汽车市场的人工智能基础模型 大小和分享 2026-2035

汽车市场人工智能基础模型规模

全球汽车市场人工智能基础模型在2025年的价值为9亿美元。根据Global Market Insights Inc.最新发布的报告，该市场预计将从2026年的13亿美元增长至2035年的236亿美元，年复合增长率为38.5%。

随着试点项目向付费服务转型，以及ADAS功能成为主流车型的标配，该市场正在快速扩张。该行业已在训练基础设施、车载计算和数据运营方面投入了大量资本支出。

预测显示，乘用车、商用车和车队细分市场的采用率将持续复合增长，主要受可量化的安全性和正常运行时间收益所驱动。数据表明，监管推动与消费者需求同样重要。安全机构正在将智能限速辅助、驾驶员监控和自动紧急制动等功能纳入法规，确保在整个车辆生命周期内持续进行模型更新。

汽车级加速器现已能在100瓦以下功耗下提供数百至数千TOPS的算力，使车载低延迟感知和规划成为可能，且不会对物料清单(BOM)造成过高成本影响。此外，合成数据流程正在降低长尾场景的验证成本——这些场景在现实世界中难以实现或存在安全风险。其结果是缩短了从模型开发到认证部署的路径，尤其是在安全案例可通过实证演示的受限操作领域。

在北美，宽松的测试框架和资本可用性集中了自动驾驶运营数据，进而加速了模型改进。在亚太地区，协调的产业政策将电动汽车激励措施与智能功能挂钩，推动规模化部署，从而产生训练数据并降低每辆车的AI成本。

欧洲的隐私保护立场和严格的安全认证提高了合规成本，但也定义了全球多国平台普遍采用的质量标准。在各地区，共同趋势是车载推理正成为安全关键任务的默认选择，而云端仍是车队学习、OTA更新和非实时优化的核心。

汽车市场人工智能基础模型趋势

汽车行业正从感知、预测和规划的模块化方法转向端到端基础模型，以协同优化驾驶行为。这一趋势的主要原因在于，在多智能体环境中，模块化和基于规则的方法表现不佳，而此类场景正是所需的。预计到2028年，随着验证流程变得更加简便，将有更多企业开始采用这项技术。

使用合成数据训练和验证自动驾驶车辆的做法正在兴起。收集真实世界中罕见驾驶情况的数据成本高昂且限制重重；因此，采用仿真软件和世界建模来模拟异常天气、严重交通等场景。从2026年到2028年，由于这项技术的应用，验证费用将有所下降，同时通过仿真改变认证方法。

多模态大语言模型（MLLMs）将很快被应用于汽车领域，用于增强驾驶员与人工智能系统之间的沟通。它们整合了视觉、语言和感知三大要素，为驾驶提供基于情境的辅助、语音控制以及决策过程的解释。首批应用将落地于高端车型，随着计算成本的下降，后续将实现广泛普及。

整车制造商（OEMs）正在采用全栈系统，集成仿真、数据管理、模型训练与部署。此类系统通过持续学习车队收集的数据，随时间推移提升系统性能。同时也催生了能够提供端到端人工智能基础模型基础设施的企业间竞争。

汽车市场AI基础模型分析

按模型能力划分，汽车AI基础模型市场可分为多模态大语言模型（MLLMs）、世界基础模型、视觉基础模型、合成数据生成模型、端到端自动驾驶模型、三维场景重建模型及其他类型。其中，视觉基础模型在2025年占据约28%的市场份额，创造约2.595亿美元的收入。

• 视觉基础模型在能力维度上占据最大份额，而端到端自动驾驶模型在2025年占比达22.5%。通过在大规模驾驶语料库上预训练的Transformer模型，现已支持感知、场景理解与规划，减少了工程化接口，缩短了有界运行设计域中的验证周期。
• 标准环境正同步推进，安全声明必须满足实时约束与可追溯性要求，推动供应商在合规包中明确延迟预算、量化方法与验证证据。从单位经济学角度看，汽车级SoC中不断提升的TOPS/瓦特性能使亚100毫秒推理（感知、预测与控制）在不超出热管理限制的情况下成为可能，从而支持在大众细分市场的广泛部署。
• MLLMs通过为车辆与座舱引入语言驱动的推理，提供自然语言指令、交通信号语义解释以及可解释的驾驶员监督摘要，为驾驶系统与智能座舱增值。特别是在监管机构要求对系统行为进行清晰解释的场景下，其价值更为凸显。
• 在车队数据充足且安全案例可通过场景分布实证验证的情况下，端到端方法正在扩展；实践意义在于，随着工具链的成熟，项目将逐步从模块化流程向部分或完全端到端执行迁移。

按许可类型划分，汽车AI基础模型市场分为开源模型、专有/商业模型与混合模型。其中，专有/商业模型在2025年占比62.1%，价值约5.751亿美元。

• 专有平台细分领域正反映出OEM厂商对已验证性能、长期支持以及明确责任框架的偏好。开源模型在2025年占比达22.1%，在制造商拥有内部AI工程能力且寻求无供应商锁定的定制化需求时获得增长动力。
• 安全监管机构会根据场景覆盖范围和性能证据来评估自动化系统，这使得能够提供完整文档、工具链及保修支持的供应商更具优势。围绕功能安全与实时AI的标准化活动进一步提升了集成式技术栈的价值，这些技术栈能够在需要确定性的场景下展现确定行为，并在故障时保持有界行为。
• 然而，开源势头依然强劲。工程团队越来越多地采用开源权重进行数据本地化训练和领域适配，同时为安全监控和诊断功能保留专有封装。在优先考虑主权AI能力或公共部门对齐的司法管辖区，采购与资金信号（例如英国工业计划及对监管机构的指导）鼓励在商业产品之外尝试开源组件。
• 在欧盟，AI法案对高风险系统的分阶段义务要求及文档透明度预计将提升所有许可模式的合规工作量；其结果是推动混合策略发展，即结合开源定制与商业级验证工件。整体而言，专有模式在近期仍将占据主导地位，但随着工具链、测试框架及证据生成框架在汽车行业基础模型领域的成熟，开源渗透率将持续上升。

按应用场景划分，汽车行业AI基础模型市场可分为自动驾驶规划与运营、智能座舱与车载AI、消费者ADAS及其他。其中，智能座舱与车载AI细分领域预计在2026至2035年间以40.3%的复合年增长率（CAGR）实现最快增长。

• 智能座舱与车载AI类别将实现最高增长率，因为相较于完全自动驾驶系统（需要更长的监管与安全测试周期），它是汽车行业AI基础模型中部署与变现最快的类别。
• 智能座舱涵盖语音识别系统、个性化信息娱乐、驾驶员监控及情境AI服务，这些功能可在无需通过完全自动驾驶车辆审批的情况下应用于新旧车型。这为OEM厂商提供机会，通过软件升级创造价值并收费提供功能。
• 车载AI应用与自动驾驶规划系统中的AI应用大不相同——后者需通过安全验证并获得监管机构批准后方可上市。前者则运行于可控的人工驾驶环境中，AI副驾等功能的开发与部署速度更快。

按终端用途划分，汽车行业AI基础模型市场可分为OEM厂商、自动驾驶运营商、一级汽车供应商及其他。OEM厂商细分领域在2025年占据约35.5%的最大份额。

• 整车架构由OEM厂商掌控，这使其在自动驾驶、座舱智能化及车载软件系统等领域成为实施AI基础模型的主要推动者。随着汽车从硬件驱动系统向软件驱动平台演进，OEM厂商正将AI基础模型集成至车载操作系统中。
• 将人工智能基础功能（如ADAS、座舱技术和联网解决方案）直接带给消费者是他们的职责所在。企业投资可通过空中升级的可扩展基础模型、与订阅制商业模式兼容并提升客户留存率的项目具有巨大激励作用。这种商业角色有助于巩固其在采用率和收入创造方面的领导地位。

美国汽车AI基础模型市场在2025年达到4.906亿美元，并在2026-2035年间以38.8%的复合年增长率增长。

• DRIVE PILOT功能已在美国市场发布，为2024款S级和EQS车型的客户提供首次使用SAE三级自动驾驶功能的机会。美国已有四级自动驾驶汽车投入使用。预计美国将通过技术创新和早期商业化举措继续引领三级和四级自动驾驶的采用。
• 政府和监管机构也在通过结构化方式鼓励安全与创新。美国交通部下属的国家公路交通安全管理局（NHTSA）就是这样一个机构，在通过评估和监控汽车安全创新来促进交通安全方面发挥着重要作用。目前尚未出台统一的联邦自动驾驶车辆政策，但相关法规涉及安全验证、事件报告和测试。

北美地区在2025年的市场价值为5.172亿美元。汽车AI基础模型市场预计将在2026至2035年间以38.6%的复合年增长率增长。

• 北美地区在开发自动驾驶技术方面处于最先进行列之一，这得益于监管进步和自动驾驶车辆技术的早期采用。例如在美国，NHTSA持续升级其《自动驾驶车辆框架》，计划在2025年进行更新，以加速自动驾驶车辆的安全商业化应用。
• 消费者市场上二级+和三级自动驾驶车辆的开发加速，旧金山和洛杉矶等主要城市的机器人出租车快速发展，以及汽车行业AI在模拟训练场的应用不断增长，这些都表明该地区在AI基础模型与软件定义汽车的结合应用方面取得了重大进展，推动了自动驾驶系统在实际场景中的持续改进。

欧洲地区在2025年占据汽车AI基础模型市场的15%，预计在2026至2035年间以35.3%的复合年增长率增长。

• 欧洲正在推进建立以安全措施为导向的自动驾驶车辆监管体系，这得益于欧盟内部高度的政策协调。欧洲已采用明确的法律体系用于自动驾驶车辆的型式批准和安全标准，这为采用AI出行解决方案奠定了基础。目前已形成完善的立法框架，涵盖配备自动驾驶或自动驾驶功能车辆的型式批准和安全要求。
• 联合国欧洲经济委员会自动驾驶与网联汽车工作组（GRVA）于2026年1月通过了一项提案，为安装自动驾驶系统（ADS）的车辆制定了标准化安全要求及测试流程。该框架基于安全案例理念，并通过可靠的研发程序确保自动驾驶系统在所有成员国中安全运行并满足特定安全标准。GRVA还在制定针对L2、L3和L4级自动驾驶能力的监管规定。

德国汽车市场AI基础模型在欧洲正快速增长，预计2026至2035年间年复合增长率（CAGR）达36.2%。

• 德国是欧洲自动驾驶立法领域的领先市场之一。该国在2025至2026年间通过立法推进L3和L4级自动驾驶技术的审批流程，并成为少数几个正式立法支持远程操控（遥控驾驶）的国家，允许在道路上测试移动出行车辆的自主能力。
• 德国汽车制造商（包括梅赛德斯-奔驰、宝马和大众）在该国AI基础模型及自动驾驶系统领域投资巨大，对技术发展起到重要支撑作用。在优先保障安全并遵循严格验证流程的承诺下，该国正稳步推进自动驾驶技术的应用。

亚太地区预计在2026至2035年间成为AI基础模型汽车市场中增长最快的地区，年复合增长率（CAGR）达40.2%。

• 该地区日本、韩国及新加坡等国正积极推进L3和L4级自动驾驶相关法规建设，采用试点先行的策略，即在特定区域部署自动驾驶车辆后再进行商业化推广。
• 日本政府积极推进L4级自动驾驶相关法规及试点项目。国土交通省（MLIT）正推动制定允许L4级自动驾驶在特定场景下运行的法规，如限定路线和远程操作等。
• 韩国国土交通部（MOLIT）积极推进法规完善，为自动驾驶车辆商业化铺平道路。2025年修订的《自动驾驶汽车法》及其执行条例，对自动驾驶车辆的性能认证、安全验证及运营审批等作出了更详细的规定。

预计中国在2026至2035年间在亚太AI基础模型汽车市场中将实现39.5%的年复合增长率（CAGR）。

• 中国在自动驾驶创新与法规建设方面通过试点与地方立法走在前列，成为自动驾驶技术创新的关键参与者。汽车制造商与科技公司的合作在自动驾驶解决方案开发中发挥了重要作用。
• 2025年4月，北京市发布了最新的《自动驾驶汽车管理条例》，明确自动驾驶试点申请流程。该条例整体采用分步骤推进自动驾驶试点的方式，在严格控制安全流程的前提下逐步实现技术商业化。该条例体现了中国通过监管试点推动创新的发展思路。

巴西预计在2026至2035年间，在拉丁美洲汽车人工智能基础模型市场中实现34.4%的年复合增长率。

• 巴西在拉丁美洲地区拥有成熟的汽车制造业基础，但自动驾驶车辆的应用仍主要限于测试项目和研究导向的方法。监管环境正在缓慢变化，巴西已开始将其车辆道路运输安全法规与其他国家接轨，而非单独制定自动驾驶车辆法规。
• 在该国，联网车辆技术正在商业车队、车联网系统以及基于AI的物流优化中得到广泛应用，同时半自动驾驶技术测试也在推进。在巴西运营的全球汽车制造商已逐步部署其AI系统，但主要用于提升效率和安全性，而非自动驾驶。

阿联酋有望在2025年成为中东和非洲汽车人工智能基础模型市场的重要增长区域。

• 自动驾驶出行已被确立为阿联酋智慧城市与数字化转型战略的核心组成部分。迪拜道路与运输管理局已根据2023年第9号法案的规定，制定了详细的立法框架，规范自动驾驶车辆的运营、认证、许可及安全措施。
• 此外，阿联酋在实现商业化自动驾驶出行方面取得了重大进展。阿布扎比在2025年底推出了L4级自动驾驶，由智能与自主系统委员会及综合交通中心主导，这也是该地区最早实施的自动驾驶系统之一。

汽车人工智能基础模型市场份额

2025年，汽车人工智能基础模型行业前7名公司为Aurora Innovation、百度、Mobileye、Momenta、英伟达、Scale AI和Waymo，共占据79.9%的市场份额。

• Aurora专注于开发用于货运和物流的自动驾驶技术栈，强调高速公路和枢纽间运输场景的覆盖。
• 百度以大规模地图绘制、仿真及面向国内交通规范与监管要求的基础模型，引领中国自动驾驶技术栈开发。
• Mobileye为全球整车制造商提供感知与自动驾驶技术栈，其规模优势源于庞大的装机基数、REM地图及与车规级芯片的结合，并通过模型更新实现持续优化。
• Momenta构建面向乘用车与商用车项目的端到端驾驶模型，通过整合车队与仿真数据加速验证流程。
• 英伟达提供车规级加速器及覆盖训练、仿真与车载推理的软件栈。其平台策略以预验证模型库、安全工具及优化流程为核心，显著缩短汽车人工智能基础模型的开发周期。
• Scale AI 提供数据运营基础设施——标注、治理、评估——为整个行业的感知与端到端模型的训练与验证提供支撑。
• Waymo 专注于商业自动驾驶出行服务，将感知与预测模型与来自多城市运营的强大安全案例相结合。与整车制造商及物流供应商的合作支持项目扩展。

汽车市场AI基础模型企业

在汽车行业AI基础模型领域深耕的主要企业包括：

• Aurora Innovation
• 百度
• 博世
• Mobileye
• Momenta
• 英伟达
• Scale AI
• 特斯拉
• Waymo
• 小鹏汽车

• 英伟达通过其汽车级AI加速器（包括Drive Orin（254 TOPS）和即将推出的Drive Thor（2000+ TOPS）平台）为市场提供基础设施支撑，使复杂基础模型能够在量产车辆中部署。
• Waymo的基础模型得益于超过2000万英里的真实道路自动驾驶里程，并辅以数十亿英里的仿真里程，所创建的数据集赋能其先进的感知、预测与规划能力。
• 百度通过其Apollo自动驾驶平台在国内市场占据主导地位，为中国汽车制造商与自动驾驶运营商提供基础模型、仿真工具与部署基础设施。
• Mobileye（英特尔子公司）向全球汽车制造商供应基于视觉的ADAS与自动驾驶系统。公司通过REM（道路体验管理）系统收集大规模众包数据，持续优化感知基础模型与高精地图。
• Scale AI提供关键数据基础设施，通过数据标注、治理与评估服务助力汽车AI开发。公司处理数十亿帧驾驶影像、激光雷达扫描与传感器数据，为基础模型构建高质量训练数据集。

汽车行业AI基础模型资讯

• 2026年4月，梅赛德斯-奔驰宣布与Liquid AI达成多年合作，在其北美车型中通过第三代与第四代MBUX提升嵌入式智能。此次合作旨在增强车载服务的实时私有AI能力，为车内智能体验带来全新升级。Liquid的嵌入式基础模型（LFM）提供快速且独立的AI能力，无需依赖云端。此次升级通过整合语音控制、车辆功能与情境理解，提升MBUX虚拟助手（MVA）的体验。

• 2026年4月，丰田汽车与丰田Woven City公司（Woven by Toyota Inc.）推出新技术，助力丰田Woven City的“Kakezan”创新支持。Woven by Toyota（WbyT）在Woven City内使用先进的自研AI模型开发产品与服务，致力于让AI与人类直觉协同而非替代人类。例如，“AI Vision Engine”是一个大型AI模型，帮助城市实时理解并响应现实世界的状况。

• 2026年1月，Mobileye宣布达成收购Mentee Robotics的协议。此次合作将Mobileye先进的AI技术和生产专长与Mentee的人形平台及AI人才相结合，共同致力于引领自动驾驶与人形机器人领域。
• 2026年1月，Valeo与NATIX Network合作，共同打造大型开源多摄像头"世界基础模型"（WFM）。随着自动驾驶与机器人技术的快速发展，对高质量真实世界数据的需求日益增长。通过整合Valeo在世界模型领域的专长与NATIX的360°真实世界数据网络，双方计划构建一个能够学习、预测并理解真实世界动态与交互的模型。
• 2026年1月，NVIDIA发布Alpamayo开源AI模型与工具家族，以加速安全推理型自动驾驶车辆的开发进程。借助Alpamayo，JLR、Lucid、Uber等企业及伯克利深度驱动研究组等机构能够更快推进L4级自动驾驶车辆的部署。

汽车市场AI基础模型研究报告涵盖该行业的深度分析，并对2022至2035年各细分市场的收入（百万美元/十亿美元）进行预测，具体包括以下领域：

市场，按模型能力划分

• 多模态大语言模型（MLLMs）
• 世界基础模型
• 视觉基础模型
• 合成数据生成模型
• 端到端自动驾驶模型
• 3D场景重建模型
• 其他

市场，按授权方式划分

• 开源模型
• 专有/商业模型
• 混合模式

市场，按部署方式划分

• 云端模型
• 边缘/车载模型
• 混合模式

市场，按应用领域划分

• 自动驾驶规划与运营
  • 机器人出租车服务
  • 自动配送与货运
• 智能座舱与车载AI
• 消费级ADAS
• 其他

市场，按终端用户划分

• 整车制造商（OEMs）
• 自动驾驶运营商
• 一级汽车零部件供应商
• 其他

以上信息涵盖以下地区与国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 荷兰
  • 瑞典
  • 瑞士
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新加坡
  • 澳大利亚
  • 泰国
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
  • 智利
• 中东与非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋