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Mercado de chipsets de IA para automoción Tamaño y Compartir 2023 to 2032

ID del informe: GMI6794
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Fecha de publicación: September 2023
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Formato del informe: PDF/Excel/Panel de control/Plataforma
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Tamaño del mercado de chipset AI automotriz

Automotive AI Chipset Market size was valued at over USD 2.3 billion in 2022 and is expected to grow at a CAGR of over 20% between 2023 & 2032. La búsqueda de la tecnología de conducción autónoma es un factor primario que impulsa el crecimiento del mercado. La creciente preferencia por los vehículos eléctricos (EVs) está impulsando la necesidad de una gestión eficiente de la energía, y los chipsets AI juegan un papel crucial en la optimización del rendimiento de la batería. Los fabricantes de automóviles también están integrando cada vez más los chipsets de IA para permitir que los vehículos puedan percibir y responder autónomamente a su entorno, mejorando la seguridad " comodidad. Sistemas y sistemas de información en el automóvil Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), que son de alta demanda, también dependen en gran medida de la potencia de procesamiento AI. La búsqueda de vehículos ecológicos y conectados propiciará la adopción de chipsets de IA durante el período previsto.

Principales conclusiones del mercado de chips de IA automotriz

Tamaño y crecimiento del mercado

  • Tamaño del mercado en 2022: USD 2.3 mil millones
  • Tamaño del mercado proyectado para 2032: USD 15 mil millones
  • TCAC (2023–2032): 20%

Principales impulsores del mercado

  • Demanda creciente de ADAS.
  • Iniciativas de conducción autónoma.
  • Crecimiento de los vehículos eléctricos (VE).
  • Demanda creciente de una mejor experiencia de usuario.
  • Demanda creciente de conectividad.

Desafíos

  • Preocupaciones sobre la privacidad de los datos.
  • Altos costos de desarrollo.

Los chipsets Automotive AI son circuitos integrados especializados diseñados para realizar tareas avanzadas de procesamiento de datos dentro de los vehículos. Estos chipsets incorporan capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar datos de varios sensores de vehículos, cámaras " radares.

 

A medida que los chipsets AI reúnen y procesan enormes cantidades de datos de vehículos, surgen preocupaciones sobre la privacidad de datos. El mal manejo o incumplimiento de estos datos puede conducir a infracciones de privacidad y plantear preguntas éticas legales para las empresas automotrices. Además, la investigación, desarrollo y fabricación de chipsets de IA de vanguardia requieren inversiones sustanciales. Esto puede ceder los presupuestos de los fabricantes de automóviles, especialmente las empresas más pequeñas, potencialmente limitando su capacidad de adoptar estas tecnologías.

COVID-19 Impacto

La pandemia COVID-19 tuvo impactos multifacéticos en el mercado del chipset AI automotriz. Inicialmente, la industria automotriz mundial experimentó una desaceleración en las ventas de producción " debido a bloqueos e incertidumbres económicas. Sin embargo, a medida que el mundo se adaptó a la pandemia, la importancia de las tecnologías impulsadas por AI se hizo aún más pronunciada. Los consumidores buscaban vehículos más seguros y conectados, acelerando la adopción de características impulsadas por AI como interfaces táctiles, capacidades autónomas y sistemas de navegación avanzados. Además, la pandemia destacó la importancia de la IA para optimizar las cadenas de suministro, la gestión de flotas y el diagnóstico remoto de vehículos, impulsando aún más la demanda de chipsets de IA en el sector automotriz.

Automotive AI Chipset Market Trends

La tendencia hacia el procesamiento de la IA del borde implica realizar computaciones de IA directamente en dispositivos en lugar de confiar en servidores de nube. En el contexto automotriz, esto asegura la toma de decisiones en tiempo real para vehículos autónomos y reduce la latencia en aplicaciones impulsadas por AI. Además, el mantenimiento predictivo alimentado por AI está ganando tracción. Los chipsets Automotive AI se utilizan para monitorear componentes del vehículo, predecir posibles fallos y programar mantenimiento, mejorar la fiabilidad del vehículo " reducir el tiempo de inactividad. Con la creciente complejidad de la electrónica automotriz, los chipsets AI se utilizan para la ciberseguridad avanzada. Ayudan a detectar y prevenir amenazas cibernéticas, salvaguardando que los vehículos conectados hackean " infracciones de datos. Además, la colaboración entre fabricantes de automóviles, fabricantes de chipsets AI y empresas tecnológicas es una tendencia prominente. Estas asociaciones tienen como objetivo codesarrollar soluciones de IA adaptadas a los requisitos únicos de la industria automotriz, fomentando la innovación y el crecimiento del mercado.

Análisis del mercado automotriz AI Chipset

Automotive AI Chipset Market, By Product, 2021-2032, (USD Billion)
Automotive AI Chipset Market, By Product, 2021-2032, (USD Billion)

Basado en el producto, el mercado automotriz de chipset AI se segmenta en GPU, ASIC, FPGA y CPU. Se espera que la FPGA sea testigo de una tasa de crecimiento significativa de más del 24% durante el período previsto. Estos chips pueden ser reprogramados para adaptarse a algoritmos y requisitos de IA en evolución sin requerir cambios de componentes físicos. En el contexto automotriz, las FPGA se emplean para tareas como el control de cruceros adaptables, la asistencia de mantenimiento de la carril y la conducción autónoma. Su capacidad para adaptarse a las exigencias cambiantes en algoritmos de IA y la naturaleza dinámica de la industria automotriz hace que las FPGA sean un factor de crecimiento esencial en el mercado de chipsets AI. Empoderan a los fabricantes para mantenerse al día con los avances tecnológicos y cumplir normas de seguridad cambiantes.

Automotive AI Chipset Market Share, By Vehicle Type, 2022
Automotive AI Chipset Market Share, By Vehicle Type, 2022

Basado en el tipo de vehículo, el mercado automotor de chipset AI se divide en vehículo de pasajeros y vehículo comercial. El segmento del vehículo de pasajeros mantuvo una cuota de mercado dominante de más del 70% en 2022 y se espera que crezca a un ritmo lucrativo hasta 2032. La adopción de chipsets AI en vehículos de pasajeros está siendo impulsada por la demanda de mayor seguridad, comodidad y experiencias de conducción. En el segmento del vehículo de pasajeros, los chipsets AI se utilizan para potenciar sistemas avanzados de asistencia de conductores que proporcionan características tales como control de cruceros adaptativos, asistencia de mantenimiento de carriles y frenado de emergencia autónomo. Estas tecnologías tienen por objeto reducir los accidentes y mejorar la seguridad vial. Además, los sistemas de infotainment propulsados por IA en coche ofrecen a los pasajeros entretenimiento personalizado y conectividad, mejorando la satisfacción general de conducción. A medida que los consumidores priorizan cada vez más la seguridad " comodidad, la adopción de chipsets AI en vehículos de pasajeros sigue creciendo.

U.S. Automotive AI Chipset Market Size, 2021-2032, (USD Million)
U.S. Automotive AI Chipset Market Size, 2021-2032, (USD Million)

América del Norte mantuvo una importante cuota de mercado de chipsets AI automotriz de más del 30% en 2022. La presencia de importantes fabricantes de automóviles, gigantes tecnológicos y un robusto ecosistema de investigación ha acelerado la integración de la IA en los vehículos. La región está a la vanguardia del desarrollo de la tecnología de conducción autónoma con varias empresas de pruebas vehículos autónomos en caminos norteamericanos. Además, las estrictas normas de seguridad y la demanda de los consumidores de características avanzadas de seguridad impulsan aún más la adopción de chipset AI en vehículos.

Automotive AI Chipset Market Share

Las principales empresas que operan en el mercado de chipsets AI automotriz son

  • Nvidia
  • Qualcomm
  • Intel
  • Renesas Technologies

El paisaje competitivo se caracteriza por la innovación continua, ya que las empresas se esfuerzan por mejorar sus ofertas con nuevas características, integraciones y asociaciones.

Automotive AI Chipset Industry News

  • En agosto de 2023, Kneron lanzó un nuevo tipo de unidad de procesamiento neuronal, el KL730, que integra el procesamiento de señales de imagen y la alta eficiencia energética para uso en aplicaciones de borde, seguridad & automoción. KL730 es alimentado por una CPU ARM Cortex A55 cuádruple y está disponible en varias opciones de conectividad como SD, USB 2 & 3 y Ethernet.

El informe de investigación del mercado de chipsets Automotive AI incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " pronóstico en términos de ingresos (USD Million) de 2018 a 2032, para los siguientes segmentos:

Por producto

  • GPU
  • ASIC
  • FGPA
  • CPU

By Application

  • Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)
  • Reconocimiento de voz " Gesture "
  • Sistema de información
  • Mantenimiento predictivo
  • Conducción autónoma
  • Otros

Por tipo de procesamiento

  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • Procesamiento del lenguaje natural

Por tipo de vehículo

  • Vehículos de pasajeros
  • Vehículos comerciales

La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:

  • América del Norte
    • EE.UU.
    • Canadá
  • Europa
    • UK
    • Alemania
    • Francia
    • Italia
    • España
    • El resto de Europa
  • Asia Pacífico
    • China
    • India
    • Japón
    • Corea del Sur
    • ANZ
    • El resto de Asia Pacífico
  • América Latina
    • Brasil
    • México
    • El resto de América Latina
  • MEA
    • GCC
    • Sudáfrica
    • Rest of MEA

 

Autores:  Suraj Gujar , Deeksha Vishwakarma

Preguntas frecuentes (FAQs):

El tamaño del mercado para el chipset AI automotriz fue valorado en más de USD 2.3 mil millones en 2022 y se prevé que crecerá en un CAGR de más del 20% entre 2023 y 2032, debido a la búsqueda de la tecnología de conducción autónoma.
El segmento de vehículos de pasajeros mantuvo una cuota de mercado dominante de más del 70% en 2022 y se espera que crezca a un ritmo lucrativo para 2032, impulsado por la demanda de mayor seguridad, comodidad y experiencia de conducción en estos vehículos.
América del Norte mantuvo una importante cuota de mercado de más del 30% en 2022 y aplaudió para continuar el crecimiento robusto a través de 2032, favorecida por la presencia de grandes fabricantes de automóviles, gigantes tecnológicos, y un robusto ecosistema de investigación en la región que ha acelerado la integración de la IA en los vehículos.
Nvidia, Qualcomm, Intel, Renesas Technologies y otros.

Metodología de investigación, fuentes de datos y proceso de validación

Este informe se basa en un proceso de investigación estructurado que combina conversaciones directas con participantes del sector, modelos propios y una rigurosa validación cruzada. No depende únicamente de la investigación documental.

Nuestro proceso de investigación en 6 pasos

  1. 1. Diseño de la investigación y supervisión de analistas

    La metodología de investigación de GMI se fundamenta en la experiencia humana, una validación rigurosa y una transparencia total. Todos los hallazgos, análisis de tendencias y pronósticos de nuestros informes son elaborados por analistas experimentados que comprenden las particularidades de su mercado.

    Nuestro enfoque integra una amplia investigación primaria mediante el contacto directo con participantes y expertos del sector, complementada con una investigación secundaria exhaustiva basada en fuentes globales verificadas. Aplicamos análisis cuantitativos de impacto para ofrecer pronósticos fiables y mantenemos la trazabilidad desde las fuentes de datos originales hasta los resultados finales.

  2. 2. Investigación primaria

    La investigación primaria es la base de nuestra metodología y aporta cerca del 80 % de los hallazgos totales. Implica el contacto directo con participantes del sector para garantizar la precisión y profundidad del análisis. Nuestro programa estructurado de entrevistas abarca mercados regionales y globales y recoge aportaciones de altos ejecutivos, directores y especialistas en la materia. Estas conversaciones proporcionan perspectivas estratégicas, operativas y técnicas que permiten obtener una visión integral y pronósticos de mercado fiables.

  3. 3. Minería de datos y análisis de mercado

    La minería de datos es una parte importante de nuestro proceso de investigación y representa cerca del 20 % de la metodología general. Mediante el análisis de la participación en los ingresos de los principales actores, examinamos la estructura del mercado, identificamos tendencias sectoriales y evaluamos factores macroeconómicos. Recopilamos datos relevantes de fuentes de pago y gratuitas para construir una base de datos fiable. Integramos esta información para respaldar la investigación primaria y la estimación del tamaño del mercado, y la validamos con partes interesadas clave, como distribuidores, fabricantes y asociaciones.

  4. 4. Estimación del tamaño del mercado

    Estimamos el tamaño del mercado mediante un enfoque ascendente. Partimos de los ingresos de las empresas obtenidos directamente en entrevistas de investigación primaria, junto con los volúmenes de producción de los fabricantes y las estadísticas de instalaciones o implementaciones. Después agregamos estos datos por mercados regionales para obtener una estimación global basada en la actividad real del sector.

  5. 5. Modelo de pronóstico y supuestos clave

    Cada pronóstico documenta explícitamente:

    • ✓ Los principales motores de crecimiento y su impacto supuesto

    • ✓ Los factores limitantes y los escenarios para mitigar su impacto

    • ✓ Los supuestos regulatorios y el riesgo de cambios en las políticas

    • ✓ Los parámetros de la curva de adopción tecnológica

    • ✓ Los supuestos macroeconómicos (crecimiento del PIB, inflación y tipos de cambio)

    • ✓ La dinámica competitiva y las expectativas de entrada y salida del mercado

  6. 6. Validación y garantía de calidad

    En las etapas finales, expertos del sector revisan manualmente los datos filtrados para detectar matices y errores de contexto que los sistemas automatizados podrían pasar por alto. Esta revisión especializada añade una capa esencial de garantía de calidad y confirma que los datos se ajusten a los objetivos de la investigación y a los estándares propios del sector.

    Nuestro proceso de validación de tres niveles garantiza la máxima fiabilidad de los datos:

    • ✓ Validación estadística

    • ✓ Validación por expertos

    • ✓ Contraste con la realidad del mercado

Confianza y credibilidad

10+
Años de actividad
Prestación constante de servicios desde nuestra fundación
A+
Acreditación de BBB
Estándares profesionales y satisfacción del cliente
ISO
Calidad certificada
Empresa certificada conforme a ISO 9001:2015
150+
Analistas de investigación
En más de 20 sectores industriales
95%
Retención de clientes
Valor de una relación de cinco años

Fuentes de datos verificadas

  • Publicaciones sectoriales

    Revistas especializadas, publicaciones sectoriales y medios especializados

  • Bases de datos sectoriales

    Bases de datos de mercado propias y de terceros

  • Documentos regulatorios presentados

    Registros de contratación pública y documentos de políticas

  • Investigación académica

    Estudios universitarios e informes de instituciones especializadas

  • Informes empresariales

    Informes anuales, presentaciones para inversores y documentos oficiales

  • Entrevistas con expertos

    Altos ejecutivos, responsables de compras y especialistas técnicos

  • Archivo de GMI

    Más de 13.000 estudios publicados en más de 20 sectores industriales

  • Datos comerciales

    Volúmenes de importación y exportación, códigos SA y registros aduaneros

Parámetros estudiados y evaluados

Cada dato de este informe se valida mediante entrevistas de investigación primaria, modelos ascendentes basados en datos reales y rigurosas comprobaciones cruzadas. Conozca nuestro proceso de investigación →

Autores:  Suraj Gujar , Deeksha Vishwakarma
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