Markt für KI im Automobilbereich – Größe, Anteil, Branchentrends und Prognosen (2025–2032)

Nach Komponenten:

Basierend auf den Komponenten ist der Markt in Hardware und Software segmentiert.

Trends bei den Komponenten:

• Der zunehmende technologische Fortschritt im Zusammenhang mit der Integration von KI in den Automobilmarkt treibt die Marktnachfrage.
• Der zunehmende Einsatz von KI-Prozessoren in modernen Fahrzeugen treibt die Marktakzeptanz voran.

Das Hardware-Segment erzielte 2024 den größten Umsatz im gesamten Marktwachstum der Automobil-KI.

• In der Automobil-KI umfasst die Hardware spezialisierte KI-Prozessoren wie System-on-a-Chip (SoCs), Grafikprozessoren (GPUs), neuronale Prozessoren (NPUs) und weitere.
• Darüber hinaus werden KI-Chips und -Sensoren in ADAS und autonomem Fahren (AD) eingesetzt, um Daten von Kameras, Lidar, Radar und anderen Systemen zu verarbeiten.
• GPUs werden in der KI zudem häufig eingesetzt, da sie große Datenmengen verarbeiten und für das Rendern von Grafiken konzipiert sind.
• Beispielsweise Waymo nutzt ein integriertes Sensorsystem wie Lidar, das ein 3D-Bild der Umgebung zur Unfallvermeidung erstellt. Darüber hinaus führt Waymo umfassende Analysen der Hardware, des Verhaltens und der eingebetteten Software-Steuerungen durch, um Unfälle zu vermeiden.
• Hardware spielt daher eine wichtige Rolle im Bereich der automobilen KI und treibt den Markt weiter voran.

Es wird erwartet, dass der Software-Bereich im Prognosezeitraum eine deutliche CAGR-Entwicklung verzeichnen wird.

• In der automobilen KI ermöglicht Software fortschrittliche Technologien wie ADAS und AD, die in Kombination mit Kameras, Sensoren und Erkennungssystemen eingesetzt werden.
• Darüber hinaus ermöglicht die Sensordatenfusion die Einbindung verschiedener Daten über Trägheitsmesseinheiten (IMUs), Radare und andere Systeme zur Verbesserung der Genauigkeit.
• Beispielsweise Bosch bietet in seinem Lösungsangebot Sensorfusionssoftware an. Bosch SensorTec ermöglicht eine dynamische und präzise Ausrichtung der Zielplattform.
• Daher wird erwartet, dass die zunehmenden Fortschritte im Bereich KI-Software den Markt im Prognosezeitraum antreiben werden.

Nach Technologie:

Der Markt ist nach Technologie segmentiert in Machine Learning und Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing und weitere Bereiche.

Technologietrends:

• Autonome Fahrzeuge sind eine der wichtigsten Innovationen im Bereich Machine Learning und Deep Learning und treiben die Verbreitung von Automotive-KI voran.
• Der zunehmende Trend zur Nutzung von Natural Language Processing im Automobilsektor zur Ermöglichung autonomer Funktionen treibt den Automotive-KI-Markt an.

Das Segment Machine Learning und Deep Learning erzielte den größten Umsatz im gesamten Automobilsektor. KI-Markt im Jahr 2024.

• Durch die Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) und Deep-Learning-Modellen hat die Automobilindustrie ihre Kapazitäten zur Verarbeitung großer Datenmengen erhöht.
• Selbstfahrende Autos und intelligente Energiesysteme spielen jedoch eine entscheidende Rolle in Anwendungen wie Fahrerassistenzsystemen (ADAS), vorausschauender Wartung und anderen.
• Verschiedene ML-Algorithmen, die im autonomen Fahren eingesetzt werden, sind Wahrnehmungsalgorithmen, Lokalisierungsalgorithmen, Kartierungsalgorithmen, Partikelfilter und weitere.
• Beispielsweise startete im Juli 2024 SoundHound AI, Inc.. hat seinen Sprachassistenten mit integriertem ChatGPT in Automobilmarken wie Peugeot, Opel und Vauxhall auf rund elf europäischen Märkten eingeführt.
• Die zunehmenden Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und Deep Learning treiben die Nachfrage nach KI im Automobilmarkt an.

Es wird erwartet, dass das Segment der natürlichen Sprachverarbeitung im Prognosezeitraum ein deutliches CAGR-Wachstum verzeichnen wird.

• Natürliche Sprachprozessoren (NLP) implementieren Spracherkennungsfunktionen, um Echtzeitwarnungen zu übermitteln und den Fahrer entsprechend zu unterstützen.
• Darüber hinaus warnt die Aktivierung von NLP in ADAS den Fahrer vor möglichen Hindernissen oder Gefahren auf der Straße.
• NLP kann außerdem zeitnah Informationen mit Lösungsempfehlungen bereitstellen, wenn der Fahrer sich eines Fahrzeugproblems, beispielsweise eines mechanischen Defekts, nicht bewusst ist.
• Durch die Analyse verschiedener Dateneingaben kann NLP den Gesundheitszustand des Fahrers, beispielsweise Schläfrigkeit, erkennen.
• Beispielsweise hat BMW seinen persönlichen Assistenten auf den Markt gebracht, der die Stimmungen und Befehle des Benutzers verstehen und entsprechende Lösungen anbieten kann. Persönliche Assistenten kennen jedes Detail des Fahrzeugs ihres Nutzers, vom Wartungsbedarf bis zum Tankfüllstand.
• Daher wird erwartet, dass die zunehmende Nutzung von NLP im Automobilsektor den Markt im Prognosezeitraum ankurbeln wird.

Nach Fahrzeugtyp:

Der Markt ist nach Fahrzeugtyp in Pkw, leichte Nutzfahrzeuge und schwere Nutzfahrzeuge segmentiert.

Trends bei den Fahrzeugtypen:

• Die Nutzung von teilautonomen und autonomen Fahrzeugen nimmt zu, was die Marktnachfrage weiter ankurbelt.
• Der zunehmende Einsatz von KI in schweren Nutzfahrzeugen zur Unterstützung automatisierter Funktionen treibt den globalen Markt für Automobil-KI voran.

Pkw machten 2024 mit 66,42 % den größten Umsatzanteil am Markt für Automobil-KI aus.

• Künstliche Intelligenz in Pkw spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Sicherheit und des Fahrerlebnisses durch Anwendungen wie Fahrerassistenzsysteme.
• Darüber hinaus bieten Infotainmentsysteme verschiedene Empfehlungen für Fahrzeugfunktionen wie Musik, Sicherheitsgurtsensoren, Navigation und mehr.
• Darüber hinaus hilft KI bei der Überwachung und Aufrechterhaltung der Geschwindigkeit und warnt die Nutzer entsprechend. Es unterstützt auch die Spurverlassenswarnung, wenn Nutzer unbeabsichtigt von der Spur abkommen.
• Laut einer Analyse der Internationalen Organisation der Kraftfahrzeughersteller (OICA) verzeichnet die Region Asien-Pazifik im Jahr 2023 einen Anstieg der Pkw-Verkäufe um 17 % im Vergleich zu 2019.
• Steigende Pkw-Verkäufe treiben daher die Markttrends für KI im Automobilbereich voran.

Für schwere Nutzfahrzeuge wird im Prognosezeitraum ein deutliches CAGR-Wachstum erwartet.

• Schwere Nutzfahrzeuge nutzen KI zur Optimierung von Betriebsabläufen, beispielsweise zur Verbesserung der Sicherheit, des Betriebs, der Navigation und anderer Aspekte.
• Darüber hinaus werden KI-Funktionen in schweren Nutzfahrzeugen eingesetzt. href="https://www.consegicbusinessintelligence.com/commercial-vehicles-market" target="_blank">Nutzfahrzeuge umfassen automatisierte Routenplanung und Disposition, die Integration von Sicherheitsvorschriften, automatisierte Arbeitsabläufe, fortschrittliche Fahrerassistenztechnologie sowie den Schutz von Daten und Systemen.
• Darüber hinaus wird NLP in schweren Nutzfahrzeugen eingesetzt, um die Navigation zu unterstützen und vor Spurwechseln zu warnen.
• Laut der Analyse OICA erreichte die Produktion schwerer Lkw in Europa im Jahr 2023 423.359 Einheiten, was einem Anstieg von 33 % gegenüber 2022 entspricht.
• Daher wird erwartet, dass die steigende Produktion schwerer Nutzfahrzeuge die Markttrends für KI im Automobilbereich im Prognosezeitraum ankurbeln wird.

Nach Anwendung:

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in autonome Fahrzeuge und teilautonome Fahrzeuge segmentiert.

Trends in der Anwendung:

• Die schnelle Verbreitung von KI in teilautonomen Fahrzeugen, angetrieben durch den technologischen Fortschritt, treibt das Marktwachstum an.
• Steigender Trend zur Nutzung autonomer Fahrzeuglösungen zur Erhöhung der Betriebssicherheit und Effizienz.

Teilautonome Fahrzeuge erzielten 2024 den größten Umsatz im gesamten Automobil-KI-Markt.

• Teilautonome Fahrzeuge, auch als Teilautomatisierung bekannt, nutzen fortschrittliche Technologie, um das Fahren bei bestimmten Aufgaben wie dem Spurhalten zu unterstützen, benötigen aber weiterhin menschliche Überwachung.
• Es gibt zwei Stufen der Automatisierung: die Teilautomatisierung, bei der das Fahrzeug einige Aufgaben autonom ausführen kann, aber zwingend einen Fahrer benötigt.
• Eine weitere Stufe der Automatisierung ist die bedingte Automatisierung, bei der das Fahrzeug bestimmte Bedingungen bewältigen kann und dem Fahrer bei Bedarf das Überholen ermöglicht.
• Beispielsweise bietet Bosch Mobility Lösungen für die Verkehrszeichenerkennung an, indem es Verkehrszeicheninformationen von nahegelegene Schilder im Blickfeld des Fahrers. Diese Technologie kann in teilautonome Fahrzeuge integriert werden, um den Fahrer während der Fahrt zu unterstützen.

• Die zunehmenden Fortschritte im Bereich der KI-Integration in teilautonome Fahrzeuge treiben das Marktwachstum voran.

Für autonome Fahrzeuge wird im Prognosezeitraum ein deutliches CAGR-Wachstum erwartet.

• Autonome Fahrzeuge sind Fahrzeuge, die mithilfe von Sensoren und Technologie mit minimalem menschlichen Eingriff fahren können.
• Darüber hinaus nutzen autonome Fahrzeuge Sensoren wie Radar, LiDAR und Kameras, um ihre Umgebung zu verstehen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.
• Darüber hinaus nutzen autonome Fahrzeuge adaptive Geschwindigkeitsregelung, Anti-Bremssystem und GPS-Navigation mit integrierter künstlicher Intelligenz.
• Beispielsweise href="https://developer.nvidia.com/drive/os" target="_blank">Nvidia DriveOS ist ein KI-Betriebssystem für Autos, das entwickelt wurde, um den Benutzern erweiterte KI-Inferenz, fortschrittliche Grafik, High-End-Audio und komplexe Sicherheit zu bieten. DriveOS unterstützt außerdem autonomes Fahren und KI-gestützte Cockpit-Erlebnisse.
• Daher wird erwartet, dass die zunehmenden Fortschritte bei autonomen Fahrzeugen den Markt im Prognosezeitraum antreiben werden.