Модель искусственного интеллекта для автомобильного рынка Размер и доля 2026-2035

Размер рынка базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной отрасли

Глобальный рынок базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной отрасли в 2025 году оценивался в 900 миллионов долларов США. Согласно последнему отчету, опубликованному компанией Global Market Insights Inc., ожидается, что рынок вырастет с 1,3 миллиарда долларов США в 2026 году до 23,6 миллиарда долларов США в 2035 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 38,5%.

Рынок быстро расширяется, так как пилотные программы переходят в платные услуги, а функции ADAS становятся стандартными для массовых моделей. Отрасль уже демонстрирует значительные капитальные затраты на обучающую инфраструктуру, автомобильные вычисления и обработку данных.

Прогнозы предполагают устойчивое внедрение технологий в сегментах легковых автомобилей, коммерческого транспорта и автопарков, что обусловлено измеримыми преимуществами в области безопасности и надежности. Данные указывают на то, что регуляторные требования так же важны, как и потребительский спрос. Государственные органы по безопасности кодифицируют такие функции, как интеллектуальное ограничение скорости, мониторинг водителя и автоматическое экстренное торможение, обеспечивая регулярные обновления моделей на протяжении всего срока службы автомобиля.

Автомобильные ускорители теперь обеспечивают сотни и тысячи TOPS при потреблении менее 100 Вт, что позволяет выполнять задачи восприятия и планирования с низкой задержкой непосредственно на борту автомобиля без значительного увеличения стоимости комплектующих. Кроме того, использование синтетических данных снижает затраты на валидацию редких сценариев, которые дорого или небезопасно воспроизводить в реальных условиях. В результате путь от разработки модели до сертифицированного внедрения становится короче, особенно в ограниченных операционных доменах, где безопасность можно подтвердить эмпирически.

В Северной Америке разрешительные рамки тестирования и доступность капитала концентрируют данные о автономных операциях, что в свою очередь ускоряет улучшение моделей. В Азиатско-Тихоокеанском регионе скоординированная промышленная политика связывает стимулы для электромобилей с интеллектуальными функциями, способствуя масштабным внедрениям, которые генерируют обучающие данные и снижают затраты на ИИ в расчете на автомобиль.

Конфиденциальность и строгие требования к сертификации безопасности в Европе повышают затраты на соответствие, но также определяют стандарты качества, которые распространяются по всему миру через международные платформы. Во всех регионах наблюдается тенденция к тому, что бортовые вычисления становятся стандартными для критически важных задач безопасности, в то время как облачные решения остаются центральными для обучения автопарков, удачных обновлений (OTA) и нереальновременной оптимизации.

Тенденции рынка базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной отрасли

Автомобильная промышленность отходит от модульных подходов к восприятию, прогнозированию и планированию в пользу сквозных базовых моделей, которые оптимизируют действия при вождении в комплексе. Основная причина этой тенденции заключается в том, что такие сценарии необходимы для решения проблем, возникающих в многоагентных средах, где модульные и основанные на правилах подходы демонстрируют низкую эффективность. Ожидается, что до 2028 года больше компаний начнут использовать эту технологию, так как процесс валидации станет проще.

Использование синтетических данных для обучения и валидации беспилотных автомобилей набирает обороты. Сбор реальных данных о редких дорожных ситуациях обходится дорого и сопряжен с ограничениями, поэтому для моделирования таких сценариев, как экстремальные погодные условия, интенсивное движение и т. д., применяются симуляционное программное обеспечение и моделирование окружающего мира. С 2026 по 2028 год благодаря этой технологии произойдет снижение расходов на валидацию, а также изменение методологий сертификации за счет симуляции.

Мультимодальные большие языковые модели (МБЯМ), или multimodal large language models (MLLMs), вскоре будут внедрены в автомобили для улучшения взаимодействия между водителем и системой искусственного интеллекта. Они объединяют три аспекта: зрение, язык и сенсорику, предоставляя контекстную помощь, голосовое управление и объяснение процесса принятия решений во время вождения. Первоначально такие системы появятся на автомобилях премиум-класса, но широкое распространение произойдет после снижения стоимости вычислений.

Производители оригинального оборудования (OEM) сейчас внедряют полнофункциональные системы, интегрирующие симуляцию, управление данными, обучение моделей и их развертывание. Подобные системы позволяют непрерывно обучаться на данных, собранных в автопарках, и со временем повышают производительность благодаря накопленному опыту. Это также усилило конкуренцию между компаниями, способными предоставлять полный спектр инфраструктур для моделей искусственного интеллекта.

Анализ рынка моделей основы искусственного интеллекта для автомобильной отрасли

В зависимости от возможностей модели рынок моделей основы искусственного интеллекта для автомобильной отрасли делится на мультимодальные большие языковые модели (МБЯМ), мировые модели основы, модели основы зрения, генеративные модели для синтетических данных, модели сквозного автономного вождения, модели реконструкции 3D-сцен и другие. Сегмент моделей основы зрения доминирует на рынке, занимая около 28% доли и принося доход около 259,5 млн долларов США в 2025 году.

• Модели основы зрения занимают наибольшую долю по возможностям, тогда как модели сквозного автономного вождения составили 22,5% в 2025 году. Трансформеры, предобученные на больших корпусах данных вождения, теперь поддерживают восприятие, понимание сцены и планирование с меньшим количеством инженерных интерфейсов, что сокращает циклы валидации в ограниченных операционных доменах проектирования.
• Стандарты развиваются параллельно, при этом требования безопасности должны соответствовать ограничениям реального времени и требованиям трассируемости, что вынуждает поставщиков кодифицировать бюджеты задержек, методы квантизации и доказательства верификации в пакетах соответствия. С точки зрения экономики единицы, рост производительности на ватт в автомобильных системах на кристалле (SoC) позволяет выполнять инференс менее чем за 100 мс для восприятия, прогнозирования и управления без превышения тепловых ограничений, поддерживая более широкое внедрение в массовых сегментах.
• МБЯМ добавляют вторую ось ценности, внедряя обоснованные языком рассуждения в автомобиль и голосовые инструкции для салона, семантическую интерпретацию дорожных сигналов, а также понятные сводки для контроля водителя. Это расширяет возможности систем вождения и повышает интеллектуальность салона, особенно в тех случаях, когда регуляторы требуют четких объяснений поведения системы.
• Сквозные подходы масштабируются там, где данных автопарков достаточно, а случаи безопасности можно продемонстрировать эмпирически на распределениях сценариев; практическое значение заключается в постепенном переходе программ от модульных конвейеров к частично или полностью сквозным решениям по мере созревания инструментальных цепочек.

В зависимости от типа лицензирования рынок моделей основы искусственного интеллекта для автомобильной отрасли делится на модели с открытым исходным кодом, проприетарные/коммерческие модели и гибридные. Сегмент проприетарных/коммерческих моделей занимает 62,1% в 2025 году, оцениваясь примерно в 575,1 млн долларов США.

• Сегмент проприетарных платформ отражает предпочтения OEM в отношении проверенной производительности, долгосрочной поддержки и четко определенных рамок ответственности. Модели с открытым исходным кодом составили 22,1% в 2025 году, набирая популярность там, где производители имеют собственные инженерные мощности в области ИИ и стремятся к кастомизации без привязки к вендору.
• Органы по безопасности оценивают автоматизированные системы на основе охвата сценариев и доказательств производительности, что способствует преимуществам поставщиков, способных предоставить полную документацию, инструменты и поддержку с гарантийным покрытием. Активность в области стандартизации функциональной безопасности и ИИ в реальном времени еще больше повышает ценность интегрированных решений, которые могут продемонстрировать детерминированность при необходимости и ограниченное поведение при сбоях.
• Тем не менее, импульс у моделей с открытым исходным кодом сохраняется. Инженерные команды все чаще используют открытые веса для локального обучения и адаптации к предметной области, сохраняя проприетарные обертки для мониторинга безопасности и диагностики. В юрисдикциях, где приоритетом является суверенные возможности в области ИИ или соответствие требованиям государственного сектора, закупки и сигналы финансирования (например, британские промышленные программы и рекомендации для регуляторов) стимулируют эксперименты с открытыми компонентами наряду с коммерческими предложениями.
• В Европейском Союзе поэтапные обязательства Закона об ИИ для систем высокого риска и требования к прозрачности документации, как ожидается, увеличат нагрузку по соблюдению нормативных требований для всех моделей лицензирования; это приводит к сдвигу в сторону гибридных стратегий, сочетающих открытую кастомизацию с коммерческими артефактами верификации. В целом, проприетарные модели останутся доминирующим коммерческим подходом в ближайшей перспективе, но проникновение открытого исходного кода будет расти по мере созревания инструментария, тестовых стендов и рамок генерации доказательств для ИИ базовых моделей автомобильной промышленности.

По области применения рынок ИИ базовых моделей для автомобильной промышленности делится на планирование и эксплуатацию автономных транспортных средств, интеллектуальные кабины и встроенный ИИ, потребительские системы ADAS и другие. Сегмент интеллектуальных кабин и встроенного ИИ, как ожидается, будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста (CAGR) в 40,3% в период с 2026 по 2035 год.

• Категория интеллектуальных кабин и встроенного ИИ будет демонстрировать самый высокий темп роста, поскольку она представляет собой наиболее быстро внедряемую и монетизируемую категорию для ИИ базовых моделей в автомобильной промышленности по сравнению с полностью автономными системами вождения, которые требуют больше времени на прохождение нормативных и сертификационных испытаний.
• Интеллектуальная кабина включает системы распознавания речи, персонализированные системы развлечения, мониторинг водителя и контекстные ИИ-сервисы, которые могут применяться в новых и существующих автомобилях без необходимости прохождения сертификации для полностью автономных транспортных средств. Это предоставляет OEM возможность создавать ценность за счет обновления программного обеспечения и платного предоставления функций.
• ИИ-приложения в автомобилях существенно отличаются от тех, что используются в системах планирования автономного вождения, которые должны проходить проверку безопасности и получать одобрение регулирующих органов перед запуском. В первом случае системы будут работать в контролируемых условиях с участием человека, где разработка и внедрение ИИ-автопилотов и других функций происходит гораздо быстрее.

По конечному использованию рынок ИИ базовых моделей для автомобильной промышленности делится на OEM, операторов автономных транспортных средств, поставщиков автомобильных компонентов уровня 1 и других. Категория OEM занимает наибольшую долю — около 35,5% в 2025 году.

• Архитектура всего автомобиля находится под контролем OEM, что делает их основными участниками при внедрении ИИ базовых моделей в таких областях, как беспилотные автомобили, интеллектуальные кабины и программные системы транспортного средства. По мере того как автомобили эволюционируют из аппаратных систем в программно-ориентированные платформы, OEM интегрируют ИИ базовые модели в операционные системы автомобилей.
• На них возложена ответственность за внедрение потребителям функций на основе искусственного интеллекта, таких как системы ADAS, технологии для салона автомобиля и связанные решения. У компаний есть веские стимулы инвестировать в масштабируемые базовые модели, которые можно обновлять по воздуху, совместимы с подписными бизнес-моделями и способствуют удержанию клиентов. Такая коммерческая роль помогает укрепить их лидерство в области внедрения и генерации доходов.

Рынок базовых моделей ИИ для автомобильной промышленности США достиг 490,6 млн долларов США в 2025 году и растёт с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 38,8% в период с 2026 по 2035 год.

• Функция DRIVE PILOT была выпущена на рынке США, предоставив клиентам первый доступ к функциям уровня SAE 3 в автомобилях модельного ряда 2024 года S-Class и EQS. В США уже используются автомобили уровня 4. Прогнозируется, что США продолжит лидировать в области внедрения уровней 3 и 4 благодаря технологическим инновациям и инициативам по ранней коммерциализации.
• Безопасность и инновации благодаря структурированному подходу также поддерживаются государственными органами и регулирующими учреждениями. Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) при Министерстве транспорта США играет важную роль в повышении безопасности дорожного движения за счёт оценки и мониторинга инноваций в области безопасности автомобилей. В настоящее время федеральная политика, касающаяся беспилотных автомобилей, не консолидирована; тем не менее, действуют нормативные акты, касающиеся проверки безопасности, отчётности о происшествиях и тестирования.

Регион Северной Америки оценивается в 517,2 млн долларов США в 2025 году. Ожидается, что рынок базовых моделей ИИ для автомобильной промышленности будет расти с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 38,6% в период с 2026 по 2035 год.

• Регион Северной Америки является одним из самых технологически развитых в области разработки технологий автономного вождения благодаря нормативным достижениям и раннему внедрению технологий беспилотных автомобилей. Например, в США NHTSA продолжает совершенствовать свою Рамочную программу для автоматизированных транспортных средств, обновление которой запланировано на 2025 год и направлено на ускорение безопасного коммерческого внедрения беспилотных автомобилей.
• Наблюдается ускоренное развитие автомобилей уровня 2+ и 3 для потребителей, стремительное развитие роботакси в таких крупных городах, как Сан-Франциско и Лос-Анджелес, а также растущее использование полигонов для обучения ИИ в автомобильной отрасли на основе симуляций. В регионе наблюдается значительное внедрение сочетания базовых моделей ИИ и программно-определяемых автомобилей, что приводит к постоянному улучшению систем автономности в реальных условиях.

Регион Европы занимает 15% рынка базовых моделей ИИ для автомобильной промышленности в 2025 году и, как ожидается, будет расти с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 35,3% в период с 2026 по 2035 год.

• Европа добивается прогресса в создании регулируемой системы для автономных транспортных средств, которая основывается на мерах безопасности и поддерживается высоким уровнем согласованности политики в рамках Европейского Союза. Европа приняла чёткую правовую систему для одобрения типа и безопасности автономных транспортных средств, которая может послужить трамплином для внедрения решений в области мобильности на основе искусственного интеллекта. В настоящее время существует хорошо развитая законодательная база, регулирующая требования к одобрению типа и безопасности транспортных средств, оснащённых функциями автоматизированного или автономного вождения.
• В январе 2026 года Рабочая группа ЕЭК ООН по автоматизированным/автономным и подключённым транспортным средствам (GRVA) приняла предложение, которое установило стандартизированные требования безопасности и стандартизированный процесс тестирования транспортных средств с установленными системами ADS. В основу этой системы положена концепция доказательства безопасности, подкреплённая надёжными процедурами исследований и разработок, чтобы гарантировать безопасность автономных систем и соответствие определённым критериям безопасности во всех странах-участницах. GRVA также разрабатывает нормативные акты, регулирующие автоматизированные возможности вождения на уровнях 2, 3 и 4.

Рынок Германии в области базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной отрасли быстро растёт в Европе, демонстрируя среднегодовой темп роста (CAGR) в 36,2% в период с 2026 по 2035 год.

• Германия входит в число ведущих европейских рынков по законодательному регулированию автономных транспортных средств. Страна добилась значительных успехов в разработке законов об автономном и автоматизированном вождении, утвердив процедуры одобрения технологий уровня 3 и уровня 4 в 2025–2026 годах. Германия также является одной из немногих стран, где законодательно закреплено понятие телеоперации (удалённого управления), что позволяет проводить испытания автономных транспортных средств на дорогах.
• Присутствие в стране ведущих автомобильных производителей, таких как Mercedes-Benz, BMW и Volkswagen, которые инвестируют значительные средства в базовые модели ИИ и системы автономного вождения, поддерживает развитие этой технологии. Приоритетом здесь является безопасность, а строгий процесс валидации обеспечивает постепенное, но устойчивое внедрение технологии.

На рынке стран Азиатско-Тихоокеанского региона ожидается самый высокий среднегодовой темп роста (CAGR) в 40,2% в период с 2026 по 2035 год в сегменте базовых моделей ИИ для автомобильной отрасли.

• В регионе такие страны, как Япония, Южная Корея и Сингапур, предпринимают шаги по разработке нормативных актов, касающихся автономного вождения на уровнях 3 и 4. Регион придерживается подхода, делающего акцент на пилотных проектах, предполагающих внедрение автономных транспортных средств на ограниченных территориях перед их коммерциализацией.
• Правительство Японии активно внедряет нормативные акты и реализует пилотные проекты, связанные с разработкой автономного вождения уровня 4. Министерство земли, инфраструктуры, транспорта и туризма (MLIT) поощряет создание нормативной базы, позволяющей использовать автономное вождение уровня 4 в определённых условиях, таких как ограниченные маршруты и удалённое управление.
• В Южной Корее Министерство земли, инфраструктуры и транспорта (MOLIT) активно внедряет нормативные акты для подготовки к коммерциализации автономных транспортных средств. Внесённые в 2025 году поправки в Закон об автономных транспортных средствах и его подзаконные акты содержат более детальные положения о сертификации производительности, проверке безопасности и одобрении эксплуатации автономных транспортных средств.

По оценкам, Китай продемонстрирует среднегодовой темп роста (CAGR) в 39,5% в прогнозируемый период с 2026 по 2035 год на рынке базовых моделей ИИ для автомобильной отрасли в Азиатско-Тихоокеанском регионе.

• Китай лидирует в области внедрения инноваций через пилотные проекты и нормативные акты, регулирующие автономное вождение на муниципальном уровне. Это делает Китай ключевым игроком в развитии решений для автономных транспортных средств. Сотрудничество между автопроизводителями и технологическими компаниями сыграло важную роль в разработке решений для автономного вождения.
• В апреле 2025 года Пекин принял новые Правила для автономных транспортных средств, которые определяют порядок подачи заявок на проведение официальных пилотных испытаний. В целом, эти правила предлагают поэтапный подход к проведению испытаний автономного вождения и позволяют постепенно коммерциализировать технологию, строго контролируя процесс безопасности. Правила демонстрируют подход Китая к стимулированию инноваций через регулируемые пилотные проекты, реализуемые на уровне городов.

По оценкам, Бразилия будет расти с среднегодовым темпом роста (CAGR) 34,4% в период с 2026 по 2035 год на рынке базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной промышленности в Латинской Америке.

• В Бразилии существует хорошо развитая автомобильная промышленность в регионе Латинской Америки; однако внедрение автономных транспортных средств ограничено испытательными программами и научно-исследовательскими подходами. Регуляторная среда меняется медленно, так как Бразилия начала интегрировать свои правила безопасности дорожного движения с правилами других стран, а не разрабатывать отдельные правила для автономных транспортных средств.
• В стране технологии подключённых автомобилей всё чаще внедряются коммерческими флотами, телематическими системами, а также тестируются технологии полуавтономного вождения с использованием ИИ. Глобальные автопроизводители, работающие в Бразилии, постепенно внедряют свои ИИ-системы, хотя в основном для повышения эффективности и безопасности, а не для автономного вождения.

ОАЭ ожидает значительный рост на рынке базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной промышленности на Ближнем Востоке и в Африке в 2025 году.

• Автономная мобильность была определена как неотъемлемая часть государственной стратегии развития умных городов и цифровой трансформации в ОАЭ. Управление дорог и транспорта Дубая разработало подробную законодательную базу в соответствии с положениями Закона № 9 от 2023 года, который регулирует эксплуатацию, сертификацию, лицензирование и меры безопасности автономных транспортных средств в эмирате.
• Кроме того, ОАЭ продолжает добиваться значительных успехов в реализации автономной мобильности в коммерческих масштабах. В Абу-Даби в конце 2025 года был представлен автономный транспорт уровня 4 под эгидой Совета по интеллектуальным и автономным системам и Интегрированного транспортного центра, что является одним из первых внедрений систем автономной мобильности в регионе.

Доля рынка базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной промышленности

Семь ведущих компаний на рынке базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной промышленности — это Aurora Innovation, Baidu, Mobileye, Momenta, NVIDIA, Scale AI и Waymo, которые занимают 79,9% рынка в 2025 году.

• Aurora разрабатывает стеки автономности для грузоперевозок и логистики, уделяя особое внимание покрытию сценариев для шоссейных и хаб-хаб операций.
• Baidu возглавляет разработку автономных стеков в Китае с помощью крупномасштабного картографирования, симуляции и базовых моделей, оптимизированных для отечественных норм дорожного движения и нормативных требований.
• Mobileye поставляет стеки восприятия и автономности глобальным автопроизводителям; преимущества масштаба обусловлены большой установленной базой, картографированием REM и автомобильными кремниевыми микросхемами в сочетании с обновлениями моделей.
• Momenta создаёт сквозные модели вождения для пассажирских и коммерческих программ, сочетая данные флота и симуляции для ускорения валидации.
• NVIDIA предоставляет автомобильные ускорители и программный стек, охватывающий обучение, симуляцию и внутриавтомобичные вычисления. Стратегия платформы основана на предварительно проверенных библиотеках моделей, инструментах безопасности и конвейерах оптимизации, которые сокращают сроки разработки для рынка базовых моделей искусственного интеллекта для автомобильной промышленности.
• Scale AI предоставляет инфраструктуру для операций с данными — разметку, курирование, оценку — которая лежит в основе обучения и валидации моделей восприятия и сквозных моделей в отрасли.
• Waymo специализируется на коммерческих услугах автономной мобильности, сочетая модели восприятия и прогнозирования с надёжными системами безопасности на основе многогородовых операций. Партнёрства с OEM-производителями и логистическими компаниями поддерживают расширение программ.

Компании на рынке базовых ИИ-моделей для автомобильной отрасли

Основные игроки, работающие на рынке базовых ИИ-моделей для автомобильной промышленности:

• Aurora Innovation
• Baidu
• Bosch
• Mobileye
• Momenta
• NVIDIA
• Scale AI
• Tesla
• Waymo
• Xpeng Motors

• NVIDIA выступает в роли основного инфраструктурного провайдера рынка благодаря своим автомобильным ИИ-ускорителям, включая Drive Orin (254 TOPS) и предстоящую платформу Drive Thor (2000+ TOPS), которые позволяют развёртывать сложные базовые модели в серийных автомобилях.
• Базовые модели Waymo основаны на опыте более чем 20 миллионов миль автономного вождения в реальных условиях, дополненных миллиардами миль в симуляции, что создаёт наборы данных для сложных задач восприятия, прогнозирования и планирования.
• Baidu доминирует на китайском рынке благодаря своей платформе автономного вождения Apollo, которая предоставляет базовые модели, инструменты симуляции и инфраструктуру для развёртывания китайским автопроизводителям и операторам автономных транспортных средств.
• Mobileye (дочерняя компания Intel) поставляет основанные на зрении системы ADAS и автономного вождения автопроизводителям по всему миру. Масштабная база развёртывания компании генерирует огромные объёмы краудсорсинговых данных через системы REM (Road Experience Management), что позволяет непрерывно совершенствовать базовые модели восприятия и высокоточные карты.
• Scale AI предоставляет критически важную инфраструктуру данных для разработки автомобильных ИИ-решений, включая услуги по разметке, курированию и оценке данных. Компания обрабатывает миллиарды кадров видеозаписей, сканирования LiDAR и сенсорных данных для создания высококачественных обучающих наборов, необходимых для базовых моделей.

Новости о базовых ИИ-моделях для автомобильной отрасли

• В апреле 2026 года Mercedes-Benz объявила о многолетнем партнёрстве с Liquid AI для улучшения встроенного интеллекта в своих моделях для Северной Америки с третьим и четвёртым поколением MBUX. Это партнёрство направлено на повышение уровня встроенного частного ИИ для бортовых сервисов, выводя интеллект автомобиля на новый уровень. Встраиваемые базовые модели Liquid (LFM) обеспечивают быстрый и независимый ИИ без использования облачных технологий. Это обновление улучшает виртуального помощника MBUX (MVA), сочетая голосовое управление, функции автомобиля и контекстное понимание для более качественного взаимодействия в салоне.

• В апреле 2026 года Toyota Motor и Woven by Toyota Inc. представили новые технологии для стимулирования инноваций и поддержки проекта «Kakezan» в городе Woven City. Woven by Toyota (WbyT) использует передовые внутренние ИИ-модели в Woven City для создания продуктов и услуг, улучшающих жизнь. Они считают, что ИИ должен работать в тандеме с человеческой интуицией, а не заменять её. Одним из примеров является «AI Vision Engine» — большая ИИ-модель, которая помогает городу понимать и реагировать на реальные условия в режиме реального времени.

• В январе 2026 года Mobileye объявила о соглашении о приобретении Mentee Robotics. Эта сделка объединяет передовую ИИ-технологию и производственный опыт Mobileye с платформой человекоподобных роботов и талантами Mentee. Вместе они стремятся возглавить развитие автономного вождения и человекоподобной робототехники.
• В январе 2026 года Valeo и партнёр NATIX Network объединились для создания крупной открытой модели мирового фундамента (World Foundation Model, WFM) на основе многокамерных данных. Бурный рост автономного вождения и робототехники увеличил потребность в высококачественных данных реального мира. Объединив экспертизу Valeo в области мировых моделей с сетью данных NATIX 360°, они планируют создать модель, способную обучаться, прогнозировать и понимать движения и взаимодействия в реальном мире.
• В январе 2026 года NVIDIA представила семейство открытых ИИ-моделей и инструментов Alpamayo для ускорения разработки безопасных автономных транспортных средств на основе рассуждений. С помощью Alpamayo такие компании, как JLR, Lucid и Uber, а также исследовательские группы, такие как Berkeley DeepDrive, смогут быстрее внедрять транспортные средства уровня 4 автономности.

В отчёте об исследовании рынка фундаментальных ИИ-моделей для автомобильной промышленности представлен подробный анализ отрасли с прогнозами и оценками доходов ($ млн/млрд) с 2022 по 2035 год для следующих сегментов:

Рынок, по возможностям модели

• Мультимодальные большие языковые модели (MLLMs)
• Мировые фундаментальные модели
• Визуальные фундаментальные модели
• Генеративные модели для синтетических данных
• Модели сквозного автономного вождения
• Модели 3D-реконструкции сцен
• Другие

Рынок, по типу лицензирования

• Открытые модели
• Проприетарные/коммерческие модели
• Гибридные модели

Рынок, по способу внедрения

• Облачные модели
• Периферийные/бортовые модели
• Гибридные модели

Рынок, по сферам применения

• Планирование и эксплуатация автономных транспортных средств
  • Сервисы роботакси
  • Автономная доставка и грузоперевозки
• Интеллектуальная кабина и встроенный автомобильный ИИ
• Потребительские системы ADAS
• Другие

Рынок, по конечным пользователям

• OEM-производители
• Операторы автономных транспортных средств
• Поставщики Tier-1
• Другие

Вышеуказанная информация предоставлена для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • Великобритания
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Нидерланды
  • Швеция
  • Швейцария
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Республика Корея
  • Индия
  • Сингапур
  • Австралия
  • Таиланд
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
  • Чили
• Ближний Восток и Африка
  • Южная Африка
  • Саудовская Аравия
  • ОАЭ