Рынок автомобильных технологий представляет собой технологическую основу современных инноваций в транспортных средствах, стимулируемую развитием автономного вождения, трендами электрификации и усилением требований по безопасности. В сентябре 2024 года Partnership for Analytics Research in Traffic Safety (PARTS) опубликовала обновленный отчет о внедрении систем помощи водителю (ADAS) в легковых автомобилях. Согласно отчету, к 2023 году 10 из 14 функций ADAS достигли уровней проникновения на рынок выше 50%, при этом пять из этих функций превысили отметку 90%.

Наш комплексный анализ автомобильных технологий охватывает семь критически важных подкатегорий, которые трансформируют «интеллект» автомобиля и подключенность. ADAS — крупнейший сегмент роста: рынок ADAS для коммерческого транспорта оценивался в 14,3 млрд долл. США в 2024 году и показывает CAGR 18,1% в период 2025–2034 гг. на фоне усиления регулирования дорожной безопасности. Автомобильные датчики демонстрируют широкую интеграцию в системы автомобиля: рынок датчиков приближения оценивался в 4,7 млрд долл. США в 2023 году и растет более чем на 5% CAGR в период 2024–2032 гг.

Эволюция автомобильного ПО показывает заметный прогресс, поддерживаемый ИИ: рынок ИИ в автоиндустрии оценивался в 4,8 млрд долл. США в 2024 году и расширяется с CAGR 42,8% в период 2025–2034 гг. благодаря внедрению предиктивного обслуживания и «умной» диагностики. Инфотейнмент-системы превысили 27,3 млрд долл. США в 2023 году и, как ожидается, будут расти с CAGR 6,5% в период 2024–2032 гг., отражая потребительский спрос на подключенность и интеграцию развлечений.

Технологии помощи при парковке демонстрируют устойчивый рост: рынок интеллектуальных систем park assist превысил 11,3 млрд долл. США в 2023 году и прогнозирует CAGR 17% в период 2024–2032 гг. Категории «Интерфейс автомобиля» и «Безопасность и защита автомобиля» выигрывают от развития встраиваемых систем: рынок автомобильных embedded-систем оценивался в 29,1 млрд долл. США в 2022 году и прогнозирует CAGR 8% до 2032 года, обеспечивая сложную обработку сигналов датчиков и принятие решений в реальном времени на всех уровнях автоматизации.