Taille du marche des accelerateurs d'IA Edge pour l'automobile - Par processeur, par puissance, par niveau d'autonomie, par vehicule, previsions de croissance, 2025 - 2034

Taille du marché des accélérateurs d'IA de bord pour l'automobile

La taille du marché mondial des accélérateurs d'IA de bord pour l'automobile était estimée à 2,1 milliards de dollars en 2024. Le marché devrait passer de 2,5 milliards de dollars en 2025 à 16,3 milliards de dollars en 2034, avec un TCAC de 22,9 %, selon le dernier rapport publié par Global Market Insights Inc.

Le marché des accélérateurs d'IA de bord pour l'automobile évolue rapidement avec l'adoption du traitement des données en temps réel dans le véhicule. Les accélérateurs d'IA de bord sont des composants, tels que les GPU, les FPGA, les ASIC et les NPU, utilisés pour exécuter l'inférence d'IA dans le véhicule. Ils font partie intégrante des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), de la surveillance du conducteur, de la reconnaissance vocale et des systèmes d'infodivertissement intelligents. L'industrie automobile passe des véhicules traditionnels aux véhicules définis par logiciel et aux plateformes numériques connectées, ce qui stimule la demande en processeurs d'IA localisés efficaces.

L'un des principaux facteurs qui stimulent ce marché est la transition vers les véhicules autonomes et semi-autonomes. Plus le degré d'automatisation du véhicule est élevé, plus la nécessité de traiter les données en temps réel provenant de différents niveaux de capteurs et de liaisons de données, y compris les caméras, le LiDAR et le radar, est grande. Un élément clé de la sécurité et des performances du véhicule repose sur une latence virtuellement nulle dans le traitement des données, ce que l'accélération de l'IA en périphérie offre.

Le boom des véhicules électriques crée une demande pour des matériels de traitement économes en énergie pour gérer la durée de vie limitée de la batterie. Les régulateurs ont des implications importantes pour la sécurisation des performances sur le marché commercial, par exemple, les normes internationales telles que la sécurité fonctionnelle ISO 26262, la cybersécurité et les mises à jour logicielles de l'UNECE WP.29 poussent vers des solutions d'IA de bord de plus haute performance.

Le marché est également impacté par quelques tendances technologiques émergentes. La tendance la plus significative est l'avènement de l'architecture basée sur les chiplets. L'architecture modulaire des chiplets offre des avantages aux fabricants construisant des systèmes d'IA qui peuvent être facilement étendus, mis à jour et construits de manière rentable.

Par exemple, XPeng a introduit sa puce AI interne « touring », conçue pour soutenir les performances et les fonctionnalités autonomes avancées. Un autre exemple, « Eagle-N » est une plateforme AI-spon, développée par Tenstorrent et BOS Semiconductor, qui vise les applications à la fois dans l'infodivertissement et la conduite autonome.

Le marché est dominé par l'Amérique du Nord, grâce à son remarquable écosystème de semi-conducteurs, à la recherche avancée sur la conduite autonome et à l'adoption plus élevée des technologies basées sur l'IA par les principaux constructeurs automobiles. Les principaux fabricants de puces comme NVIDIA, Intel et Qualcomm sont basés en Amérique du Nord et continuent de créer des accélérateurs d'IA de qualité automobile.

De plus, le cadre réglementaire favorable à la sécurité des véhicules, à l'innovation et les importants investissements dans les infrastructures de véhicules connectés et électriques soutiennent la position de leader de l'Amérique du Nord sur le marché. Les constructeurs automobiles et les startups de mobilité axées sur la technologie se trouvent dans la région et facilitent le déploiement plus rapide des solutions d'IA de bord dans les différents segments de véhicules.

Tendances du marché des accélérateurs d'IA de bord pour l'automobile

L'industrie des accélérateurs d'IA de bord pour l'automobile subit diverses tendances transformatrices, telles que l'accent croissant sur la sécurité de l'IA et les normes de certification. Les constructeurs automobiles sont désormais contraints d'établir des systèmes d'IA conformes aux protocoles de sécurité. Un exemple marquant est Geely Auto, qui est devenu le premier constructeur automobile à obtenir une accréditation en utilisant l'ISO/PAS 8800:2024, la première norme au monde à reconnaître une norme de sécurité des véhicules routiers pour l'IA.

Une tendance émergente dans l'industrie automobile est l'utilisation de plateformes à criticité mixte, ou architectures système sur puce (SoC). Ces plateformes permettent à la fois des fonctionnalités critiques pour la sécurité et l'exécution d'IA non critique sur une seule puce, tout en gérant des opérations en temps réel telles que les commandes de freinage ou de direction. Des recherches récentes ont confirmé que ces conceptions à criticité mixte peuvent être construites en utilisant une technologie de semi-conducteurs de 16 nanomètres. Les conceptions combinent des moteurs de calcul accélérateurs programmables avec des unités d'IA à fonction fixe modifiées tout en fournissant des garanties strictes de temps d'exécution pour les fonctions critiques.

En parallèle du traitement à criticité mixte, le calcul zonal émerge comme un changement transformateur dans l'architecture des véhicules en remplaçant progressivement l'architecture de calcul centralisée traditionnelle. Une architecture zonale distribue les ressources de calcul et les moteurs d'accélération d'IA à travers les zones du véhicule au lieu d'un modèle centralisé.

Par conséquent, la complexité du mouvement des données et du câblage à travers le véhicule est réduite. En plus de la réduction du câblage et de la complexité, le traitement zonal permet des améliorations des latences du système et de la gestion thermique. En fournissant des ressources de calcul à proximité des capteurs et des actionneurs, l'architecture zonale offre une meilleure réactivité aux commandes de données, tout en permettant un système de véhicule plus modulaire et évolutif.

L'accélération de la vision évolue également avec l'émergence du calcul dans les capteurs. Les nouveaux capteurs d'image ont désormais des opérations de convolution intégrées directement dans le capteur d'image pour accélérer le traitement et minimiser la nécessité de transmettre de grands volumes de données brutes entre le capteur et le processeur. Ces nouvelles conceptions de capteurs sont extrêmement économes en énergie et fournissent des sorties rapides et à faible latence nécessaires pour les applications critiques pour la sécurité telles que la détection des piétons ou les alertes du conducteur.

Les systèmes de surveillance du conducteur (DMS), autrefois un composant optionnel, sont désormais une exigence réglementaire dans de nombreux pays. Les réglementations de sécurité européennes actuelles exigent un DMS capable de détecter la distraction et la fatigue du conducteur. En réponse à ces développements réglementaires, les constructeurs automobiles ont développé des accélérateurs d'IA spécifiquement pour les applications DMS, qui permettent désormais une analyse en véhicule des expressions faciales du conducteur, des mouvements des yeux et de la posture du conducteur.

Analyse du marché des accélérateurs d'IA de bord pour l'automobile

Selon le processeur, le marché des accélérateurs d'IA de bord pour l'automobile est divisé entre les unités centrales de traitement (CPU), les unités de traitement graphique (GPU), les circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC) et les matrices de portes programmables sur site (FPGA). Le segment des circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC) a dominé le marché, représentant environ 44 % en 2024 et devrait croître à un TCAC de plus de 24,1 % de 2025 à 2034.

• La catégorie des circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC) est le type de processeur le plus répandu sur le marché des accélérateurs d'IA de bord pour l'automobile par rapport à tous les types de processeurs. Les ASIC sont des puces conçues pour effectuer une tâche ou un ensemble de tâches avec la plus grande efficacité possible.
  
• Ces puces sont spécifiquement conçues pour avoir une architecture qui maximise leurs entrées et sorties afin d'exécuter des charges de travail d'IA complexes, y compris la perception, la prise de décision et la fusion des capteurs, dans le but d'obtenir la vitesse et la consommation d'énergie optimales possibles.
  
• L'une des principales raisons pour lesquelles les ASIC dominent le marché des processeurs d'IA automobile est qu'ils offrent de meilleures performances pour les tâches impliquant l'inférence d'IA en temps réel. Les ASIC ont une configuration à fonction fixe et n'ont pas de calcul de surcharge typique des autres processeurs plus polyvalents.
  
• Par exemple, Mobileye a vendu plus de 200 millions d'unités de sa série EyeQ ASIC, largement déployée dans les systèmes ADAS du monde entier. La puce Tesla personnalisée pour la conduite autonome complète (FSD) est un autre exemple d'ASIC de qualité automobile, conçue pour gérer de grandes quantités de données de capteurs tout en utilisant une latence ultra-faible et une consommation d'énergie minimale.
  
• Les autres unités de traitement généralistes ne parviennent pas à équilibrer à la fois la sécurité et les performances. Les GPU sont plus adaptés à la prototypage, à la simulation ou aux applications d'infodivertissement, plutôt qu'aux fonctions critiques de sécurité de l'IA. Les FPGA sont connus pour leur reconfigurabilité et leur viabilité pendant le développement ou là où une flexibilité supplémentaire est requise, mais sont moins efficaces et plus coûteux par unité lorsqu'ils approchent du déploiement de masse.
  
• Les CPU sont des processeurs généralistes conçus pour gérer une large gamme de tâches, se concentrant principalement sur la gestion globale du système et les opérations de calcul. Cependant, ils manquent de la capacité à effectuer l'inférence en temps réel nécessaire pour l'IA dans les scénarios de conduite, en particulier lors du traitement de plusieurs images simultanément.
  

En fonction de la puissance, le marché des accélérateurs d'IA Edge Automotive est segmenté en faible puissance <5W, puissance moyenne 5-10W et haute puissance >10W. Le segment de puissance moyenne 5-10W domine le marché avec environ 58% de parts en 2024, et le segment devrait croître à un TCAC de 23,8% de 2025 à 2034.

• Le marché est dominé par le segment de puissance moyenne (5–10W) en raison d'une combinaison acceptable de performance, d'efficacité et de considérations thermiques. La perception multi-caméras et la fusion de capteurs pour les applications d'IA embarquées, y compris la détection d'objets en temps réel, nécessitent une puissance de traitement adéquate sans pour autant augmenter la chaleur ou la consommation d'énergie dans la conception.
  
• La plage de puissance moyenne offre suffisamment de marge pour effectuer ces fonctions de manière fiable dans les limites pratiques de l'énergie et du refroidissement pour les conceptions de véhicules plus modernes. Par exemple, les plateformes de calcul embarquées, telles que le Jetson AGX Xavier de NVIDIA, sont configurées pour fonctionner autour de 10W mais peuvent encore fonctionner comme une plateforme d'inférence relativement puissante en utilisant l'IA.
  
• Ces plateformes de calcul peuvent accomplir des fonctions de perception relativement lourdes, y compris la détection de piétons et l'assistance au maintien de voie, sans nécessiter un refroidissement important ni drainer l'énergie de la batterie du véhicule à des taux écrasants.
  
• Le domaine de faible puissance (moins de 5W) est chargé d'applications moins intensives en calcul ou toujours actives. Cela inclurait les systèmes de surveillance du conducteur, la détection dans l'habitacle, la reconnaissance vocale et la perception environnementale de base. Par exemple, des puces comme Hailo-10H sont signalées pour fonctionner sous 3W et elles sont adaptées aux applications qui fonctionnent en continu sans placer une charge excessive sur le système d'alimentation du véhicule.
  
• Le segment de puissance élevée (au-dessus de 10W) peut traiter des applications plus exigeantes, par exemple la conduite autonome de niveau 3 et de niveau 4, la conduite de niveau 4 nécessite le traitement de données provenant de plusieurs capteurs haute résolution simultanément. Les systèmes nécessitant ces capacités doivent inclure des contrôleurs de domaine (DPU) avec des NPU haute performance ou des accélérateurs spéciaux fonctionnant à ou au-dessus d'un niveau de calcul de 100 à 200 TOPS.
  

En fonction du niveau d'autonomie, le marché des accélérateurs d'IA Edge Automotive est segmenté parmi le niveau 1, le niveau 2, le niveau 3, le niveau 4 et le niveau 5. Le segment de niveau 2 domine le marché avec environ 63% de parts de marché en 2024.

• Le marché des accélérateurs d'IA embarquée pour l'automobile est segmenté par niveau d'autonomie, le niveau 2 étant le segment le plus important, car les systèmes de niveau 2 permettent aux véhicules de contrôler la direction et l'accélération (ou le freinage) simultanément, tandis que le conducteur reste activement engagé dans la tâche de conduite. Les systèmes de niveau 2 se sont imposés comme le niveau d'automatisation dominant et standard de l'industrie pour les véhicules de tourisme sur les marchés internationaux, car ils offrent un consensus en matière de sécurité, de commodité pour le consommateur et de complexité réglementaire.
  
• Les véhicules de tourisme grand public fabriqués par des entreprises telles que Nissan, Hyundai et Toyota ont développé des systèmes de niveau 2 pour effectuer des fonctions telles que le régulateur de vitesse adaptatif, le centrage de voie et l'assistance aux embouteillages. Le niveau 2 a été reconnu comme viable pour une adoption commerciale significative en partie en raison de ses exigences de traitement modérées et des cadres logiciels d'IA bien établis pour le développement.
  
• L'autonomie de niveau 1 comprend des systèmes "à fonction unique", tels que l'avertissement de franchissement de voie ou le régulateur de vitesse adaptatif, qui sont également répandus, mais la demande pour les accélérateurs d'IA est moins importante. Les fonctions de niveau 1 s'exécutent sur des puces avec moins de performances et des microcontrôleurs de bas niveau et n'engagent pas l'IA embarquée haut de gamme et ont une présence relativement insignifiante dans le marché global des accélérateurs, car elles relèvent davantage de la conformité de sécurité que de l'IA haute performance.
  
• L'automatisation de niveau 3 commence à se faire remarquer, notamment dans les véhicules de luxe. L'automatisation de niveau 3 permet au véhicule de gérer la tâche de conduite dans certaines conditions, tandis que le conducteur conserve la capacité d'intervenir lorsqu'il reçoit une invite. Mercedes-Benz a développé des systèmes de niveau 3 appelés Drive Pilot pour la conduite sur autoroute à vitesse limitée.
  
• Les véhicules avec automatisation de niveau 3 nécessiteront un niveau de ressources informatiques beaucoup plus élevé qu'un véhicule de niveau 2, car ils doivent gérer la perception en temps réel, la cartographie de l'environnement et les réponses de sécurité de repli. En conséquence, les entreprises auront besoin de quantités plus importantes d'accélérateurs d'IA embarquée haute performance capables de traiter les données en temps réel.
  
• De plus, les niveaux d'automatisation 4 et 5, définis respectivement comme une automatisation élevée et complète, devraient augmenter plus rapidement que les autres niveaux. Pour l'instant, ils ne sont pas commercialisés sur les marchés grand public, mais ils commencent à émerger dans des scénarios basés sur des flottes pour les services de taxis autonomes, les véhicules de livraison du dernier kilomètre et les services de mobilité urbaine.
  
• Waymo et Cruise ont même lancé des programmes pilotes pour un service de robotaxi de niveau 4 dans plusieurs villes. Les deux niveaux d'automatisation nécessitent des accélérateurs d'IA embarquée étendus pour traiter les données avec une latence ultra-faible et une haute fiabilité à partir de nombreuses caméras, LiDAR, radars et capteurs ultrasoniques.
  

Selon le type de véhicule, le marché des accélérateurs d'IA embarquée pour l'automobile est segmenté en voitures particulières et véhicules commerciaux. Les voitures particulières dominent le marché avec une part d'environ 78 % en 2024.

• Le segment des véhicules de tourisme représente la plus grande part du marché des accélérateurs d'IA embarquée pour l'automobile, tiré par le nombre de véhicules de tourisme sur les routes et l'intérêt croissant pour l'utilisation de l'IA dans les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), les systèmes d'infodivertissement, la surveillance dans l'habitacle et les fonctionnalités de sécurité associées.
  
• Il existe une tendance croissante parmi les constructeurs de véhicules, notamment pour les véhicules premium et de gamme moyenne, à mettre en œuvre du matériel d'IA embarquée pour améliorer le confort du conducteur, la sécurité et l'expérience utilisateur, ce qui n'a fait que renforcer la demande dans ce segment.
  
• Les constructeurs de véhicules électriques du monde entier, en particulier en Asie-Pacifique et en Europe, poussent à l'intégration de puces d'IA pour les voitures particulières. Par exemple, certains constructeurs de VE développent des accélérateurs d'IA pour permettre des performances élevées capables de gérer la perception multi-capteurs et les interfaces d'IA générative dans le véhicule.
  
• De plus, les fabricants de puces développent des accélérateurs d'IA en périphérie spécifiquement pour les véhicules de passagers. Ces systèmes sont conçus pour permettre la reconnaissance faciale en temps réel, la surveillance de la fatigue du conducteur, l'assistance vocale personnalisée et la navigation améliorée. À mesure que ces fonctionnalités deviennent des attentes standard des consommateurs, la demande d'informatique embarquée d'IA sur le marché des voitures de passagers est en hausse.
  
• Bien que les applications d'IA en périphérie dans les véhicules commerciaux (camions, fourgonnettes, bus) représentent une plus petite partie du marché global des accélérateurs d'IA en périphérie, il s'agit d'une catégorie en croissance. L'utilisation de l'IA en périphérie pour les véhicules commerciaux vise principalement à surveiller le comportement du conducteur, la maintenance prédictive, l'évitement des collisions et les télématiques. Chacune des applications mentionnées contribue à améliorer la sécurité et l'efficacité des flottes, mais nécessite un traitement d'IA moins sophistiqué que celui des véhicules de passagers.
  

L'Amérique du Nord a dominé le marché des accélérateurs d'IA en périphérie pour l'automobile avec une part d'environ 34 % et a généré environ 703,4 millions de dollars de revenus en 2024.

• L'Amérique du Nord domine le marché des accélérateurs d'IA en périphérie pour l'automobile grâce aux normes réglementaires, aux avancées dans les secteurs automobile et technologique et à l'importante quantité d'investissements dans les technologies d'IA liées aux véhicules. L'écosystème automobile nord-américain évolue rapidement en raison des politiques gouvernementales fortes suivies par l'écosystème technologique avancé capable de développer et de déployer l'IA en périphérie dans les véhicules.
  
• Les États-Unis ont établi des cadres réglementaires pour encourager davantage l'adoption rapide des systèmes de sécurité intelligents, afin de créer des systèmes de conduite automatisée sûrs pour la conformité dans le cadre du programme AV STEP de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) pour établir, valider et déployer des systèmes de conduite automatisée. Certaines de ces politiques ont des exigences à durée déterminée pour que chaque nouveau véhicule de tourisme vendu par la suite soit équipé de freinage d'urgence automatique et de détection d'urgence des piétons.
  
• Les fabricants américains de véhicules de passagers et de technologies connexes sont parmi les leaders mondiaux dans le développement de solutions d'IA, tant dans les systèmes embarqués des véhicules que dans les systèmes de fabrication des véhicules. Des entreprises comme GM ont conclu des accords de partenariat avec certains des principaux fabricants de puces semi-conductrices d'IA pour développer et intégrer des capacités d'IA dans leurs systèmes embarqués, et pour intégrer l'IA dans leurs opérations d'usine afin d'améliorer l'automatisation et les capacités de production.
  
• La position de l'Amérique du Nord est renforcée par des entreprises de semi-conducteurs telles que NVIDIA, Intel et Qualcomm, qui transcendent les frontières géographiques pour commercialiser des accélérateurs d'IA pour véhicules avec une performance et une efficacité énergétique plus efficaces que les systèmes conçus pour les anciens véhicules.
  
• Le Canada contribue à la domination régionale grâce à son écosystème en croissance de centres de recherche en IA, de talents en ingénierie et de partenariats qui mobilisent collectivement les centres de recherche appliquée et les organisations privées. L'intégration de capteurs pour les algorithmes d'IA, et l'expansion et l'amélioration des véhicules pour des applications autonomes, en particulier dans les domaines des véhicules électriques et connectés, désormais nouveaux et en plein essor.
  

Le marché européen des accélérateurs d'IA en périphérie pour l'automobile a atteint 515,7 millions de dollars en 2024 et devrait connaître une croissance lucrative sur la période de prévision.

• Le marché européen des accélérateurs d'IA en périphérie pour l'automobile connaît une croissance rapide grâce aux progrès dans la technologie de fabrication, au soutien réglementaire et à l'innovation industrielle. Des pays comme l'Allemagne, avec un secteur automobile solide et une industrie numérique active, jouent un rôle de premier plan dans la gestion et l'innovation.
  
• Les constructeurs automobiles allemands (OEM) et les fournisseurs de premier rang (Tier-1) intègrent des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), des communications véhicule-à-tout (V2X), des fonctions de conduite autonome et des fonctionnalités de sécurité dans des machines d'IA de bord. Il existe une extension d'un large agenda en Europe, afin que les retards, la sécurité et la capacité de traitement en temps réel dans les véhicules puissent être encouragés à utiliser les solutions d'IA qui augmentent la capacité.
  
• Un exemple est Infineon Technologies, qui améliore ses familles de microcontrôleurs AURIX avec des capacités d'IA en temps réel. Grâce à des collaborations avec des entreprises comme Ekkono et Imagimob, il a intégré ces fonctionnalités de traitement d'IA dans des applications automobiles sélectionnées.
  
• Les initiatives européennes, telles que AI4CSM (Automotive Intelligence for Connected Shared Mobility), visent à faire progresser les technologies pilotées par l'IA pour les solutions de mobilité connectée et partagée dans le secteur automobile. Ces programmes soutiennent le développement des créateurs d'IA et de l'architecture conçue spécifiquement pour le secteur des véhicules à moteur.
  
• Les discussions réglementaires et les ateliers ont souligné la nécessité d'une infrastructure d'IA sûre et sécurisée, promouvant le développement de technologies d'IA de bord locales en réduisant la dépendance au traitement basé sur le cloud.
  
• Les grands constructeurs automobiles comme Volkswagen, Mercedes-Benz et BMW utilisent l'IA à la fois dans leurs véhicules et leurs lignes de production. Les fournisseurs tels que Bosch, Continental et ZF investissent dans le matériel de bord capable de traiter les données et d'exécuter des programmes d'apprentissage automatique directement dans le véhicule. De plus, des pays comme le Royaume-Uni investissent dans l'IA pour les véhicules afin de développer leur propre technologie et de dépendre moins des autres pays.
  

La région Asie-Pacifique a représenté 649,2 millions de dollars USD en 2024 et devrait afficher la croissance la plus rapide sur la période de prévision.

• Dans la région Asie-Pacifique, les efforts importants en matière d'électrification des véhicules et de véhicules autonomes stimulent la demande d'accélérateurs d'IA de bord dans les véhicules. En Chine, un nombre important de nouveaux véhicules particuliers sont désormais équipés de systèmes d'assistance à la conduite de niveau 2 ou supérieur, créant un marché important pour les puces d'IA qui traitent les données dans le véhicule plutôt que dans le cloud.
  
• Au Japon, le gouvernement finance des projets via des agences telles que NADO et METI pour développer des "chiplets" d'IA, qui peuvent également fonctionner dans les infrastructures associées telles que les réseaux locaux ou les unités routières dans les véhicules.
  
• L'Inde connaît également une croissance rapide. Le gouvernement du pays s'engage à financer sérieusement sa mission IndiaAI, qui construira une infrastructure de calcul d'IA (GPU, etc.), soutiendra les unités de contrôle des véhicules et les fonctions ADAS telles que le freinage d'urgence automatique et l'assistance au maintien de voie, et favorisera l'adoption générale de l'IA/ML dans les systèmes de véhicules et de trafic.
  
• Dans toute la région Asie-Pacifique, il existe une tendance commune à l'utilisation d'IA localisée, à faible latence, dans les véhicules. Cela inclut des accélérateurs matériels et logiciels intégrés directement dans les voitures pour soutenir des tâches telles que la détection d'obstacles, le contrôle vocal et le suivi du conducteur. Les constructeurs automobiles (OEM) et les fournisseurs de premier rang investissent dans le développement conjoint du matériel et des logiciels d'IA, en se concentrant sur des modèles pouvant fonctionner efficacement dans les limites de puissance et de chaleur du véhicule.
  

L'Amérique latine a représenté environ 98,7 millions de dollars USD en 2024 et devrait afficher une croissance robuste sur la période de prévision.

• Le marché de l'Amérique latine connaît une croissance lucrative, inspirée par la combinaison de l'expansion industrielle, du soutien de l'État et de la demande croissante de traitement en temps réel dans les véhicules de nouvelle génération. Le Brésil mène l'adoption en tant que plus grand hub automobile de la région.
  
• Des entreprises telles que Volkswagen Brésil, Stellantis et General Motors Amérique latine incluent l'IA de bord pour des applications telles que les systèmes avancés d'assistance au conducteur, le remboursement des capteurs de véhicule et le diagnostic en temps réel.
  
• En plus du Brésil, les véhicules motorisés du Mexique apparaissent comme un sérieux concurrent dans l'innovation en IA. Les initiatives nationales telles que le développement de véhicules électriques nationaux ont accru la nécessité de systèmes basés sur l'IA pour gérer les tâches de traitement des données sur des véhicules complexes.
  
• Les centres de R&D automobiles dans des villes comme Monterrey testent activement des fonctions d'autonomie basées sur le cloud, y compris la reconnaissance de la marche et le contrôle de croisière adaptatif, et soutiennent la nécessité d'une accélération de l'IA intégrée.
  
• La stratégie nationale d'IA du Brésil met l'accent sur la construction d'infrastructures pour le traitement avancé des données et la promotion de l'innovation locale en IA. De même, la stratégie industrielle du Mexique correspond aux objectifs de transformation numérique, encourageant l'assemblage et l'innovation locaux dans l'électronique des véhicules motorisés et les plateformes de mobilité intelligente. Cet effort politique attire non seulement les fabricants internationaux, mais permet également aux entreprises locales de participer à l'écosystème de l'IA.
  
• La préparation des infrastructures accélère également l'adoption. Le nouveau centre de données optimisé pour l'IA à São Paulo et Mexico offre les opportunités de backend nécessaires pour soutenir le traitement des données Edge. Cela inclut des racks de puissance haute densité, des systèmes de refroidissement liquide et des conceptions capables d'énergie qui sont importants pour l'entraînement et la mise à jour du modèle Edge AI.
  
• Des politiques réglementaires et industrielles plus strictes dans de nombreux pays aident à accélérer la croissance et la participation sur le marché. En plus des subventions à la R&D, les autorités subventionnent également le développement et la certification pour la sécurité et la fiabilité.
  

Les accélérateurs d'IA Edge automobiles du Moyen-Orient et de l'Afrique ont représenté 123,2 millions de dollars USD en 2024 et devraient afficher une croissance lucrative sur la période de prévision.

• Les marchés du Moyen-Orient et de l'Afrique montrent une croissance prometteuse, portée par des investissements stratégiques, des initiatives gouvernementales et des progrès technologiques. L'Arabie saoudite mène la région avec son Agenda Vision 2030, qui met l'accent sur la mobilité intelligente et les infrastructures numériques. Des projets comme NEOM et LINE servent de terrains d'essai pour le déploiement du cloud computing dans la mobilité, permettant un traitement des données à faible latence et des opérations de véhicules pilotées par l'IA. Les partenariats avec les leaders mondiaux de l'automobile et de la technologie renforcent les capacités locales de traitement des données et l'expertise en gestion de flotte intelligente.
  
• L'ouverture du premier centre de technologie NVIDIA AI à Abou Dabi marque un développement clé aux Émirats arabes unis (EAU). Le laboratoire de recherche en IA et robotique vise à faire progresser les technologies d'IA de l'État, y compris les humanoïdes et les armes robotiques, et est aligné sur la mission des EAU de devenir le leader mondial en IA et robotique.
  
• Israël contribue à la scène régionale grâce à des entreprises comme Hailo Technologies, spécialisées dans les processeurs et accélérateurs d'IA utilisés dans les véhicules autonomes, les caméras de sécurité et les robots mobiles autonomes.
  
• Le gouvernement sud-africain a investi de manière significative pour soutenir la production locale de VE, visant à renforcer la position de l'industrie automobile face aux défis du marché d'ici 2035. Cette initiative devrait attirer les fabricants d'équipements d'origine et encourager l'innovation dans les technologies des VE, y compris l'intégration de l'accélérateur Edge AI pour améliorer les performances et l'autonomie des véhicules.
  
• L'Ouganda a dévoilé le premier centre de données d'IA en Afrique, un grand projet alimenté par des énergies renouvelables. Il abritera un Centre d'excellence en IA axé sur la recherche, la gestion des données et le développement des compétences pour les ingénieurs locaux. Cette infrastructure devrait soutenir la distribution des technologies Edge AI dans divers domaines, y compris l'industrie automobile, en offrant des options de traitement des données localisées.
  

Part de marché des accélérateurs d'IA Edge automobiles

• Les 7 premières entreprises dans l'industrie des accélérateurs d'IA de bord automobile sont NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments (TI), NVIDIA, Horizon Robotics, Mobileye et Qualcomm Technologies. Ces entreprises détiennent environ 68 % de la part de marché en 2024.
  
• NXP Semiconductors occupe une position significative sur le marché des accélérateurs d'IA de bord automobile avec sa plateforme automobile S32 qui permet la prise de décision assistée par l'IA, les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et les systèmes autonomes. Ses processeurs permettent un calcul de bord à faible latence pour assurer un contrôle en temps réel des véhicules.
  
• Renesas Electronics a une forte présence sur le marché des accélérateurs d'IA de bord, grâce à ses solutions prêtes pour l'IA via la famille de systèmes sur puce (SoC) R-Car, qui permet le calcul de bord dans les véhicules autonomes. Les processeurs offrent la possibilité d'inférence d'apprentissage profond (plus communément appelée « inférence » ou « conversion »), de détection d'objets, de surveillance du conducteur et de planification d'itinéraire.
  
• Texas Instruments (TI) fournit des processeurs embarqués et des microcontrôleurs activés par l'IA qui prennent en charge l'inférence de bord dans les applications automobiles. Les produits de TI mettent l'accent sur le traitement de l'IA en temps réel et économe en énergie, avec des applications dans l'assistance à la conduite, la détection dans l'habitacle et les systèmes de sécurité à vision.
  
• NVIDIA est un leader dans l'IA de bord automobile avec la puissante plateforme DRIVE, qui comprend le système sur puce Orin, conçu pour les applications de véhicules autonomes. Ces solutions permettent aux véhicules de traiter les données des capteurs en temps réel pour des tâches telles que la perception, la prédiction et la prise de décision. De fortes partenariats et une adoption avec Mercedes-Benz et BYD représentent un signal fort d'adoption dans l'industrie automobile par NVIDIA.
  
• Horizon Robotics, un fabricant de puces d'IA chinois, se spécialise dans les accélérateurs d'IA de bord conçus pour les applications de conduite automatisée. Sa série de puces Journey permet une détection et une auto-navigation en temps réel. Horizon travaille avec des constructeurs automobiles chinois tels que Changan et SAIC, pour intégrer ses puces dans des véhicules de production.
  
• Mobileye, une entreprise Intel, est une entreprise de pointe en IA spécialisée dans les solutions basées sur la vision pour l'assistance à la conduite et les applications de conduite autonome. Des millions de véhicules utilisent les puces EyeQ de Mobileye pour des fonctionnalités telles que la détection de voie, le régulateur de vitesse adaptatif et le freinage d'urgence.
  
• Qualcomm propose des fonctionnalités d'IA de bord de pointe avec sa plateforme Snapdragon Ride qui offre des performances évolutives pour les ADAS et la conduite autonome. Ses accélérateurs d'IA permettent des applications telles que la surveillance à 360 degrés, la surveillance de l'attention du conducteur et l'optimisation en temps réel de l'itinéraire.
  

Entreprises du marché des accélérateurs d'IA de bord automobile

      Les principaux acteurs du secteur des accélérateurs d'IA de bord automobile sont :

• Arm
• Horizon Robotics
• Infineon Technologies
• Mobileye
• NVIDIA
• NXP Semiconductors
• Qualcomm
• Renesas Electronics
• STMicroelectronics
• Texas Instruments (TI)

• Le marché des accélérateurs d'IA pour l'automobile est tiré par une combinaison de géants dominants des semi-conducteurs et de nouveaux acteurs agiles, résultant en un paysage hautement concurrentiel. Des entreprises majeures telles que NVIDIA Corporation, Qualcomm Technologies, Intel Corporation, AMD, NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments, Arm, STMicroelectronics et Infineon Technologies contrôlent collectivement une part importante de l'écosystème de calcul d'IA automobile.
  
• Ces entreprises leaders maintiennent leur avantage en investissant massivement dans les accélérateurs d'IA de nouvelle génération, les SoC spécifiques à un domaine et les architectures de calcul hétérogènes adaptées à l'inférence en temps réel, aux ADAS et aux applications de conduite autonome. Leurs stratégies mettent l'accent sur la scalabilité, la conformité aux normes de sécurité (ISO 26262) et le traitement d'IA économe en énergie adapté aux véhicules définis par logiciel et aux architectures E/E évolutives.
  
• Pour consolider davantage leur position sur le marché, ces acteurs poursuivent des stratégies multi-niveaux, notamment la co-optimisation matériel-logiciel, la licence d'IP d'IA automobile de qualité, les plateformes de calcul d'IA embarquées (comme NVIDIA DRIVE ou Qualcomm Snapdragon Ride) et les collaborations avec les constructeurs automobiles et les fournisseurs de premier rang.
  
• Ces initiatives permettent un soutien robuste pour les charges de travail d'IA telles que la perception, la planification, la localisation et le suivi du conducteur, fournies en périphérie, avec une faible latence et une grande fiabilité.
  
• En plus de ces leaders, les nouveaux acteurs et les spécialistes régionaux, notamment Horizon Robotics, Ambarella, Hailo Technologies, Kneron et SiMa.ai, perturbent le marché grâce à des puces d'IA périphériques spécifiques à un domaine, souvent optimisées pour le coût, la taille et une consommation d'énergie ultra-faible. Ces entreprises gagnent particulièrement en traction en Asie-Pacifique et en Europe, où les constructeurs automobiles accélèrent leur transition vers des écosystèmes de semi-conducteurs localisés et des plateformes de véhicules pilotées par l'IA.
  

Actualités de l'industrie des accélérateurs d'IA périphériques pour l'automobile

• En septembre 2025, Qualcomm et Harman ont révélé un partenariat pour simplifier l'expérience de l'IA générative à l'intérieur des véhicules. Ils le feront en fusionnant les plateformes de calcul de Qualcomm « Snapdragon Cockpit Elite, Snapdragon Ride Elite » et Flex avec l'offre de produits Ready de Harman, dans le but de calculer des expériences en cabine contextuelles et empathiques comme le suivi du conducteur basé sur l'IA, la prise de conscience situationnelle et la visualisation riche en AR.
  
• En mars 2025, General Motors et NVIDIA ont élargi leur partenariat existant pour inclure à la fois les systèmes de véhicules et les opérations d'usine. GM utilisera NVIDIA DRIVE AGX pour le matériel embarqué (pour les ADAS et la sécurité), ainsi que les plateformes Omniverse & Cosmos de NVIDIA pour la simulation d'usine, la robotique et la planification.
  
• En mars 2025, Magna s'est associé à NVIDIA pour développer les technologies automobiles de nouvelle génération. Ils prévoient d'intégrer la plateforme DRIVE AGX Thor-AI de NVIDIA avec les solutions d'ingénierie de Magna pour la sécurité active, la fonction de l'habitacle et l'assistance avancée au conducteur, visant les charges de travail à calcul intensif et l'IA générative.
  
• En février 2025, NXP a annoncé l'acquisition de TTTech Auto pour élargir les offres de middleware de sécurité automobile de NXP, combinant le calcul d'IA périphérique dans les puces avec des logiciels critiques pour la sécurité afin d'améliorer les systèmes intelligents périphériques et les mises à jour des systèmes à l'intérieur des véhicules.
  
• En avril 2024, Hailo, une startup, a annoncé son accélérateur d'IA générative Hailo-10, conçu pour l'inférence d'IA périphérique dans les véhicules intelligents, les appareils IoT et la robotique. L'entreprise a également levé une importante extension de série C pour continuer à développer ses produits.
  

Le marché des accélérateurs d'IA périphériques pour l'automobile le rapport de recherche comprend une couverture approfondie de l'industrie avec des estimations et des prévisions en termes de revenus (USD Mn) et de volume de 2021 à 2034, pour les segments suivants :

Marché par processeur

• Unité centrale de traitement (CPU)
• Unité de traitement graphique (GPU)
• Circuit intégré spécifique à l'application (ASIC)
• Réseau de portes programmables sur site (FPGA)

Marché par puissance

• Faible puissance <5W
• Puissance moyenne 5-10W
• Puissance élevée >10W

Marché par niveau d'autonomie

• Niveau 1
• Niveau 2
• Niveau 3
• Niveau 4
• Niveau 5

Marché par véhicule

• Voitures particulières
  • Hatchback
  • Sedan
  • SUV
• Véhicules commerciaux
  • Véhicules utilitaires légers (VUL)
  • Véhicules utilitaires moyens (VUM)
  • Véhicules utilitaires lourds (VUH)

Ce qui précède sera fourni pour toutes les régions et tous les pays :

Marché par région

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Allemagne
  • Royaume-Uni
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Pays nordiques
  • Russie
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Australie
  • Indonésie
  • Philippines
  • Thaïlande
  • Corée du Sud
  • Singapour
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• Moyen-Orient et Afrique
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud
  • Émirats arabes unis