汽车边缘人工智能加速器市场 尺寸和份额 2025-2034

汽车边缘人工智能加速器市场规模

据 Global Market Insights Inc. 最新发布的报告，2024年全球汽车边缘人工智能加速器市场规模估计为21亿美元。预计市场规模将从2025年的25亿美元增至2034年的163亿美元，复合年增长率（CAGR）为22.9%。
 

随着车辆开始采用实时数据处理，汽车边缘人工智能加速器市场正迅速发展。边缘人工智能加速器包括 GPU、FPGA、ASIC 和 NPU 等组件，用于在车辆中运行人工智能推理。它们是高级驾驶辅助系统（ADAS）、驾驶员监测、语音识别和智能信息娱乐系统的重要组成部分。汽车行业正从传统车辆转向软件定义汽车和互联数字平台，推动了对高效本地化人工智能处理器的需求。
 

推动这一市场发展的主要因素之一是向自动驾驶和半自动驾驶汽车转型。车辆自动化程度越高，对摄像头、激光雷达和雷达等不同级别传感器及数据链路所产生数据进行实时处理的需求就越大。车辆安全和性能的关键在于数据处理几乎不存在延迟，而边缘人工智能加速能够满足这一要求。
 

电动汽车的蓬勃发展带来了对节能处理硬件的需求，以应对电池续航有限的问题。监管因素对保障商业市场中的性能具有重要影响。例如，ISO 26262 功能安全、UNECE WP.29 网络安全和软件更新等国际标准正推动市场转向性能更高的边缘人工智能解决方案。
 

一些新兴技术趋势也正在影响这一市场。其中最重要的趋势是基于小芯片的架构兴起。小芯片模块化架构使制造商能够构建易于扩展和升级且成本效益较高的人工智能系统。
 

例如，XPeng 推出了其内部研发的“touring”人工智能芯片，旨在支持高性能和先进的自动驾驶功能。另一个例子是“Eagle-N”，这是由 Tenstorrent 和 BOS Semiconductor 开发的 AI-spon 平台，面向信息娱乐和自动驾驶应用。
 

得益于卓越的半导体生态系统、先进的自动驾驶研究，以及主要汽车 OEM 对人工智能技术的广泛采用，北美在该市场处于领先地位。NVIDIA、Intel 和 Qualcomm 等主要芯片制造商均位于北美，并持续开发汽车级人工智能加速器。
 

此外，支持车辆安全和创新的监管框架，以及对互联汽车和电动汽车基础设施的大量投资，也巩固了北美在该市场的领先地位。该地区拥有众多以技术为驱动的汽车制造商和出行初创企业，有助于在各类车辆中更快部署边缘人工智能解决方案。
 

汽车边缘人工智能加速器市场趋势

汽车边缘 AI 加速器行业正经历多种变革性趋势，例如日益重视 AI 安全和认证标准。汽车制造商如今必须建立符合安全规程的 AI 系统。吉利汽车就是一个典型例子，它已成为首家依据 ISO/PAS 8800:2024 获得认证的汽车制造商。该标准是全球首个由标准制定机构认可的道路车辆 AI 安全标准。
 

汽车行业的一项新兴趋势是采用混合关键性平台或片上系统（SoC）架构。这些平台可在单颗芯片上实现安全关键功能和非关键 AI 运算，同时管理制动或转向指令等实时操作。近期研究已证实，这类混合关键性设计可采用 16-nanometer 半导体技术构建。这些设计将可编程加速器计算引擎与经过改进的固定功能 AI 单元相结合，并通过严格的执行时间保障关键功能。
 

除混合关键性处理外，区域控制计算正逐渐取代传统的集中式计算架构，成为车辆架构的一项变革性转变。区域架构将计算资源和 AI 加速器引擎分布在车辆的各个区域，而非采用集中式模式。
 

因此，车辆内的数据传输和布线复杂度得以降低。除减少布线和复杂度外，区域处理还有助于改善系统延迟和热管理。通过将计算资源部署在更靠近传感器和执行器的位置，区域架构能够更迅速地响应数据指令，并使车辆系统更具模块化和可扩展性。
 

随着传感器内计算的兴起，视觉加速也在不断发展。新型图像传感器如今将卷积运算直接嵌入图像传感器，以加快处理速度，并尽量减少在传感器与处理器之间传输大量原始数据的需求。这些新型传感器设计能效极高，可提供安全关键应用所需的快速、低延迟输出，例如行人检测或驾驶员警报。
 

驾驶员监控系统（DMS）曾是可选配置，如今已成为许多国家的法规要求。现行欧洲安全法规要求配备能够检测驾驶员分心和疲劳的 DMS。为响应这些法规变化，汽车 OEM 已开发专用于 DMS 应用的 AI 加速器，可在车内分析驾驶员的面部表情、眼球运动和驾驶姿势。
 

汽车边缘 AI 加速器市场分析

了解关键趋势

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按处理器划分，汽车边缘 AI 加速器市场包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、专用集成电路（ASIC）和现场可编程门阵列（FPGA）。专用集成电路（ASIC）细分市场占据主导地位，2024 年约占 44%，预计 2025—2034 年的复合年增长率将超过 24.1%。
 

• 在汽车边缘 AI 加速器市场的各类处理器中，专用集成电路（ASIC）是领先的处理器类型。ASIC 是专为以尽可能高的效率执行特定任务或一组任务而设计的芯片。
   
• 这类芯片经过专门设计，其架构能够最大限度地优化输入和输出，以运行包括感知、决策和传感器融合在内的复杂 AI 工作负载，旨在实现尽可能理想的速度和能耗。
   
• ASIC 在汽车 AI 处理器市场占据主导地位的主要原因之一，是它们在涉及实时 AI 推理的任务中能够提供更出色的性能。ASIC 采用固定功能配置，不存在其他通用性更强的处理器通常具有的额外计算开销。
   
• 例如，Mobileye 销售的 EyeQ 系列 ASIC 已超过 2 亿颗，这些芯片广泛应用于全球各地的 ADAS 系统。Tesla 定制的完全自动驾驶（FSD）芯片则是另一款汽车级 ASIC，旨在处理大量传感器数据，同时实现超低延迟和极低能耗。
   
• 其他通用处理单元难以兼顾安全性和性能。与核心安全关键型 AI 功能相比，GPU 更适用于原型设计、仿真或信息娱乐应用。FPGA 以可重配置性著称，在开发阶段或需要更高灵活性的场景中具有优势，但在大规模部署时，其效率较低，且单价较高。
   
• CPU 是通用处理器，旨在处理各种任务，主要负责系统整体管理和计算操作。不过，CPU 缺乏在驾驶场景中执行 AI 所需实时推理的能力，尤其是在同时处理多帧时。
   

按功率划分，汽车边缘 AI 加速器市场包括低功率（<5W）、中功率（5-10W）和高功率（>10W）细分市场。2024 年，中功率（5-10W）细分市场占据主导地位，市场份额约为 58%；预计 2025—2034 年，该细分市场的复合年增长率（CAGR）将达到 23.8%。
 

• 由于性能、能效与热管理方面的综合表现较为均衡，中功率范围（5–10W）细分市场占据主导地位。车载 AI 应用中的多摄像头感知与传感器融合（包括实时目标检测）需要足够的处理能力，但设计时不能以增加热量或能耗为代价。
   
• 中功率范围可提供充足的性能余量，使这些功能能够在较新车型实际可行的能耗与散热限制内可靠运行。例如，NVIDIA 的 Jetson AGX Xavier 等嵌入式计算平台通常以约 10W 的功率运行，但仍可作为相对强大的 AI 推理平台。
   
• 这些计算平台能够执行相对复杂的感知功能，包括行人检测和车道保持辅助，同时无需采用高强度散热，也不会以过高速度消耗车辆电池电量。
   
• 低功耗领域（低于 5W）主要用于计算负荷较轻或需要持续运行的应用，包括驾驶员监控系统、车内感知、语音识别和基础环境感知。例如，据报道，Hailo-10H 等芯片的运行功耗低于 3W，适用于持续运行且不会给车辆供电系统带来过重负担的应用。
   
• 高功耗细分市场（高于 10W）可应对要求更高的应用，例如 L3 级和 L4 级自动驾驶。L4 级驾驶需要同时处理来自多个高分辨率传感器的数据。具备这些能力的系统应配备带有高性能 NPU 的域控制器（DPU）或专用加速器，其算力应达到或超过 100 至 200 TOPS。
   

按自动驾驶级别划分，汽车边缘 AI 加速器市场可分为 L1 级、L2 级、L3 级、L4 级和 L5 级。2024 年，L2 级细分市场占据主导地位，市场份额约为 63%。
 

• 按自动化等级划分，汽车边缘AI加速器市场中，L2级是最大的细分市场。L2级系统可同时控制车辆转向和加速（或制动），同时要求驾驶员继续积极参与驾驶任务。在国际市场中，L2级系统已成为乘用车领域占据主导地位的行业标准自动化等级，因为它在安全性、消费者便利性和监管复杂性之间实现了公认的平衡。
   
• Nissan、Hyundai 和 Toyota 等企业生产的主流乘用车已搭载L2级系统，可实现自适应巡航控制、车道居中和交通拥堵辅助等功能。L2级系统的处理需求适中，且开发所需的AI软件框架已相当成熟，因此被认为具备大规模商业化应用的可行性。
   
• L1级自动化包括车道偏离预警或自适应巡航控制等“单一功能”系统，这类系统也十分普及，但其对AI加速器的需求影响较小。L1级功能由性能较低的芯片和低级微控制器运行，不涉及高端边缘AI，在整个加速器市场中的占比较小，因为这类功能更多是为了满足安全合规要求，而非实现高性能AI。
   
• L3级自动化开始崭露头角，尤其是在豪华汽车领域。L3级自动化允许车辆在特定条件下执行驾驶任务，同时驾驶员在收到提示后仍可接管车辆。Mercedes-Benz 已开发名为 Drive Pilot 的L3级系统，可用于限速条件下的高速公路驾驶。
   
• L3级自动化车辆所需的计算资源远高于L2级车辆，因为它们必须处理实时感知、环境地图构建和故障安全响应。因此，企业需要更多能够处理实时数据的高性能边缘AI加速器。
   
• 此外，分别定义为高度自动化和完全自动化的L4级和L5级自动化，预计将比其他等级增长更快。目前，这两个等级尚未在消费市场实现商业化，但已开始应用于基于车队的场景，包括自动驾驶出租车服务、最后一公里配送车辆和城市出行服务。
   
• Waymo 和 Cruise 甚至已在多个城市推出L4级机器人出租车服务试点项目。这两个自动化等级都需要大量边缘AI加速器，以超低延迟和高可靠性处理来自多台摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器。
   

按车辆类型划分，汽车边缘AI加速器市场包括乘用车和商用车。2024年，乘用车占据市场主导地位，市场份额约为78%。
 

• 乘用车细分市场在汽车边缘AI加速器市场中占据最大份额，这得益于道路上行驶的乘用车数量庞大，以及人们对在高级驾驶辅助系统（ADAS）、信息娱乐系统、车内监控和相关安全功能中应用AI的兴趣日益浓厚。
   
• 汽车制造商越来越倾向于在高端和中端车型中采用边缘AI硬件，以提升驾驶舒适度、安全性和用户体验，这进一步推动了该细分市场的需求。
   
• 全球电动汽车制造商，尤其是亚太地区和欧洲的制造商，正积极推动在乘用车中集成AI芯片。例如，一些电动汽车制造商正在开发AI加速器，以实现高性能运算，支持多传感器感知和车载生成式AI交互界面。
   
• 此外，芯片制造商正在专门为乘用车开发边缘AI加速器。这些系统旨在实现实时人脸识别、驾驶员疲劳监测、个性化语音助手和增强型导航。随着这些功能逐渐成为消费者的标准期待，乘用车市场对嵌入式AI计算的需求也在不断增长。
   
• 尽管边缘AI在商用车（卡车、厢式货车和巴士）中的应用在边缘AI加速器整体市场中占比较小，但这一类别正在不断发展。边缘AI在商用车中的应用主要包括驾驶员行为监测、预测性维护、碰撞规避和远程信息处理。这些应用均有助于提升车队安全性和效率，但所需的AI处理能力不及乘用车应用复杂。
   

获取影响这个市场的主要细分市场的详细见解

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2024年，北美在汽车边缘AI加速器市场占据主导地位，市场份额约为34%，营收约为7.034亿美元。
 

• 由于监管规范、汽车和技术领域的进步，以及对车辆相关人工智能技术的大量投资，北美在汽车边缘AI加速器市场占据主导地位。强有力的政府政策与先进技术生态系统相辅相成，后者具备在车辆边缘端开发和部署AI的能力，推动北美汽车生态系统迅速变革。
   
• 美国已建立监管框架，进一步推动智能安全系统的快速普及，以打造安全的自动驾驶系统，并符合美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）AV STEP计划的要求。该计划旨在建立、验证和部署自动驾驶系统。部分政策设定了有明确时限的要求，规定此后销售的每辆新型轻型汽车都必须配备自动紧急制动和紧急行人检测功能。
   
• 美国乘用车制造商及相关技术企业在车载系统和汽车制造系统中的AI解决方案开发方面均处于全球领先地位。通用汽车（GM）等企业已与一些领先的AI半导体芯片制造商达成合作协议，共同开发并将AI能力嵌入车载系统，同时将AI应用于工厂运营，以提升自动化和生产能力。
   
• NVIDIA、Intel和Qualcomm等半导体企业进一步巩固了北美的市场地位。这些企业突破地域界限，推动车规级AI加速器商业化，其性能和能效均优于为老旧车辆设计的系统。
   
• 加拿大不断发展的AI研究中心、工程人才队伍及合作伙伴关系也助力北美巩固区域主导地位，共同推动应用研究中心和私营机构的发展。传感器与AI算法的整合，以及车辆的拓展和改进，正推动自动驾驶应用的发展，尤其是在如今蓬勃发展的电动汽车和网联汽车领域。
   

2024年，欧洲汽车边缘AI加速器市场规模达到5.157亿美元，预计在预测期内将实现可观增长。
 

• 欧洲汽车边缘人工智能加速器市场正快速增长，这得益于制造技术的进步、监管支持和产业创新。德国等汽车产业实力雄厚、数字产业活跃的国家，正在管理和创新方面发挥引领作用。
   
• 德国原始设备制造商（OEM）和一级供应商正在将高级驾驶辅助系统（ADAS）、车联网（V2X）通信、自动驾驶功能和安全特性集成到边缘人工智能设备中。欧洲正在推进一项广泛的议程，鼓励车辆采用人工智能解决方案，以提升处理能力，应对延迟、安全和实时处理能力方面的需求。
   
• 例如，英飞凌科技正在为其 AURIX 微控制器系列增强实时人工智能功能。通过与 Ekkono 和 Imagimob 等公司合作，该公司已将这些人工智能处理功能应用于部分汽车领域。
   
• 欧洲的相关计划（如 AI4CSM，即面向互联共享出行的汽车智能计划）旨在推动汽车行业中用于互联和共享出行解决方案的人工智能驱动技术。这些计划支持开发专为汽车行业设计的人工智能制造商和架构。
   
• 监管讨论和研讨会强调了构建安全可靠的人工智能基础设施的必要性，并推动开发本地边缘人工智能技术，以减少对云端处理的依赖。
   
• 大众、梅赛德斯-奔驰和宝马等主要汽车制造商在车辆和生产线上均使用人工智能。博世、大陆集团和采埃孚等供应商正在投资边缘硬件，以便直接在车辆中处理数据并运行机器学习程序。此外，英国等国家也在投资汽车人工智能，以开发本国技术并减少对其他国家的依赖。
   

亚太地区在2024年的市场规模为6.492亿美元，预计将在预测期内实现最快增长。
 

• 在亚太地区，汽车电动化和自动驾驶汽车领域的积极推进，正推动汽车边缘人工智能加速器需求上升。在中国，大量新款乘用车现已配备 L2 级或更高级别的驾驶辅助系统，为可在车辆本地而非云端处理数据的人工智能芯片创造了广阔市场。
   
• 在日本，政府通过 NADO 和 METI 等机构资助项目，开发人工智能“芯粒”。这些芯粒还可用于相关基础设施，例如低功耗设备，乃至车辆中的本地网络或路侧单元。
   
• 印度也在快速发展。印度政府正向 IndiaAI Mission 投入大量资金，该计划将建设人工智能计算基础设施（GPU 等）、支持车辆控制单元和自动紧急制动、车道保持辅助等 ADAS 功能，并推动人工智能/机器学习在车辆和交通系统中的广泛应用。
   
• 亚太地区普遍呈现出在车辆中采用本地化、低延迟人工智能的趋势。这包括直接集成到汽车中的硬件和软件加速器，以支持障碍物检测、语音控制和驾驶员监控等任务。汽车制造商（OEM）和一级供应商正投资联合开发硬件和人工智能软件，重点关注能够在车辆有限的功耗和散热条件下高效运行的模型。
   

拉丁美洲在2024年的市场规模约为9,870万美元，预计将在预测期内稳健增长。
 

• 受工业扩张、政府支持以及下一代汽车对实时处理需求不断增长等因素推动，拉丁美洲市场正实现可观增长。巴西是该地区最大的汽车产业中心，也是应用普及的领先市场。
   
• 巴西大众、Stellantis 和通用汽车拉丁美洲等企业将边缘人工智能应用于高级驾驶辅助系统、车辆传感器报销和实时诊断等领域。
   
• 除巴西外，墨西哥汽车行业也展现出强劲势头，成为人工智能创新领域的重要竞争者。发展本土电动汽车等国家举措，增加了对基于人工智能的系统的需求，以处理复杂车辆上的数据处理任务。
   
• 蒙特雷等城市的汽车研发中心积极测试基于边缘计算的自动驾驶功能，包括行人识别和自适应巡航控制，并推动对内置人工智能加速功能的需求。
   
• 巴西的国家人工智能战略强调建设先进数据处理基础设施，并推动本土人工智能创新。同样，墨西哥的工业战略与数字化转型目标相契合，鼓励在汽车电子和智能出行平台领域开展本地组装与创新。这些政策举措不仅吸引了国际制造商，也使本土企业能够参与人工智能生态系统。
   
• 基础设施准备情况也加快了应用普及。圣保罗和墨西哥城新建的人工智能优化数据中心，为支持边缘数据处理提供了必要的后端能力。这些数据中心配备高密度电源机架、液冷系统和能源适配型设计，有助于训练和更新边缘人工智能模型。
   
• 许多国家加强监管和产业政策，正助力加快市场增长并提高市场参与度。除提供研发资助外，主管部门还补贴安全性和可靠性相关的开发与认证工作。
   

2024年，中东和非洲汽车边缘人工智能加速器市场规模为1.232亿美元，预计在预测期内将实现可观增长。
 

• 中东和非洲市场展现出良好的增长前景，这得益于战略投资、政府举措和技术进步。沙特阿拉伯凭借“2030愿景”议程引领该地区，该议程强调智慧出行和数字基础设施。NEOM 和 LINE 等项目为在出行领域部署边缘计算提供了试验场，使低延迟数据处理和人工智能驱动的车辆运行成为可能。与全球汽车和技术领域领先企业的合作，增强了当地的数据处理能力和智能车队管理专业水平。
   
• 阿布扎比首家 NVIDIA 人工智能技术中心的启用，标志着阿拉伯联合酋长国（UAE）的一项重要进展。该人工智能与机器人研究实验室旨在推动人工智能技术发展，包括人形机器人和机器人武器，并与阿联酋成为全球人工智能和机器人领域领导者的使命相契合。
   
• 以色列通过 Hailo Technologies 等企业为区域发展作出贡献。该公司专注于人工智能处理器和加速器，这些产品应用于自动驾驶汽车、安防摄像头和自主移动机器人。
   
• 南非政府已大力投资以支持本地电动汽车生产，旨在到2035年增强汽车行业应对市场挑战的能力。这项举措有望吸引原始设备制造商，并推动电动汽车技术创新，包括集成边缘人工智能加速器，以提升车辆性能和自主能力。
   
• 乌干达已揭幕非洲首座人工智能数据中心，这是一个由可再生能源供电的大型项目。该中心将设立人工智能卓越中心，重点开展研究、数据管理，并为当地工程师培养技能。通过提供本地化数据处理方案，该基础设施有望支持边缘人工智能技术在包括汽车行业在内的多个领域的应用。
   

汽车边缘人工智能加速器市场份额

• 汽车边缘人工智能加速器行业排名前7的企业包括 NXP Semiconductors、Renesas Electronics、Texas Instruments (TI)、NVIDIA、Horizon Robotics、Mobileye 和 Qualcomm Technologies。这些企业在2024年合计占据约68%的市场份额。
   
• NXP Semiconductors凭借其 S32 汽车平台，在汽车边缘人工智能加速器市场占据重要地位。该平台支持人工智能驱动的决策、先进驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶系统。其处理器可实现低延迟边缘计算，确保车辆应用的实时控制。
   
• Renesas Electronics凭借 R-Car 片上系统 (SoC) 系列提供的人工智能就绪解决方案，在边缘人工智能加速器市场拥有强大的影响力。该系列支持自动驾驶汽车中的边缘计算。其处理器可用于深度学习推理（通常简称为“推理”或“转换”）、物体检测、驾驶员监控和路线规划。
   
• Texas Instruments (TI)提供嵌入式处理器和人工智能微控制器，为汽车应用中的边缘推理提供支持。TI 的产品侧重于实时、高能效的人工智能处理，应用涵盖驾驶辅助、车内感知和视觉安全系统。
   
• NVIDIA凭借强大的 DRIVE 平台，在汽车边缘人工智能领域处于领先地位。该平台包含专为自动驾驶汽车应用设计的 Orin 片上系统。这些解决方案使车辆能够实时处理传感器数据，执行感知、预测和决策等任务。与 Mercedes-Benz 和 BYD 建立的牢固合作关系及其产品的广泛应用，充分表明 NVIDIA 正在汽车行业获得广泛采用。
   
• Horizon Robotics是一家中国人工智能芯片制造商，专注于为自动驾驶应用开发边缘人工智能加速器。其 Journey 系列芯片支持实时感知和自主导航。Horizon 正与长安和上汽等中国本土汽车制造商合作，将其芯片集成到量产汽车中。
   
• Mobileye是英特尔旗下公司，也是一家领先的边缘人工智能企业，专注于为驾驶辅助和自动驾驶应用提供基于视觉的解决方案。数百万辆汽车使用 Mobileye 的 EyeQ 芯片，实现车道检测、自适应巡航控制和紧急制动等功能。
   
• Qualcomm凭借 Snapdragon Ride 平台提供先进的边缘人工智能功能，为 ADAS 和自动驾驶提供可扩展的性能。其人工智能加速器支持环视监控、驾驶员注意力监测和实时路线优化等应用。
   

汽车边缘人工智能加速器市场企业

      汽车边缘人工智能加速器行业的主要企业包括：

• Arm
• Horizon Robotics
• Infineon Technologies
• Mobileye
• NVIDIA
• NXP Semiconductors
• Qualcomm
• Renesas Electronics
• STMicroelectronics
• Texas Instruments (TI)

• 汽车边缘人工智能加速器市场由占据主导地位的半导体巨头和灵活的新兴企业共同推动，竞争格局高度激烈。NVIDIA Corporation、Qualcomm Technologies、Intel Corporation、AMD、NXP Semiconductors、Renesas Electronics、Texas Instruments、Arm、STMicroelectronics 和 Infineon Technologies 等主要企业共同掌控着汽车人工智能计算生态系统的相当大一部分。
   
• 这些领先企业通过大力投资新一代人工智能加速器、专用领域 SoC 和异构计算架构来保持竞争优势，这些技术专为实时推理、高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶应用而设计。其战略重点包括可扩展性、安全合规性（ISO 26262），以及适用于软件定义汽车和不断演进的电气/电子（E/E）架构的高能效人工智能处理。
   
• 为进一步巩固市场地位，这些企业采取多层次战略，包括硬件与软件协同优化、汽车级人工智能知识产权（IP）授权、车载人工智能计算平台（如 NVIDIA DRIVE 或 Qualcomm Snapdragon Ride），以及与整车制造商（OEM）和一级供应商的合作。
   
• 这些举措能够有力支持感知、规划、定位和驾驶员监测等人工智能工作负载，并以边缘计算方式实现低延迟和高可靠性。
   
• 除这些领先企业外，Horizon Robotics、Ambarella、Hailo Technologies、Kneron 和 SiMa.ai 等新兴企业和区域专业厂商也在通过专用领域边缘人工智能芯片颠覆市场。这些芯片通常针对成本、尺寸和超低功耗进行优化。这些企业在亚太地区和欧洲尤其受到关注，当地汽车 OEM 正加快转向本地化半导体生态系统和人工智能驱动的汽车平台。
   

汽车边缘人工智能加速器行业新闻

• 2025年9月，Qualcomm 和 Harman 宣布合作，旨在优化车内生成式人工智能体验。双方将整合 Qualcomm 的计算平台“Snapdragon Cockpit Elite、Snapdragon Ride Elite”和 Flex 与 Harman 的 Ready 产品组合，以打造具备情境感知和共情能力的车内体验，包括基于人工智能的驾驶员监测、情境感知和富有沉浸感的增强现实（AR）可视化体验。
   
• 2025年3月，General Motors 和 NVIDIA 扩大了现有合作，合作范围涵盖车辆系统和工厂运营。GM 将采用 NVIDIA DRIVE AGX 作为车载硬件（用于高级驾驶辅助系统和安全），并使用 NVIDIA 的 Omniverse 和 Cosmos 平台进行工厂仿真、机器人技术和规划。
   
• 2025年3月，Magna 与 NVIDIA 合作开发新一代汽车技术。双方计划将 NVIDIA 的 DRIVE AGX Thor-AI 平台与 Magna 的工程解决方案相结合，用于主动安全、座舱功能和高级驾驶辅助，满足高算力工作负载和生成式人工智能的需求。
   
• 2025年2月，NXP 宣布收购 TTTech Auto，以拓展其汽车安全中间件产品。此次收购将芯片中的边缘人工智能计算与安全关键型软件相结合，从而改进车内智能边缘系统和系统更新。
   
• 2024年4月，初创公司 Hailo 发布了其Hailo-10生成式人工智能加速器，专为智能汽车、物联网设备和机器人领域的边缘人工智能推理而设计。该公司还完成了规模可观的 C 轮融资扩展，以继续拓展其产品线。
   

这份汽车边缘人工智能加速器市场研究报告深入涵盖该行业，提供2021—2034年收入（百万美元）和销量的估算与预测，涉及以下细分市场：

按处理器划分的市场

• 中央处理器（CPU）
• 图形处理器（GPU）
• 专用集成电路（ASIC）
• 现场可编程门阵列（FPGA）

按功率划分的市场

• 低功率 <5W
• 中功率 5-10W
• 高功率 >10W

按自动驾驶级别划分的市场

• 1级
• 2级
• 3级
• 4级
• 5级

按车型划分的市场

• 乘用车
  • 两厢车
  • 轿车
  • SUV
• 商用车
  • 轻型商用车（LCV）
  • 中型商用车（MCV）
  • 重型商用车（HCV）

以上数据将涵盖所有地区和国家：

按地区划分的市场

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 北欧国家
  • 俄罗斯
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 印度尼西亚
  • 菲律宾
  • 泰国
  • 韩国
  • 新加坡
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
• 中东和非洲
  • 沙特阿拉伯
  • 南非
  • 阿联酋