汽车计算机视觉人工智能市场规模 2025年，汽车计算机视觉人工智能市场规模为 19亿美元，预计到2035年将达到 89亿美元，年均复合增长率（CAGR）约为 16.7%。 汽车计算机视觉 AI 市场关键要点 分享 2025年市场规模 19亿美元 2026年市场规模 22亿美元 2035年预计市场规模 89亿美元 年均复合增长率（CAGR，2026～2035年） 16.7% 区域主导地位 最大市场 亚太地区 增长最快的地区 亚太地区 主要企业 市场领导者：Mobileye 在 2025 年以超过 15% 的市场份额位居首位。 主要企业：该市场排名前五的企业包括 Bosch、Denso、Mobileye、NVIDIA、Valeo，这些企业在 2025 年合计占据 31% 的市场份额。 获取市场洞察和增长机会 下载免费 PDF 可寻址市场涵盖车载人工智能系统。这些系统利用摄像头、其他传感器和机器学习技术，感知并解读道路或座舱环境，以支持高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶和安全功能。 市场增长越来越取决于整车平台决策，而非独立摄像头出货量。欧盟法规规定，自2024年7月起销售的所有新车必须配备一系列主动安全功能，其中包括依赖摄像头或传感器输入的系统。[1]European Commission. single-market-economy.ec.europa.eu 在美国，FMVSS No. 127要求大多数轻型车辆在2029年9月1日前配备自动紧急制动系统，包括行人自动紧急制动系统。[2]National Highway Traffic Safety Administration. govinfo.gov 这些要求推动感知硬件、推理软件、校准和功能安全验证纳入原始整车项目。 深度学习是最大的技术类别，2025年市场规模为 10.73亿美元；硬件仍是最大的组件，市场规模为 8.44亿美元。这一差异具有商业意义：摄像头和雷达配置构成物理感知基线，但模型开发、验证和更新能力决定了这些硬件能否支持不断扩展的功能集。亚太地区是最大的区域市场，2025年市场规模为 7.83亿美元；欧洲紧随其后，市场规模为 5.93亿美元，受广泛实施 GSR 的支持。 GMI 分析师观点 我们估计，市场规模将从2025年的 19.19亿美元扩大至2035年的 88.57亿美元，其根本原因在于车辆架构正从按功能采购转向以计算为核心。法规要求确立了最低视觉配置，但集中式平台决定了原始设备制造商（OEM）能否高效增加功能、整合电子控制单元（ECU），并在车辆上市后更新感知性能。Volkswagen、Valeo 和 Mobileye 在 L2+ 领域的合作体现了这一方向：合作伙伴在集中式架构中整合了环视感知、EyeQ6 High 处理器、电子控制单元和泊车功能。因此，能够验证从传感器到软件完整链路的供应商，相较于销售单一传感器的厂商，更有望获取更高价值。 主要驱动因素 驱动因素（约）对年均复合增长率预测的影响（%）地理相关性影响时间线全球主动安全系统的法规要求+8.2%欧洲、北美、亚太地区短期（≤ 2年）原始设备制造商转向集中式人工智能计算架构+7.6%北美、欧洲、亚太地区中期（2～4年）L2/L2+ 高级驾驶辅助系统在大众市场车型中的扩展+8.7%北美、欧洲、亚太地区中期（2～4年）对座舱内驾驶员和乘员监测功能的需求不断增长+6.4%欧洲、北美、亚太地区短期（≤ 2年） 这个市场的增长机会是什么？ 下载免费 PDF 全球主动安全系统的法规要求 欧盟《通用安全法规》将驾驶员监控、倒车检测、车道相关辅助功能和制动相关功能从可选配置转变为型式认证要求。该法规于 2024 年 7 月扩大至所有新车注册，为摄像头、处理器和验证服务提供了覆盖全车型的需求基础。美国自动紧急制动（AEB）法规则增加了第二项大型市场合规时间表。中国针对智能网联汽车自动驾驶系统制定的 2024 年技术要求，为更高自动化程度的项目增加了国内标准路径。[3]Code of China. codeofchina.com 其商业影响在于供应商提名时间提前：合规功能必须在车辆上市前很久完成集成、测试和批准。 汽车制造商转向集中式 AI 计算架构 集中式计算减少了在独立摄像头、雷达和泊车 ECU 之间重复配置处理能力的需求，同时为感知系统更新提供了统一的软件平台。VW-Valeo-Mobileye 项目展示了这种架构如何围绕一个 ADAS 系统整合感知和泊车功能。[4]Mobileye. ir.mobileye.com NVIDIA 于 2025 年与 Toyota、Aurora 和 Continental 开展的合作也表明，计算供应商正从乘用车 ADAS 延伸至自动驾驶卡车平台。这有利于那些能够在芯片能力之外，同时证明具备汽车级软件、热性能和安全集成能力的供应商。 L2/L2+ ADAS 在大众市场车型中的扩张 大众市场机遇在于，通过大批量车型平台扩大碰撞规避、车道辅助、交通标志识别和驾驶辅助功能的应用。Mobileye 报告称，其已获得一家西方主要汽车制造商 17 款车型的量产设计定点，相关车型将于 2026 年开始推出。随着汽车制造商将 L2+ 功能从高端品牌车型扩展至更广泛的车型，成本目标也从最大化传感器数量转向在严格控制的物料清单内实现足够的冗余度和感知质量。 车内驾驶员与乘员监控需求不断增长 车内感知正成为独立的采购项目，因为仅凭面向道路的摄像头无法推断驾驶员的注意力。欧盟授权法规明确规定了高级驾驶员分心警告要求，从而带动了对摄像头布置、照明、视线推断和注重隐私的数据处理的需求。当同一车舱架构能够支持乘员分类和安全功能时，该机遇将超越合规需求，但供应商必须证明系统在不同光照条件、座椅位置和人口特征下的性能。 传感器融合与深度学习推理投资增加 传感器融合能够应对任何单一模态的物理局限：摄像头提供语义细节，而雷达和激光雷达则在对纯视觉系统构成挑战的条件下补充距离或深度信息。关于摄像头、激光雷达和雷达融合的同行评审研究强调，在保持实时处理性能的同时整合异构输入的重要性。Bosch 承诺到 2027 年在人工智能领域投资超过 25 亿欧元，凸显了推进这些能力所需的高资本投入。投资重点正集中于推理效率、数据管道和验证，而不仅仅是传感器分辨率。 主要制约因素 制约因素（约）对年均复合增长率预测的影响（%）地域相关性影响时间范围系统集成成本高以及半导体供应链限制-4.6%北美、欧洲、亚太地区短期（≤ 2 年）数据安全、网络安全和法规合规的复杂性-4.1%欧洲、北美、亚太地区中期（2～4年） 系统集成成本高企以及半导体供应链限制 达到量产标准的感知系统需要符合汽车行业要求的计算设备、同步传感器、软件验证以及针对具体车型的标定。这些成本层在低产量和改装项目中尤其难以收回。Innoviz 披露，其开发活动涉及客户支付的约 8,000 万美元非经常性工程费用，这表明先进感知项目在实现规模化收入之前可能需要大量资金投入。平台整合可以降低经常性集成成本，但也会提高供应商前期认证的门槛。 数据安全、网络安全与法规合规的复杂性 视觉 AI 系统会处理安全关键数据，而在车舱监控场景下，还可能处理敏感数据。由于多个功能共享计算资源和更新路径，集中式架构会放大软件故障或接口薄弱环节所造成的影响。满足安全、网络安全、数据治理以及区域型式认证要求，需要在整个系统生命周期内提供相关证据，而不仅仅是构建准确的神经网络模型。这一负担限制了规模较小的供应商以全栈供应商身份参与竞争的能力，即使其感知算法具备差异化优势。 GMI 分析师观点 我们对一家汽车一级供应商的计算机视觉工程经理开展的一手研究表明，原始设备制造商（OEM）和一级供应商项目正从独立摄像头感知转向面向 L2/L2+ 平台的多传感器架构，重点关注目标分类、车道感知、驾驶员监控和传感器融合。这与 2025 年 6.60 亿美元的传感器融合细分市场及其预计约 17.1% 的年均复合增长率相一致。制约因素恰恰也是价值创造的机制：融合技术能够扩大运行范围，但传感器同步和安全行为验证会使认证成为对资产负债表和执行能力的考验。拥有可复用且经过验证的接口的供应商可以缩短项目风险周期；专业供应商则需要凭借明确的性能或成本优势，才能在这些架构中获得一席之地。 汽车计算机视觉 AI 市场细分分析 按组件 硬件 - 2025 年硬件市场规模为 8.44 亿美元，预计年均复合增长率约为 16.9%。摄像头、雷达、激光雷达、图像传感器和 AI 处理器仍不可或缺，因为安全功能必须感知车辆周围环境或车内乘员。价值正转向根据特定计算和软件栈进行选择的传感器，而不再是独立模块。 automotive-computer-vision-ai-market-by-component-2025-2035 了解关键趋势 下载免费 PDF 软件 - 2025 年软件市场规模为 6.65 亿美元，组件年均复合增长率最高，约为 18.9%。其增长反映了神经网络推理、感知、地图绘制以及空中下载功能改进等领域的持续开发。瑞萨电子与 StradVision 于 2024 年 12 月达成许可协议，将 SVNet 集成至 R-Car 环境中，这表明感知软件正与汽车计算平台打包整合。[5]StradVision. prnewswire.com 服务市场规模在 2025 年为 4.10 亿美元，预计年均复合增长率约为 11.4%。集成、校准、部署和维护仍不可或缺，但与可扩展的软件相比，标准化工具链限制了服务市场的增长。由于平台需要在不同地区进行适配，本地型式认证和特定车型的传感器配置使服务仍发挥着重要作用。 按车型 乘用车市场在 2025 年以 12.01 亿美元的规模占据领先地位，年均复合增长率约为 16.9%。乘用车市场的规模使法规要求的安全内容和平台复用成为关键因素。大众汽车（VW）的 MQB 合作项目等大批量车型项目，可以将集中式计算开发成果应用于多个品牌和车型。 商用车市场在 2025 年总额为 3.38 亿美元，预计年均复合增长率约为 16.8%。车队安全、弱势道路使用者检测以及高速公路运行条件推动了市场采用；自动驾驶货运合作关系则带来了更长期的机遇。Aurora、Continental 和 NVIDIA 已将量产自动驾驶卡车硬件的目标年份设定为 2027 年。[6]NVIDIA. investor.nvidia.com 电动汽车（EV）市场在 2025 年为 2.43 亿美元，预计年均复合增长率约为 17.7%。电动汽车的软件定义电气架构更易采用集中式计算，因此能够在更快的车型迭代周期内更便捷地实现功能升级和传感器融合扩展。 自动驾驶汽车市场在 2025 年为 1.38 亿美元，预计年均复合增长率约为 11.8%。较低的增速反映了有限的产量、运行设计域限制以及高昂的冗余传感成本。Mobileye 在其 Drive 平台中采用 Innoviz 激光雷达，并计划于 2026 年开始量产（SOP），这体现了 L4 技术栈需要经历更长的验证周期。 按技术 机器视觉市场在 2025 年总额为 1.86 亿美元，预计年均复合增长率约为 15.3%。机器视觉在对成本敏感且边界明确的任务中仍发挥作用，但与基于学习的感知技术相比，其对模糊场景和边缘案例的适应能力较弱。 深度学习市场在 2025 年以 10.73 亿美元的规模占据领先地位，年均复合增长率约为 16.7%。深度学习的价值在于提升各种道路环境下的检测、分类和跟踪能力。以 Transformer 为导向的汽车处理器，包括 Ambarella 的 CV3-AD 系列，体现了芯片对计算密集型感知模型的适配。 传感器融合市场在 2025 年达到 6.60 亿美元，预计年均复合增长率约为 17.1%，为技术细分市场中最高。只要冗余能力和全工况性能能够证明额外传感器与算力投入的合理性，传感器融合就能获得更高的市场份额。这种设计权衡并不只是准确性问题：融合系统必须作为一个与安全相关的整体进行校准、时间同步和验证。 按部署方式 原始设备制造商（OEM）部署在 2025 年占 16.47 亿美元，预计年均复合增长率约为 17.0%。工厂集成有助于实现型式认证、功能安全工程、保修责任和软件更新。这些条件使 OEM 项目相较于改装部署具备结构性优势。 automotive-computer-vision-ai-market-by-deployment-mode-2025-2035 售后市场部署在 2025 年总额为 2.73 亿美元，预计年均复合增长率约为 14.9%。售后市场面向在用车辆，但不具备原厂设备系统在设计阶段集成和认证经济性方面的优势。 按应用领域 高级驾驶辅助系统（ADAS）是最大的应用领域，2025 年市场规模为 10.90 亿美元，预计年均复合增长率约为 17.3%。法规强制要求和评级体系涵盖的功能，使其需求相较于更高自动化程度的项目具有更强的刚性。 自动驾驶——自动驾驶市场在 2025 年的规模为 5.34 亿美元，年均复合增长率约为 17.0%。该领域技术含量较高，但商业化取决于运营审批以及冗余传感的成本。 座舱内监测——座舱内监测市场在 2025 年的规模为 2.34 亿美元，年均复合增长率约为 14.4%。监管机构对驾驶员注意力的要求构成了基础需求，而乘员监测功能的扩展则决定了超越合规要求的增长空间。 其他应用——其他应用市场在 2025 年的规模合计为 6,200 万美元，年均复合增长率约为 9.2%，反映出其安全和监管驱动力相对有限。 GMI 分析师观点 我们的分析表明，软件约 18.9% 的年均复合增长率最清晰地体现了价值获取方式的变化：硬件构建感知基础，而经过认证的感知软件则决定了功能在不同车型系列中的复用程度。然而，增长最快的技术属于传感器融合，而非软件单项技术。这种组合有利于能够将神经网络模型、传感器和计算能力整合到可重复生产方案中的供应商。电动汽车细分市场约 17.7% 的年均复合增长率支持这一模式，因为集中式电气架构能够更容易地吸收新增计算能力；相比之下，尽管自动驾驶汽车的技术含量更高，但其发展仍受到运营部署和冗余经济性的制约。 汽车计算机视觉人工智能市场区域分析 北美 北美市场在 2025 年的规模为 3.85 亿美元，预计年均复合增长率约为 15.7%。美国 FMVSS 第 127 号法规的生效期限，为轻型车辆自动紧急制动（AEB）提供了明确的未来合规信号。加拿大和墨西哥通过一体化的车辆平台与供应链参与其中，其中墨西哥的生产基地尤其容易受到北美采购决策的影响。自动驾驶卡车领域的投资也使该地区成为先进商用部署的重要市场。 欧洲 欧洲市场在 2025 年的规模合计为 5.93 亿美元，年均复合增长率约为 16.5%。GSR 对新车实施广泛的安全义务，使监管合规成为通用平台要求，而不再只是高端配置的差异化因素。德国集中了 OEM 和 Tier-1 工程能力，而英国、法国、意大利、西班牙及欧洲其他地区则提供生产、集成和需求基础，这些市场均受到相同监管方向的影响。Bosch 的人工智能投资计划表明，该地区高度重视软件和系统能力。[7]Bosch. bosch-presse.de 亚太地区 亚太地区在 2025 年以 7.83 亿美元的市场规模居首，年均复合增长率约为 17.7%。中国市场规模为 2.96 亿美元，年均复合增长率约为 17.2%；亚太其他地区贡献 4.87 亿美元，年均复合增长率约为 17.9%。中国将大规模智能汽车项目与不断演进的技术标准相结合。Horizon Robotics 于 2024 年进行首次公开募股，募资 54 亿港元，为国内高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶开发增加了资金支持。[8]Reuters. reuters.com日本丰田已在下一代汽车中采用 NVIDIA DRIVE AGX Orin，韩国现代汽车集团则扩大了与 NVIDIA 在人工智能驱动出行领域的合作。印度分阶段实施的重型车辆安全要求，将创造较晚但具有实际意义的本地化机遇。 china-automotive-computer-vision-ai-market-size-2025-2035 获取影响这个市场的主要细分市场的详细见解 下载免费 PDF 拉丁美洲 拉丁美洲市场规模在 2025 年为 1.13 亿美元，年均复合增长率约为 15.2%。巴西是主要需求中心，而拉丁美洲其他地区主要通过平台沿用和本地化变体获得供应。与欧盟框架相当的区域性强制要求相比，该地区的普及更依赖 OEM 的产品周期决策和可负担性。 中东和非洲 中东和非洲（MEA）市场规模在 2025 年为 4,600 万美元，年均复合增长率约为 12.6%。海湾合作委员会（GCC）出行计划、南非汽车市场以及中东和非洲其他地区创造了选择性部署机遇，但较低的销量和不统一的监管限制了近期规模化发展。凭借以色列的感知技术开发，包括 Mobileye 和 Innoviz，该地区仍具有战略相关性。 GMI 分析师观点 我们的评估表明，亚太地区约 17.7% 的年均复合增长率不仅反映了区域汽车产量：中国同时具备本地平台投资、资本形成和标准化路径，而日本、韩国和印度则分别带来计算能力、OEM 及本地化需求。相比之下，欧洲 5.93 亿美元的市场规模主要由广泛的监管覆盖支撑，从而在各类车辆中形成可预测的合规需求量。北美供应商面临明确的 AEB 截止期限，但仍有更多时间调整供应来源。因此，区域战略应区分开来：中国需要重点关注针对中国市场的合作与软件适配，欧洲应依靠合规驱动的规模化发展，北美则应把握分阶段定点周期。 汽车计算机视觉人工智能（AI）市场份额与竞争格局 该市场由集中的平台层和广泛分布的传感器、软件及集成专业企业共同构成。Mobileye 在 2025 年以约 14.8% 的市场份额领先，Robert Bosch 以约 6.2% 的市场份额紧随其后；Valeo、Denso、NVIDIA、Continental、Magna International 和 Qualcomm Technologies 各自占据约 2.5%～3.3% 的市场份额。前八大供应商合计占据约 38.8% 的市场份额，为差异化子系统专业企业留下了可观的发展空间。 Aptiv PLC 提供车辆电气架构和安全系统集成服务，定位于集中式计算必须连接车辆网络的环节。 Continental 占据约 2.9% 的市场份额，整合了摄像头、雷达和集成能力。该公司与 NVIDIA 合作开展的 Aurora 项目旨在大规模开发自动驾驶卡车硬件。 Denso 占据约 3.2% 的市场份额，是日本主要的视觉和安全系统一级供应商；Toyota 对 NVIDIA 计算平台的采用与其集成生态系统密切相关。 Intel 主要通过与 Mobileye 的合作参与市场，Mobileye 是一家独立上市的汽车感知企业。 Magna International 占据约 2.7% 的市场份额，并于 2025 年 3 月宣布将 NVIDIA DRIVE AGX Thor 集成至下一代 ADAS 和座舱 AI 解决方案中。[9]Magna International. globenewswire.com Mobileye 以约 14.8% 的市场份额领先。其 EyeQ 平台系列及从高级驾驶辅助系统到自动驾驶的分级产品方案支持大批量 OEM 项目；该公司与 VW 在 2025 年开展的合作表明，Mobileye 正将计算能力与一级供应商的传感和车辆集成能力相结合。 NVIDIA 通过 DRIVE 生态系统占据约 3.1% 的市场份额，业务覆盖乘用车 ADAS 以及自动驾驶卡车计算平台合作。 Qualcomm Technologies 占据约 2.5% 的市场份额。Snapdragon Ride 集成了 Arriver 的计算机视觉和驾驶策略资产，这些资产由 SSW Partners 于 2022 年收购。 Robert Bosch 占据约 6.2% 的市场份额，其相关能力包括摄像头、雷达和计算平台。该公司已宣布的人工智能投资支持其长期软件和自动驾驶发展战略。 Valeo 持有约 3.3% 的市场份额，并为 VW-Mobileye 集中式 ADAS 项目提供 ECU、传感器和泊车功能。 Aisin Seiki 作为日本汽车供应商参与其中，与丰田集团安全系统集成具有相关性。 Hitachi Astemo 提供车辆控制和驾驶辅助硬件，将制动与底盘系统连接至主动安全部署。 Hyundai Mobis 在现代汽车集团项目中集成 ADAS 传感器和控制器，其中包括该集团不断深化的 NVIDIA 合作。 Panasonic Automotive 通过座舱电子设备和座舱感知能力参与其中，这些能力与驾驶员监控相关。 Renesas Electronics 提供 R-Car 汽车 SoC；其与 StradVision 达成的许可协议扩大了该生态系统中的感知软件供应。 Samsung Electronics 通过提供汽车图像传感器、存储器和存储设备参与其中，为基于摄像头的感知系统提供支持。 ZF Friedrichshafen 具备域计算和多传感器集成能力，可用于高级驾驶辅助和自动化。 Ambarella 开发汽车 AI SoC，包括面向基于 Transformer 的感知工作负载而设计的 CV3-AD 产品。 Arbe Robotics 开发成像雷达技术。其于 2025 年开展的 NVIDIA 合作旨在基于雷达在 DRIVE AGX 上实现自由空间地图绘制。 DeepRoute.ai 面向中国市场开发自动驾驶技术，在全栈软件和系统开发领域展开竞争。 Ficosa International 为 OEM 项目提供视觉系统、ADAS 摄像头以及数字摄像头监视系统。 Horizon Robotics 是一家中国 ADAS 和自动驾驶计算供应商。其于 2024 年进行的 IPO 以及与 Bosch 的合作，增强了其支持本土及全球 OEM 项目的能力。 Innoviz Technologies 提供汽车 LiDAR 和感知软件。Mobileye 为 Drive 平台选用了 Innoviz LiDAR，SOP 将于 2026 年开始。 StradVision 开发基于 AI 的视觉感知软件；其与 Renesas 达成的协议旨在推动封装式软件与 SoC 的采用。 Veoneer 提供主动安全硬件，并在 Arriver 资产转让后继续与 Snapdragon Ride 生态系统保持相关性。 近期行业发展 2025 年 3 月，Volkswagen Group、Valeo 和 Mobileye 宣布就面向大批量 MQB 车型的 L2+ ADAS 开展合作，整合环视感知、Mobileye 的 EyeQ6 High、Valeo 设备和集中式集成。2025 年 1 月，NVIDIA 宣布 Toyota、Aurora 和 Continental 加入其 DRIVE 生态系统；Aurora 和 Continental 制定了 2027 年实现自动驾驶卡车硬件量产的目标。2025 年 3 月，Magna 和 NVIDIA 宣布开展合作，将 DRIVE AGX Thor 集成至 Magna 的下一代 ADAS 和座舱 AI 解决方案中。2025 年 4 月，Bosch 和 Horizon Robotics 宣布达成协议，基于 Horizon 的 Journey 处理器开发 ADAS 摄像头解决方案，目标是自 mid-2026 起实现量产。2025 年 5 月，Mobileye 宣布，其 Imaging Radar 已被选用于计划于 2028 年开始生产的 L3 高速公路系统。2025 年 10 月，NVIDIA 和 Hyundai Motor Group 宣布扩大合作范围，涵盖面向未来移动出行应用的 AI 工厂和车载 AI 计算。 automotive-computer-vision-ai-market-2025-2035 需要本报告中的特定章节？ 您可以根据研究需求，单独购买区域分析、国家层面分析、公司概况或其他细分市场层面的洞察。 请求分部分定价 作者: Preeti Wadhwani , Manish Verma 常见问题 (FAQs): 汽车计算机视觉人工智能市场规模有多大？ 2025年，汽车计算机视觉 AI 市场规模估计为 19亿美元，预计 2026年将达到 22亿美元。 2035年汽车计算机视觉人工智能市场的预测规模是多少？ 预计到 2035 年，该市场规模将达到 89 亿美元，2026 年至 2035 年的年均复合增长率（CAGR）为 16.7%。 哪个地区在汽车计算机视觉人工智能市场中占据主导地位？ 2025年，亚太地区目前占据汽车计算机视觉 AI 市场的最大份额。 汽车计算机视觉人工智能市场中，预计哪个地区的增长速度最快？ 亚太地区预计将在预测期内成为增长最快的地区。 汽车计算机视觉人工智能市场的主要企业有哪些？ 汽车计算机视觉 AI 市场的主要参与者包括 Bosch、Denso、Mobileye、NVIDIA 和 Valeo。 研究方法、数据来源与验证流程 本报告采用系统化的研究流程，以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心，而非仅依赖案头研究。 我们的六步研究流程 1. 研究设计与分析师监督 GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。 我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研，并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测，同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。 2. 一手调研 一手调研是我们研究方法的支柱，贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者，以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场，收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角，使研究结论更加全面，市场预测更加可靠。 3. 数据挖掘与市场分析 数据挖掘是研究流程的重要组成部分，在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额，研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据，建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算，并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。 4. 市场规模测算 我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据，同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据，得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。 5. 预测模型与关键假设 每项预测均明确记录以下内容： ✓ 主要增长驱动因素及其假定影响 ✓ 增长制约因素及缓解情景 ✓ 监管假设与政策变化风险 ✓ 技术采用曲线参数 ✓ 宏观经济假设（GDP 增长、通货膨胀、汇率） ✓ 竞争格局及市场进入和退出预期 6. 验证与质量保证 在最后阶段，领域专家会人工审查筛选后的数据，识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节，可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。 我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性： ✓ 统计验证 ✓ 专家验证 ✓ 与市场实际情况核对 信任与公信力 10+ 经营年限 自成立以来持续提供服务 A+ BBB 认证 专业标准与客户满意度 ISO 质量认证 获得 ISO 9001:2015 认证的企业 150+ 研究分析师 覆盖 20 多个行业领域 95% 客户留存率 五年客户关系价值 经过核实的数据来源 行业出版物 行业期刊、专业出版物和专业媒体 行业数据库 自有及第三方市场数据库 监管申报文件 政府采购记录及政策文件 学术研究 大学研究成果及专业机构报告 企业报告 年度报告、投资者演示材料及申报文件 专家访谈 企业高管、采购负责人和技术专家 GMI 研究档案 覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告 贸易数据 进出口量、HS 编码及海关记录 研究与评估的参数 宏观经济因素 微观经济因素 技术与创新 监管与政治环境 人口统计特征 价值链分析 市场动态 波特五力分析 PESTLE 分析 竞争对标分析 供需缺口分析 价格趋势 SWOT 分析 并购活动 投资与融资环境 企业概况 本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 → 相关报告 汽车预测技术市场 车辆情感智能（VEI）市场 汽车量子计算市场 路线优化与规划软件市场 作者: Preeti Wadhwani, Manish Verma 定制此报告 购买前咨询
1. 研究设计与分析师监督 GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。 我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研，并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测，同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。 2. 一手调研 一手调研是我们研究方法的支柱，贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者，以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场，收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角，使研究结论更加全面，市场预测更加可靠。 3. 数据挖掘与市场分析 数据挖掘是研究流程的重要组成部分，在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额，研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据，建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算，并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。 4. 市场规模测算 我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据，同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据，得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。 5. 预测模型与关键假设 每项预测均明确记录以下内容： ✓ 主要增长驱动因素及其假定影响 ✓ 增长制约因素及缓解情景 ✓ 监管假设与政策变化风险 ✓ 技术采用曲线参数 ✓ 宏观经济假设（GDP 增长、通货膨胀、汇率） ✓ 竞争格局及市场进入和退出预期 6. 验证与质量保证 在最后阶段，领域专家会人工审查筛选后的数据，识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节，可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。 我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性： ✓ 统计验证 ✓ 专家验证 ✓ 与市场实际情况核对
汽车计算机视觉人工智能市场规模
2025年，汽车计算机视觉人工智能市场规模为 19亿美元，预计到2035年将达到 89亿美元，年均复合增长率（CAGR）约为 16.7%。
汽车计算机视觉 AI 市场关键要点
市场领导者：Mobileye 在 2025 年以超过 15% 的市场份额位居首位。
主要企业：该市场排名前五的企业包括 Bosch、Denso、Mobileye、NVIDIA、Valeo，这些企业在 2025 年合计占据 31% 的市场份额。
可寻址市场涵盖车载人工智能系统。这些系统利用摄像头、其他传感器和机器学习技术，感知并解读道路或座舱环境，以支持高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶和安全功能。
市场增长越来越取决于整车平台决策，而非独立摄像头出货量。欧盟法规规定，自2024年7月起销售的所有新车必须配备一系列主动安全功能，其中包括依赖摄像头或传感器输入的系统。[1]European Commission. single-market-economy.ec.europa.eu 在美国，FMVSS No. 127要求大多数轻型车辆在2029年9月1日前配备自动紧急制动系统，包括行人自动紧急制动系统。[2]National Highway Traffic Safety Administration. govinfo.gov 这些要求推动感知硬件、推理软件、校准和功能安全验证纳入原始整车项目。
深度学习是最大的技术类别，2025年市场规模为 10.73亿美元；硬件仍是最大的组件，市场规模为 8.44亿美元。这一差异具有商业意义：摄像头和雷达配置构成物理感知基线，但模型开发、验证和更新能力决定了这些硬件能否支持不断扩展的功能集。亚太地区是最大的区域市场，2025年市场规模为 7.83亿美元；欧洲紧随其后，市场规模为 5.93亿美元，受广泛实施 GSR 的支持。
GMI 分析师观点
我们估计，市场规模将从2025年的 19.19亿美元扩大至2035年的 88.57亿美元，其根本原因在于车辆架构正从按功能采购转向以计算为核心。法规要求确立了最低视觉配置，但集中式平台决定了原始设备制造商（OEM）能否高效增加功能、整合电子控制单元（ECU），并在车辆上市后更新感知性能。Volkswagen、Valeo 和 Mobileye 在 L2+ 领域的合作体现了这一方向：合作伙伴在集中式架构中整合了环视感知、EyeQ6 High 处理器、电子控制单元和泊车功能。因此，能够验证从传感器到软件完整链路的供应商，相较于销售单一传感器的厂商，更有望获取更高价值。
主要驱动因素
全球主动安全系统的法规要求
欧盟《通用安全法规》将驾驶员监控、倒车检测、车道相关辅助功能和制动相关功能从可选配置转变为型式认证要求。该法规于 2024 年 7 月扩大至所有新车注册，为摄像头、处理器和验证服务提供了覆盖全车型的需求基础。美国自动紧急制动（AEB）法规则增加了第二项大型市场合规时间表。中国针对智能网联汽车自动驾驶系统制定的 2024 年技术要求，为更高自动化程度的项目增加了国内标准路径。[3]Code of China. codeofchina.com 其商业影响在于供应商提名时间提前：合规功能必须在车辆上市前很久完成集成、测试和批准。
汽车制造商转向集中式 AI 计算架构
集中式计算减少了在独立摄像头、雷达和泊车 ECU 之间重复配置处理能力的需求，同时为感知系统更新提供了统一的软件平台。VW-Valeo-Mobileye 项目展示了这种架构如何围绕一个 ADAS 系统整合感知和泊车功能。[4]Mobileye. ir.mobileye.com NVIDIA 于 2025 年与 Toyota、Aurora 和 Continental 开展的合作也表明，计算供应商正从乘用车 ADAS 延伸至自动驾驶卡车平台。这有利于那些能够在芯片能力之外，同时证明具备汽车级软件、热性能和安全集成能力的供应商。
L2/L2+ ADAS 在大众市场车型中的扩张
大众市场机遇在于，通过大批量车型平台扩大碰撞规避、车道辅助、交通标志识别和驾驶辅助功能的应用。Mobileye 报告称，其已获得一家西方主要汽车制造商 17 款车型的量产设计定点，相关车型将于 2026 年开始推出。随着汽车制造商将 L2+ 功能从高端品牌车型扩展至更广泛的车型，成本目标也从最大化传感器数量转向在严格控制的物料清单内实现足够的冗余度和感知质量。
车内驾驶员与乘员监控需求不断增长
车内感知正成为独立的采购项目，因为仅凭面向道路的摄像头无法推断驾驶员的注意力。欧盟授权法规明确规定了高级驾驶员分心警告要求，从而带动了对摄像头布置、照明、视线推断和注重隐私的数据处理的需求。当同一车舱架构能够支持乘员分类和安全功能时，该机遇将超越合规需求，但供应商必须证明系统在不同光照条件、座椅位置和人口特征下的性能。
传感器融合与深度学习推理投资增加
传感器融合能够应对任何单一模态的物理局限：摄像头提供语义细节，而雷达和激光雷达则在对纯视觉系统构成挑战的条件下补充距离或深度信息。关于摄像头、激光雷达和雷达融合的同行评审研究强调，在保持实时处理性能的同时整合异构输入的重要性。Bosch 承诺到 2027 年在人工智能领域投资超过 25 亿欧元，凸显了推进这些能力所需的高资本投入。投资重点正集中于推理效率、数据管道和验证，而不仅仅是传感器分辨率。
主要制约因素
系统集成成本高企以及半导体供应链限制
达到量产标准的感知系统需要符合汽车行业要求的计算设备、同步传感器、软件验证以及针对具体车型的标定。这些成本层在低产量和改装项目中尤其难以收回。Innoviz 披露，其开发活动涉及客户支付的约 8,000 万美元非经常性工程费用，这表明先进感知项目在实现规模化收入之前可能需要大量资金投入。平台整合可以降低经常性集成成本，但也会提高供应商前期认证的门槛。
数据安全、网络安全与法规合规的复杂性
视觉 AI 系统会处理安全关键数据，而在车舱监控场景下，还可能处理敏感数据。由于多个功能共享计算资源和更新路径，集中式架构会放大软件故障或接口薄弱环节所造成的影响。满足安全、网络安全、数据治理以及区域型式认证要求，需要在整个系统生命周期内提供相关证据，而不仅仅是构建准确的神经网络模型。这一负担限制了规模较小的供应商以全栈供应商身份参与竞争的能力，即使其感知算法具备差异化优势。
GMI 分析师观点
我们对一家汽车一级供应商的计算机视觉工程经理开展的一手研究表明，原始设备制造商（OEM）和一级供应商项目正从独立摄像头感知转向面向 L2/L2+ 平台的多传感器架构，重点关注目标分类、车道感知、驾驶员监控和传感器融合。这与 2025 年 6.60 亿美元的传感器融合细分市场及其预计约 17.1% 的年均复合增长率相一致。制约因素恰恰也是价值创造的机制：融合技术能够扩大运行范围，但传感器同步和安全行为验证会使认证成为对资产负债表和执行能力的考验。拥有可复用且经过验证的接口的供应商可以缩短项目风险周期；专业供应商则需要凭借明确的性能或成本优势，才能在这些架构中获得一席之地。
汽车计算机视觉 AI 市场细分分析
按组件
硬件 - 2025 年硬件市场规模为 8.44 亿美元，预计年均复合增长率约为 16.9%。摄像头、雷达、激光雷达、图像传感器和 AI 处理器仍不可或缺，因为安全功能必须感知车辆周围环境或车内乘员。价值正转向根据特定计算和软件栈进行选择的传感器，而不再是独立模块。
软件 - 2025 年软件市场规模为 6.65 亿美元，组件年均复合增长率最高，约为 18.9%。其增长反映了神经网络推理、感知、地图绘制以及空中下载功能改进等领域的持续开发。瑞萨电子与 StradVision 于 2024 年 12 月达成许可协议，将 SVNet 集成至 R-Car 环境中，这表明感知软件正与汽车计算平台打包整合。[5]StradVision. prnewswire.com
服务市场规模在 2025 年为 4.10 亿美元，预计年均复合增长率约为 11.4%。集成、校准、部署和维护仍不可或缺，但与可扩展的软件相比，标准化工具链限制了服务市场的增长。由于平台需要在不同地区进行适配，本地型式认证和特定车型的传感器配置使服务仍发挥着重要作用。
按车型
乘用车市场在 2025 年以 12.01 亿美元的规模占据领先地位，年均复合增长率约为 16.9%。乘用车市场的规模使法规要求的安全内容和平台复用成为关键因素。大众汽车（VW）的 MQB 合作项目等大批量车型项目，可以将集中式计算开发成果应用于多个品牌和车型。
商用车市场在 2025 年总额为 3.38 亿美元，预计年均复合增长率约为 16.8%。车队安全、弱势道路使用者检测以及高速公路运行条件推动了市场采用；自动驾驶货运合作关系则带来了更长期的机遇。Aurora、Continental 和 NVIDIA 已将量产自动驾驶卡车硬件的目标年份设定为 2027 年。[6]NVIDIA. investor.nvidia.com
电动汽车（EV）市场在 2025 年为 2.43 亿美元，预计年均复合增长率约为 17.7%。电动汽车的软件定义电气架构更易采用集中式计算，因此能够在更快的车型迭代周期内更便捷地实现功能升级和传感器融合扩展。
自动驾驶汽车市场在 2025 年为 1.38 亿美元，预计年均复合增长率约为 11.8%。较低的增速反映了有限的产量、运行设计域限制以及高昂的冗余传感成本。Mobileye 在其 Drive 平台中采用 Innoviz 激光雷达，并计划于 2026 年开始量产（SOP），这体现了 L4 技术栈需要经历更长的验证周期。
按技术
机器视觉市场在 2025 年总额为 1.86 亿美元，预计年均复合增长率约为 15.3%。机器视觉在对成本敏感且边界明确的任务中仍发挥作用，但与基于学习的感知技术相比，其对模糊场景和边缘案例的适应能力较弱。
深度学习市场在 2025 年以 10.73 亿美元的规模占据领先地位，年均复合增长率约为 16.7%。深度学习的价值在于提升各种道路环境下的检测、分类和跟踪能力。以 Transformer 为导向的汽车处理器，包括 Ambarella 的 CV3-AD 系列，体现了芯片对计算密集型感知模型的适配。
传感器融合市场在 2025 年达到 6.60 亿美元，预计年均复合增长率约为 17.1%，为技术细分市场中最高。只要冗余能力和全工况性能能够证明额外传感器与算力投入的合理性，传感器融合就能获得更高的市场份额。这种设计权衡并不只是准确性问题：融合系统必须作为一个与安全相关的整体进行校准、时间同步和验证。
按部署方式
原始设备制造商（OEM）部署在 2025 年占 16.47 亿美元，预计年均复合增长率约为 17.0%。工厂集成有助于实现型式认证、功能安全工程、保修责任和软件更新。这些条件使 OEM 项目相较于改装部署具备结构性优势。
售后市场部署在 2025 年总额为 2.73 亿美元，预计年均复合增长率约为 14.9%。售后市场面向在用车辆，但不具备原厂设备系统在设计阶段集成和认证经济性方面的优势。
按应用领域
高级驾驶辅助系统（ADAS）是最大的应用领域，2025 年市场规模为 10.90 亿美元，预计年均复合增长率约为 17.3%。法规强制要求和评级体系涵盖的功能，使其需求相较于更高自动化程度的项目具有更强的刚性。
自动驾驶——自动驾驶市场在 2025 年的规模为 5.34 亿美元，年均复合增长率约为 17.0%。该领域技术含量较高，但商业化取决于运营审批以及冗余传感的成本。
座舱内监测——座舱内监测市场在 2025 年的规模为 2.34 亿美元，年均复合增长率约为 14.4%。监管机构对驾驶员注意力的要求构成了基础需求，而乘员监测功能的扩展则决定了超越合规要求的增长空间。
其他应用——其他应用市场在 2025 年的规模合计为 6,200 万美元，年均复合增长率约为 9.2%，反映出其安全和监管驱动力相对有限。
GMI 分析师观点
我们的分析表明，软件约 18.9% 的年均复合增长率最清晰地体现了价值获取方式的变化：硬件构建感知基础，而经过认证的感知软件则决定了功能在不同车型系列中的复用程度。然而，增长最快的技术属于传感器融合，而非软件单项技术。这种组合有利于能够将神经网络模型、传感器和计算能力整合到可重复生产方案中的供应商。电动汽车细分市场约 17.7% 的年均复合增长率支持这一模式，因为集中式电气架构能够更容易地吸收新增计算能力；相比之下，尽管自动驾驶汽车的技术含量更高，但其发展仍受到运营部署和冗余经济性的制约。
汽车计算机视觉人工智能市场区域分析
北美
北美市场在 2025 年的规模为 3.85 亿美元，预计年均复合增长率约为 15.7%。美国 FMVSS 第 127 号法规的生效期限，为轻型车辆自动紧急制动（AEB）提供了明确的未来合规信号。加拿大和墨西哥通过一体化的车辆平台与供应链参与其中，其中墨西哥的生产基地尤其容易受到北美采购决策的影响。自动驾驶卡车领域的投资也使该地区成为先进商用部署的重要市场。
欧洲
欧洲市场在 2025 年的规模合计为 5.93 亿美元，年均复合增长率约为 16.5%。GSR 对新车实施广泛的安全义务，使监管合规成为通用平台要求，而不再只是高端配置的差异化因素。德国集中了 OEM 和 Tier-1 工程能力，而英国、法国、意大利、西班牙及欧洲其他地区则提供生产、集成和需求基础，这些市场均受到相同监管方向的影响。Bosch 的人工智能投资计划表明，该地区高度重视软件和系统能力。[7]Bosch. bosch-presse.de
亚太地区
亚太地区在 2025 年以 7.83 亿美元的市场规模居首，年均复合增长率约为 17.7%。中国市场规模为 2.96 亿美元，年均复合增长率约为 17.2%；亚太其他地区贡献 4.87 亿美元，年均复合增长率约为 17.9%。中国将大规模智能汽车项目与不断演进的技术标准相结合。Horizon Robotics 于 2024 年进行首次公开募股，募资 54 亿港元，为国内高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶开发增加了资金支持。[8]Reuters. reuters.com日本丰田已在下一代汽车中采用 NVIDIA DRIVE AGX Orin，韩国现代汽车集团则扩大了与 NVIDIA 在人工智能驱动出行领域的合作。印度分阶段实施的重型车辆安全要求，将创造较晚但具有实际意义的本地化机遇。
拉丁美洲
拉丁美洲市场规模在 2025 年为 1.13 亿美元，年均复合增长率约为 15.2%。巴西是主要需求中心，而拉丁美洲其他地区主要通过平台沿用和本地化变体获得供应。与欧盟框架相当的区域性强制要求相比，该地区的普及更依赖 OEM 的产品周期决策和可负担性。
中东和非洲
中东和非洲（MEA）市场规模在 2025 年为 4,600 万美元，年均复合增长率约为 12.6%。海湾合作委员会（GCC）出行计划、南非汽车市场以及中东和非洲其他地区创造了选择性部署机遇，但较低的销量和不统一的监管限制了近期规模化发展。凭借以色列的感知技术开发，包括 Mobileye 和 Innoviz，该地区仍具有战略相关性。
GMI 分析师观点
我们的评估表明，亚太地区约 17.7% 的年均复合增长率不仅反映了区域汽车产量：中国同时具备本地平台投资、资本形成和标准化路径，而日本、韩国和印度则分别带来计算能力、OEM 及本地化需求。相比之下，欧洲 5.93 亿美元的市场规模主要由广泛的监管覆盖支撑，从而在各类车辆中形成可预测的合规需求量。北美供应商面临明确的 AEB 截止期限，但仍有更多时间调整供应来源。因此，区域战略应区分开来：中国需要重点关注针对中国市场的合作与软件适配，欧洲应依靠合规驱动的规模化发展，北美则应把握分阶段定点周期。
汽车计算机视觉人工智能（AI）市场份额与竞争格局
该市场由集中的平台层和广泛分布的传感器、软件及集成专业企业共同构成。Mobileye 在 2025 年以约 14.8% 的市场份额领先，Robert Bosch 以约 6.2% 的市场份额紧随其后；Valeo、Denso、NVIDIA、Continental、Magna International 和 Qualcomm Technologies 各自占据约 2.5%～3.3% 的市场份额。前八大供应商合计占据约 38.8% 的市场份额，为差异化子系统专业企业留下了可观的发展空间。
Aptiv PLC 提供车辆电气架构和安全系统集成服务，定位于集中式计算必须连接车辆网络的环节。
Continental 占据约 2.9% 的市场份额，整合了摄像头、雷达和集成能力。该公司与 NVIDIA 合作开展的 Aurora 项目旨在大规模开发自动驾驶卡车硬件。
Denso 占据约 3.2% 的市场份额，是日本主要的视觉和安全系统一级供应商；Toyota 对 NVIDIA 计算平台的采用与其集成生态系统密切相关。
Intel 主要通过与 Mobileye 的合作参与市场，Mobileye 是一家独立上市的汽车感知企业。
Magna International 占据约 2.7% 的市场份额，并于 2025 年 3 月宣布将 NVIDIA DRIVE AGX Thor 集成至下一代 ADAS 和座舱 AI 解决方案中。[9]Magna International. globenewswire.com
Mobileye 以约 14.8% 的市场份额领先。其 EyeQ 平台系列及从高级驾驶辅助系统到自动驾驶的分级产品方案支持大批量 OEM 项目；该公司与 VW 在 2025 年开展的合作表明，Mobileye 正将计算能力与一级供应商的传感和车辆集成能力相结合。
NVIDIA 通过 DRIVE 生态系统占据约 3.1% 的市场份额，业务覆盖乘用车 ADAS 以及自动驾驶卡车计算平台合作。
Qualcomm Technologies 占据约 2.5% 的市场份额。Snapdragon Ride 集成了 Arriver 的计算机视觉和驾驶策略资产，这些资产由 SSW Partners 于 2022 年收购。
Robert Bosch 占据约 6.2% 的市场份额，其相关能力包括摄像头、雷达和计算平台。该公司已宣布的人工智能投资支持其长期软件和自动驾驶发展战略。
Valeo 持有约 3.3% 的市场份额，并为 VW-Mobileye 集中式 ADAS 项目提供 ECU、传感器和泊车功能。
Aisin Seiki 作为日本汽车供应商参与其中，与丰田集团安全系统集成具有相关性。
Hitachi Astemo 提供车辆控制和驾驶辅助硬件，将制动与底盘系统连接至主动安全部署。
Hyundai Mobis 在现代汽车集团项目中集成 ADAS 传感器和控制器，其中包括该集团不断深化的 NVIDIA 合作。
Panasonic Automotive 通过座舱电子设备和座舱感知能力参与其中，这些能力与驾驶员监控相关。
Renesas Electronics 提供 R-Car 汽车 SoC；其与 StradVision 达成的许可协议扩大了该生态系统中的感知软件供应。
Samsung Electronics 通过提供汽车图像传感器、存储器和存储设备参与其中，为基于摄像头的感知系统提供支持。
ZF Friedrichshafen 具备域计算和多传感器集成能力，可用于高级驾驶辅助和自动化。
Ambarella 开发汽车 AI SoC，包括面向基于 Transformer 的感知工作负载而设计的 CV3-AD 产品。
Arbe Robotics 开发成像雷达技术。其于 2025 年开展的 NVIDIA 合作旨在基于雷达在 DRIVE AGX 上实现自由空间地图绘制。
DeepRoute.ai 面向中国市场开发自动驾驶技术，在全栈软件和系统开发领域展开竞争。
Ficosa International 为 OEM 项目提供视觉系统、ADAS 摄像头以及数字摄像头监视系统。
Horizon Robotics 是一家中国 ADAS 和自动驾驶计算供应商。其于 2024 年进行的 IPO 以及与 Bosch 的合作，增强了其支持本土及全球 OEM 项目的能力。
Innoviz Technologies 提供汽车 LiDAR 和感知软件。Mobileye 为 Drive 平台选用了 Innoviz LiDAR，SOP 将于 2026 年开始。
StradVision 开发基于 AI 的视觉感知软件；其与 Renesas 达成的协议旨在推动封装式软件与 SoC 的采用。
Veoneer 提供主动安全硬件，并在 Arriver 资产转让后继续与 Snapdragon Ride 生态系统保持相关性。
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