自动驾驶汽车用神经形态芯片市场 尺寸和份额 2025 - 2034

自动驾驶汽车用神经形态芯片市场规模

Global Market Insights Inc. 的数据显示，全球自动驾驶汽车用神经形态芯片市场在2024年的估值为91.1亿美元。预计市场将从2025年的109.1亿美元增长至2030年的274.3亿美元，并于2034年达到591.6亿美元；2025—2034年预测期内的复合年增长率（CAGR）为20.7%。
 

• 自动驾驶汽车需求不断增长，促使业界关注能够即时处理大量传感信息的先进计算解决方案。神经形态芯片旨在模拟大脑结构，与传统处理器相比，能够以更低的能耗更快地做出决策。如今，车辆正搭载多个摄像头、激光雷达和雷达传感器，以提高安全性和可靠性；随着车辆以极低延迟感知并处理复杂信息的能力日益重要，这一趋势也愈发明显。
   
• 随着汽车自动化和电动化程度不断提高，高效利用能源和进行热管理的重要性也日益凸显。在持续运行人工智能工作负载时，图形处理器（GPU）和中央处理器（CPU）都会因热节流而限制性能，同时消耗大量电力并产生大量热量，进而制约车载系统的扩展能力。相比之下，神经形态芯片经过专门设计，可处理相关数据；因此，对于旨在提升电动汽车电池运行效率的系统而言，低功耗的并行事件驱动计算更为适用。
   
• 传感器技术的进步正在加速神经形态芯片的应用。其他仿生传感器和事件相机会生成稀疏但信息丰富的数据流，而这些数据流并不适合由标准计算系统处理。这些“quad”传感器与神经形态芯片相结合，由芯片处理异步的脉冲信号，因此适用于先进的新一代感知系统。神经形态系统能够无缝整合并处理来自多种输入源的实时数据，因此适用于汽车行业。目前，该行业正转向传感器融合模型，以整合来自多种来源的数据。
   

自动驾驶汽车用神经形态芯片市场趋势

• 神经形态计算正从研究阶段迈向在自动驾驶汽车中的实际应用，并逐步实现运营化。先进的脉冲神经网络和混合信号芯片设计，有助于更轻松、更快速地处理复杂的传感器信息。因此，神经形态芯片能够实时完成感知、定位和决策，这些能力是实现可靠、安全的自动驾驶汽车的基础。随着芯片技术不断进步，它们必将在不久的将来成为汽车 AI 系统的关键组成部分，增强传统处理器的能力，或接管其部分功能。
   
• LiDAR、事件相机和雷达等先进传感器的应用日益广泛。这些传感器会生成异步、复杂且丰富的信息流，推动了传统计算系统的发展，而神经形态芯片正是为支持这类系统而设计的。脉冲数据流处理器能够实时融合和解读传感器数据，提升动态决策环境中的态势感知能力。这种复杂的决策能力对于动态驾驶系统至关重要，也能提升整体驾驶体验。
   
• 神经形态技术正在推动部署策略变革，以最大限度地发挥其优势。由于迫切需要超低延迟的数据处理和响应，边缘计算正迅速普及，芯片会直接安装在车辆上。此外，车载处理与云端学习和系统更新相结合的多模态模式也日益兴起。这些模式使车辆能够持续增强 AI 能力，并实时安全运行。
   
• 汽车生态系统正在推动神经形态芯片快速商业化。汽车制造商、一级供应商和技术开发商正更加积极地开展合作研发、试点项目和联合开发活动。这种合作有助于将神经形态芯片集成到车辆平台中，并提供满足严格安全、性能和可靠性要求所需的专业知识。由此形成的生态系统确保了这项技术能够在不同车型和应用中有效扩展。
   
• 应用推广仍着重于提高能效。与其他先进边缘计算设备相比，神经形态芯片在执行计算时的能耗低于其他 GPU 和 CPU。这一能力对于电动汽车和自动驾驶汽车至关重要，既能延长电池续航时间，也能降低热负荷。随着先进的非均衡计算部署在车载系统中，自动驾驶出行如今能够主动运行一系列复杂的先进 AI 功能，同时保持高效。这种性能与能耗之间的平衡，正是神经形态芯片受到青睐并被视为未来自动驾驶出行解决方案的原因。
   

自动驾驶汽车神经形态芯片市场分析

了解关键趋势

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按芯片架构划分，市场分为模拟、数字和混合信号芯片。
 

• 2024年，数字神经形态芯片占全球自动驾驶汽车神经形态芯片市场的最大份额，达到43.2%。数字神经形态芯片在市场中占据主导地位，因为它们能够与现有汽车人工智能架构无缝集成，并支持高精度计算。它们与现有车辆电子控制单元（ECU）和人工智能软件框架兼容，汽车制造商无需进行大规模重新设计即可采用，因此成为量产的首选。此外，领先芯片制造商的大力支持确保了产品供应、可扩展性和持续的技术改进。
   
• 混合信号芯片细分市场的复合年增长率将大幅上升，预计2025年至2034年将达到21.7%。混合信号神经形态芯片兼具模拟计算的效率与数字处理的精度和灵活性，因此日益受到关注。它们尤其适用于自动驾驶汽车的边缘处理，可在降低功耗的同时实现低延迟决策。随着对高能效实时计算的需求不断增长，混合信号芯片正成为重要的增长领域。

按部署方式划分，自动驾驶汽车神经形态芯片市场分为车载（边缘）处理、云辅助处理和混合处理。
 

• 2024年，车载（边缘）处理领域的收入达到39.5亿美元。由于实时处理至关重要，车载部署成为神经形态芯片的主导模式。边缘计算使车辆能够在本地处理传感器数据，从而最大限度地降低延迟，并确保车辆能够迅速应对驾驶状况。这种部署模式对于碰撞规避和紧急制动等安全关键型应用不可或缺。
   
• 预计2025年至2034年，混合处理领域的复合年增长率将达到21.4%。结合车载边缘计算与云辅助学习的混合处理模式正在迅速发展。这种模式使车辆能够持续更新人工智能模型、优化性能，并在车队之间共享洞察，同时保持车载系统的即时响应能力。这种方法对于网联自动驾驶出行解决方案和车队管理尤其重要。
   

按车辆类别划分，市场分为乘用车、商用车、自动驾驶接驳车和机器人出租车、越野及专用车辆以及其他车辆。
 

• 乘用车细分市场在自动驾驶汽车神经形态芯片市场中占据主导地位，2024年市场规模达到29.9亿美元。乘用车包括半自动驾驶和全自动驾驶汽车，是神经形态芯片最大的市场。产量庞大、较早采用高级驾驶辅助系统（ADAS）功能以及满足法规要求的需求，共同推动了强劲的市场需求。乘用车还为原始设备制造商（OEM）提供了一个平台，使其能够在拓展至商业应用之前验证并完善人工智能驱动的出行技术。
   
• 预计在预测期内，自动驾驶接驳车和机器人出租车细分市场将以22.1%的强劲复合年增长率增长。自动驾驶接驳车和机器人出租车正在迅速发展，尤其是在城市环境中。这些应用需要持续、可靠地处理传感器数据，以便在拥挤的街道上行驶，并安全应对动态交通状况。城市出行计划、试点项目以及对共享自动驾驶交通服务的需求推动了这一领域的增长。

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，北美自动驾驶汽车神经形态芯片市场规模达31.3亿美元。北美市场汇聚了实力雄厚的传统汽车制造商和尖端科技企业，形成了有利于神经形态芯片快速普及的生态系统。随着人工智能在自动驾驶汽车中的应用日益广泛，加之对更高安全标准和更优能效的需求不断增长，市场对神经形态计算的关注度也随之上升。
 

• 2024年，美国自动驾驶汽车神经形态芯片市场规模达到25亿美元。美国市场受益于政府和私营部门对人工智能及自动驾驶汽车技术的大力支持。创新文化以及领先科技企业的集聚加快了神经形态计算领域的研究，尤其是对实时数据处理和决策有需求的应用领域。美国汽车产业向高度自动化和自动驾驶汽车转型，进一步推动了神经形态芯片的普及，因为这类组件对于实现安全、节能、智能的车辆运行至关重要。
   
• 美国市场受益于政府和私营部门对人工智能及自动驾驶汽车技术的大力支持。创新文化以及领先科技企业的集聚加快了神经形态计算领域的研究，尤其是对实时数据处理和决策有需求的应用领域。美国汽车产业向高度自动化和自动驾驶汽车转型，进一步推动了神经形态芯片的普及，因为这类组件对于实现安全、节能、智能的车辆运行至关重要。
   
• 预测期内，加拿大自动驾驶汽车神经形态芯片市场预计将以20.2%的复合年增长率增长。加拿大日益重视人工智能，研究机构和政府举措为此提供支持，这是推动神经形态芯片在自动驾驶汽车领域应用的关键因素。市场对可持续、节能技术的兴趣也日益浓厚，使神经形态计算成为颇具吸引力的选择。加拿大企业和科技初创公司正积极探索自动驾驶汽车应用，为这类先进芯片营造了良好的市场环境。
   

2025—2034年，欧洲自动驾驶汽车神经形态芯片市场预计将以20.2%的复合年增长率增长。在渐进式法规的支持以及消费者对人工智能驱动技术兴趣日益增长的推动下，欧洲对先进自动驾驶汽车解决方案的需求强劲。能效和减少碳足迹等环境因素也进一步推动了神经形态芯片的应用。欧洲汽车制造商正积极将人工智能融入车辆系统，对专业化高性能计算组件的需求因此不断增长。
 

• 英国自动驾驶汽车神经形态芯片市场预计到2034年将达到26.6亿美元。英国强大的人工智能研究生态系统，加上初创企业与汽车公司的积极合作，正推动神经形态芯片的应用。专注于自动驾驶汽车测试和智慧城市项目的各项举措，为部署先进计算系统创造了有利环境。市场对能够提升车辆安全性和智能化水平的高能效、低延迟技术也日益关注。
   
• 制造商积极与英国的研究机构、初创企业和汽车公司合作，共同开发适应当地市场需求的芯片。参与政府主导的创新计划有助于获取资源并加快市场渗透。提供适应性强、高能效且能与自动驾驶系统无缝集成的芯片，将有助于制造商成为英国市场值得信赖的合作伙伴。
   
• 2024年，德国自动驾驶汽车神经形态芯片市场规模为4.2083亿美元。德国在汽车制造和技术创新领域的领先地位，是推动神经形态芯片应用的关键因素。市场对能够提升安全性、性能和能效的人工智能驱动型自动驾驶汽车解决方案兴趣浓厚。科技公司与汽车原始设备制造商（OEM）之间的协同创新，正推动针对高性能应用优化的专用芯片开发。
   

2024年，亚太地区占自动驾驶汽车神经形态芯片市场的28.3%。亚太地区技术发展迅速，人工智能和自动驾驶技术的应用日益广泛。城市化进程加快，加上对智能交通基础设施的投资，为神经形态芯片创造了有利环境。该地区各国也在关注高能效解决方案和低延迟计算，这与神经形态系统的能力高度契合。
 

• 预计2025—2034年预测期内，中国自动驾驶汽车神经形态芯片市场将以23.8%的复合年增长率（CAGR）增长。中国正加快推进自动驾驶汽车技术发展，重点关注人工智能、电动汽车和数字座舱。政府和行业举措强调半导体设计创新与高能效解决方案，为神经形态芯片的应用创造了良好环境。城市化进程加快以及智慧出行项目的推进，进一步带动了对先进计算解决方案的需求。
   
• 中国制造商将产品开发战略与人工智能和半导体创新重点相结合。与本地科技公司和汽车公司建立合作关系，将是进入市场的关键。突出能效、实时处理能力以及与先进汽车平台的集成能力，将提升神经形态芯片在中国市场的竞争力。
   
• 预计到2034年，日本自动驾驶汽车神经形态芯片市场将达到19.6亿美元。主要增长驱动因素包括先进驾驶辅助系统（ADAS）的应用、人工智能在汽车平台中的集成日益深入，以及政府对汽车创新的大力支持。制造商力求在日本维持并扩大市场份额，重点开发符合当地汽车标准的高能效、低延迟神经形态芯片。与日本汽车原始设备制造商（OEM）和科技公司建立战略合作关系，将有助于产品集成与应用推广
   

2024年，拉丁美洲自动驾驶汽车神经形态芯片市场规模为6.3179亿美元。拉丁美洲正逐步采用自动驾驶汽车技术，为神经形态计算创造机遇。城市化进程加快、对智能出行解决方案的关注，以及对节能型人工智能系统日益增长的兴趣，是主要驱动因素。此外，该地区不断发展的科技生态系统也为先进计算解决方案的创新和应用提供了支持。
 

预计到2034年，中东和非洲（MEA）自动驾驶汽车神经形态芯片市场规模将达到47.3亿美元。MEA地区对智能交通和自动驾驶出行的兴趣日益浓厚，尤其是在城市中心。部署智能基础设施和人工智能驱动的车辆系统的举措正在创造对神经形态芯片的需求。该地区对低功耗、高性能计算解决方案的关注，也契合其对节能技术的需求。
 

• 预测期内，阿联酋自动驾驶汽车神经形态芯片市场的复合年增长率（CAGR）预计为18.6%。阿联酋对智慧城市举措和自动驾驶出行解决方案的投入，正推动包括神经形态芯片在内的先进人工智能技术需求增长。政府对创新的支持以及对人工智能研究的投资，推动了依赖智能、节能计算的尖端车辆系统的部署。
   
• 2024年，沙特阿拉伯自动驾驶汽车神经形态芯片市场规模为3.1262亿美元。沙特阿拉伯“2030愿景”计划强调智能交通和自动驾驶汽车部署，为神经形态计算创造了广阔的市场空间。人工智能研究和基础设施建设方面的投资，正推动智能、节能型车辆系统在全国范围内的应用。
   

自动驾驶汽车神经形态芯片市场份额

• 自动驾驶汽车神经形态芯片市场的五大企业——Intel、IBM、NVIDIA、Qualcomm 和 Samsung——凭借技术领先优势、强大的研发能力以及与汽车原始设备制造商和科技企业的战略合作，共同主导市场，2024年合计占据79.6%的市场份额。随着自动驾驶汽车对高能效、低延迟人工智能处理的需求不断增加，以及实时决策和先进感知系统的需求日益提升，这些企业的业务持续增长。它们各自发挥独特优势，从可扩展的神经形态架构、高性能计算平台到基于存储器的创新，不断提升市场份额并巩固在这一新兴领域的地位。
   
• 2024年，Intel以25%的市场份额领跑神经形态芯片市场，这得益于其Loihi神经形态架构，以及与汽车制造商和研究机构的密切合作。该公司专注于可扩展、低功耗、高性能的神经形态解决方案，因而成为行业标杆，能够为各种自动驾驶汽车应用提供可靠的人工智能处理能力。
   
• 2024年，IBM占据18%的市场份额，依托其TrueNorth架构提供高能效、仿脑计算系统。该公司专注于研究和企业级应用，在自动驾驶汽车人工智能领域保持强劲影响力，能够提供先进的神经形态解决方案，以应对复杂的决策任务和实时数据处理需求。
   
• 2024年，NVIDIA占据15%的市场份额，主要得益于其在自动驾驶汽车DRIVE平台中整合GPU与神经形态计算。该公司的优势在于高性能人工智能处理，可支持实时感知、预测和规划。通过与汽车原始设备制造商和软件开发商建立战略合作，NVIDIA进一步巩固了其领先地位，推动高效、可扩展的神经形态解决方案落地。
   
• 2024年，Qualcomm占据12.3%的市场份额，这得益于其专注于低功耗、针对边缘计算优化的神经形态处理器。该公司能够为自动驾驶汽车提供高能效的人工智能计算，因此成为边缘计算应用领域的重要企业，尤其适用于紧凑且性能受限环境中的实时决策和传感器融合。
   
• 2024年，Samsung Electronics占据9.3%的市场份额，凭借其在存储器驱动的神经形态计算和半导体制造方面的专业优势取得发展。该公司专注于将基于存储器的神经形态芯片集成到人工智能驱动的汽车系统中，从而实现高能效、高吞吐量处理，为自动驾驶汽车的感知和控制应用提供支持。
   

自动驾驶汽车神经形态芯片市场企业

自动驾驶汽车神经形态芯片行业的主要企业包括：
 

• Accenture
• Applied Brain Research Inc.
• Aspinity Inc.
• BorgWarner Inc. (USA)
• BrainChip Holdings Ltd.
• Cadence Design Systems, Inc.
• Figaro Engineering Inc. (Japan)
• General Vision Inc.
• Grayscale AI
• Gyrfalcon Technology Inc.
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• IBM Corporation
• Intel Corporation
• MemryX Inc.
• Micron Technology, Inc.
• Mythic Inc.
• NVIDIA Corporation
• Polyn Technology
• Prophesee SA
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Sony Corporation
   

• 神经形态芯片市场的领导者包括 Intel、IBM、NVIDIA、Qualcomm 和 Samsung。这些企业之所以能够为自动驾驶汽车开发神经形态芯片，得益于其在研发方面的大量投入、全球布局和雄厚的资金支持。这些能力源自企业多年来的研究与开发。相关芯片经过严格测试，以确保其可靠性和可扩展性，并确认能够集成到 AI 和汽车平台中。多家汽车 OEM、汽车技术企业和各类研究机构的共同努力，使这些企业凭借出色的芯片规模化能力成为市场领导者。市场领导者通常会制定行业规范，为竞争对手的神经形态芯片设计蓝图，并推动市场变革。
   
• 在这一示例中，Sony、Micron、Hewlett Packard Enterprise、Cadence 和 BrainChip 等企业属于“挑战者”。这些企业以先进的创新产品和强大的技术实力著称，但其市场覆盖范围或产品可及性不及市场领导者。拥有先进神经形态芯片的企业因技术突破而备受瞩目。挑战者往往专注于神经形态芯片市场中的特定细分领域，例如以内存为中心的计算或基于事件的视觉系统。通过建立足够的合作关系并推进生产，这些企业有能力迈向市场领导者行列。
   
• SynSense、Prophesee、Innatera、MemryX、Mythic 和 Syntiant 被归类为追随者。与其他竞争者类似，这些企业要么是初创公司，要么是高度专业化的自动驾驶技术公司。然而，它们的创新技术和产品都被竞争对手庞大的市场规模和知名度所掩盖。追随者对市场领导者和挑战者引领的市场趋势往往采取被动应对的态度。它们专注于市场中的空白领域，并销售相应产品。追随者聚焦边缘计算和更专业化的产品，以更好地满足市场需求。其系统化的细分市场策略有助于逐步发展。
   
• 另一方面，Gyrfalcon、Applied Brain Research、General Vision、Vicarious、Aspinity、Polyn Technology、Grayscale AI 和 Vivum Computing 则属于利基型企业或具有潜在风险的企业。这些公司深入专注于专业化技术，或仅在小范围内部署相关技术，因此难以将其应用于自动驾驶汽车。它们的创新成果，例如模拟计算或受大脑启发的 AI，虽引人瞩目，但资金不足，且面临小型企业和成熟竞争对手的双重挤压。加强知识产权保护、验证市场需求并建立战略合作关系，是避免失去利基市场地位和发展停滞的关键。
   

自动驾驶汽车行业神经形态芯片新闻

• 2023年6月，Honeywell宣布推出面向自动驾驶汽车的神经形态芯片（DG Neuromorphic Chips for Autonomous Vehicle），该解决方案旨在提高对低压燃烧空气和燃料气体进行监测与控制的效率和可靠性。该产品具备精准监测能力，顺应工业4.0背景下的数字化趋势，为提升燃烧系统性能以及变革OEM厂商、终端用户和系统集成商的运营模式提供了机遇。
   
• 2025年1月，Bosch Sensortec在拉斯维加斯举行的CES上展示了其搭载人工智能的传感器。这些传感器融合了MEMS、嵌入式微控制器和人工智能，可实现更智能的功能。首席执行官Stefan Finkbeiner指出，这些解决方案支持消费健康、智能家居和智慧城市领域的应用，而人工智能和智能软件是其核心推动因素。
   
• 2021年10月，ABB推出了其面向自动驾驶汽车的FusionAir神经形态芯片。这是一款非接触式房间传感器，可选配控制功能，用于监测温度、湿度、CO2和挥发性有机化合物（VOCs），旨在改善室内空气质量并降低病毒暴露风险。
   

本神经形态芯片市场研究报告深入涵盖该行业，提供2021年至2034年收入（十亿美元）的估算和预测，并涵盖以下细分市场：

市场，按芯片架构划分

• 模拟
• 数字
• 混合信号

市场，按部署方式划分

• 车载（边缘）处理
• 云辅助处理
• 混合处理

市场，按车辆类别划分

• 乘用车
• 商用车
  • 卡车
  • 公交车 
• 自动驾驶接驳车和自动驾驶出租车
• 非公路及专用车辆
  • 农业
  • 采矿
  • 建筑
• 其他

市场，按最终用途划分

• 汽车OEM厂商
• 一级供应商
• 售后市场解决方案提供商
• 研发机构
• 其他

以上信息涵盖以下地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 英国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 荷兰
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳大利亚和新西兰（ANZ） 
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷 
• 中东和非洲（MEA）
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非