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自动驾驶公交软件市场 尺寸和份额 2026-2035

报告 ID: GMI13373
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发布日期: February 2026
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自动驾驶公交软件市场规模

2025年,全球自动驾驶公交软件市场规模估计为10.4亿美元。根据 Global Market Insights Inc. 发布的最新报告,市场规模预计将从2026年的12.7亿美元增至2035年的92.3亿美元,复合年增长率(CAGR)为24.7%。
 

自动驾驶巴士软件市场核心要点

2025年市场规模
10.4亿美元
2026年市场规模
12.7亿美元
2035年市场规模预测
92.3亿美元
复合年增长率(CAGR)(2026—2035年)
24.7%
区域市场主导地位
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:2025年,Yutong Bus 以超过 8.93% 的市场份额位居领先地位。

  • 领先企业:该市场的前五大企业包括 Baidu、Yutong Bus、Mobileye、Easy Mile、NVIDIA,2025年合计占据 37.4% 的市场份额。

主要市场增长驱动因素
  • 共享出行和按需交通需求不断增长
  • 安全性和交通管理水平提升
  • 公众认知度和接受度不断提高
机遇
  • AI驱动的 APM 与预测分析
  • 与城市及交通运营商开展合作与建立伙伴关系
挑战
  • 监管和法律方面的挑战
  • 高昂的开发和运营成本

随着全球各城市致力于实现更环保、更高效的出行解决方案,在先进软件支持下,自动驾驶公交的需求正迅速增长。在全球努力缓解交通拥堵和污染、提升整体城市出行体验的背景下,自动驾驶公交正成为未来公共交通的重要组成部分。技术供应商、汽车制造商与地方政府之间日益加强的合作是推动增长的一大因素。这些合作正在加快各地区自动驾驶公交解决方案的开发与部署。借助先进的传感器、人工智能、机器学习和云端分析技术,这些公交车能够实现实时导航、优化路线管理并提升乘客安全性。
 

2024年7月,德国汉堡启动了一项大规模自动驾驶电动公交试点计划,旨在通过可持续出行建设“智慧城市”。在 Volkswagen Group、Deutsche Bahn 及多家技术供应商的支持下,这些配备人工智能、传感器和云端软件的公交车在复杂的城市环境中行驶,并接入该市现有的公共交通系统。这一项目展示了自动驾驶公交在混合交通环境中无缝运行的潜力,同时有助于减少碳排放。该计划标志着自动驾驶公交在城市交通领域迈向全球普及的重要一步。
 

COVID-19疫情严重扰乱了全球各行业,包括交通运输和出行领域,迫使人们改变人员和货物的流动方式。由于封锁和社交距离措施,公共交通系统的客流量大幅下降,造成了财务压力。然而,这场危机也加速了技术应用,包括自动驾驶汽车,因为各城市和企业都在寻求减少人与人接触、同时维持交通服务的解决方案。疫情过后,社会更加重视非接触式、自动化且安全的交通解决方案,从而提升了对自动驾驶公交的关注度。随着公共卫生问题持续影响城市出行趋势,这场疫情凸显了建设更具韧性、以技术驱动且能够应对未来危机的公共交通系统的必要性。
 

对智慧城市的日益重视也在推动自动驾驶公交解决方案的应用。通过与智能交通系统(ITS)集成,自动驾驶公交能够与其他车辆、交通基础设施和交通管理系统通信,实现无缝运行并降低事故发生的可能性。旨在提升城市出行、减少排放和改善公共交通服务的政府举措,也在推动市场增长。例如,新加坡和赫尔辛基等城市已启动自动驾驶公交试点计划,为未来出行树立了全球典范。
 

亚太地区,尤其是中国和韩国,有望在自动驾驶巴士软件市场实现大幅增长。快速的城市化进程、政府对自动驾驶汽车(AV)技术的大力支持,以及对创新交通解决方案日益增长的需求,使该地区成为关键市场。在中国,“中国制造2025”等以创新和智能制造为重点的政府支持举措,正加快自动驾驶汽车技术的发展。此外,该地区在智慧城市和5G基础设施方面的大规模投资,也为自动驾驶巴士的广泛应用奠定了基础。
 

自动驾驶巴士软件市场趋势

自动驾驶巴士越来越多地采用由人工智能驱动的视觉导航系统,利用计算机视觉和机器学习,实时解读摄像头、传感器和激光雷达设备采集的数据。与依赖预先制作的数字地图的传统制图方法不同,这种方式能够让巴士动态感知并适应周边环境,例如识别行人、交通信号灯和道路标线。借助这些系统,巴士能够提升安全性并优化路线,即使在复杂或不断变化的交通条件下,也能高效运行。
 

2024年3月,Stellantis Ventures 对人工智能(AI)技术进行了重大投资,旨在改进用于驾驶辅助和自动驾驶汽车的激光雷达系统。此次投资重点在于推进经济高效的人工智能系统开发,使其无需预先绘制路线即可实时进行决策。通过提升计算机视觉和传感器融合能力,Stellantis 力求为自动驾驶交通提供更智能、更经济的解决方案,推动汽车行业迈向更安全、高效的自动驾驶方案。
 

随着交通运输行业转向可持续发展,电动传动系统与自动驾驶技术的融合正变得日益重要。自动驾驶巴士的设计不仅着眼于提高效率和安全性,也致力于降低公共交通对环境的影响。如今,许多城市正在将电动自动驾驶巴士纳入车队,利用自动驾驶技术和清洁能源的双重优势,减少碳排放和运营成本。
 

2024年1月,ABB 宣布收购 Meshmind 的控股权。Meshmind 专注于人工智能和工业物联网解决方案,其机器视觉和人工智能技术预计将助力 ABB 开发更先进的电动自动驾驶系统。双方计划将人工智能与电动传动系统相结合,打造更智能、更可持续的自动化系统,重点提升自动驾驶巴士和车辆的效率。此次收购支持 ABB 在多个行业推进电动化与自动驾驶出行解决方案的更广泛目标。
 

自动驾驶巴士软件市场分析

自动驾驶公交车软件市场规模,按功能划分,2023—2035年(百万美元)
自动驾驶公交车软件市场规模,按功能划分,2023—2035年(百万美元)

按功能划分,市场包括车队管理软件、自动驾驶、交通管理、乘客管理、安全与安保以及巴士路线设计。自动驾驶细分市场占据主导地位,2025年市场份额为36.08%,预计2026年至2035年的复合年增长率(CAGR)为26.1%。
 

  • 自动驾驶公交车软件市场正在快速增长,这得益于车队管理软件的日益普及,该软件有助于提高运营效率和安全性。借助这类软件,运营人员可以实时远程监控公交车,跟踪车队状态,确保及时应对任何技术问题或延误。软件还整合了由物联网驱动的维护预测功能,有助于提前预测并解决潜在问题,避免问题恶化,最终减少停运时间和维修成本。此外,路线优化和燃油消耗跟踪也是关键功能,有助于提升运营效率。远程监控和调整车队运营的能力能够改善决策和长期规划,使车队管理不仅更加高效,也更具成本效益。随着市场不断发展,这些能力对于实现全球各城市自动驾驶公交车的无缝运营至关重要。
     
  • 导航软件是自动驾驶公交车的核心,它集成了激光雷达、雷达、GPS 和摄像头等技术,并由人工智能(AI)和基于深度学习的计算机视觉技术提供支持。这些技术协同工作,使自动驾驶公交车能够实时导航、探测障碍物、识别道路标志,并据此调整速度和行驶轨迹。该系统利用先进的传感器和算法处理复杂的道路数据,使公交车能够在城市交通中迅速、安全地作出决策。
     
  • 自动驾驶公交车软件市场的一个典型案例是 Transdev 与 Keolis 于2024年2月合作,在法国里昂部署自动驾驶公交车。该合作采用由人工智能驱动的导航软件,确保车辆无需预先绘制路线图即可安全运行。这些公交车利用包括激光雷达和摄像头在内的实时传感器融合技术解读周围环境,并根据道路和交通状况的变化动态调整。该系统模拟人类驾驶行为,使公交车能够应对在狭窄街道行驶、通过繁忙路口以及处理突发交通变化等复杂情况。
     

自动驾驶公交车软件市场份额,按自动化级别划分(2025年)
自动驾驶公交车软件市场份额,按自动化级别划分(2025年)

按自动驾驶级别划分,自动驾驶公交车软件市场分为L3级、L4级和L5级。L4级是该市场中最大的细分市场,2025年估值为6.716亿美元。

  • 4级自动驾驶公交车旨在预设区域内自动运行,例如封闭园区、商业区或智慧城市。这些公交车利用人工智能驱动的预测分析、机器学习和实时交通数据,在各种道路环境中行驶。通过持续适应交通状况和乘客需求,这些系统能够实现高效的自动运行。尽管在公共道路上运营自动驾驶公交车仍面临法律和基础设施方面的挑战,但美国各地的城市正在开展测试,以在受控环境中完善相关技术。这些测试对于收集数据、了解自动驾驶公交车如何融入城市交通系统至关重要。
     
  • 2024年3月,Vicinity Motor Corp. 与 ADASTEC Corp. 合作开发 Vicinity Autonomous Lightning EV,这是一款4级自动驾驶电动公交车。该车将符合 SAE 4级自动驾驶标准,可在预设路线实现完全自动驾驶。这款全电动公交车兼顾乘客便捷上下车和环境可持续性,并整合先进的自动驾驶技术,以提升效率和安全性。此次合作标志着打造更环保、更智能的公共交通解决方案迈出重要一步,使其能够在城市环境中顺畅运行。
     
  • 其他行业也利用云技术实现灵活的车队管理。该技术可根据交通和乘客数据实时优化路线,确保公交车得到高效调度。数字孪生(即虚拟仿真)也用于在应用软件更新之前测试各种驾驶场景。这有助于提升安全性和系统性能,同时避免现实运行中可能出现的问题。尽管法律框架和基础设施方面仍存在挑战,但人工智能、云端管理和数字仿真领域的这些进步,是推动自动驾驶公交车在城市环境中应用的关键。
     

按最终用途划分,市场分为公共交通主管机构、私人交通运营商和企业车队。公共交通主管机构细分市场在2025年占据市场主导地位,市场份额为53.8%,预计2026—2035年的复合年增长率(CAGR)为25.5%。
    

  • 自动驾驶公交车软件市场涵盖多种动力类型,包括电动、混合动力、内燃机(ICE)和氢燃料电池公交车。电动公交车因零排放特性而成为城市环境中的热门选择。这类公交车集成了人工智能驱动的软件,可优化路线管理、实时交通监控和预测性维护,从而确保运营高效且环保。随着各城市更加注重可持续发展,电动公交车正成为现代公共交通系统的重要组成部分。
     
  • 混合动力公交车结合了电动和燃烧发动机,在充电基础设施不完善的地区具有灵活性。它们可以在不同动力源之间无缝切换,以提高城市和郊区路线的运营效率。与此同时,氢燃料电池公交车凭借快速加氢和零排放运行的优势,正日益受到关注。随着氢能基础设施逐步扩展,这类公交车适用于长途或城际路线,可为传统燃料驱动系统提供更清洁的替代方案。
     
  • 随着自动驾驶公交车日益普及,基于云的车队管理正在提升运营效率。这些系统可实时监控电动、混合动力和氢燃料电池公交车,跟踪电池健康状况、燃料消耗和维护需求。对于氢燃料公交车,云平台还可管理加氢计划和氢气使用情况,从而优化车队表现。这项技术有助于基于数据进行决策,提高路线效率、减少停运时间,并支持现代公共交通的可持续发展目标。
     

按部署方式划分,自动驾驶公交车软件市场分为云端部署、本地部署和混合部署。云端部署占据市场主导地位,2025年市场规模为5.794亿美元。

  • 通过在远程服务器上云端部署自动驾驶公交车软件,实时车队管理、人工智能驱动的交通分析和自动化功能正日益得到整合。该领域的主要趋势之一是人工智能驱动的移动即服务(MaaS)平台兴起。这些平台增强了自动驾驶公交车与先进交通系统的兼容性,尤其是在智慧城市中。借助云计算,运营商能够优化交通流量、提升路线效率,并确保自动驾驶公交车在复杂的城市网络中顺畅运行。
     
  • 云端解决方案还具有显著优势,例如支持空中下载更新,确保自动驾驶公交车无需人工干预即可符合最新安全法规和导航要求。此外,将大数据和物联网技术整合到这些系统中,有助于更有效地缓解交通拥堵并优化路线。这将打造更高效的交通网络,同时提升运营效率和乘客体验。
     
  • 2024年9月,Zenmov, Inc. 在菲律宾推出了自动驾驶公交车服务。该服务由 Zenmov’s Smart Mobility Operation Cloud 提供支持,可收集实时交通数据并据此优化公交车路线。该软件还可自动执行监控和评估流程,确保车队尽可能保持高运行时间。随着5G网络持续扩展,云端解决方案凭借可扩展性、成本效益以及实时管理自动驾驶车队的能力,预计将主导市场,并进一步提升城市交通系统的运行水平。
     

按应用划分,自主驾驶巴士软件市场包括公共交通、校园及企业班车、机场班车和其他应用。公共交通是市场中最大的细分领域,2025年估值为5.181亿美元。|

  • 随着全球各大城市中心采用智慧城市框架,自主驾驶巴士正越来越多地融入公共交通网络。这些自动驾驶巴士为城市居民提供经济、环保且高效的出行选择。人工智能驱动的路线优化使巴士能够根据乘客需求和实时交通状况动态调整运营时刻表。自主驾驶巴士通过缓解交通拥堵、减少排放,在提升现代城市基础设施的可持续性和韧性方面发挥着重要作用。
     
  • 除了城市道路,自主驾驶班车系统也正在改变校园、商务园区和企业设施内的出行方式。这些低速班车为学生和员工在限定区域内提供便捷的按需交通服务。地理围栏和实时监控等先进技术可确保车辆在预设路线内安全、高效地运行。通过减少对私家车的需求,这些班车提升了出行便利性,并推动了可持续的校园内部交通解决方案。
     
  • 自主驾驶车辆也已用于机场接驳及其他专业服务,例如旅游运输和工业场地出行。这些班车通过提供稳定、可靠且非接触式的服务,提升乘客体验和运营效率。与机场管理系统集成后,可实现精准调度,缩短等待时间并提高整体满意度。随着自主驾驶技术日趋成熟,预计这些领域的应用将迅速增长,为多种环境提供无缝、环保的交通服务。
     
  • 2025年3月,一家欧洲机场开通了首条连接航站楼与停车区域的自主驾驶班车线路。这些低速电动班车由该机场与一家领先的出行技术供应商合作开发,在地理围栏限定区域内运行,确保能够安全穿行于繁忙的机场区域。乘客可通过移动应用查看班车到站信息,车载服务人员则确保乘车过程顺畅、安全。该项目凸显了自主驾驶车辆在提升效率、减少排放以及提供便捷的末端交通解决方案方面的潜力。

 

中国自动驾驶公交车软件市场规模,2023—2035年(百万美元)
中国自动驾驶公交车软件市场规模,2023—2035年(百万美元)

2026至2035年,中国自主驾驶巴士软件市场将大幅增长,复合年增长率(CAGR)为27.1%。
 

  • 中国与其他快速发展的亚太国家已成为自动驾驶公交软件应用的重要枢纽,这得益于快速推进的城市化、智慧城市建设以及大规模公共交通现代化。政府对自动驾驶、人工智能和智能交通系统(ITS)的有力支持,显著加快了自动驾驶公交软件平台的投资步伐。
     
  • 中国在北京、上海、深圳、广州和武汉等主要城市广泛开展自动驾驶公交试点项目,对市场扩张发挥了关键作用。2024年和2025年,自动驾驶公交日益部署于受控城市区域、工业园区、机场和大学校园,运行高度依赖先进软件,以实现感知、导航、车队管理、实时监控和安全控制。这些部署支持了大客流量和持续运营,凸显了自动驾驶公交软件系统的可扩展性和可靠性。
     
  • 百度(Apollo)、华为、腾讯、阿里巴巴、文远知行、小马智行和AutoX等中国领先的科技与出行企业,正在积极开发和部署自动驾驶公交软件解决方案。这些平台整合了基于人工智能的感知、V2X通信、云端车队协同调度和实时分析,以确保安全高效运营。此外,政府推动智慧公共交通、低碳出行、5G连接和人工智能驱动的交通管理等举措,进一步提升了中国市政交通主管部门和私营运营商对自动驾驶公交软件的需求。
     

美国自动驾驶公交软件市场将在2026年至2035年间以25.2%的复合年增长率大幅增长。
 

  • 北美市场集中度适中,2025年美国约占该地区市场份额的86.1%,加拿大则占剩余的13.6%。这一分布反映了各地在城市出行投资、智能交通基础设施成熟度和自动驾驶汽车(AV)政策框架方面的差异,其中美国是自动驾驶公交软件应用的主要增长引擎。
     
  • 美国市场的增长动力来自智慧城市、机场、大学校园和受控城市道路中自动驾驶及半自动驾驶公交车部署的不断扩大。交通主管部门和出行运营商日益依赖先进软件平台来实现感知、实时决策、路线优化、车队协同调度和安全监控。Waymo、Cruise、Navya等机构和技术供应商的领先部署,以及市政机构支持的自动驾驶公共交通试点项目,进一步巩固了美国的领先地位。人工智能、机器学习、数字孪生和V2X通信的集成,也进一步加速了对先进自动驾驶公交软件解决方案的需求。
     
  • 加拿大自动驾驶公交软件市场规模较小,但随着城市和交通机构探索自动驾驶公共交通,以应对劳动力短缺、实现可持续发展目标并解决最后一公里连接难题,该市场正稳步扩大。Magna、SNC-Lavalin等企业以及加拿大交通主管部门支持的机构和试点项目,正在受控环境中部署自动驾驶公交车,并依靠稳健的软件平台确保安全、符合监管要求和运营可靠性。政府对清洁出行、智能基础设施和人工智能创新的大力支持,也推动了公共和私营部门对自动驾驶公交软件需求的增长。
     

德国自动驾驶公交软件市场将在2026年至2035年间实现强劲增长,增幅为26.1%。
 

  • 德国凭借强大的汽车、工业和智能出行生态系统,继续引领欧洲自动驾驶巴士软件行业。主要汽车原始设备制造商(OEM)、一级供应商和公共交通管理机构正积极部署先进的自动驾驶巴士软件,以支持试点项目和早期商业化部署。Volkswagen、BMW、Daimler Truck 和 Siemens Mobility 等企业利用先进的软件平台,在受控城市环境中实现感知、路线规划、车队管理和安全保障。
     
  • 监管框架和安全标准在加速普及方面发挥着关键作用。德国对自动驾驶汽车采取的系统化监管方式,使自动驾驶巴士能够在公共道路上受控部署。例如,Deutsche Bahn 和市政交通运营商依靠人工智能驱动的自动驾驶软件平台,确保实时系统监控、冗余设计以及符合功能安全要求,从而支持可靠且符合法规的自动驾驶运营。
     
  • 在智慧城市举措、公共交通数字化和可持续发展目标的推动下,法国自动驾驶巴士软件的应用正在快速增长。RATP、Navya、Alstom 和 Keolis 等交通管理机构和技术供应商部署自动驾驶巴士软件,以支持在城市区域、机场和商务园区运行的自动驾驶接驳车和巴士。这些解决方案着重提升感知精度、乘客安全、交通衔接和服务连续性,尤其适用于人口密集的大都市环境。
     
  • 其他欧洲国家也在加大对自动驾驶巴士软件的投资,以实现公共交通系统现代化并减少排放。在意大利,出行服务提供商和工业集团在工业区和旅游线路部署自动驾驶巴士,并依托软件平台实现导航、远程监管和车队优化。在西班牙,巴塞罗那和马德里等城市的智慧出行项目利用自动驾驶巴士软件改善末端接驳能力和城市交通效率。
     

2026年至2035年,巴西将实现强劲增长,增幅为22.2%。
 

  • 巴西在拉丁美洲自动驾驶公交车软件市场占据主导地位,这得益于其庞大的城市人口、不断扩大的公共交通网络以及对智慧出行解决方案日益重视。各大城市正积极探索自动驾驶和半自动驾驶公交技术,以提高交通效率、降低运营成本并提升乘客安全。政府推动智能交通系统(ITS)、数字基础设施和可持续出行的举措,正在加快自动驾驶公交车软件在市政交通机构和私人出行运营商中的应用。
     
  • 例如,圣保罗和库里蒂巴已启动试点项目和可行性研究,涉及在受控道路和专用车道上运行的自动驾驶或联网公交车。这些部署依托先进的软件平台,实现实时感知、路线规划、车队监管和安全监控。自动驾驶公交车软件使运营商能够应对复杂的城市环境、确保服务连续性,并在通勤高峰时段优化运营效率。
     
  • 除巴西外,受城市出行挑战和公共交通现代化推动,拉丁美洲其他国家在采用自动驾驶公交车软件方面也展现出越来越多的机遇。在阿根廷,交通主管部门和技术合作伙伴正探索在商业区、工业区和大学校园开展自动驾驶接驳车和公交车试点项目。这些项目依托稳健的软件系统,确保运营安全、系统正常运行时间和可靠性能,从而支持整个地区更广泛的智慧城市和数字交通举措。
     

2026年至2035年,阿联酋自动驾驶公交车软件市场将大幅增长,复合年增长率(CAGR)为20.3%。
 

  • 阿联酋在中东市场占据领先地位,2025年约占该地区市场份额的40.1%。市场增长得益于智慧城市的快速发展、先进的数字基础设施以及政府对自动驾驶出行的大力支持。迪拜智慧城市、阿布扎比智慧城市和阿联酋国家人工智能战略等国家级举措,正在加快自动驾驶和联网公共交通系统的部署,推动对用于管理感知、导航、车队运营和实时监控的先进软件平台的需求增长。
     
  • 出行、物流和城市发展领域的公共交通主管部门及企业,正日益采用自动驾驶公交车软件,以提供安全、高效且面向未来的交通服务。例如,迪拜道路与交通管理局(RTA)已开展多项自动驾驶接驳车和公交车试验,依托人工智能驱动的软件进行实时决策、远程监管和乘客安全管理。同样,阿布扎比的智慧出行项目也利用自动驾驶公交车软件管理商业区、岛屿和旅游区等受控环境中的运营,凸显出阿联酋日益依赖先进自动驾驶软件来支持下一代公共交通。
     

自动驾驶公交车软件市场份额

  • 该市场排名前7的企业为Baidu、EasyMile、Mobileye、NVIDIA、Yutong Bus、Volvo和WeRide。2025年,这些企业合计占据约37.4%的市场份额。
     
  • EasyMile专注于公共交通领域的自动驾驶车辆解决方案,尤其是电动接驳车和公交车。该公司以EZ10自动驾驶接驳车闻名,将人工智能驱动的软件与LIDAR和摄像头等可靠的传感器技术相结合,实现城市环境中的安全、高效导航,为全球环保交通解决方案作出贡献。
     
  • 作为英特尔旗下公司,Mobileye以先进的高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶技术闻名。该公司的软件结合实时计算机视觉与人工智能,帮助自动驾驶公交车在复杂的城市环境中行驶。Mobileye与汽车制造商的合作有助于推动自动驾驶公交车在全球范围内规模化部署,重点关注安全、交通导航和路线优化。
     
  • NVIDIA通过提供NVIDIA DRIVE等强大的计算平台,在自动驾驶公交车市场中发挥着关键作用,这些平台支持基于人工智能的导航和实时决策。其高性能GPU和深度学习模型为自动驾驶公交车所用系统提供支持,帮助处理传感器数据、优化路线,并确保车辆在动态城市环境中的安全。
     
  • 作为中国最大的公交车制造商之一,Yutong在自动驾驶电动公交车领域取得了显著进展。该公司将其在电动推进系统方面的专业经验与人工智能和自动驾驶技术相结合,在中国多个城市部署自动驾驶公交车。Yutong着力于可持续发展和安全,并整合人工智能系统,以实现精准的路线管理和高效运营。
     
  • Volvo在自动驾驶和电动公交车技术领域均处于领先地位。该公司一直在测试用于城市公共交通的自动驾驶电动公交车,借助人工智能和传感器技术提高运营安全性、提升路线效率并减少环境影响。Volvo专注于提供可持续、安全的公共交通解决方案,并采用人工智能驱动的车队管理系统。
     
  • WeRide是一家中国自动驾驶初创企业,专注于为乘用车和公交车开发自动驾驶出行解决方案。通过整合人工智能算法、LIDAR和摄像头系统,WeRide的自动驾驶公交车旨在改善交通流畅度、安全性和能源效率。该公司正与多个全球合作伙伴携手,在智慧城市部署自动驾驶公交车,为可持续城市出行提供解决方案。
     

自动驾驶公交车软件市场企业

自动驾驶公交车软件行业的主要运营企业包括:

  • Baidu

  • Easy Mile
  • Mobileye
  • NVIDIA
  • Yutong Bus 
  • Volvo
  • WeRide
  • Waymo
  • Aurora Innovation
  • May Mobility
     
  • 自动驾驶公交软件市场中的这种技术驱动型方法,侧重于开发先进的自动驾驶系统,利用人工智能进行实时数据分析、传感器融合和预测建模。机器学习算法的集成使这些系统能够优化路线、适应交通模式并确保乘客安全。与车辆制造商和城市规划者合作,可加快自动驾驶公交系统的部署,使其更快地融入现有公共交通网络。
     
  • 以合作伙伴关系为驱动的战略对于与各地区的交通管理部门、城市规划者和车辆制造商建立关键联盟至关重要,有助于确保自动驾驶公交技术迅速普及。这些战略合作能够提供定制化解决方案,以满足特定地区的基础设施和监管要求。此外,与立法者密切合作有助于简化对不断变化的安全法规的合规流程。随着自动驾驶车辆在公共交通系统中的应用日益广泛,相关安全法规也变得愈发严格。
     
  • 与人工智能公司和设备供应商开展战略性合资合作,可通过在密集城区开展试点项目,加快验证进程。这些试点项目在真实场景中测试自动驾驶公交软件,克服运营障碍,并完善技术以支持更大规模的部署。在这些人口密集地区成功实施,有助于验证该技术的可靠性和安全性,增强市场对其的信心,推动其在全球市场更广泛地应用。
     
  • 为支持持续增长和广泛部署,基于订阅的服务既能提供稳定的收入模式,也有助于持续更新和改进自动驾驶公交系统。这种方式可确保运营商定期获得软件更新,从而提升系统功能和安全性,并确保符合新出台的法规。此外,这也能让自动驾驶公交车更顺利地融入公共交通网络,帮助城市向更智能、更可持续的出行解决方案转型。
     

自动驾驶公交软件行业新闻

  • 2025年9月,在 Karsan & RATP 合作框架下,双方推出了 Autonomous e-ATAK。这是首款在巴黎4.5-kilometer 393路公交线路上载客运营的4级量产公交车,标志着该技术首次大规模融入高密度城市交通线路。

  • 2025年4月,Guident 在佛罗里达州西棕榈滩启动了一项试点项目,采用 MiCa 自动驾驶接驳车。该项目的软件关键功能是 Guident 的远程监控与控制中心,操作员可从中央枢纽“远程操控”或监控多辆公交车,从而解决公交车因意外施工而受困这一“边缘情况”问题。

  • 2024年2月,Sumitomo Corporation 与 TaKuRoo Inc.、Tier IV Inc. 和 Sumitomo Mitsui Auto Service Co. 合作,参与了由 BOLDLY Inc. 在熊本市牵头开展的大型自动驾驶公交试点项目。该项目有望加强对自动驾驶公交解决方案的实际运营分析,并进一步推动自动驾驶公共交通项目的发展。

     
  • 2025年1月,Oxa 宣布计划于2025年第一季度部署先进的自动驾驶 Ford E-Transit 接驳车。Oxa 还宣布,将为英国 Sunderland Advanced Mobility Shuttle (SAMS) 自动驾驶公交项目提供自动驾驶系统。



     

自主驾驶公交车软件市场研究报告深入涵盖了该行业,并按收入(十亿美元)和销量(百万辆)提供估算与预测(2022年至2035年),涵盖以下细分市场:

按功能划分的市场

  • 车队管理软件
  • 自动驾驶
  • 交通管理
  • 乘客管理
  • 安全与安保
  • 公交线路设计

按自动化级别划分的市场

  • 3级
  • 4级
  • 5级

按部署模式划分的市场

  • 本地部署
  • 云端部署
  • 混合部署

按应用划分的市场

  • 公共交通
  • 校园及企业班车
  • 机场班车
  • 其他

按最终用途划分的市场

  • 公共交通主管部门
  • 私人交通运营商
  • 企业车队

以上信息涵盖以下地区和国家:

  • 北美洲
    • 美国
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 英国
    • 德国
    • 法国
    • 意大利
    • 西班牙
    • 比利时
    • 荷兰
    • 瑞典
    • 俄罗斯
  • 亚太地区
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 澳大利亚
    • 新加坡
    • 韩国
    • 越南
    • 印度尼西亚
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • 中东和非洲(MEA)
    • 南非
    • 沙特阿拉伯
    • 阿联酋
作者:  Preeti Wadhwani , Manish Verma

常见问题 (FAQs):

市场规模在2025年为10.4亿美元,预计到2035年复合年增长率(CAGR)将达到24.7%,这主要得益于共享出行需求不断增长、安全与交通管理水平提升,以及公众对自动驾驶汽车的认知度和接受度不断提高。
自动驾驶公交软件市场预计到2035年将达到92.3亿美元,这主要得益于人工智能驱动的预测分析、与城市及交通运营商的合作,以及与智慧城市基础设施的集成。
2026年市场规模预计将达到12.7亿美元。
自主驾驶细分市场在2025年占据36.08%的市场份额,预计2026年至2035年将以26.1%的复合年增长率增长。
2025年,4级自动驾驶细分市场的估值为6.716亿美元,是自动驾驶级别类别中规模最大的细分市场。
公共交通主管部门细分市场在2025年占据主导地位,市场份额为53.8%,预计2026—2035年将以25.5%的复合年增长率增长。
中国自动驾驶公交车软件市场将在2026年至2035年间实现显著增长,复合年增长率(CAGR)为27.1%。
主要趋势包括人工智能驱动的视觉导航、助力可持续出行的电动自动驾驶平台,以及集成预测分析和数字孪生技术的云端车队管理。
主要企业包括 Baidu、Yutong Bus、Mobileye、EasyMile、NVIDIA、Volvo、WeRide、Waymo、Aurora Innovation 和 May Mobility。

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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

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 →

作者:  Preeti Wadhwani, Manish Verma
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