Dimensione del mercato dei chip per la guida autonoma - Per chip, per livello di autonomia, per funzione, per veicolo, previsioni di crescita, 2025 - 2034

Dimensione del mercato dei chip per la guida autonoma

La dimensione del mercato globale dei chip per la guida autonoma è stata stimata a 24,22 miliardi di USD nel 2024. Il mercato è previsto crescere da 29,73 miliardi di USD nel 2025 a 191,07 miliardi di USD nel 2034, con un CAGR del 23%, secondo l'ultimo rapporto pubblicato da Global Market Insights Inc.

I chip per la guida autonoma sono processori dedicati che alimentano i veicoli a guida autonoma. Svolgono compiti importanti per i veicoli a guida autonoma, tra cui il rilevamento degli oggetti, la pianificazione del percorso, la presa di decisioni e il controllo del veicolo. Questi chip devono soddisfare i requisiti di alta affidabilità, latenza ultra-bassa e capacità di elaborazione in tempo reale. Man mano che i veicoli adottano sistemi di assistenza alla guida più avanzati (ADAS) e passano dall'autonomia parziale di livello 2 all'autonomia completa di livello 4 e 5, questi chip agiscono come motore di calcolo per la mobilità intelligente.

La crescita del mercato dei chip per la guida autonoma è trainata da più fattori, come i governi di tutto il mondo che cercano di rendere le strade più sicure attraverso regolamenti e standard di sicurezza che richiederanno l'uso di tecnologie ADAS. Questi regolamenti spingono le case automobilistiche ad adottare sistemi di calcolo ad alte prestazioni per i loro veicoli passeggeri. Inoltre, la transizione verso i veicoli elettrici (EV) ha aumentato la domanda di sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), poiché i produttori vogliono distinguere i loro modelli, con conseguente aumento della domanda di chip automobilistici ad alte prestazioni.

L'industria automobilistica sta passando da sistemi basati su processori convenzionali all'uso di chip. Questa transizione consente una maggiore scalabilità della tecnologia e opzioni a costi inferiori. Le ricerche mostrano che i chip hanno un throughput dei dati migliorato e possono utilizzare meno energia rispetto ai vecchi sistemi con un solo processore. Allo stesso tempo, l'aggiunta di nuovi modelli AI (ad esempio, trasformatori) e nuove modalità di sensori (ad esempio, immagine, radar e LiDAR) richiede ai produttori di chip di sviluppare chip più veloci o più potenti o acceleratori che elaborano i dati rapidamente e con precisione, ma con requisiti di precisione inferiori.

Dal punto di vista normativo, paesi come gli Stati Uniti e la Cina stanno creando regolamenti per la guida autonoma. Negli Stati Uniti, ad esempio, la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) sta lavorando sui processi regolamentari e di certificazione per portare in modo sicuro i veicoli a guida autonoma sulle strade.

Le linee guida nazionali cinesi in evoluzione per i veicoli intelligenti connessi sono complete e avanzate nel processo di innovazione e implementazione nel contesto del settore nazionale dei semiconduttori. I processi regolamentari sistematici aiutano a migliorare la standardizzazione dei protocolli di sicurezza, migliorando la stabilità e l'autenticità delle funzionalità di sicurezza, contribuendo a opzioni più commercializzate per i sistemi autonomi.

Le aziende più importanti in questa categoria sono NVIDIA, Qualcomm, Intel (Mobileye) e alcune nuove aziende come Horizon Robotics e Black Sesame Technologies situate in Cina. Ci sono molti OEM che sviluppano i propri chip personalizzati per ridurre la dipendenza dai fornitori di chip di terze parti e migliorare l'integrazione e le prestazioni del sistema.

Ad esempio, XPeng ha introdotto il chip "Turing" e ha affermato che supera i concorrenti in termini di prestazioni ed efficienza. Qualcomm e BMW hanno lanciato una soluzione associata chiamata Snapdragon Ride Pilot, che è distribuita nel mercato internazionale. Allo stesso modo, Tenstorrent e BOS Semiconductor, supportati da Hyundai, hanno introdotto un processore AI basato su chip per l'uso in auto.

Tendenze del mercato dei chip per la guida autonoma

Il mercato dei chip utilizzati per la guida autonoma sta vivendo uno dei cambiamenti più trasformazionali che abbia mai affrontato, a causa dei requisiti normativi, degli spostamenti geopolitici e delle pietre miliari dell'implementazione nel mondo reale. La trasformazione più importante in corso è un maggiore interesse dei regolatori nell'influenzare il design e la funzione dei chip. Nell'UE, i requisiti normativi aggiornati per la sicurezza stabiliscono ora che i sistemi di guida autonoma, inclusi i chip che li alimentano, devono essere certificati secondo gli standard di sicurezza.

Questi standard includono un quadro giuridico per l'affidabilità, gli aggiornamenti software e la tracciabilità. In Cina, nuove normative richiedono che i regolatori approvino gli aggiornamenti Over-the-Air per i veicoli autonomi. Questi aggiornamenti OTA rappresentano un richiamo di sicurezza dal punto di vista dei regolatori. Un'altra mega tendenza è il movimento verso la localizzazione di una maggiore produzione di chip e la dominazione da parte dei principali paesi produttori di semiconduttori come Cina, Corea del Sud e Taiwan. In Cina, XPENG ha sviluppato e progettato internamente il chip "Turing" che l'azienda afferma essere superiore e meno costoso di NVIDIA's Orin-X e sarà utilizzato nei futuri modelli Volkswagen in Cina.

L'evoluzione tecnologica nel campo dell'architettura dei chip sta cambiando il panorama del mercato. Il modello convenzionale di sistema-on-chip (SoC) monolitico viene integrato, e persino sostituito, da architetture modulari e basate su chiplet. Questi tipi di chiplet hanno vantaggi in termini di scalabilità, resa di produzione e efficienza nella personalizzazione. Ad esempio, il nuovo design del chip Eagle-N, una collaborazione tra Tenstorrent e BOS Semiconductors, è un'architettura a chiplet che mira specificamente ai carichi di lavoro AI automobilistici e prevede di entrare in produzione utilizzando un processo a 5 nm.

Gli sviluppatori di chip stanno avanzando oltre le fasi di prototipo e verso implementazioni più concrete in veicoli di massa. I principali costruttori di automobili (soprattutto in Cina) stanno implementando chip ad alte prestazioni come NVIDIA's Thor nei loro veicoli di produzione di massa. Costruttori come Li Auto, Zeekr e Xiaomi hanno persino annunciato veicoli con questi chip, evidenziando una chiara tendenza verso la diffusione di massa della tecnologia di autonomia avanzata.

Man mano che l'industria progredisce, c'è un maggiore focus su sicurezza, auditabilità e standardizzazione. Organizzazioni tecniche e accademiche stanno richiedendo modifiche agli standard di sicurezza esistenti (ad esempio ISO 26262) per tener conto meglio dei rischi specifici dell'AI (ad esempio trasparenza delle reti neurali, robustezza avversaria e fallimenti nei casi limite).

Analisi del mercato dei chip per la guida autonoma

In base al chip, il mercato dei chip per la guida autonoma è suddiviso tra microcontrollori (MCU), GPU, FPGA, ASIC e altri. Il segmento ASIC ha dominato il mercato, rappresentando il 36% nel 2024 e si prevede che crescerà con un CAGR superiore al 25% dal 2025 al 2034.

• I circuiti integrati specifici per l'applicazione (ASIC) sono i chip leader grazie alla loro efficienza, prestazioni e flessibilità per funzionare in ambienti automobilistici. Gli ASIC non sono processori a uso generale che possono essere adattati a ogni ruolo, ma piuttosto chip personalizzati per eseguire un particolare carico di lavoro (ad esempio, rilevamento degli oggetti, fusione dei sensori, inferenza delle reti neurali). Questi sono tutte funzioni principali per l'operazione autonoma. Questa specializzazione consente agli ASIC di fornire prestazioni aumentate, latenza inferiore e maggiore efficienza termica, tutte caratteristiche importanti in un ambiente automobilistico in cui sia l'alimentazione che le dimensioni sono limitate e la sicurezza è cruciale.
  
• Intel (Mobileye) ha alcuni dei migliori ASIC noti con la sua serie di chip EyeQ e ha distribuito oltre 200 milioni di questi chip nei veicoli. La quinta generazione della serie EyeQ, l'EyeQ6, è ottimizzata per i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e per l'operazione autonoma, fornendo un'elevata capacità di calcolo sotto regolamenti rigorosi. Tesla ha sviluppato a sua volta un ASIC proprio, chiamato chip Full Self-Driving (FSD), che le consente di controllare l'intero stack hardware-software e ottimizzarlo per scopi della loro architettura di guida autonoma.
  
• Una nuova evoluzione nel settore è la piattaforma di progettazione di ASIC automobilistici di Alchip Technologies, annunciata per soddisfare in modo fluido la crescente domanda di chip personalizzati progettati per i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e per le funzioni di guida autonoma. Questi tipi di piattaforme hanno anche requisiti stringenti di sicurezza e affidabilità automobilistica per la progettazione di ASIC, in particolare per i sistemi di guida autonoma di Livello 3 e Livello 4. Inoltre, queste piattaforme vengono sviluppate con nodi all'avanguardia come 5-nanometri e fino a 3-nanometri, che offrono ulteriori efficienze di potenza e velocità di elaborazione.
  
• Le unità di elaborazione grafica (GPU) sono comunemente utilizzate negli ambienti di sviluppo, soprattutto durante le fasi di test iniziali. Sono ben adatte per l'elaborazione parallela delle immagini e vengono spesso utilizzate per addestrare modelli di deep learning. D'altra parte, i Field-programmable gate arrays (FPGA) offrono maggiore flessibilità e sono tipicamente utilizzati nello sviluppo di prototipi o in sistemi in cui gli algoritmi devono essere aggiornati frequentemente, rendendoli ideali per applicazioni in veicoli in evoluzione.
  
• I microcontrollori (MCU) di prima generazione, come la famiglia AURIX di Infineon Technologies, sono progettati per gestire le funzioni essenziali del veicolo. Gestisce compiti come il controllo delle operazioni di base, l'interfaccia con i sensori e i sistemi di sicurezza, e garantisce la ridondanza del sistema. Questi MCU svolgono un ruolo chiave nel mantenere la sicurezza funzionale, anche nei veicoli con livelli di autonomia inferiori.
  

In base al livello di autonomia, il mercato dei chip per la guida autonoma è suddiviso tra Livello 1 (assistenza alla guida), Livello 2 (automazione parziale), Livello 3 (automazione condizionale), Livello 4 (automazione elevata), Livello 5 (automazione completa). Il segmento Livello 1 (assistenza alla guida) domina il mercato con una quota del 45% nel 2024, e il segmento è previsto crescere a un CAGR di oltre il 18,8% dal 2025 al 2034.

• Il Livello 1 (assistenza alla guida) domina il mercato, ma il Livello 2 (automazione parziale) sta rapidamente guadagnando popolarità, con l'interesse dei consumatori che si sposta verso la guida completamente automatizzata e l'accettazione di elementi di sicurezza chiave da parte dei regolatori. Le funzionalità di convenienza e le soluzioni aggiuntive di Livello 2 (automazione parziale) sono previste per essere sviluppate in un arco di tempo simile. Il Livello 1 (assistenza alla guida) rimane ampiamente riconosciuto e preferito, perché è semplicemente più economico e la sua costruzione dipende da tecnologie meno complesse ed economiche, offrendo una migliore opportunità per avanzare nelle applicazioni di massa.
  
• Questi sistemi sono generici e supportano solo una funzione, come il controllo della velocità di crociera adattivo, l'avviso di uscita di corsia o la frenata di emergenza. Inoltre, questi sistemi non presentano un'estesa fusione di sensori e utilizzano risorse computazionali di livello inferiore, il che li rende implementabili in una varietà di veicoli (aumento dell'uso in veicoli più economici a questo livello).
  
• Gli automaker hanno implementato in modo esponenziale i sistemi di livello 1 (assistenza alla guida) negli ultimi anni. Ad esempio, l'intero pacchetto di sicurezza globale Toyota che comprende tecnologie di livello 1 (assistenza alla guida) come i sistemi di pre-collisione e gli avvisi di uscita di corsia sono ora presenti su oltre 40 milioni di veicoli. Questo rappresenta un cambiamento fondamentale nella regolamentazione dei veicoli e nelle aspettative dei consumatori e si applica anche ai veicoli di base. L'assistenza alla guida è ora prevista anche nei modelli con prezzi più bassi.
  
• I sistemi di livello 2 (automazione parziale) che eseguono due o più funzioni contemporaneamente, come la sterzata e l'accelerazione, stanno registrando una crescita significativa, soprattutto nel mercato dei veicoli di fascia media-alta. I sistemi di livello 2 (automazione parziale) richiedono un monitoraggio continuo da parte del conducente ma consentono la guida senza mani o semi-automatizzata in ambienti specifici.
  
• I sistemi di livello 2 (automazione parziale) come l'Autopilot di Tesla e il BlueCruise di Ford sono esempi utili che dimostrano quanto rapidamente i sistemi di livello 2 (automazione parziale) stanno guadagnando accettazione sul mercato.  Tutti i sistemi di livello 2 (automazione parziale) utilizzano chip più avanzati con maggiore capacità di calcolo e, con i sistemi di livello 2 (automazione parziale), potrebbero utilizzare una migliore fusione dei sensori e un monitoraggio in tempo reale del conducente, il che aggiunge ulteriormente alla maggiore domanda di chipset.
  
• La classificazione del livello 3 (automazione condizionale) comporta ulteriori livelli di complessità. Il livello 3 (automazione condizionale) significa che l'auto può guidare in modo indipendente in alcune situazioni e il conducente non deve prestare attenzione per tutto il tempo, ma deve essere in grado di riprendere il controllo se necessario. Sebbene le barriere normative e tecniche abbiano tenuto la tecnologia lontana da una diffusione ampia, sono stati fatti alcuni progressi verso il livello 3 (automazione condizionale).
  
• Il livello 4 (automazione elevata) e il livello 5 (automazione completa), che rappresentano rispettivamente l'automazione elevata e completa, sono attualmente in fase di test e sviluppo pilota. Poiché questi livelli richiedono la massima potenza di calcolo, sicurezza e affidabilità basate su criteri di sicurezza critici, i chipset devono eseguire la percezione, la localizzazione, la pianificazione e il controllo in tempo reale con possibili sensori ridondanti multipli come LiDAR, radar e telecamere. Mentre le aziende hanno testato servizi tra cui robotaxi e navette autonome in ambienti controllati, la diffusione di massa dovrà attendere che l'infrastruttura dei veicoli normali, la regolamentazione e i costi si allineino alle capacità attuali.
  

In base alla funzione, il mercato dei chip per la guida autonoma è suddiviso tra chip di percezione, chip di decisione e chip di controllo. Il segmento dei chip di percezione domina il mercato con una quota di mercato del 38% nel 2024.

• Il mercato è dominato dal segmento dei chip di percezione, grazie alle loro funzioni critiche che includono il trattamento delle immagini di base, il rilevamento degli oggetti, la stima della profondità, la modellazione dell'ambiente e altre forme di comprensione visiva. Di conseguenza, senza capacità di percezione precise e in tempo reale, non possono verificarsi funzioni di decisione o controllo di livello superiore, quindi i chip di percezione sono strettamente la base per la guida autonoma a ogni livello.
  
• Questa importanza dei chip di percezione nei livelli iniziali di autonomia è riflessa nella vasta variazione di modelli di veicoli o gradi di autonomia in cui sono stati implementati i chip di percezione. Ad esempio, il chip EyeQ6 Lite di Mobileye è un chip di percezione dedicato creato appositamente per assistere le funzioni di guida e i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS). Allo stesso modo, il chip Turing di Xpeng ha processori di segnale di immagine (ISP) e unità di elaborazione neurale (NPU) dedicati per abilitare la percezione visiva in tempo reale, indicando che questo compito di percezione sta diventando sempre più complesso e importante nell'architettura tradizionale dei veicoli.
  
• I chip di decisione svolgono un ruolo importante nel sistema. Eseguono funzioni come la fusione dei sensori, la pianificazione del percorso e le funzioni di previsione del movimento che sono essenziali nei livelli di autonomia elevati, ma non in tutti i veicoli. Ad esempio, sistemi come Qualcomm’s Snapdragon Ride o le piattaforme di guida di NVIDIA sono integrati per fare percezione e decisioni, ma solo su veicoli ad alta o completa autonomia. Questi chip spesso devono gestire operazioni come la rilevazione della posizione in tempo reale, l'interpretazione delle mappe e le decisioni rilevanti, il che aumenta la loro complessità, ma limita la quantità di distribuzione rispetto alla percezione dei chip.
  
• D'altra parte, i chip di controllo gestiscono l'azionamento, la frenata, lo sterzo, il controllo dell'acceleratore. Lavorano sotto vincoli di sicurezza e di tempo rigorosi e sono spesso basati su microcontrollori o processori automobilistici. La famiglia AURIX di Infineon è un esempio leader, fornendo prestazioni affidabili e funzionalità di sicurezza essenziali per il funzionamento fail-safe. Sebbene i chip di controllo siano cruciali, hanno requisiti computazionali inferiori e le loro funzioni principali rimangono relativamente costanti tra i diversi livelli di autonomia. Di conseguenza, questo segmento registra una crescita di mercato costante ma più lenta.
  

In base al veicolo, il mercato dei chip per la guida autonoma è suddiviso in veicoli passeggeri e commerciali. Il segmento passeggeri domina il mercato con una quota di mercato del 79% nel 2024.

• I veicoli passeggeri, soprattutto nei paesi in via di urbanizzazione, tendono ad essere la scelta del consumatore per diversi motivi come l'aumento del reddito disponibile, i sistemi stradali consolidati e gli stili di vita che promuovono i veicoli personali. Un esempio illustrativo dei livelli di produzione di veicoli passeggeri, in India ad esempio, nel 2024 sono stati prodotti più di 4,9 milioni di unità. In effetti, i SUV stanno entrando nello spazio dei veicoli passeggeri dalla sottocategoria "veicoli passeggeri" in base a sicurezza e versatilità.
  
• L'adozione di veicoli elettrici (EV) sta crescendo anche nella categoria dei veicoli passeggeri. All'inizio del 2025, le immatricolazioni di veicoli passeggeri elettrici in India hanno mostrato una forte crescita mensile e annuale. Questo rapido aumento riflette la crescente consapevolezza dei consumatori, gli incentivi governativi e gli sforzi attivi dei produttori. Aziende come Tata Motors, Hyundai e MG hanno iniziato a offrire modelli EV mirati sia ai segmenti di consumatori a reddito medio che premium.
  
• D'altra parte, il Consiglio Internazionale per i Trasporti Puliti (ICCT) riporta che il segmento dei veicoli commerciali, inclusi camion, autobus, furgoni o qualsiasi altro veicolo di trasporto, si sta sviluppando a un ritmo più lento. La sensibilità ai costi è un ostacolo significativo all'adozione nel settore dei veicoli commerciali, poiché gli operatori di flotte danno priorità al costo totale di proprietà. Ciò significa che il costo iniziale più elevato di molti veicoli commerciali elettrici (ECV) li rende spesso meno competitivi rispetto ai veicoli diesel. Sebbene le vendite di ECV siano aumentate in alcune regioni raggiungendo tassi di crescita fino al 124% anno su anno a metà del 2024, rappresentano ancora meno del 2% della quota di mercato nella maggior parte delle aree.
  

L'America del Nord ha dominato il mercato dei chip per la guida autonoma con circa il 35% di quota di mercato e ha generato circa 8,54 miliardi di dollari di ricavi nel 2024.

• L'America del Nord, in particolare gli Stati Uniti, è il leader globale nei chip per veicoli autonomi grazie a una serie di fattori come regolamenti favorevoli, un forte ecosistema industriale, test in condizioni reali e robusti produttori di chip che offrono un terreno ottimistico per l'innovazione, la produzione e l'uso reale delle tecnologie di guida autonoma.
  
• Al livello federale, il governo degli Stati Uniti ha intrapreso passi per iniziare a far accettare e utilizzare i veicoli autonomi dal punto di vista normativo. Nel 2025, la National Highway Traffic Safety and Administration (NHTSA) ha ampliato il suo Automated Vehicle Exemption Program per fornire ai produttori maggiore flessibilità per testare i veicoli autonomi (AV) in Lexan negli Stati Uniti. L'espansione del programma NHTSA è stata importante non solo dal punto di vista normativo per i produttori che testano in ambienti reali, ma anche per la domanda di chip per la guida autonoma specializzati, testati e certificati.
  
• A livello statale, la California continua a sostenere la R&S dei veicoli autonomi, fornendo permessi di test AV a società all'avanguardia come NVIDIA, Tesla, Waymo e Zoox, che costruiscono, producono o incorporano chip per la guida autonoma nei loro prodotti o servizi.
  
• In Nord America, le aziende leader nello sviluppo di chip autonomi includono attori chiave nell'ecosistema della guida automatizzata come NVIDIA e Qualcomm, entrambe impegnate nella creazione di piattaforme avanzate per la guida autonoma. All'inizio del 2025, NVIDIA ha ottenuto certificazioni di sicurezza e cybersecurity di alto livello per la sua piattaforma DRIVE Hyperion, stabilendo uno standard per i produttori di chip AV per l'anno successivo. Inoltre, Ambarella, un'azienda tecnologica statunitense, è entrata nel mercato con SoC per l'elaborazione di immagini a basso consumo e ad alta efficienza, progettati per supportare la visione artificiale nei veicoli autonomi.
  
• L'abbondanza di dati di test su strada consolida la posizione del Nord America, dove nel 2024 la California da sola ha riportato oltre 3,9 milioni di miglia di veicoli autonomi e dove aziende come Waymo e Zoox sono responsabili di gran parte di quei test. Questi ampi test producono dati di prestazioni inestimabili, che possono poi essere utilizzati per migliorare il ciclo di progettazione dei chip, in particolare per la latenza dei dati, la fusione dei sensori e gli algoritmi di decision-making.
  

Gli Stati Uniti hanno dominato il mercato dei chip per la guida autonoma in Nord America con una quota di mercato di circa l'89% e hanno generato un fatturato di 7,57 miliardi di USD nel 2024.

• Gli Stati Uniti mantengono una posizione di leadership nel mercato nordamericano dei chip per la guida autonoma, grazie all'ecosistema innovativo del paese, alle aziende leader nel settore dei semiconduttori, alle azioni di supporto del governo e al tasso di adozione della tecnologia dei veicoli autonomi (AV). La leadership degli Stati Uniti non è stata stabilita solo perché la migliore tecnologia in ogni categoria proviene dagli Stati Uniti, ma anche grazie a investimenti iniziali strategici e a processi di osservazione regolamentati in modo sensato.
  
• Con aziende statunitensi come NVIDIA, Intel (Mobileye) e Ambarella che hanno costruito un impressionante portfolio di system-on-chips (SoC) ad alte prestazioni e acceleratori AI per la guida autonoma e i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS). La piattaforma di guida di NVIDIA, ad esempio, è un componente integrale nei sistemi Super Cruise e Ultra Cruise di GM, in particolare nelle implementazioni Drive Orin e Drive Thor. I chip EyeQ di Mobileye sono un componente comune di molti veicoli della flotta statunitense e hanno soddisfatto con successo i compiti complessi di percezione e decision-making basati sulla visione richiesti per le applicazioni AV. Ambarella ha prodotto sensori di elaborazione delle immagini e di fusione dei sensori di qualità che stanno anche abilitando le funzionalità AV.
  
• Il supporto dei regolatori è stato fondamentale per promuovere l'adozione dei chip. Ad esempio, nella seconda metà del 2024, la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) ha annunciato che quasi tutti i nuovi veicoli passeggeri venduti negli Stati Uniti dal modello dell'anno 2029 dovranno essere dotati di sistemi di frenata automatica di emergenza (AEB). Le azioni esecutive hanno portato i produttori di veicoli e i fornitori di veicoli di primo livello a installare chip di elaborazione sofisticati che possono rilevare e prendere decisioni in tempo reale.
  
• Gli Stati Uniti guidano anche l'agenda nazionale sui test e la distribuzione di veicoli autonomi. Aziende leader nel settore dei veicoli autonomi come Cruise, Waymo e Tesla stanno raccogliendo una grande quantità di dati sulla guida reale in diverse condizioni e terreni, il che può aiutare a migliorare le prestazioni dei chip e l'integrazione di software e hardware. Piattaforme governative come l'Automated Vehicle Hub creato dal Dipartimento dei Trasporti degli Stati Uniti sono state utili per sviluppare la condivisione delle conoscenze e le partnership pubblico-privato per promuovere la ricerca e la trasparenza nella ricerca sulla sicurezza e nei processi dei dati dei veicoli autonomi.
  

I chip per la guida autonoma in Europa hanno raggiunto 6,74 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che mostreranno una crescita redditizia nel periodo di previsione.

• Il mercato dei chip per la guida autonoma in Europa dovrebbe registrare una crescita significativa durante il periodo di previsione, trainata da severe normative sulla sicurezza, investimenti industriali strategici e avanzamenti tecnologici da parte dei principali attori regionali. Paesi come Germania, Francia e Italia stanno guidando questo progresso sfruttando la loro vasta base di veicoli e adottando rapidamente strategie integrate di semiconduttori.
  
• L'UE ha già implementato estese normative sulla sicurezza dei veicoli che creano la domanda di chip. A partire dal Regolamento sulla Sicurezza Generale (UE 2019/2144), dal luglio 2022, si suggerisce che tutti i nuovi veicoli dovrebbero essere dotati di numerosi sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), come il frenaggio di emergenza, il controllo della corsia e l'assistenza intelligente alla velocità.
  
• La Germania ha svolto un ruolo importante nell'implementazione della legge sulla guida autonoma e delle normative affiliate, che consentono ai veicoli senza conducente di operare in condizioni specifiche sulle strade pubbliche. Questo quadro normativo richiede piattaforme di elaborazione dati robuste in grado di fornire visualizzazioni in tempo reale, decisioni e conformità ai protocolli di sicurezza.
  
• L'investimento industriale è un altro importante motore di crescita. I paesi europei stanno attivamente promuovendo la produzione locale di chip e riducendo la loro dipendenza dai fornitori di semiconduttori esteri. Ad esempio, Infineon Technologies sta sviluppando un grande impianto di produzione di semiconduttori a Dresda con il supporto del governo tedesco. Il progetto Megafab è previsto per operare nel settore automobilistico, inclusi i sistemi autonomi. Allo stesso modo, Continental ha lanciato una nuova divisione di soluzioni elettroniche e semiconduttori avanzate con l'obiettivo di progettare i propri chip e aumentare l'hardware software.
  
• Francia e Italia stanno compiendo passi avanti attraverso STMicroelectronics, investendo in impianti di produzione di dischi in carburo di silicio (SiC) per supportare veicoli elettrici e autonomi. Questi materiali sono necessari per applicazioni ad alta potenza, come i sensori e i controlli di guida presenti sulle piattaforme autonome. Inoltre, grandi produttori di chip come Infineon stanno espandendo il loro portafoglio di prodotti per l'industria automobilistica.
  
• Gli sviluppi recenti riflettono questa crescita regionale. All'inizio del 2025, Infineon Technologies ha ottenuto contratti futuri per oltre un miliardo di euro per chip in carburo di silicio. Inoltre, la decisione di Continental di integrare la progettazione di semiconduttori suggerisce che i grandi produttori di veicoli europei hanno un maggiore controllo sulle tecnologie importanti. Anche l'adeguamento normativo transfrontaliero dell'Unione Europea si sta sviluppando, con iniziative per l'armonizzazione delle procedure di test e approvazione dei veicoli autonomi negli Stati membri entro il 2026.
  

I chip per la guida autonoma in Asia Pacifico hanno raggiunto 6,65 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che mostreranno una crescita redditizia nel periodo di previsione.

• La regione Asia-Pacifico sembra essere un mercato molto attraente per i chip di guida autonoma, ispirato da un forte sostegno governativo, capacità tecniche di punta e crescita in grandi paesi come Cina, Giappone e Corea del Sud. Questi fattori determinano congiuntamente un significativo aumento nel periodo di previsione.
  
• La Cina è stata particolarmente attiva nell'accelerare lo sviluppo della guida autonoma attraverso estese iniziative politiche. Diversi ministeri governativi hanno installato zone pilota nelle città come Pechino, Shanghai e Guangzhou per testare veicoli intelligenti in rete e sistemi di integrazione veicolare connessi.
  
• Questi forniscono una struttura regolatoria e infrastrutturale per supportare i test e la distribuzione finale di opzioni di automazione di livello 3 e di guida altamente autonoma. Inoltre, la Cina ha ridotto la produzione nazionale di chip per auto a circa il 5% negli ultimi anni. Grandi aziende cinesi come XPeng sviluppano i propri chip operati da IA, migliorano la potenza dei loro veicoli e continuano le tecnologie di guida autonoma.
  
• Anche il Giappone sta avanzando continuamente in questo mercato. Attraverso ministeri come il governo giapponese, METI, sussidi per semiconduttori nazionali per promuovere la produzione. Grandi produttori di chip giapponesi, tra cui Renesas Electronics, Socionext, Mitsubishi Electric, Rohm e Toshiba, espandono la capacità dei grandi produttori di chip giapponesi, elettrodomestici, sensori di immagine, chip logici e microcontrollori per auto. Il "Advanced SoC Research for Automotive" (ASRA) del Giappone e il Consorzio Renesas con aziende di semiconduttori come Toyota, Nissan, Honda, Denso e Panasonic portano insieme grandi produttori di veicoli e fornitori di componenti. I loro obiettivi collaborativi sono sviluppare avanzati sistemi-on-chip per automobili con tecnologia spontanea, che è il bersaglio della produzione di massa intorno al 2030.
  
• In Corea del Sud, gli sforzi per rafforzare sia le competenze di progettazione che di produzione per i chip di guida autonoma sono focalizzati. Hyundai ha collaborato con Samsung Electronics per produrre chip avanzati nazionali, utilizzando nodi di processo statali come 5nm. Lo scopo di questa partnership è ridurre la dipendenza da fonderie esterne, migliorare la flessibilità della catena di approvvigionamento e ridurre i costi di produzione. Samsung fornisce chip a molte aziende ADAS nel settore automobilistico, migliorando il ruolo della Corea del Sud nell'ecosistema della guida autonoma.
  
• La raccolta di dati del mondo reale è cruciale per lo sviluppo delle tecnologie di guida autonoma. In Cina, aziende come Pony.ai hanno registrato milioni di chilometri di guida autonoma attraverso i test di Robotaxi e ADAS. A Pechino, centinaia di veicoli autonomi sono stati dispiegati, guidando avanzamenti nella mappatura, nella rilevazione, nelle normative e negli standard operativi.
  

L'America Latina ha rappresentato circa 1 miliardo di USD nel 2024 e si prevede che mostrerà una crescita redditizia nel periodo di previsione.

• L'America Latina emerge come un mercato promettente per la guida autonoma, ispirato a utilizzare investimenti strategici, iniziative governative e sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) nei principali paesi come Brasile e Messico.
  
• In Brasile, il governo ha creato importanti risorse per la tecnologia e la digitalizzazione industriale. Un'iniziativa importante include un'allocazione di BRL 186,6 miliardi per perseguire la digitalizzazione industriale, concentrandosi sulla costruzione di chip, robotica e cloud computing. Come parte di questo test, il programma Semion del Brasile fornisce 21 miliardi di dollari con incoraggiamento per promuovere la produzione nazionale di semiconduttori entro il 2026. L'obiettivo di questi investimenti è rafforzare la capacità del paese di produrre i semiconduttori necessari per i sistemi di guida autonoma.
  
• Inoltre, per il 2024–2028, il piano "IA para o Bem de Todos" (AI per tutti) del Brasile ha enfatizzato una strategia completa per lo sviluppo di tecnologie avanzate di IA, incluse applicazioni di guida autonoma. Il piano stima un investimento totale di circa 54,5 miliardi di USD da diverse fonti per supportare questi obiettivi e sottolinea il dovere del Brasile di continuare le tecnologie di AI e veicoli autonomi.
  
• In Messico, l'industria dei veicoli a motore svolge un ruolo importante nell'utilizzo delle tecnologie di guida autonoma. Il paese ha registrato un aumento del 25% degli investimenti relativi all'IA nell'ultimo anno, con una proporzione sufficiente nei settori dei veicoli a motore e dell'Internet delle Cose (IoT). I principali leader tecnologici come Intel e Qualcomm stabiliscono nuovi centri di ricerca e sviluppo in Messico e utilizzano la vicinanza strategica e gli ecosistemi tecnici in rapida crescita del paese per gli Stati Uniti.
  
• Inoltre, il mercato dei veicoli elettrici in Messico si sta espandendo rapidamente, si prevede che raddoppierà entro il 2025 con la produzione. Questa crescita ha aumentato l'integrazione di AI e chip neuromorfici, poiché aziende come General Motors e Nissan includono queste tecniche nei loro sistemi di veicoli autonomi per aumentare l'elaborazione dei sensori e la capacità di decision-making in tempo reale.
  

I chip per la guida autonoma in Medio Oriente e Africa hanno raggiunto 1,2 miliardi di USD nel 2024 e si prevede che mostreranno una crescita redditizia nel periodo di previsione.

• La regione del Medio Oriente e dell'Africa sembra essere un attore importante nel mercato dei chip per la guida autonoma, guidata dall'iniziativa strategica del governo, dalla partecipazione internazionale e dal progresso tecnologico.
  
• In Medio Oriente, paesi come gli Emirati Arabi Uniti (UAE) e l'Arabia Saudita promuovono attivamente le tecnologie di guida autonoma. L'Autorità per le Strade e i Trasporti (RTA) degli Emirati Arabi Uniti sta collaborando con le principali aziende che vendono veicoli autonomi, con l'obiettivo che il 25% di tutti i viaggi in città sia autonomo entro il 2030. Allo stesso modo, l'Arabia Saudita prevede che il 15% dei veicoli sia sostenibile come parte della sua Visione 2030. Progetti innovativi come Neom stanno anche finanziando aziende come Pony.ai per accelerare lo sviluppo dei veicoli autonomi nella regione.
  
• In Africa, Kenya Konja si sta sviluppando nello sviluppo di veicoli autonomi attraverso l'iniziativa Technopolis, anche conosciuta come "Silicon Savannah". Situata a sud di Nairobi, questa grande tecnologia è progettata per promuovere l'innovazione e attrarre aziende tecnologiche, possibilmente la base per i futuri progressi nelle tecnologie di guida autonoma.
  
• Nonostante questo sviluppo promettente, l'area MEA affronta sfide, tra cui barriere normative, infrastrutture limitate e la necessità di sviluppare una forza lavoro efficace. Tuttavia, gli investimenti in corso e le iniziative strategiche mostrano un forte impegno a continuare le tecnologie di guida autonoma e a mantenere l'area in posizione come un hub ingombrante per l'innovazione in questo campo.
  

Quota di mercato dei chip per la guida autonoma

• Nel 2024, le prime sette aziende nel settore dei chip per la guida autonoma sono NVIDIA, Intel (Mobileye), Renesas Electronics, STMicroelectronics, NXP Semiconductors, Infineon Technologies, Texas Instruments con circa il 56% del fatturato.
  
• NVIDIA è un leader mondiale nell'elaborazione dei dati AI e fornisce prestazioni elevate per la guida autonoma attraverso la sua piattaforma drive. NVIDIA è nota per le sue soluzioni GPU e di elaborazione AI avanzate in termini di percezione, fusione dei sensori e decision-making. L'architettura di elaborazione dei dati scalabile dell'azienda supporta tutti i livelli di guida autonoma ed è ampiamente adottata dai produttori di automobili e dalle aziende tecnologiche.
  
• Intel (Mobileye) è un pioniere nei sistemi di valutazione avanzata del conducente (ADAS) e nella tecnologia di guida autonoma e Intel è una sussidiaria. La serie di chip IQ di Mobile è stata ampiamente utilizzata per evitare la rilevazione degli oggetti, il mantenimento della corsia e la collisione. Con l'enfasi sull'uso di partnership solide con i produttori di veicoli e la percezione basata su telecamere, Mobileye è un attore dominante nel mercato dei chip per la guida autonoma e lavora contro soluzioni di guida automatica automatizzate che includono mappe migliorate e competenze AI.
  
• Renesas è un produttore e fornitore di spicco di microcontrollori elettronici e system-on-chips (SOC), utilizzati per il controllo del veicolo e l'elaborazione dei sensori nelle applicazioni di guida autonoma. Renesas fornisce protezione funzionale nelle sue soluzioni per supportare affidabilità e prestazioni in tempo reale, nonché livelli da livello 1 a livello 3. Renesas sviluppa piattaforme scalabili attraverso partnership con i produttori di automobili e i fornitori Tier 1, utilizzando sensori reindeer, elaborazione AI e connessione che consentono ai veicoli di funzionare in sicurezza.
  
• STMicroelectronics offre una vasta gamma di prodotti a semiconduttori, tra cui sensori, microcontrollori e semiconduttori per la gestione dell'alimentazione, necessari per le applicazioni di guida autonoma. Molti veicoli come chip LiDAR, Radar e telecamere facilitano la percezione, la raccolta e l'elaborazione dei dati. Il loro basso consumo energetico e le strutture di sicurezza rendono l'azienda un fornitore rispettato a livello globale per i sistemi di assistenza avanzata alla guida (ADAS), necessari per il funzionamento efficace dei sistemi di guida autonoma affidabili.
  
• Il NXP Semiconductors è un leader a livello mondiale nei semiconduttori per automobili, concentrandosi sulla connessione, sicurezza e elaborazione dei semiconduttori per applicazioni di guida autonoma. Le loro soluzioni forniscono alcune comunicazioni (V2X) e l'elaborazione sicura dei dati e la fusione dei sensori, essenziali per i veicoli autonomi.
  
• Infineon Technologies svolge un ruolo chiave nella guida autonoma fornendo sensori radar, microcontrollori (come AURIX TC4x) e chip certificati per la sicurezza per ADAS e sistemi autonomi. I suoi radar a 77/79 GHz e componenti conformi a ISO 26262 supportano la guida di livello 2 a livello 4. Infineon si concentra su scalabilità, sicurezza e integrazione del sistema, collaborando con OEM come ZF. Consente la fusione dei sensori, il rilevamento degli oggetti e il controllo in tempo reale nei veicoli autonomi di prossima generazione.
  
• Texas Instruments (TI) offre una vasta gamma di processori per auto, microcontrollori e chip analogici, progettati per applicazioni di guida autonoma, inclusa l'elaborazione dei dati dei sensori e il controllo dei veicoli. Il focus per dieci è stato su soluzioni integrate con prestazioni in tempo reale e basso consumo energetico e supporta diversi livelli di autonomia del veicolo.
  

Società del mercato dei chip per la guida autonoma

      I principali attori operanti nel settore dei chip per la guida autonoma sono:

• Analog Devices
• Infineon Technologies
• Intel (Mobileye)
• NVIDIA
• NXP Semiconductors
• Qualcomm
• Renesas Electronics
• STMicroelectronics
• Texas Instruments

• Il mercato dei chip per la guida autonoma è plasmato da una combinazione di giganti dei semiconduttori e innovatori specializzati, creando un panorama competitivo e tecnologicamente intenso. I principali attori come NVIDIA, Mobileye (Intel), Qualcomm, NXP Semiconductors, Infineon Technologies, Texas Instruments, Renesas Electronics, STMicroelectronics e Analog Devices rappresentano collettivamente una quota significativa del mercato internazionale, trainati dai loro robusti portafogli in termini di calcolo AI, integrazione dei sensori e progettazione di chip per uso automobilistico.
  
• Queste aziende mantengono la loro leadership investendo in SoC basati su AI, unità di elaborazione edge in tempo reale e microcontrollori critici per la sicurezza, integrando funzionalità come la fusione dei sensori, la comunicazione V2X e la conformità alla sicurezza funzionale. Le loro offerte supportano vari livelli di autonomia di guida, dall'ADAS a piattaforme di guida completamente autonome, rispondendo alle esigenze degli OEM, dei fornitori Tier 1 e delle startup EV emergenti.
  
• Per consolidare le loro posizioni, queste aziende stanno implementando strategie multi-livello, tra cui scalabilità della piattaforma, alleanze strategiche con costruttori automobilistici e aziende tecnologiche, integrazione verticale e specializzazione in settori chiave dei chip come la dominanza AI di NVIDIA, i sistemi di visione basati su telecamere di Mobileye e le soluzioni di sicurezza ad alta efficienza energetica di Infineon. Molte stanno anche espandendosi negli ecosistemi cloud automobilistici, abilitando soluzioni autonome end-to-end.
  
• Inoltre, la crescita dei centri di produzione regionali e il sostegno governativo all'autosufficienza dei semiconduttori, in particolare in Asia, Europa e Nord America, sta spingendo questi attori a localizzare R&S e produzione, garantendo resilienza della catena di approvvigionamento e riduzione del time-to-market per nuove tecnologie.
  
• Accanto a questi attori dominanti, nuovi produttori di chip e specialisti regionali stanno guadagnando terreno concentrandosi su nicchie come i front-end radar, il computing neuromorfico e gli acceleratori AI. Questi nuovi entranti, pur essendo più piccoli, contribuiscono all'innovazione e alla diversificazione del mercato, in particolare nei veicoli elettrici autonomi, dove il basso ritardo di elaborazione e l'efficienza energetica sono fondamentali.
  

Notizie sull'industria dei chip per la guida autonoma

• Nel dicembre 2024, Infineon e Stellantis hanno stipulato contratti che stabiliscono sia gli impegni di fornitura che di capacità per i loro interruttori di potenza PROFET e i componenti CoolSiC (carburo di silicio). Questi accordi supportano le architetture di potenza di Stellantis per i veicoli di prossima generazione, migliorando efficienza, autonomia complessiva e esperienza di guida.
  
• Nel novembre 2024, Infineon e Siemens hanno annunciato una collaborazione per abbinare il software embedded di Siemens basato su AUTOSAR ("piattaforma Capital Embedded AR Classic") con i microcontrollori AURIX TC4x di Infineon per creare ECU (unità di controllo elettroniche) pronte per la produzione per i veicoli SDV di prossima generazione, mirate a OEM come BMW.
  
• Ad aprile 2024, Mobileye ha annunciato un ordine di 46 milioni di chip EyeQ6 Lite per i prossimi anni. Questi chip sarebbero basati sul processo a 7 nm di TSMC e fornirebbero circa 4,5 volte la potenza di calcolo rispetto ai chip precedenti, includendo anche funzionalità ADAS come il cambio di corsia e il controllo automatico della velocità di crociera.
  
• A marzo 2024, NVIDIA ha annunciato la sua piattaforma di calcolo DRIVE Thor (che segue il prodotto DRIVE Orin) e che è stata adottata da diverse aziende (ad esempio BYD, Waabi, XPeng, Fareshare e WeRide) per i futuri veicoli elettrici connessi, robotaxi e veicoli di consegna autonomi. DRIVE Thor ha anche funzionalità di AI generativa basate sulla nuova architettura Blackwell di NVIDIA.
  

Il rapporto di ricerca sul mercato dei chip per la guida autonoma include una copertura approfondita dell'industria con stime e previsioni in termini di ricavi ($ Bn) e volume (Milioni di unità) dal 2021 al 2034, per i seguenti segmenti:

Mercato, Per Chip

• Microcontrollori (MCU)
• GPU
• FPGA
• ASIC
• Altri

Mercato, Per Livello di Autonomia

• Livello 1 (assistenza alla guida)
• Livello 2 (automazione parziale)
• Livello 3 (automazione condizionale)
• Livello 4 (automazione elevata)
• Livello 5 (automazione completa)

Mercato, Per Funzione

• Chip di percezione
• Chip di decisione
• Chip di controllo 

Mercato, Per Veicolo

• Passeggeri
• Commerciale               

Le informazioni sopra riportate sono fornite per le seguenti regioni e paesi:

• Nord America
  • USA
  • Canada
• Europa
  • Germania
  • Regno Unito
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Paesi Nordici
  • Russia
• Asia Pacifico
  • Cina
  • India
  • Giappone
  • Australia
  • Indonesia
  • Filippine
  • Thailandia
  • Corea del Sud
  • Singapore
• America Latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina
• Medio Oriente e Africa
  • Arabia Saudita
  • Sudafrica
  • Emirati Arabi Uniti