汽车人工智能市场规模和份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 4.98 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 15.08 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 24.72% CAGR |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 中 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 图片 © Mordor Intelligence。重新使用需遵守 CC BY 4.0 并注明出处。 |
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Mordor Intelligence汽车人工智能市场分析
汽车人工智能市场在2025年价值49.8亿美元，预计到2030年达到150.8亿美元，在预测期（2025-2030）内以24.72%的复合年增长率增长。软件定义车辆的快速采用、欧盟和美国的强制性二级ADAS法规，以及汽车级人工智能计算成本的下降，正在将竞争优势从机械工程转向算法性能。汽车制造商正在扩大空中下载（OTA）更新平台，将每辆交付的车辆转变为创收的边缘节点，而基于芯片组的片上系统（SoCs）使高TOPS性能对中档车型来说变得经济实惠。特斯拉开创并被中国领先原始设备制造商复制的车队学习框架提升感知准确性的速度是任何闭环验证都无法匹配的。在此背景下，汽车制造商、一级供应商、超大规模云服务提供商和人工智能初创公司之间的战略合作伙伴关系正在取代垂直整合，创建一个促进专业差异化的模块化创新生态系统。
主要报告要点
- 按产品类型，软件在2024年占汽车人工智能市场份额的65.23%；预计硬件在2030年之前将以14.23%的复合年增长率扩张。
- 按技术，机器学习在2024年以41.56%领先汽车人工智能市场份额，而深度学习预计到2030年将以16.25%的复合年增长率增长。
- 按流程，图像识别在2024年以43.76%主导汽车人工智能市场规模，而数据挖掘在2030年之前以18.53%的复合年增长率推进。
- 按应用，ADAS在2024年占汽车人工智能市场规模的59.30%份额；自动驾驶预计在预测期内以21.28%的复合年增长率扩张。
- 按车辆类型，乘用车在2024年以68.52%领先汽车人工智能市场份额；轻型商用车以24.93%的复合年增长率上升到2030年。
- 按地理位置，北美在2024年占汽车人工智能市场收入的36.25%，而亚太地区在同一时期以23.43%的复合年增长率追踪最快增长。
全球汽车人工智能市场趋势和洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | 对复合年增长率预测的(~)%影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 二级以上ADAS安全功能的监管要求 | +4.2% | 全球，欧盟和北美领先 | 短期（≤2年） |
| 汽车SoCs的人工智能计算和TOPS的快速下降 | +3.8% | 全球，集中在先进节点区域 | 中期（2-4年） |
| 空中软件更新的爆炸式增长实现人工智能功能货币化 | +2.9% | 北美和欧盟，扩展到亚太地区 | 中期（2-4年） |
| 车队学习架构加速感知模型准确性 | +2.1% | 全球，中国和美国领先数据收集 | 长期（≥4年） |
| 设备上多模态基础模型减少云依赖 | +1.7% | 全球，与注重隐私的市场相关 | 长期（≥4年） |
| 新兴基于芯片组的ECU降低大众市场车辆的BOM | +1.4% | 全球，高端细分市场早期采用 | 中期（2-4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
二级以上ADAS安全功能的监管要求
2024年7月生效的欧盟通用安全法规II，要求在欧洲销售的每辆新车都必须包括自动紧急制动、紧急车道保持和智能速度辅助。类似要求在美国和日本获得关注，推动全球汽车制造商设计一次并在各地认证[1]"通用安全法规II解释，"，TÜV SÜD，tuvsud.com。因此，合规需求已将过去的高端附加功能转变为基线设计元素，刺激一级供应商感知堆栈的更大订单量。联合国欧洲经济委员会第171号驾驶员控制辅助系统法规通过详述人工智能功能的虚拟测试规则强化了这一转变[2]"联合国第171号DCAS法规，"，联合国欧洲经济委员会，unece.org。因此，曾经通过机械精细化差异化的原始设备制造商现在在软件成熟度时间表上竞争，而当明确的规则手册取代分散的本地要求时，新进入者的市场准入壁垒降低。
汽车SoCs的人工智能计算和TOPS的快速下降
英伟达的Thor处理器承诺2,000 TOPS，特斯拉即将推出的AI5芯片目标2,500 TOPS--是今天车内性能的十倍，同时自2022年以来每年削减每TOPS成本约40%。成本通胀来自共享数据中心量、先进代工节点和芯片组分区，用模块化瓦片替代掩模尺寸单片。Imec的汽车芯片组计划联合博世、宝马和其他先驱围绕可互操作的芯片到芯片协议，压缩开发周期并实现跨车系平台重用[3]"汽车芯片组计划宣布，"，imec，imec-int.com。随着硅不再稀缺，差异化迁移到软件，迫使传统半导体供应商嵌入工具链、中间件和参考堆栈，帮助汽车制造商大规模部署。
空中软件更新爆炸式增长实现人工智能功能货币化
特斯拉通过在交付后很久销售加速提升和完全自动驾驶订阅验证了售后升级的收入力量。大众汽车在2024年在欧洲车队中部署ChatGPT驱动的语音功能表明，传统原始设备制造商可以从一次性硬件利润转向终身数字收入流。成功取决于安全更新管道、对安全标准的持续验证，以及消费者愿意每年续订的价值主张。小型语言模型（如具有38亿参数的Cerence CaLLM Edge）完全在信息娱乐域控制器上运行，削减云费用和延迟，同时满足欧洲和中国的数据主权规则。
车队学习架构加速感知模型准确性
特斯拉的90亿英里数据集使其神经网络能够看到脚本测试忽略的长尾边缘情况，逐年减少标记不良道路上的脱离[4]"2025年人工智能日演示，"，特斯拉，tesla.com。中国竞争对手正在缩小差距：奇瑞记录了45亿公里，华为的问界品牌通过联邦学习覆盖中国99%的绘制道路，将原始数据保持在国界内[5]"华为和奇瑞扩大智能驾驶平台，"，KrASIA，kr-asia.com。共享学习提高了整个车队的自主性能底线并加速了认证，因为监管机构从统计上可验证的安全增益中获得信心。对于没有专属车队的供应商，Applied Intuition等仿真合作伙伴提供近似真实世界多样性的合成边缘事件，尽管合成到真实的保真度限制了直接可转移性。
约束因素影响分析
| 约束因素 | 对复合年增长率预测的(~)%影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 跨司法管辖区功能安全法规分散 | -2.8% | 全球，特别影响跨境原始设备制造商 | 短期（≤2年） |
| 边缘情况场景人工智能模型的高验证成本 | -2.1% | 全球，安全关键应用中影响更高 | 中期（2-4年） |
| 一级供应商中汽车级人工智能人才的持续稀缺 | -1.9% | 全球，发达市场中尤为严重 | 长期（≥4年） |
| 供应链对先进节点代工产能的暴露 | -1.6% | 全球，集中在亚太依赖 | 中期（2-4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
跨司法管辖区功能安全法规分散
ISO 26262、ISO/IEC 5469:2024和即将推出的ISO/TS 5083:2025各自为自主堆栈的不同部分定义安全流程，留给原始设备制造商调和重叠和矛盾。欧洲的GSR II偏离新兴美国联邦指导方针和中国的GB/T标准，迫使全球平台为每个地区维护单独的合规证据。较小的供应商在多轨验证的开销中挣扎，经常延迟发布或缩小地理范围。行业联盟倡导"安全案例交换"，其中审计人工制品可以在认证机构之间移植，但共识仍然遥远。在统一到来之前，这种拼凑通过提高非经常性工程成本来削弱汽车人工智能市场增长。
边缘情况场景人工智能模型的高验证成本
针对现实驾驶的无限变化验证神经网络每个程序可能超过100万美元，被遮挡的行人或不可预测的碎片等边缘事件驱动大部分费用。合成环境减少了一些负担，但2024年底Cruise机器人出租车事件说明罕见组合仍然逃避覆盖，引发监管反弹和车队暂停。形式验证技术承诺安全包络的数学证明，但对生产规模感知网络仍然计算繁重。因此，只有资本充足的汽车制造商能够追求L4批准，而初创公司转向责任暴露较低的驾驶辅助细分市场，约束更广泛的汽车人工智能市场扩张。
细分分析
按产品类型：软件驱动货币化转变
软件在2024年产生了汽车人工智能市场收入的65.23%，因为车辆价值创造从钢铁迁移到代码行。汽车制造商现在交付神经网络升级，在购买后数年添加功能，将每辆连接的汽车转变为活的、计费的服务节点。硬件细分在预测期内以14.23%的复合年增长率增长，但当芯片组生态系统商品化TOPS时，其利润率压缩。因此，汽车人工智能市场奖励能够捆绑代码、工具链和生命周期支持的公司，而不是仅销售硅的公司。
如Cerence CaLLM Edge等边缘驻留语言模型说明软件如何在没有网络费用的情况下提升感知智能，满足欧洲和中国的隐私指导方针。要求制动或车道保持持续改进的监管要求进一步锁定软件收入，因为合规更新必须到达每个使用中的单元，而不仅仅是新建设。因此，汽车人工智能市场看到一级供应商投资数十亿DevOps人才和OTA网络安全，巩固软件作为主要护城河。
按技术：机器学习领导当前部署
机器学习在2024年拥有汽车人工智能市场份额的41.56%，因为其透明决策树满足ISO 26262审计需求。尽管如此，深度学习的16.25%复合年增长率表明制造商向经典算法无法解析的多传感器融合迁移。计算机视觉、自然语言处理和上下文感知与驾驶舱用户体验相关，将汽车人工智能市场扩展到仅安全之外。
特斯拉计划的AI5芯片表明，只有深度卷积模型能够在高速公路速度下管理4D雷达、激光雷达和高清摄像头融合。中国供应商通过在停车辅助模块内嵌入transformer网络跟进，使曾经异国的人工智能成为展厅差异化因素。因此，供应链合作伙伴竞相提供注释数据、可扩展训练基础设施和处理不透明神经潜在空间的验证工具。
按流程：图像识别主导当前应用
基于摄像头的感知在2024年占汽车人工智能市场份额的43.76%，因为视觉线索仍然便宜且信息丰富。然而，传感器冗余需要声纳、雷达和激光雷达，推动份额转向精炼模型的连续数据挖掘工作流。数据挖掘的18.53%复合年增长率标志着从静态数据集到实时车队遥测的转变。
随着数百万辆汽车传输角落案例片段，无监督聚类为算法重新训练表面异常，压缩周期时间，缩小长尾风险。没有车队访问权限的供应商与云平台合作伙伴合作，用计算信用交易匿名数据，向汽车人工智能市场引入新的价值捕获层。
按应用：ADAS领先，自动驾驶加速
如自动紧急制动等ADAS功能满足监管机构和消费者的需求，在2024年保持汽车人工智能市场份额的59.30%。然而，自动驾驶以21.28%的复合年增长率扩展得更快，因为凤凰城和上海的机器人出租车试点展示了付费乘客。因此，自主模块的汽车人工智能市场规模有望在2030年之前超越驾驶舱信息娱乐预算。
跨域堆栈出现：单一推理引擎在条件降级时从免提自主优雅降级为驾驶辅助。这种融合模糊了应用界限，推动供应商交付可扩展架构而不是固定功能ECU，放大了对中间件抽象层的需求。
备注: 购买报告时提供所有单独细分的细分份额
按车辆类型：乘用车领先，商用车加速
乘用车在2024年占汽车人工智能市场收入的68.52%，由于销量，但轻型商用车队以24.93%的复合年增长率增长最快，因为燃料、运行时间和驾驶员稀缺直接影响运营商的利润。人工智能驱动的路线优化和预测性维护产生可衡量的投资回报率，证明比成本敏感的消费者细分更高的每车投资是合理的。
零售买家经常抵制前期溢价，延迟全自动驾驶采用。相比之下，车队在密集工作周期中摊销技术，吸引为固定路线和仓库充电校准模型的专用解决方案提供商。美国州际公路上的重型卡车自主试点说明了这种分歧，远程操作员回退模型避免了乘用车机器人出租车面临的人工移交复杂性。
地理分析
北美在2024年产生了汽车人工智能市场收入的36.25%，由特斯拉的数据优势、德克萨斯的宽松测试法规以及英伟达硅谷总部周围的国内人工智能计算集群支撑。与此同时，通用汽车、福特和Waymo正在从凤凰城到奥斯汀扩大无人驾驶运营，验证货币化并突出车队范围远程辅助法规的差距。
亚太地区记录了23.43%的复合年增长率，是全球最快的。中国结合出口导向的电动汽车领导地位和相对统一的监管沙盒，让奇瑞承诺在30个型号上推出人工智能，华为目标到2025年50万辆自主能力车辆。日本的丰田、日产和本田组成了半导体联盟来解决国内人工智能短缺。相比之下，韩国现代投资7万亿韩元在连接工厂区域与港口的自动驾驶物流走廊。本地电池和激光雷达供应商减少了区域原始设备制造商的材料清单，提高了中档车辆中汽车人工智能市场的采用。
欧洲维持严格的数据隐私规则，但在GSR II下强制要求人工智能安全功能，为每个量产平台创建合规驱动基线。宝马2025年在中国整合DeepSeek人工智能强调其本地化战略，而大众汽车向数百万欧洲车辆推出Cerence Chat Pro OTA。GDPR约束放大了对边缘推理的需求，刺激供应商设计隐私保护模型更新管道。尽管市场在绝对增长方面落后于亚洲，高每车内容让欧洲对专注于驾驶员监控和网络安全OTA堆栈的专业供应商保持盈利。
竞争格局
汽车人工智能市场是分散的，因为没有单一参与者在全球范围内跨越数据捕获、计算、算法和集成。特斯拉利用第一方车队进行持续学习，英伟达销售与SDK捆绑的域不可知芯片，Cerence主导驾驶舱语音人工智能。在中国，华为将硬件、云和操作系统分层为一个包，得到加速部署时间表的政策支持支持。
合作伙伴关系塑造战略：Magna将英伟达的Thor SoC捆绑到下一代4级参考平台中。与此同时，宝马采购DeepSeek在中国本地化对话人工智能，Waabi筹集2亿美元为卡车提供虚拟驾驶员软件。来自imec和UCIe联盟的芯片组合作框架民主化对尖端节点的访问，让初创公司无需拥有晶圆厂就能缝合最佳加速器。
白色空间细分市场仍然存在：预测性维护分析、车内网络安全和自动化安全案例生成。现有一级供应商竞相收购或与细分市场参与者结盟，然后监管机构强制要求网络安全OTA管道。鉴于没有制造商控制超过总汽车人工智能收入的10%，市场仍然对提供端到端开发堆栈的云超大规模厂商的颠覆开放。
汽车人工智能行业领导者
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英伟达公司
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大陆集团
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特斯拉公司
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Mobileye视觉技术有限公司
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罗伯特·博世有限公司
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
近期行业发展
- 2025年6月：本田支持的Helm.ai为自动驾驶车辆推出了新的视觉系统，扩大了本田的感知组合，标志着更深层的原始设备制造商-初创公司合作。
- 2025年4月：宝马宣布将Deep Seek人工智能集成到未来的中国市场车辆中，强调对本地化智能座舱解决方案的需求。
- 2025年3月：Magna与英伟达合作，将DRIVE Thor嵌入跨越2+级到4级的安全系统中。
全球汽车人工智能市场报告范围
汽车人工智能市场涵盖汽车人工智能的最新趋势和技术发展、车辆类型需求、产品类型、自主级别、技术、地理位置，以及全球主要汽车人工智能提供商的市场份额。
汽车人工智能市场按车辆类型、产品类型、自主级别、技术和地理位置进行细分。
按车辆类型，市场细分为乘用车和商用车。
按产品类型，市场细分为硬件和软件。
按自主级别，市场细分为半自主和完全自主。
按技术，市场细分为机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。
按地理位置，市场细分为北美、欧洲、亚太、南美和中东及非洲。
| 硬件 |
| 软件 |
| 机器学习 |
| 深度学习 |
| 计算机视觉 |
| 自然语言处理 |
| 上下文感知 |
| 数据挖掘 |
| 图像识别 |
| 信号识别 |
| 自动驾驶 |
| 先进驾驶辅助系统（ADAS） |
| 人机界面 |
| 预测性维护和诊断 |
| 乘用车 |
| 轻型商用车 |
| 重型商用车 |
| 北美 | 美国 |
| 加拿大 | |
| 北美其他地区 | |
| 南美 | 巴西 |
| 阿根廷 | |
| 南美其他地区 | |
| 欧洲 | 德国 |
| 英国 | |
| 法国 | |
| 西班牙 | |
| 意大利 | |
| 俄罗斯 | |
| 欧洲其他地区 | |
| 亚太 | 中国 |
| 日本 | |
| 韩国 | |
| 印度 | |
| 印度尼西亚 | |
| 菲律宾 | |
| 越南 | |
| 澳大利亚 | |
| 亚太其他地区 | |
| 中东和非洲 | 阿联酋 |
| 沙特阿拉伯 | |
| 土耳其 | |
| 南非 | |
| 尼日利亚 | |
| 埃及 | |
| 中东和非洲其他地区 |
| 按产品类型 | 硬件 | |
| 软件 | ||
| 按技术 | 机器学习 | |
| 深度学习 | ||
| 计算机视觉 | ||
| 自然语言处理 | ||
| 上下文感知 | ||
| 按流程 | 数据挖掘 | |
| 图像识别 | ||
| 信号识别 | ||
| 按应用 | 自动驾驶 | |
| 先进驾驶辅助系统（ADAS） | ||
| 人机界面 | ||
| 预测性维护和诊断 | ||
| 按车辆类型 | 乘用车 | |
| 轻型商用车 | ||
| 重型商用车 | ||
| 按地理位置 | 北美 | 美国 |
| 加拿大 | ||
| 北美其他地区 | ||
| 南美 | 巴西 | |
| 阿根廷 | ||
| 南美其他地区 | ||
| 欧洲 | 德国 | |
| 英国 | ||
| 法国 | ||
| 西班牙 | ||
| 意大利 | ||
| 俄罗斯 | ||
| 欧洲其他地区 | ||
| 亚太 | 中国 | |
| 日本 | ||
| 韩国 | ||
| 印度 | ||
| 印度尼西亚 | ||
| 菲律宾 | ||
| 越南 | ||
| 澳大利亚 | ||
| 亚太其他地区 | ||
| 中东和非洲 | 阿联酋 | |
| 沙特阿拉伯 | ||
| 土耳其 | ||
| 南非 | ||
| 尼日利亚 | ||
| 埃及 | ||
| 中东和非洲其他地区 | ||
报告中回答的关键问题
2025年汽车人工智能市场规模是多少？
市场在2025年价值49.8亿美元
哪个细分目前占汽车人工智能市场的最大份额？
软件以2024年收入的65.23%领先，反映向软件定义车辆的转变。
哪个地理区域在汽车人工智能市场中增长最快？
亚太地区显示最高区域增长，到2030年复合年增长率为23.43%。
什么关键挑战约束汽车人工智能市场增长？
分散的功能安全规则、高边缘情况验证成本、人才短缺和先进节点代工约束都对近期扩张产生影响。
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