汽车神经处理单元（NPU）市场规模，按组件、处理方式、车辆类型、应用领域和销售渠道划分，增长预测，2025-2034年

汽车神经处理单元市场规模

全球汽车神经处理单元市场在2024年估计为22亿美元。根据Global Market Insights Inc.最新发布的报告，该市场预计将从2025年的30亿美元增长至2034年的171亿美元，复合年增长率为21.5%。
 

• 汽车神经处理单元（NPU）的采用率不断提高，正在推动智能移动性发展，使车辆能够在现场处理密集传感器数据，实现实时感知、决策和行动。DPU驱动ADAS、自动驾驶和车内智能中的深度学习应用，以提高驾驶安全性、能源效率和舒适性。OEM和Tier-1供应商目前正在部署支持车辆融合、预测分析和低延迟响应的先进计算架构，适用于所有驾驶场景。
   
• 例如，2024年4月，高通技术公司推出了其Snapdragon Ride Flex SoC，该平台集成了CPU、图形处理和NPU单元，以执行ADAS和数字驾驶舱功能。这种模块化集成使汽车制造商可节省高达30%的系统成本，同时提高计算效率。同样，NVIDIA正在开发的DRIVE Thor平台可能能够用一个AI计算单元替代多个ECU，该单元提供超过2,000 TOPS的性能，这表明汽车NPU正在整合车辆电子系统。
   
• 电动化和智能移动的趋势推动了NPU在预测能源管理、电池分析和车辆到电网优化方面的采用。NPU用于计算电动汽车（EV）的实时续航估算、自适应扭矩的实时控制以及高效路线规划，具体取决于驾驶员行为和周围环境。该系统可与相关云端和边缘系统集成，以协调充电和空中优化，并提高OEM和车队运营商的可持续性指标。
   
• COVID-19加速了汽车价值链中基于AI的数字化进程。为了保持生产连续性，汽车制造商逐步采用了模拟、远程诊断和人工智能离线设计测试。通过NPU，远程模型重新训练、监控驾驶行为和车辆健康诊断现在已成为可能，成为自愈和韧性汽车系统的基础。随着汽车制造商寻求减少对云端集中处理的依赖，这一趋势预计将增长，因为他们将重点放在基于边缘的AI计算上。
   
• NPU的发展受到ADAS和自动驾驶功能采用率提高的推动，包括自适应巡航控制、车道保持辅助、自动刹车和泊车辅助。当前的汽车配备了多个摄像头、雷达和LiDAR传感器，需要高吞吐量的人工智能（AI）。这些系统可用于通过NPU实现毫秒级延迟的视觉和感知算法，以在安全关键环境中提供实时决策。
   
• 由于AI基础的汽车技术快速实施、电动汽车制造商增长以及政府支持自动驾驶和智能移动，亚太地区汽车神经处理单元市场增长最快。
   
• 中国、日本、韩国和印度等国家在AI芯片和智能车辆基础设施制造方面投入了大量资金。汽车制造商和半导体公司的合作伙伴关系不断增加，以及ADAS和智能汽车基础设施的大规模实施，推动了NPU的整合。
   

汽车神经处理单元市场趋势

• 汽车NPU市场正朝着集中式计算架构发展，单一AI平台可处理多个车辆领域，包括高级驾驶辅助系统（ADAS）、信息娱乐系统和自动驾驶。汽车制造商正采用软件定义车辆（SDV）框架，依赖NPU进行传感器融合和感知工作负载。这一转变使得空中下载（OTA）更新和持续软件增强成为可能，将硬件销售转变为基于订阅的AI功能收入，惠及OEM和一级供应商。
   
• 例如，2024年6月，NVIDIA与梅赛德斯-奔驰合作扩大，在下一代车辆上部署DRIVE Orin平台，实现L3级自动驾驶和AI驾驶舱个性化。同样，高通于2024年4月推出的骁龙Ride Flex SoC集成了CPU、GPU和NPU核心，将硬件复杂度降低30%，并加速实时传感器数据处理，用于驾驶辅助功能。
   
• 电动和自动驾驶汽车的普及推动了对能够高效管理耗能AI工作负载的NPU的需求，同时保持热效率和能源效率。AI加速器现在被用于电动汽车的电池分析、续航预测和智能能源路由，使车辆诊断更精准，能源消耗更低。这一趋势支持了向可持续、智能移动生态系统的推进。
   
• OEM正转向边缘AI处理，以减少决策中的云依赖和延迟。直接嵌入车辆的NPU可实现即时感知和响应，对安全应用至关重要，例如自动紧急制动（AEB）、行人检测和驾驶员监控。例如，2025年，特斯拉的Dojo超级计算机项目和Mobileye的EyeQ6平台强调了设备端推理，以减少实时数据传输成本并提高自动驾驶可靠性。
   

汽车神经处理单元市场分析

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按组件划分，该市场分为硬件、软件和服务。2024年，硬件细分市场占汽车神经处理单元（NPU）市场的约68%，并预计在2034年前以超过20.5%的复合年增长率增长。
 

• 硬件细分市场主导汽车神经处理单元（NPU）市场，因为它构成了实现AI驱动汽车功能的核心计算基础设施。集成在高级处理器和SoC中的NPU为ADAS、自动驾驶和车载信息娱乐等应用提供高速并行处理。
   
• 汽车制造商优先考虑硬件创新，以实现更快的决策速度、更低的延迟和能效AI推理，直接在车辆边缘端完成。领先的芯片制造商如NVIDIA、高通和NXP正大力投资专门针对汽车工作负载优化的NPU架构。此外，电动和互联汽车的采用增长需要强大的车载硬件来处理大量传感器数据流和实时分析，巩固了硬件细分市场在全球市场中的主导地位。
   
• 2025年3月，NXP推出了S32K5微控制器系列，这是汽车行业首款16nm FinFET MCU，集成了嵌入式MRAM和专用NPU（eIQ Neutron）。它针对软件定义车辆（SDV）架构，实现区域E/E系统的高计算性能、功能安全和OTA更新能力。
   
• 服务细分市场预计将以超过25.1%的复合年增长率增长，主要得益于车辆中AI模型优化、空中下载（OTA）更新和软件维护需求的增长。汽车制造商越来越依赖持续的NPU校准、云分析和部署后的AI支持，以提升自动驾驶的性能和安全性。
   

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按处理方式划分，汽车神经处理单元市场分为边缘处理、云处理和混合处理。2024年，边缘处理细分市场占据主导地位，占比约69%，预计该细分市场将在2025年至2034年期间以超过20.6%的复合年增长率增长。
 

• 边缘处理细分市场在汽车神经处理单元（NPU）市场中占据最大份额，因为其能够在车辆内部直接处理实时数据，减少延迟，并为ADAS、自动导航和驾驶员监控等安全关键应用提供更快的决策支持。这种设备内置的智能使得车辆即使在低连接环境下也能高效运行，提高了可靠性和响应速度。
   
• 此外，边缘NPU减少了对云基础设施的依赖，增强了网络安全并降低了带宽成本。特斯拉、比亚迪和宝马等汽车制造商正在大量部署基于边缘的NPU，如NVIDIA Orin和Qualcomm Snapdragon Ride，以驱动高性能感知和控制系统。随着车辆向更高自动化水平发展，边缘计算仍然是实现实时AI性能和数据隐私的核心。
   
• 例如，2025年2月，NXP半导体公司宣布以3.07亿美元全现金收购Kinara公司，以增强其汽车和工业边缘AI产品组合，并加强其智能边缘处理能力。
   
• 混合处理细分市场预计将以超过24.8%的复合年增长率增长，主要得益于车辆中边缘和云智能的日益融合。汽车制造商正在采用混合NPU，以平衡实时决策与基于云的模型更新，提升自动驾驶的准确性、数据优化和空中下载性能改进。
   

按销售渠道划分，该市场分为OEM和售后市场。OEM细分市场占据主导地位，占比约69%，主要是由于NPU在高级驾驶辅助和自动驾驶平台的早期集成，使得硬件-软件优化更加无缝，并减少了对售后市场安装的依赖。
 

• 汽车神经处理单元市场主要由OEM细分市场主导，该细分市场占据主导地位，主要是由于在制造阶段日益增长的AI驱动系统集成。汽车制造商正在将NPU直接嵌入高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶平台和信息娱乐系统，以提高实时数据处理能力、增强安全性并支持预测性车辆行为。
   
• 特斯拉、宝马和丰田等领先OEM厂商正在与NVIDIA、高通和Mobileye等NPU开发商合作，共同开发优化的汽车级芯片架构，以实现可靠性和效率。这种内置集成确保了卓越的性能，降低了安装成本，并支持AI赋能车辆的更快上市，使OEM成为下一代智能移动的关键推动者。
   
• 例如，2024年10月，高通宣布与Alphabet Inc.（Google）展开为期多年的合作，将芯片和软件结合用于汽车制造商，而梅赛德斯-奔驰集团确认将在未来车辆中使用高通的Snapdragon Elite Cockpit芯片。
   
• 汽车后市场细分市场将以超过22.5%的复合年增长率增长，原因是对AI驱动的改装解决方案、软件升级和现有车辆的性能优化需求的增加。车队所有者和移动出行服务提供商正在越来越多地采用NPU，以增强ADAS、预测性维护和驾驶员监控功能。
   

按车辆类型划分，汽车神经处理单元市场分为乘用车、商用车和电动汽车（EVs）。2024年，乘用车主导了市场。
 

• 乘用车细分市场在汽车神经处理单元（NPU）市场中占据最高市场份额，原因是先进驾驶辅助系统（ADAS）、信息娱乐系统和自动驾驶功能的快速集成。特斯拉、宝马和梅赛德斯-奔驰等领先汽车制造商正在部署NPU，以实现实时传感器融合、物体识别和AI驱动的决策能力，为更安全、更个性化的驾驶体验提供支持。
   
• 此外，消费者对智能、互联和电动汽车的需求增加，加速了AI芯片在乘用车中的采用。NPU使边缘设备上的数据处理更加高效，减少了延迟并提高了系统性能。随着汽车越来越多地成为软件定义的产品，OEM正在集成NPU以提高性能、确保驾驶安全，并符合不断发展的自动驾驶和可持续性标准。
   
• 例如，2024年9月，沃尔沃汽车推出了搭载NVIDIA Corporation Drive Orin AI芯片的EX90 SUV，使主流7座乘用车具备了高性能的安全和驾驶辅助功能。
   
• 电动汽车（EV）细分市场预计将增长最快，原因是NPU在实时能源优化、电池管理和自动驾驶系统中的应用越来越广泛。电动汽车的采用率增加、政府激励措施以及AI驱动的车辆智能化正在推动对高效芯片神经处理能力的需求。
   

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中国在亚太地区汽车神经处理单元市场中占据主导地位，市场份额约为37%，2024年营收达4.239亿美元。
 

• 中国市场正在快速增长，原因是该国在智能和自动驾驶汽车技术方面的快速发展。政府的战略倡议，如“中国制造2025”计划和智能网联汽车（ICV）路线图，正在推动OEM和芯片制造商本地化AI计算硬件。国内制造商如地平线机器人、黑芝麻科技、华为和赛迪驱动正在开发专为实时感知、传感器融合和驾驶辅助工作负载优化的汽车级NPU，减少对外国供应商的依赖。
   
• 此外，中国蓬勃发展的电动汽车（EV）和智能出行生态系统正在加速对车载AI处理器的需求，这些处理器可实现自动驾驶、预测性维护和能源优化。NPU在中端和大众市场车辆中的集成正在快速扩大，得到了政府补贴、大规模5G连接和软件定义车辆平台的支持。
   
• 例如，2025年4月，地平线机器人与DENSO宣布建立战略合作伙伴关系，共同开发中国高性能辅助驾驶解决方案。
• 由于汽车生态系统数字化进程加快、高级驾驶辅助系统（ADAS）和智能网联汽车技术扩展，以及政府推动智能出行的倡议，印度汽车神经处理单元（NPU）市场预计将保持强劲的复合年增长率。"印度制造"和2026年汽车使命计划鼓励国内半导体设计，促进本地NPU开发及在电动和网联汽车中的集成。
   

2025-2034年，德国汽车神经处理单元市场预计将经历显著且有前景的增长。
 

• 2024年，欧洲占据市场份额的29.6%以上，并以约19.6%的复合年增长率成为增长最快的地区，这得益于严格的ADAS法规、电动汽车采用率以及AI整合的汽车安全创新。
   
• 德国在汽车神经处理单元（NPU）市场处于领先地位，原因包括其先进的汽车研发生态系统、对车辆自动化的强烈关注，以及广泛采用高性能计算进行实时决策。德国OEM如宝马、奔驰和大众正在大力投资NPU，以驱动下一代汽车的感知、导航和自主决策系统。
   
• 此外，德国强大的半导体基础设施以及与欧洲微电子中心如弗劳恩霍夫研究所和硅谷萨克森的合作，正在加速AI硬件和神经网络加速器的创新。持续投资边缘AI、5G赋能的移动性以及车载计算平台，进一步巩固了德国在智能汽车系统和下一代自动驾驶技术领域的先驱地位。
   
• 例如，2025年3月，BOS半导体宣布与一家欧洲OEM签订合同，采用其鹰-N芯片组AI加速器（250 TOPS）和鹰-A SoC，开发工作和车辆系统验证工作均在德国进行。
   
• 英国正在成为汽车神经处理单元（NPU）的重要增长市场，原因包括其对自动驾驶测试的重点关注、政府支持的AI创新计划以及扩大的电动汽车制造生态系统。领先企业如Arm、捷豹路虎和Wayve正在投资车载AI加速器，以增强驾驶智能和安全。
   

2025-2034年，美国汽车神经处理单元市场预计将经历显著且有前景的增长。
 

• 2024年，北美占据市场份额的19.4%以上，预计将以约20.7%的复合年增长率增长，这得益于自动驾驶技术的高采用率、强大的半导体研发基础设施以及主要OEM对基于AI的车辆智能平台的投资。
   
• 美国在汽车神经处理单元市场处于领先地位，原因包括其先进的汽车生态系统、半导体巨头如NVIDIA、英特尔和高通的强大存在，以及AI驱动的移动解决方案的快速发展。美国汽车制造商和一级供应商正在将NPU越来越多地集成到ADAS、自动驾驶和车载信息娱乐系统中，以增强实时决策和安全。
   
• 此外，政府对自动驾驶测试的支持，再加上汽车AI和边缘计算领域强大的初创生态系统，加速了创新和商业化。NVIDIA与特斯拉和通用汽车等OEM的战略合作，如NVIDIA DRIVE平台，进一步巩固了美国在NPU开发和采用方面的领导地位，特别是在下一代智能汽车中。
   
• 2025年3月，通用汽车与NVIDIA宣布战略合作，旨在利用NVIDIA的DRIVE AGX车载硬件开发下一代驾驶辅助系统（ADAS）和AI驾驶体验。
   
• 由于加拿大在自动驾驶和电动汽车研发方面的投资不断增加，政府大力支持人工智能创新，以及汽车制造商与半导体企业的合作，该国正成为北美汽车神经处理单元（NPU）市场增长最快的市场之一。
   

巴西汽车神经处理单元市场预计将在2025年至2034年间经历显著且充满希望的增长。
 

• LAMEA地区占汽车神经处理单元（NPU）市场的约1%，并以约18.3%的复合年增长率稳步增长。这一发展得益于巴西、阿联酋和南非电动汽车采用率的提高、智能出行倡议以及汽车电子制造业的扩大。
   
• 巴西主导了LAMEA地区的汽车神经处理单元（NPU）市场，得益于其迅速扩大的汽车制造基地、不断发展的电动汽车生态系统以及对AI驱动车辆技术的广泛采用。该国对智能出行、数字基础设施和高级驾驶辅助系统（ADAS）集成的重视推动了NPU在联网和半自动驾驶汽车中的部署。本地汽车制造商与全球半导体企业之间日益增多的合作也促进了国内NPU的采用。
   
• 此外，巴西政府对智能出行的激励措施和对汽车电子研发的投资推动了创新和本地化。大众巴西和Stellantis等公司正在将AI驱动的控制单元整合到下一代汽车中，以提升性能和安全性。这一不断发展的生态系统使巴西成为拉丁美洲汽车NPU开发的战略枢纽。
   
• 例如，2024年2月，现代汽车公司宣布将在2032年前向巴西投资超过11亿美元，重点发展混合动力、电动和绿色氢能源汽车，表明该地区技术部署的加强。
   
• 阿联酋汽车神经处理单元（NPU）市场正在迅速扩大，得益于该国积极推进数字化转型目标和采用下一代出行技术。政府致力于本地化AI芯片设计、提升研发能力以及推动联网和自动驾驶汽车生态系统的发展，这些都是市场的关键推动因素。
   

汽车神经处理单元市场份额

• 2024年，汽车神经处理单元（NPU）市场的前7家公司NVIDIA、特斯拉、高通、英特尔（Mobileye）、瑞萨、恩智浦和AMD共占据了约81%的市场份额。
   
• NVIDIA专注于扩展其DRIVE Thor和Orin汽车平台，整合强大的NPU用于自动驾驶和AI驾驶舱系统。该公司与梅赛德斯-奔驰和比亚迪等主要OEM合作，强调可扩展的AI计算、实时传感器融合和自动驾驶的全栈软件生态系统。
   
• 特斯拉通过其Dojo和FSD芯片架构开发自主NPU，优化自动驾驶和车队学习的AI性能。其战略集中在垂直整合、利用真实驾驶数据以及持续的空中下载神经网络更新，以提升自动驾驶辅助系统的安全性和实时感知能力。
   
• '利用其Snapdragon Ride平台，整合NPU用于ADAS、自动驾驶和信息娱乐系统。该公司的战略包括与宝马、通用汽车和沃尔沃的合作，重点是能效AI加速、模块化架构以及可扩展的硬件-软件集成，用于联网和电动汽车。
   
• Mobileye 强调嵌入式 NPU 的 EyeQ SoC，用于高级视觉和感知。其战略目标是通过 REM（路况体验管理）数据实现大众市场的可扩展性和安全验证。与大众和吉利的合作增强了其在全球半自动驾驶和 ADAS 系统中的影响力。
   
• Renesas 将 NPU 集成到其 R-Car SoC 系列中，优化 ADAS 和信息娱乐系统的实时 AI 推理。其战略涉及将低功耗边缘 AI 处理与日本和欧洲强大的 OEM 合作伙伴结合，以提供成本效益高、符合安全标准的汽车 AI 解决方案。
   
• NXP 的战略重点是通过其 S32K 和 S32G 平台提供汽车级边缘 AI 处理，这些平台配备了 NPU。该公司强调安全性、实时处理和车辆控制、雷达融合和数字驾驶舱应用的互操作性，与汽车制造商合作以增强安全和智能的移动体验。
   
• AMD 利用其适应性 AI 架构和 Xilinx FPGA 集成，为自动驾驶和信息娱乐系统提供高性能 NPU。其战略聚焦于可定制的 AI 加速、汽车可靠性以及与一级供应商的深度合作，以扩大在电动和智能网联汽车领域的影响力。
   

汽车神经处理单元市场公司

在汽车神经处理单元（NPU）市场中运营的主要企业包括：

• 亚马逊 
• AMD
• Hailo 
• IBM
• 英特尔（Mobileye）
• 英伟达
• NXP
• 高通
• Renesas
• 特斯拉
   
• 汽车神经处理单元市场正在快速发展，通过整合 AI、边缘计算和传感器融合技术，使自动驾驶和半自动驾驶汽车能够实现实时决策。这些 NPU 通过高速、低延迟的计算增强了感知、导航和驾驶辅助功能。
   
• 制造商越来越注重开发由 AI 加速器和 NPU 支持的软件定义、可升级的车辆架构。这种方法允许持续模型训练、OTA 性能更新和预测性维护洞察，增强 OEM 对车内智能的控制，并减少对外部芯片供应商的依赖。
   
• 半导体公司、汽车制造商和云服务提供商之间的战略合作正在扩大生态系统的互操作性。在 AI 驱动的移动性、智能基础设施和安全验证框架方面的合作伙伴关系，正在推动可持续、以数据为中心的汽车解决方案，同时确保网络安全、能源效率，并符合不断发展的全球汽车标准。
   

汽车神经处理单元行业新闻

• 2025 年 7 月，特斯拉通过空中软件更新将其 Grok AI 助手部署到 Model S、3、X、Y 和 Cybertruck 车型中。该部署利用 AMD Ryzen SoC 硬件进行本地处理，同时利用 xAI 服务器实现高级 AI 能力，展示了生产车辆中混合边缘-云 AI 架构。
   
• 2025 年 3 月，英飞凌技术公司宣布在其 PSoC Edge 平台上取得边缘 AI 计算进展，目标是汽车应用，包括移动性和 AI 通信系统。该公告与英飞凌在 2025 年 IAA 移动性展会上的参与同时进行，展示了其在汽车 AI 处理能力方面的持续投资。
   
• 2024年12月，意法半导体推出了STM32N6 MCU系列，这是该公司首次在STM32设备中嵌入自主研发的Neural-ART加速器NPU。Neural-ART加速器在典型高端STM32 MCU的ML性能上提升了高达600倍，通过近300个可配置的MAC单元实现最高600 GOPS的性能。该系列产品的应用包括与汽车相关的领域，如车载驾驶员警告系统和信息娱乐系统。
   
• 2024年11月，恩智浦发布了S32 eIQ Auto机器学习开发工具包的更新培训材料，展示了该公司在汽车AI软件工具上的持续投资。eIQ Auto SDK提供符合ASPICE标准的运行时能力，用于在S32平台上部署生产级应用，满足NPU启用应用的汽车软件开发需求。
   

汽车神经处理单元市场研究报告涵盖行业深度分析，包括2021年至2034年的收入（十亿美元）和出货量（单位）的估计与预测，以下是各细分市场：

按组件划分

• 硬件
  • NPU芯片
  •  加速器
  • 处理器
• 软件
  • AI框架
  • SDK
  • 驱动程序
• 服务
  • 集成
  • 维护
  • 咨询

按处理方式划分

• 边缘处理
• 云处理
• 混合处理

按车辆类型划分

• 乘用车
  • 掀背车
  • 轿车
  • SUV
  • 多功能车（MPV）
• 商用车
  • 轻型商用车（LCV）
  • 中型商用车（MCV）
  • 重型商用车（HCV）
• 电动汽车（EVs）

按应用划分

• 高级驾驶辅助系统（ADAS）
• 自动驾驶
• 车载信息娱乐系统（IVI）
• 驾驶员监控系统（DMS）
• 交通标志与物体识别
• 预测性维护与车辆诊断
• 其他

按销售渠道划分

• 原始设备制造商（OEMs）
• 售后市场

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
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 菲律宾
  • 印度尼西亚
• 拉美及中东非洲（LAMEA）
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷     
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋