汽车人工智能处理器市场规模——按处理器、应用、车辆、部署级别划分，增长预测，2025-2034年

汽车AI处理器市场规模

全球汽车AI处理器市场规模在2024年估值为56亿美元。根据Global Market Insights Inc.最新发布的报告，该市场预计将从2025年的63亿美元增长至2034年的335亿美元，复合年增长率为20.5%

AI处理器为高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶、预测性维护和车载信息娱乐系统提供实时速度计算。汽车AI处理器通过结合功率效率和高性能处理，确保低延迟和实时决策，从而影响车辆安全和自动化

随着汽车制造商扩大AI和机器学习(ML)的部署，支持大规模数据训练和推理的处理器需求正在扩大。大多数先进芯片制造商已投入资源，为开发者提供汽车级SDK、AI工具链和认证计划，帮助OEM和一级供应商设计和开发与AI兼容的系统。例如，NVIDIA Drive开发者计划和高通的AI引擎工具包，使汽车工程师能够加速ADAS和驾驶舱AI应用开发

连接和电动汽车的普及推动了对能够实时处理传感器、摄像头和激光雷达数据的AI处理器的需求。这些处理器嵌入到混合车载和云端AI架构中，提供合规性、可扩展性和增强的车辆智能。混合架构尤其适用于物流和公共交通等垂直领域，这些领域需要对整个车队进行AI优化以满足安全合规要求

自学习算法、空中下载(OTA)模型更新和无代码AI配置工具包也使得更多团队能够使用AI，超越了核心工程团队。这种民主化使汽车OEM和供应商能够在各个部门使用AI，从预测性维护到用户体验设计，扩大了生态系统内的采用率

北美市场因其丰富的自动驾驶生态系统、AI芯片供应商的大份额和OEM及芯片供应商的强大研发投入而成为市场领导者。亚太地区预计将成为增长最快的市场，原因包括智能出行的国家倡议、电动汽车制造的增加以及中国、日本、韩国和印度政府支持的AI创新。新兴市场因采用AI驱动的安全和辅助驾驶系统而展现出更大的发展，以应对日益严格的车辆安全法规

汽车AI处理器市场趋势

AI/ML和生成式AI的整合正在改变汽车制造商对车辆智能和基于数据的决策的看法。OEM越来越多地利用优化的处理器进行车载模型训练、边缘推理和神经网络加速。这一转变由追求AI驱动的驾驶舱体验(例如更沉浸式的驾驶舱或交互体验)、自动驾驶(或不同级别的自动化)和预防性维护所推动。主要供应商如NVIDIA或高通正在提供生成式AI能力，用于实时解释驾驶场景、预测驾驶员意图和个性化车载信息娱乐，从而改变车辆内乘客的体验

专用领域AI处理器架构的使用越来越普遍，设计针对特定车辆细分市场，如高级驾驶辅助系统（ADAS）、电动汽车（EVs）和自动驾驶车队。这一趋势源于汽车制造商要求处理器在功能安全（ISO 26262）和低功耗高效能之间取得平衡。Mobileye和特斯拉通过利用专为汽车设计的AI芯片，持续推动并获得市场份额，这些芯片针对特定且由市场驱动的车辆用例。每个供应商在车辆类别中引入差异化，并为OEM提供更轻松地将硬件与特定用例的AI工作负载对齐，从而打破了之前"一芯统治"的概念。

开发者和认证生态系统开始成为竞争性差异化因素，因为半导体公司提供培训和工具包，以简化汽车AI部署。NVIDIA的Drive开发者计划和高通的AI引擎SDK是结构化学习路径的例子，用于解决在车辆平台上部署AI的复杂性。综合来看，劳动力赋能和生态系统成熟的潜力正在发展，最终将帮助汽车制造商从试点项目扩展到生产，并建立长期供应商忠诚度。

混合和集中式计算架构正在重塑车辆设计范式，因为AI处理器正在成为主要处理器，支持分区和集中式电子/电气（E/E）架构，这一趋势由实时数据融合、软件定义车辆平台和单一控制单元内的多域处理需求推动。随着汽车制造商对可扩展AI计算框架的需求增加，这一架构趋势预计将在2027-2028年期间主导，特别是在全球OEM中，这些OEM正在瞄准L3+级自动驾驶和连接车辆生态系统。

汽车AI处理器市场分析

按处理器类型划分，汽车AI处理器市场分为图形处理单元（GPU）、中央处理单元（CPU）、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）和系统级芯片（SoC）。图形处理单元（GPU）细分市场以38%的份额主导市场，得益于其卓越的并行处理能力，可实现感知、传感器融合和自动导航的快速计算。

• OEM越来越多地使用基于GPU的AI处理器来加速深度学习、计算机视觉和自动驾驶导航工作负载。这主要是由于需要并行处理能力来解释来自多种传感器的数据流，同时允许自动驾驶系统进行实时决策。GPU需要提高模型准确性，加快推理时间，并缩短高级驾驶辅助系统应用的上市时间。
  
• 同时，为汽车OEM供应商的公司正在生产更高性能的汽车级CPU，以提供所需的控制驱动型、顺序处理。这是因为需要平衡的计算架构，其中CPU负责系统级控制、决策逻辑和协调AI加速器之间的任务。CPU将继续在控制软件定义车辆的安全运行、提供嵌入式操作系统功能以及管理车辆子系统中多个域的混合工作负载方面发挥作用。
  
• 最后，汽车制造商和半导体制造商正在寻求定制ASIC基础的AI处理器，以实现优化的性能功耗比，同时满足严格的汽车安全认证要求。这一趋势源于减少延迟、功耗和成本的需求，以及为特定AI工作负载（如感知、传感器融合或路径规划）设计精心处理器的意愿。
  
• 例如，Tenstorrent和BOS半导体宣布推出“Eagle-N”汽车芯片组AI加速器，该加速器采用芯片组技术以优化成本并为汽车车载信息娱乐和自动驾驶应用提供定制化解决方案。预计Eagle-N芯片将于2026年底投入生产，并将于2025年CES首次展示。
  

按应用分类，汽车AI处理器市场被细分为高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶、预测性维护、车载信息娱乐及导航与远程通信。ADAS细分市场以42%的份额占据主导地位，原因在于其在乘用车和商用车中的广泛采用。

• ADAS持续主导汽车AI处理器需求，因为OEM整合了车道保持、自适应巡航控制和碰撞避免系统。日益严格的车辆安全法规要求以及消费者对半自动驾驶功能的偏好，推动OEM以更高水平采用这些系统。AI处理器是实现ADAS系统实时传感器融合、感知和决策的关键组件，为更安全、更智能的驾驶体验提供支持。
  

• 自动驾驶细分市场正在大力推动Level 3+及完全自动驾驶汽车的发展。AI处理器将成为实时高速计算LiDAR、雷达和摄像头数据以及导航和路径规划的关键平台。OEM对AI处理器的投资以及与半导体公司的合作将推动自动驾驶功能和技术的进一步部署。
  
• 预测性维护能力和采用率持续增长，随着车队运营商和OEM利用AI处理器进行持续车辆健康监测。实时分析传感器数据将使组件磨损和故障的早期检测成为可能，从而减少车辆停机时间和运营成本。不断扩大的联网车辆规模和物联网（IoT）整合正在加速边缘AI计算的应用。
  
• 2025年5月，Penske Truck Leasing采用基于远程通信设备的AI系统（Fleet Insight和Catalyst AI）每天扫描超过3亿个数据点。这种主动方法使得能够提前识别机械问题，从而最小化停机时间，并帮助Penske提升车队性能，服务客户包括Darigold和Honeyville。
  

按车辆类型分类，汽车AI处理器市场被细分为乘用车和商用车。乘用车细分市场预计将主导市场，原因在于ADAS、信息娱乐和自动驾驶等AI驱动功能的快速整合。不断增长的消费者对安全、连接和智能驾驶舱体验的需求，推动了全球乘用车中高性能AI处理器的广泛采用。

• 乘用车正在逐步整合AI处理器，以实现高级驾驶辅助系统（ADAS）功能，如车道保持、碰撞避免和自适应巡航控制。日益严格的安全法规和消费者对半自动驾驶功能的偏好，正在为更广泛的大众市场车型创造新的机会，实现实时感知、决策和更安全的驾驶体验。
  
• AI处理器正在被部署到乘用车的信息娱乐和智能驾驶舱系统中，以提供个性化体验、语音和手势控制以及实时分析。云连接用于个性化用户互动、远程更新和为车主提供生成式AI应用，将为乘用车内饰提供额外动力，使AI计算成为明确且关键的区别。
  
• 商用车正在越来越多地使用AI处理器进行预测性维护、传感器监控和车队健康指标分析。通过将更多处理转移到实时边缘位置（与远程信息处理相比），AI处理器将最小化车辆停机时间，降低运营成本，并优化路线效率，推动物流、卡车运输和公共交通解决方案中的AI采用。
  
• AI处理器正在推动商用车的半自动驾驶能力，包括自适应巡航、车道辅助和车队行驶等功能正在开发或测试中。对更安全运行、符合法规和提高长途卡车及任何送货车队业务运营效率的需求，将推动对专注于实时处理因素的高性能AI技术的进一步资本投资。
  

根据部署水平，汽车AI处理器市场被细分为一级（驾驶辅助）、二级（部分自动化）、三级（条件自动化）、四级（高度自动化）和五级（完全自动化）。二级（部分自动化）细分市场预计将主导市场，因为其在乘用车和商用车中广泛采用。OEM越来越多地实施AI驱动的车道保持、自适应巡航控制和交通堵塞辅助功能，推动对能够实时传感器融合和决策的处理器的需求。

• 包括车道偏离警告和基本巡航控制在内的一级系统，作为入门级安全功能继续在全球范围内扩展。AI处理器的加入提高了传感器的解释和反应时间，同时提高了驾驶员的意识。原始设备制造商（OEM）仍在寻求成本效益的方法，以实施基础AI能力，以满足法规安全标准，同时提供真实的安全功能，并逐步实现自动化进展。
  
• 二级自动化，结合自适应巡航控制的车道居中功能，是最普遍的，因为消费者接受度高。AI处理器允许车辆在实时情况下结合多传感器读数，并相应地进行半自动驾驶。监管力量和消费者对更安全车辆的偏好推动了二级系统，使其成为乘用车和商用车中最受欢迎的自动化水平。
  
• 三级自动化以约20%的复合年增长率增长，其条件自动化允许车辆在特定条件下自主执行指定的驾驶任务。AI处理器将管理与感知、预测和控制决策相关的复杂工作负载，不需要人类驾驶员。三级系统的逐步推出将技术置于试点状态，通常在高端车辆中，运营商与监管机构合作，以确保适当的自主权范围，允许安全地将控制权从车辆转回人类驾驶员。
  
• 第四级系统将允许车辆仅在有限应用场景中实现完全自主驾驶，这些场景由地理围栏区域定义，例如城市区域或校园环境。AI处理器将推动计算机硬件记录性能反馈、传感器读数、路径规划，并实现共享决策。
  

2024年，美国汽车AI处理器市场规模达到20亿美元，较2023年的18亿美元有所增长。

• 在北美地区，美国目前领先，因为OEM和一级供应商迅速采用由AI驱动的车辆、自动驾驶解决方案和联网汽车技术。NVIDIA、Intel、高通和Mobileye等重要半导体企业的存在，促进了AI处理器在乘用车和商用车上的开发和部署。
  
• 美国市场被认为是领先市场，因为其拥有成熟的汽车研发生态系统，其在高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶中的AI/ML应用已发展成熟，其拥有大量测试/试点项目，以及芯片制造商、OEM和软件开发商之间更好的协作速度，以便将AI处理器集成和测试到所有车辆平台。
  
• 美国汽车AI处理器市场仍有巨大的增长潜力，随着电动汽车、自动驾驶和半自动驾驶、预测性维护和联网车队解决方案的加速发展，AI处理器的采用率在车辆平台上不断提高。随着对边缘计算、AI工具链、符合法规的汽车级芯片组和安全系统的关注度增加，OEM和供应商可以加速创新，提高性能并降低成本。
  

2024年，北美汽车AI处理器市场占据了38.7%的市场份额。

• 北美汽车AI处理器需求高涨，主要由OEM数字化转型倡议和联网车辆及自动驾驶技术的采用推动。公司主要投资于开发AI驱动的安全系统、预测性维护和信息娱乐系统，以应对乘用车和商用车日益变化的监管和消费者需求。
  
• 加拿大汽车AI处理器市场正以预计16.8%的复合年增长率快速扩张，主要由电动汽车采用率提高、自动驾驶项目和AI/ML应用部署推动。主要现代化趋势包括边缘计算、性能提升的AI芯片、符合安全标准的架构以及向车辆级AI创新和部署的劳动力发展。
  
• 复杂AI能力的采用正在增加，例如OEM和一级供应商实施实时传感器融合、预测分析、车队管理和自动驾驶决策。基于AI的运营效率和为汽车设计的驾驶辅助系统正在增加，以便未来实现更智能、更安全和联网的移动体验。
  

2024年，欧洲汽车AI处理器市场规模为12亿美元，预计在预测期内将呈现有利增长。

• 2024年，欧洲被评为第二大市场，复合年增长率为18.1%。这一增长主要由汽车中的AI/ML采用、政府支持的自动驾驶努力、持续的安全法规以及各种细分市场中联网和电动汽车的部署推动。
  
• 德国、法国和英国继续引领欧洲其他国家：这些国家受益于现有的汽车研发生态系统、丰富的IT基础设施以及对AI驱动车辆平台的需求增长。德国以专注于银行和金融服务业的移动技术而脱颖而出。英国专注于分析驱动的智能移动和电动车辆集成，而法国则专注于混合通勤计算和将AI处理器整合到其乘用车和商用车队中。
  
• 中欧和东欧是一个发展中的市场，具有高增长机会。波兰、匈牙利和捷克共和国等国家正在投资车辆AI研发工作、连接和自动驾驶车辆基础设施以及车队AI解决方案。
  

德国主导欧洲汽车AI处理器市场，展现出强劲的增长潜力，复合年增长率为16.9%。

• 德国在欧洲汽车AI处理器市场中处于领先地位，凭借其先进的汽车和技术生态系统、高度的数字化成熟度以及在移动、制造和物流等关键领域的AI技术早期采用。对实时传感器数据处理的需求持续增长，这推动了AI处理器在预测性维护和自动驾驶等应用中的部署。


• 汽车组织和服务提供商持续投资权威的AI处理器平台、边缘计算能力和软件工具链。这些投资得益于行业范围内的监管合规性、自动驾驶测试标准和数字化转型倡议，以推动可扩展性、安全性、运营效率以及AI技术在乘用车和商用车中的广泛采用。
  
• 德国正专注于创新和工业4.0倡议，以支持AI处理器和平台的加速采用，实现实时分析、预测性车辆维护，并部署自动驾驶模型。有供应商群体正在捆绑服务，包括专业咨询、优化和托管支持，以确保企业采用并支持多个行业的高级决策、AI驱动的车队管理和智能车辆运营。
  

亚太地区汽车AI处理器市场预计在分析期间内以最高的复合年增长率23.2%增长。

• 亚太市场是全球增长最快的地区，原因在于连接车辆、电动车辆、自动驾驶计划的快速增长以及AI/ML在车辆系统中的应用。OEM和一级供应商正在大力投资高性能AI处理器，以支持车辆系统中实时计算和预测分析的需求。
  
• 在中国之后，印度和日本代表一些最大的市场机会；两者各有特点。中国在政府行动的支持下，领先于自动驾驶和电动车辆平台的大规模采用。印度的积极增长源于中小型企业和中型汽车制造商采用成本效益的AI解决方案和边缘计算。
  
• 东盟国家，特别是泰国、印度尼西亚和马来西亚，正在支持强劲的区域增长，因为汽车制造商更新了连接车辆平台、车队管理和半自动驾驶应用中的AI处理器可用性。混合和边缘计算解决方案正在管理传感器数据，支持AI工作负载，并提高汽车制造、物流和移动领域的运营效率。
  

中国预计在亚太地区汽车AI处理器市场中以23.7%的复合年增长率增长。

• 中国在亚太市场处于领先地位，该国在自动驾驶系统、电动汽车（EV）制造和汽车价值链全面的大规模AI能力方面表现突出。国内原始设备制造商（OEM）和科技公司正在快速开发AI驱动的感知、导航和驾驶辅助系统，以提升车辆安全性和性能。
  
• 汽车业务正在迅速投资于数据驱动的车辆架构，这些架构能够通过利用边缘AI处理器、集中式计算平台和芯片传感器架构及设备，实现有利可图的AI系统。这些技术可提供更好的上下文意识、减少延迟并实现预测性决策。主要产品优先事项包括：功率效率、传感器融合和高级驾驶辅助工作负载。
  
• 中国预计将在2025年进一步巩固其汽车AI处理器的领先地位，这一目标得到了国家主导的战略支持，例如《智能汽车创新发展战略》。汽车制造商（如比亚迪、蔚来和小鹏）与半导体公司（如地平线机器人、华为和英伟达）之间的合作正在加速汽车行业大规模部署AI芯片。
  

拉丁美洲汽车AI处理器市场在2024年达到4.858亿美元，并预计在预测期内将呈现有利的增长。

• 拉丁美洲市场预计将以20.8%的复合年增长率增长，这是因为汽车和移动出行领域的数字化转型、云采用和AI/ML合作加速。对实时分析和预测智能的需求正在推动拉丁美洲地区采用先进的AI处理器。
  
• 墨西哥和阿根廷是该地区的主要贡献者。墨西哥的工业基础设施完善，汽车制造生态系统不断发展，云原生和混合湖屋架构的快速渗透正在推动对AI驱动汽车系统的需求。相比之下，阿根廷利用新兴的区域数字生态系统，其监管标准与国际标准保持一致，并不断增加企业对现代化和AI基础设施的投资。
  
• 智利、哥伦比亚和秘鲁等新兴地区国家具有巨大的增长潜力。城市化进程、中小企业（SMEs）的参与以及对数据生态系统的投资都支持AI在汽车制造和连接式移动解决方案中的采用。已建立合作伙伴关系并具备可扩展服务模式的供应商，有望在这些新兴且分散的市场中获得机会，这些市场正在逐渐兴起。
  
• 拉丁美洲汽车行业的发展不仅依赖于AI处理器，还得益于云市场、托管AI服务和AI就绪开发平台的兴起。向低成本基础设施如AWS、Azure和GCP的转变，使组织能够现代化车辆数据架构，统一分析能力，并构建运营智能，以更快速地做出决策并减少复杂性。
  

巴西预计将以18.5%的复合年增长率增长，在拉丁美洲汽车AI处理器市场中。

• 巴西市场正在经历强劲增长，因为企业正在实施混合和多云架构，以平衡数据安全、监管合规性和AI部署的可扩展性。这些架构支持整合本地系统和云系统，从而支持实时分析、AI/ML工作负载和企业数据访问，涵盖汽车制造、连接车辆系统和工业运营等领域。
  
• 巴西的企业正在有意识地使用湖屋平台来推动人工智能驱动的创新。预测智能、个性化客户体验和优化需求正在推动AI处理器整合到连接车辆系统和汽车行业的生产流程中。通过这些方式，湖屋基础设施正在成为汽车生态系统数字化转型的核心驱动力，涵盖BFSI、制造业和零售等部门，这些部门促进了汽车生态系统的运作和运营融资。
  
• 采用速度正在通过IT服务供应商、汽车OEM和云服务提供商之间的合作加快，这些合作伙伴可以提供托管服务、咨询和AI部署协助。这些合作伙伴帮助企业简化AI部署，提高基础设施效率，并尽可能利用数据以便更快做出决策并提高运营敏捷性。
  
• 2025年，梅赛德斯-奔驰巴西与Aquarela Analytics合作，为企业实施了AI分析系统，以满足将历史源数据整合到之前独立数据库的需求，以便做出有洞察力的实时/数据驱动的决策。由于基础设施建立在开源软件（OSS）上，这表明巴西正在加强对成本效益高、独立的AI网络的孤立开发，这可以为连接和智能车辆的开发开辟创新和机遇。
  

中东和非洲地区在2024年占据了3.33亿美元，并预计在预测期内将显示出有利的增长。

• 2024年，中东和非洲地区汽车AI处理器市场占全球市场的6%，这一增长得益于数字化转型加速、云采用以及BFSI、电信、制造业和零售等行业AI/ML驱动分析需求的增长。该地区对云或云原生架构的需求增加正在推动汽车价值链上先进AI的采用，支持数据驱动的决策、运营智能和预测性维护。
  
• 该地区的增长还得到了现代化老旧IT基础设施的支持，因为组织希望提高对不断增长的企业数据的管理能力。组织寻求云原生/混合架构以整合数据孤岛，提高分析和AI准备度，并扩大分析和数据活动，为AI处理器的更广泛采用奠定基础，特别是在连接车辆系统和汽车生产环境中。
  
• 阿联酋和沙特阿拉伯主导了该地区市场，得益于高价值的企业生态系统、实质性的政府数字化计划和成熟的IT和云基础设施。阿联酋的格局将继续发展，重点放在AI驱动的分析、自主移动应用和智能基础设施发展上，而沙特阿拉伯则在发展多云环境，并将AI应用于制造业、移动性和治理，如其2030愿景所强调的。
  
• 其他地区市场在AI采用阶段的进展正在增加，南非和卡塔尔的AI采用正在加强，这体现在公私合作、发展国家AI战略和计划以及汽车和移动相关应用AI研发的增长上，这进一步巩固了中东和非洲在全球汽车AI格局中的地位。
  

2024年，阿联酋将在中东和非洲汽车AI处理器市场经历显著增长。

• 阿联酋市场以21.2%的复合年增长率快速增长，得益于该国数字化转型倡议和组织机构对AI驱动分析的采用率不断提高。政府大力支持如阿联酋国家AI战略2031等项目，倡导在汽车、工业和交通等领域采用新型数据处理技术，包括AI处理器。
  
• 阿联酋的组织机构越来越多地利用云原生和混合架构来支持实时分析和AI/ML工作负载，以及基于数据的决策制定。这些实际部署实现了本地计算基础设施与云环境的全面集成，并使组织机构能够管理合规性、数据主权和性能优化。
  
• 该市场还得到了与全球云服务提供商（包括AWS、微软Azure和Google Cloud）的战略合作伙伴关系的支持，以及区域系统集成商提供的托管服务、咨询和AI基础设施支持。这些合作伙伴关系简化了AI的部署和治理，同时确保可扩展性和运营效率，并加快智能汽车解决方案（如自动驾驶系统、联网车辆平台和预测性维护系统）的上市速度。
  

汽车AI处理器市场份额

汽车AI处理器行业的前7家公司是英伟达、特斯拉、Mobileye（英特尔）、高通、大陆集团、博世和华为技术，它们在2024年贡献了市场的57%。

• 英伟达在汽车AI处理器市场处于领先地位，市场份额为15.3%。其自动驾驶平台DRIVE平台集成了GPU、CPU和AI加速器，用于所有自动驾驶和ADAS应用。它为汽车制造商提供了一个完全可扩展的硬件-软件生态系统，提供实时感知、模拟和数据处理能力，最终使汽车制造商能够利用高性能计算能力，打造更聪明、更安全和更节能的汽车。
  
• 特斯拉开发了基于硅的AI处理器，如FSD（全自动驾驶）AI芯片，用于自动驾驶应用的实时感知和驾驶决策。该公司在硬件和AI软件方面的垂直整合，使其连接电动车产品的性能、学习和功率得到全面优化。
  
• Mobileye由英特尔拥有和运营，为ADAS和自动驾驶提供基于视觉的AI处理器和SoC。EyeQ产品系列集成了AI加速和感知算法，提供物体检测、地图绘制和环境感知能力，使Mobileye成为安全导向型汽车应用AI硬件的主要供应商。
  
• 高通 Snapdragon Ride平台为自动驾驶和联网汽车提供可扩展的AI计算解决方案。该架构融合了CPU、GPU和AI核心，并满足传感器融合和实时感知，以及驾驶的适应性智能。高通随后利用其连接专业知识，优化车联网（V2X）通信，并实现下一代汽车数字架构。
  
• 大陆集团
• 通过将AI处理器整合到智能移动系统中，进一步提升了对传感器的关注，支持ADAS、自动驾驶和车载计算解决方案。大陆集团在芯片层面与合作伙伴合作，同时依靠自主开发的软件，以满足能效高、实时AI应用的需求，这些应用旨在提升道路安全、车辆感知和智能连接移动性能。
  
• 罗伯特·博世将传感器技术与AI处理器和嵌入式计算相结合，使ADAS和自动驾驶系统能够通过AI驱动的ECU和系统级芯片应用运行，支持ADAS和自动驾驶系统的实时感知、传感器融合和预测分析能力，从而使汽车制造商能够部署安全、可靠且高效的驾驶辅助和自动驾驶技术。
  
• 华为最大化利用其人工智能处理器、昇腾AI处理器和云边计算平台，分别用于智能车辆系统、ADAS和智能驾驶舱应用。华为的AI硬件组合强调在汽车应用中实现高性能、低功耗计算，以支持实时决策，并直接推动中国快速发展的智能移动生态系统中的智能移动系统。
  

汽车AI处理器市场公司

汽车AI处理器行业的主要参与者包括：

• 奥托立夫
• 百度
• 大陆集团
• 地平线机器人
• 华为技术
• Mobileye（英特尔）
• 英伟达
• 高通
• 罗伯特·博世
• 特斯拉
  

• 奥托立夫将工作重点放在基于人工智能的ADAS和自动驾驶平台上，并专注于整合处理器进行传感器融合和实时决策过程。同样，百度也强调其Apollo平台，该平台使用自主研发的AI芯片用于自动驾驶，并专注于感知、地图和深度学习工作负载，以推动中国智能车辆的发展。奥托立夫和百度都致力于提供先进的连接移动性。
  
• 大陆集团正在为ADAS功能、车辆感知和连接服务提供AI处理能力，作为其智能移动系统的一部分。地平线机器人专注于开发边缘AI芯片，以及其自动驾驶解决方案，两者均优化用于实时和低功耗处理。这两家公司都整合了硬件和软件，以在OEM和移动平台上实现AI处理能力的扩展。
  
• 华为将其昇腾AI处理能力作为其车载智能、智能驾驶舱和ADAS的解决方案的一部分，作为云到边缘的解决方案。Mobileye（英特尔）为自动驾驶提供基于视觉的AI SoC，用于感知和地图绘制。这两家公司都为创建AI驱动的车辆提供动力，在全球汽车市场上平衡高性能计算能力与先进传感器技术的整合。
  
• 英伟达通过DRIVE平台推动自动驾驶市场，通过将GPU、AI加速器和实时分析整合到一个平台中，创建AI处理生态系统。高通的骁龙Ride平台旨在为车辆感知、V2X套接字和传感器融合提供云和边缘解决方案。英伟达和高通平台都增强了可扩展、高性能处理能力，使OEM能够嵌入智能和连接车辆处理能力。
  
• 博世正在将AI处理器整合到电子控制单元（ECU）中，作为高级驾驶辅助系统（ADAS）和预测分析框架的一部分，用于自主系统，并开发支持安全性和运营效率的平台解决方案。特斯拉设计了自己的AI芯片架构，以便支持其完全自动驾驶（FSD）系统，确保感知和实时决策功能的可靠性和运营性能。
  

汽车AI处理器行业新闻

• 2025年4月，Aptiv与百度合作，在华推广智能驾驶解决方案。该合作结合了Aptiv的AI驾驶舱平台和百度的自动驾驶技术，同时提供Freenow的服务能力，以支持自动驾驶出租车服务。
  
• 2025年4月，地平线机器人与博世签署了谅解备忘录，以进一步推动智能驾驶解决方案的合作。该战略旨在将地平线的AI处理器与博世的汽车解决方案结合，通过提升智能能力和安全功能来增强ADAS和自动驾驶。
  
• 2025年9月，华为宣布与汽车制造商建立新的合作模式，以便在车辆建造计划中拥有更多控制权。作为这一战略的一部分，汽车制造商将在符合法规的同时，对车辆设计和创新拥有更多控制权，同时允许华为的AI技术根据市场和消费者需求进行引入。
  
• 2025年9月，高通与哈曼合作，在哈曼的汽车产品线中部署高通的骁龙驾驶舱精英平台。该合作有助于通过整合先进的驾驶辅助系统（ADAS）、信息娱乐和连接功能，为车内体验提供增强的AI功能，推动软件定义汽车的发展。
  
• 2024年11月，Mobileye在Driving AI活动上展示了其最新的AI方法论，重点关注自动驾驶车辆功能的最先进技术。Mobileye提供了关于正在开发的AI应用的更新，这些应用适用于辅助驾驶和完全自动驾驶车辆，重点关注汽车行业的安全性、效率和可扩展性。
  

汽车AI处理器市场研究报告涵盖了行业的深入分析，包括从2021年到2034年的收入（百万美元/十亿美元）和数量（单位）的估计和预测，以下是各细分市场：

按处理器分类

• 图形处理单元（GPU）
• 中央处理单元（CPU）
• 专用集成电路（ASIC）
• 现场可编程门阵列（FPGA）
• 系统级芯片（SoC）

按应用分类

• 高级驾驶辅助系统（ADAS）
• 自动驾驶
• 预测性维护
• 车载信息娱乐
• 导航与车联网

按车辆类型分类

• 乘用车
  • SUV
  • 掀背车
  • 轿车
• 商用车
  • 轻型商用车（LCV）
  • 中型商用车（MCV）
  • 重型商用车（HCV）

按部署级别分类

• 一级（驾驶辅助）
• 二级（部分自动化）
• 三级（有条件自动化）
• 四级（高度自动化）
• 五级（完全自动化）

上述信息适用于以下地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 俄罗斯
  • 北欧
  • 波兰
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳新地区
  • 越南
  • 泰国
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
• 中东及非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋