Autonomous Driving Chips Marktgröße - Nach Chip, Nach Autonomielevel, Nach Funktion, Nach Fahrzeug, Wachstumsprognose, 2025 - 2034

Autonomous Driving Chips Market Size

Die globale Marktgröße für autonome Fahrchips wurde 2024 auf 24,22 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 29,73 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 191,07 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23 %, laut dem neuesten Bericht von Global Market Insights Inc.
 

Autonome Fahrchips sind dedizierte Prozessoren, die selbstfahrende Fahrzeuge antreiben. Sie führen wichtige Aufgaben für selbstfahrende Fahrzeuge aus, darunter Objekterkennung, Wegplanung, Entscheidungsfindung und Fahrzeugsteuerung. Diese Chips müssen Anforderungen an hohe Zuverlässigkeit, extrem niedrige Latenz und Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten erfüllen. Da Fahrzeuge fortschrittlichere Fahrerassistenzsysteme (ADAS) übernehmen und vom Level-2-Teilautomatisierung zu den angestrebten Level-4- und 5-Vollautonomie übergehen, fungieren diese Chips als Rechenmaschine für intelligente Mobilität.
 

Das Wachstum des Marktes für autonome Fahrchips wird durch mehrere Faktoren angetrieben, wie z. B. Regierungen weltweit, die versuchen, durch Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherere Straßen zu schaffen, die den Einsatz von ADAS-Technologien erfordern. Diese Vorschriften veranlassen Automobilunternehmen, Hochleistungsrechner für ihre Personenfahrzeuge einzusetzen. Darüber hinaus hat der Übergang zu Elektrofahrzeugen (EVs) die Nachfrage nach fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) erhöht, da Hersteller ihre Modelle unterscheiden möchten, was zu einer erhöhten Nachfrage nach leistungsstärkeren Automobilchips führt.
 

Die Automobilindustrie wechselt von herkömmlichen prozessorbasierten Systemen zu Chips. Dieser Übergang ermöglicht eine verbesserte Skalierbarkeit der Technologie und kostengünstigere Optionen. Studien zeigen, dass Chips eine verbesserte Datenverarbeitung ermöglichen und weniger Energie verbrauchen als ältere Systeme mit nur einem Prozessor. Gleichzeitig erfordert die Integration neuer KI-Modelle (z. B. Transformer) und neuer Sensormodalitäten (z. B. Bild, Radar und LiDAR) von den Chipherstellern die Entwicklung schnellerer oder leistungsstärkerer Chips oder Beschleuniger, die Daten schnell und genau, aber mit geringeren Präzisionsanforderungen verarbeiten.
 

Auf regulatorischer Seite schaffen Länder wie die USA und China Vorschriften für autonomes Fahren. In den USA arbeitet beispielsweise die National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) an regulatorischen und Zertifizierungsprozessen, um selbstfahrende Fahrzeuge sicher auf die Straßen zu bringen.
 

Chinas sich entwickelnde nationale Richtlinien für intelligente vernetzte Fahrzeuge sind umfassend und haben den Prozess der Innovation und Umsetzung im Kontext des inländischen Halbleitersektors vorangetrieben. Systematische regulatorische Prozesse tragen zur Verbesserung der Standardisierung von Sicherheitsprotokollen bei, erhöhen die Stabilität und Authentizität von Sicherheitsmerkmalen und tragen zu mehr kommerziellen Optionen für autonome Systeme bei.
 

Die führenden Unternehmen in dieser Kategorie sind NVIDIA, Qualcomm, Intel (Mobileye) und einige neue Unternehmen wie Horizon Robotics und Black Sesame Technologies in China. Viele OEMs entwickeln ihre eigenen maßgeschneiderten Chips, um die Abhängigkeit von Drittanbieter-Chip-Lieferanten zu verringern und die Integration und Leistung des Systems zu verbessern.
 

Beispielsweise führte XPeng den „Turing“-Chip ein und behauptete, dass er die Wettbewerber in Leistung und Effizienz übertrifft. Qualcomm und BMW haben eine damit verbundene Lösung namens Snapdragon Ride Pilot auf den internationalen Markt gebracht. Ähnlich haben Tenstorrent und BOS Semiconductor, unterstützt von Hyundai, einen chipbasierten KI-Prozessor für den Einsatz in Fahrzeugen eingeführt.
 

Autonomous Driving Chips Market Trends

Der Markt für Chips, die in autonomem Fahren verwendet werden, erlebt eine der transformativsten Verschiebungen, die er je erlebt hat, aufgrund von regulatorischen Anforderungen, geopolitischen Verschiebungen und Meilensteinen der realen Umsetzung. Die wichtigste Transformation, die stattfindet, ist eine verstärkte Betonung der Regulierungsbehörden bei der Beeinflussung von Chipdesign und -funktion. In der EU schreiben aktualisierte regulatorische Anforderungen für die Sicherheit nun vor, dass autonome Fahrsysteme, einschließlich der Chips, die sie antreiben, nach Sicherheitsstandards zertifiziert sein müssen.
 

Diese Standards umfassen einen rechtlichen Rahmen für Zuverlässigkeit, Software-Updates und Rückverfolgbarkeit. In China verlangen neue Vorschriften, dass Regulierungsbehörden Over-the-Air-Upgrades für autonome Fahrzeuge genehmigen. Diese OTA-Upgrades stellen aus Sicht der Regulierungsbehörden einen Sicherheitsrückruf dar. Ein weiterer Megatrend ist eine Bewegung hin zu einer stärkeren Lokalisierung der Chipproduktion und Dominanz von großen Halbleiterherstellungsländern wie China, Südkorea und Taiwan. In China hat XPENG den intern entwickelten und entworfenen „Turing“-Chip entwickelt, den das Unternehmen für überlegen und günstiger als NVIDIAs Orin-X hält und der in zukünftigen Volkswagen-Modellen in China zum Einsatz kommen wird.
 

Die Weiterentwicklung der Technologie im Bereich Chiparchitektur verändert auch die Landschaft des Marktes. Das herkömmliche monolithische System-on-Chip-(SoC)-Modell wird durch modulare und chipletbasierte Architekturen ergänzt und teilweise ersetzt. Diese Arten von Chiplets bieten Vorteile in Bezug auf Skalierbarkeit, Fertigungsausbeute und Effizienz bei der Anpassung. Beispielsweise ist das neue Chipdesign Eagle-N, eine Zusammenarbeit zwischen Tenstorrent und BOS Semiconductors, eine Chiplet-Architektur, die speziell auf KI-Aufgaben im Automobilbereich abzielt und in Produktion gehen soll, wobei ein 5-nm-Prozess verwendet wird.
 

Chipentwickler schreiten von der Prototypenphase zu mehr realen Einsätzen in Massenmarktfahrzeugen voran. Große Automobilhersteller (insbesondere in China) setzen Hochleistungs-Chips wie NVIDIAs Thor in ihre Massenmarktproduktionsfahrzeuge ein. Automobilhersteller wie Li Auto, Zeekr und Xiaomi haben sogar Fahrzeuge mit diesen Chips angekündigt, was einen klaren Trend zur Massenmarktverbreitung fortschrittlicher Autonomie-Technologie zeigt.
 

Mit der Weiterentwicklung der Branche richtet sich der Fokus verstärkt auf Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Standardisierung. Technische und akademische Organisationen fordern Änderungen an bestehenden Sicherheitsstandards (z. B. ISO 26262), um Risiken, die speziell für KI gelten (z. B. Transparenz von neuronalen Netzen, robuste Abwehr und Ausfallfälle an den Rändern), besser zu berücksichtigen.
 

Analyse des Marktes für Chips im autonomen Fahren

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Nach Chiptyp ist der Markt für Chips im autonomen Fahren in Mikrocontroller (MCUs), GPU, FPGA, ASIC und andere unterteilt. Der ASIC-Segment dominierte den Markt und machte 2024 36 % aus und wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von über 25 % wachsen.
 

• Anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASIC) sind die führenden Chips aufgrund ihrer Effizienz, Leistung und Flexibilität, in Automobilumgebungen zu laufen. ASIC sind keine Universalprozessoren, die für jede Rolle angepasst werden können, sondern sind maßgeschneiderte Chips, um eine bestimmte Arbeitslast auszuführen (z. B. Objekterkennung, Sensorfusion, neuronale Netzwerk-Inferenz). Dies sind alles wichtige Funktionen für den autonomen Betrieb. Diese Spezialisierung ermöglicht es ASICs, eine erhöhte Leistung, geringere Latenz und eine bessere thermische Effizienz zu bieten, die alle wichtige Attribute in einer Automobilumgebung sind, in der sowohl Strom als auch Größe begrenzt sind und Sicherheit entscheidend ist.
   
• Intel (Mobileye) verfügt über einige der bekanntesten ASICs mit seiner EyeQ-Chipreihe und hat über 200 Millionen dieser Chips in Fahrzeugen eingesetzt. Die fünfte Generation der EyeQ-Reihe, der EyeQ6, ist für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonomes Fahren optimiert und bietet eine hohe Rechenleistung unter strengen Vorschriften. Tesla hat ebenfalls seinen eigenen ASIC entwickelt, den Full Self-Driving (FSD)-Chip, der ihm die Möglichkeit gibt, den gesamten Hardware-Software-Stack zu kontrollieren und für Zwecke ihrer selbstfahrenden Architektur zu optimieren.
   
• Eine neue Entwicklung in der Branche ist die Automotive-ASIC-Design-Plattform von Alchip Technologies, die angekündigt wurde, um den steigenden Bedarf an maßgeschneiderten Chips für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonome Fahrfunktionen nahtlos zu erfüllen. Diese Plattformen haben auch strenge Anforderungen an die Sicherheit und Zuverlässigkeit von ASIC-Designs im Automobilbereich, insbesondere für autonome Fahrsysteme der Stufe 3 und Stufe 4. Zusätzlich werden diese Plattformen mit fortschrittlichen Knoten wie 5-Nanometer- und sogar 3-Nanometer-Designs entwickelt, was zusätzliche Energieeffizienz und Verarbeitungsgeschwindigkeiten bietet.
   
• Grafikverarbeitungs-Einheiten (GPUs) werden häufig in Entwicklungsumgebungen verwendet, insbesondere während der frühen Testphasen. Sie eignen sich gut für die parallele Bildverarbeitung und werden oft zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen verwendet. Auf der anderen Seite bieten Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) mehr Flexibilität und werden typischerweise in der Prototypenentwicklung oder in Systemen verwendet, in denen Algorithmen häufig aktualisiert werden müssen, was sie ideal für sich entwickelnde In-Vehicle-Anwendungen macht.
   
• Mikrocontroller der ersten Generation (MCUs), wie die AURIX-Familie von Infineon Technologies, sind für die Steuerung grundlegender Fahrzeugfunktionen ausgelegt. Sie verwalten Aufgaben wie die Steuerung grundlegender Operationen, die Schnittstelle zu Sensoren und Sicherheitssystemen sowie die Gewährleistung der Systemredundanz. Diese MCUs spielen eine Schlüsselrolle bei der Aufrechterhaltung der Funktionalen Sicherheit, selbst in Fahrzeugen mit niedrigeren Autonomiegraden.
   

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Basierend auf dem Autonomiegrad ist der Markt für autonome Fahrchips in Level 1 (Fahrerassistenz), Level 2 (teilautomatisiert), Level 3 (konditioniert automatisiert), Level 4 (hochautomatisiert) und Level 5 (vollautomatisiert) unterteilt. Der Segment Level 1 (Fahrerassistenz) dominiert den Markt mit einem Anteil von 45 % im Jahr 2024, und das Segment wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 mit einer CAGR von über 18,8 % wachsen.
 

• Level 1 (Fahrerassistenz) dominiert den Markt, aber Level 2 (teilautomatisiert) gewinnt schnell an Beliebtheit, da sich das Interesse der Verbraucher auf vollautomatisiertes Fahren verlagert und die Akzeptanz wichtiger Sicherheitselemente durch die Aufsichtsbehörden zunimmt. Zusätzliche Komfortmerkmale und Level-2-Lösungen (teilautomatisiert) werden voraussichtlich in einem ähnlichen Zeitrahmen entwickelt. Level 1 (Fahrerassistenz) bleibt weit verbreitet und bevorzugt, weil es einfach günstiger ist und seine Konstruktion auf weniger komplexe und teure Technologien angewiesen ist, was eine bessere Gelegenheit für den Fortschritt von Massenmarkt-Anwendungen bietet.
   
• Diese Systeme sind generisch und unterstützen nur eine Funktion, wie z. B. adaptive Geschwindigkeitsregelung, Spurverlassenswarnung oder Notbremsung. Diese Systeme weisen auch keine umfangreiche Sensordatenfusion auf und nutzen niedrigere Rechenressourcen, was es ermöglicht, sie in eine Vielzahl von Fahrzeugen zu integrieren (erhöhte Nutzung in günstigeren Fahrzeugen auf diesem Niveau).
   
• Automobilhersteller haben in den letzten Jahren exponentiell Level-1-Systeme (Fahrerassistenz) eingesetzt. Zum Beispiel umfasst das gesamte Toyota Global Safety Package, das Level-1-Technologien (Fahrerassistenz) wie Pre-Collision-Systeme und Spurverlassenswarnungen umfasst, nun über 40 Millionen Fahrzeuge. Dies stellt eine grundlegende Veränderung in der Fahrzeugregulierung und den Verbrauchererwartungen dar und gilt sogar für Einstiegsmodelle. Fahrerassistenz wird nun auch in günstigeren Modellen erwartet.
   
• Level-2-Systeme (teilautomatisiert), die zwei oder mehr Funktionen gleichzeitig ausführen, wie z. B. Lenken und Beschleunigen, verzeichnen ein erhebliches Wachstum, insbesondere im mittleren bis oberen Fahrzeugsegment. Level-2-Systeme (teilautomatisiert) erfordern eine kontinuierliche Überwachung durch den Fahrer, ermöglichen jedoch fahrerloses oder halbautomatisiertes Fahren in bestimmten Umgebungen.
   
• Level-2-Systeme (teilautomatisiert) wie Teslas Autopilot und Fords BlueCruise sind nützliche Beispiele, die zeigen, wie schnell Level-2-Systeme (teilautomatisiert) Marktakzeptanz finden. Alle Level-2-Systeme (teilautomatisiert) verwenden fortschrittlichere Chips mit größerer Rechenleistung und können bei Level-2-Systemen (teilautomatisiert) eine bessere Sensorfusion und eine Echtzeitüberwachung des Fahrers verwenden, was den Chipset-Bedarf weiter erhöht.
   
• Die Klassifizierung von Level 3 (bedingte Automatisierung) ist mit zusätzlichen Komplexitätsschichten verbunden. Level 3 (bedingte Automatisierung) bedeutet, dass das Auto in bestimmten Szenarien unabhängig fahren kann, und der Fahrer muss nicht die ganze Zeit aufpassen, muss aber die Kontrolle übernehmen können, wenn es notwendig ist. Obwohl regulatorische und technische Hürden die Technologie von einer breiten Einführung abgehalten haben, wurden einige Fortschritte in Richtung Level 3 (bedingte Automatisierung) gemacht.
   
• Level 4 (hohe Automatisierung) und Level 5 (volle Automatisierung), die hohe bzw. volle Automatisierung darstellen, befinden sich derzeit in der Test- und Pilotierungsphase der Entwicklung. Da diese Ebenen die höchste Rechenleistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit erfordern, die auf sicherheitskritischen Kriterien basieren, müssen Chipsets Echtzeitwahrnehmung, Lokalisierung, Planung und Steuerung mit möglicherweise mehreren redundanten Sensoren wie LiDAR, Radar und Kameras durchführen. Während Unternehmen Dienstleistungen wie Robotaxis und autonome Shuttles in kontrollierten Umgebungen getestet haben, muss die Massenmarktverbreitung auf die normale Fahrzeuginfrastruktur, regulatorische und Kosten warten, um die aktuellen Fähigkeiten zu erreichen.
   

Nach Funktion ist der Markt für autonome Fahrchips in Wahrnehmungs-Chips, Entscheidungs-Chips und Steuerungs-Chips unterteilt. Der Segment der Wahrnehmungs-Chips dominiert den Markt mit einem Marktanteil von 38 % im Jahr 2024.
 

• Der Markt wird vom Segment der Wahrnehmungs-Chips dominiert, aufgrund ihrer kritischen Funktionen, einschließlich grundlegender Bildverarbeitung, Objekterkennung, Tiefenschätzung, Umweltmodellierung und anderer Formen des visuellen Verständnisses. Ohne präzise und Echtzeit-Wahrnehmungsfähigkeiten können keine höheren Entscheidungs- oder Steuerungsfunktionen stattfinden, daher sind Wahrnehmungs-Chips streng genommen die Grundlage für autonomes Fahren auf jeder Ebene.
   
• Diese Bedeutung von Wahrnehmungs-Chips in den frühen Autonomiestufen spiegelt sich in der breiten Variation von Fahrzeugmodellen oder Autonomiestufen wider, in denen Wahrnehmungs-Chips eingesetzt wurden. Beispielsweise ist der EyeQ6 Lite-Chip von Mobileye ein dedizierter Wahrnehmungs-Chip, der speziell entwickelt wurde, um Fahr- und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) zu unterstützen. Ähnlich verfügt der Turing-Chip von Xpeng über dedizierte Bildsignalprozessoren (ISPs) und neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs), um Echtzeit-Bildwahrnehmung zu ermöglichen, was darauf hinweist, dass diese Wahrnehmungsaufgabe in der traditionellen Fahrzeugarchitektur an Komplexität und Bedeutung gewinnt.
   
• Decision chips spielen auch eine wichtige Rolle im System. Sie führen Funktionen wie Sensorfusion, Pfadplanung und Bewegungsvorhersage aus, die in hohen Autonomiegraden, aber nicht in allen Fahrzeugen essenziell sind. Beispielsweise sind Systeme wie Qualcomm’s Snapdragon Ride oder NVIDIA's Drive-Plattformen integriert, um Wahrnehmung und Entscheidungsfindung durchzuführen, aber nur bei hoch- oder vollautonomen Fahrzeugen. Diese Chips müssen oft Operationen wie Echtzeitortung, Karteninterpretation und relevante Entscheidungsfindung bewältigen, was ihre Komplexität erhöht, aber die Einsatzmenge im Vergleich zu Wahrnehmungschips begrenzt.
   
• Andererseits steuern Steuerchips die Aktuatoren, Bremsen, Lenkung und Drosselklappensteuerung. Sie arbeiten unter strengen Sicherheits- und Zeitbeschränkungen und basieren oft auf Mikrocontrollern oder Automobilprozessoren. Die AURIX-Familie von Infineon ist ein führendes Beispiel, das zuverlässige Leistung und wesentliche Sicherheitsmerkmale für einen fehlsicheren Betrieb bietet. Obwohl Steuerchips entscheidend sind, haben sie geringere Rechenanforderungen, und ihre Kernfunktionen bleiben relativ konstant über verschiedene Autonomiegrade hinweg. Infolgedessen verzeichnet dieser Segment ein stetiges, aber langsameres Marktwachstum.
   

Nach Fahrzeugtyp ist der Markt für autonome Fahrchips in Personen- und Nutzfahrzeuge unterteilt. Der Personenfahrzeugsegment dominiert den Markt mit einem Marktanteil von 79 % im Jahr 2024.
 

• Personenkraftwagen, insbesondere in sich urbanisierenden Ländern, sind oft die bevorzugte Fahrzeugwahl der Verbraucher aus verschiedenen Gründen wie erhöhtem verfügbarem Einkommen, etablierten Straßensystemen und einem Lebensstil, der private Fahrzeuge fördert. Ein Beispiel für die Produktionsniveaus von Personenkraftwagen ist Indien, wo im Jahr 2024 mehr als 4,9 Millionen Einheiten produziert wurden. Tatsächlich dringen SUVs in den Personenfahrzeugbereich aus der Unterkategorie „Personenkraftwagen“ aufgrund von Sicherheit und Vielseitigkeit vor.
   
• Auch die Adoption von Elektrofahrzeugen (EV) wächst innerhalb der Kategorie Personenfahrzeuge. Anfang 2025 zeigten die Zulassungen von Elektro-Personenkraftwagen in Indien ein starkes monatliches und jährliches Wachstum. Dieser rasche Anstieg spiegelt das wachsende Bewusstsein der Verbraucher, staatliche Anreize und aktive Bemühungen der Hersteller wider. Unternehmen wie Tata Motors, Hyundai und MG haben begonnen, EV-Modelle anzubieten, die sowohl die Mittelklasse als auch die Premium-Kundenansprache ansprechen.
   
• Andererseits berichtet der Internationale Rat für sauberen Transport (ICCT), dass sich das Segment der Nutzfahrzeuge, einschließlich Lkw, Busse, Transporter oder anderer Transportfahrzeuge, langsamer entwickelt. Kostensensitivität ist ein großes Hindernis für die Adoption im Nutzfahrzeugsektor, da Flottenbetreiber die Gesamtkosten priorisieren. Das bedeutet, dass die höheren Anschaffungskosten vieler elektrischer Nutzfahrzeuge (ECV) sie oft weniger wettbewerbsfähig im Vergleich zu Diesel-Fahrzeugen machen. Obwohl die ECV-Verkäufe in einigen Regionen bis Mitte 2024 auf bis zu 124 % pro Jahr gestiegen sind, machen sie in den meisten Gebieten immer noch weniger als 2 % des Marktanteils aus.
   

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Nordamerika dominierte den Markt für autonome Fahrchips mit einem Marktanteil von etwa 35 % und erzielte im Jahr 2024 einen Umsatz von etwa 8,54 Milliarden US-Dollar.
 

• Nordamerika, insbesondere die USA, ist der globale Führer bei autonomen Fahrzeugchips aufgrund einer Kombination von Faktoren wie günstigen Vorschriften, einem starken Industrieökosystem, realen Tests und robusten Chipherstellern, die einen optimistischen Boden für Innovation, Herstellung und reale Nutzung autonomer Fahrtechnologien bieten.
   
• Auf Bundesebene hat die US-Regierung Schritte unternommen, um autonome Fahrzeuge aus regulatorischer Sicht in die Akzeptanz und Nutzung zu bringen. Im Jahr 2025 erweiterte die National Highway Traffic Safety and Administration (NHTSA) ihr Programm für Ausnahmen bei automatisierten Fahrzeugen, um Herstellern mehr Flexibilität beim Testen von Lexan-gefertigten AVs in den Vereinigten Staaten zu bieten. Die Erweiterung des NHTSA-Programms war nicht nur aus regulatorischer Sicht für Hersteller, die in realen Umgebungen testen, von Bedeutung, sondern auch für die Nachfrage nach spezialisierten, getesteten und zertifizierten Chips für autonomes Fahren.
   
• Auf staatlicher Ebene unterstützt Kalifornien weiterhin die Forschung und Entwicklung autonomer Fahrzeuge und stellt AV-Testgenehmigungen für technologieorientierte Unternehmen wie NVIDIA, Tesla, Waymo und Zoox aus, die autonome Fahrzeuge herstellen, produzieren oder autonome Fahrchips in ihr Produkt oder ihre Dienstleistung integrieren.
   
• In Nordamerika gehören zu den führenden Unternehmen in der Entwicklung autonomer Chips wichtige Akteure im Ökosystem des automatisierten Fahrens wie NVIDIA und Qualcomm, die beide fortschrittliche Plattformen für autonomes Fahren entwickeln. Anfang 2025 erreichte NVIDIA hohe Sicherheits- und Cybersicherheitszertifizierungen für seine DRIVE Hyperion-Plattform und setzte damit einen Standard für AV-Chiphersteller im kommenden Jahr. Zusätzlich stieg Ambarella, ein US-amerikanisches Technologieunternehmen für Verbraucher, mit energieeffizienten, leistungsstarken Bildverarbeitungs-SoCs in den Markt ein, die zur Unterstützung der Computervision in autonomen Fahrzeugen entwickelt wurden.
   
• Die Fülle an Testdaten auf der Straße festigt die Position Nordamerikas, wo Kalifornien allein im Jahr 2024 über 3,9 Millionen autonome Fahrzeugmeilen gemeldet hatte und wo Unternehmen wie Waymo und Zoox für einen großen Teil dieser Tests verantwortlich sind. Diese umfangreichen Tests liefern wertvolle Leistungsdaten, die dann zur Verbesserung des Chipdesignzyklus genutzt werden können, insbesondere für Datenlatenz, Sensorfusion und Entscheidungsalgorithmen.
   

Die USA dominierten den nordamerikanischen Markt für Chips für autonomes Fahren mit einem Marktanteil von etwa 89 % und erzielten im Jahr 2024 einen Umsatz von 7,57 Milliarden US-Dollar.
 

• Die USA behalten eine Führungsposition auf dem nordamerikanischen Markt für Chips für autonomes Fahren, dank des innovativen Ökosystems des Landes, führender Halbleiterunternehmen, unterstützender Regierungsmaßnahmen und der Aufnahmegeschwindigkeit der Technologie für autonome Fahrzeuge (AV). Die Führungsposition der USA wurde nicht nur dadurch erreicht, dass die beste Technologie in jeder Kategorie aus den USA stammt, sondern auch durch strategische Anfangsinvestitionen und sinnvoll regulierte Beobachtungsprozesse.
   
• US-Unternehmen wie NVIDIA, Intel (Mobileye) und Ambarella haben ein beeindruckendes Portfolio an leistungsstarken System-on-Chips (SoCs) und KI-Beschleunigern für autonomes Fahren und fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (ADAS) aufgebaut. NVIDIA's Drive-Plattform ist beispielsweise eine integrale Komponente in GM's Super Cruise- und Ultra Cruise-Systemen, insbesondere die Implementierungen Drive Orin und Drive Thor. Mobileye's EyeQ-Chips sind eine häufige Komponente vieler Fahrzeuge in der US-Flotte und haben die anspruchsvollen visuellen Wahrnehmungs- und Entscheidungsaufgaben erfolgreich erfüllt, die für AV-Anwendungen erforderlich sind. Ambarella hat hochwertige Kameraverarbeitungs- und Sensorfusionssensoren produziert, die ebenfalls AV-Funktionen ermöglichen.
   
• Die Unterstützung durch die Aufsichtsbehörden war entscheidend für die Förderung der Chip-Adoption. Im zweiten Halbjahr 2024 kündigte die National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) beispielsweise an, dass nahezu alle neuen in den Vereinigten Staaten verkauften Personenkraftwagen ab Modelljahr 2029 über Notbremssysteme (AEB) verfügen müssen. Durchsetzbare Maßnahmen haben dazu geführt, dass Fahrzeughersteller und Tier-1-Zulieferer fortschrittliche Verarbeitungschips installieren, die in Echtzeit erkennen und entscheiden können.
   
• Die Vereinigten Staaten führen auch die nationale Agenda für AV-Tests und -Einsatz an. Führende AV-Unternehmen wie Cruise, Waymo und Tesla sammeln eine enorme Menge an Daten über das reale Fahren in verschiedenen Geländen und Bedingungen, die helfen können, die Chip-Leistung und die Integration von Software und Hardware zu verbessern. Regierungsplattformen wie der Automated Vehicle Hub, der vom US-Verkehrsministerium geschaffen wurde, haben sich als nützlich erwiesen, um Wissensaustausch und öffentliche-private Partnerschaften zu entwickeln, um Forschung und Transparenz in AV-Sicherheitsforschung und Datenprozessen voranzutreiben.
   

Autonome Fahrchips in Europa beliefen sich 2024 auf 6,74 Milliarden US-Dollar und werden voraussichtlich in der Prognoseperiode ein lukratives Wachstum zeigen.
 

• Der Markt für autonome Fahrchips in Europa wird voraussichtlich während der Prognoseperiode ein erhebliches Wachstum erfahren, getrieben durch strenge Sicherheitsvorschriften, strategische industrielle Investitionen und technologische Fortschritte von Schlüsselakteuren der Region. Länder wie Deutschland, Frankreich und Italien führen diesen Fortschritt an, indem sie ihre große Fahrzeugbasis nutzen und integrierte Halbleiterstrategien schnell übernehmen.
   
• Die EU hat bereits umfangreiche Fahrzeugsicherheitsregeln umgesetzt, die die Nachfrage nach Chips bilden. Ab der Allgemeinen Sicherheitsverordnung (EU 2019/2144) ab Juli 2022 sieht sie vor, dass alle neuen Fahrzeuge mit vielen fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) ausgestattet sein sollten, wie z. B. Notbremsung, Spur- und intelligente Geschwindigkeitshilfe.
   
• Deutschland hat eine wichtige Rolle bei der Umsetzung des autonomen Fahrgesetzes und der zugehörigen Verordnung gespielt, die es fahrerlosen Fahrzeugen ermöglicht, unter bestimmten Bedingungen auf öffentlichen Straßen zu fahren. Dieser rechtliche Rahmen erfordert starke Datenverarbeitungsplattformen, die in der Lage sind, Echtzeitansichten, Entscheidungsfindung und Einhaltung von Sicherheitsprotokollen zu gewährleisten.
   
• Industrielle Investitionen sind ein weiterer wichtiger Wachstumstreiber. Europäische Länder unternehmen aktive Schritte, um die Chipproduktion lokal zu gestalten und ihre Abhängigkeit von ausländischen Halbleiterlieferanten zu verringern. Zum Beispiel entwickelt Infineon Technologies mit Unterstützung der deutschen Regierung eine groß angelegte Halbleiterproduktionsanlage in Dresden. Das Megafab-Projekt soll die Automobilindustrie, einschließlich autonomer Systeme, betreiben, einschließlich einer Zeitoperation. Ähnlich hat Continental eine neue Abteilung für fortschrittliche Elektronik- und Halbleiterlösungen gegründet, mit dem Ziel, eigene Chips zu entwerfen und Hardware-Software zu erhöhen.
   
• Frankreich und Italien unternehmen ebenfalls Schritte durch STMicroelectronics, indem sie in Siliziumkarbid (SiC)-Scheibenfabriken investieren, um elektrische und autonome Fahrzeuge zu unterstützen. Diese Materialien sind für Hochleistungsanwendungen erforderlich, wie z. B. Sensoren und Antriebssteuerungen, die auf autonomen Plattformen zu finden sind. Darüber hinaus erweitern große Chiphersteller wie Infineon ihr Automobilportfolio in der Automobilindustrie.
   
• Die jüngsten Entwicklungen spiegeln dieses regionale Wachstum wider. Anfang 2025 sicherte sich Infineon Technologies mehr als eine Milliarde Euro an zukünftigen Verträgen für Siliziumkarbid-Chips. Darüber hinaus deutet die Entscheidung von Continental, Halbleiterdesign zu integrieren, darauf hin, dass große europäische Kraftfahrzeuge mehr Kontrolle über wichtige Technologien haben. Die grenzüberschreitende Regulierungsanpassung der Europäischen Union entwickelt sich ebenfalls weiter, mit Initiativen zur Kohärenz von Tests und Zulassungsverfahren für autonome Fahrzeuge in den Mitgliedstaaten bis 2026.
   

Autonome Fahrchips in der Region Asien-Pazifik beliefen sich 2024 auf 6,65 Milliarden US-Dollar und werden voraussichtlich in der Prognoseperiode ein lukratives Wachstum zeigen.
 

• Die Region Asien-Pazifik erscheint als sehr attraktiver Markt für autonome Fahrchips, inspiriert durch starke staatliche Unterstützung, führende technische Fähigkeiten und Wachstum in großen Ländern wie China, Japan und Südkorea. Diese Faktoren bestimmen gemeinsam einen erheblichen Anstieg in der Prognoseperiode.
   
• China hat die Entwicklung des autonomen Fahrens durch umfangreiche politische Initiativen besonders beschleunigt. Mehrere Regierungsministerien haben in Städten wie Peking, Shanghai und Guangzhou Pilotzonen eingerichtet, um intelligente Netzwerkfahrzeuge und integrierte Fahrzeugsysteme zu testen.
   
• Diese bieten eine regulatorische und Infrastrukturstruktur zur Unterstützung von Tests und der endgültigen Verteilung von Level-3-Automatisierung und hochautonomen Fahroptionen. Darüber hinaus hat China die inländische Produktion von Autochips in den letzten Jahren auf etwa 5 % reduziert. Große chinesische Unternehmen wie XPeng entwickeln ihre eigenen KI-gesteuerten Chips, verbessern die Leistung ihrer Fahrzeuge und setzen die Technologien für autonomes Fahren fort.
   
• Japan bewegt sich ebenfalls kontinuierlich in diesem Markt voran. Durch Ministerien wie die japanische Regierung, METI, werden inländische Halbleitersubventionen zur Förderung der Produktion bereitgestellt. Große japanische Chipproduzenten, darunter Renesas Electronics, Socionext, Mitsubishi Electric, Rohm und Toshiba, erweitern die Kapazität großer japanischer Chipproduzenten, elektrischer Geräte, Bildsensoren, Logikchips und Automobil-Mikrocontroller. Japans „Advanced SoC Research for Automotive“ (ASRA) und das Konsortium Renesas mit Halbleiterunternehmen wie Toyota, Nissan, Honda, Denso und Panasonic bringen große Automobilhersteller und Komponentenlieferanten zusammen. Ihre gemeinsamen Ziele sind die Entwicklung fortschrittlicher Automobil-System-on-Chips mit spontaner Technologie, die bis etwa 2030 für die Massenproduktion vorgesehen sind.
   
• In Südkorea liegt der Fokus auf der Stärkung sowohl der Design- als auch der Produktionsfähigkeiten für Chips für autonomes Fahren. Hyundai hat mit Samsung Electronics zusammengearbeitet, um fortschrittliche inländische Chips zu produzieren, die moderne Prozessknoten wie 5 nm nutzen. Der Zweck dieser Partnerschaft ist es, die Abhängigkeit von externen Foundries zu verringern, die Flexibilität der Lieferkette zu verbessern und die Produktionskosten zu senken. Samsung liefert Chips an viele ADAS-Unternehmen im Automobilbereich, was die Rolle Südkoreas im Ökosystem des autonomen Fahrens verbessert.
   
• Die Sammlung von Echtzeitdaten ist entscheidend für die Entwicklung von Technologien für autonomes Fahren. In China haben Unternehmen wie Pony.ai durch Robotaxi- und ADAS-Tests Millionen von Kilometern autonomes Fahren gesammelt. In Peking wurden Hunderte autonomer Fahrzeuge eingesetzt, die Fortschritte bei der Kartierung, Sensorik, Regulierung und den Betriebsstandards vorantreiben.
   

Lateinamerika machte 2024 etwa 1 Milliarde US-Dollar aus und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum ein lukratives Wachstum zeigen.
 

• Lateinamerika entwickelt sich zu einem vielversprechenden Markt für autonomes Fahren, inspiriert durch strategische Investitionen, Regierungsinitiativen und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) in Ländern wie Brasilien und Mexiko.
   
• In Brasilien hat die Regierung wichtige Ressourcen für Technologie und industrielle Digitalisierung geschaffen. Eine wichtige Initiative umfasst eine Zuweisung von 186,6 Milliarden BRL zur Verfolgung der industriellen Digitalisierung, mit Fokus auf Chipfertigung, Robotik und Cloud-Computing. Im Rahmen dieses Tests stellt das brasilianische Semion-Programm 21 Milliarden Dollar zur Verfügung, um die inländische Halbleiterproduktion bis 2026 zu fördern. Das Ziel dieser Investitionen ist es, die Fähigkeit des Landes zu stärken, die für autonome Fahrsysteme benötigten Halbleiter zu produzieren.
   
• Zusätzlich betont Brasiliens „IA para o Bem de Todos“ (AI für alle Pläne) für 2024–2028 eine umfassende Strategie zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Technologien, einschließlich Anwendungen für autonomes Fahren. Das Programm schätzt eine Gesamtinvestition von etwa 54,5 Milliarden US-Dollar aus verschiedenen Quellen, um diese Ziele zu unterstützen, und betont Brasiliens Verpflichtung, KI- und autonome Fahrzeugtechnologien weiterzuentwickeln.
   
• In Mexico spielt die Automobilindustrie eine wichtige Rolle bei der Nutzung autonomer Fahrtechnologien. Das Land hat in den letzten Jahren eine Steigerung von 25 % bei Investitionen im Zusammenhang mit KI verzeichnet, wobei ein ausreichender Anteil in die Automobilindustrie und das Internet der Dinge (IoT) fließt. Große Technologieführer wie Intel und Qualcomm errichten neue Forschungs- und Entwicklungszentren in Mexiko und nutzen die strategische Nähe und das schnell wachsende technische Ökosystem des Landes für die Vereinigten Staaten.
   
• Darüber hinaus wächst der Markt für Elektrofahrzeuge in Mexiko schnell und soll sich bis 2025 verdoppeln. Dieses Wachstum hat die Integration von KI und neuromorphen Chips erhöht, da Unternehmen wie General Motors und Nissan diese Techniken in ihre autonomen Fahrzeugsysteme einbeziehen, um die Sensorverarbeitung und die Entscheidungsfähigkeit in Echtzeit zu verbessern.
   

Autonome Fahrchips im Nahen Osten und in Afrika machten 2024 1,2 Milliarden US-Dollar aus und sollen im Prognosezeitraum ein lukratives Wachstum zeigen.
 

• Die Region Naher Osten und Afrika scheint ein wichtiger Akteur auf dem Markt für autonome Fahrchips zu sein, angetrieben durch strategische Regierungsinitiativen, internationale Beteiligung und technologischen Fortschritt.
   
• Im Nahen Osten fördern Länder wie die Vereinigten Arabischen Emirate (VAE) und Saudi-Arabien aktiv autonome Fahrtechnologien. Die Straßen- und Verkehrsbehörde (RTA) der VAE arbeitet mit großen Unternehmen zusammen, die autonome Fahrzeuge verkaufen, und strebt an, dass bis 2030 25 % aller Stadtfahrten autonom sein sollen. Ähnlich plant Saudi-Arabien, dass 15 % der Fahrzeuge nachhaltig sein sollen, als Teil seiner Vision 2030. Innovative Projekte wie Neom fördern auch Unternehmen wie Pony.ai, um die Entwicklung autonomer Fahrzeuge in der Region zu beschleunigen.
   
• In Afrika entwickelt sich Kenia Konja in der Entwicklung autonomer Fahrzeuge durch die Technopolis-Initiative, auch bekannt als "Silicon Savannah". Südlich von Nairobi gelegen, ist diese große Technologie darauf ausgelegt, Innovation zu fördern und Technologieunternehmen anzuziehen, möglicherweise die Grundlage für zukünftige Fortschritte in autonomen Fahrtechnologien.
   
• Trotz dieser vielversprechenden Entwicklung steht die MEA-Region vor Herausforderungen, darunter regulatorische Hürden, begrenzte Infrastruktur und die Notwendigkeit, eine effektive Arbeitskraft aufzubauen. Dennoch zeigen laufende Investitionen und strategische Initiativen ein starkes Engagement für die Fortsetzung autonomer Fahrtechnologien und halten die Region als umständlichen Innovationshub in diesem Bereich.
   

Marktanteil autonomer Fahrchips

• 2024 kontrollieren die sieben führenden Unternehmen der Branche autonomer Fahrchips – NVIDIA, Intel (Mobileye), Renesas Electronics, STMicroelectronics, NXP Semiconductors, Infineon Technologies und Texas Instruments – etwa 56 % des Umsatzes.
   
• NVIDIA ist ein weltweit führender Anbieter von KI-Datenverarbeitung und bietet mit seiner Drive-Plattform hohe Leistung für autonomes Fahren. NVIDIA ist bekannt für seine fortschrittlichen GPUs und KI-Verarbeitungslösungen in den Bereichen Wahrnehmung, Sensorfusion und Entscheidungsfindung. Die skalierbare Datenverarbeitungsarchitektur des Unternehmens unterstützt alle Stufen des autonomen Fahrens und wird von Automobilherstellern und Technologieunternehmen weit verbreitet eingesetzt.
   
• Intel (Mobileye) ist ein Pionier bei fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomer Fahrtechnologie und eine Intel-Tochter. Die IQ-Chip-Serie von Mobileye wird weit verbreitet zur Objekterkennung, Spurverfolgung und Kollisionsvermeidung eingesetzt. Mit dem Schwerpunkt auf starken Partnerschaften mit Fahrzeugherstellern und kamerabasierter Wahrnehmung ist Mobileye ein dominierender Akteur auf dem Markt für autonome Fahrchips und arbeitet an automatisierten automatischen Fahrlösungen, die verbesserte Kartierung und KI-Fähigkeiten umfassen.
   
• Renesas ist ein Hersteller und führender Lieferant von Elektronik-Mikrocontrollern und System-on-Chips (SOCs), die für die Fahrzeugsteuerung und Sensorverarbeitung in autonomen Fahranwendungen verwendet werden. Renesas bietet funktionale Sicherheit in seinen Lösungen, um Zuverlässigkeit und Echtzeitleistung zu unterstützen, sowie Stufen von Stufe 1 bis Stufe 3. Renesas entwickelt skalierbare Plattformen durch Partnerschaften mit Automobilherstellern und Tier-1-Lieferanten, unter Verwendung von Sensor-Rentieren, KI-Verarbeitung und Verbindung, die es Fahrzeugen ermöglicht, sicher zu funktionieren.
   
• STMicroelectronics bietet eine breite Palette von Halbleiterprodukten an, darunter Sensoren, Mikrocontroller und Leistungshalbleiter, die für autonome Fahranwendungen notwendig sind. Viele Fahrzeuge wie Chips LiDAR, Radar und Kameras erleichtern die Wahrnehmung, Datenerfassung und -verarbeitung. Ihre geringe Stromaufnahme und Sicherheitsanlagen machen das Unternehmen weltweit zu einem renommierten Lieferanten für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), die für den zuverlässigen Betrieb autonomer Fahrsysteme notwendig sind.
   
• Die NXP Halbleiter sind weltweit führend in den Halbleitern für Fahrzeuge, mit Schwerpunkt auf der Verbindung, Sicherheit und Verarbeitung von Halbleitern für autonome Fahranwendungen. Ihre Lösungen bieten einige (V2X) Kommunikation und sichere Datenverarbeitung und Sensorfusion, die für selbstfahrende Fahrzeuge essenziell sind.
   
• Infineon Technologies spielt eine Schlüsselrolle beim autonomen Fahren, indem es Radarsensoren, Mikrocontroller (wie AURIX TC4x) und sicherheitszertifizierte Chips für ADAS und autonome Systeme bereitstellt. Seine 77/79 GHz-Radar- und ISO 26262-konformen Komponenten unterstützen das Fahren von Stufe 2 bis Stufe 4. Infineon konzentriert sich auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Systemintegration und arbeitet mit OEMs wie ZF zusammen. Es ermöglicht die Sensorfusion, Objekterkennung und Echtzeitsteuerung in autonomen Fahrzeugen der nächsten Generation.
   
• Texas Instruments (TI) bietet eine breite Auswahl an Fahrzeugprozessoren, Mikrocontrollern und Analogchips, die für autonome Fahranwendungen entwickelt wurden, einschließlich der Verarbeitung von Sensordaten und der Fahrzeugsteuerung. Der Fokus von TI liegt auf integrierten Lösungen mit Echtzeitleistung und geringem Stromverbrauch und unterstützt mehrere Stufen der Fahrzeugautonomie.
   

Unternehmen im Markt für autonome Fahrchips

      Die wichtigsten Akteure im Markt für autonome Fahrchips sind:

• Analog Devices
• Infineon Technologies
• Intel (Mobileye)
• NVIDIA
• NXP Semiconductors
• Qualcomm
• Renesas Electronics
• STMicroelectronics
• Texas Instruments

• Der Markt für autonome Fahrchips wird von einer Kombination aus Halbleiterriesen und spezialisierten Innovatoren geprägt, was zu einem wettbewerbsintensiven und technologisch anspruchsvollen Umfeld führt. Führende Akteure wie NVIDIA, Mobileye (Intel), Qualcomm, NXP Semiconductors, Infineon Technologies, Texas Instruments, Renesas Electronics, STMicroelectronics und Analog Devices machen gemeinsam einen erheblichen Anteil des internationalen Marktes aus, angetrieben durch ihre robusten Portfolios in den Bereichen KI-Computing, Sensorintegration und Automobil-Chipdesign.
   
• Diese Unternehmen halten ihre Führungsposition durch Investitionen in AI-basierte SoCs, Echtzeit-Edge-Verarbeitungseinheiten und sicherheitskritische Mikrocontroller, während sie Funktionen wie Sensorfusion, V2X-Kommunikation und funktionale Sicherheitskonformität integrieren. Ihre Angebote unterstützen verschiedene Autonomiegrade beim Fahren, von ADAS bis hin zu vollautonomen Plattformen, und decken die Bedürfnisse von OEMs, Tier-1-Lieferanten und aufstrebenden EV-Startups.
   
• Um ihre Positionen zu festigen, setzen diese Unternehmen mehrschichtige Strategien ein, darunter Plattformskalierbarkeit, strategische Allianzen mit Automobilherstellern und Technologieunternehmen, vertikale Integration und Spezialisierung in Schlüsselchipbereichen wie NVIDIAs AI-Dominanz, Mobileyes kamerabasierten Visionssystemen und Infineons leistungseffizienten Sicherheitslösungen. Viele erweitern auch ihre Präsenz in automobilen Cloud-Ökosystemen, die End-to-End-Autonomielösungen ermöglichen.
   
• Zusätzlich fördert der Aufstieg regionaler Fertigungshubs und die staatliche Unterstützung für Halbleiter-Selbstversorgung, insbesondere in Asien, Europa und Nordamerika, diese Akteure, ihre F&E und Produktion zu lokalisieren, um die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette und die Zeit bis zur Markteinführung neuer Technologien zu gewährleisten.
   
• Neben diesen dominierenden Akteuren gewinnen aufstrebende Chiphersteller und regionale Spezialisten an Boden, indem sie sich auf Nischenbereiche wie Radarfronends, neuromorphe Rechenzentren und KI-Beschleuniger konzentrieren. Diese Newcomer, die zwar kleiner sind, tragen zur Innovation und Diversifizierung des Marktes bei, insbesondere bei elektrischen autonomen Fahrzeugen, bei denen Low-Latency-Verarbeitung und Energieeffizienz entscheidend sind.
   

Nachrichten zur Branche der Chips für autonomes Fahren

• Im Dezember 2024 haben Infineon und Stellantis Verträge abgeschlossen, die sowohl Liefer- als auch Kapazitätsverpflichtungen für ihre PROFET-Leistungsschalter und SiC (Siliziumkarbid)-CoolSiC-Komponenten festlegen. Diese Vereinbarungen unterstützen die Leistungsarchitekturen von Stellantis für Fahrzeuge der nächsten Generation und verbessern Effizienz, Reichweite und Fahrerlebnis.
   
• Im November 2024 kündigten Infineon und Siemens eine Zusammenarbeit an, um die eingebettete Software von Siemens auf Basis von AUTOSAR ("Capital Embedded AR Classic"-Plattform) mit den AURIX TC4x-Mikrocontrollern von Infineon zu kombinieren, um produktionstaugliche ECUs (elektronische Steuergeräte) für SDVs der nächsten Generation zu schaffen, die auf OEMs wie BMW abzielen.
   
• Im April 2024 kündigte Mobileye eine Bestellung von 46 Millionen Chips seiner EyeQ6 Lite für die kommenden Jahre an. Diese Chips basieren auf dem 7-nm-Prozess von TSMC und bieten etwa 4,5-mal so viel Rechenleistung wie frühere Chips und enthalten auch Funktionen von Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) wie Spurwechsel und automatische Geschwindigkeitsregelung.
   
• Im März 2024 kündigte NVIDIA seine DRIVE Thor-Computing-Plattform (die auf das DRIVE Orin-Produkt folgt) an und dass sie von einer Reihe von Unternehmen (z. B. BYD, Waabi, XPeng, Fareshare und WeRide) für zukünftige vernetzte Elektrofahrzeuge, Robotaxis und autonome Lieferfahrzeuge übernommen wurde. DRIVE Thor verfügt auch über generative KI-Funktionen auf Basis der neuen Blackwell-Architektur von NVIDIA.
   

Der Marktforschungsbericht zum Markt für Chips für autonomes Fahren umfasst eine detaillierte Abdeckung der Branche mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Umsatz (Mrd. $) und Volumen (Millionen Einheiten) von 2021 bis 2034, für die folgenden Segmente:

Markt, nach Chip

• Mikrocontroller (MCUs)
• GPU
• FPGA
• ASIC
• Andere

Markt, nach Autonomiegrad

• Level 1 (Fahrerassistenz)
• Level 2 (teilautomatisiert)
• Level 3 (bedingt automatisiert)
• Level 4 (hochautomatisiert)
• Level 5 (vollautomatisiert)

Markt, nach Funktion

• Wahrnehmungschips
• Entscheidungschips
• Steuerchips 

Markt, nach Fahrzeug

• Personenwagen
• Gewerblich               

Die oben genannten Informationen gelten für die folgenden Regionen und Länder:

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • UK
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Nordische Länder
  • Russland
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Indonesien
  • Philippinen
  • Thailand
  • Südkorea
  • Singapur
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• Naher Osten und Afrika
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • VAE