L IA dans le marché automobile - par véhicule, par propulsion, par technologie, par application, par utilisation finale, prévisions de croissance, 2025 - 2034

L'IA générique dans la taille du marché automobile

La production mondiale d'IA sur le marché automobile a été estimée à 506,6 millions de dollars en 2024. Selon Global Market Insights Inc, le marché devrait passer de 671 millions de dollars en 2025 à 4,58 milliards de dollars en 2034, avec un TCAC de 23,8 %.

• L'intégration de l'intelligence artificielle génératrice au sein du secteur automobile est en voie d'expansion substantielle, propulsée par des progrès dans l'évaluation autonome des véhicules, les infrastructures interconnectées et les compétences de simulation. Des cadres réglementaires et un soutien financier favorables favorisent un environnement propice à l'assimilation technologique entre les fabricants de matériel d'origine, les fournisseurs primaires et les entreprises spécialisées dans la technologie de la mobilité.
• En date du 1er juin 2025, le ministère des Véhicules automobiles de la Californie a accordé l'autorisation à 29 entités distinctes pour les essais de véhicules autonomes, y compris des organismes importants comme Waymo LLC et Zoox Inc. Cette plate-forme de test sophistiquée offre un cadre pratique et authentique pour l'évaluation de modèles d'IA génératifs dans divers domaines. Plus précisément, il facilite la confirmation de ces paradigmes dans des domaines tels que la création d'environnements synthétiques, des technologies flexibles d'assistance automobile et des compétences décisionnelles autonomes raffinées.
• En outre, le montant de 52 millions de dollars de l'USDOT en subventions pour des démonstrations automatisées de véhicules accélère la confirmation de l'IA sur les sites de validation établis. L'IA générative remplit une fonction essentielle pour simuler des situations de trafic peu fréquentes et complexes qui sont difficiles à enregistrer dans des conditions naturelles, réduisant ainsi considérablement la durée et les dépenses associées à la confirmation de la sécurité.
• Des structures de réglementation favorables, un soutien financier public cohérent et des essais commerciaux accélérés devraient accroître les taux d'adoption et accroître la croissance du marché de façon significative au-delà des prévisions classiques pour l'IA dans l'industrie automobile. On s'attend à ce que les organisations qui participent à ces mises en œuvre préliminaires possèdent un avantage stratégique dans la prestation de fonctions de conduite autonome, de systèmes de pilotage intelligents et de canaux de recherche-développement efficaces en ressources.

L'IA dans le marché automobile Tendances

• L'application de l'IA générique dans l'automobile entre dans une ère de surveillance réglementaire accrue. La loi sur l'IA de l'UE, qui entrera en vigueur en août 2024, classe la majorité des systèmes autonomes comme présentant un « risque élevé ». Cela, en conjonction avec plus de 20 règlements de l'Union européenne concernant l'échange de données des véhicules connectés, nécessite des solutions d'IA transparentes, sécurisées et manifestement exemptes de biais. Bien que le respect de ces mandats puisse accroître les dépenses opérationnelles, il favorise simultanément une plus grande confiance du public et facilite l'accès aux marchés transfrontaliers.
• L'IA generative remplace les essais physiques coûteux par des environnements artificiellement construits. De vastes programmes d'essais, tels que l'initiative chinoise de 16 000 permis et le système californien de 29 détenteurs de permis, ainsi que des investissements publics en recherche et développement comme l'investissement de 700 millions de dollars de l'USDOT dans le domaine du véhicule à tout (V2X), permettent une simulation à grande échelle de scénarios peu fréquents. Cela accélère la validation des protocoles de sécurité et la mise en œuvre de nouvelles caractéristiques, comprimant ainsi le temps nécessaire à l'introduction du marché.
• L'industrie de la mobilité se dirige vers des systèmes complets et connectés. Le gouvernement pousse en Chine et en Europe, de même que des partenariats matériels/logiciels comme ceux impliquant NVIDIA, construisent ces plateformes. L'IA devient ici un outil clé, aidant à la conception, à l'entretien, aux tableaux de bord intelligents et aux simulations, créant ainsi un avantage concurrentiel.
• La réglementation gouvernementale joue un rôle important dans la façon dont l'intelligence artificielle est adoptée dans l'industrie automobile. Plus précisément, les programmes chinois « AI Plus » et « Made in China 2025 » sont fortement axés sur l'amélioration des technologies de conduite intelligente. Par exemple, ils ont délivré 16 000 licences pour tester des voitures autoconduites d'ici 2024, couvrant un vaste réseau de 32 000 kilomètres de routes. Ces tests à grande échelle appuyés par le gouvernement génèrent beaucoup de données, ce qui aide à générer de l'IA améliorer la façon dont les voitures autoconduites naviguent et prédisent les modèles de trafic. Cela accélère à son tour le processus de préparation de ces technologies à une utilisation généralisée.

L'IA generative dans l'analyse du marché automobile

Sur la base des véhicules, l'IA génératrice sur le marché automobile est divisée en véhicules de tourisme et véhicules utilitaires. Le segment des véhicules de tourisme a dominé le marché en 2024, représentant plus de 68 % du chiffre d'affaires total.

• La prévalence croissante de l'intelligence artificielle génératrice est principalement due à son adoption d'automobiles. Plus précisément, son intégration est perceptible dans toute une gamme d'applications de véhicules, y compris les plateformes d'infodivertissement, les fonctions d'assistance au conducteur et les mécanismes de sécurité des véhicules. L'IA generative est un changement de jeu pour les voitures! Il rend les assistants dans la voiture super facile à utiliser et à discuter avec, prédire quand votre voiture a besoin de service, et améliorer la sécurité du conducteur avec ADAS plus intelligent. De plus, de meilleurs capteurs et des mises à jour régulières en direct assurent le bon fonctionnement de tout.
• La croissance des marchés du luxe et des véhicules électriques (EV) est un catalyseur clé dans cette progression. Ces segments intègrent généralement l'infrastructure matérielle et la connectivité nécessaires pour répondre aux besoins de calcul importants de l'IA sophistiquée. Cette capacité permet une reconstruction instantanée de l'environnement, des simulations de conception sophistiquées et la livraison d'expériences personnalisées en cabine.
• En outre, les simulations alimentées par l'IA jouent un rôle déterminant dans la formation des conducteurs et la validation des systèmes autonomes. Ces simulations reproduisent efficacement des scénarios peu fréquents ou périlleux, contribuant ainsi à améliorer les protocoles de sécurité dans un éventail d'industries, y compris la logistique, l'extraction des ressources et le transport longue distance.

Basée sur la propulsion, l'IA générative sur le marché automobile est segmentée en ICE, BEV et PHEV. Le segment ICE a dominé le marché en 2024 et devrait connaître une croissance de plus de 14,8 % entre 2025 et 2034.

• Les moteurs à combustion interne (ICE) intègrent de plus en plus l'intelligence artificielle génératrice, principalement pour améliorer les systèmes de soutien des conducteurs, le divertissement dans les véhicules et l'entretien proactif. Bien que l'adoption soit moins rapide par rapport aux véhicules électriques, l'adaptation de systèmes interconnectés et l'amélioration des logiciels en direct facilitent l'intégration sélective des fonctionnalités d'IA dans les modèles haut de gamme et haut de gamme.
• Les véhicules électriques à batterie (BEV) sont à l'avant-garde de cette tendance, exploitant l'IA générative pour faciliter la navigation autonome, optimiser les performances de la batterie et créer des expériences captivantes en cabine. Leur grande puissance de traitement, leurs réseaux de capteurs sophistiqués et leur intégration en nuage sans faille les rendent particulièrement aptes à exécuter des tâches complexes d'IA.
• Les véhicules électriques hybrides rechargeables utilisent l'IA générative pour atteindre l'équilibre entre l'efficacité électrique et la combustion, rationaliser la gestion de l'énergie et affiner l'optimisation des routes. L'adoption de l'IA dans les VPH prend de l'ampleur, car ces véhicules fonctionnent comme un intermédiaire entre les plates-formes ICE conventionnelles et les architectures entièrement électrifiées.
• Fondamentalement, les BEV et les PHEV possèdent un avantage inhérent à l'intégration de l'IA, en raison de la compatibilité de l'électrification avec des caractéristiques interconnectées et autonomes. Inversement, les véhicules ICE se concentrent sur les applications d'IA ciblées et économiques.

Basée sur la technologie, l'IA générative sur le marché automobile est segmentée en grands modèles de langage (LLMS) et NLP, la vision informatique et la génération d'images, l'IA multimodale et l'intégration trans-domaine, plates-formes et outils d'IA générative, et autres. Les grands modèles de langage (LLMS) et le segment des NLP devraient dominer l'intelligence artificielle génératrice sur le marché automobile, car la demande croissante de systèmes intuitifs et conversationnels en voiture et d'expériences personnalisées des conducteurs conduit à l'adoption de capacités avancées de compréhension et de réponse en langage naturel.

• Les grands modèles linguistiques (LLM) et le traitement du langage naturel (NLP) facilitent les progrès dans le contrôle de la voix automobile, la navigation par la parole et les interfaces d'engagement des consommateurs. Ces technologies favorisent une communication transparente entre les occupants du véhicule et le système, ce qui minimise l'inattention du conducteur et optimise la personnalisation spécifique de l'utilisateur.
• La vision informatique et la génération d'images sont fondamentales pour les véhicules autonomes et les systèmes avancés d'assistance au conducteur (ADAS). Ces technologies facilitent l'interprétation instantanée de l'environnement, l'identification des objets et la production de séries de données artificielles pour la formation des modèles. Par conséquent, ils améliorent la précision perceptive et la vérification des protocoles de sécurité.
• La convergence de l'IA multimodale et de l'intégration interfonctionnelle combine des données textuelles, visuelles, sensorielles et auditives pour fournir des capacités analytiques complètes pour des conditions de conduite complexes. Cette approche synergique sous-tend des fonctionnalités telles que l'optimisation dynamique des routes, la prévision des risques et l'augmentation des aides à la navigation basées sur la réalité.
• Les plates-formes et outils d'intelligence artificielle constituent un cadre solide pour créer, affiner et mettre en œuvre des modèles d'intelligence artificielle dans un éventail d'applications automobiles. Cela permet aux constructeurs de véhicules et aux fournisseurs de composants d'accélérer l'avancement de leurs capacités d'IA, tout en respectant simultanément des règles de sécurité strictes et des critères de performance.

Les États-Unis dominent l'IA génératrice nord-américaine sur le marché automobile, générant environ 148,8 millions de dollars en 2024.

• Les États-Unis occupent actuellement une position de premier plan en Amérique du Nord en raison de leur solide environnement technologique, de leurs vastes capacités de recherche et de la collaboration vigoureuse entre les organismes gouvernementaux, les établissements universitaires et les industries privées. Les universités, les établissements de recherche et les entités du secteur privé progressent dans la mise en oeuvre de l'IA sur les plateformes routières et les infrastructures connexes.
• Par exemple, en janvier 2025, l'Université du Texas à Dallas a reçu une subvention de 3,5 millions de dollars pour le projet intitulé « Global AI Enabled Cybersecurity of Electric Vehicle Chargeing for Grid Services ». Cette entreprise utilise des méthodes génériques d'IA et d'apprentissage approfondi pour formuler des systèmes sophistiqués de détection d'intrusion pour les réseaux de recharge des véhicules électriques et l'intégration du réseau et du véhicule, éléments essentiels pour assurer la fonctionnalité sûre des futurs environnements de transport.
• Ces projets mettent en lumière la capacité des États-Unis d'intégrer les progrès de l'intelligence artificielle dans les infrastructures automobiles et énergétiques existantes, favorisant ainsi la collaboration entre les secteurs. En se concentrant stratégiquement sur les systèmes intelligents basés sur les véhicules et en soutenant les infrastructures numériques, le pays renforce sa position de leader non seulement dans les capacités d'intelligence artificielle automobile, mais aussi dans le déploiement fiable et évolutif de solutions de mobilité intégrées.

L'IA génératrice sur le marché automobile en Allemagne devrait connaître une croissance significative et prometteuse de 2025 à 2034.

• L'Europe est de plus en plus reconnue comme un domaine central pour le progrès de l'Intelligence Artificielle Generative dans le secteur automobile. Cette importance est alimentée par son solide système juridique et de surveillance, son industrie de production automobile bien développée et sa priorité de mise en œuvre sûre et morale de l'IA.
• La législation de l'Union européenne sur l'IA, qui devrait entrer en vigueur en août 2024, qualifie la majorité des technologies de véhicules autoconducteurs de «haut risque». Cette classification nécessite une transparence rigoureuse, une évaluation et des protocoles de protection des données, ce qui oblige les organisations à intégrer le respect de ces normes dès les phases initiales de leur processus de développement de l'IA.
• Les centres automobiles sophistiqués de la région, notamment en Allemagne, en France et en Italie, mettent activement en œuvre l'IA générative pour optimiser les processus de conception, effectuer des simulations de sécurité et développer des systèmes de contrôle embarqués avancés. En outre, le cadre existant de plus de vingt directives européennes régissant l'échange de données sur les véhicules connectés établit un environnement normalisé, bien que étroitement surveillé. Cet arrangement contribue à renforcer la confiance des consommateurs tout en favorisant le progrès technologique.
• Les initiatives de collaboration avec les constructeurs automobiles, les fournisseurs de technologies d'IA et les organismes de recherche universitaires accélèrent l'intégration de l'IA générative. On met davantage l'accent sur les solutions d'IA multimodales, la création de données synthétiques et les techniques de simulation de haute précision pour la vérification et la validation des capacités de conduite autonomes. Ces efforts sont soutenus par des investissements de l'Union européenne dans des installations transnationales d'essai et des infrastructures de véhicules connectés.

L'IA génératrice sur le marché de l'automobile en Chine devrait connaître une forte croissance de 2025 à 2034.

• L'Asie connaît l'une des régions qui connaissent la croissance la plus rapide dans le secteur de l'automobile. Ce développement florissant est principalement alimenté par un fort soutien de l'État, la progression rapide des efforts d'électrification des véhicules et des efforts de recherche sur la conduite autonome.
• La Chine a intégré l'intelligence artificielle dans le domaine automobile dans son initiative «AI Plus» et dans la stratégie «Made in China 2025». L'ambition est de cultiver un écosystème de véhicules intelligents complet et interconnecté d'ici 2025. À ce jour, la Chine a délivré 16 000 permis pour des essais de véhicules autonomes, couvrant 32 000 kilomètres de routes ouvertes. Cela a produit l'une des plus grandes collections existantes de données authentiques, inestimables pour l'éducation et l'authentification des modèles génériques d'IA.
• En outre, le Japon et la Corée du Sud poursuivent activement l'adoption de l'IA générative, en mettant particulièrement l'accent sur les applications de la mobilité en tant que service (MaaS), l'intégration robotique et l'élaboration de simulations très réalistes conçues pour la navigation autonome. Ces pays tirent parti de leurs secteurs de l'électronique et des semi-conducteurs robustes pour produire du matériel d'IA de qualité automobile, en leur donnant la puissance de traitement nécessaire pour exécuter des modèles génériques complexes en temps réel.
• L'Inde se matérialise en tant que centre de développement rentable, témoignant d'un investissement croissant dans la recherche et le développement de logiciels automobiles alimentés par l'IA, en particulier pour les plateformes de véhicules connectés et l'optimisation de la flotte. La coopération régionale dans toute l'Asie cultive des environnements d'expérimentation partagés, des conventions d'échange de données et des efforts de normalisation qui accélèrent la mise en œuvre intermarchés.

Le marché automobile des EAU devrait connaître une croissance importante et prometteuse entre 2025 et 2034.

• Le secteur automobile du Moyen-Orient et de l'Afrique présente actuellement une intégration naissante de l'intelligence artificielle génératrice. Toutefois, l'essor des villes intelligentes, l'expansion de l'infrastructure des véhicules électriques et les premiers programmes de mobilité autonome sont à l'origine d'un élan croissant. Notamment, les pays du Golfe, en particulier les Émirats arabes unis et l'Arabie saoudite, intègrent des stratégies de transport fondées sur l'intelligence artificielle dans leurs programmes nationaux de développement. Ces stratégies sont principalement axées sur les réseaux de véhicules interconnectés, les systèmes sophistiqués de régulation de la circulation et les solutions de transport autonome.
• L'intelligence artificielle génétique est de plus en plus utilisée dans les processus de vérification fondés sur la simulation pour modéliser des conditions climatiques et topographiques difficiles. Cela permet aux fabricants d'équipements d'origine (OEM) d'adapter les plates-formes de véhicules autonomes et électriques aux paysages opérationnels particuliers présents dans certaines régions. Des accords de collaboration avec des constructeurs automobiles internationaux et des fournisseurs de solutions d'intelligence artificielle facilitent la diffusion de l'expertise et la mise en place d'infrastructures d'essais localisées.
• Sur le continent africain, l'intégration de ces technologies se fait à un rythme plus délibéré, bien qu'elle soit stimulée par des programmes de mobilité en tant que service, en particulier dans les agglomérations urbaines. Des pays comme l ' Afrique du Sud étudient les possibilités d ' optimisation et de surveillance de la sécurité de la flotte pilotée par l ' AI pour les applications dans le transport commercial et les opérations logistiques.

L'IA génératrice sur le marché de l'automobile au Brésil devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• Le secteur automobile en Amérique latine est actuellement témoin des étapes naissantes de l'adoption de l'IA générative, avec une expansion principalement alimentée par la prévalence croissante des véhicules connectés, l'optimisation des pratiques de gestion du parc automobile et l'introduction de programmes pilotes initiaux de mobilité autonome. Au sein de la région, le Brésil et le Mexique sont à l'avant-garde de cette intégration technologique, tirant parti de leurs centres de fabrication automobile établis pour évaluer les processus de conception, les capacités de simulation et les solutions proactives de maintenance.
• L'intelligence artificielle est à l'étude pour optimiser les modes de circulation urbaine, améliorer l'efficacité des opérations logistiques et renforcer la sécurité des véhicules grâce au développement de simulations de formation produites par l'IA. Sa convergence avec les initiatives relatives aux véhicules électriques et hybrides se développe progressivement, en particulier en réponse à la mobilisation des pouvoirs publics en faveur de modes de transport écologiquement viables.
• Les partenariats avec les fabricants d'équipement d'origine internationale (OEM) et les fournisseurs de technologies d'IA facilitent l'accès des intervenants nationaux aux plateformes de pointe conçues pour la modélisation, les interactions linguistiques intuitives et la fabrication de ensembles de données synthétiques. Néanmoins, les lacunes de l'infrastructure existante et les processus réglementaires prolongés continuent de constituer des obstacles importants à la mise en oeuvre intégrale.

L'IA dans l'automobile Part de marché

• NVIDIA, Qualcomm, Microsoft, Google, Amazon Web Services (AWS), IBM et Intel sont les 7 premières entreprises de l'industrie automobile qui contribuent à hauteur de 69% du marché en 2024.
• NVIDIA est un acteur dominant de l'IA automobile, utilisant sa plateforme DRIVE et ses puissants GPU pour la simulation, l'autoconduite et la conception. La forte croissance des revenus et les partenariats soulignent sa domination dans la perception et l'intégration de l'IA. Toutefois, ses coûts élevés peuvent constituer un obstacle pour certains.
• Le Snapdragon Digital Chassis de Qualcomm utilise l'IA générative pour aider les conducteurs, personnaliser le divertissement et prédire quand la maintenance est nécessaire. Leur bord est de combiner AI smarts avec une excellente connectivité pour les décisions instantanées dans les voitures connectées. Ils travaillent avec beaucoup de gros fournisseurs mais font face à une concurrence difficile de NVIDIA et Intel.
• Azure AI de Microsoft offre l'IA générative pour la conception, la maintenance et l'interaction des pilotes. Ses points forts sont la conformité au niveau de l'entreprise, l'intégration et l'évolutivité, en particulier dans la simulation de véhicule basée sur le cloud, bien que les capacités des dispositifs de bord suivent derrière NVIDIA et Qualcomm.
• Google utilise son AI cloud pour le prototypage virtuel, les assistants vocaux et la surveillance des pilotes. Ses points forts sont le traitement du langage naturel, l'évolutivité du cloud et l'accès à de vastes ensembles de données. Bien que populaire pour l'innovation de cockpit numérique, il retarde dans la personnalisation au niveau de l'entreprise par rapport à Microsoft et IBM.
• AWS prend en charge l'IA générative dans les véhicules via SageMaker, IoT FleetWise, et la simulation pour les essais auto-conducteurs. Les principaux atouts sont l'évolutivité, les API accessibles et l'intégration des données de la chaîne d'approvisionnement. Favorable pour la R-D autonome et l'analyse du parc automobile, la protection des données peut limiter l'adoption dans les industries réglementées.
• IBM apporte l'IA au diagnostic des véhicules, à la conception et à la personnalisation avec Watson. L'IA éthique, le cloud hybride et les options sur site font appel aux industries réglementées. Toutefois, une innovation plus lente et des coûts plus élevés limitent sa portée sur le marché des véhicules de consommation.
• Intel, via Mobileye, utilise également l'IA générative pour les fonctionnalités d'autoconduite. Leur force est de faire du matériel et des logiciels fonctionnent vraiment bien ensemble, offrant des jetons abordables pour de nombreux modèles de voiture. Mobileye est de mieux en mieux à créer de fausses données de conduite pour former des systèmes d'auto-conduite, mais NVIDIA est toujours un rival majeur en technologie autonome haut de gamme.

L'IA dans les entreprises du marché automobile

Les principaux acteurs actifs dans l'IA générative dans l'industrie automobile sont:

• Amazon Web Services (AWS)
• Aptiv
• Autres
• Continental
• Google
• Gestion intégrée
• Renseignements
• Microsoft
• NVIDIA
• Qualcomm
• NVIDIA, Intel, Qualcomm, Microsoft, Amazon et Google construisent des systèmes d'IA complets et des outils spécifiques à la voiture. NVIDIA DRIVE et Mobileye d'Intel alimentent des voitures autonomes avec une perception intelligente et des simulations réalistes. Qualcomm ajoute l'IA à la connectivité du véhicule pour des décisions rapides. Microsoft Azure et Google Cloud offrent aux constructeurs automobiles des outils d'IA flexibles pour la conception, la maintenance et l'aide en voiture, ainsi que des formations basées sur le cloud.
• IBM, Bosch, Continental et Aptiv se concentrent sur les solutions d'IA pour les entreprises. IBM Watson apporte l'IA à la réparation des véhicules, au contrôle du parc automobile et aux services en ligne, en mettant l'accent sur la bonne façon de faire les choses. Bosch, Continental et Aptiv offrent l'assistance au conducteur, la technologie des capteurs et le contrôle des véhicules, la vente aux constructeurs automobiles et aux fournisseurs pour une meilleure sécurité et performance.
• Ensemble, ces entreprises combinent matériel, logiciels et technologies du cloud pour promouvoir l'IA génératrice dans les véhicules de consommation et les véhicules commerciaux. Ils travaillent sur l'autoconduite, la simulation, la maintenance intelligente et les fonctionnalités connectées, construisant un environnement où l'IA rend les voitures plus intelligentes, plus efficaces et mieux utilisées.

L'IA dans l'industrie automobile

• En mai 2025, Qualcomm introduit l'IA générative pour les services liés à l'automobile via sa plateforme Car-to-Cloud et son nouvel orchestre AI. Les solutions améliorent les expériences personnalisées dans le véhicule, soutiennent les véhicules définis par logiciel, et accélèrent le déploiement OEM de solutions ADAS, cockpit numérique et connectivité.
• En mars 2025, IBM collabore avec AWS pour accélérer la modernisation de l'application automobile en utilisant l'IA générative. La solution automatise la conversion des codes existants, rationalise la migration vers les environnements cloud et hybrides et améliore l'efficacité du développement et du diagnostic des logiciels de véhicules.
• En janvier 2025, AWS collabore avec Honda pour développer des véhicules définis par logiciel (SDVs) et améliorer les expériences de recharge EV en utilisant l'IA générative. L'initiative s'appuie sur les capacités de Digital Proving Ground, d'IA, d'IoT et de cloud pour accélérer les services EV, les mises à jour OTA et les fonctionnalités personnalisées des véhicules.
• En janvier 2025, ICI et AWS annoncent un partenariat cloud de 10 ans et un milliard de dollars pour fournir des solutions de cartographie assistées par l'IA, accélérer le développement de véhicules définis par logiciel (SDV), ADAS, conduite automatisée et expériences de voiture numérique à l'échelle mondiale.

L'IA générative dans le rapport d'étude de marché automobile comprend une couverture approfondie de l'industrie avec des estimations et des prévisions en termes de recettes (Mn/Bn) de 2021 à 2034, pour les segments suivants:

Marché, par véhicule

• Véhicules de tourisme
  • Hatchback
  • Sedan
  • SUV
  • MPV
  • Voitures particulières électriques
• Véhicules utilitaires
  • Véhicules utilitaires légers
  • Véhicules utilitaires lourds

Marché, par propulsion

• ICE
• BEV
• VÉHICULE

Marché, technologie

• Grands modèles linguistiques (LLM) et NLP
• Vision informatique et génération d'images
• IA multimodale et intégration trans-domaine
• Plateformes et outils d'IA génériques
• Autres

Marché, par demande

• Véhicules autonomes et applications ADAS
• Conception et ingénierie des véhicules
• Optimisation de la fabrication et de la production
• Expérience client et personnalisation
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique
• Autres

Marché, par utilisation finale

• OEM
• Fournisseurs automobiles de niveau 1
• Sociétés de logiciels et de technologies automobiles
• Fournisseurs de services de mobilité et opérateurs de flotte

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Allemagne
  • Royaume Uni
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Nordiques
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Australie
  • Corée du Sud
  • Asie du Sud-Est
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• MEA
  • Afrique du Sud
  • Arabie saoudite
  • EAU