自動運転車開発プラットフォーム市場 サイズとシェア 2026-2035

自動運転車開発プラットフォーム市場の規模

自動運転車開発プラットフォーム市場は、2025年の468億米ドルから2035年には3,803億米ドルに達すると予測され、年平均成長率（CAGR）は約22.7%となる見込みです。同市場は、SAEが定義する自動化レベル全体にわたり、自動運転機能の設計、検証、改良に使用されるソフトウェア、サービス、シミュレーション環境、データワークフロー、導入アーキテクチャを対象とします ^{[1]SAE International - sae.org}。

この成長経路は、自動車エンジニアリングが個別機能の開発から、ソフトウェア定義車両の挙動を継続的に検証する方向へ移行していることを反映しています。開発チームは、運転機能を管理された運行設計領域からより広範な導入へ移行させる前に、知覚、経路計画、センサー挙動、機能安全、サイバーセキュリティ、ソフトウェア更新に関するエビデンスを整合させる必要があります。この要件により、開発プラットフォームは補助的なエンジニアリングツールではなく、生産化を可能にする基盤となっています。UNECEのALKS規則および欧州の型式認証制度は、技術ワークフローと規制ワークフロー全体で追跡可能なエビデンスを保持することが、検証ツールにますます求められている理由を示しています ^{[2]United Nations Economic Commission for Europe - unece.org}。

市場の対象範囲には、生産車両用ハードウェアの販売や消費者向け運転機能は含まれません。一方、開発、シミュレーション、シナリオ生成、センサーモデリング、データ管理、ハードウェア・イン・ザ・ループおよびソフトウェア・イン・ザ・ループ試験、ならびに関連する専門サービスまたはマネージドサービスを支えるプラットフォームへの支出が含まれます。したがって、需要は自動運転車プログラムだけでなく、ADASおよび自動運転ソフトウェアの改訂を繰り返し検証する必要性によっても拡大します。

プラットフォームスタック全体で見ても、成長は一様ではありません。大手OEMのプログラムでは、機密データや決定論的なテストリグ向けの専用環境が引き続き維持されますが、クラウド容量は、バーストシミュレーション、分散モデル学習、拠点間協業に不可欠な要素になりつつあります。その結果、安全性、データ、エンジニアリング記録を分離することなく、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境全体で運用できるベンダーが優位に立つアーキテクチャが形成されています。

主要な成長要因

高度なAI・ML統合

AI開発により、プラットフォームに求められる要件は、静的なテストライブラリから、モデルのトレーニング、マルチモーダルセンサー入力、シナリオ生成、回帰テストを管理するシステムへと変化している。DRIVE Thorを含むNVIDIAのDRIVEロードマップは、共通アーキテクチャから自動運転および関連する車両機能を支援できる集中型AIコンピューティングの重要性が高まっていることを示している ^{[3]NVIDIA Corporation - nvidia.com}。モデルの性能が向上するにつれ、ボトルネックは、トレーニングデータのガバナンス、モデル出力の再現性、まれな状況や安全上重要な条件における挙動の検証へと移行している。

MobileyeのResponsibility-Sensitive Safetyフレームワークは、明示的で検証可能な意思決定ロジックに対する同様の需要を示している。同フレームワークはデータ駆動型開発の必要性をなくすものではなく、学習システムが既定の安全範囲内に収まっていることを示せるプラットフォームの価値を高めるものである。モデルの複雑化と検証ニーズが組み合わさることで、認識ソフトウェア、シミュレーション、アノテーション、安全ケースのワークフローへの支出が下支えされる。

ADASの普及拡大

ADASの普及により、対象となるプラットフォーム市場は拡大する。これは、より高度な自動化が導入されるかなり前から、車両プログラムにキャリブレーションと検証が必要となるためである。Euro NCAPの運転支援評価プロトコルは、車両による支援とドライバーの関与のバランスを評価しており、ADASの性能を単一の機能に関する主張として扱うのではなく、テストシステムとして捉えることの商業的重要性を高めている。SAE J3016も、ドライバー支援システムとより高い自動化レベルを区別するための共通分類法を提供しており、定義された車両挙動の代わりに、ベンダーがマーケティング用語を用いる余地を限定している。

プラットフォームサプライヤーにとって、これは、短期的な需要が完全自動運転の乗用車への即時移行に左右されないことを意味する。レベル2およびレベル3の機能を備えた量産プログラムでも、センサーフュージョンの検証、ドライバーモニタリングの評価、シナリオの網羅性、ソフトウェアリリースの管理が必要となる。こうしたワークフローにより、運行設計領域が厳しく制限されている場合でも、継続的なエンジニアリング業務が発生する。

OEMおよび技術企業による投資拡大

OEMと技術企業は自動化への参入に向けて異なる経路を進んでいるが、いずれもより高度な開発スタックを必要としている。ToyotaによるNVIDIAの次世代プラットフォーム技術の採用に加え、AuroraとContinentalがスケーラブルな無人トラックの展開に向けて取り組んでいることは、商用プログラムが単一の社内能力に依存するのではなく、車両エンジニアリング、AIコンピューティング、工業化のパートナーを組み合わせるケースが増えていることを示している。

投資は乗用車以外の用途にも広がっている。Auroraは2025年4月にテキサス州で商用の無人トラック輸送業務を開始し、開発プラットフォームを貨物輸送ルート、車両フリートの信頼性、商用稼働率に関する運用上の要求に対応させている。この点が重要なのは、商用プログラムでは定義されたルートと車両構成にテストを集中させられるためであり、制約のない都市部の自動運転と比べて、クローズドループシミュレーションやフリートデータ分析の利用機会がより早期に生まれるからである。

クラウドコンピューティングとシミュレーションの拡大

クラウドの導入は、シミュレーション集約型のワークフローを支えている。これは、コンピューティング需要が断続的に発生するためである。ソフトウェアの改訂や新たなセンサー構成により、シナリオ、トレーニング処理、データ処理の実行数が一時的に急増する可能性がある。

Microsoftは、コネクテッドカーのデータと開発ワークロードを中心にAzureの自動車向けソリューションを展開している。一方、dSPACEは、仮想検証向けにクラウドベースのSIMPHERAワークフローを提供している。これらのサービスは、実務上のエンジニアリング課題に対応するものである。すなわち、物理的なテスト車両群では、関連するあらゆるシナリオに対して、すべてのソフトウェアバージョンを経済的に適用することはできない。

クラウドへの導入によって、地域ごとに必要な管理体制が不要になるわけではない。中国のインテリジェント・コネクテッドカー要件にはデータ管理上の義務が含まれており、EUのGDPRは個人データの取り扱いに関する義務を課している。想定される結果は、オンプレミスシステムからの一律な移行ではなく、機密性の高い生データとリアルタイム試験装置は管理下に置きつつ、拡張性の高いシミュレーションと一部の分析にクラウドリソースを利用するハイブリッドモデルである。

主な抑制要因

高額な開発費および研究開発費

費用負担が生じるのは、自動運転開発が相互に結び付いた複数の要素で構成されるためである。信頼性の高いプラットフォームには、計算インフラ、ラベル付きデータ、高精度のセンサーおよび車両モデル、安全エンジニアリング、統合に関する専門知識、そして変化するソフトウェアを対象とした反復的な試験が必要となる。小規模な開発企業はCARLAなどのオープンソースツールを利用できるが、オープンシミュレーターだけでは、商用リリースに必要な検証済みデータパイプライン、エンタープライズサポート、コンプライアンス関連成果物を提供できない^{[4]CARLA Development Team - carla.org}。

この費用構造は、再利用を有利にする。検証済みのセンサーモデル、シナリオライブラリ、またはリリース管理プロセスを複数の車両プログラムに適用できるプラットフォームであれば、自動車メーカーやフリート開発企業における重複作業を削減できる。反対に、ツールが分断されていると統合作業の負担が増し、シミュレーション結果、ハードウェア・イン・ザ・ループの結果、実地観測が、比較可能なソフトウェアおよびセンサー構成を対象としているかどうかを追跡することが難しくなる。

規制の不確実性およびコンプライアンス

規制要件は具体化しつつあるものの、地域による違いは依然として大きい。米国では、連邦レベルの安全監督に加え、州レベルの試験および導入の枠組みが引き続き適用されている。一方、NHTSAの常設一般命令は、ADSおよびレベル2 ADASシステムが関与する特定の衝突について報告を義務付けている。欧州では、型式認証に加え、自動車線維持システム、サイバーセキュリティ、ソフトウェア更新に関するUNECE規則が適用される。

これらの規則は、プラットフォーム設計上の制約を生み出す。コンプライアンスは、開発の最後に追加する文書作成作業として扱うことはできない。サイバーセキュリティとソフトウェア更新管理は、データの系譜、アクセス制御、構成管理、導入後のモニタリングに影響を及ぼす。試験の証拠を特定のソフトウェアリリースおよび車両構成に結び付けられないサプライヤーは、多国間プログラムに対応する際のコストが高くなる。

この制約は、単に需要を押し下げるだけではない。購入者の選定基準も変化させる。十分な資本力を持つOEMやテクノロジー企業は、独自の機能を構築し続ける可能性があるものの、監査負担を軽減し、既存のツールチェーンと統合し、データ主権の境界内で運用できるサプライヤーを依然として必要としている。この動向は、大手企業がエンドツーエンドのスタックを提供する一方で、検証、シミュレーション、データ運用に特化したベンダーを支える要因となる。

自動運転車開発プラットフォーム市場のセグメント分析

コンポーネント別

ソフトウェアの市場規模は2025年に335億米ドルに達し、2035年には2,583.3億米ドルに達すると予測される。ソフトウェアがリードする背景には、シミュレーション・テストソフトウェア、センサーフュージョン・認識ソフトウェア、機械学習・AIフレームワーク、データ管理・アノテーションソフトウェア、マッピング・位置推定ソフトウェア、制御・意思決定ソフトウェアなど、シミュレーションとテスト全体で必要とされる機能の広がりがある。価値はこれらの機能間の連携に集中している。認識モデルは、それが支えるセンサー表現、データセットの来歴、シナリオ定義、意思決定スタックと切り離して、信頼性のある評価を行うことはできない。

サービスは、2025年の133億米ドルから2035年には1,219.4億米ドルへと、より速いペースで成長すると予測される。プロフェッショナルサービスは、統合、車両構成、安全エンジニアリング、ワークフローの導入に対応する一方、マネージドサービスは、継続的なデータ、コンピューティング、プラットフォーム運用に対応する。サービスの成長がより速いことは、顧客がライセンスだけでなく導入能力も購入していることを示している。特に、社内チームが車両固有のハードウェア、地域ごとのコンプライアンス要件、新たなAIワークロードを調整しなければならない場合に顕著である。

最終用途別

自動車メーカーは、2025年の市場規模が155億米ドルで最大の最終用途セグメントを占め、2035年には1,322.5億米ドルに達すると予測される。自動車メーカーのプログラムでは通常、長期ライフサイクルのサポート、厳格な車両統合、知的財産を管理された環境が求められる。テクノロジー企業は、2025年の126億米ドルから1,222.2億米ドルへと増加し、最も速く成長すると予測される。これは、ロボタクシー、輸送トラック、ソフトウェア中心の開発企業が、プラットフォームの機能を単なるエンジニアリング支援機能ではなく、事業運用モデルの一部として利用しているためである。

研究機関・大学、政府・防衛、その他の利用者は、利用しやすいシミュレーション、オープンインターフェース、専門的なセキュリティ制御に対する需要を維持している。Autoware Foundationが標準化された自動運転インターフェースに注力し、CARLAがオープンソースのシミュレーションモデルを採用していることは、これらのセグメントの直接支出がOEMを下回る場合でも、プラットフォームの標準慣行に影響を及ぼし得る理由を示している。

機能別

シミュレーション・テストは最大の機能セグメントであり、2025年の市場規模は192.7億米ドル、2035年には1,680.4億米ドルに達すると予測される。その規模は、実際の道路への展開に先立ち、車両、道路利用者、気象、センサーの状態、ソフトウェアのリリース間における相互作用をテストする必要性を反映している。センサーシミュレーションの市場規模は2025年に156億米ドルに達した。センサーが自動運転スタックの認識能力を決定するため、センサーシミュレーションは商業的に重要である。センサー表現の誤りは、認識結果や経路計画の結果に波及する可能性がある。

2025年に 118.6億米ドルに達したデータ収集・分析は、シミュレーションの代替ではなく、重要な補完手段であり続けている。実地データによって実際の運用条件と故障モードが特定される一方、シミュレーションはそれらの事例を制御された環境で拡張する。このフィードバックループにより、エンジニアリングレビューに必要な出所情報を失うことなく、実地での観察結果をバージョン管理されたシナリオに変換できるプラットフォームが有利となる。

車両別

乗用車は2025年に 290億米ドルの売上を生み、2035年には 2,172.5億米ドルに達すると予測されている。ハッチバック、SUV、セダンではセンサーの搭載方法や運用条件が異なるが、共通する課題は、幅広い運転者層と道路環境を検証することである。OICAの生産統計は、乗用車向けプログラムが引き続きプラットフォーム需要の最大の源泉である理由を示している。乗用車の台数基盤は大幅に大きく、自動車メーカーは複数のモデルファミリーにわたって開発プロセスを繰り返し適用する必要があるためである ^{[5]International Organization of Motor Vehicle Manufacturers - oica.net}.

商用車の市場規模は2025年に 177億米ドルに達し、2035年には 1,508.4億米ドルに拡大すると予測されている。小型・中型・大型商用車では、積載量、制動特性、稼働サイクル、運用領域が異なる。大型商用車による自動運転輸送は、特に焦点を絞った検証事例となる一方、American Trucking Associationsは継続的な運転手不足を指摘しており、これが貨物輸送業務の自動化を進める経済的根拠を強めている ^{[6]American Trucking Associations - trucking.org}。したがって、プラットフォーム需要を左右するのは車両台数そのものよりも、反復的な運行ルートや商業上重要な車両群の運用を検証できる可能性である。

導入形態別

オンプレミス型プラットフォームは2024年に 212億米ドルで最大の導入形態となり、2035年には 1,529.8億米ドルに達すると予測されている。その存続性は、専有車両データの保護、決定論的なテストの必要性、地域ごとのデータ管理要件を反映している。クラウド型プラットフォームは、弾力的なコンピューティング、地理的に分散したチーム、管理型AIインフラを支えることから、152億米ドルから 1,398.6億米ドルへと最も速く成長すると予測されている。

ハイブリッド導入は、104億米ドルから 874.23億米ドルへ拡大すると予測されており、こうした相反するニーズに対する現実的な対応である。組織は、機密データや遅延に敏感な試験設備を管理された環境に保持する一方、拡張可能なシミュレーションやモデル開発にはクラウドリソースを利用できる。このセグメントの重要性は、プラットフォームの購入企業が、計算能力の柔軟性を失うことなく、サイバーセキュリティとデータガバナンスの管理要件に対応しなければならない場合に高まる。

車両および導入方法の選択は、この違いをより明確にする。乗用車向けプログラムは幅広いプラットフォームの生産規模を支える一方、商用車向けプログラムは、輸送分野の限定された用途と測定可能な運用経済性を通じて、導入を加速させる可能性がある。同時に、クラウドの成長はオンプレミスシステムの消滅を意味しない。知的財産、サイバーセキュリティ管理、ハードウェア・イン・ザ・ループにおける決定性が、純粋なコンピューティング能力の柔軟な拡張性より重視される領域では、ハイブリッドアーキテクチャが引き続き重要になると考えられる。

自動運転車開発プラットフォーム市場の地域別分析

北米

北米の市場規模は 2025 年に 158.2 億米ドルに達し、2035 年には 1,318.00 億米ドルに達すると予測される。米国の市場規模は 2025 年に 131 億米ドルで、AV 開発企業、クラウドプロバイダー、半導体企業、自動車エンジニアリング能力が集中していることに支えられた。カリフォルニア州の許可制度は、試験および導入活動に明確な道筋を示す一方、連邦機関は車両の安全監督とインシデント報告において引き続き中心的な役割を担っている^{[7]California Department of Motor Vehicles - dmv.ca.gov}。

カナダの市場規模は 2025 年に 28 億米ドルとなった。カナダ国立研究評議会（National Research Council of Canada）のコネクテッド・自動運転車プログラムは、研究協力と試験活動を支援している。北米の市場機会は、単一の規制モデルではなく、米国における商業規模とカナダにおける研究志向の検証能力が共存していることによって形成されている。

欧州

欧州の市場規模は 2025 年に 114.1 億米ドルとなり、2035 年には 887.54 億米ドルに達すると予測される。ドイツの市場規模は 2024 年に 28.14 億米ドルで、同地域が有する車両エンジニアリング、安全システム、規制実施における強固な基盤を反映している。欧州の型式認証制度、ALKS 規則、サイバーセキュリティおよびソフトウェア更新要件により、開発から認証まで文書化された証跡を維持できるツールへの需要が生まれている。

したがって、欧州市場は急速な実験だけに依存しているわけではない。欧州では、ISO 26262 や ISO/SAE 21434 を含む機能安全およびサイバーセキュリティの実務との適合性を示す必要性が、開発プラットフォームへの需要をさらに強めている。このため、シミュレーションおよびハードウェア・イン・ザ・ループの専門企業を含め、車両統合とコンプライアンスに関する高度な能力を持つサプライヤーが有利となる。

アジア太平洋

アジア太平洋の市場規模は 2025 年に 127.0 億米ドルとなり、最も急速に成長する地域市場になると予測されている。2035 年には 1,238.1 億米ドルに達し、推定年平均成長率（CAGR）は 24.9% となる見込みである。中国の市場規模は 2025 年に 59 億米ドルとなった。国家発展改革委員会のインテリジェント・コネクテッド・ビークル戦略は、技術およびインフラ開発の国家政策上の基盤を確立している。一方、公式報告によると、2024 年 8 月時点で試験許可証は 16,000 件、指定試験道路は 32,000 km に達している^{[8]National Development and Reform Commission of China - ndrc.gov.cn}。

中国では、市場規模の大きさに加え、独自のデータおよび標準環境が形成されている。工業情報化部（MIIT）は、2026 年 1 月に発効する GB 44495、GB 44496、GB 44497 など、インテリジェント・コネクテッド・ビークルに関する強制規格を推進してきた。その結果、同地域では、エンジニアリングの中核ワークフローを分断することなく、データ処理、シミュレーション入力、コンプライアンス関連成果物を現地要件に適合させられるプラットフォームが評価される。韓国の K-City 施設や、シンガポールの Virtual Singapore デジタルツイン構想により、中国以外でも地域の試験・シミュレーションエコシステムが拡大している。

ラテンアメリカ

ラテンアメリカの市場規模は2025年に37.8億米ドルに達し、2035年には240.3億米ドルに達すると予測されている。メキシコは地域の市場階層において明示された市場の中で最も重要な市場である一方、より広域の地域市場では、直ちに大規模市場へ展開するよりも、実証実験や対象を絞った用途が重視される可能性が高い。米州開発銀行が自動運転車（AV）の実証実験とAVハブを対象とするプロジェクトを進めていることは、地域のインフラや都市交通の状況に自動運転モビリティの概念を適応させることへの制度面での関心を示している。

商業化における制約は、導入可能な価格水準と現地での実装能力である。クラウド提供型やモジュール型のプラットフォームは、初期のインフラ投資を抑えられる可能性があるが、プラットフォームプロバイダーには、現地に適合したシナリオコンテンツ、言語サポート、統合パートナー、混在交通およびインフラ状況に対応する妥当なアプローチが依然として求められる。したがって、この地域は北米や中国の開発モデルを直接再現する市場ではなく、用途主導型の市場として捉える方が適切である。

中東・アフリカ

中東・アフリカの市場規模は2025年に30.7億米ドルに達し、2035年には118.6億米ドルに達すると予測されている。アラブ首長国連邦（UAE）は有力な需要拠点であり、ドバイの自動運転交通戦略では、2030年までに交通の25%を自動運転化する目標が掲げられている。サウジアラビアのNEOM開発も、専用に整備された都市環境における自動運転交通の導入を位置付けているが、計画と実際の運用展開は区別する必要がある。

南アフリカでは、都市規模の旅客輸送の自動運転化ではなく、産業・物流業務に関連する用途が見込まれるなど、異なる地域的な展開 logic が存在する。地域全体では、プラットフォームの導入は、政府主導のモビリティ戦略が継続的な試験、データインフラ、現地の技術力、調達プログラムへと結び付くかどうかに左右される。特定の管理された用途から参入するベンダーは、消費者向けの広範な展開を試みる企業に比べ、検証の複雑性を低く抑えられる可能性がある。

アジア太平洋地域の予測成長率が高いことは、同地域が試験規模と現地基準を通じて、将来のプラットフォームインターフェースや導入慣行を形成し得るため、特に重要である。ただし、戦略的対応として各地域の技術スタックをすべて複製すべきではない。再利用可能なコアと、設定可能なデータ層、シナリオ層、コンプライアンス層を分離するプロバイダーは、現地要件を満たしながらエンジニアリング上の優位性を維持できる。

自動運転車開発プラットフォーム市場のシェアと競争環境

市場は依然として分散しており、上位10社が2025年の市場シェアの約32%を占めた。NVIDIAが推定4.8%のシェアで首位となり、Waymoが3.9%、Mobileyeが3.7%、GM/Cruiseが3.4%、Baidu Apolloが3.2%、Toyotaが3.0%、Qualcommが2.8%、Mercedes-Benzが2.6%、Teslaが2.3%、Microsoftが2.1%で続いた。この分布には、プラットフォームライセンス供与、系列内でのOEM開発、クラウドインフラ、自動運転フリート運用、コンポーネントレベルのシミュレーションという、異なるビジネスモデルが反映されている。

NVIDIAはコンピューティングからシミュレーションまでを網羅する幅広いアーキテクチャを通じて競争する一方、MobileyeはEyeQプラットフォームと体系化されたRSS安全アプローチによって差別化を図っている。Waymoは商用運用を通じて、運用データと検証における優位性を有している。2024年12月、同社はWaymo Oneの週間利用回数が15万回を超えたと報告した ^{[9]Waymo LLC - waymo.com}。Baidu Apolloのオープンプラットフォームモデルは、中国において独自のエコシステム上の地位をもたらしている。

OEMと連携するプラットフォームは、異なる戦略的役割を担っている。Mercedes-BenzはDRIVE PILOTを使用して、明確に定義されたレベル3機能を商用化しており、規制当局の承認、ドライバーへの引き継ぎ、運用設計領域の管理がプラットフォーム開発の中核となっている。TeslaのFSDは引き続きTesla車専用である一方、GMの開示からは、同社の自動運転車への取り組みが、より広範な企業投資および運用リスク管理の枠組みに位置付けられていることが分かる。Toyotaの取り組みはNVIDIAとの提携によって強化されており、車両規模のエンジニアリングと高性能コンピューティングを組み合わせる重要性を示している。

地域企業の対象範囲には、Ansys、Aurora Innovation、dSPACE、Momenta、Pony.aiが含まれる。AnsysとdSPACEは高忠実度のシミュレーションおよび検証要件に対応する一方、AuroraとPony.aiは商用展開および地域展開を見据えた自動運転システムを開発している。Momentaは中国の自動運転エコシステムに貢献しており、同市場では現地データ、標準規格、OEMとの関係がサプライヤー選定を左右している。

新興企業グループには、Applied Intuition、CARLA Simulator、Cognata、Foretellix、Parallel Domain、Scale AIが含まれる。これらの企業は、ツール、合成データ、シナリオインテリジェンス、データ運用、オープンシミュレーションなどの専門領域において戦略的に重要な役割を担っている。Applied Intuitionは2024年3月に2億5,000万米ドルのシリーズE資金調達ラウンドを実施し、同年7月にはその後の3億米ドルのセカンダリー取引を報告した。これは、車両運用事業者だけでなく、開発ツールのベンダーにも継続的な資本支援が向けられていることを示している。CARLAのオープンソースモデルは、商用ユーザーが後に管理・検証済みのエンタープライズ環境を必要とする場合でも、教育、研究、初期段階の開発において引き続き重要である。

最近の業界動向

• 2024年10月、QualcommはSnapdragon Ride Eliteを発表し、ソフトウェア定義型および自動運転車両アーキテクチャ向けの自動車用コンピューティングにおける同社の位置付けを拡大した。
• 2024年11月12日、WaymoはロサンゼルスでWaymo Oneの商用サービスを一般に開放した。
• 2024年12月4日、BaiduはApollo 10.0をリリースし、自動運転プラットフォームのロードマップを前進させた。
• 2025年1月、NVIDIAは、Toyota、Aurora、ContinentalがDRIVE Thorを含む次世代NVIDIA自動車技術を採用するパートナーに含まれると発表した。
• 2025年1月、Aurora、Continental、NVIDIAは無人トラックの製造および展開に関する提携を発表した。この取り決めは合併や買収ではなく、提携であった。
• 2025年4月、Auroraはテキサス州で無人トラックの商用運用を開始した。
• NHTSAは2024年10月、FSDを搭載したTesla車約240万台を対象に予備評価PE24031を開始した。これはリコールではなく、調査である。
• 2026年1月、Volkswagen GroupとQualcommは次世代の運転体験に関する基本合意書を発表した。