报告概述

到 2033 年，汽车人工智能市场规模预计将从 2024 年的77 亿美元增至1343 亿美元左右，在 2025 年至 2025 年的预测期内以复合年增长率 37.4% 的速度增长2034年。

人工智能（AI）在整个汽车价值链中得到有效利用，包括制造、设计、供应链、制造、后期制作、驾驶辅助和驾驶风险评估系统。汽车制造服务包括设计、生产零件以及与团队合作制造车辆。人工智能通过使用人类生成的数据和算法来模仿人类决策。

在该行业内各种应用越来越多地采用人工智能技术的推动下，人工智能汽车市场出现了显着增长。截至 2023 年，该市场的扩张反映了人工智能在增强车辆功能方面的更广泛整合和用户体验。例如，人工智能在开发自动驾驶技术方面发挥着至关重要的作用，领先公司进行了大量投资，旨在创新和改善驾驶员和乘客体验。

在汽车行业引入人工智能可以实现重大转型，使企业能够跟踪运营、加强业务规划、创建自动驾驶汽车并改善成果。对自动驾驶汽车的需求不断增长、人工智能在交通管理中的应用、尖端汽车技术和政府举措正在推动全球人工智能在汽车市场的发展。

汽车行业人工智能的主要驱动因素包括增强安全性的需求、提高运营效率的需求以及减少环境影响的推动。通过人工智能增强安全性在自动驾驶汽车开发中尤其引人注目，其中人工智能算法有助于改善决策愿景制定和驱动精度。人工智能能够简化供应链和制造流程、降低成本并提高生产速度，从而提高运营效率。

自动驾驶汽车是汽车行业人工智能采用的最大领域之一。到 2025 年，预计近 15% 的新车将配备某种形式的基于人工智能的自动驾驶功能，实现车道保持、自动停车和交通导航等功能。这种增长趋势很大程度上归功于机器学习、计算机视觉和传感器融合的进步，这些技术对于自动驾驶汽车的实时决策至关重要。

人工智能也对制造和车辆维护产生了重大影响。使用人工智能进行预测性维护和质量控制的汽车制造商可将停机时间减少高达30%，从而节省成本并提高车辆可靠性。人工智能驱动的机器人装配线和自动化系统正在用于装配线，从而实现更快的生产和更好的质量控制，特别是在电动汽车 (EV) 制造领域。

在客户体验领域，人工智能驱动的虚拟助手和车载信息娱乐系统现已出现在超过 40% 的新车中，提供语音识别、导航辅助和个性化推荐等功能。这种级别的连接增强了用户交互和参与度，提供无缝、直观的驾驶体验。

尽管汽车市场的人工智能发展迅速，但它仍面临挑战，包括高昂的开发成本以及对数据隐私和安全的担忧。然而，人工智能在电动汽车中的广泛使用，加上自动驾驶和联网汽车技术的进步，带来了巨大的增长机会。随着汽车行业不断拥抱人工智能，预计该市场将在 2020 年达到159 亿美元2028 年，彻底改变交通运输，重新定义移动出行的未来。

主要要点

• 全球人工智能汽车市场规模在 2023 年达到56 亿美元，预计到 2033 年将达到1345 亿美元，复合年增长率在预测期内，该市场份额将达到 37.4%。
• 基于组件，硬件细分市场将在 2023 年以 47% 的份额占据主导地位。
• 基于自动驾驶，全自动驾驶汽车将在 2023 年以 59% 的份额领先市场。
• 基于技术、机器学习和深度学习细分市场到 2023 年，其市场份额将达到 24%。

组件分析

根据组件，市场分为硬件和软件部分。其中，硬件到 2023 年，这些细分市场将占据市场份额 47%。

为了实时处理来自传感器、摄像头和其他来源的大量数据，汽车人工智能系统需要大量的处理能力。这需要高性能硬件，例如 GPU、TPU 和用于 AI 任务的专用处理器。汽车人工智能确保安全性和可靠性的高度优先，需要能够满足汽车质量要求的特定硬件。这种特定的硬件可确保人工智能系统在各种恶劣环境和紧急情况下始终如一地执行。

此外，高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶中采用的复杂人工智能算法的高效执行还需要专门的硬件加速器。这些加速器可最大限度地提高性能和功耗，从而实现更快的反应和决策时间。

此外，由于问题不断增加关于数据安全、隐私和责任，监管框架促进了人工智能在汽车市场应用中采用硬件解决方案。监管合规性需要更加可见和可审计的流程；

自动驾驶分析

根据自动驾驶，市场分为全自动驾驶汽车和半自动驾驶汽车，其中全自动驾驶汽车在2023年以59%的份额领先市场。全自动驾驶汽车改变交通运输的潜力是推动人工智能在汽车行业占据主导地位的一个主要因素。

这些汽车提供更高的安全性、效率和便利性。全自动驾驶汽车可以大大减少人为错误造成的事故数量，而人为错误是驾驶标准汽车时的一大风险。这些车辆可以通过增强的意识在困难的区域行驶和精度，因为他们利用人工智能算法进行实时决策和传感器融合。由于对高效和可持续移动解决方案的需求不断增长，自动驾驶汽车的开发和使用加速了。

就解决环境问题的国际举措而言，这些车辆为提高能源效率、减少交通拥堵和加强路线规划提供了巨大的机会。此外，汽车行业对不断变化的消费者偏好和竞争挑战的战略反应正在鼓励自动驾驶汽车中的人工智能。通过投资自动驾驶技术，企业旨在带来创新并满足消费者对汽车自动驾驶功能日益增长的需求。

技术分析

根据汽车市场中使用的人工智能技术，细分为机器学习和深度学习、自然语言处理、C计算机视觉、上下文感知计算和其他领域。其中，机器学习和深度学习领域在2023年以24%的份额占据市场主导地位。机器学习 (ML) 和深度学习技术管理高级驾驶辅助系统 (ADAS) 所必需的复杂数据处理任务的能力是促成这一主导地位的一个主要因素。

机器学习和深度学习能够非常有效地从传感器、摄像头和其他汽车系统生成的大量数据集中获取重要见解。这些算法识别模式和物体以及解码环境信息的能力对于实时决策、障碍物识别和导航至关重要。自动驾驶汽车的性能和安全性通过机器学习（ML）和深度学习的迭代性质得到增强，从而可以不断改进和适应各种驾驶情况

通过采用强化学习等方法，算法车辆可以根据驾驶体验的反馈来调整其行为，从而开发出更耐用、更可靠的自动驾驶系统。此外，由于 GPU 和 TPU 等强大计算资源的可用性，深度学习和机器学习在汽车应用中的采用也加速了。这些硬件方面的进步使得有效训练和部署复杂的神经网络成为可能，从而有助于创建适合汽车应用的复杂人工智能模型。

关键细分市场

按组件划分

• 硬件
• 软件

按组件划分自主

• 半自动驾驶汽车
• 全自动汽车

按技术划分

• 机器学习和深度学习
• 自然语言处理
• 计算机 Vision
• 情境感知计算
• 其他

驱动因素

研发投资不断增加

在整个预测期内，汽车行业不断增长的研发发展是推动全球人工智能在汽车市场增长的主要因素之一。简化汽车组织运营的各个方面，从设计和研究到制造和营销，数据科学和机器学习有助于公司保持竞争力。

除此之外，投资燃料研发的主要目标是通过转向对生态有益、丰富、安全和可再生的能源来减少对化石燃料的依赖。此外，市场正在受到自动驾驶业务意识不断增强的推动。客户对自动驾驶汽车和自动驾驶功能的需求大幅增加。

例如，根据Cox Automotive Mobility Solutions Group 表示，54% 的消费者希望获得半自动驾驶功能，以实现更安全、更好的驾驶。通过政府在汽车技术、远程信息处理、人工智能和道路安全领域扩大举措的支持，可以减少道路事故并提高安全性。

限制因素

车辆成本更高

汽车行业采用人工智能的最大障碍之一是先进车辆的成本不断上涨。先进的驾驶员辅助功能和自动驾驶系统是人工智能技术的两个例子，由于它们具有大量的处理能力和复杂的传感器，因此提高了汽车的成本。如果汽车价格上涨并且人们不太愿意购买配备人工智能的汽车，那么这些尖端技术的采用速度可能会减慢。此外，汽车价格上涨可能迫使汽车制造商在采用人工智能技术之前采取削减成本的措施。

这可能会导致汽车行业人工智能解决方案的创建和应用延迟。汽车费用的上涨还可能影响人工智能解决方案和服务的售后市场，这将使客户升级和维护人工智能系统的成本更高。

此外，汽车费用的增加可能会影响基于人工智能的汽车在市场上的竞争力，特别是在价格敏感的市场。这可能会阻碍人工智能技术被广泛采用并融入汽车行业，限制其全面提高驾驶安全、效率和满意度的能力。因此，解决汽车费用增长问题对于确保人工智能在汽车行业的有效融合和应用至关重要。

增长机会

政府支持

人工智能（AI）在汽车行业的融合政府的支持带来了重大机遇。人工智能技术在汽车行业的应用遵循效率、安全和可持续性优先的法规。例如，人工智能驱动的自动驾驶汽车可以通过先进的驾驶员辅助系统 (ADAS) 降低碳排放、优化驾驶并提高安全性。

此外，人工智能提高电池效率和预测里程的能力有助于政府推广电动和混合动力汽车的做法。此外，车队管理是运输行业的关键组成部分，可以使用基于人工智能的预测性维护来优化、最大限度地减少停机时间并提高车辆可靠性。

此外，人工智能技术可创建智能交通管理系统、减少交通拥堵并增强流动性，从而促进政府对互联互通和智能基础设施的渴望。此外，还尝试资助研究和开发前沿技术频频伴随相关立法，鼓励汽车行业人工智能应用创新。因此，政府法律和人工智能创新相结合，为汽车行业创造创新、促进可持续发展和提高社会福利标准的机会。

挑战因素

缺乏熟练和专业的劳动力

缺乏专业和合格的专家阻碍了人工智能在汽车行业的整合。要开发基于人工智能的车辆，必须全面了解人工智能和汽车工程。然而，缺乏具备这些专业所需丰富经验的人才。

构建基于人工智能的汽车解决方案需要对复杂系统（例如车辆动力学、安全程序和法规）有深入的了解。构建人工智能需要软件工程、数据科学和机器学习能力算法。该市场还因需要持续学习和开发以跟上最新进展而受到阻碍。

由于缺乏经验和有能力的员工，该行业创新和成功实施人工智能解决方案的能力受到阻碍，这阻碍了自动驾驶、维护预测和个性化驾驶体验等领域的进步。为了解决这个问题，必须集中精力资助教育计划、培训课程和跨行业合作，以培养更多汽车行业的人工智能专家。

最新趋势

自动驾驶汽车的需求不断增加

人工智能汽车领域的一个重要趋势是自动驾驶汽车的需求不断增长。许多因素，包括人工智能技术的改进、客户偏好的变化以及提高效率和安全性的需求，都导致了这种不断增长的需求。一个由于人工智能的进步，特别是机器学习和计算机视觉方面的进步，自动驾驶系统具有众多功能。这些发展使汽车能够检查环境、推理复杂情况并更准确地移动。

此外，随着便利性、安全性和可持续性对消费者变得越来越重要，自动驾驶汽车的市场也在不断增长。自动驾驶汽车有潜力彻底改变交通运输，提供舒适的交通，利用尖端安全技术减少事故，优化交通流量以减少排放和堵塞。

各公司也认识到自动驾驶汽车彻底改变送货、物流和拼车的潜力。自动驾驶车队因其节省成本、提高生产率和即时运营的潜力而被多个行业采用。汽车行业正在改变这是人们对自动驾驶汽车日益增长的需求的结果，自动驾驶汽车吸引了老牌汽车制造商、科技巨头和初创企业的大量投资。

区域分析

北美地区引领市场

北美地区在 2023 年以 39.5% 的份额占据市场主导地位，增长了22 亿美元。分析和人工智能等技术的早期使用是促成该地区主导地位的主要因素。随着汽车行业正在招聘更多的人工智能职位人员，该行业将继续增长。此外，美国西海岸技术中心是北美对自动驾驶技术做出贡献的重要来源。

随着 Uber 和 Tesla 等企业披露其成就和挫折的详细信息，美国正在引领全球努力让自动驾驶汽车变得更安全。据《阿梅尔报》报道ican 汽车政策委员会 (AAPC) 2020 年经济贡献报告显示，福特、FCA US 和通用汽车等主要汽车制造商正在投资云计算和人工智能等尖端技术，这些技术正在改变该地区的市场格局。

重点地区和国家

北美洲

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 欧洲其他地区

亚洲太平洋地区

• 中国
• 日本
• 韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新加坡
• 亚太地区其他地区

拉丁美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁地区其他地区美国

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• 中东和非洲其他地区

市场份额和主要参与者分析

为了获得竞争优势，汽车人工智能领域的主要参与者正在专注于创新并扩大其产品线。公司采用早期整合和收购新企业作为削减成本和提高绩效的策略。这可能包括将语音人工智能技术集成到汽车中的重大进步。 人工智能汽车市场的主要参与者包括凭借其先进的基于人工智能的自动驾驶系统在自动驾驶技术领域处于领先地位的特斯拉，以及以其尖端自动驾驶汽车技术而闻名的 Alphabet 子公司 Waymo。

NVIDIA 在为自动驾驶汽车提供人工智能驱动的硬件和软件平台方面发挥着至关重要的作用，而英特尔的 Mobileye 是 ADAS 和自动驾驶汽车技术的主要参与者。此外，宝马和梅赛德斯-奔驰正在将人工智能集成到其生产流程和车内系统中，重点通过人工智能驱动的信息娱乐来增强驾驶体验耳鼻喉科、导航和安全功能。这些公司正在推动汽车行业的人工智能创新和采用。

市场中的主要参与者

• 宝马公司
• 奥迪公司
• 英特尔公司
• 特斯拉公司
• 优步技术
• 沃尔沃汽车公司
• 本田汽车
• 福特汽车公司
• NVIDIA公司
• 腾讯
• 微软
• 其他主要参与者

近期动态

• 2024年3月，联发科技宣布推出四款全新SoC（片上系统）天玑汽车座舱产品组合为基于人工智能的车辆提供人工智能车内体验。
• 2024 年 1 月，英特尔收购了 Silicon Mobility SAS，以实现先进的电动汽车能源管理和新型人工智能增强型软件定义汽车 SoC。
• 2023 年 12 月，瑞萨电子推出了基于云的环境，以加速评价汽车人工智能软件开发和评估。