Marché de la vision par ordinateur fondée sur l’IA dans le secteur automobile Taille et part 2026-2035

Taille du marché de l’IA de vision par ordinateur automobile

Le marché de l’IA de vision par ordinateur automobile était évalué à 1,9 milliard de dollars (USD) en 2025 et devrait atteindre 8,9 milliards de dollars (USD) d’ici 2035, avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) d’environ 16,7 %.

Le marché adressable englobe les systèmes d’IA embarqués dans les véhicules qui utilisent des caméras, d’autres capteurs et l’apprentissage automatique pour percevoir et interpréter l’environnement routier ou l’habitacle dans le cadre des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), de la conduite automatisée et des fonctions de sécurité.

La croissance dépend de plus en plus des décisions relatives à la plateforme du véhicule plutôt que des seules livraisons de caméras. Les règles de l’UE ont rendu obligatoires plusieurs fonctions de sécurité active pour tous les véhicules neufs commercialisés à partir de juillet 2024, notamment les systèmes qui reposent sur des données provenant de caméras ou de capteurs.^{[1]European Commission - single-market-economy.ec.europa.eu} Aux États-Unis, la norme FMVSS n° 127 impose le freinage d’urgence automatique, y compris le freinage d’urgence automatique pour piétons, sur la plupart des véhicules légers à compter du 1er septembre 2029.^{[2]National Highway Traffic Safety Administration - govinfo.gov} Ces exigences intègrent le matériel de perception, les logiciels d’inférence, l’étalonnage et la validation de la sécurité fonctionnelle au programme initial du véhicule.

L’apprentissage profond constitue la principale catégorie technologique, avec 1,073 milliard de dollars (USD) en 2025, tandis que le matériel reste le principal composant, avec 844 millions de dollars (USD). Cette différence a une portée commerciale : les caméras et les radars établissent la base physique de la détection, mais le développement des modèles, la validation et les capacités de mise à jour déterminent si ce matériel peut prendre en charge un nombre croissant de fonctionnalités. L’Asie-Pacifique constitue le plus grand marché régional, avec 783 millions de dollars (USD) en 2025 ; l’Europe suit avec 593 millions de dollars (USD), soutenue par la mise en œuvre étendue du GSR.

Principaux facteurs de croissance

Obligations réglementaires mondiales en matière de systèmes de sécurité active

Le règlement général sur la sécurité de l’UE transforme la surveillance du conducteur, la détection des obstacles en marche arrière, les fonctions d’assistance liées au maintien dans la voie et les fonctions liées au freinage, auparavant proposées en option, en exigences d’homologation par type. Son extension, en juillet 2024, à toutes les nouvelles immatriculations de véhicules crée un socle de demande couvrant l’ensemble des volumes pour les caméras, les processeurs et les services de validation. La réglementation américaine sur le freinage d’urgence automatique (AEB) ajoute un deuxième calendrier de mise en conformité sur un marché majeur. Les exigences techniques chinoises de 2024 applicables aux systèmes de conduite automatisée des véhicules intelligents et connectés instaurent également une voie normative nationale pour les programmes à plus haut niveau d’automatisation.^{[3]Code of China - codeofchina.com} La conséquence commerciale est une désignation plus précoce des fournisseurs : les fonctions de conformité doivent être intégrées, testées et homologuées bien avant le lancement du véhicule.

Évolution des constructeurs vers des architectures de calcul IA centralisées

Le calcul centralisé réduit la nécessité de dupliquer le traitement entre des calculateurs électroniques distincts dédiés aux caméras, au radar et au stationnement, tout en créant un environnement logiciel commun pour les mises à jour de la perception. Le programme VW-Valeo-Mobileye montre comment cette architecture peut regrouper les fonctions de détection et de stationnement autour d’un seul système ADAS.^{[4]Mobileye - ir.mobileye.com} Les collaborations nouées en 2025 par NVIDIA avec Toyota, Aurora et Continental montrent également que les fournisseurs de solutions de calcul étendent leur activité des systèmes ADAS pour véhicules particuliers aux plateformes de transport routier autonome. Cette évolution favorise les fournisseurs capables de démontrer, en plus de leurs compétences en semi-conducteurs, des logiciels de qualité automobile, des performances thermiques et une intégration conforme aux exigences de sécurité.

Déploiement accru des systèmes ADAS de niveaux L2 et L2+ sur les véhicules grand public

L’opportunité sur le marché grand public réside dans le déploiement à grande échelle de systèmes d’évitement des collisions, d’assistance au maintien dans la voie, d’interprétation des panneaux de signalisation et de fonctions d’aide à la conduite au moyen de plateformes produites en grands volumes. Mobileye a annoncé des contrats de conception en série pour 17 modèles d’un grand constructeur automobile occidental, dont le déploiement commencera en 2026. À mesure que les constructeurs déploient des fonctions de niveau L2+ au-delà des gammes premium, l’objectif de coût évolue : il ne s’agit plus de maximiser le nombre de capteurs, mais d’atteindre un niveau suffisant de redondance et de qualité de perception dans le respect d’une nomenclature maîtrisée.

Hausse de la demande en matière de surveillance du conducteur et des occupants dans l’habitacle

La détection dans l’habitacle devient un poste d’approvisionnement distinct, car l’attention du conducteur ne peut pas être déduite des seules caméras orientées vers la route. Les règles déléguées de l’UE définissent des exigences avancées en matière d’alerte de distraction du conducteur, ce qui stimule la demande pour le positionnement des caméras, l’éclairage, l’inférence du regard et la gestion des données respectueuse de la vie privée. L’opportunité dépasse le seul cadre de la conformité lorsque la même architecture d’habitacle prend également en charge la classification des occupants et les fonctions de sécurité, même si les fournisseurs doivent démontrer ses performances dans différentes conditions d’éclairage, positions d’assise et catégories démographiques.

Accroissement des investissements dans la fusion des capteurs et l’inférence par apprentissage profond

La fusion des capteurs permet de remédier aux limites physiques de chaque modalité prise isolément : les caméras fournissent des informations sémantiques détaillées, tandis que le radar et le LiDAR apportent des informations de distance ou de profondeur dans des conditions qui mettent à l’épreuve les systèmes reposant uniquement sur la vision. Des travaux de recherche évalués par les pairs sur la fusion des données issues de caméras, du LiDAR et du radar soulignent l’importance de combiner des entrées hétérogènes tout en préservant les performances de traitement en temps réel. L’engagement de Bosch à investir plus de 2,5 milliards d’euros dans l’IA d’ici 2027 souligne l’intensité capitalistique nécessaire pour faire progresser ces capacités. Les investissements se concentrent sur l’efficacité de l’inférence, les chaînes de traitement des données et la validation, plutôt que sur la seule résolution des capteurs.

Principales contraintes

Coûts élevés d’intégration des systèmes et contraintes de la chaîne d’approvisionnement en semi-conducteurs

La perception de qualité industrielle exige des capacités de calcul qualifiées pour l’automobile, des capteurs synchronisés, une vérification logicielle et un étalonnage spécifique au véhicule. Ces différents coûts sont particulièrement difficiles à amortir dans les programmes à faibles volumes et de modernisation. Innoviz a communiqué environ 80 millions de dollars (USD) de paiements d’ingénierie non récurrents versés par des clients dans le cadre de ses activités de développement, ce qui illustre la nécessité de financements substantiels avant la génération de revenus en volume pour les programmes de détection avancée. La consolidation des plateformes peut réduire les coûts récurrents d’intégration, mais elle rehausse également le seuil initial de qualification pour les fournisseurs.

Complexité de la sécurité des données, de la cybersécurité et de la conformité réglementaire

Les systèmes d’IA de vision traitent des données critiques pour la sécurité et, dans le cas de la surveillance de l’habitacle, potentiellement sensibles. Les architectures centralisées amplifient les conséquences d’une défaillance logicielle ou d’une faiblesse d’interface, car plusieurs fonctions partagent les voies de calcul et de mise à jour. Le respect des obligations en matière de sécurité, de cybersécurité, de gouvernance des données et d’homologation régionale exige des éléments probants sur l’ensemble du cycle de vie du système, et pas simplement un modèle de réseau neuronal précis. Cette charge limite la capacité des petits fournisseurs à rivaliser en tant que fournisseurs de solutions intégrées, même lorsque leur algorithme de perception se distingue.

Analyse des segments du marché de l’IA de vision par ordinateur automobile

Par composant

Matériel — Le matériel représente 0,844 milliard de dollars (USD) en 2025 et devrait progresser à un TCAC d’environ 16,9 %. Les caméras, les radars, les LiDAR, les capteurs d’image et les processeurs d’IA restent indispensables, car les fonctions de sécurité doivent observer l’environnement du véhicule ou ses occupants. La création de valeur s’oriente vers des capteurs sélectionnés pour une pile de calcul et de logiciels définie, plutôt que vers des modules indépendants.

Logiciels — Les logiciels sont évalués à 0,665 milliard de dollars (USD) en 2025 et affichent le TCAC le plus élevé parmi les composants, soit environ 18,9 %. Leur croissance reflète le développement récurrent de l’inférence neuronale, de la perception, de la cartographie et de l’amélioration des fonctionnalités par voie hertzienne. L’accord de licence conclu en décembre 2024 entre Renesas et StradVision pour intégrer SVNet à l’environnement R-Car montre comment les logiciels de perception sont associés aux plateformes de calcul automobile.^{[5]StradVision - prnewswire.com}

Services - Les services représentent 0,410 milliard de dollars (USD) en 2025 et devraient progresser à un taux de croissance annuel composé (CAGR) d'environ 11,4 %. L'intégration, l'étalonnage, le déploiement et la maintenance restent nécessaires, mais les chaînes d'outils standardisées limitent leur croissance par rapport aux logiciels évolutifs. L'homologation locale et la configuration des capteurs propres à chaque véhicule préservent le rôle des services lorsque les plateformes sont adaptées à différentes régions.

Par type de véhicule

Véhicules particuliers - Les véhicules particuliers arrivent en tête avec 1,201 milliard de dollars (USD) en 2025 et un CAGR d'environ 16,9 %. Leur volume rend déterminants les contenus réglementaires liés à la sécurité et la réutilisation des plateformes. Des programmes à fort volume, tels que la collaboration MQB de VW, peuvent répartir le développement de l'informatique centralisée entre plusieurs marques et modèles.

Véhicules utilitaires - Les véhicules utilitaires totalisent 0,338 milliard de dollars (USD) en 2025 et progressent à un CAGR d'environ 16,8 %. La sécurité des flottes, la détection des usagers vulnérables de la route et les conditions de circulation sur autoroute soutiennent l'adoption ; les partenariats dans le domaine du fret autonome constituent une opportunité à plus long terme. Aurora, Continental et NVIDIA visent du matériel pour camions autonomes fabriqué en série d'ici 2027.^{[6]NVIDIA - investor.nvidia.com}

Véhicules électriques (EV) - Les véhicules électriques représentent 0,243 milliard de dollars (USD) en 2025 et progressent à un CAGR d'environ 17,7 %. Leurs architectures électriques définies par logiciel peuvent intégrer plus facilement une informatique centralisée, ce qui facilite l'ajout de nouvelles fonctionnalités et l'extension de la fusion des capteurs au cours de cycles de modèles plus courts.

Véhicules autonomes - Les véhicules autonomes représentent 0,138 milliard de dollars (USD) en 2025 et progressent à un CAGR d'environ 11,8 %. Ce taux inférieur reflète les volumes de production limités, les contraintes liées au domaine de conception opérationnelle et le coût élevé de la redondance des systèmes de détection. L'utilisation par Mobileye du LiDAR d'Innoviz pour sa plateforme Drive, avec un début de production en série (SOP) en 2026, illustre le parcours de validation plus long des architectures de niveau L4.

Par technologie

Vision par ordinateur - La vision par ordinateur totalise 0,186 milliard de dollars (USD) en 2025 et progresse à un CAGR d'environ 15,3 %. Elle conserve un rôle dans les tâches circonscrites sensibles aux coûts, mais se prête moins aux scènes ambiguës et aux cas limites que la perception fondée sur l'apprentissage.

Apprentissage profond - L'apprentissage profond arrive en tête avec 1,073 milliard de dollars (USD) en 2025, avec un CAGR d'environ 16,7 %. Sa valeur repose sur l'amélioration de la détection, de la classification et du suivi dans des environnements routiers variés. Les processeurs automobiles orientés vers les transformeurs, notamment la famille CV3-AD d'Ambarella, montrent que les composants silicium s'adaptent à des modèles de perception plus exigeants en calcul.

Fusion des capteurs - La fusion des capteurs atteint 0,660 milliard de dollars (USD) en 2025 et affiche le CAGR le plus élevé parmi les technologies, à environ 17,1 %. Elle gagne des parts lorsque la redondance et les performances dans toutes les conditions justifient l'ajout de capteurs et de capacités de calcul. Le compromis de conception ne concerne pas uniquement la précision : la fusion doit être étalonnée, synchronisée dans le temps et validée comme un système unique essentiel à la sécurité.

Par déploiement

OEM - Le déploiement par les OEM représente 1,647 milliard de dollars (USD) en 2025 et progresse à un CAGR d'environ 17,0 %. L'intégration en usine favorise l'homologation par type, l'ingénierie de la sécurité fonctionnelle, la responsabilité au titre de la garantie et les mises à jour logicielles. Ces conditions confèrent aux programmes des OEM un avantage structurel par rapport aux installations de seconde monte.

Seconde monte - Le déploiement de seconde monte totalise 0,273 milliard de dollars (USD) en 2025 et progresse à un CAGR d'environ 14,9 %. Il s'adresse au parc de véhicules existant, mais ne bénéficie ni de l'intégration dès la phase de conception ni des économies de certification des systèmes d'équipement d'origine.

Par application

ADAS - Les ADAS constituent la plus grande application, avec 1,090 milliard de dollars (USD) en 2025, et progressent à un CAGR d'environ 17,3 %. Les fonctions obligatoires et faisant l'objet d'une notation rendent leur demande moins discrétionnaire que celle des programmes à plus haut niveau d'automatisation.

Conduite autonome - La conduite autonome représente 0,534 milliard de dollars (USD) en 2025 et affiche un taux de croissance annuel composé (CAGR) d’environ 17,0 %. Son contenu technologique est avancé, mais sa commercialisation dépend des autorisations opérationnelles et du coût de la redondance des systèmes de détection.

Surveillance de l’habitacle - La surveillance de l’habitacle représente 0,234 milliard de dollars (USD) en 2025 et affiche un CAGR d’environ 14,4 %. Les exigences réglementaires relatives à l’attention du conducteur établissent une demande de base, tandis que les extensions de la surveillance des occupants déterminent le potentiel de croissance au-delà de la conformité.

Autres applications - Les autres applications totalisent 0,062 milliard de dollars (USD) en 2025 et affichent un CAGR d’environ 9,2 %, ce qui reflète leur portée plus limitée en matière de sécurité et leur moindre impulsion réglementaire.

Analyse régionale du marché de l’IA de vision par ordinateur automobile

Amérique du Nord

L’Amérique du Nord est évaluée à 0,385 milliard de dollars (USD) en 2025 et devrait afficher un CAGR d’environ 15,7 %. L’échéance fixée par la norme américaine FMVSS No. 127 fournit un signal clair en matière de conformité future pour le freinage d’urgence automatisé des véhicules légers. Le Canada et le Mexique participent aux chaînes d’approvisionnement et aux plateformes automobiles intégrées, la base de production mexicaine étant particulièrement exposée aux décisions d’approvisionnement nord-américaines. Les investissements dans les poids lourds autonomes renforcent également l’importance de la région pour le déploiement avancé dans le secteur des véhicules commerciaux.

Europe

L’Europe totalise 0,593 milliard de dollars (USD) en 2025 et affiche un CAGR d’environ 16,5 %. Le règlement général sur la sécurité (GSR) impose de larges obligations en matière de sécurité pour les véhicules neufs, faisant de la conformité réglementaire une exigence commune aux plateformes plutôt qu’un facteur de différenciation des finitions haut de gamme. L’Allemagne concentre les capacités d’ingénierie des constructeurs automobiles et des équipementiers de rang 1, tandis que le Royaume-Uni, la France, l’Italie, l’Espagne et le reste de l’Europe constituent des bases de production, d’intégration et de demande façonnées par la même orientation réglementaire. Le programme d’investissement de Bosch dans l’IA témoigne de l’importance accordée par la région aux logiciels et aux capacités des systèmes.^{[7]Bosch - bosch-presse.de}

Asie-Pacifique

L’Asie-Pacifique arrive en tête avec 0,783 milliard de dollars (USD) en 2025 et affiche un CAGR d’environ 17,7 %. La Chine représente 0,296 milliard de dollars (USD) et un CAGR d’environ 17,2 % ; le reste de l’Asie-Pacifique contribue à hauteur de 0,487 milliard de dollars (USD) et affiche un CAGR d’environ 17,9 %. La Chine associe des programmes de véhicules intelligents à fort volume à l’évolution des normes techniques. L’introduction en bourse de Horizon Robotics en 2024 a permis de lever 5,4 milliards de dollars de Hong Kong (HKD), renforçant les capacités de financement consacrées au développement national des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) et de la conduite automatisée.^{[8]Reuters - reuters.com} Toyota, au Japon, a adopté NVIDIA DRIVE AGX Orin pour ses véhicules de nouvelle génération, tandis que Hyundai Motor Group, en Corée du Sud, a renforcé sa collaboration avec NVIDIA dans le domaine de la mobilité pilotée par l’IA. Les exigences progressives de sécurité applicables aux véhicules lourds en Inde créent une possibilité de localisation plus tardive, mais significative.

Amérique latine

L’Amérique latine représente 0,113 milliard de dollars (USD) en 2025 et progresse à un taux de croissance annuel composé (CAGR) d’environ 15,2 %. Le Brésil constitue le principal pôle de demande, tandis que le reste de l’Amérique latine est principalement desservi grâce à la reconduction de plateformes et à des variantes localisées. L’adoption dépend davantage des décisions des constructeurs en matière de cycles de produits et d’accessibilité financière que d’une obligation à l’échelle régionale comparable au cadre de l’Union européenne.

Moyen-Orient et Afrique

La région MEA est évaluée à 0,046 milliard de dollars (USD) en 2025 et progresse à un taux de croissance annuel composé (CAGR) d’environ 12,6 %. Les programmes de mobilité du Conseil de coopération du Golfe (CCG), le marché automobile sud-africain et le reste de la région MEA créent des opportunités de déploiement ciblées, mais les volumes plus faibles et une réglementation moins uniforme limitent l’ampleur à court terme. La région demeure stratégiquement pertinente grâce aux avancées israéliennes dans les technologies de perception, notamment chez Mobileye et Innoviz.

Part de marché et paysage concurrentiel de l’intelligence artificielle appliquée à la vision par ordinateur automobile

Le marché associe une couche de plateformes concentrée à un vaste ensemble de spécialistes des capteurs, des logiciels et de l’intégration. Mobileye arrive en tête avec une part de marché d’environ 14,8 % en 2025, suivi de Robert Bosch avec environ 6,2 % ; Valeo, Denso, NVIDIA, Continental, Magna International et Qualcomm Technologies détiennent chacun environ 2,5 % à 3,3 %. Les huit principaux fournisseurs représentent collectivement environ 38,8 %, ce qui laisse une marge importante aux spécialistes différenciés des sous-systèmes.

Aptiv PLC fournit des architectures électriques pour véhicules et assure l’intégration de systèmes de sécurité, ce qui le positionne à l’interface entre le calcul centralisé et les réseaux des véhicules.

Continental détient environ 2,9 % de part de marché et associe des capacités dans les caméras, les radars et l’intégration. Son programme Aurora avec NVIDIA vise le matériel destiné aux camions autonomes à grande échelle.

Denso détient environ 3,2 % de part de marché et constitue un équipementier japonais de premier rang (Tier-1) spécialisé dans les systèmes de vision et de sécurité ; l’adoption par Toyota des solutions de calcul de NVIDIA est pertinente pour son écosystème d’intégration.

Intel participe principalement par l’intermédiaire de sa relation avec Mobileye, une entreprise de perception automobile cotée séparément.

Magna International détient environ 2,7 % de part de marché et a annoncé l’intégration de NVIDIA DRIVE AGX Thor dans des solutions ADAS et d’intelligence artificielle embarquée de nouvelle génération en mars 2025.^{[9]Magna International - globenewswire.com}

Mobileye arrive en tête avec une part de marché d’environ 14,8 %. Sa famille de plateformes EyeQ et son offre progressive, des systèmes ADAS à la conduite automatisée, soutiennent les programmes de production à grand volume des constructeurs ; sa collaboration avec Volkswagen en 2025 illustre la manière dont l’entreprise associe le calcul aux solutions de détection et à l’intégration des véhicules assurées par des équipementiers de premier rang (Tier-1).

NVIDIA détient environ 3,1 % de part de marché grâce à l’écosystème DRIVE, qui couvre les systèmes ADAS pour voitures particulières et les partenariats de calcul pour camions autonomes.

Qualcomm Technologies détient environ 2,5 % de part de marché. Snapdragon Ride intègre les actifs de vision par ordinateur et de politique de conduite d’Arriver, acquis auprès de SSW Partners en 2022.

Robert Bosch détient environ 6,2 % de part de marché, ses capacités pertinentes comprenant notamment les caméras, les radars et le calcul. Son investissement annoncé dans l’intelligence artificielle soutient une stratégie de long terme axée sur les logiciels et la conduite automatisée.

Valeo détient une part de marché d'environ 3,3 % et fournit des calculateurs électroniques (ECU), des capteurs ainsi que des fonctionnalités de stationnement dans le cadre du programme ADAS centralisé VW-Mobileye.

Aisin Seiki intervient en tant que fournisseur automobile japonais et joue un rôle pertinent dans l'intégration des systèmes de sécurité du groupe Toyota.

Hitachi Astemo fournit des équipements de contrôle des véhicules et d'aide à la conduite, en reliant les systèmes de freinage et de châssis au déploiement de fonctions de sécurité active.

Hyundai Mobis intègre des capteurs et des contrôleurs ADAS dans les programmes de Hyundai Motor Group, notamment dans le cadre de la collaboration évolutive du groupe avec NVIDIA.

Panasonic Automotive intervient grâce à ses capacités en électronique de cockpit et en détection dans l'habitacle, pertinentes pour la surveillance du conducteur.

Renesas Electronics fournit des SoC automobiles R-Car ; son accord de licence avec StradVision élargit la disponibilité des logiciels de perception dans cet écosystème.

Samsung Electronics intervient par l'intermédiaire de ses capteurs d'image automobiles, de ses mémoires et de ses solutions de stockage, qui prennent en charge les systèmes de perception reposant sur des caméras.

ZF Friedrichshafen offre des capacités de calcul par domaine et d'intégration multisensorielle pour les systèmes avancés d'aide à la conduite et l'automatisation.

Ambarella développe des SoC automobiles dédiés à l'IA, notamment les produits CV3-AD conçus pour des charges de travail de perception fondées sur des transformateurs.

Arbe Robotics développe une technologie de radar imageant. Sa collaboration avec NVIDIA en 2025 vise la cartographie des espaces libres fondée sur le radar sur DRIVE AGX.

DeepRoute.ai développe des technologies de conduite automatisée pour le marché chinois et se positionne sur le développement de logiciels et de systèmes de bout en bout.

Ficosa International fournit des systèmes de vision, des caméras ADAS et des systèmes numériques de caméra-rétroviseur aux programmes des fabricants d'équipements d'origine (OEM).

Horizon Robotics est un fournisseur chinois de solutions de calcul pour les systèmes ADAS et la conduite automatisée. Son introduction en bourse en 2024 et sa collaboration avec Bosch renforcent sa capacité à accompagner les programmes des OEM locaux et internationaux.

Innoviz Technologies fournit des solutions LiDAR automobiles et des logiciels de perception. Mobileye a sélectionné le LiDAR d'Innoviz pour la plateforme Drive, avec un démarrage de la production (SOP) prévu en 2026.

StradVision développe des logiciels de perception visuelle fondés sur l'IA ; son accord avec Renesas vise l'adoption de solutions logicielles intégrées aux SoC.

Veoneer fournit des équipements de sécurité active et reste un acteur pertinent de l'écosystème Snapdragon Ride à la suite du transfert des actifs d'Arriver.

Évolutions récentes du secteur

• En mars 2025, Volkswagen Group, Valeo et Mobileye ont annoncé une coopération portant sur des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) de niveau 2+ pour des véhicules MQB produits en grande série, combinant la détection périphérique, le système EyeQ6 High de Mobileye, les équipements de Valeo et une intégration centralisée.
• En janvier 2025, NVIDIA a annoncé que Toyota, Aurora et Continental avaient rejoint son écosystème DRIVE ; Aurora et Continental ont fixé à 2027 leur objectif de produire en grande série du matériel destiné aux camions autonomes.
• En mars 2025, Magna et NVIDIA ont annoncé travailler à l’intégration de DRIVE AGX Thor dans les solutions ADAS et d’intelligence artificielle pour l’habitacle de prochaine génération de Magna.
• En avril 2025, Bosch et Horizon Robotics ont annoncé un accord visant à développer des solutions de caméras ADAS fondées sur les processeurs Journey de Horizon, la production en série étant prévue à partir de mi-2026.
• En mai 2025, Mobileye a annoncé la sélection de son Imaging Radar pour un système autoroutier de niveau 3 dont la production est prévue à partir de 2028.
• En octobre 2025, NVIDIA et Hyundai Motor Group ont annoncé une collaboration élargie couvrant une usine d’intelligence artificielle et des capacités de calcul d’IA embarquées pour les futures applications de mobilité.