Marktgröße für KI-Prozessoren im Automobilbereich – Nach Prozessor, Anwendung, Fahrzeugtyp, Einsatzgrad, Wachstumsprognose 2025–2034

Automotive AI Processors Market Size

Die Größe des globalen Marktes für Automotive-AI-Prozessoren betrug im Jahr 2024 5,6 Milliarden US-Dollar. Der Markt soll von 6,3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 33,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20,5 % wachsen, laut dem neuesten Bericht von Global Market Insights Inc.
 

AI-Prozessoren führen die Echtzeitberechnungen für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), autonomes Fahren, vorausschauende Wartung und In-Vehicle-Infotainment-Systeme durch. Durch die Kombination von Leistungsfähigkeit mit Hochleistungsverarbeitung stellen Automotive-AI-Prozessoren eine geringe Latenz und Echtzeit-Entscheidungsfindung sicher, die die Fahrzeugsicherheit und -automatisierung beeinflussen.
 

Da Automobilhersteller die Einführung von KI und maschinellem Lernen (ML) ausbauen, steigt der Bedarf an Prozessoren, die große Datenmengen für das Training und die Inferenz unterstützen. Die meisten fortschrittlichen Chiphersteller haben Ressourcen investiert, um Entwicklern mit Automotive-grad-SDKs, KI-Toolchains und Zertifizierungsprogrammen zur Verfügung zu stellen, die OEM und Tier-1-Lieferanten bei der Gestaltung und Entwicklung von Systemen unterstützen, die mit KI arbeiten. Beispiele hierfür sind das NVIDIA Drive Developer Program und das Qualcomm AI Engine Toolkit, die Automobilingenieure dabei unterstützen, die Entwicklung von ADAS- und Cockpit-KI-Anwendungen zu beschleunigen.
 

Die zunehmende Nutzung von vernetzten und elektrischen Fahrzeugen treibt die Nachfrage nach KI-Prozessoren an, die in der Lage sind, Echtzeitdaten von Sensoren, Kameras und LiDAR zu verarbeiten. Diese Prozessoren sind in hybriden On-Vehicle- und Cloud-KI-Architekturen eingebettet, die Compliance, Skalierbarkeit und erhöhte Fahrzeugintelligenz bieten. Hybride Architekturen sind besonders für Branchen wie Logistik und öffentlichen Verkehr attraktiv, wo die KI-Optimierung für die gesamte Flotte eine Voraussetzung für die Sicherheit ist.
 

Selbstlernende Algorithmen, Over-the-Air (OTA)-Modellupdates und No-Code-KI-Konfigurationstoolsets erweitern die Nutzung auf ein breiteres Team jenseits der Kernentwicklerteams. Diese Demokratisierung ermöglicht es Automobilherstellern und Lieferanten, KI in verschiedenen Abteilungen einzusetzen, von der vorausschauenden Wartung bis zum User-Experience-Design, und erweitert die Adoption im Ökosystem.
 

Der nordamerikanische Markt ist aufgrund seines reichen autonomen Fahrzeug-Ökosystems, des großen Anteils an KI-Chip-Lieferanten und der starken F&E-Ausgaben durch die OEM und Chip-Lieferanten der Marktführer. Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich der am schnellsten wachsende Markt sein, dank nationaler Initiativen für intelligente Mobilität, Zunahme der EV-Produktion und staatlich geförderter KI-Innovation in China, Japan, Südkorea und Indien. Aufstrebende Märkte zeigen ein größeres Wachstum aufgrund zunehmender Fahrzeugsicherheitsvorschriften, da sie KI-gestützte Sicherheits- und Assistenzsysteme übernehmen.

Automotive AI Processors Market Trends

Die Integration von KI/ML und generativer KI in Automotive-Systeme verändert den Ansatz der Automobilhersteller zur Fahrzeugintelligenz und datengestützten Entscheidungsfindung. OEM setzen zunehmend Prozessoren ein, die für das On-Vehicle-Modelltraining, Edge-Inferenz und die Beschleunigung von neuronalen Netzen optimiert sind. Dieser Wandel wird durch die Suche nach KI-gestützten Cockpit-Erlebnissen (z. B. ein immersiveres Cockpit oder Interaktionserlebnis), autonomem Fahren (oder verschiedenen Automatisierungsgraden) und präventiver Wartung vorangetrieben. Große Anbieter wie NVIDIA oder Qualcomm bieten generative KI-Funktionen für die Echtzeitinterpretation von Fahrszenarien, die Vorhersage der Fahrerabsichten und die Personalisierung von In-Vehicle-Infotainment, wodurch das Erlebnis der Insassen im Fahrzeug verändert wird.
 

Die Nutzung von domänenspezifischen KI-Prozessorarchitekturen wird immer häufiger, mit Designs, die auf bestimmte Fahrzeugsegmente wie ADAS, EVs und autonome Flotten zugeschnitten sind. Dieser Trend entstand, als Automobilhersteller Prozessoren forderten, die funktionale Sicherheit (ISO 26262) und leistungsstarke, energieeffiziente Leistung in Einklang bringen. Mobileye und Tesla treiben dies kontinuierlich voran und haben Marktanteile gewonnen, indem sie einen für diesen spezifischen, marktgetriebenen Anwendungsfall im Fahrzeug entwickelten Automobil-KI-Chip nutzen. Jeder Anbieter bringt Differenzierung in Fahrzeugklassen und ermöglicht OEM eine einfachere Ausrichtung der Hardware auf die anwendungsspezifischen KI-Arbeitslasten und damit eine Störung der vorherigen Vorstellung „ein Chip, um sie alle zu regieren“.
 

Die Entwickler- und Zertifizierungsumgebungen beginnen, als Wettbewerbsdifferenzierer zu dienen, da Halbleiterunternehmen Schulungen und Toolkits anbieten, um die Implementierung von Automobil-KI zu vereinfachen. NVIDIAs Drive Developer Program und Qualcomms AI Engine SDK sind Beispiele für strukturierte Lernpfade, um die Komplexität der Implementierung von KI in Fahrzeugplattformen zu adressieren. Zusammen genommen schreitet die Potenzialität der Arbeitskräftebefähigung und die Reifung des Ökosystems in einer Weise voran, die den Automobilherstellern langfristig helfen wird, von Pilotprojekten zur Produktion zu skalieren, mit langfristiger Kundenbindung.
 

Hybride und zentralisierte Rechenarchitekturen verändern die Fahrzeugdesign-Paradigmen, da KI-Prozessoren zu den primären Prozessoren werden, die zonale und zentralisierte E/E-Architekturen unterstützen, angetrieben durch die Nachfrage nach Echtzeit-Datenfusion, softwaredefinierten Fahrzeugplattformen und Multidomain-Verarbeitung innerhalb einer einzigen Steuereinheit. Da Automobilhersteller den Bedarf an skalierbaren KI-Rechenframeworks erkennen, wird dieser Architekturtrend voraussichtlich bis 2027–2028 dominieren, insbesondere bei globalen OEM, die L3+-Autonomie und vernetzte Fahrzeugökosysteme anstreben.
 

Analyse des Marktes für Automobil-KI-Prozessoren

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Segmente, die diesen Markt formen

Kostenloses PDF herunterladen

Nach Prozessor ist der Markt für Automobil-KI-Prozessoren in Grafikprozessor (GPU), Zentralprozessor (CPU), anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), feldprogrammierbare Gatteranordnung (FPGA) und System-on-Chip (SoC) unterteilt. Der Segment der Grafikprozessoren (GPU) dominierte den Markt mit einem Anteil von 38 %, aufgrund seiner überlegenen Parallelverarbeitungsfähigkeiten, die schnelle Berechnungen für Wahrnehmung, Sensordatenfusion und autonome Navigation ermöglichen.
 

• OEM nutzen zunehmend GPU-basierte KI-Prozessoren für schnellere Deep-Learning-, Computer-Vision- und autonome Navigationsaufgaben. Dies ist hauptsächlich auf den Bedarf an Parallelverarbeitungsfähigkeiten zurückzuführen, um Datenströme von einer Vielzahl von Sensoren zu interpretieren, während gleichzeitig Echtzeitentscheidungen in autonomen Fahrsystemen ermöglicht werden. GPUs sind erforderlich, um eine höhere Modellgenauigkeit zu erreichen, die Inferencing-Zeiten zu beschleunigen und die Time-to-Market für Anwendungen mit fortschrittlicher Fahrerassistenz zu verkürzen.
   
• Gleichzeitig produzieren Unternehmen, die Automobil-OEM beliefern, leistungsstärkere, für den Automobilbereich zertifizierte CPUs, um die steuerungsgetriebene, sequenzielle Verarbeitung zu liefern, die für die Zuverlässigkeit und Sicherheit von Fahrzeugen erforderlich ist. Dies liegt daran, dass es einen größeren Bedarf an ausgewogenen Rechenarchitekturen gibt, bei denen CPUs für die systemweite Steuerung, Entscheidungslogik und die Koordination von Aufgaben zwischen KI-Beschleunigern verantwortlich sind. CPUs werden weiterhin eine Rolle bei der Steuerung sicherer Operationen von softwaredefinierten Fahrzeugen spielen, indem sie eingebettete OS-Funktionalität bereitstellen und gemischte Arbeitslasten in mehreren Domänen über die Fahrzeugsubsysteme verwalten.
   
• Schließlich richten sich Automobilhersteller und Halbleiterhersteller auf maßgeschneiderte ASIC-basierte KI-Prozessoren für optimierte Leistung pro Watt sowie die Erfüllung strenger Automobil-Sicherheitsqualifikationen aus. Diese Bewegung entstand aus dem Wunsch, die Latenz, den Stromverbrauch und die Kosten zu reduzieren sowie die Bereitschaft, sorgfältig Prozessoren für spezifische KI-Arbeitslasten wie Wahrnehmung, Sensorfusion oder Pfadplanung zu schaffen.
   
• Zum Beispiel kündigten Tenstorrent und BOS Semiconductors den "Eagle-N"-automotiven Chiplet-KI-Beschleuniger an, der Chiplet-Technologie einsetzt, um Kosten zu optimieren und Anpassungen für In-Vehicle-Infotainment und autonome Fahrfunktionen im Automobilbereich zu bieten. Die Eagle-N-Chips sollen bis Ende 2026 in Produktion gehen und werden erstmals auf der CES 2025 vorgestellt werden.
   

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Segmente, die diesen Markt formen

Kostenloses PDF herunterladen

Nach Anwendung ist der Markt für Automotive-KI-Prozessoren in fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (ADAS), autonomes Fahren, vorausschauende Wartung, In-Vehicle-Infotainment und Navigation & Telematik unterteilt. Der ADAS-Segment dominiert den Markt mit einem Anteil von 42 % aufgrund seiner weit verbreiteten Einführung in Personen- und Nutzfahrzeugen.
 

• ADAS dominiert weiterhin die Nachfrage nach Automotive-KI-Prozessoren, da OEMs Spurhalte-, adaptive Tempomat- und Kollisionsvermeidungssysteme integrieren. Zunehmende regulatorische Vorgaben zur Fahrzeugsicherheit und die Beliebtheit von halbautonomen Funktionen bei den Verbrauchern veranlassen OEMs, diese Systeme in zunehmendem Maße einzusetzen. KI-Prozessoren sind eine Schlüsseltechnologie, die Echtzeit-Sensorfusion, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit ADAS-Systemen ermöglichen und so sicherere und intelligentere Fahrerlebnisse bieten.
   

• Das Segment autonomes Fahren treibt die Entwicklung von Fahrzeugen der Stufe 3+ und vollautonomen Fahrzeugen stark voran. KI-Prozessoren werden zu einer Schlüsseltechnologie für die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung von LiDAR-, Radar- und Kameradaten sowie für Navigation und Pfadplanung in Echtzeit. Die Investitionen der OEMs in KI-Prozessoren und Partnerschaften mit Halbleiterunternehmen werden zu einer weiteren Verbreitung autonomer Fahrfunktionen und -technologien führen.
   
• Die Fähigkeiten und die Verbreitung der vorausschauenden Wartung wachsen weiter, da Flottenbetreiber und OEMs KI-Prozessoren für die kontinuierliche Überwachung der Fahrzeuggesundheit nutzen. Die Echtzeitanalyse von Sensordaten ermöglicht eine frühere Erkennung von Verschleiß und Ausfällen von Komponenten, was zu geringeren Fahrzeugausfallzeiten und niedrigeren Betriebskosten führt. Die wachsende Vernetzung von Fahrzeugen und die Integration des Internet der Dinge (IoT) beschleunigen die Nutzung von KI-Computing am Edge.
   
• Im Mai 2025 setzte Penske Truck Leasing ein auf Telematikgeräten basierendes KI-System (Fleet Insight und Catalyst AI) ein, um täglich über 300 Millionen Datenpunkte zu scannen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht die frühzeitige Identifizierung mechanischer Probleme, was zu einer Minimierung der Ausfallzeiten führt und Penske ermöglicht, die Flottenleistung für seine Kunden, darunter Darigold und Honeyville, zu verbessern.
   

Nach Fahrzeugtyp ist der Markt für Automotive-KI-Prozessoren in Personenkraftwagen und Nutzfahrzeuge unterteilt. Der Personenkraftwagen-Segment wird voraussichtlich den Markt dominieren, aufgrund der schnellen Integration von KI-gesteuerten Funktionen wie ADAS, Infotainment und autonomen Fähigkeiten. Die wachsende Verbrauchernachfrage nach Sicherheit, Konnektivität und Smart-Cockpit-Erlebnissen treibt die weit verbreitete Einführung von Hochleistungs-KI-Prozessoren in Personenkraftwagen weltweit voran.
 

• Fahrzeuginsassen werden zunehmend mit KI-Prozessoren ausgestattet, um fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) wie Spurhalteassistent, Kollisionsvermeidung und adaptive Tempomatfunktion zu ermöglichen. Erhöhte Sicherheitsvorschriften und die Präferenz der Verbraucher für halbautonome Funktionen schaffen neue Möglichkeiten für Echtzeitwahrnehmung, Entscheidungsfindung und sichereres Fahren in einer breiteren Palette von Massenmarktfahrzeugen.
   
• KI-Prozessoren werden in Infotainment- und vernetzten Cockpitsystemen von Fahrzeugen eingesetzt, um personalisierte Erfahrungen, sprach- und gestengesteuerte Steuerungen und Echtzeitanalysen zu liefern. Cloud-Konnektivität für personalisierte Nutzerinteraktion, Remote-Updates und generative KI-Anwendungen für Fahrzeugbesitzer wird einen zusätzlichen Anreiz für Fahrzeuginterieurs schaffen, KI-Computing als klare und entscheidende Unterscheidung zu machen.
   
• Nutzfahrzeuge setzen zunehmend KI-Prozessoren ein, um vorausschauende Wartung, Sensorüberwachung und die Analyse von Flottengesundheitsindikatoren zu ermöglichen. Durch die Verlagerung mehrerer Prozesse an Echtzeit-Edge-Standorte (im Vergleich zu Telematik) werden KI-Prozessoren die Fahrzeugausfallzeiten minimieren, die Betriebskosten senken und die Routeneffizienz optimieren, was die KI-Adoption in Logistik-, Lkw- und öffentlichen Verkehrsmitteln vorantreibt.
   
• KI-Prozessoren verbessern die halbautonomen Fähigkeiten in Nutzfahrzeugen, wobei adaptive Tempomatfunktionen, Spurassistenten und Platooning-Funktionen bereits entwickelt oder getestet werden. Der Wunsch nach sichererem Betrieb, die Einhaltung von Vorschriften und die Steigerung der Betriebseffizienz bei Langstrecken-Lkw und Lieferflotten werden weitere Kapitalinvestitionen in leistungsstarke KI-Technologie antreiben, die auf Echtzeitprozessfaktoren spezialisiert ist.
   

Basierend auf dem Einsatzniveau ist der Markt für KI-Prozessoren in der Automobilindustrie in Level 1 (Fahrerassistenz), Level 2 (teilautomatisiert), Level 3 (bedingte Automatisierung), Level 4 (hohe Automatisierung) und Level 5 (volle Automatisierung) unterteilt. Der Level-2-Segment (teilautomatisiert) wird voraussichtlich den Markt dominieren, aufgrund seiner weit verbreiteten Nutzung in Personen- und Nutzfahrzeugen. OEMs setzen zunehmend KI-gestützte Spurhalteassistenten, adaptive Tempomatfunktionen und Stauassistenten ein, was zu einer hohen Nachfrage nach Prozessoren führt, die in der Lage sind, Echtzeitsensorfusion und Entscheidungsfindung durchzuführen.
 

• Level-1-Systeme, einschließlich Spurverlassenswarnungen und grundlegender Tempomatfunktionen, erweitern sich weltweit als Einstiegs-Sicherheitsmerkmale. Die Hinzufügung von KI-Prozessoren verbessert die Interpretation und Reaktionszeit der Sensoren, während die Fahreraufmerksamkeit erhöht wird. Originalausrüstungshersteller (OEM) streben weiterhin kostengünstige Methoden an, um grundlegende KI-Funktionen zu implementieren, um regulatorische Sicherheitsstandards zu erfüllen und gleichzeitig legitime Sicherheitsmerkmale mit schrittweisen Automatisierungsfortschritten anzubieten.
   
• Level-2-Automatisierung, die Spurhaltefunktionen mit adaptive Tempomatfunktionen verwendet, ist am weitesten verbreitet, aufgrund der Akzeptanz durch die Verbraucher. KI-Prozessoren ermöglichen es Fahrzeugen, Echtzeit-Multisensor-Lesevorgänge zu kombinieren und entsprechend zu handeln, mit halbautonomen Fahrfunktionen. Regulatorische Kräfte und Verbraucherpräferenzen für sicherere Fahrzeuge treiben Level-2-Systeme voran, was es zum Automatisierungsniveau macht, das für Personen- und Nutzfahrzeuge als das beliebteste gilt.
   
• Level 3 wächst mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 20 %, mit seiner bedingten Automatisierung, die es Fahrzeugen ermöglicht, bestimmte Fahraufgaben unter bestimmten Bedingungen autonom durchzuführen. KI-Prozessoren werden komplexe Arbeitslasten im Zusammenhang mit Wahrnehmung, Vorhersage und Steuerungsentscheidungen ohne menschliche Fahrer verwalten. Die schrittweise Einführung von Level-3-Systemen platziert die Technologie in Pilotstatus, meist in Premiumfahrzeugen, und die Betreiber haben mit den Aufsichtsbehörden zusammengearbeitet, um die richtigen Autonomiebereiche zu gewährleisten, die eine sichere Kontrolle von dem Fahrzeug zurück zu den menschlichen Fahrern ermöglichen.
   
• Systeme der Stufe 4 ermöglichen es dem Fahrzeug, vollständig autonomes Fahren nur in begrenzten Anwendungen durchzuführen, die durch einen geofence definierten Bereich definiert sind, wie z. B. städtische Zonen oder campusähnliche Umgebungen. KI-Prozessoren werden die Computerhardware dazu bringen, Leistungsfeedback, Sensorlesungen, Wegplanung aufzuzeichnen und eine gemeinsame Entscheidungsfindung zu haben.
   

Suchen Sie nach regionalen Daten?

Kostenloses PDF herunterladen

Der US-Markt für KI-Prozessoren im Automobilbereich erreichte 2024 2 Milliarden US-Dollar und wuchs von 1,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023.
 

• In Nordamerika führt derzeit die USA, da OEM und Tier-1-Lieferanten schnell Fahrzeuge übernehmen, die von KI, autonomen Lösungen und vernetzten Fahrzeugtechnologien angetrieben werden. Die Präsenz bedeutender Halbleiterunternehmen wie NVIDIA, Intel, Qualcomm und Mobileye fördert die Entwicklung und den Einsatz von KI-Prozessoren für Personen- und Nutzfahrzeuge.
   
• Der US-Markt gilt als führender Markt aufgrund seines etablierten Automobil-Forschungs- und Entwicklungsökosystems, seiner entwickelten Anwendungen von KI/ML in Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) und autonomem Fahren, seiner zahlreichen Test-/Pilotprojekte und seiner besseren Zusammenarbeit/Geschwindigkeit, mit der Halbleiterhersteller, OEM und Softwareentwickler gemeinsam arbeiten, um KI-Prozessoren in alle Fahrzeugplattformen zu integrieren und zu testen.
   
• Der US-Markt für KI-Prozessoren im Automobilbereich hat noch ein erhebliches Wachstumspotenzial, da sich Elektrofahrzeuge, autonome und halbautonome Fahrzeuge, vorausschauende Wartung und vernetzte Flottenlösungen weiter beschleunigen und die Übernahme von KI-Prozessoren in Fahrzeugplattformen vorantreiben. Mit einem verstärkten Fokus auf Edge Computing, KI-Toolchains, automotive-grade-Chipsätze und Sicherheitsysteme, die den Vorschriften entsprechen, können OEM und Lieferanten die Innovation beschleunigen, die Leistung verbessern und die Kosten senken.
   

Der nordamerikanische Markt für KI-Prozessoren im Automobilbereich dominierte 2024 mit einem Marktanteil von 38,7 %.
 

• Die hohe Nachfrage nach KI-Prozessoren im Automobilbereich in Nordamerika wird durch die Digitalisierungsinitiativen der OEM und die Übernahme vernetzter Fahrzeuge und autonomer Fahrzeugtechnologien angetrieben. Unternehmen investieren hauptsächlich in die Entwicklung von KI-gestützten Sicherheits-, vorausschauenden Wartungs- und Infotainmentsystemen für Personen- und Nutzfahrzeuge, um den sich ändernden regulatorischen und Verbraucheranforderungen gerecht zu werden.
   
• Der kanadische Markt für KI-Prozessoren im Automobilbereich wächst schnell mit einer prognostizierten CAGR von 16,8 %, getrieben durch die zunehmende Übernahme von Elektrofahrzeugen, autonomen Fahrprojekten und der Implementierung von KI/ML-Anwendungen. Die wichtigsten Modernisierungstrends umfassen Edge Computing, leistungsstärkere KI-Chips, sicherheitskonforme Architekturen und die Weiterentwicklung des Fachpersonals für die Innovation und Implementierung von KI auf Fahrzeugebene.
   
• Es gibt eine zunehmende Übernahme komplexer KI-Fähigkeiten, da Originalausrüstungshersteller (OEM) und Tier-1-Lieferanten Echtzeit-Sensorfusion, vorausschauende Analysen, Flottenmanagement und autonome Entscheidungen umsetzen. KI-basierte Betriebseffizienz und Fahrerassistenzsysteme, die für den Automobilbereich entwickelt wurden, haben zugenommen, um die Entwicklung intelligenterer, sichererer und vernetzter Mobilitätslösungen voranzutreiben.
   

Der europäische Markt für KI-Prozessoren im Automobilbereich belief sich 2024 auf 1,2 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich in der Prognoseperiode ein lukratives Wachstum zeigen.
 

• 2024 belegte Europa den zweiten Platz als größter Markt mit einer CAGR von 18,1 %. Dieses Wachstum wird durch die Übernahme von KI/ML in Fahrzeugen, staatlich geförderte AV-Bemühungen, laufende Sicherheitsvorschriften und die zunehmende Implementierung vernetzter und elektrischer Fahrzeuge in verschiedenen Segmenten vorangetrieben.
   
• Deutschland, Frankreich und das Vereinigte Königreich führen den Rest Europas an: Die Länder profitieren von bestehenden Automobil-Forschungs- und Entwicklungsökosystemen, einer umfangreichen IT-Infrastruktur und einer wachsenden Nachfrage nach KI-gestützten Fahrzeugplattformen. Deutschland hebt sich durch die Schaffung von Mobilitätstechnologie hervor, die sich auf die Banken- und Finanzdienstleistungsbranche konzentriert. Das Vereinigte Königreich konzentriert sich auf analytikgetriebene intelligente Mobilität und die Integration von Elektrofahrzeugen, während Frankreich sich auf hybride, auf Pendler ausgerichtete Rechenleistung konzentriert und KI-Prozessoren in ihre Personen- und Nutzfahrzeugflotten integriert.
   
• Zentral- und Osteuropa ist ein sich entwickelnder Markt mit hohem Wachstumspotenzial. Länder wie Polen, Ungarn und die Tschechische Republik investieren in die KI-Forschung und -Entwicklung für Fahrzeuge, Infrastruktur für vernetzte und autonome Fahrzeuge sowie KI-Lösungen für Flotten.
   

Deutschland dominiert den Markt für KI-Prozessoren in der Automobilindustrie und zeigt ein starkes Wachstumspotenzial mit einer CAGR von 16,9 %.
 

• Deutschland führt den Markt für KI-Prozessoren in der Automobilindustrie in Europa an, mit ihrem anspruchsvollen Automobil- und Technologieökosystem, einem hohen Grad an digitaler Reife und einer frühen Übernahme von KI-Technologien für wichtige Bereiche der Mobilität, Fertigung und Logistik. Die wachsende Nachfrage nach der Verarbeitung von Echtzeit-Sensordaten wächst weiterhin bei KI-Prozessoren, die für Anwendungen wie predictive maintenance und autonomes Fahren eingesetzt werden.


• Unternehmen der Automobilorganisationen und Dienstleister investieren kontinuierlich in autoritative KI-Prozessorplattformen, Edge-Computing-Fähigkeiten und Software-Toolchains. Diese Investitionen werden durch branchenspezifische regulatorische Compliance, Standards für das Testen autonomer Fahrzeuge und digitale Transformationsinitiativen ermöglicht, um Skalierbarkeit, Sicherheit, operative Effizienz und die weit verbreitete Übernahme von KI-Technologien für den Einsatz in Personen- und Nutzfahrzeugen zu fördern.
   
• Deutschland konzentriert sich auf Innovation und Industrie-4.0-Initiativen, um die beschleunigte Übernahme von KI-Prozessoren und Plattformen zu unterstützen, um Echtzeitanalysen, predictive vehicle maintenance und autonome Fahrmodelle in Fahrzeugen zu implementieren. Es gibt Anbietergruppen, die Dienstleistungen bündeln, die professionelle Beratung, Optimierungen und Managed Support umfassen, um die Unternehmensübernahme zu sichern und fortgeschrittene Entscheidungsfindung, KI-gestützte Flottenverwaltung und intelligente Fahrzeugoperationen in mehreren Sektoren zu unterstützen.
   

Der Markt für KI-Prozessoren in der Automobilindustrie im asiatisch-pazifischen Raum wird voraussichtlich mit der höchsten CAGR von 23,2 % während des Analysezeitraums wachsen.
 

• Der asiatisch-pazifische Markt ist die am schnellsten wachsende Region der Welt, aufgrund des schnellen Wachstums von vernetzten Fahrzeugen, Elektrofahrzeugen, autonomen Fahrprogrammen und der Nutzung von KI/ML in Fahrzeugsystemen. OEMs und Tier-1-Zulieferer investieren stark in leistungsstarke KI-Prozessoren, um die Anforderungen an Echtzeitberechnungen und predictive analytics in Fahrzeugsystemen zu unterstützen.
   
• Nach China bieten Indien und Japan einige der größten Marktchancen; beide haben individuelle Merkmale. China führt bei der großvolumigen Übernahme von autonomen und elektrischen Fahrzeugplattformen, unterstützt durch staatliche Maßnahmen. Das positive Wachstum Indiens ist auf die Übernahme kostengünstiger KI-Lösungen und Edge-Computing durch KMUs und mittelständische Automobilhersteller zurückzuführen.
   
• Die ASEAN-Gruppe, insbesondere Thailand, Indonesien und Malaysia, unterstützt ein starkes regionales Wachstum, da Automobilhersteller die Verfügbarkeit von KI-Prozessoren in vernetzten Fahrzeugplattformen, Flottenmanagement und halbautonomen Fahranwendungen aktualisieren. Die Nutzung hybrider und Edge-Computing-Lösungen verwaltet Sensordaten, unterstützt KI-Arbeitslasten und verbessert die operative Effizienz in den Bereichen Automobilfertigung, Logistik und Mobilität.
   

China wird voraussichtlich mit einer CAGR von 23,7 % im asiatisch-pazifischen Markt für KI-Prozessoren in der Automobilindustrie wachsen.
 

• China führt den Markt in der Region Asien-Pazifik an, da das Land autonome Fahrsysteme, die Herstellung von Elektrofahrzeugen (EV) und groß angelegte KI-Fähigkeiten entlang der gesamten Automobilwertschöpfungskette nutzt. Inländische Originalausrüstungshersteller (OEM) und Technologieunternehmen entwickeln schnell KI-gestützte Systeme für Wahrnehmung, Navigation und Fahrassistenz, um die Sicherheit und Leistung von Fahrzeugen zu verbessern.
   
• Automobilunternehmen investieren schnell in datenzentrierte Fahrzeugarchitekturen, die vollständig in der Lage sind, profitable KI-Systeme zu nutzen, indem sie Edge-KI-Prozessoren, zentralisierte Rechenplattformen und Chip-on-Sensor-Architekturen und -Geräte einsetzen, um ein besseres Bewusstsein für den Kontext zu schaffen, die Latenz zu verringern und vorausschauende Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Wichtige Produktprioritäten sind: Stromeffizienz, Sensorfusion und fortgeschrittene Fahrerassistenz-Aufgaben.
   
• China wird voraussichtlich bis 2025 seine Führungsposition bei Automobil-KI-Prozessoren weiter stärken, unterstützt durch staatlich geführte Strategien wie die „Intelligente Fahrzeug-Innovationsentwicklungsstrategie“. Partnerschaften zwischen Automobilherstellern (z. B. BYD, NIO und XPeng) und Halbleiterunternehmen (z. B. Horizon Robotics, Huawei, NVIDIA) beschleunigen den großflächigen Einsatz von KI-Chips in der Automobilindustrie.
   

Der Markt für Automobil-KI-Prozessoren in Lateinamerika belief sich 2024 auf 485,8 Millionen US-Dollar und wird voraussichtlich in der Prognoseperiode ein lukratives Wachstum zeigen.
 

• Der lateinamerikanische Markt wird voraussichtlich mit einer CAGR von 20,8 % wachsen, was auf die schnelle digitale Transformation, die Cloud-Adoption und die zunehmende Zusammenarbeit von KI/ML in den Automobil- und Mobilitätssektoren zurückzuführen ist. Die Nachfrage nach Echtzeitanalysen und prädiktiver Intelligenz führt zur Einführung fortschrittlicher KI-Prozessoren in der gesamten lateinamerikanischen Region.
   
• Mexiko und Argentinien sind die Hauptbeiträger in der Region. Mexikos etablierte industrielle Basis, das wachsende Automobilherstellungs-Ökosystem und die schnelle Durchdringung von cloud-nativen und hybriden Lake-House-Architekturen fördern die Nachfrage nach KI-gestützten Automobilssystemen. Im Gegensatz dazu nutzt Argentinien ein aufstrebendes regionales digitales Ökosystem mit regulatorischer Ausrichtung an internationale Standards und zunehmende Unternehmensinvestitionen in Modernisierung und KI-Infrastruktur.
   
• Länder in aufstrebenden Regionen wie Chile, Kolumbien und Peru haben großes Wachstumspotenzial. Urbanisierung, die Beteiligung von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und Investitionen in Datenökosysteme unterstützen alle die Nutzung von KI bei der Einführung von KI in der Automobilherstellung und bei vernetzten Mobilitätslösungen. Anbieter mit bestehenden Partnerschaften und skalierbaren Service-Modellen können die Chancen in diesen aufstrebenden und fragmentierten Märkten nutzen, die an Bedeutung gewinnen.
   
• Der Automobilsektor in Lateinamerika wird darüber hinaus durch den Aufschwung von Cloud-Marketplaces, verwalteten KI-Diensten und KI-ready-Entwicklungsplattformen unterstützt. Der Trend zu kostengünstiger Infrastruktur wie AWS, Azure und GCP ermöglicht es Organisationen, Fahrzeugdatenarchitekturen zu modernisieren, Analysemöglichkeiten zu harmonisieren und betriebliche Intelligenz aufzubauen, um schneller Entscheidungen zu treffen und die Komplexität zu reduzieren.
   

Brasilien wird voraussichtlich mit einer CAGR von 18,5 % im lateinamerikanischen Markt für Automobil-KI-Prozessoren wachsen.
 

• Der Markt in Brasilien verzeichnet ein starkes Wachstum, da Unternehmen Hybrid- und Multi-Cloud-Architekturen implementieren, um Datensicherheit, regulatorische Compliance und Skalierbarkeit der KI-Einführung auszugleichen. Diese Architekturen ermöglichen die Integration von On-Premise-Systemen und Cloud-Systemen, was Echtzeitanalysen, KI/ML-Aufgaben und Unternehmensdatenzugriff in der Automobilherstellung, vernetzten Fahrzeugsystemen und industriellen Operationen unterstützt.
   
• Unternehmen in Brasilien nutzen gezielt Lakehouse-Plattformen, um die KI-gesteuerte Innovation anzutreiben. Die Suche nach prädiktiver Intelligenz, personalisierten Kundenerlebnissen und Optimierung treibt die Integration von KI-Prozessoren in vernetzte Fahrzeugsysteme und in die Produktionsprozesse der Automobilindustrie. Auf diese Weise entstehen Lakehouse-Infrastrukturen als zentraler Treiber der digitalen Transformation im Automobil-Ökosystem, in Sektoren wie BFSI, Fertigung und Einzelhandel, die den Betrieb des Automobil-Ökosystems und die operative Finanzierung erleichtern.
   
• Die Einführung wird durch Partnerschaften zwischen IT-Dienstleistern, Automobilherstellern und Cloud-Anbietern beschleunigt, die Managed Services, Beratung und KI-Einführungshilfe anbieten. Diese Partnerschaften helfen Unternehmen, ihre KI-Einführung zu straffen, die Infrastruktur effizienter zu gestalten und so viel Daten wie möglich zu nutzen, um schneller Entscheidungen zu treffen und betriebliche Agilität zu entwickeln.
   
• 2025 arbeitete Mercedes-Benz Brasilien mit Aquarela Analytics zusammen, um ein KI-Analysesystem in das Unternehmen zu integrieren, das dem Bedarf entspricht, historische Quelldaten in zuvor unabhängige Silos für aussagekräftige Echtzeit-/datengetriebene Entscheidungen zu integrieren. Da die Grundlage auf Open-Source-Software (OSS) basiert, zeigt dies Brasiliens wachsenden Fokus auf die isolierte Entwicklung eines kostengünstigen, unabhängigen KI-Netzwerks, das Innovation und Chancen in der Entwicklung vernetzter und intelligenter Fahrzeuge eröffnet.
   

Der Nahe Osten und Afrika verzeichneten 2024 einen Umsatz von 333,3 Millionen USD und wird voraussichtlich in der Prognoseperiode ein lukratives Wachstum zeigen.
 

• Der Markt für Automobil-KI-Prozessoren im Nahen Osten und in Afrika machte 2024 6 % des globalen Marktes aus, unterstützt durch die beschleunigte digitale Transformation, die Cloud-Adoption und die wachsende Nachfrage nach KI/ML-gestützter Analyse in den Sektoren BFSI, Telekommunikation, Fertigung und Einzelhandel. Die zunehmende regionale Dynamik für Cloud- oder Cloud-native-Architekturen beginnt, die fortgeschrittene KI-Adoption entlang der Automobil-Wertschöpfungskette zu fördern, die datengestützte Entscheidungsfindung, betriebliche Intelligenz und vorausschauende Wartung unterstützt.
   
• Das Wachstum in der Region wird auch durch die Modernisierung veralteter IT-Infrastrukturen unterstützt, da Unternehmen ihre Verwaltung wachsender Unternehmensdaten verbessern möchten. Organisationen suchen nach Cloud-native/Hybrid-Architekturen, um Datensilos zu konsolidieren, die Analytik- und KI-Bereitschaft zu verbessern und die Analytik- und Datenaktivitäten zu skalieren, was die Grundlage für KI-Prozessoren mit breiterer Einführung in vernetzte Fahrzeugsysteme und Automobilproduktionsumgebungen schafft.
   
• Die VAE und Saudi-Arabien dominieren den regionalen Markt, unterstützt durch Unternehmensökosysteme mit hohem Wert, substantielle Regierungsdigitalisierungsprogramme und etablierte IT- und Cloud-Infrastrukturen. Die Landschaft der VAE wird sich weiterentwickeln, mit Fokus auf KI-gestützte Analysen, autonome Mobilitätsanwendungen und intelligente Infrastrukturentwicklungen, während Saudi-Arabien Multi-Cloud-Umgebungen entwickelt und KI in die Fertigung, Mobilität und Governance integriert, wie in seiner Vision 2030 hervorgehoben.
   
• Die anderen regionalen Märkte schreiten in der KI-Adoptionsphase voran, wobei die KI-Adoption in Südafrika und Katar durch öffentliche-private Partnerschaften, die Entwicklung nationaler KI-Strategien und -Programme sowie das Wachstum der angewandten KI-Forschung und -Entwicklung im Bereich Automobil und Mobilität gestärkt wird, was die Position des Nahen Ostens und Afrikas im globalen Automobil-KI-Landschaft weiter festigt.
   

Die VAE werden 2024 ein erhebliches Wachstum im Markt für Automobil-KI-Prozessoren im Nahen Osten und in Afrika erleben.
 

• Der Markt in den VAE wächst in einem rasanten Tempo mit einer CAGR von 21,2 %, getrieben durch die digitalen Transformationsinitiativen des Landes und die zunehmende Adoption von KI-gestützter Analytik in Organisationen. Die Regierung unterstützt stark Projekte wie die Nationale KI-Strategie der VAE 2031, die die Einführung neuer Datenverarbeitungstechnologien, einschließlich KI-Prozessoren, in den Automobil-, Industrie- und Transportsektoren fördert.
   
• Organisationen in den VAE nutzen zunehmend cloud-native und hybride Architekturen, um Echtzeit-Analysen und KI/ML-Workloads sowie datengesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen. Diese tatsächlichen Implementierungen ermöglichen eine vollständige Integration der On-Premises-Computing-Infrastruktur mit Cloud-Umgebungen und ermöglichen es Organisationen, die Einhaltung von Vorschriften, die Datensouveränität und die Leistungsoptimierung zu verwalten.
   
• Der Markt wird auch durch strategische Partnerschaften mit globalen Cloud-Anbietern (einschließlich AWS, Microsoft Azure und Google Cloud) sowie durch regionale Ermöglichung von Systemintegratoren, die Managed Services, Beratung und KI-Infrastrukturunterstützung bieten, gestützt. Diese Partnerschaften erleichtern die Bereitstellung und Governance von KI, während sie Skalierbarkeit und betriebliche Effizienz gewährleisten und die Zeit bis zur Markteinführung für intelligente Autolösungen wie autonome Fahrsysteme, vernetzte Fahrzeugplattformen und prädiktive Wartungssysteme beschleunigen.
   

Marktanteil von Automotive-KI-Prozessoren

Die sieben führenden Unternehmen im Bereich Automotive-KI-Prozessoren sind NVIDIA, Tesla, Mobileye (Intel), Qualcomm, Continental, Robert Bosch und Huawei Technologies, die 2024 57 % des Marktes ausmachen.
 

• NVIDIA steht an der Spitze des Marktes für Automotive-KI-Prozessoren mit einem Marktanteil von 15,3 %. Seine automatisierte Plattform für autonomes Fahren, die DRIVE-Plattform, integriert GPU, CPU und KI-Beschleuniger für alle Anwendungen des autonomen Fahrens und ADAS. Sie bietet ein vollständig skalierbares Hardware-Software-Ökosystem für Automobilhersteller und liefert Echtzeit-Wahrnehmung, Simulation und Datenverarbeitungsfähigkeiten, die es Automobilherstellern ermöglichen, intelligentere, sicherere und energieeffizientere Fahrzeuge unter Nutzung von Hochleistungsrechenfähigkeiten zu entwickeln.
   
• Tesla entwickelt eigene siliziumbasierte KI-Prozessoren wie den FSD (Full Self-Driving) KI-Chip, der die Echtzeitwahrnehmung und die Fahrentscheidungsfindung für Anwendungen des autonomen Fahrens antreibt. Die vertikale Integration des Unternehmens rund um Hardware und KI-Software bietet eine vollständige Optimierung von Leistung, Lernen und Strom für seine Flotte von vernetzten Elektrofahrzeugprodukten.
   
• Mobileye, das von Intel betrieben wird, bietet visionbasierte KI-Prozessoren und SoCs für ADAS und autonomes Fahren. Die EyeQ-Produktfamilie integriert sowohl KI-Beschleunigung mit Wahrnehmungsalgorithmen, um Objekterkennung, Kartierung und Situationsbewusstsein zu liefern, und positioniert Mobileye als führenden Lieferanten von KI-Hardware für sicherheitsorientierte Automobilanwendungen.
   
• Qualcomm Die Snapdragon Ride-Plattform bietet skalierbare KI-Computing-Lösungen für automatisierte und vernetzte Fahrzeuge. Die Architektur kombiniert CPU, GPU und KI-Kerne und deckt Sensorfusion und Echtzeitwahrnehmung sowie adaptive Intelligenz für das Fahren ab. Qualcomm nutzt dann seine Konnektivitätsexpertise, um die Fahrzeug-zu-Alles-Kommunikation (V2X) zu optimieren und die nächste Generation digitaler Automobilarchitekturen zu ermöglichen.
   
• ContinentalHier ist die übersetzte HTML-Inhalte: takes the focus on the sensors a step further by integrating AI processors into its intelligent mobility systems supporting ADAS, autonomous driving and in-vehicle computing solutions. Continental has partners at the chip level and also relies on the development of its own software to meet the needs of energy-efficient, real-time AI applications designed to improve road safety, vehicle awareness and connected mobility performance.
   
• Robert Bosch merges sensor tech with AI processors and embedded computing so that ADAS and autonomous mobility systems can be powered by AI-driven ECUs and system-on-chip applications that support real-time perception, sensor fusion, and predictive analytics capability in ADAS and autonomous driving systems so that automakers can deploy safe, dependable, and energy-efficient driver assist and autonomous driving technology.
   
• Huawei maximizes its artificial intelligence processors, Ascend AI processors, and cloud-edge computing platforms for intelligent vehicle systems, ADAS, and smart cockpit applications, respectively. Huawei's AI hardware portfolio emphasizes high-performance, low-power computing in automotive applications to support real-time decision-making and direct intelligent mobility systems in China's rapidly evolving intelligent mobility ecosystem.
   

Automotive AI Processors Market Companies

Major players operating in the automotive AI processors industry are:

• Aptiv
• Baidu
• Continental
• Horizon Robotics
• Huawei Technologies
• Mobileye (Intel)
• NVIDIA
• Qualcomm
• Robert Bosch
• Tesla
   

• Aptiv centers its work around artificial intelligence-enabled ADAS and autonomous driving platforms and focuses on integrating processors for sensor fusion and real-time decision-making processes. Similarly, Baidu also emphasizes its Apollo platform, which uses in-house AI chips for autonomous mobility, and focuses on perception, mapping, and workloads deep learning to advance the development of intelligent vehicles in China. Both Aptiv and Baidu are engaged in delivering advanced connected mobility.
   
• Continental is engaged in delivering AI processing capabilities as part of their intelligent mobility systems for ADAS features, vehicle perception, and connected services. Horizon Robotics focuses on developing edge AI chips, as well as its autonomous driving solutions, both of which are optimized for real-time and low power processing. Both companies incorporate hardware and software to enable AI scaling across OEM and mobility platforms about AI processing capabilities.
   
• Huawei incorporates its Ascend AI processing capabilities as part of its solutions for in-vehicle intelligence, smart cockpits, and ADAS for intelligent mobility as cloud to edge solutions. Mobileye (Intel) delivers vision-based AI SoCs for perception and mapping for autonomous driving. Both companies provide a driving force for creating AI-enabled vehicles, balancing high-performance computing ability alongside advanced sensor technological integration for the global automotive markets.
   
• NVIDIA is propelling the market with the DRIVE platform for autonomous driving, generating AI processing ecosystems by pairing GPUs, AI accelerators, and real-time analytics into a single platform. Qualcomm's Snapdragon Ride is a platform designed to provide AI compute capabilities for vehicle perception, V2X Socket, and sensor fusion cloud and edge solutions. Both the NVIDIA and Qualcomm platforms are enhanced capabilities for scalable, high-performance processing enabling OEM to embed capabilities of intelligent and connected vehicle processing.
  
• Robert Bosch implementiert AI-Prozessoren in elektronische Steuergeräte (ECUs) als Bestandteil von ADAS und einem prädiktiven Analyserahmen für autonome Systeme und entwickelt Plattformlösungen, die Sicherheit und betriebliche Effizienzen unterstützen. Tesla entwirft seine eigene Architektur von AI-Chips, um sein vollautonomes Fahrsystem (FSD) zu ermöglichen, das Zuverlässigkeit und betriebliche Leistung von Wahrnehmungs- und Echtzeit-Entscheidungsfunktionen sichert.
   

Nachrichten zur Automobil-AI-Prozessoren-Industrie

• Im April 2025 hat Aptiv eine Partnerschaft mit Baidu geschlossen, um intelligente Fahrlösungen in China zu lokalisieren. Diese Zusammenarbeit nutzt die AI-Cockpit-Plattform von Aptiv sowie die autonomen Fahrtechnologien von Baidu und bietet gleichzeitig die Dienstleistungen von Freenow, um autonomes Ride-Hailing zu unterstützen.
   
• Im April 2025 haben Horizon Robotics und Bosch eine Absichtserklärung (MOU) unterzeichnet, um ihre Zusammenarbeit im Bereich intelligenter Fahrlösungen weiter voranzutreiben. Die Strategie hinter ihrer Beziehung besteht darin, die AI-Prozessoren von Horizon mit den Automobil-Lösungen von Bosch zu kombinieren, um ADAS und autonomes Fahren durch einen Ansatz zu verbessern, der auf die Steigerung der Intelligenzfähigkeit und Sicherheitsmerkmale abzielt.
   
• Im September 2025 kündigte Huawei ein neues Partnerschaftsmodell mit Automobilherstellern an, das mehr Kontrolle bei der Planung des Fahrzeugbaus ermöglicht. Im Rahmen dieser Strategie hätten die Automobilhersteller mehr Kontrolle über das Design der Fahrzeuge und Innovationen, die den Vorschriften entsprechen, während gleichzeitig die Einführung von Huaweis AI-Technologien durch den Markt und die Erwartungen der Verbraucher ermöglicht wird.
   
• Im September 2025 hat Qualcomm mit Harman zusammengearbeitet, um die Snapdragon Cockpit Elite-Plattformen von Qualcomm in der Automobilproduktlinie von Harman einzusetzen. Diese Zusammenarbeit hilft, erweiterte AI-Funktionen in Fahrzeugen für In-Car-Erlebnisse bereitzustellen, indem fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), Infotainment und Konnektivitätsmerkmale integriert werden, um den Schwung hin zu softwaredefinierten Fahrzeugen zu fördern.
   
• Im November 2024 stellte Mobileye ihre neuesten AI-Methoden auf der Driving AI-Veranstaltung vor, die sich auf den neuesten Stand der Technik im Hinblick auf die Funktionalität autonomer Fahrzeuge konzentrierte. Mobileye gab Updates zu den AI-Anwendungen, die für sowohl assistierte als auch vollautonome Fahrzeuge in Entwicklung sind, mit Fokus auf Sicherheit, Effizienz und Skalierbarkeit in der Automobilindustrie.
   

Der Marktforschungsbericht zu Automobil-AI-Prozessoren umfasst eine detaillierte Abdeckung der Branche mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Umsatz (Mio./Mrd. USD) und Volumen (Einheiten) von 2021 bis 2034, für die folgenden Segmente:

Markt, nach Prozessor

• Grafikprozessor (GPU)
• Zentralprozessor (CPU)
• Anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC)
• Field-Programmable Gate Array (FPGA)
• System-on-Chip (SoC)

Markt, nach Anwendung

• Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS)
• Autonomes Fahren
• Prädiktive Wartung
• In-Car-Infotainment
• Navigation und Telematik

Markt, nach Fahrzeug

• Personenkraftwagen
  • SUV
  • Kompaktwagen
  • Limousine
• Nutzfahrzeuge
  • LCV (Leichte Nutzfahrzeuge)
  • MCV (Mittlere Nutzfahrzeuge)
  • HCV (Schwere Nutzfahrzeuge)

Markt, nach Einsatzlevel

• Level 1 (Fahrerassistenz)
• Level 2 (Teilautomatisierung)
• Level 3 (Bedingte Automatisierung)
• Level 4 (Hohe Automatisierung)
• Level 5 (Vollautomatisierung)

Die obigen Informationen werden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt:

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • UK
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordics
  • Polen
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Südkorea
  • ANZ
  • Vietnam
  • Thailand
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• MEA
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • VAE