Скачать бесплатный PDF-файл
Размер рынка автомобильного компьютерного зрения и ИИ — по компонентам, по типу транспортного средства, по технологии, по применению, по способу развертывания, прогноз роста на 2026–2035 годы.
Идентификатор отчета: GMI15480
|
Дата публикации: January 2026
|
Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Авторы: Preeti Wadhwani, Satyam Jaiswal
Детали премиум-отчета
Базовый год: 2025
Охваченные компании: 25
Таблицы и рисунки: 180
Охваченные страны: 29
Страницы: 255
Скачать бесплатный PDF-файл
Рынок искусственного интеллекта в автомобильной отрасли, компьютерном зрении
Получите бесплатный образец этого отчета
Получите бесплатный образец этого отчета Рынок искусственного интеллекта в автомобильной отрасли, компьютерном зрении
Is your requirement urgent? Please give us your business email
for a speedy delivery!

Размер рынка ИИ компьютерного зрения для автомобильной промышленности
Глобальный рынок ИИ компьютерного зрения для автомобильной промышленности оценивался в 1,9 млрд долларов США в 2025 году. Ожидается, что рынок вырастет с 2,2 млрд долларов США в 2026 году до 8,9 млрд долларов США в 2035 году, с темпом роста 16,7% в год, согласно последнему отчету, опубликованному компанией Global Market Insights Inc.
Быстрое цифровое преобразование автомобильной промышленности способствует переходу к интеллектуальным, подключенным и автономным транспортным средствам. Компьютерное зрение ИИ в сочетании с передовыми сенсорными технологиями позволяет транспортным средствам воспринимать и реагировать на окружающую среду с исключительной точностью, революционизируя системы безопасности и возможности помощи водителю.
Технологии, ранее доступные только в премиальных автомобилях, теперь проникают в массовые и начальные сегменты. Международное энергетическое агентство отмечает снижение стоимости функций ADAS на 40% за пять лет, что обусловлено экономией на масштабах, достижениями в области полупроводников и оптимизацией алгоритмов. Это сделало передовые системы компьютерного зрения более доступными, ускоряя проникновение на рынок.
Рынок ИИ компьютерного зрения для автомобильной промышленности значительно эволюционировал с начала 2010-х годов. С 2010 по 2017 год он был сосредоточен на однофункциональных приложениях, таких как предупреждения о выходе из полосы движения и предупреждения о лобовом столкновении, используя традиционные методы обработки изображений. Этот этап заложил основы архитектуры, но столкнулся с вычислительными и алгоритмическими ограничениями.
Второй этап (2018-2023) ознаменовался революцией глубокого обучения, трансформировавшей возможности компьютерного зрения в автомобильной промышленности. Сверточные нейронные сети (CNN) и позже архитектуры на основе трансформеров позволили значительно улучшить точность обнаружения объектов, классификации и семантической сегментации.
Исследования Стэнфордского университета показывают, что современные системы компьютерного зрения на основе глубокого обучения достигают точности обнаружения объектов более 95% в сложных сценариях, по сравнению с 60-70% у традиционных методов. Это достижение способствовало массовому внедрению систем автоматизации уровня 2+ и закрепило технологию как критическую для более высоких уровней автоматизации.
С 2024 по 2035 год интеграция систем, сенсорное слияние и edge AI способствуют развитию систем компьютерного зрения. Эти системы теперь интегрируют данные с камер, LiDAR, радаров и ультразвуковых датчиков для создания детальных моделей окружающей среды. Переход к edge-вычислениям позволяет принимать решения в реальном времени, одновременно решая проблемы задержки, надежности и конфиденциальности.
За последние пять лет глобальные инвестиции в ИИ компьютерного зрения для автомобильной промышленности превысили 180 млрд долларов, что обусловлено венчурным капиталом и корпоративным финансированием. Компании, такие как Waymo, Cruise, Aurora и Argo AI, привлекли миллиарды, в то время как традиционные поставщики автомобильной промышленности активно инвестируют в НИОКР для продвижения компьютерного зрения.
Тенденции рынка ИИ компьютерного зрения для автомобильной промышленности
Промышленность ИИ компьютерного зрения для автомобильной промышленности переходит от модульных конвейеров восприятия к системам глубокого обучения от начала до конца. Разработчики, такие как Waymo, Tesla и Comma.ai, теперь используют нейронные сети, которые напрямую отображают входные данные сенсоров на решения по управлению, исключая необходимость в ручной настройке промежуточных шагов.
Исследования в области глубокого обучения показывают, что модели от начала до конца превосходят человеческие инженерные конвейеры в представлении признаков, особенно в сложных сценариях. Согласно Журналу машинного обучения, эти системы обеспечивают на 15-25% лучшую производительность в обработке пешеходов, необычных объектов и сложных перекрестков по сравнению с модульными подходами.
Исследовательские учреждения, такие как Стэнфордский университет и MIT, продвигают развитие моделей видения-языка (VLM) за счет их интеграции с традиционными системами компьютерного зрения. Это позволяет транспортным средствам интерпретировать визуальные сцены и реагировать на команды на естественном языке, распознавая сложные сценарии, такие как "строительная зона впереди" или "школьный автобус загружает детей", без обширного программирования.
Интеграция видения и языка решает ключевую проблему автономного вождения, заполняя пробел между визуальными сигналами и намерениями водителя. Исследования в Карнеги-Меллонском университете показывают, что системы с VLM улучшают производительность на 40-50% в задачах, таких как уступка дорогу экстренным транспортным средствам и интерпретация сложных дорожных сценариев.
Сектор компьютерного зрения в автомобильной отрасли все больше полагается на генерацию синтетических данных и разработку на основе симуляции для удовлетворения высоких требований к данным для обучения систем восприятия. Сбор и аннотирование реальных данных о вождении дорогостоящие, трудоемкие и недостаточные для захвата редких, но критических сценариев, таких как внезапные движения пешеходов или отказы компонентов транспортных средств.
Глобальные регуляции в области конфиденциальности, такие как GDPR в Европе и CCPA в Калифорнии, толкают рынок компьютерного зрения в автомобильной отрасли к архитектурам, сохраняющим конфиденциальность. Эти рамки направлены на защиту персональных данных при одновременном обеспечении непрерывного обучения, решают проблемы традиционных методов, централизующих сырые данные с камер, особенно в системах мониторинга внутри салона.
Анализ рынка компьютерного зрения в автомобильной отрасли
По компонентам рынок компьютерного зрения в автомобильной отрасли сегментирован на оборудование, программное обеспечение и услуги. Сегмент оборудования доминирует на рынке с долей 44% в 2025 году, и ожидается, что этот сегмент будет расти с CAGR 16,9% с 2026 по 2035 год.
По режиму развертывания рынок автомобильного компьютерного зрения на основе ИИ делится на системы, установленные производителем (OEM), и системы послепродажного обслуживания. Сегмент систем, установленных производителем, доминирует с долей рынка 86% в 2025 году и растет с самым высоким темпом роста 17% CAGR до 2035 года.
На основе транспортных средств рынок ИИ компьютерного зрения для автомобильной отрасли сегментирован на легковые автомобили, коммерческие транспортные средства, электромобили и автономные транспортные средства. Сегмент легковых автомобилей доминирует с долей рынка 63% в 2025 году и темпом роста CAGR 16,9% в период с 2026 по 2035 год.
На основе технологий рынок искусственного интеллекта компьютерного зрения для автомобильной промышленности делится на системы на основе машинного зрения, системы на основе глубокого обучения и системы на основе сенсорного слияния. Системы на основе глубокого обучения доминируют с долей рынка 56% в 2025 году и с темпом роста CAGR 16,7% в прогнозируемый период.
Рынок искусственного интеллекта компьютерного зрения для автомобильной промышленности в Китае, как ожидается, переживет значительный и многообещающий рост с темпом роста CAGR 17,2% с 2026 по 2035 год.
Азиатско-Тихоокеанский регион доминировал на рынке ИИ компьютерного зрения для автомобилей с долей рынка 41%, которая, как ожидается, будет расти с CAGR 17,7% в течение периода анализа.
США доминировали на рынке компьютерного зрения для автомобилей в Северной Америке с темпом роста 15,6% в анализируемый период.
Рынок компьютерного зрения для автомобилей в Северной Америке составил 385,2 миллиона долларов в 2025 году и, как ожидается, покажет рост на 15,7% CAGR в прогнозируемый период.
Германия доминирует на рынке компьютерного зрения и ИИ для автомобилей в Европе, демонстрируя сильный потенциал роста с CAGR 16,8% с 2026 по 2035 год.
Рынок компьютерного зрения и ИИ для автомобилей в Европе оценивался в 593,1 миллиона долларов США в 2025 году и, как ожидается, покажет рост на 16,5% CAGR в прогнозируемый период.
Бразилия лидирует на рынке компьютерного зрения AI для автомобилей в Латинской Америке, демонстрируя значительный рост в 15,7% в период прогноза с 2026 по 2035 годы.