滿足客戶需求）
    • 功能安全測試（ISO 26262）
    • 網路安全驗證（ISO/SAE 21434）
    • 環境測試（aec-q100/q101/q104）
    • 性能基準標準
    • 硬體在環 (HIL) 測試
    • 軟體在環（SIL）驗證
  • 風險評估與緩解策略
    • 地緣政治風險評估
    • 供應鏈中斷情景
    • 技術過時風險
    • 網路安全威脅分析
    • 多源採購策略
  • 市場進入與擴張策略
    • 新的市場滲透模式
    • 區域擴張路線圖
  • 投資優先排序框架
    • 研發投資分配模型
    • 資本支出最佳化
    • 技術組合管理
    • 投資報酬率評估方法
  • 降低成本和最佳化機會
    • 加速產品上市時間策略
    • 平行工程方法
    • 快速原型製作方法
    • 資格認證時間表最佳化
    • 快速認證流程

第4章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
    • 北美洲
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • 拉丁美洲
    • MEA
  • 主要市場參與者的競爭分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣
  • 關鍵進展
    • 併購
    • 合作夥伴關係與合作
    • 新產品發布
    • 擴張計劃和資金
  • 策略舉措分析
  • 供應商選擇標準
  • 供應鏈夥伴關係
  • 技術授權協議

第5章：市場估算與預測：依處理器分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 圖形處理器（GPU）
  • 中央處理器（CPU）
  • 專用積體電路（ASIC）
  • 現場可程式閘陣列（FPGA）
  • 系統單晶片（SoC）

第6章：市場估算與預測：依應用領域分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 高級駕駛輔助系統（ADAS）
  • 自動駕駛
  • 預測性維護
  • 車載資訊娛樂系統
  • 導航與遠端資訊處理

第7章：市場估價與預測：依車輛類型分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 搭乘用車
    • SUV
    • 掀背車
    • 轎車
  • 商用車輛
    • 輕型商用車 (LCV)
    • MCV（中型商用車）
    • 重型商用車 (HCV)

第8章：市場估算與預測：依部署層級分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 一級（駕駛輔助）
  • 二級（部分自動化）
  • 3級（條件自動化）
  • 4級（高度自動化）
  • 5級（全自動）

第9章：市場估計與預測：依地區分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 德國
    • 英國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 北歐
    • 俄羅斯
    • 波蘭
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 韓國
    • 澳新銀行
    • 越南
    • 泰國
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • MEA
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公國

第10章：公司簡介

  • Global companies
    • Advanced Micro Devices (AMD)
    • Analog Devices
    • Aptiv
    • Arm
    • Baidu
    • Broadcom
    • Continental
    • Huawei Technologies
    • Mobileye (Intel Corporation)
    • NVIDIA
    • NXP Semiconductors
    • Qualcomm Technologies
    • Robert Bosch
    • Tesla
  • Regional companies
    • Ambarella
    • Horizon Robotics
    • Infineon Technologies
    • MediaTek
    • Samsung Semiconductor
    • SK Hynix
    • STMicroelectronics
  • Emerging companies
    • Black Sesame Technologies
    • EdgeCortix
    • Hailo Technologies
    • Horizon Robotics
    • SiMa.ai
簡介目錄
Product Code: 14965

The Global Automotive AI Processors Market was valued at USD 5.6 Billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 20.5% to reach USD 33.5 Billion by 2034.

Automotive AI Processors Market - IMG1

The market is witnessing rapid growth due to the increasing integration of artificial intelligence across modern vehicles for advanced driver-assistance systems (ADAS), autonomous driving, in-vehicle infotainment, and predictive maintenance. These AI processors deliver exceptional computing performance while maintaining power efficiency and low latency, enabling vehicles to make real-time decisions critical to safety and automation. As automotive manufacturers increasingly embed AI and machine learning technologies, the demand for processors capable of large-scale data processing, model training, and inferencing continues to rise. Major chip developers are focusing on creating automotive-grade software development kits (SDKs), AI frameworks, and certification programs that support OEMs and Tier-1 suppliers in designing intelligent systems. The growing adoption of electric and connected vehicles has further accelerated the need for AI processors capable of handling vast amounts of real-time sensor and camera data. Hybrid on-vehicle and cloud-based AI architectures are becoming standard, especially in sectors like logistics and public transport, where system optimization and safety compliance are paramount.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$5.6 Billion
Forecast Value$33.5 Billion
CAGR20.5%

The graphics processing unit (GPU) segment held a 38% share in 2024, driven by its unmatched parallel computing capabilities essential for autonomous navigation, sensor fusion, and perception tasks. Automakers are increasingly relying on GPU-based AI processors to enhance deep learning and computer vision performance. The ability of GPUs to process multiple data streams simultaneously enables faster inference, improved model accuracy, and reduced time-to-market for next-generation vehicle systems.

The ADAS segment held a 42% share in 2024. Its growth stems from expanding integration of safety and automation features such as adaptive cruise control, lane-keeping assistance, and collision avoidance technologies in both passenger and commercial vehicles. Regulatory requirements for vehicle safety and the growing consumer interest in semi-autonomous driving are accelerating demand for ADAS systems. AI processors serve as the computational core for these systems, managing real-time data interpretation and decision-making to improve driver and passenger safety.

U.S. Automotive AI Processors Market reached USD 2 Billion in 2024. The country's strong technological base, coupled with rapid advancements in electric and autonomous vehicles, continues to drive significant demand. Focus on edge computing, AI development tools, and automotive-grade chipsets has positioned the U.S. as a major innovation hub in this industry. Compliance with safety standards and growing integration of AI-driven predictive maintenance and connected fleet technologies further strengthen the market's momentum.

Prominent companies operating in the Automotive AI Processors Market include Tesla, NVIDIA, Qualcomm, Robert Bosch, Baidu, Huawei Technologies, Horizon Robotics, Continental, Aptiv, and Mobileye (Intel). Companies in the Automotive AI Processors Market are employing multiple strategies to strengthen their competitive positioning. Key players are heavily investing in AI-driven semiconductor R&D, focusing on energy-efficient architectures, advanced neural processing units, and edge AI integration. Partnerships with automakers and Tier-1 suppliers help streamline AI deployment across vehicle platforms. Firms are also expanding their product portfolios with scalable solutions tailored for both autonomous and connected vehicles. Strategic collaborations with software developers and cloud providers enable seamless integration of AI toolchains and data analytics.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology

  • 1.1 Market scope and definition
  • 1.2 Research design
    • 1.2.1 Research approach
    • 1.2.2 Data collection methods
  • 1.3 Data mining sources
    • 1.3.1 Global
    • 1.3.2 Regional/Country
  • 1.4 Base estimates and calculations
    • 1.4.1 Base year calculation
    • 1.4.2 Key trends for market estimation
  • 1.5 Primary research and validation
    • 1.5.1 Primary sources
  • 1.6 Forecast model
  • 1.7 Research assumptions and limitations

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 3600 synopsis
  • 2.2 Key market trends
    • 2.2.1 Regional
    • 2.2.2 Processor
    • 2.2.3 Application
    • 2.2.4 Vehicle
    • 2.2.5 Deployment level
  • 2.3 TAM analysis, 2025-2034
  • 2.4 CXO perspectives: Strategic imperatives
    • 2.4.1 Executive decision points
    • 2.4.2 Critical success factors
  • 2.5 Future outlook and recommendations

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.2 Profit margin
    • 3.1.3 Cost structure
    • 3.1.4 Value addition at each stage
    • 3.1.5 Factor affecting the value chain
    • 3.1.6 Disruptions
  • 3.2 Industry impact forces
    • 3.2.1 Growth drivers
      • 3.2.1.1 Growing adoption of ADAS and autonomous driving
      • 3.2.1.2 Rise in connected and electric vehicles
      • 3.2.1.3 Edge AI and on-vehicle data processing
      • 3.2.1.4 OEM and semiconductor collaboration
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 High development and integration cost
      • 3.2.2.2 Limited standardization and interoperability
    • 3.2.3 Market opportunities
      • 3.2.3.1 Emergence of software-defined vehicles (SDVs)
      • 3.2.3.2 Expanding EV production In Asia-Pacific
      • 3.2.3.3 AI-based predictive maintenance & fleet management
      • 3.2.3.4 Development of automotive-specific AI toolchains
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Regulatory landscape
    • 3.4.1 North America
    • 3.4.2 Europe
    • 3.4.3 Asia Pacific
    • 3.4.4 Latin America
    • 3.4.5 Middle East & Africa
  • 3.5 Porter's analysis
  • 3.6 PESTEL analysis
  • 3.7 Technology and innovation landscape
    • 3.7.1 Current technological trends
    • 3.7.2 Emerging technologies
    • 3.7.3 Technology roadmaps & evolution
    • 3.7.4 Technology adoption lifecycle analysis
  • 3.8 Price trends
    • 3.8.1 By region
    • 3.8.2 By product
  • 3.9 Production statistics
    • 3.9.1 Production hubs
    • 3.9.2 Consumption hubs
    • 3.9.3 Export and import
  • 3.10 Cost breakdown analysis
  • 3.11 Patent analysis
  • 3.12 Sustainability and environmental aspects
    • 3.12.1 Sustainable practices
    • 3.12.2 Waste reduction strategies
    • 3.12.3 Energy efficiency in production
    • 3.12.4 Eco-friendly initiatives
    • 3.12.5 Carbon footprint considerations
  • 3.13 Distribution channels & go-to-market strategies
    • 3.13.1 Testing & validation methodologies (client need addressed)
    • 3.13.2 Functional safety testing (ISO 26262)
    • 3.13.3 Cybersecurity validation (ISO/SAE 21434)
    • 3.13.4 Environmental testing (aec-q100/q101/q104)
    • 3.13.5 Performance benchmarking standards
    • 3.13.6 Hardware-in-loop (HIL) testing
    • 3.13.7 Software-in-Loop (SIL) Validation
  • 3.14 Risk assessment & mitigation strategies
    • 3.14.1 Geopolitical risk assessment
    • 3.14.2 Supply chain disruption scenarios
    • 3.14.3 Technology obsolescence risk
    • 3.14.4 Cybersecurity threat analysis
    • 3.14.5 Multi-sourcing strategies
  • 3.15 Market entry & expansion strategies
    • 3.15.1 New market penetration models
    • 3.15.2 Regional expansion roadmaps
  • 3.16 Investment prioritization frameworks
    • 3.16.1 R&D investment allocation models
    • 3.16.2 Capital expenditure optimization
    • 3.16.3 Technology portfolio management
    • 3.16.4 ROI assessment methodologies
  • 3.17 Cost reduction & optimization opportunities
    • 3.17.1 Time-to-market acceleration strategies
    • 3.17.2 Concurrent engineering approaches
    • 3.17.3 Rapid prototyping methodologies
    • 3.17.4 Qualification timeline optimization
    • 3.17.5 Fast-track certification processes

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
    • 4.2.1 North America
    • 4.2.2 Europe
    • 4.2.3 Asia Pacific
    • 4.2.4 LATAM
    • 4.2.5 MEA
  • 4.3 Competitive analysis of major market players
  • 4.4 Competitive positioning matrix
  • 4.5 Strategic outlook matrix
  • 4.6 Key developments
    • 4.6.1 Mergers & acquisitions
    • 4.6.2 Partnerships & collaborations
    • 4.6.3 New product launches
    • 4.6.4 Expansion plans and funding
  • 4.7 Strategic initiatives analysis
  • 4.8 Vendor selection criteria
  • 4.9 Supply chain partnerships
  • 4.10 Technology licensing agreements

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Processor, 2021 - 2034 ($Mn, Units)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Graphics processing unit (GPU)
  • 5.3 Central processing unit (CPU)
  • 5.4 Application-specific integrated circuit (ASIC)
  • 5.5 Field programmable gate array (FPGA)
  • 5.6 System on chip (SoC)

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Mn, Units)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Advanced driver-assistance systems (ADAS)
  • 6.3 Autonomous driving
  • 6.4 Predictive maintenance
  • 6.5 In-vehicle infotainment
  • 6.6 Navigation & telematics

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Vehicle, 2021 - 2034 ($Mn, Units)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Passenger cars
    • 7.2.1 SUV
    • 7.2.2 Hatchback
    • 7.2.3 Sedan
  • 7.3 Commercial vehicles
    • 7.3.1 LCV (Light commercial vehicle)
    • 7.3.2 MCV (Medium commercial vehicle)
    • 7.3.3 HCV (Heavy commercial vehicle)

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Deployment level, 2021 - 2034 ($Mn, Units)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Level 1 (Driver assistance)
  • 8.3 Level 2 (Partial automation)
  • 8.4 Level 3 (Conditional automation)
  • 8.5 Level 4 (High automation)
  • 8.6 Level 5 (Full automation)

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Mn, Units)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Italy
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Nordics
    • 9.3.7 Russia
    • 9.3.8 Poland
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 India
    • 9.4.3 Japan
    • 9.4.4 South Korea
    • 9.4.5 ANZ
    • 9.4.6 Vietnam
    • 9.4.7 Thailand
  • 9.5 Latin America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Mexico
    • 9.5.3 Argentina
  • 9.6 MEA
    • 9.6.1 South Africa
    • 9.6.2 Saudi Arabia
    • 9.6.3 UAE

Chapter 10 Company Profiles

  • 10.1 Global companies
    • 10.1.1 Advanced Micro Devices (AMD)
    • 10.1.2 Analog Devices
    • 10.1.3 Aptiv
    • 10.1.4 Arm
    • 10.1.5 Baidu
    • 10.1.6 Broadcom
    • 10.1.7 Continental
    • 10.1.8 Huawei Technologies
    • 10.1.9 Mobileye (Intel Corporation)
    • 10.1.10 NVIDIA
    • 10.1.11 NXP Semiconductors
    • 10.1.12 Qualcomm Technologies
    • 10.1.13 Robert Bosch
    • 10.1.14 Tesla
  • 10.2 Regional companies
    • 10.2.1 Ambarella
    • 10.2.2 Horizon Robotics
    • 10.2.3 Infineon Technologies
    • 10.2.4 MediaTek
    • 10.2.5 Samsung Semiconductor
    • 10.2.6 SK Hynix
    • 10.2.7 STMicroelectronics
  • 10.3 Emerging companies
    • 10.3.1 Black Sesame Technologies
    • 10.3.2 EdgeCortix
    • 10.3.3 Hailo Technologies
    • 10.3.4 Horizon Robotics
    • 10.3.5 SiMa.ai