报告概述

全球基于人工智能的驾驶系统（L2 至 L5）市场规模预计到 2034 年将达到132.3 亿美元左右，从 2024 年的33 亿美元增长，复合年增长率为在 2025 年至 2034 年的预测期内，增长率为 14.9%。2024 年，北美占据了主导市场地位，占据了超过 32% 的份额，收入10 亿美元。

涵盖 2 至 5 级的基于人工智能的驾驶系统代表了人工智能在车辆中的日益集成，以实现各个阶段的自动化，从部分驾驶辅助（2 级）到无需人工干预的完全自主（5 级）。这些系统使用人工智能算法，结合摄像头、雷达、激光雷达和传感器来感知环境、做出决策并控制车辆。

市场的重点是提高安全性、效率和成本。通过启用自适应巡航控制、车道保持和完全无人驾驶功能等功能来提供便利。人工智能软件和传感器技术的进步对于这些发展至关重要，其采用首先在半自动系统中取得进展，然后向完全自动驾驶迈进。

该市场的主要驱动因素包括迫切需要减少人为错误引起的交通事故，而人为错误造成的交通事故占事故的大部分。人工智能系统通过提供实时危险检测和自主响应功能来提高道路安全，有助于防止碰撞。随着人工智能优化燃油效率和交通流量，拥挤城市地区对改进移动解决方案的需求不断增加，以及日益严重的环境问题也为这些系统提供了支持。

关键见解摘要

• 按自动化水平划分，2 级（部分自动化）以 40.9% 的份额领先市场。
• 按组件、软件（按概念、规划、控制算法）占据主导地位，占据34.5%份额。
• 乘用车是领先的车辆类型，占据46.9%份额。
• 从推进力来看，电池电动汽车 (BEV) 占据38.3%份额。
• 在最终用户中，OEM 占据了最大份额， 36.2% 份额。
• 从区域来看，北美市场占有重要地位，占有 32% 市场份额。

新兴趋势

区域洞察

2024 年，北美 占据主导市场地位，占据了超过 32% 的份额，并产生了美元涵盖 2 至 5 级的基于人工智能的驾驶系统市场收入达 10 亿美元。该地区的领先地位得益于先进驾驶辅助技术的早期采用、对自动驾驶汽车研究的大力投资以及领先汽车创新者的存在。

美国在汽车制造商、技术公司和移动服务提供商之间广泛的试点计划和合作的支持下，我们一直处于测试和部署半自主和完全自主系统的前沿。北美的主导地位还得益于有利的监管环境和鼓励车辆自动化创新的积极政府举措。

美国多个州已经建立了在公共道路上测试自动驾驶汽车的明确法律框架，这加速了基于人工智能的驾驶技术的集成。此外，该地区先进的基础设施，包括互联道路网络和广泛的 5G 部署，提高了人工智能车辆的运营效率和安全性。

按自动化级别

代表部分自动化的2 级自动驾驶细分市场在 202 年占据了最大份额，为40.9%4. 该级别包括可以控制转向、加速和制动但需要人类注意和干预的 ADAS。 2 级系统被广泛采用，因为它们在自动化优势和人工监督之间提供了平衡，使其适合当前的监管环境和消费者准备情况。

2 级系统的主导地位反映出行业专注于逐步引入自主功能以增强安全性和便利性，而无需完全消除驾驶员控制。这些系统可提高高速公路和交通中的驾驶舒适度，减少驾驶员疲劳，同时通过持续的人工监控保持整体安全性。

按组件

对自动驾驶至关重要的软件组件，例如感知系统、规划算法和控制单元，到 2024 年将占市场34.5%。这些软件系统可以实时解释传感器数据、环境映射、和德车辆导航决策。先进的人工智能和机器学习模型相结合，可提高动态驾驶条件下的准确性和适应性。

软件部分是自动驾驶汽车创新的关键驱动力，因为它控制着车辆如何安全地感知、反应和导航。人工智能算法、传感器融合和计算能力的不断改进，加速了可靠驾驶系统从部分自动化到完全自动化水平的发展。

按车型

乘用车在 2024 年占据最大市场份额，为46.9%，凸显了消费者对私家车自动驾驶功能的需求。汽车制造商重点关注为乘用车配备不同程度的自动化，以提高安全性、便利性和燃油效率。自动驾驶乘用车有望减少人为错误，增强交通流量，并提供新的移动解决方案，例如rid电子共享和自动驾驶出租车服务。

消费者接受度的提高、监管的发展和技术的进步支持自动驾驶技术在乘用车中的日益集成。该细分市场受益于旨在在不久的将来将自动驾驶个人汽车商业化的 OEM 和技术公司的大量投资。

按推进类型

电池电动汽车 (BEV) 在电动汽车与电动汽车之间的协同作用的推动下，2024 年占基于人工智能的驾驶系统市场的38.3%推进和自主技术。纯电动汽车的电子架构有利于与自动驾驶软件和传感器系统的无缝集成。此外，全球对脱碳和电动汽车采用的推动支持了自动驾驶电动汽车的同步增长。

电力推​​进和自动驾驶的结合符合可持续发展的行业趋势。可持续、高效、互联的移动出行。配备 L2-L5 级自动驾驶系统的纯电动汽车通过增加便利性和安全性，加速市场采用，增强了清洁交通解决方案的吸引力。

按最终用户划分

原始设备制造商 (OEM) 作为最终用户占市场36.2%，展示了他们在生产过程中将自动驾驶系统嵌入到车辆中的核心作用。原始设备制造商与专门从事人工智能、传感器硬件和控制软件的技术公司密切合作，开发集成自动驾驶平台。

他们的投资重点是提高系统可靠性、安全认证和监管合规性，以将自动驾驶汽车成功推向市场。通过控制硬件和软件的集成，原始设备制造商可确保自动驾驶汽车的优化性能和消费者信任。

主要市场服务

按自动化级别

• 2级（部分自动化）
• 3级（有条件自动化）
• 4级（高度自动化）
• 5级（完全自动化）

按组件

• AI硬件（芯片、GPU、ASIC、 FPGA）
• 软件（感知、规划、控制算法）
• 传感器（激光雷达、雷达、摄像头、超声波传感器）
• 连接模块（V2X、5G、边缘设备）

按车型划分

• 乘用车
• 商用车车辆
• 机器人出租车/自动驾驶班车

按推进类型

• 内燃机 (ICE)
• 电动汽车 (EV)
• 电池电动汽车 (BEV)
• 插电式混合动力电动汽车（PHEV）

按最终用户划分

• 原始设备制造商
• 技术提供商/人工智能初创公司
• 车队运营商
• 移动即服务 (MaaS) 公司
• 物流和配送公司

按地区

• N北美
• 拉丁美洲
• 西欧
• 东欧
• 亚太地区
• 中东和非洲

驾驶员分析

提高安全性和安全性效率需求

基于人工智能的驾驶系统市场受到消费者和监管机构对更安全、更高效车辆的需求不断增长的强烈推动。这些系统，特别是 L2 和 L3 级别，有助于减少人为失误造成的道路事故，人为失误占交通事故的90%以上。

自动紧急制动、车道保持辅助和防撞等功能为驾驶员提供了前所未有的安全性和舒适性。  此外，人工智能驱动的决策可优化加速、制动和路线规划，提高燃油效率并减少排放。增强安全性和降低环境影响的双重好处正在推动汽车制造商将更多人工智能解决方案集成到车辆中。

随着时间的推移，采用势头会不断增长，尤其是当这些系统成为乘用车和商用车中高端细分市场的标准配置时。随着基础设施和连接性的改善，基于人工智能的驾驶系统还可以实现车辆与万物之间的通信，将汽车与交通信号灯和其他车辆连接起来以进行预测决策。这种集成通过减少拥堵和促进共享自动驾驶车队来改变城市交通。

约束分析

高成本和基础设施问题

尽管市场前景广阔，但 L4 和 L5 人工智能驾驶系统的高昂开发和部署成本限制了广泛采用。激光雷达、高性能人工智能处理器和传感器融合技术等先进传感器显着增加了车辆成本。这限制了全自动驾驶汽车的可用性，主要限于高端或车队领域，例如严格更广泛的市场渗透。

此外，许多新兴市场面临道路基础设施不足和连接问题，阻碍了高级自动驾驶汽车的可靠运行。如果没有足够的智能道路、清晰的标牌和通信系统，人工智能的有效性就会降低，从而推迟推出计划。

监管的复杂性进一步加剧了这种限制。不同国家和地区的自动驾驶汽车法规不一致，导致批准延迟和跨国发布的制造商的合规成本更高。最后，消费者对系统可靠性和网络安全风险的担忧也减缓了采用速度，因为买家对是否无条件信任人工智能系统犹豫不决。

机会分析

自动驾驶车队服务的扩展

最有前途的机会之一在于自动驾驶出租车、最后一英里交付等自动驾驶车队服务的增长。车辆和物流卡车。人工智能驱动的无人驾驶车队为企业提供了一个通过取消司机工资和最大限度地减少事故相关费用来降低运营成本的机会。他们还通过无疲劳的连续运营和优化路线来提高效率。

此外，自动驾驶共享和移动即服务 (MaaS) 平台预计将成为汽车和科技公司的新收入来源。这些服务不仅为最终用户带来便利，而且还开启了城市交通的可持续商业模式。

各国政府越来越多地支持有利于自动驾驶车队的智慧城市计划，包括基础设施升级和监管框架。对于投资者和行业参与者来说，向人工智能车队自动化的转变代表了私家车销售之外的重要市场增长途径。

挑战分析

安全验证和公众信任

一个重要的因素基于人工智能的驾驶系统面临的挑战是确保一致的安全性能并获得公众的信任。自动驾驶车辆必须安全地处理各种复杂的现实场景，包括异常天气、意外障碍和不稳定的人类行为。

实现近乎完美的感知和决策需要大量的训练数据、先进的人工智能算法和严格的测试。然而，缺乏标准化的安全基准和涉及自动驾驶汽车的事件使公众对这些技术持怀疑态度。

建立公众信心需要透明的验证流程、制造商的有效沟通以及明确的监管安全标准。此外，紧急情况下决策的道德担忧使开发变得复杂。如果没有广泛的信任，消费者的犹豫将阻碍市场扩张。

竞争分析

基于人工智能的驱动荷兰国际集团系统（L2 到 L5）市场由多元化的全球领导者群体塑造，他们为生态系统带来了不同的优势。特斯拉、英伟达和英特尔的 Mobileye 等公司由于将人工智能与先进计算平台深度结合而处于强势地位。 Tesla 利用其广泛的车队数据，而 NVIDIA 则提供专为自动驾驶量身定制的高性能芯片。

第二批参与者，包括 Alphabet 旗下的 Waymo、Aptiv、大陆集团、博世、ZF Friedrichshafen 和 Aurora，正在通过硬件和软件集成推动创新。 Waymo 继续扩展其自动驾驶叫车服务，而 Aptiv 和大陆集团则专注于为全球制造商提供系统级集成。博世和采埃孚提供对可靠自动化至关重要的传感器和制动技术。

竞争格局还包括 Cruise、Pony.ai、Nuro、AutoX、法雷奥、现代摩比斯、小鹏汽车、百度 Apollo、华为、和高通。 Cruise和Pony.ai强调城市部署和拼车应用，而Nuro和AutoX则专注于自动驾驶交付。法雷奥和现代摩比斯专注于提供可扩展的传感器和 ADAS 解决方案。小鹏汽车和百度 Apollo 突显了中国创新者在大规模道路测试中日益增长的影响力。

市场主要参与者

• 特斯拉公司
• NVIDIA 公司
• 英特尔公司 (Mobileye)
• Alphabet Inc. (Waymo)
• Aptiv PLC
• 大陆集团
• 博世移动解决方案
• ZF Friedrichshafen AG
• Aurora Innovation
• Cruise（通用汽车）
• Pony.ai
• Nuro Inc.
• AutoX
• 法雷奥
• 现代摩比斯
• 小鹏汽车（XNGP系统）
• 百度Apollo
• 华为技术
• 高通技术

近期进展

• 2025年6月基于人工智能的虚拟驾驶员软件Plus Automation专门从事自动卡车运输的公司与 Churchill Capital Corp IX 合并，以 PlusAI 的名称上市。此举使 Plus 能够扩大其自动卡车运输软件 SuperDrive 的规模，资金高达3 亿美元，以支持计划于 2027 年进行的商业发布。
• 2024 年 4 月，英特尔宣布收购 Silicon Mobility SAS，以增强人工智能驱动的电动汽车 (EV) 能源管理。除此之外，英特尔还推出了全新的人工智能增强型软件定义车辆 (SDV) 片上系统 (SoC) 系列，旨在实现生成式人工智能和基于摄像头的驾驶员监控等车载人工智能应用。