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市場調查報告書
商品編碼
2109285

汽車資料管理市場：商業機會、成長要素、產業趨勢分析及2026-2035年預測

Automotive Data Management Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2026 - 2035
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 265 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2025年全球汽車數據管理市場價值為26億美元，預計2035年將以17.8%的複合年成長率成長至136億美元。

汽車數據管理市場-IMG1

隨著汽車互聯性和智慧化水準的提升，以及對資料驅動型營運的依賴性日益增強，汽車資料管理市場正在快速擴張。現代汽車透過嵌入式系統產生大量資訊，這些系統能夠監控車輛性能、能源系統、安全功能、駕駛輔助功能、車內環境、定位服務等。汽車資料的複雜性和規模不斷成長，推動了對能夠即時收集、整理、分析和保護資訊的高階資料管理解決方案的需求。汽車產業正從傳統的車輛診斷轉向持續監控和預測智慧，這需要複雜的雲端平台和汽車專用資料架構。由於車輛資訊是透過多個通訊系統產生的，因此需要對其進行高效處理、標準化和上下文分析，才能將其轉化為營運洞察。聯網汽車、軟體定義汽車平臺、自動駕駛技術和預測性維護解決方案的日益普及正在推動市場成長。車隊營運商和汽車製造商正擴大利用先進的分析技術來提高車輛可靠性、最佳化性能、降低維護成本並提升整體出行體驗。

市場範圍
開始年份 2025
預測期 2026-2035
初始市場規模 26億美元
預測金額 136億美元
複合年成長率 17.8%

軟體解決方案預計在2025年佔據69%的市場佔有率，並在2026年至2035年間以18.7%的複合年成長率成長。軟體平台作為汽車資料管理的核心基礎設施，支援車輛整個生命週期中資訊的收集、處理、儲存、分析和管治。這些解決方案包括用於車輛通訊網路的資料整合平台、基於雲端的資料儲存系統、人工智慧（AI）和機器學習分析工具，以及旨在維護存取控制和合規性的安全框架。聯網汽車、軟體定義車輛架構、空中下載（OTA）更新和進階分析技術的日益普及，正穩步推動對汽車資料管理軟體的需求。

到2025年，雲端領域將佔據51.6%的市場。隨著汽車製造商、旅遊服務提供者和車隊營運商需要可擴展的平台來管理日益成長的資料量，基於雲端的部署正成為汽車資料管理的首選方案。雲端解決方案為處理大規模車輛資訊提供了靈活的基礎架構，同時降低了營運複雜性並提高了部署效率。領先的技術平台提供汽車專屬功能，支援遙測處理、數位車輛模型、遠端軟體更新、基於人工智慧 (AI) 的分析以及安全的資訊交流。雲端基礎架構的擴充性、成本效益和整合能力持續推動整個汽車生態系統的採用。

中國汽車數據管理市場佔55%的市場佔有率，預計2025年市場規模將達到3.788億美元。在電動車、連網旅行解決方案和智慧交通技術的快速發展推動下，中國正崛起為該地區最大、成長最快的汽車數據管理市場。汽車製造商和科技公司正在開發先進的數據平台，以支援不斷擴展的聯網汽車環境並提升數位化旅遊服務。

目錄

第1章：調查方法

第2章執行摘要

第3章 行業洞察

  • 產業生態系分析
    • 供應商情況
    • 利潤率分析
    • 成本結構
    • 每個階段增加的價值
    • 影響價值鏈的因素
    • 中斷
  • 影響產業的因素
    • 促進因素
      • 聯網汽車的普及和物聯網感測器數據量的指數級成長。
      • 嚴格的法規要求（GDPR、UNECE R155）鼓勵採用汽車資料管治。
      • 對預測性維護和預防性車輛狀態監測的需求日益成長。
      • 原始設備製造商 (OEM) 為實現數據貨幣化所做的努力以及新收入來源的出現
    • 產業潛在風險與挑戰
      • 聯網汽車生態系中的資料隱私與網路安全漏洞
      • 實施成本高且缺乏熟練的汽車數據專家。
      • 不同汽車系統與平台之間互通性的挑戰。
    • 市場機遇
      • 面向自動駕駛汽車的數據基礎設施－擴展高容量、即時工作負載
      • 基於里程的保險 (UBI) 資料生態系統和遠端資訊處理平台的發展
      • 將邊緣運算整合到對延遲敏感的車載資料處理中
      • 用於將匿名數據貨幣化的汽車數據市場平台
  • 成長潛力分析
  • 技術與創新展望
    • 最新科技趨勢
      • 雲端原生汽車資料平台與資料湖庫
      • 用於即時車輛數據處理的邊緣運算
      • 利用人工智慧和機器學習進行數據分析和預測洞察
    • 新興技術
      • 軟體定義車輛（SDV）和集中式車輛資料架構
      • 為汽車產業的資料管理、管治和自動化產生人工智慧
      • 用於車輛生命週期資料管理的數位孿生平台
  • 價格分析
    • 對過去價格趨勢的分析
    • 定價策略：按業務類型分類
  • 監理情勢
    • 北美洲
      • 美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA) 關於自動駕駛系統事故報告的常設通用命令 (SGO)。
      • 加州消費者隱私法案 (CCPA) / 加州隱私權法案 (CPRA)
      • 美國聯邦機動車輛安全管理局 (FMCSA) 強制要求使用電子記錄設備 (ELD)。
      • 美國-墨西哥-加拿大協定（USMCA）下汽車原產地規則和供應鏈可追溯性要求
    • 歐洲
      • 一般資料保護規則（GDPR）
      • 聯合國歐洲經濟委員會工作小組29：網路安全條例（聯合國R155）
      • 聯合國歐洲經濟委員會工作小組29號文件：軟體更新規則（聯合國R156）
      • 歐盟數據法案
    • 亞太地區
      • 中國關於汽車資料安全管理的法規
      • 中國個人資料保護法（PIPL）
      • GB/T 32960 新能源汽車遠端服務與管理系統技術規範
      • 印度《2023年數位個人資料保護法》（DPDP法案）
    • 拉丁美洲
      • 巴西通用資料保護法（LGPD）
      • 墨西哥《私人企業個人資料保護聯邦法》（LFPDPPP）
      • 巴西國家物聯網計劃
      • 智利網路安全與關鍵資訊基礎設施架構法（第21663號法律）
    • 中東和非洲
      • 阿拉伯聯合大公國（阿拉伯聯合大公國）個人資料保護法（PDPL）
      • 杜拜自動駕駛汽車法案（2023年第9號法律）和RTA自動駕駛汽車條例
      • 沙烏地阿拉伯個人資料保護法（PDPL）
      • 沙烏地阿拉伯的基本網路安全措施（ECC）
      • 南非個人資料保護法（POPIA）
  • 波特的分析
  • PESTLE分析
  • 專利分析
  • 成本細分分析
  • 人工智慧和生成式人工智慧對市場的影響
    • 利用人工智慧改造現有經營模式
    • 按細分市場分類的生成式人工智慧用例和部署藍圖
    • 風險、限制和監管考量
  • 汽車資料所有權的現狀
  • 預測假設和情境分析
    • 基本案例：驅動複合年成長率的關鍵宏觀經濟與產業變量
    • 樂觀情境：宏觀經濟與產業的順風
    • 悲觀情景：宏觀經濟放緩或產業逆風

第4章 競爭情勢

  • 介紹
  • 企業市佔率分析
    • 北美洲
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • LATAM
    • 中東和非洲
  • 主要市場公司的競爭分析
  • 競爭定位矩陣
  • 主要進展
    • 併購
    • 夥伴關係和聯盟
    • 新產品發布
    • 業務拓展計劃及資金籌措
  • 按公司規模進行基準測試
    • 排名分類標準與遴選標準
    • 按銷售額、地區和創新能力分類的層級定位矩陣。

第5章 市場估計與預測：依解法分類，2022-2035年

  • 軟體
    • 數據整合軟體
    • 數據分析平台
    • 資料安全解決方案
    • 資料安全和合規軟體
    • 車隊管理軟體
  • 服務
    • 專業服務
    • 託管服務

第6章 市場估計與預測：依資料類型分類，2022-2035年

  • 結構化資料
  • 半結構化數據
  • 非結構化數據

第7章 市場估算與預測：依部署模式分類，2022-2035年

  • 雲
  • 現場
  • 混合

第8章 市場估價與預測：依車輛類型分類，2022-2035年

  • 自動駕駛汽車
  • 非自動駕駛車輛

第9章 市場估計與預測：依應用領域分類，2022-2035年

  • 預測性保護
  • 安全管理
  • 駕駛員和使用者行為分析
  • 保證分析
  • 經銷商績效分析
  • 車隊管理
  • 產品開發和設計改進
  • 供應鏈最佳化
  • 其他

第10章 市場估價與預測：依地區分類，2022-2035年

  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 德國
    • 英國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 俄羅斯
    • 挪威
    • 荷蘭
    • 瑞典
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 澳洲
    • 韓國
    • 新加坡
    • 泰國
    • 印尼
    • 越南
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • 中東和非洲
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • UAE
    • 土耳其

第11章：公司簡介

  • 世界公司
    • Amazon Web Services（AWS）
    • Google Cloud
    • Microsoft Azure
    • Snowflake
    • Databricks
    • SAP
    • IBM
    • Palantir Technologies
    • Accenture
    • Solera
    • Continental
    • Robert Bosch
    • Aptiv
    • Harman International（Samsung）
    • Geotab
    • Samsara
    • Verizon Connect
  • 當地公司
    • S&P Global Mobility
    • Mobilisights Connect（Stellantis）
    • Toyota Connected
簡介目錄
Product Code: 5236

The Global Automotive Data Management Market was valued at USD 2.6 billion in 2025 and is estimated to grow at a CAGR of 17.8% to reach USD 13.6 billion by 2035.

Automotive Data Management Market - IMG1

The automotive data management market is expanding rapidly as vehicles become increasingly connected, intelligent, and dependent on data-driven operations. Modern vehicles generate extensive volumes of information through embedded systems that monitor vehicle performance, energy systems, safety features, driver assistance functions, interior conditions, and location-based services. The growing complexity and volume of automotive data are creating demand for advanced data management solutions that can collect, organize, analyze, and secure information in real time. The industry is transitioning from traditional vehicle diagnostics toward continuous monitoring and predictive intelligence, requiring advanced cloud-based platforms and specialized automotive data architectures. Vehicle information is generated through multiple communication systems and requires efficient processing, standardization, and contextual analysis before being used for operational insights. Increasing adoption of connected vehicles, software-defined vehicle platforms, autonomous driving technologies, and predictive maintenance solutions is strengthening market growth. Fleet operators and automotive companies are increasingly utilizing advanced analytics to improve vehicle reliability, optimize performance, reduce maintenance costs, and enhance overall mobility experiences.

Market Scope
Start Year2025
Forecast Year2026-2035
Start Value$2.6 Billion
Forecast Value$13.6 Billion
CAGR17.8%

Software solutions accounted for a 69% share in 2025 and is expected to grow at a CAGR of 18.7% from 2026 to 2035. Software platforms serve as the core infrastructure for managing automotive data by supporting information collection, processing, storage, analysis, and governance throughout the vehicle lifecycle. These solutions include data integration platforms for vehicle communication networks, cloud-based data storage systems, artificial intelligence and machine learning analytics tools, and security frameworks designed to maintain controlled access and compliance. Increasing adoption of connected vehicles, software-defined vehicle architectures, over-the-air updates, and advanced analytics technologies is generating consistent demand for automotive data management software.

The cloud segment held a 51.6% share in 2025. Cloud-based deployment has become the preferred approach for automotive data management as vehicle manufacturers, mobility providers, and fleet operators require scalable platforms to manage continuously increasing data volumes. Cloud solutions provide flexible infrastructure for handling large-scale vehicle information while reducing operational complexity and improving deployment efficiency. Leading technology platforms offer automotive-focused capabilities that support telemetry processing, digital vehicle models, remote software updates, artificial intelligence-based analytics, and secure information exchange. The scalability, cost efficiency, and integration capabilities of cloud infrastructure continue to encourage its adoption across the automotive ecosystem.

China Automotive Data Management Market held a 55% share, generating USD 378.8 million in 2025. The country has emerged as the largest and fastest-expanding automotive data management market in the region due to rapid growth in electric vehicles, connected mobility solutions, and intelligent transportation technologies. Automotive manufacturers and technology companies are developing advanced data platforms to support the growing connected vehicle environment and improve digital mobility services.

Key players operating in the global automotive data management industry include Databricks, IBM, S&P Global Mobility, Microsoft Azure, SAP, Amazon Web Services (AWS), Snowflake, Solera, Google Cloud, and Palantir Technologies. Companies operating in the automotive data management market are strengthening their market position through technology innovation, strategic partnerships, and expansion of advanced data solutions. Key players are investing in artificial intelligence, cloud computing, machine learning, and secure data platforms to improve vehicle data processing capabilities. Companies are focusing on developing scalable solutions that support connected vehicles, predictive maintenance, autonomous technologies, and software-defined vehicle ecosystems. Strategic collaborations with automotive manufacturers, cloud providers, and mobility companies are helping businesses expand their technology reach and improve service capabilities. Market participants are also prioritizing cybersecurity, real-time analytics, and flexible data architectures to address evolving automotive requirements. Continuous product enhancement, global expansion, and investment in next-generation data management platforms remain important strategies for maintaining competitiveness and strengthening long-term market presence.

Table of Contents

Chapter 1 Research Methodology

  • 1.1 Research approach
  • 1.2 Quality Commitments
    • 1.2.1 GMI AI policy & data integrity commitment
      • 1.2.1.1 Source consistency protocol
  • 1.3 Research Trail & Confidence Scoring
    • 1.3.1 Research Trail Components
    • 1.3.2 Scoring Components
  • 1.4 Data Collection
    • 1.4.1 Partial list of primary sources
  • 1.5 Data mining sources
    • 1.5.1 Paid sources
      • 1.5.1.1 Sources, by region
  • 1.6 Base estimates and calculations
    • 1.6.1 Base year calculation for any one approach
  • 1.7 Forecast model
    • 1.7.1 Quantified market impact analysis
      • 1.7.1.1 Mathematical impact of growth parameters on forecast
  • 1.8 Research transparency addendum
    • 1.8.1 Source attribution framework
    • 1.8.2 Quality assurance metrics
    • 1.8.3 Our commitment to trust

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2022 – 2035
  • 2.2 Key market trends
    • 2.2.1 Regional
    • 2.2.2 Solution
    • 2.2.3 Data Type
    • 2.2.4 Deployment Type
    • 2.2.5 Vehicle Type
    • 2.2.6 Application
  • 2.3 TAM Analysis, 2026-2035
  • 2.4 CXO perspectives: Strategic imperatives

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.2 Profit margin analysis
    • 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 Proliferation of Connected Vehicles & Exponential IoT Sensor Data Generation
      • 3.2.1.2 Stringent Regulatory Mandates Driving Automotive Data Governance Adoption (GDPR, UNECE R155)
      • 3.2.1.3 Rising Demand for Predictive Maintenance & Proactive Vehicle Health Monitoring
      • 3.2.1.4 OEM Data Monetization Initiatives & Emergence of New Revenue Streams
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 Data Privacy & Cybersecurity Vulnerabilities in Connected Vehicle Ecosystems
      • 3.2.2.2 High Implementation Costs & Shortage of Skilled Automotive Data Professionals
      • 3.2.2.3 Interoperability Challenges Across Heterogeneous Automotive Systems & Platforms
    • 3.2.3 Market opportunities
      • 3.2.3.1 Autonomous Vehicle Data Infrastructure — High-Volume, Real-Time Workload Expansion
      • 3.2.3.2 Usage-Based Insurance (UBI) Data Ecosystems & Telematics Platform Growth
      • 3.2.3.3 Edge Computing Integration for Latency-Sensitive In-Vehicle Data Processing
      • 3.2.3.4 Automotive Data Marketplace Platforms for Anonymized Data Monetization
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Technology and innovation landscape
    • 3.4.1 Current technological trends
      • 3.4.1.1 Cloud-Native Automotive Data Platforms & Data Lakehouses
      • 3.4.1.2 Edge Computing for Real-Time Vehicle Data Processing
      • 3.4.1.3 AI & Machine Learning-Based Data Analytics and Predictive Insights
    • 3.4.2 Emerging technologies
      • 3.4.2.1 Software-Defined Vehicles (SDVs) & Centralized Vehicle Data Architectures
      • 3.4.2.2 Generative AI for Automotive Data Management, Governance & Automation
      • 3.4.2.3 Digital Twin Platforms for Vehicle Lifecycle Data Management
  • 3.5 Pricing Analysis (Driven by primary research)
    • 3.5.1 Historical Price Trend Analysis
    • 3.5.2 Pricing Strategy by Player Type
  • 3.6 Regulatory landscape
    • 3.6.1 North America
      • 3.6.1.1 National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) Standing General Order (SGO) for Automated Driving Systems Crash Reporting
      • 3.6.1.2 California Consumer Privacy Act (CCPA) / California Privacy Rights Act (CPRA)
      • 3.6.1.3 Federal Motor Carrier Safety Administration (FMCSA) Electronic Logging Device (ELD) Mandate
      • 3.6.1.4 United States–Mexico–Canada Agreement (USMCA) Automotive Rules of Origin & Supply Chain Traceability Requirements
    • 3.6.2 Europe
      • 3.6.2.1 General Data Protection Regulation (GDPR)
      • 3.6.2.2 UNECE WP.29 Cybersecurity Regulation (UN R155)
      • 3.6.2.3 UNECE WP.29 Software Update Regulation (UN R156)
      • 3.6.2.4 European Union Data Act
    • 3.6.3 Asia Pacific
      • 3.6.3.1 China Regulations on the Security Management of Automobile Data
      • 3.6.3.2 China Personal Information Protection Law (PIPL)
      • 3.6.3.3 GB/T 32960 New Energy Vehicle Remote Service and Management System Technical Specification
      • 3.6.3.4 India Digital Personal Data Protection (DPDP) Act, 2023
    • 3.6.4 Latin America
      • 3.6.4.1 Brazil General Data Protection Law (LGPD)
      • 3.6.4.2 Mexico Federal Law on Protection of Personal Data Held by Private Parties (LFPDPPP)
      • 3.6.4.3 Brazil National IoT Plan
      • 3.6.4.4 Chile Framework Law on Cybersecurity and Critical Information Infrastructure (Law No. 21,663)
    • 3.6.5 Middle East & Africa
      • 3.6.5.1 UAE Personal Data Protection Law (PDPL)
      • 3.6.5.2 Dubai Autonomous Vehicle Law (Law No. 9 of 2023) and RTA Autonomous Vehicle Regulations
      • 3.6.5.3 Saudi Personal Data Protection Law (PDPL)
      • 3.6.5.4 Saudi Essential Cybersecurity Controls (ECC)
      • 3.6.5.5 South Africa Protection of Personal Information Act (POPIA)
  • 3.7 Porter’s analysis
  • 3.8 PESTEL analysis
  • 3.9 Patent analysis (Driven by primary research)
  • 3.10 Cost breakdown analysis
  • 3.11 Impact of AI and Generative AI on the Market
    • 3.11.1 AI Driven Disruption of Existing Business Models
    • 3.11.2 GenAI Use Cases and Adoption Roadmap by Segment
    • 3.11.3 Risks Limitations and Regulatory Considerations
  • 3.12 Automotive Data Ownership Landscape
  • 3.13 Forecast assumptions & scenario analysis (Driven by Primary Research)
    • 3.13.1 Base Case- Key Macro & Industry Variables Driving CAGR
    • 3.13.2 Optimistic Scenarios- Favorable macro and industry tailwinds
    • 3.13.3 Pessimistic Scenario - Macroeconomic slowdown or industry headwinds

Chapter 4 Competitive Landscape, 2025

  • 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 Key developments
    • 4.5.1 Mergers & acquisitions
    • 4.5.2 Partnerships & collaborations
    • 4.5.3 New Product Launches
    • 4.5.4 Expansion Plans and funding
  • 4.6 Company tier benchmarking
    • 4.6.1 Tier classification criteria & qualifying thresholds
    • 4.6.2 Tier positioning matrix by revenue, geography & innovation

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Solution, 2022 - 2035 (USD Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 Data Integration Software
    • 5.2.2 Data Analytics Platforms
    • 5.2.3 Data Storage Solutions
    • 5.2.4 Data Security & Compliance Software
    • 5.2.5 Fleet Management Software
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Professional Services
    • 5.3.2 Managed Services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Data Type, 2022 - 2035 (USD Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Structured Data
  • 6.3 Semi-Structured Data
  • 6.4 Unstructured Data

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Deployment Mode, 2022 - 2035 (USD Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Cloud
  • 7.3 On-Premise
  • 7.4 Hybrid

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Vehicle Type, 2022 - 2035 (USD Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Autonomous Vehicles
  • 8.3 Non-Autonomous Vehicles

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Application, 2022 - 2035 (USD Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Predictive Maintenance
  • 9.3 Safety & Security Management
  • 9.4 Driver & User Behavior Analysis
  • 9.5 Warranty Analytics
  • 9.6 Dealer Performance Analysis
  • 9.7 Fleet Management
  • 9.8 Product Development & Design Improvement
  • 9.9 Supply Chain Optimization
  • 9.10 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2022 - 2035 (USD Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Norway
    • 10.3.8 Netherlands
    • 10.3.9 Sweden
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 South Korea
    • 10.4.6 Singapore
    • 10.4.7 Thailand
    • 10.4.8 Indonesia
    • 10.4.9 Vietnam
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 South Africa
    • 10.6.2 Saudi Arabia
    • 10.6.3 UAE
    • 10.6.4 Turkey

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Global Players
    • 11.1.1 Amazon Web Services (AWS)
    • 11.1.2 Google Cloud
    • 11.1.3 Microsoft Azure
    • 11.1.4 Snowflake
    • 11.1.5 Databricks
    • 11.1.6 SAP
    • 11.1.7 IBM
    • 11.1.8 Palantir Technologies
    • 11.1.9 Accenture
    • 11.1.10 Solera
    • 11.1.11 Continental
    • 11.1.12 Robert Bosch
    • 11.1.13 Aptiv
    • 11.1.14 Harman International (Samsung)
    • 11.1.15 Geotab
    • 11.1.16 Samsara
    • 11.1.17 Verizon Connect
  • 11.2 Regional Players
    • 11.2.1 S&P Global Mobility
    • 11.2.2 Mobilisights Connect (Stellantis)
    • 11.2.3 Toyota Connected