Autores:
Preeti Wadhwani, Manish Verma
Descargar PDF Gratis
Mercado de software para autobuses autónomos Tamaño y Compartir 2026-2035
ID del informe: GMI13373
|
Fecha de publicación: February 2026
|
Formato del informe: PDF/Excel/Panel de control/Plataforma
Explore nuestras opciones de licencia:
Mercado de software para autobuses autónomos
Obtenga una muestra gratuita de este informe
Obtenga una muestra gratuita de este informe
Mercado de software para autobuses autónomos
Is your requirement urgent? Please give us your business email
for a speedy delivery!

Tamaño del mercado de software para autobuses autónomos
El mercado mundial de software para autobuses autónomos se estimó en 1.040 millones de USD en 2025. Se prevé que el mercado crezca de 1.270 millones de USD en 2026 a 9.230 millones de USD en 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 24,7 %, según el último informe publicado por Global Market Insights Inc.
Aspectos clave del mercado de software para autobuses autónomos
Líder del mercado: Yutong Bus lideró el mercado con más del 8,93% de cuota de mercado en 2025.
Principales actores: Los 5 principales actores de este mercado incluyen a Baidu, Yutong Bus, Mobileye, Easy Mile, NVIDIA, que en conjunto registraron una cuota de mercado del 37,4% en 2025.
A medida que las ciudades de todo el mundo buscan soluciones de movilidad más ecológicas y eficientes, la demanda de autobuses autónomos respaldados por software avanzado está aumentando rápidamente. Ante el impulso mundial para reducir la congestión del tráfico y la contaminación, así como para mejorar la experiencia general de movilidad urbana, los autobuses autónomos están surgiendo como un componente clave del futuro del transporte público. Un importante factor de crecimiento es la creciente colaboración entre proveedores tecnológicos, fabricantes de automóviles y gobiernos locales. Estas alianzas están acelerando el desarrollo y el despliegue de soluciones para autobuses autónomos en diversas regiones. Mediante el uso de sensores sofisticados, inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis basados en la nube, estos autobuses pueden ofrecer navegación en tiempo real, optimizar la gestión de rutas y garantizar una mayor seguridad para los pasajeros.
En julio de 2024, Hamburgo (Alemania) puso en marcha un programa piloto a gran escala para autobuses eléctricos autónomos, con el objetivo de convertirse en una «ciudad inteligente» con movilidad sostenible. Con el respaldo de Volkswagen Group, Deutsche Bahn y varios proveedores tecnológicos, los autobuses, equipados con inteligencia artificial, sensores y software basado en la nube, circularon por entornos urbanos complejos y se integraron en el sistema de transporte público existente de la ciudad. Esta iniciativa puso de manifiesto el potencial de una operación fluida en entornos con tráfico mixto, al tiempo que reducía las emisiones de carbono. El proyecto representa un paso importante hacia la adopción mundial de autobuses autónomos en el transporte urbano.
La pandemia de COVID-19 alteró considerablemente las actividades de los sectores de todo el mundo, incluidos los del transporte y la movilidad, al obligar a modificar la forma en que se desplazan las personas y las mercancías. Los sistemas de transporte público experimentaron un fuerte descenso del número de pasajeros debido a los confinamientos y las medidas de distanciamiento social, lo que provocó tensiones financieras. Sin embargo, la crisis también aceleró la adopción de tecnologías, incluidos los vehículos autónomos, ya que las ciudades y las empresas buscaban soluciones para minimizar el contacto humano y mantener los servicios de transporte. Tras la pandemia, aumentó el énfasis en soluciones de transporte sin contacto, automatizadas y seguras, lo que aceleró el interés por los autobuses autónomos. Dado que las preocupaciones de salud pública siguen influyendo en las tendencias de movilidad urbana, la pandemia ha puesto de relieve la necesidad de sistemas de transporte público más resilientes y basados en la tecnología, capaces de hacer frente a futuras crisis.
El creciente interés por las ciudades inteligentes también está impulsando la adopción de soluciones para autobuses autónomos. Con la integración de sistemas inteligentes de transporte (ITS), los autobuses autónomos pueden comunicarse con otros vehículos, las infraestructuras viarias y los sistemas de gestión del transporte público, facilitando una operación fluida y reduciendo el riesgo de accidentes. Las iniciativas gubernamentales destinadas a mejorar la movilidad urbana, reducir las emisiones y reforzar los servicios de transporte público también están impulsando el crecimiento del mercado. Por ejemplo, ciudades como Singapur y Helsinki ya han puesto en marcha programas piloto de autobuses autónomos, sentando un precedente mundial para el futuro de la movilidad.
La región de Asia-Pacífico, especialmente China y Corea del Sur, está preparada para registrar un crecimiento considerable en el mercado de software para autobuses autónomos.
El rápido ritmo de urbanización, el sólido respaldo gubernamental a la tecnología de vehículos autónomos (VA) y la creciente demanda de soluciones de transporte innovadoras convierten a esta región en un mercado estratégico. En China, iniciativas respaldadas por el Gobierno, como Made in China 2025, centradas en la innovación y la fabricación inteligente, están acelerando el desarrollo de tecnologías para vehículos autónomos. Además, las importantes inversiones de la región en ciudades inteligentes e infraestructura 5G sientan las bases para una adopción generalizada de autobuses autónomos.Tendencias del mercado de software para autobuses autónomos
Los autobuses autónomos dependen cada vez más de sistemas de navegación basados en visión e impulsados por inteligencia artificial (IA), que utilizan la visión artificial y el aprendizaje automático para interpretar en tiempo real los datos procedentes de cámaras, sensores y dispositivos LiDAR. A diferencia de los métodos cartográficos tradicionales, que dependen de mapas digitales preexistentes, este enfoque permite a los autobuses comprender dinámicamente su entorno y adaptarse a él, por ejemplo, identificando peatones, señales de tráfico y marcas viales. De este modo, estos sistemas pueden mejorar la seguridad y optimizar las rutas, garantizando que el autobús funcione de manera eficiente incluso en condiciones de tráfico complejas o cambiantes.
En marzo de 2024, Stellantis Ventures realizó una importante inversión en tecnología de inteligencia artificial (IA) destinada a mejorar los sistemas basados en LiDAR para la asistencia al conductor y los vehículos autónomos. Esta inversión se centró en avanzar en el desarrollo de sistemas de IA rentables que permitan tomar decisiones en tiempo real sin necesidad de rutas cartografiadas previamente. Mediante la mejora de las capacidades de visión artificial y fusión de sensores, Stellantis pretende ofrecer soluciones más inteligentes y asequibles para el transporte autónomo, contribuyendo a impulsar la industria automovilística hacia soluciones de conducción autónoma más seguras y eficientes.
A medida que el sector del transporte avanza hacia la sostenibilidad, la integración de sistemas de propulsión eléctricos y tecnología autónoma adquiere una importancia cada vez mayor. Los autobuses autónomos no solo se diseñan para mejorar la eficiencia y la seguridad, sino también para reducir el impacto ambiental del transporte público. Actualmente, muchas ciudades están incorporando autobuses autónomos eléctricos a sus flotas, aprovechando los beneficios combinados de la tecnología autónoma y la energía limpia para reducir las emisiones de carbono y los costes operativos.
En enero de 2024, ABB anunció la adquisición de una participación de control en Meshmind, una empresa especializada en soluciones de IA e Internet industrial de las cosas (IIoT). Se espera que las tecnologías de visión artificial e IA de Meshmind complementen los esfuerzos de ABB para desarrollar sistemas eléctricos autónomos más sofisticados. La colaboración tiene como objetivo integrar la IA con sistemas de propulsión eléctricos para crear sistemas de automatización más inteligentes y sostenibles, centrados en mejorar la eficiencia de los autobuses y vehículos autónomos. Esta adquisición respalda el objetivo más amplio de ABB de promover soluciones de movilidad eléctrica y autónoma en múltiples sectores.
Análisis del mercado de software para autobuses autónomos
Según su funcionalidad, el mercado se divide en software de gestión de flotas, conducción autónoma, gestión del tráfico, gestión de pasajeros, seguridad y protección, y diseño de rutas de autobús. El segmento de conducción autónoma lideró el mercado, con una cuota del 36,08 % en 2025, y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 26,1 % entre 2026 y 2035.
Según el nivel de autonomía, el mercado de software para autobuses autónomos se divide en los niveles 3, 4 y 5. El nivel 4 es el segmento más importante del mercado y alcanzó un valor de 671,6 millones de USD en 2025.
Según el uso final, el mercado se clasifica en autoridades de transporte público, operadores de transporte privados y flotas corporativas. El segmento de las autoridades de transporte público lideró el mercado, con una cuota del 53,8 % en 2025, y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 25,5 % entre 2026 y 2035.
Según el despliegue, el mercado de software para autobuses autónomos se divide en soluciones en la nube, locales e híbridas. Las soluciones en la nube lideraron el mercado y registraron un valor de 579,4 millones de USD en 2025.
Por aplicación, el mercado de software para autobuses autónomos se divide en transporte público, servicios lanzadera para campus y empresas, servicios lanzadera aeroportuarios y otros. El transporte público es el segmento más grande del mercado y registró un valor de 518,1 millones de USD en 2025.|
El mercado chino de software para autobuses autónomos crecerá considerablemente, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 27,1 % entre 2026 y 2035.
El mercado estadounidense de software para autobuses autónomos crecerá notablemente, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 25,2 % entre 2026 y 2035.
El mercado alemán de software para autobuses autónomos en Europa registrará un sólido crecimiento del 26,1 % entre 2026 y 2035.
Se prevé que Brasil registre un sólido crecimiento del 22,2% entre 2026 y 2035.
Se prevé que el mercado de software para autobuses autónomos de los EAU crezca considerablemente, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 20,3% entre 2026 y 2035.
Cuota de mercado del software para autobuses autónomos
Empresas del mercado de software para autobuses autónomos
Entre las principales empresas que operan en el sector del software para autobuses autónomos se encuentran:
Baidu
8,93 % de cuota de mercado
La cuota de mercado conjunta es del 37,4 %
Noticias del sector del software para autobuses autónomos
En septiembre de 2025, en el marco de la colaboración entre Karsan y RATP, ambas empresas lanzaron el Autonomous e-ATAK, el primer autobús de producción en serie de nivel 4 que transporta pasajeros en la ruta 393 de autobús de París, de 4,5 kilómetros. Se trata de una importante integración en condiciones reales en una línea de transporte urbano de alta densidad.
En abril de 2025, Guident puso en marcha un proyecto piloto en West Palm Beach, Florida, con el servicio de transporte autónomo MiCa. La principal característica de software en este caso es el centro de supervisión y control remoto de Guident, que permite a un operador humano «teleoperar» o supervisar varios autobuses desde un centro centralizado, resolviendo el problema de los «casos extremos» en los que los autobuses quedan detenidos debido a obras inesperadas.
El informe de investigación sobre el mercado de software para autobuses autónomos ofrece una cobertura exhaustiva del sector, con estimaciones y previsiones en términos de ingresos (miles de millones de USD) y volumen (millones de unidades) de 2022 a 2035, para los siguientes segmentos:
Mercado por funcionalidad
Mercado por nivel de automatización
Mercado por modelo de implementación
Mercado por aplicación
Mercado por uso final
La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países:
Preguntas frecuentes (FAQs):
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. 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. 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. 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. 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. 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. 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
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 →