用于自动驾驶汽车的神经形态芯片市场规模 - 按芯片架构、部署方式、车辆类别、最终用途分析、份额、增长预​​测（2025-2034 年）

自动驾驶车辆神经形态芯片市场规模

全球自动驾驶车辆神经形态芯片市场在2024年估值为91.1亿美元。市场预计将从2025年的109.1亿美元增长至2030年的274.3亿美元，并在2034年达到591.6亿美元，预计在2025-2034年的预测期内以20.7%的复合年增长率增长，据Global Market Insights Inc.称

• 自动驾驶车辆需求的增长促使对能够即时处理大量传感器信息的先进计算解决方案的关注。模仿大脑结构设计的计算设备，即神经形态芯片，能够以比传统处理器更低的能耗实现更快的决策。随着对复杂信息的感知和最小延迟的行动能力变得越来越重要，车辆现在正在整合多个摄像头、激光雷达和雷达传感器，以提高安全性和可靠性
  
• 随着车辆变得更加自动化和电动化，对高效能源利用和热管理的关注也在增加。GPU和CPU会在持续的AI工作负载下进行热节流，以优化性能，并维持高功耗和热耗。相反，神经形态芯片处理相关且适当的数据，因此，并行事件驱动计算以更低的功耗更适合提高电动车辆电池运行效率的系统设计
  
• 神经形态芯片的采用因传感器技术的进步而加速。其他生物启发传感器和事件相机产生稀疏但信息丰富的数据流，不适合标准计算系统。这些“四合一”传感器被放置在神经形态芯片中，管理异步、基于脉冲的信号。这使它们在下一代感知系统中非常有用。在神经形态系统中，来自各种输入的实时数据被无缝集成和处理。这使它们在汽车行业中非常有用，该行业目前正在向整合来自各种来源数据的传感器融合模型转变
  

自动驾驶车辆神经形态芯片市场趋势

• 神经形态计算从研究阶段向自动驾驶汽车的实际应用的过渡正在进行中。先进的脉冲神经网络和混合信号芯片设计使复杂传感器信息的处理更加容易和快速。因此，神经形态芯片可以执行实时感知、定位和决策，这是可靠和安全自动驾驶汽车的基础。随着芯片的进步，它们注定在未来不久将在车辆的AI系统中发挥关键作用，增强传统处理器或接管某些功能
  
• 先进传感器的采用，如激光雷达、事件相机和雷达，这些传感器产生异步、复杂且信息丰富的数据流，推动了传统计算系统的增长，而神经形态芯片正是为支持这些系统而设计的。脉冲数据流处理器可以执行实时传感器数据融合和解释，增强动态决策环境中的情境意识。这种复杂的决策在动态驾驶系统中至关重要，提升了整体驾驶体验
  
• 神经形态技术正在推动部署策略的变革，以最大化其效益。边缘计算，即将芯片直接安装在车辆上，因其对超低延迟数据处理和响应的迫切需求而迅速普及。此外，多模式范式，即车载处理与云端学习和系统更新相结合，也在快速发展。这些范式使车辆能够持续增强其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的快速商业化。汽车制造商、一级供应商和技术开发商正在加强协作研发、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整合到车辆平台中，并提供满足严格安全、性能和可靠性要求的必要知识。由此形成的生态系统确保了技术在各种车辆类型和应用中的有效扩展。
  
• 采用仍以保持能效为核心。与其他GPU和CPU相比，其他领先的边缘计算设备——神经形态芯片在使用能源时执行计算。这一能力对电动和自动驾驶汽车至关重要。这种性能转化为更长的电池续航和更低的热负荷。通过部署先进的非比例计算，自动驾驶移动性现在可以在保持效率的同时主动执行复杂的高级AI功能。这种性能与能源节省的平衡使神经形态芯片成为首选，并被定位为未来自动驾驶移动性的解决方案。
  

自动驾驶汽车神经形态芯片市场分析

按芯片架构划分，市场分为模拟、数字和混合信号。

• 2024年，数字芯片占全球自动驾驶汽车神经形态芯片市场的43.2%，占据最大份额。数字神经形态芯片主导市场，因为它们能够与现有汽车AI架构无缝集成，并支持高计算精度。它们与当前车辆电子控制单元（ECU）和AI软件框架的兼容性使汽车制造商能够在不进行大规模重新设计的情况下采用它们，使其成为大规模生产的首选。此外，领先芯片制造商的强力支持确保了可用性、可扩展性和持续的技术改进。
  
• 混合信号芯片细分市场将在2025年至2034年期间以21.7%的复合年增长率（CAGR）实现显著增长。混合信号神经形态芯片因其能够将模拟计算的效率与数字处理的精度和灵活性相结合而备受关注。它们特别适用于自动驾驶汽车的边缘处理，能够在降低功耗的同时实现低延迟决策。随着对能效高、实时计算的需求增长，混合信号芯片正成为关键增长领域。

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）处理行业的营收达39.5亿美元。由于对实时处理的关键需求，神经形态芯片的车载部署成为主导模式。边缘计算使车辆能够本地处理传感器数据，最小化延迟并确保对驾驶条件的快速响应。这种部署模式对于碰撞避免和紧急刹车等安全关键应用至关重要。
  
• 预计2025年至2034年期间，混合处理行业将以21.4%的复合年增长率增长。结合车载边缘计算和云辅助学习的混合处理模型正在快速扩展。它们允许车辆持续更新AI模型，优化性能，并在保持车载即时响应的同时，在车队中共享见解。这种方法对连接式自动驾驶出行解决方案和车队管理尤其有价值。
  

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、越野和专用车辆以及其他类别。

• 2024年，乘用车细分市场主导了自动驾驶车辆神经形态芯片市场，占比29.9亿美元。乘用车，包括半自动驾驶和全自动驾驶车辆，构成了神经形态芯片的最大市场。高生产量、ADAS功能的早期采用以及监管合规性需求推动了强劲需求。乘用车还为OEM提供了一个平台，以验证和完善AI驱动的出行技术，并在扩展到商业应用之前进行优化。
  
• 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快速扩展，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导航拥挤的街道，并安全地响应动态交通条件。增长受到城市出行倡议、试点项目和共享自动驾驶出行需求的推动。

2024年，北美自动驾驶车辆神经形态芯片市场规模达31.3亿美元。北美市场由传统汽车制造商和前沿科技公司的强大存在推动，形成了一个有利于神经形态芯片快速采用的生态系统。自动驾驶车辆中人工智能的日益整合，加上对更高安全标准和更高能效的需求，推动了对神经形态计算的兴趣。

• 2024年，美国自动驾驶车辆神经形态芯片市场规模达25亿美元。美国市场受益于政府和私营部门对AI和自动驾驶车辆技术的强大支持。创新文化和领先科技公司的存在加速了神经形态计算的研究，特别是需要实时数据处理和决策的应用。美国汽车行业向高度自动化和自动驾驶车辆的转变进一步推动了神经形态芯片的采用，因为这些组件对安全、高效能和智能车辆运行至关重要。
  
• 美国市场受益于政府和私营部门对人工智能和自动驾驶技术的强力支持。创新文化以及领先科技公司的存在加速了神经形态计算的研究，特别是在需要实时数据处理和决策的应用领域。美国汽车行业向高度自动化和自动驾驶汽车的转变进一步推动了神经形态芯片的采用，因为这些组件对安全、节能和智能车辆运行至关重要。
  
• 加拿大自动驾驶汽车神经形态芯片市场预计在预测期内以20.2%的复合年增长率增长。加拿大对人工智能的重视程度不断提高，并得到研究机构和政府倡议的支持，这是自动驾驶汽车采用神经形态芯片的关键驱动力。此外，对可持续和节能技术的兴趣日益增加，使神经形态计算成为一个有利的选择。加拿大公司和科技初创企业正在积极探索自动驾驶汽车应用，为这些先进芯片创造了一个适宜的环境。
  

欧洲自动驾驶汽车神经形态芯片市场预计在2025年至2034年间以20.2%的复合年增长率增长。欧洲正在经历对先进自动驾驶汽车解决方案的强劲需求，这一需求得到了进步的法规和消费者对人工智能驱动技术兴趣增加的支持。环境考虑因素，包括能源效率和碳足迹减少，进一步推动了神经形态芯片的采用。欧洲汽车制造商正在积极将人工智能融入车辆系统，创造了对专业、高性能计算组件的不断增长需求。

• 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，加上初创企业和汽车公司之间的积极合作，推动了神经形态芯片的采用。专注于自动驾驶汽车测试和智慧城市项目的倡议为部署先进计算系统提供了有利环境。此外，对节能和低延迟技术的兴趣日益增加，这些技术可以增强车辆的安全性和智能性。
  
• 制造商积极与英国研究机构、初创企业和汽车公司合作，共同开发适合本地市场需求的芯片。参与政府主导的创新计划可以获得资源并加速市场渗透。提供可适应、高效率的芯片，并能与自动驾驶系统无缝集成，将使制造商在英国市场上成为值得信赖的合作伙伴。
  
• 德国自动驾驶汽车神经形态芯片市场在2024年占据4.2083亿美元，德国在汽车制造和技术创新方面的领导地位是推动神经形态芯片采用的关键因素。对提高安全性、性能和能源效率的基于人工智能的自动驾驶汽车解决方案的兴趣强烈。科技公司和汽车制造商之间的协同创新推动了专为高性能应用优化的专用芯片的开发。
  

亚太地区在2024年占据了自动驾驶汽车神经形态芯片市场的28.3%，亚太地区正在经历快速的技术进步，人工智能和自动驾驶技术的采用率不断提高。城市化进程加快以及对智能交通基础设施的投资创造了有利于神经形态芯片的环境。该地区国家还专注于节能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。

• 中国神经形态芯片在自动驾驶汽车市场预计在2025–2034年预测期内将以23.8%的复合年增长率增长。中国在自动驾驶技术方面正在快速发展，重点关注人工智能、电动汽车和数字驾驶舱。政府和行业倡议强调半导体设计和节能解决方案的创新，为神经形态芯片的采用创造了良好的环境。不断增加的城市化和智能出行项目进一步推动对先进计算解决方案的需求。
  
• 中国制造商将其产品开发策略与人工智能和半导体创新相结合。与本地科技公司和汽车公司建立合作伙伴关系将是市场准入的关键。强调能效、实时处理能力以及与先进车辆平台的集成将提升神经形态芯片在中国市场的竞争力。
  
• 日本神经形态芯片在自动驾驶汽车市场预计到2034年将达到19.6亿美元。主要增长驱动因素包括高级驾驶辅助系统（ADAS）的采用、车辆平台中人工智能的日益融合，以及政府对汽车创新的强力支持。制造商致力于保持和扩大其在日本市场的份额，重点开发符合本地汽车标准的节能、低延迟神经形态芯片。与日本OEM和科技公司的战略合作将促进产品集成和采用。
  

拉丁美洲神经形态芯片在自动驾驶汽车市场在2024年估值为6.3179亿美元。拉丁美洲正在逐步采用自动驾驶技术，为神经形态计算创造了机会。城市化进程加快、关注智能出行解决方案以及对节能人工智能系统的兴趣日益增加是主要驱动因素。此外，该地区的新兴科技生态系统支持创新和先进计算解决方案的适应。

中东和非洲（MEA）神经形态芯片在自动驾驶汽车市场预计到2034年将达到47.3亿美元。MEA地区正在见证对智能交通和自动驾驶的兴趣增长，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倡议正在推动对神经形态芯片的需求。关注低功耗、高性能计算解决方案与该地区对节能技术的需求相一致。

• 阿联酋神经形态芯片在自动驾驶汽车市场预计在预测期内将以18.6%的复合年增长率增长。阿联酋对智慧城市倡议和自动驾驶解决方案的承诺正在推动对先进人工智能技术的需求，包括神经形态芯片。政府对创新和人工智能研究的支持鼓励了依赖智能、节能计算的尖端车辆系统的部署。
  
• 沙特阿拉伯神经形态芯片在自动驾驶汽车市场在2024年估值为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部署，为神经形态计算创造了强大的市场。对人工智能研究和基础设施发展的投资使得智能、节能车辆系统在全国范围内的采用成为可能。
  

自动驾驶汽车神经形态芯片市场份额

• 神经形态芯片在自动驾驶汽车市场的前五大玩家英特尔、IBM、NVIDIA、高通和三星凭借其技术领先地位、广泛的研发能力以及与汽车OEM和科技公司的战略合作，在2024年共占据了79.6%的市场份额。他们的增长得益于自动驾驶车辆对高效能、低延迟AI处理需求的增加，以及对实时决策和先进感知系统的需求。这些公司各自利用其独特优势，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，以夺取市场份额并巩固其在该新兴领域的地位。
  
• 英特尔凭借其Loihi神经形态架构和与汽车制造商及研究机构的强大合作，在2024年占据神经形态芯片市场25%的份额。该公司对可扩展、低功耗、高性能神经形态解决方案的重视，使其成为行业标杆，使英特尔能够为各种自动驾驶车辆应用提供可靠的AI处理。
  
• IBM在2024年占据18%的市场份额，利用其TrueNorth架构提供高效能、模仿大脑的计算系统。该公司对研究和企业级应用的重视，支持其在自动驾驶车辆AI领域的强势地位，使IBM能够提供复杂决策任务和实时数据处理的高级神经形态解决方案。
  
• NVIDIA在2024年占据15%的市场份额，主要得益于其在DRIVE平台中整合GPU和神经形态计算，用于自动驾驶车辆。该公司的优势在于高性能AI处理，使其能够实现实时感知、预测和规划。NVIDIA的领导地位得益于与汽车OEM和软件开发商的战略合作，以部署高效、可扩展的神经形态解决方案。
  
• 高通在2024年占据12.3%的市场份额，得益于其专注于低功耗、边缘优化的神经形态处理器。该公司能够为自动驾驶车辆提供高效能AI计算，使其成为边缘计算应用的关键参与者，特别是在实时决策和传感器融合方面，适用于紧凑、性能受限的环境。
  
• 三星电子在2024年占据9.3%的市场份额，利用其在基于存储器的神经形态计算和半导体制造方面的专业知识。该公司专注于将基于存储器的神经形态芯片整合到AI驱动的汽车系统中，使其能够实现高效能和高吞吐量的处理，支持自动驾驶车辆的感知和控制应用。
  

自动驾驶车辆神经形态芯片市场公司

在自动驾驶车辆神经形态芯片行业运营的主要公司包括：

• 埃森哲
• Applied Brain Research Inc.
• Aspinity Inc.
• 博格华纳公司（美国）
• BrainChip Holdings Ltd.
• Cadence Design Systems, Inc.
• Figaro Engineering Inc. (日本)
• General Vision Inc.
• Grayscale AI
• Gyrfalcon Technology Inc.
• 惠普企业开发有限公司
• IBM公司
• 英特尔公司
• MemryX Inc.
• 美光科技公司
• Mythic Inc.
• NVIDIA公司
• Polyn Technology
• Prophesee SA
• 高通技术公司
• 三星电子公司
• 索尼公司
  

• 神经形态芯片市场的领导者是英特尔、IBM、NVIDIA、高通和三星。它们能够为自动驾驶汽车神经形态芯片的能力来自于对研发的大量投资、全球覆盖和强大的财务支持。这源于公司多年的研发工作。它经过严格测试，以确保其可靠性、可扩展性，并确保其能够被整合到AI和汽车平台中。
  • 多家汽车制造商、汽车科技公司和各类研究机构的联合努力使其在芯片制程方面的专业能力使其获得市场领导地位。市场领导者通常是制定行业规范、为竞争对手的神经形态芯片提供蓝图，并延缓市场转型的主导者。
    
  • 本例中属于“挑战者”的公司包括索尼、美光、惠普企业、Cadence和BrainChip。这些公司以其先进的创新产品和强大的技术著称，尽管其市场覆盖范围和可用性不及市场领导者。以神经形态芯片闻名的公司因其技术突破而备受推崇。挑战者通常专注于神经形态芯片市场的特定细分领域，如基于存储器的计算或基于事件的视觉系统。通过足够的合作伙伴关系和生产进展，这些公司有能力向市场领导者靠拢。
    
  • SynSense、Prophesee、Innatera、MemryX、Mythic和Syntiant等公司被归类为追随者。与其他竞争对手一样，这些公司要么是初创企业，要么是高度专业的自动驾驶技术公司。然而，它们的创新技术和产品被竞争对手的庞大市场规模和知名度所掩盖。追随者对市场趋势保持被动和反应性，这些趋势由领导者和挑战者创造。它们关注并销售市场中的遗留问题和空白。追随者专注于边缘计算和更专业的产品，以满足市场需求。它们的系统化和细分策略帮助其逐步增长。
    
  • 另一方面，Gyrfalcon、Applied Brain Research、General Vision、Vicarious、Aspinity、Polyn Technology、Grayscale AI和Vivum Computing等公司属于细分或潜在陷阱类别。这些公司深入专注于专业技术，或在小规模部署中，这些技术无法轻松应用于自动驾驶车辆。它们的创新，如模拟计算或脑启发式AI，令人惊叹，但资金不足，并面临小型玩家或强大竞争对手的挑战。强大的知识产权保护、市场验证和战略合作伙伴关系是避免失去细分地位和发展停滞的关键。
    

  自动驾驶行业神经形态芯片新闻

  • 2023年6月，霍尼韦尔宣布推出自动驾驶车辆用神经形态芯片DG，作为一种旨在提高监测和控制低压燃烧空气和燃料气体效率和可靠性的解决方案。该产品提供了精确的监测能力，并符合工业4.0数字化趋势，为OEM、最终用户和系统集成商提供了提高燃烧系统性能并转变运营动态的机会。
    
  • 2025年1月，在拉斯维加斯举行的CES上，博世传感器技术展示了其结合MEMS、嵌入式微控制器和AI的AI赋能传感器，以提供更智能的功能。CEO斯特凡·芬克贝纳指出，这些解决方案支持消费者健康、智能家居和智能城市等应用，AI和智能软件是核心驱动力。
    
  • 2021年10月，ABB推出了自动驾驶车辆用FusionAir神经形态芯片，这是一种配备可选控制的无接触式房间传感器，用于监测温度、湿度、CO2和VOCs，旨在提高室内空气质量并降低病毒暴露风险。
    

  该自动驾驶车辆神经形态芯片市场研究报告对行业进行了深入覆盖，包括2021年至2034年按收入（十亿美元）的估计和预测，以下细分市场：

  按芯片架构划分市场

  • 模拟
  • 数字
  • 混合信号

  按部署方式划分市场

  • 车载（边缘）处理
  • 云辅助处理
  • 混合处理

  按车辆类别划分市场

  • 乘用车
  • 商用车
    • 卡车
    • 公交车 
  • 自动驾驶接驳车和机器人出租车
  • 越野和专用车辆
    • 农业
    • 矿业
    • 建筑
  • 其他

  按终端用途划分市场

  • 汽车整车制造商
  • 一级供应商
  • 售后市场解决方案提供商
  • 研究与开发机构
  • 其他

  上述信息适用于以下地区和国家：

  • 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
    • 澳新地区 
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷 
  • 中东和非洲
    • 阿联酋
    • 沙特阿拉伯
    • 南非