Размер рынка тестирования оборудования в контуре (HIL) — по компонентам, по предложению, по фазе тестирования, по конечному использованию, анализ, доля, прогноз роста, 2025–2034 гг.

Объем рынка программно-аппаратного тестирования

Рынок программно-аппаратного тестирования (HIL) оценивался в 948 миллионов долларов США в 2024 году и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 9,7% в период с 2025 по 2034 год. Ускоряющаяся интеграция автономных транспортных средств и передовых технологий вождения (ADAS) значительно увеличивает потребность в испытаниях HIL. Эти системы зависят от алгоритмов и вычислительных данных, а также от других входных данных датчиков, что делает необходимой предварительную проверку.

Испытания HIL позволяют производителям создать среду вождения, в которой автономные системы управления могут быть использованы в реальных ситуациях для проверки безопасности, надежности и производительности. С вступлением в силу более строгих законов о безопасности автомобильная промышленность в настоящее время внедряет HIL-тестирование в процессы разработки.

Например, расширение автономного сервиса Waymo в Лос-Анджелесе и Финиксе в 2024 году демонстрирует реальную потребность во временном моделировании и алгоритмических действиях для искусственного интеллекта с HIL-тестированием для точного отображения дорожных условий и надежности из различных косвенных элементов. Кроме того, переход автономных транспортных средств с уровня 3 на уровень 5 требует проверки на основе глубокого обучения для эвристических процессов отбора с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.

В области HIL-тестирования происходят революционные изменения с ускорением развития промышленной автоматизации и интеллектуальных сетей. Внедрение Индустрии 4.0, робототехники и автоматизированных систем на большинстве заводов требует реального рассмотрения HIL-тестирования вместе с ПЛК и АСУ ТП. Тестирование HIL позволяет инженерам воссоздать рабочие сценарии, чтобы обеспечить функциональность системы, надежность, отказоустойчивость и интеграцию с системами IoT.

Например, в 2024 году Siemens заключила партнерское соглашение с индийскими энергетическими компаниями, чтобы внедрить интеллектуальные суперсети, управляемые искусственным интеллектом, которые повышают гибкость и эффективность системы. Эти инженеры провели проектную HIL-валидацию силовой электроники и систем управления сетями с использованием моделирования ошибок и сценариев для интеграции систем в существующую структуру.

Тенденции рынка программно-аппаратного тестирования

• Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в HIL-тестировании расширяется за счет обнаружения аномалий, принятия решений на лету и предиктивного анализа. Алгоритмы искусственного интеллекта способны выполнять сложное моделирование стимулов, смещение тестовых указателей и выполнение вдавливания дефектов, что невозможно с помощью традиционных методов. Модели машинного обучения помогают в адаптивном тестировании, используя ранее изученные данные, тем самым повышая точность и сокращая время, необходимое для проверки системы.
  
• Например, в 2023 году рынок автоматизированного машинного обучения оценивался в 1,4 миллиарда долларов США и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста более 30% с 2024 по 2032 год. Это автоматически приводит к более широкому внедрению машинного обучения, что будет способствовать росту рынка тестирования HIL.
  
• Усовершенствование тестирования HIL с использованием облачных и периферийных технологий вычислений включает в себя удаленный доступ, виртуализацию и обработку информации в режиме реального времени. С помощью облачных вычислений инженеры могут выполнять большие автоматизированные симуляции, накапливать огромные объемы тестовых данных и работать с другими пользователями из разных стран без необходимости в физической инфраструктуре.
  
• Периферийные вычисления сокращают расстояние между процессором и оборудованием, чтобы увеличить скорость и гарантировать реагирование в режиме реального времени на критические ситуации, такие как автономные транспортные средства и интеллектуальные сети. Благодаря этой комбинации среды HIL становятся более гибкими, экономичными и простыми в доступе.
  
• Например, стоимость мирового рынка периферийных вычислений составила 13,4 млрд долларов США в 2023 году, и ожидается, что с 2024 по 2032 год она будет расти более чем на 28% ежегодно. Периферийные вычисления обеспечивают надлежащее и безопасное выполнение HIL-тестов в распределенной среде, поддерживая отрасли с очень высокими требованиями к обработке данных в режиме реального времени.
  

Анализ рынка программно-аппаратного тестирования

В зависимости от компонентов рынок программно-аппаратного тестирования делится на аппаратное, программное и сервисное оборудование. В 2024 году сегмент аппаратного обеспечения доминировал на рынке, составляя около 54% доли, и, как ожидается, будет расти со среднегодовым темпом роста более 9% в течение прогнозируемого периода.

• По мере того, как встраиваемые системы становятся все более сложными, растет потребность в передовом оборудовании, способном обрабатывать данные в режиме реального времени. Например, в январе 2023 года dSPACE GmbH и National Instruments внедрили новые высокоскоростные модульные процессоры и последовательные интерфейсы ввода-вывода.
  
• Для улучшения процедур тестирования датчиков автономных транспортных средств были разработаны сложные программы. В марте 2024 года компания LeddarTech анонсировала LeddarEcho, программное обеспечение для моделирования LiDAR для AURELION от dSPACE, используемое в приложениях HIL. Также ожидается, что это упростит процессы тестирования датчиков для беспилотных автомобилей.
  
• В настоящее время растет потребность в периферийных вычислениях HIL, которые позволяют выполнять обработку данных в максимально быстром месте. Это приводит к снижению задержки и увеличению скорости реакции для пользователей в автономном транспортном средстве, промышленной автоматизации и подобных областях.
  
• Более широкое использование графических процессоров и FPGA для моделирования в реальном времени заметно в среде HIL. Эти устройства позволяют проводить достаточно мощные вычисления, что сразу же приводит к возможности тестирования передовой силовой электроники и ADAS.
  

В зависимости от предложения, рынок программно-аппаратного тестирования (HIL) сегментирован на тесты с разомкнутым и замкнутым контуром. В 2024 году сегмент замкнутого цикла будет доминировать на рынке с долей рынка 67%, и ожидается, что с 2025 по 2034 год этот сегмент будет расти со среднегодовым темпом роста более 9,5%.

• Растущее применение электрических и беспилотных автомобилей повышает потребность в испытаниях HIL с обратной связью для проверки функциональности интеграции датчиков, контроллеров и исполнительных механизмов в режиме реального времени. Такой подход гарантирует безупречное внедрение процесса принятия решений на основе искусственного интеллекта в современные транспортные средства.
  
• Объединенный масштаб тестирования связи 5G и V2X еще больше расширил периметр систем замкнутого цикла HIL в интеграции автомобилестроения и интеллектуальной инфраструктуры. Система замкнутого цикла поддерживает тестирование связи между транспортным средством и всем в режиме реального времени (V2X), что имеет решающее значение для функционирования в экосистемах подключенной и автономной мобильности.
  
• В качестве примера можно привести межотраслевое сотрудничество с участием автомобильных и телекоммуникационных компаний, в августе 2024 года был проведен прототип тестирования HIL с обратной связью в системах связи V2X через 5G. Этот проект был сосредоточен на проверенных автономных и подключенных системах транспортных средств в их эксплуатационной среде на предмет надежности и безопасности.
  

В зависимости от этапа тестирования рынок программно-аппаратных испытаний сегментирован на проверку проекта, интеграционное тестирование, приемочное тестирование, производственное тестирование, тестирование производительности и другие, при этом ожидается, что категория проверки проекта будет доминировать, поскольку она играет решающую роль в обеспечении производительности, надежности и безопасности системы перед полномасштабным производством.

• Отрасли промышленности переходят к внедрению HIL на ранних стадиях проектирования систем, чтобы ошибки проектирования могли быть обнаружены на ранних стадиях разработки. Этот метод сводит к минимуму дорогостоящие доработки, необходимые на конечных этапах, и оптимизирует сроки разработки продукта.
  
• Например, использование HIL-моделирования в сочетании с предиктивной инженерной аналитикой в 2023 году было направлено на выявление дефектов на самых ранних этапах процесса проектирования. Эти методы позволяют избежать дорогостоящих модификаций, тем самым увеличивая сроки производительности.
  
• Тестирование Virtual HIL для быстрого прототипирования в настоящее время продвигается вперед для улучшения проверки проекта, что позволяет контролировать виртуализацию систем для тестирования до того, как оборудование станет доступным. Следовательно, угрозы развитию смягчаются, а время, необходимое для превращения идей в готовые к производству товары, сокращается.
  
• Излишне говорить, что продвижение проверки проектов за счет интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения улучшает прогнозный анализ и автоматизированные системы обнаружения неисправностей, обеспечивая расширенное тестирование HIL на начальных этапах процесса проверки.
  

В 2024 году регион США в Северной Америке доминировал на рынке программно-аппаратного тестирования с долей рынка около 84% и получил около 283 миллионов долларов США дохода.

• В настоящее время в США непрерывная интеграция технологий беспилотных транспортных средств способствует более широкому внедрению HIL для ADAS, объединения датчиков и автоматизированных систем транспортных средств, управляемых искусственным интеллектом. Компании также внедряют HIL в секторах автомобильной и промышленной автоматизации из-за растущей потребности в тестировании уязвимостей программного обеспечения кибербезопасности на интегрированных системах.
  
• По мере того, как США и Канада переходят на более чистые источники энергии, значительные инвестиции в возобновляемые источники энергии и интеллектуальные сети способствуют использованию HIL в силовой электронике, хранении энергии и управлении сетями.
  
• Как сообщает Statista, к 2030 году в США будет насчитываться около 20,8 миллиона беспилотных автомобилей, что приведет к полному внедрению HIL для ADAS и объединения датчиков.
  

Ожидается, что рынок тестирования HIL в Германии будет демонстрировать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Германия остается заметной страной на рынке тестирования HIL благодаря сильным отраслям автомобильной, аэрокосмической и промышленной автоматизации. Их внимание к тестированию новых транспортных средств, в частности, электромобилей и автономных транспортных средств, ускоряет использование HIL. Известно, что крупные производители автомобилей и OEM-производители активно финансируют валидацию на основе моделирования как средство повышения безопасности и эффективности.
  
• Кроме того, растущая промышленность Германии в области автоматизации и робототехники поддерживает интеграцию систем HIL, гарантируя точность валидации мехатронных систем для различных отраслей техники.
  
• Например, в апреле 2024 года компания Rohde & Schwarz в партнерстве с IPG Automotive запустила комплексную программно-аппаратную (HIL) систему тестирования автомобильных радаров, предназначенную для усовершенствования разработки и тестирования датчиков Adlerview ADB S и систем помощи при вождении (ADAS).
  

Ожидается, что рынок программно-аппаратного тестирования (HIL) в Китае будет демонстрировать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• В Китае внедрение систем управления батареями (BMS), валидации ADAS и тестирования силовых агрегатов ускоряется благодаря государственным субсидиям наряду с агрессивным проникновением основных автомобильных игроков в электромобили, а также достижениями в области электромобилей (EV) и автономного вождения.
  
• В сентябре 2024 года Китай объявил о финансировании инфраструктуры, поддерживающей электромобили (EV), что, в свою очередь, привело к более широкому использованию систем HIL для тестирования систем управления батареями и систем трансмиссии.
  
• Развитие китайских рынков HIL обусловлено прогрессом, достигнутым в области автомобилестроения, аэрокосмической промышленности и промышленной автоматизации в достижении целей электромобилей и автономного вождения. Внедрение электромобилей (EV) и систем HIL для их моделирования и валидации привело к дальнейшему развитию автономного вождения.
  

Ожидается, что рынок аппаратного тестирования в Саудовской Аравии будет демонстрировать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• По мере того, как Саудовская Аравия движется к своей цели Vision 2030, наблюдается заметный рост потребности в HIL в силовой электронике, управлении микросетями и тестировании систем хранения аккумуляторов из-за инвестиций в проекты возобновляемых источников энергии и интеллектуальных сетей.
  
• Например, в марте 2025 года Саудовская электроэнергетическая компания внедрила решения для тестирования на основе HIL, чтобы убедиться в надежности и эффективности интеграции крупных солнечных ферм в национальную сеть.
  
• Рынок тестирования HIL в Саудовской Аравии растет в результате увеличения расходов в автомобильной, аэрокосмической и оборонной промышленности. Эти достижения внесут свой вклад в реализацию программы «Видение 2030» королевства, что, в свою очередь, увеличит потребность в тестировании HIL в беспилотных автомобилях и приложениях для электромобильности.
  

Доля рынка программно-аппаратного тестирования

• В топ-7 компаний в индустрии программно-технического тестирования (HIL) входят National Instruments, Aptiv, Robert Bosch, dSPACE GmbH, MathWorks, Elektrobit и Spirent Communications, на долю которых в 2024 году будет приходиться около 43% рынка.
  
• NI стремится предложить модульные специализированные решения для тестирования HIL с интегрированными LabVIEW и VeriStand, чтобы помочь в моделировании и управлении в режиме реального времени в автомобильной и аэрокосмической промышленности. Компания работает с лидерами рынка над улучшением тестирования ADAS и электромобилей, а также закупает больше аппаратных единиц на основе PXI. Это обеспечивает повышенную масштабируемость для более сложных симуляций HIL. IT over NI расширяет возможности аппаратного обеспечения на основе PXI.
  
• Aptiv улучшает тестирование HIL с помощью высокоточных платформ моделирования для электрических и автономных транспортных средств. Он сочетает в себе объединение датчиков и программно-аппаратную проверку в режиме реального времени для обеспечения точного тестирования ADAS. Компания совершенствует виртуальную валидацию, что сокращает циклы разработки критически важных для безопасности систем. Параллельно Aptiv работает с OEM-производителями над внедрением запатентованного программного обеспечения для управления транспортными средствами, которое проще в использовании и интегрируется с системами тестирования HIL.
  
• Компания Bosch внедрила испытания HIL с трансмиссией, ADAS и системами электромобилей для проверки соответствия требованиям безопасности. Компания совершенствует разработку на основе моделей для повышения точности моделирования. Bosch предлагает системы HIL в облаке, что делает их хостинг-провайдерами для систем клиентов, которым требуется анализ и тестирование в режиме реального времени. Их стратегические инвестиции в искусственный интеллект для автоматизации тестирования сделали Bosch более эффективными и быстрыми при адаптации новых технологий к автомобилям.
  

Компании рынка программно-аппаратного тестирования

Основными игроками, работающими в индустрии программно-аппаратного тестирования (HIL), являются:

• Аптів
• dSPACE
• Электробит
• IPG Автомобильная промышленность
• Математические работы
• Национальные инструменты
• Технологии Опал-РТ
• Роберт Бош
• Спирент Коммьюникейшнз
• Вектор Информатик
  

Компании, работающие на рынке HIL-тестов, концентрируются вокруг современных и инновационных технологий моделирования, направленных на сокращение затрат и времени. Эти компании автоматизируют системы и улучшают интеграцию в автомобильной, аэрокосмической и энергетической отраслях с помощью технологий искусственного интеллекта, а также автоматизации для проверки систем. Сотрудничество с OEM-производителями и научно-исследовательскими институтами стимулирует новые инновации, а решения HIL в облачных технологиях делают их более доступными для многих. Более того, эти компании в настоящее время инвестируют в модульные системы, которые помогают соответствовать строгим требованиям испытаний и нормативным требованиям, привязываясь к определенным параметрам валидации системы, обеспечивая соответствие и высокую производительность.

Для целостного и расширенного моделирования, а также оптимизированного тестирования эта технология значительно расширяет возможности компании по использованию своего глобального присутствия за счет создания региональных испытательных центров, поддерживающих соответствие глобальным отраслевым нормативным требованиям. Более того, фирмы могут гибко развертываться с помощью капиталистических моделей, таких как платежи на основе подписки или программное обеспечение как услуга (SaaS), что обеспечивает простое и экономичное масштабирование. Точность тестирования и эффективность процессов валидации систем еще больше повышаются за счет использования непрерывных обновлений программного обеспечения и аналитики искусственного интеллекта.

Новости индустрии программно-аппаратного тестирования

• В апреле 2024 года компания IPG Automotive в сотрудничестве с Rohde и Schwarz разработала комплексное решение для тестирования автомобильных радаров HIL. Решение объединяет симулятор радиолокационных объектов AREG800A от Rohde и Schwarz и многоканальную усовершенствованную антенную решетку QAT100 с программным обеспечением для моделирования CarMaker от IPG, что позволяет производителям транспортных средств выполнять моделирование сценариев ADAS/AD. Их цель состоит в том, чтобы значительно снизить затраты за счет переноса испытаний AD «с испытательного полигона в лабораторию разработки».
  
• В августе 2024 года компания VI-grade, лидер отрасли в области технологий моделирования автомобилей, объединилась с компанией Step Lab, производителем испытательных машин, чтобы предложить единое решение Mechanical Hardware-in-the-Loop (mHiL) для исследования автомобильных амортизаторов. Это партнерство направлено на оптимизацию деятельности по разработке и сокращение времени вывода на рынок сложных испытательных систем. Метод mHiL интегрируется с активными и полуактивными системами подвески и передовыми методологиями управления за счет использования платформы AutoHawk в реальном времени VI-grade и механических навыков Step Lab.
  
• В июле 2023 года dSPACE и ETAS сформировали стратегический альянс с целью улучшения технологий тестирования Hardware-in-the-Loop (HIL). Это партнерство направлено на разработку новых методов HIL для решения проблемы растущей сложности автомобильных систем, особенно с развертыванием передовых систем помощи водителю (ADAS) и электромобилей (EV). Ожидается, что это сотрудничество приведет к новым разработкам в подходах к тестированию HIL, что позволит производителям проверять свои системы на более ранних этапах разработки, тем самым сокращая время выхода на рынок и повышая качество продукции.
  
• В марте 2025 года компания Emerson представила пакет NI LabVIEW+ для HIL, который представляет собой комплексное программное решение, направленное на улучшение высокоточной проверки встроенных систем с помощью аппаратного тестирования в контуре (HIL). Этот пакет обеспечивает интеграцию тестирования, валидации и анализа данных на всех уровнях в рамках единой платформы для таких отраслей, как автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность и электроника. Использует аппаратное обеспечение NI Switch Load и Signal Conditioning для имитации сложных реальных сценариев, которые очень сложно воспроизвести механически.
  

Отчет об исследовании рынка аппаратного тестирования (HIL) включает в себя углубленный охват отрасли с оценками и прогнозами с точки зрения выручки (млн долларов США/млрд) с 2021 по 2034 год для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Скобяные изделия
  • Интерфейсы ввода-вывода
  • Процессоры
  • Симуляторы реального времени
  • Системы сбора данных
  • Другие
• Программное обеспечение
• Услуги
  • Профессиональные услуги
  • Управляемые услуги

Рыночный, путем предложения

• Разомкнутый контур
• Замкнутый цикл

Рынок, по фазе тестирования

• Валидация проекта
• Интеграционное тестирование
• Приемочные испытания
• Производственные испытания
• Тестирование производительности
• Другие

Рынок, по конечному использованию

• Автомобильный
• Аэрокосмическая и оборонная промышленность
• Промышленная автоматизация
• Медицинские приборы
• Силовая электроника
• Другие

Приведенная выше информация представлена по следующим регионам и странам:

• Северная Америка
  • США
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • ВЕЛИКОБРИТАНИЯ
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавии
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Южная Корея
  • ANZ
  • Юго-Восточная Азия
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
• MEA
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка