汽车人工智能模拟与合成数据生成市场规模 - 按提供类型、模拟类型、合成数据、应用、终端用户、部署方式、车辆类型分类，增长预测（2026-2035年）

汽车AI模拟与合成数据生成市场规模

全球汽车AI模拟与合成数据生成市场规模在2025年估计为10.3亿美元。根据Global Market Insights Inc.最新发布的报告，该市场预计将从2026年的15.1亿美元增长至2035年的291.5亿美元，复合年增长率为39%
 

高度发达的驾驶员辅助系统(ADAS)和自动驾驶技术的快速普及正在推动汽车开发体系的范式转变。汽车行业的模拟和合成数据创建正在成为一种支持技术，它促进了虚拟测试、AI大规模训练以及更复杂汽车软件系统的安全保障。通过这些平台，整车制造商和一级供应商可以重现大规模可控的交通条件、传感器动态和环境条件，从而消除了对一般昂贵的物理测试的依赖
 

例如，2026年1月，NVIDIA宣布推出新的高功耗AI模型和结构，以加速自动驾驶汽车的训练和建模，强调了需要创建高保真虚拟环境以匹配现实场景生成和感知AI训练的需求正在迅速增加。这是当前模拟平台和合成数据作为开发和验证自动驾驶系统的关键基础设施的现状
 

汽车AI模拟平台采用率的加速体现在整车制造商、一级供应商、云基础设施提供商和模拟软件开发商之间的战略投资和生态系统合作上。汽车制造商正在将模拟优先的软件开发周期整合到其ADAS和自动驾驶软件中，而技术供应商则提供一站式解决方案，以集成传感器模拟器、场景生成器、AI模型进行验证和持续回归。这些合作简化了集成的复杂性，增强了模型的健壮性，并降低了整个车辆项目开发成本
 

各种整车制造商和自动驾驶技术开发商已经证明了大规模模拟和合成数据管道的有效性，在实际使用前完成了数百万公里的虚拟运行。基于模拟的开发过程使开发过程具有更短的迭代周期，能够更早地识别故障模式，并更可预测地符合功能安全和自动驾驶标准。这一趋势正在建立软件定义汽车开发的新标准，其中验证不再是项目结束时的里程碑，而是一个持续的、基于数据的努力
 

疫情后出现的在线工程和在线开发转变进一步推动了AI模拟和合成数据工具的使用。基于云的模拟环境正在变得越来越流行，因为工程团队试图利用并行开发、远程协作和以成本效益方式扩展计算资源的好处。这一趋势得到了政府和监管机构的支持，他们鼓励更安全、更清洁和更自动化的移动系统，其中虚拟测试框架被鼓励以增强物理验证并最小化开发风险
 

北美和欧洲目前是汽车AI模拟和合成数据生成领域最成熟的市场，主要受严格的安全标准、高水平的ADAS渗透率以及自动驾驶开发的大量投资驱动。该地区的模拟平台与监管合规流程、安全案例记录和OTA程序验证密切相关，导致单个项目的广泛采用和高成本的软件采购。
 

亚太地区正在成为增长潜力最大的地区，这一趋势得益于智能汽车项目的快速发展、高密度驾驶条件以及对智能出行项目的大力政府支持。大规模模拟和合成数据正在被越来越多地用于协助中国、日本和韩国的本地OEM、自动驾驶试点项目以及出口导向的汽车平台。该地区在AI创造、云计算和汽车制造方面的优势，使其成为可扩展、高效且经济的汽车AI模拟的全球中心。
 

汽车AI模拟与合成数据生成市场趋势

汽车行业正在向基于场景的AI系统验证转变，这些系统的安全性和性能将通过对关键驾驶场景的响应进行评估，而非基于距离的测试指标。这一趋势使得能够模拟结构化、可重复和安全相关场景的模拟平台变得更加重要，包括罕见和高风险的边缘情况。
 

例如，2026年1月，亚马逊网络服务（AWS）加深了与德国自动驾驶卡车硬件开发商Aumovio的AI开发合作伙伴关系，以专注于在模拟环境中对自动货运卡车进行更精确的罕见和边缘情况分析和模拟测试，这表明行业更加关注模拟环境，以模拟超出常规真实里程的关键驾驶条件。
 

人工数据在AI模型训练的初期阶段被越来越多地整合，以缩短开发周期并减少数据偏差。通过在收集真实世界数据之前，将模型暴露于各种标注的虚拟数据集，开发者增强了模型的泛化能力、感知准确性，并消除了对耗时且昂贵的物理数据收集的依赖。
 

汽车行业的OEM正在与AI模拟软件供应商、云服务提供商和半导体公司越来越多地合作，以创建端到端的开发系统。此类合作伙伴关系可以提供可扩展的虚拟测试系统，最小化计算资源，并缩短周期时间，使OEM能够应对不断增加的软件复杂性，而不会影响安全性或合规性。
 

随着ADAS和自动驾驶系统的发展，在罕见且难以预测的条件下的可靠性表现已成为主要关注点。模拟和合成数据生成允许系统化创建长尾场景，如异常行人行为、复杂城市交互和极端天气，显著提高了AI的鲁棒性和安全性。
 

汽车AI模拟与合成数据生成市场分析

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根据产品类型，汽车AI模拟与合成数据生成市场分为软件和服务。软件细分市场占据主导地位，2025年占比约65%，预计到2035年将以超过38.5%的复合年增长率增长。
 

• 汽车AI模拟与合成数据生成行业主要由软件主导，这主要是由于向软件定义汽车的快速转变，其中ADAS和自动驾驶功能越来越多地通过数字平台而非物理原型进行开发、验证和更新。
   
• 模拟软件使OEM和一级供应商能够大规模重现复杂的驾驶环境、传感器行为和车辆动力学，从而允许数百万种场景进行虚拟测试。这大大缩短了开发时间，降低了测试成本和安全风险，使软件成为AI驱动汽车开发的核心推动力。
   
• 云计算、AI算法和高性能GPU的进步使软件基础的模拟和合成数据生成具有高度可扩展性和持续可升级性。OEM更倾向于选择软件解决方案，因为它们支持更快的迭代周期、通过虚拟验证实现的法规合规性以及与AI训练管道的无缝集成。随着自动驾驶和ADAS系统变得更加复杂，软件平台逐渐取代了依赖硬件的测试，进一步巩固了软件在汽车AI模拟生态系统中的主导地位。
   
• 例如，2026年1月，亚马逊网络服务(AWS)扩大了与Aumovio的AI驱动开发合作伙伴关系，提供基于云的AI工具，以简化自动驾驶车辆的验证和开发，突显了大规模软件和AI平台在虚拟测试和边缘情况处理中的核心作用。
   
• 服务细分市场预计在预测期内将以超过39.7%的复合年增长率增长，主要是由于ADAS和自动驾驶系统的复杂性不断增加，这增加了对专业模拟、验证和数据工程服务的需求。
   
• OEM和一级供应商越来越依赖外部专家进行场景建模、合成数据生成、AI模型验证和法规合规性测试，因为内部能力往往不足以高效管理大规模、安全关键的模拟工作负载。

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根据部署模式，汽车AI模拟与合成数据生成市场分为本地部署、基于云和混合模式。本地部署细分市场占据主导地位，2025年占比约57%，该细分市场预计将从2026年到2035年以超过37.9%的复合年增长率增长。
 

• 汽车AI模拟与合成数据生成市场主要由本地部署细分市场主导，这主要是由于对严格的数据安全、知识产权保护以及功能安全和汽车网络安全标准的合规性要求。OEM和一级供应商处理高度敏感的车辆架构、感知算法和专有数据集，这些数据集通常不允许进入外部云环境。本地部署使组织能够完全控制数据、模拟模型和AI训练管道，确保机密性和符合内部治理和法规要求。
   
• 大规模汽车模拟和合成数据生成需要高性能计算资源，具有低延迟和可预测的性能。本地基础设施支持连续的计算密集型工作负载，例如传感器精确模拟、硬件在环测试和实时验证，无需依赖网络带宽或云服务可用性。对于安全关键的ADAS和自动驾驶汽车开发，这种可靠性和性能优势继续巩固本地部署在市场中的主导地位。
   
• 例如，2024年7月，宝马集团雷根斯堡工厂公开详细介绍了其使用“3D人体模拟”和数字孪生工具来提前数年规划未来汽车装配线，展示了大型OEM如何在受控的现场环境中构建和使用先进模拟技术。
   
• 基于云的细分市场预计在预测期内将以超过40.6%的速度增长，主要受可扩展、协作和成本效益开发环境需求的推动。汽车OEM和一级供应商正在将模拟工作负载转移到云平台，这些平台提供按需计算能力、灵活存储和高吞吐量处理，以满足大规模AI模型训练和大规模虚拟场景生成的需求。云基础设施使跨地区团队能够共享模拟资产，快速迭代并验证软件更新，而无需受本地硬件限制的约束。
   

按车辆类型划分，汽车AI模拟与合成数据生成市场分为乘用车和商用车。2025年，个人用车细分市场占据了主要市场份额。
 

• 乘用车细分市场是最大的市场，因为这些车辆处于ADAS和自动驾驶功能部署的前沿。如自适应巡航控制、车道保持辅助、自动泊车、驾驶员监控系统和碰撞避免等技术首先在乘用车中大规模引入。这些系统需要大量虚拟测试、场景模拟和大量标注数据，推动乘用车开发周期中对基于AI的模拟平台和合成数据生成工具的需求。
   
• 全球乘用车生产量显著超过商用车，为AI驱动的软件验证创造了更大的安装基础。乘用车OEM还面临强大的监管和消费者压力，以满足安全标准并提供频繁更新的软件定义功能。模拟和合成数据工具允许更快的迭代、合规性测试和AI模型的持续改进，巩固了乘用车作为汽车AI模拟生态系统中主导的终端用户细分市场。
   
• 例如，2025年3月，沃尔沃汽车宣布使用AI生成的虚拟世界来模拟事故数据并增强车辆安全软件，使复杂场景的广泛测试成为可能，这些场景在物理测试中难以捕捉。
   
• 商用车细分市场预计将以超过40%的复合年增长率增长，主要受物流、货运、公共交通和特种车辆中先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术采用增加的推动。车队运营商利用AI模拟和合成数据验证感知、规划和安全系统，这些系统在复杂、高里程使用场景中难以物理复制且成本高昂。由于商用车在长途公路到城市配送路线等多样化环境中运行，数字验证和基于场景的测试可降低开发风险并确保系统的稳健性。
   

根据最终用途，汽车AI模拟与合成数据生成市场被划分为整车制造商、一级供应商、科技公司和研究机构。整车制造商细分市场占据主导地位。
 

• 整车制造商细分市场主导汽车AI模拟与合成数据生成市场，原因在于其在车辆架构设计、ADAS集成和自动驾驶路线图拥有核心地位。整车制造商负责从传感器选择到软硬件协同设计，再到功能安全和法规合规的全流程系统验证。AI模拟和合成数据平台使整车制造商能够在开发周期早期虚拟测试数百万种驾驶场景，大幅减少对昂贵的实体原型和真实世界测试的依赖，同时加快上市速度。
   
• 整车制造商越来越多地内化模拟能力，以保护车辆数据、算法和驾驶策略的专有性。随着软件定义汽车的普及，整车制造商正在大力投资内部虚拟测试环境、数字孪生和AI训练管道，以持续提升车辆智能性能。它们庞大的研发预算、长期自动驾驶战略以及对车辆安全和认证的直接责任，使整车制造商成为汽车AI模拟和合成数据生成解决方案的主要采购者和用户，巩固了其在该市场的主导地位。
   
• 例如，2025年9月，日产与英国AI初创公司Wayve合作，将AI驱动的自动驾驶技术整合到其ProPILOT系统中，展示了整车制造商如何与AI软件创新者合作，将先进驾驶辅助和自动驾驶功能更快地应用于量产车辆。
   
• 科技公司细分市场预计将以超过40.5%的复合年增长率增长，原因在于整车制造商和一级供应商对先进AI模拟软件、传感器建模工具和合成数据平台的需求不断增加。科技公司提供可扩展的高性能云端和本地部署解决方案，使快速虚拟验证、场景生成和AI模型训练成为可能。它们在机器学习、高保真模拟和数据分析方面的专业知识，帮助汽车制造商降低开发成本，加快上市速度，并有效应对复杂的ADAS和自动驾驶需求。

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美国主导北美汽车AI模拟与合成数据生成市场，占比约85%，2025年营收达3.283亿美元。
 

• 美国市场呈现强劲增长，原因在于该国在先进ADAS和自动驾驶开发方面的领先地位。主要整车制造商、自动驾驶技术公司和一级供应商正在大力投资AI驱动的感知、规划和验证系统。严格的安全要求，加上来自NHTSA等机构的不断演进的监管指导，正在加速虚拟验证、基于场景的测试和大规模模拟的采用，以减少对实地道路测试的依赖。
   
• 美国汽车价值链中AI软件提供商、云计算巨头和半导体公司的强大存在，正在推动可扩展的模拟生态系统的发展。软件定义车辆架构的高采用率、频繁的OTA更新以及快速的创新周期需要持续进行AI模型验证。这推动了对合成数据生成和模拟平台的持续需求，这些平台支持更快的开发时间表、成本优化和乘用车及商用车项目的安全保障。
   
• 例如，2026年1月，Synopsys在CES 2026上展示了基于AI的汽车工程和虚拟化解决方案，使汽车制造商能够虚拟化硅片和软件开发，预测性能并优化可靠性，这直接支持了美国车辆项目中AI模拟的采用。
   
• 由于拥有强大的AI研究人才集中度、政府支持的创新计划以及对自动驾驶和软件定义车辆开发的日益关注，加拿大在汽车AI模拟与合成数据生成市场的复合年增长率预计将达到40.3%。加拿大的汽车生态系统越来越依赖虚拟测试和合成数据来支持感知AI、安全验证和基于场景的开发，特别是在多样化的天气和城市条件下进行现实测试成本高且耗时。
   

德国的汽车AI模拟与合成数据生成市场预计将在2026年至2035年期间经历显著且有前景的增长。
 

• 欧洲在2025年占据市场份额的31%以上，并预计将以约36.8%的复合年增长率增长，这得益于该地区对车辆安全的强烈监管重点、ADAS和自动驾驶技术的早期采用，以及虚拟验证在认证和开发流程中的深度集成。
   
• 德国是汽车AI模拟与合成数据生成市场的强势领导者，得益于其世界一流的汽车生态系统、先进的研发基础设施以及宝马、奔驰、大众和奥迪等领先OEM的集中度。这些公司处于ADAS和自动驾驶开发的前沿，需要高保真模拟平台和合成数据集来验证感知、规划和控制算法。该国对安全的重视、严格的欧盟法规合规性以及功能安全标准（ISO 26262）的采用进一步推动了对虚拟测试和基于AI的验证工作流程的投资。
   
• 德国拥有一个强大的Tier-1供应商、半导体供应商和专业AI模拟软件公司网络，这些公司与OEM密切合作。该国对创新、数字孪生开发和基于场景的测试的重视确保了汽车AI系统能够高效、安全和大规模地进行测试，使德国成为欧洲和全球AI模拟和合成数据生成的中心。
   
• 例如，2025年9月，大众宣布计划在2030年前通过全球业务投资高达10亿欧元用于人工智能，包括与达索系统合作开发一个基于AI的工程平台，以实现车辆项目的虚拟测试和模拟，进一步巩固了德国在先进模拟驱动开发方面的领导地位。
   
• 英国正在成为汽车AI模拟与合成数据生成的强劲增长市场，得益于其先进的汽车研究生态系统、强大的AI和软件工程人才以及政府支持的创新倡议。该国拥有世界一流的大学和研究中心，与OEM、Tier 1供应商和科技初创公司密切合作，开发下一代ADAS和自动驾驶系统。虚拟验证、数字孪生和基于场景的测试投资的增加使英国公司能够加速AI模型训练和验证，同时减少对昂贵的物理测试的依赖。
   

中国汽车AI模拟与合成数据生成市场预计将在2026-2035年期间经历显著且充满希望的增长
 

• 亚太地区在2025年占据市场份额超过26%，并预计在2026年至2035年间以约42%的复合年增长率增长，原因包括ADAS和自动驾驶技术的快速采用、巨大的汽车生产规模以及对智能出行和车联网项目的政府支持。中国、日本、韩国和印度等国家正在大力投资AI、高性能计算和虚拟验证基础设施，以便利用合成数据集开发和测试感知和决策AI模型
   
• 中国在汽车AI模拟与合成数据生成领域处于领先地位，得益于其庞大的汽车生产基地、电动和自动驾驶汽车的快速采用以及对AI驱动移动解决方案的政府强力支持。比亚迪、蔚来、小鹏和吉利等整车制造商正在越来越多地利用AI模拟平台和合成数据集加速ADAS和自动驾驶的开发。中国对基于场景的测试、数字孪生和AI驱动验证的重视帮助制造商减少对昂贵的实地测试的依赖，同时满足安全和监管要求
   
• 中国拥有庞大的技术初创企业、半导体供应商和云基础设施公司生态系统，这些企业为可扩展的AI模拟和数据生成服务提供支持。对城市出行、智慧城市基础设施和自动货运运营的投资进一步推动了对高保真模拟的需求，使中国成为亚太地区和全球汽车AI模拟和合成数据生成的领先中心
   
• 例如，2024年7月，中国科技公司51Sim（51WORLD）展示了其合成数据平台如何生成大规模的摄像头和激光雷达数据集，以支持在各种边缘场景下的自动驾驶开发，突显了合成数据解决方案的快速技术采用和商业化
   
• 印度正在成为汽车AI模拟与合成数据生成领域增长最快的市场之一，原因包括先进驾驶辅助系统（ADAS）、车联网和电动出行解决方案的快速采用。该国的汽车行业正在拥抱AI驱动的开发和验证平台，以加速车辆软件部署，同时减少对昂贵的实体测试的依赖。不断增长的城市化、基础设施扩张以及对更安全、更智能汽车的消费需求推动整车制造商和一级供应商投资模拟工具和合成数据集，以高效验证感知、规划和控制算法
   

巴西汽车AI模拟与合成数据生成市场预计将在2026年至2035年期间经历显著且充满希望的增长
 

• 拉丁美洲在2025年占据约3%的市场份额，并预计在2026年至2035年间以约32.9%的复合年增长率稳步增长，原因包括巴西、墨西哥和阿根廷等关键市场中汽车软件开发、ADAS集成和自动驾驶试点项目的投资增加。整车制造商和一级供应商正在采用模拟平台和合成数据生成工具，以在多样化的驾驶环境中测试感知算法、场景处理和安全关键车辆功能，从而降低实地测试的成本和时间
   
• 巴西主导了拉丁美洲的汽车AI模拟与合成数据生成市场，原因包括其庞大的汽车生产基地、大众、斯泰兰蒂斯、丰田和福特等主要整车制造商的存在，以及对连接、电动和自动驾驶汽车开发的日益关注
   
• 该国的汽车生态系统正在越来越多地采用AI模拟平台和合成数据工作流程，以验证ADAS、感知算法和基于场景的测试。对研发中心的高额投资，加上需要在多样化的城市和高速公路条件下测试车辆的需求，推动了对可扩展虚拟验证解决方案的需求，从而减少对昂贵的现实世界测试的依赖。
   
• 政府推动智能出行、城市基础设施现代化和电动汽车采用的倡议，为AI模拟技术创造了有利的环境。本地初创企业、研究机构与全球技术提供商之间的合作，使OEM能够实施先进的合成数据生成和模拟平台。这使巴西成为拉丁美洲汽车AI验证的领先中心，同时支持区域内自动驾驶和以安全为导向的车辆技术的采用。
   
• 例如，2023年10月，在塞拉高查的第三届汽车产业链论坛上，Altair巴西强调了人工智能在汽车工程中的作用，突出了AI驱动的模拟和计算测试将如何推动巴西未来汽车开发工作流程。
   
• 墨西哥的汽车AI模拟与合成数据生成市场正在经历高速增长，原因包括汽车研发投资的增加、先进驾驶辅助系统（ADAS）的采用率上升，以及电动和智能网联汽车项目的扩展。在墨西哥运营的OEM和一级供应商正在利用模拟平台和合成数据集，加速感知、规划和控制算法的开发，同时减少对昂贵的实体道路测试的依赖。墨西哥不断增长的城市化和复杂的交通环境使基于场景的模拟和AI驱动的验证对车辆安全和软件优化至关重要。
   

2026年至2035年，阿联酋的汽车AI模拟与合成数据生成市场预计将经历显著且有前景的增长。
 

• 2025年，MEA占汽车AI模拟与合成数据生成市场的约4%，并预计在2026年至2035年期间以约40.6%的复合年增长率稳步增长，原因包括汽车技术投资的增加、智能城市倡议以及先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶试点项目的逐步采用。阿联酋、沙特阿拉伯和南非等国家的政府通过监管框架、移动技术区域和电动汽车及智能网联汽车项目的激励措施，支持创新。
   
• 阿联酋主导了MEA地区的汽车AI模拟与合成数据生成市场，原因在于其对智能出行倡议、自动驾驶试点项目和先进城市基础设施发展的强烈关注。由政府支持的项目，如迪拜自动驾驶交通战略和阿布扎比的智能城市计划，鼓励OEM、技术提供商和研究机构采用AI驱动的模拟平台和合成数据集，以测试ADAS、自动驾驶汽车和智能网联出行解决方案。对数字基础设施、云计算和AI研究的高额投资加速了虚拟验证工作流程的部署，使复杂车辆场景的高效和安全测试成为可能，而无需完全依赖昂贵的实体测试。
   
• 阿联酋吸引了全球技术合作伙伴和创新中心，提供了对先进模拟软件、场景生成工具和AI模型验证框架的访问权限。海湾地区和国际OEM企业与本地初创企业及研究中心的合作倡议，增强了阿联酋作为区域汽车AI模拟和合成数据生成中心的地位。这些发展，加上支持性的监管框架和自动驾驶车队的早期采用，推动了市场的快速增长，并巩固了阿联酋在中东和非洲地区的领导地位。
   
• 沙特阿拉伯预计将以最快的复合年增长率增长，成为中东和非洲地区汽车AI模拟与合成数据生成市场的增长引擎，得益于政府在智能出行、自动驾驶和数字基础设施发展方面的雄心勃勃的倡议。2030愿景下的项目，包括NEOM和其他智慧城市计划，推动了先进汽车技术的采用，需要AI驱动的模拟平台和合成数据来高效验证自动驾驶、高级驾驶辅助系统和互联车辆软件在多样化环境中的表现。这些投资减少了对昂贵的物理测试的依赖，并使下一代移动解决方案的部署更快、更安全。
  
   

汽车AI模拟与合成数据生成市场份额

汽车AI模拟与合成数据生成行业的前7家公司——安赛斯、西门子、达索系统、奥特莱尔工程、英伟达、dSPACE和PTC在2025年占据了约54.2%的市场份额。
 

• 安赛斯专注于将高保真物理模拟与AI工作流程集成，以加速高级驾驶辅助系统和自动驾驶车辆的开发。他们提供传感器建模、基于场景的测试和数字孪生解决方案，使OEM能够在虚拟环境中验证复杂的车辆系统。其策略包括云部署、与OEM和一级供应商的合作，以及扩展合成数据生成能力，以用于汽车AI应用中的机器学习模型训练。
   
• 西门子利用数字孪生和基于模型的系统工程（MBSE）进行汽车AI模拟。其策略强调将传感器模拟、车辆动力学和基于场景的测试整合到西门子Xcelerator平台中。他们与OEM合作，提供端到端的虚拟验证工作流程，将物理模拟与AI驱动的合成数据生成结合，以降低物理测试成本并加速自动驾驶和高级驾驶辅助系统的开发。
   
• 达索系统专注于将3DEXPERIENCE平台集成用于虚拟车辆验证，提供AI启用的模拟、数字孪生和场景生成。其策略包括使OEM和供应商能够进行多领域模拟（车辆动力学、传感器和高级驾驶辅助系统）并生成用于AI训练的合成数据集。他们强调基于云的部署、汽车生态系统的协作以及缩短自动驾驶和互联车辆的开发周期。
   
• 奥特莱尔的策略围绕物理驱动模拟与AI和机器学习在汽车应用中的结合展开。他们提供多物理建模、传感器模拟、场景生成和合成数据创建，用于训练感知和规划算法。奥特莱尔与OEM和一级供应商合作，提供可扩展的高性能模拟解决方案，以降低验证成本，加速AI模型开发，并使边缘情况的自动驾驶测试更安全。
   
• 英伟达专注于基于AI的自动驾驶和ADAS的仿真，利用其DRIVE Sim平台。其战略整合了高保真传感器建模、场景生成和合成数据管道，并结合GPU加速计算。NVIDIA与汽车制造商和一级供应商合作，创建车辆和环境的数字孪生，从而加速AI模型的训练和验证，同时减少对实体道路测试的依赖。云端和边缘部署是其核心策略。
   
• dSPACE专注于硬件在环（HIL）、软件在环（SIL）和虚拟验证环境，用于汽车AI系统。其战略整合了基于AI的场景生成、传感器仿真和合成数据创建，以验证ADAS和自动驾驶算法。他们强调模块化、可扩展平台，与OEM紧密合作，并通过复杂驾驶场景的安全、经济有效测试，减少实体道路试验的需求。
   
• PTC的战略涉及基于物联网的数字孪生解决方案和基于模型的仿真，用于汽车AI开发。他们整合了车辆数据、传感器建模和场景仿真，以生成AI验证的合成数据集。PTC强调利用其ThingWorx平台将仿真输出与云分析连接，从而实现AI模型的持续改进、预测性维护和ADAS及自动驾驶的加速测试流程。
   

汽车AI仿真与合成数据生成市场公司

在汽车AI仿真与合成数据生成行业运营的主要企业包括：
 

• Altair工程
• Ansys
• Autodesk
• 达索系统
• dSPACE
• ESI集团
• NVIDIA
• PTC
• 西门子
• The MathWorks
  
   
• 全球汽车AI仿真与合成数据生成提供商正在越来越多地部署云原生仿真环境、基于AI的场景引擎和数字孪生框架，以提高开发效率、安全验证和软件可靠性。
   
• 基于AI的仿真平台使ADAS和自动驾驶系统能够在数百万虚拟场景中进行持续测试，包括难以通过实体方式捕捉的罕见边缘情况。合成数据管道支持感知训练、传感器融合验证和偏差减少，同时显著降低数据获取成本，并加速安全关键汽车软件的合规性。
   
• OEM、半导体公司、仿真软件供应商和云服务提供商之间的战略合作正在重塑汽车AI仿真与合成数据生成生态系统。这些合作伙伴关系使高保真传感器建模、AI训练基础设施和大规模场景编排相结合的虚拟验证堆栈紧密集成。
   
• 这些生态系统支持ADAS和自动驾驶功能的更快上市，减少对实体测试的依赖，提高功能安全验证，并实现AI驱动车辆软件的可扩展部署，加速全球向软件定义和自动驾驶就绪汽车的过渡。
  
   

汽车AI仿真与合成数据生成行业新闻

• 2025年1月，NVIDIA推出了DRIVE Sim 4.0，引入神经渲染技术，以接近传统光线追踪速度的十倍速度提供高保真传感器仿真。该平台经过真实驾驶数据训练，支持摄像头、激光雷达和雷达仿真，并已被超过20家自动驾驶开发商使用。
   
• 2024年12月，Applied Intuition在E轮融资中筹集2.5亿美元后，估值达到40亿美元。该公司获得主要汽车制造商投资者的支持，计划加速产品创新，扩大全球业务，并与主要车辆制造商深化合作。
   
• 2024年11月，Waymo的模拟驾驶里程突破200亿英里，展示了其自动驾驶验证能力的规模。该公司运营着全球最大的模拟基础设施之一，可同时运行数万辆虚拟车辆，测试复杂和罕见的驾驶场景。
   
• 2024年10月，Euro NCAP要求2025年安全评级需提供模拟验证数据，要求OEM提交涵盖2,500多种标准化ADAS场景的验证数据。该监管更新正式认可模拟作为可接受的安全证据，加速了欧洲汽车项目中虚拟测试的采用。
   
• 2024年9月，大众集团投资2亿美元用于模拟基础设施，计划由其CARIAD软件部门运营一个集中式平台。该投资支持云端和本地模拟能力，为大众、奥迪、保时捷及集团其他品牌的数千名工程师提供支持。
   
• 2024年8月，宝马在全球自动驾驶开发项目中部署了Applied Intuition模拟平台。该平台取代了传统工具，标准化了模拟工作流程，预计通过自动化测试和云端扩展能力将开发周期缩短40%。
   
• 2024年7月，Cognata推出了Virtual Proving Ground服务，提供主要汽车测试场的数字孪生复制。该解决方案使OEM能够进行真实的虚拟测试，大幅减少对物理测试场的依赖，同时降低测试成本和设施利用率。
   

汽车AI模拟与合成数据生成市场研究报告涵盖行业深度分析，包括2022年至2035年按收入（十亿美元）的估计和预测，以下细分市场：

按提供类型

• 软件
• 服务

按模拟类型

• 传感器模拟
• 场景生成
• 车辆动力学
• HIL/SIL测试

按合成数据

• 图像与视频
• 表格
• 时间序列
• 其他

按应用

• ADAS测试
• 自动驾驶开发
• AI/ML模型训练
• 安全与合规
• 设计验证

按终端用户

• OEM
• 一级供应商
• 科技公司
• 研究机构

按部署模式

• 本地部署
• 基于云
• 混合

按车辆类型

• 乘用车
  
  • 轿车
  • 掀背车
  • SUV
• 商用车
  
  • 轻型商用车
  • 中型商用车
  • 重型商用车

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
  • 比利时
  • 荷兰
  • 瑞典
• 亚太地区
  
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 菲律宾
  • 印度尼西亚
  • 新加坡
• 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