Applied AI in Autonomous Vehicles Market

Marktübersicht für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen

pDer Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen soll von 2,27 Milliarden USD im Jahr 2025 auf 19,46 Milliarden USD bis 2034 wachsen und im Prognosezeitraum (2025–2034) eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 26,62 % aufweisen. Darüber hinaus wurde die Marktgröße für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen im Jahr 2024 auf 1,79 Milliarden US-Dollar geschätzt.

Die praktische Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz, um selbstfahrende Autos zu ermöglichen und verschiedene Elemente des autonomen Fahrzeugbetriebs zu verbessern, wird als angewandte KI in autonomen Autos bezeichnet. Dabei werden KI-Algorithmen, Techniken des maschinellen Lernens und leistungsstarke Datenverarbeitung eingesetzt, um Autos zu entwickeln, die navigieren, ihre Umgebung wahrnehmen, Urteile fällen und ohne menschliches Eingreifen mit ihrer Umgebung interagieren können. Um die Umgebung des Fahrzeugs genau zu erfassen, verarbeiten KI-Algorithmen Daten von Sensoren wie LiDAR, Radar, Kameras und Ultraschallsensoren. Sensorfusionstechniken kombinieren Daten von verschiedenen Sensoren, um ein vollständiges und zuverlässiges Bild der Umgebung zu liefern.

ABBILDUNG 1: MARKTGRÖSSE FÜR ANGEWANDTE KI IN AUTONOMEN FAHRZEUGEN 2025-2034 (MILLIARDEN USD)

Quelle: Sekundärforschung, Primärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Markttrends für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen

h4Zunehmende Nutzung von ML pDie Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens in autonomen Fahrzeugen zur Entscheidungsfindung wird immer komplexer. Fahrzeuge nutzen Reinforcement-Learning- und Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen, um anspruchsvolle Fahrentscheidungen zu treffen und sich an unterschiedliche Straßensituationen anzupassen. Im Straßenverkehr sind autonome Fahrzeuge mit einer Vielzahl komplizierter Situationen konfrontiert, vom Spurwechsel über Fußgängerinteraktionen bis hin zum Durchfahren von Baustellen. Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen es Fahrzeugen, aus einer großen Menge an Trainingsdaten zu lernen und sich effektiv an unterschiedliche Bedingungen anzupassen. Reinforcement Learning wird eingesetzt, um selbstfahrenden Autos durch Versuch und Irrtum beizubringen, wie sie Aktionen durchführen sollen. Fahrzeuge können optimales Verhalten durch Feedback aus ihrer Umgebung erlernen, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. Autonome Fahrzeuge müssen sich an wechselnde Straßenbedingungen, Wetterbedingungen und neuartige Szenarien anpassen können. Dank maschinellem Lernen können diese Fahrzeuge kontinuierlich aus ihren Erfahrungen lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Algorithmen des maschinellen Lernens werden zur Entwicklung von Pfadplanungs- und Steuerungssystemen eingesetzt. Deep-Reinforcement-Learning und Reinforcement-Learning werden eingesetzt, um Modelle zu trainieren, die es Fahrzeugen ermöglichen, komplexe und dynamische Situationen zu bewältigen, sicher die Spur zu wechseln und Gefahren zu vermeiden. Für hochauflösendes Mapping und Lokalisierung wird maschinelles Lernen verwendet. SLAM-Systeme (Simultaneous Localization and Mapping), die maschinelle Lernverfahren verwenden, unterstützen autonome Fahrzeuge bei der Erstellung und Aktualisierung von Umgebungskarten in Echtzeit und ermöglichen so eine genaue Standortbestimmung.

Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Segmenteinblicke

h4Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Komponenten pDer globale Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen wurde in diesem Bericht segmentiert nach Komponenten (Hardware, Software und Services), nach Technologie (maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, kontextsensitives Computing und andere), nach Typ (halbautonome Fahrzeuge und vollautonome Fahrzeuge) und nach Fahrzeugtyp (Personenkraftwagen und Nutzfahrzeuge).

Das Segment Hardware hält den größten Anteil am Gesamtmarktanteil. Dies liegt daran, dass Hardwarekomponenten wie Sensoren, Aktoren und Computerplattformen für den Betrieb autonomer Fahrzeuge unerlässlich sind. Sensoren erfassen Daten über die Umgebung des Fahrzeugs, einschließlich der Positionen anderer Fahrzeuge, Fußgänger und Hindernisse. Kameras, Radar und LiDAR gehören zu den am häufigsten verwendeten Sensortypen in autonomen Fahrzeugen. Computersysteme verarbeiten Sensordaten und treffen Entscheidungen über die Fahrzeugbewegungen. GPUs, CPUs und FPGAs sind die am häufigsten in autonomen Fahrzeugen eingesetzten Computerplattformen.

Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Technologieeinblicke

pDer globale Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen wurde in diesem Bericht nach Technologie segmentiert in maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, kontextsensitives Computing und weitere.

Maschinelles Lernen nimmt den größten Anteil am Gesamtmarkt ein. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Daher eignet es sich gut für Aufgaben wie Objekterkennung, Kategorisierung und Vorhersage, die alle für autonome Fahrzeuge erforderlich sind. Algorithmen des maschinellen Lernens werden verwendet, um die beste Vorgehensweise für das Fahrzeug basierend auf seinem aktuellen Standort und seiner Umgebung zu bestimmen und die Fahrzeugbewegungen wie Lenkung, Bremsen und Beschleunigen. Die zunehmende Anwendung von maschinellem Lernen treibt das Wachstum der angewandten KI-Branche in autonomen Fahrzeugen voran.

Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Einblicke in verschiedene Typen

pDer Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen wurde in diesem Bericht anhand des Materials in teilautonome und vollautonome Fahrzeuge segmentiert.

Das Segment der teilautonomen Fahrzeuge hält 59 % des Gesamtanteils.

Teilautonome Fahrzeuge bieten eine praktische und schnelle Lösung für den Bedarf an On-Demand-Mobilität. Teilautonome Fahrzeuge sind sicherer und wartungsfreundlicher als vollautomatisierte Fahrzeuge und zudem nachhaltig, autonom und handlich. Sicherheitsbedenken treiben daher die Marktexpansion dieses Segments voran. Teilautonome Fahrzeuge sind mit Sensoren und Software ausgestattet, die ihnen Aufgaben wie Spurhaltung, adaptive Geschwindigkeitsregelung und automatische Notbremsung ermöglichen. Diese Elemente können zur Reduzierung von Unfällen und zur Verbesserung des Verkehrsflusses beitragen.

Globale angewandte KI Markt für autonome Fahrzeuge – Einblicke in Fahrzeugtypen

pDer Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen wurde in diesem Bericht nach Fahrzeugtyp in Pkw und Nutzfahrzeuge segmentiert.

Das Pkw-Segment hält den größten Anteil am Gesamtmarkt.

Pkw machen mittlerweile einen beträchtlichen Teil der Branche aus, während der KI-Einsatz in Nutzfahrzeugen zunimmt. KI-Integration wurde bereits in Pkw wie Autos und Motorrädern implementiert. KI hat das Potenzial, den Komfort und die Sicherheit von Passagieren in jedem Fahrzeug deutlich zu verbessern. In ADAS wird KI häufig zur Analyse von Daten zahlreicher Sensoren wie Kameras, Radaren und LiDARs eingesetzt. KI wird genutzt, um Algorithmen zu entwickeln, die die Aktionen eines Fahrzeugs basierend auf seiner Umgebungswahrnehmung planen können. Dies umfasst Aufgaben wie Routenplanung, Spurwechsel und das Ausweichen von Hindernissen. Die steigende Nachfrage nach sichereren und effizienteren Transportmöglichkeiten treibt das Wachstum des Marktes für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen im Pkw-Sektor voran.

ABBILDUNG 2: GLOBALE ANGEWANDTE KI IM MARKT FÜR AUTONOME FAHRZEUGE, NACH ENDBENUTZER, 2022 VS. 2032 (MILLIARDEN USD)

Quelle: Sekundärforschung, Primärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Regionale Einblicke

pBasierend auf der Region ist der globale Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten Afrika sowie Südamerika. Die wichtigsten im Marktbericht untersuchten Länder sind die USA, Kanada, Deutschland, Großbritannien, Italien, Spanien, China, Japan, Indien, Australien, die Vereinigten Arabischen Emirate und Brasilien.

Der nordamerikanische Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen hat den größten Anteil. Dies ist auf die frühe Einführung technologischer Innovationen wie künstliche Intelligenz und Analytik zurückzuführen. Das Wachstum der Region wird durch die verstärkte Einstellung von KI-Mitarbeitern in der Automobilindustrie vorangetrieben. Darüber hinaus ist Nordamerika seit langem ein Pionier im Bereich der automatisierten Fahrzeuge, wobei die Technologiezentren der US-Westküste maßgeblich zur Entwicklung selbstfahrender Technologien beitragen. Die USA führen das Rennen um die Sicherheit autonomer Fahrzeuge an, wobei Unternehmen wie Uber und Tesla mit ihren Erfolgen und Fehlern Schlagzeilen machen.

Der Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen im asiatisch-pazifischen Raum verzeichnet die höchste Wachstumsrate. Das schnelle Wachstum der Region ist auf steigende Verkäufe von Premium-Pkw, steigende verfügbare Einkommen und eine positive Wahrnehmung von KI durch die Verbraucher zurückzuführen. Die steigenden Verkäufe von Luxus-Pkw mit fortschrittlicher KI-Technologie ziehen Kunden an, die sich ein besseres Fahrerlebnis wünschen. Das gestiegene verfügbare Einkommen der Verbraucher für technologisch fortschrittliche Fahrzeuge steigert die Nachfrage nach KI-gesteuerten Automobillösungen. Darüber hinaus befeuern positive Kundenmeinungen zu KI im Automobilsektor, die Komfort, Sicherheit und maßgeschneiderte Erlebnisse bietet, das Marktwachstum.

ABBILDUNG 3: MARKTGRÖSSE FÜR ANGEWANDTE KI IN AUTONOMEN FAHRZEUGEN NACH REGIONEN 2022 VS. 2032 (Mrd. USD)

Quelle: Sekundärforschung, Primärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbericht

Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Wichtige Marktteilnehmer und Wettbewerbseinblicke

pDer Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen ist hart umkämpft. Zahlreiche Unternehmen liefern Metallteile und -komponenten an die Automobilindustrie. Die Branche präsentiert etablierte und große Akteure neben einer Vielzahl kleinerer und aufstrebender Unternehmen. Diese Unternehmen widmen sich der Weiterentwicklung innovativer Stanztechnologien und -prozesse mit dem Ziel, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Qualität von Metallteilen zu verbessern. Ihre Priorität liegt auf der Einhaltung strenger Umwelt- und Sicherheitsvorschriften für die Automobilindustrie.

Der Wettbewerb im Bereich angewandte KI in autonomen Fahrzeugen wird durch Faktoren wie Preis, Qualität, schnelle Lieferung und die Fähigkeit, maßgeschneiderte Lösungen für Kunden anzubieten, vorangetrieben. Die Zusammenarbeit mit Branchenpartnern wie OEMs und Zulieferern ist eine wesentliche Strategie zur Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit. Fusionen und Übernahmen sind weit verbreitet, da Unternehmen ihre ihren Einfluss und ihre Fähigkeiten. Gleichzeitig fließen erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung, um neuartige Materialien und Technologien zu entwickeln, die die Leistung, Haltbarkeit und Sicherheit von Metallkomponenten verbessern.

Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Wichtige Unternehmen sind

ul

• Alphabet

• Tesla

• Baidu

• Ford

• Mircosoft

• Volvo

• pToyoto

• Aptiv

• Intel

• Kontinental

• Bosch

• Nvidia.

h3Global Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Marktsegmentierung h4Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Komponentenausblick ul

• Hardware

• Software

• Dienstleistungen

h4Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Technologieausblick ul

• Maschinelles Lernen

• Natürliche Sprachverarbeitung

• Computer Vision

• Kontextsensitiv Computing

• Sonstige

h4Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Ausblick auf verschiedene Typen ul

• Teilautonome Fahrzeuge

• Vollautonome Fahrzeuge

h4Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Ausblick auf verschiedene Fahrzeugtypen ul

• Pkw

• Nutzfahrzeuge

h4Globaler Markt für angewandte KI in autonomen Fahrzeugen – Ausblick auf verschiedene Typen ul

• Norden Amerika

  • USA

  • Kanada

  • Mexiko

• Europa

  • Deutschland

  • Frankreich

  • Großbritannien

  • Italien

  • Spanien

  • Rest von Europa

• Asien-Pazifik

  • China

  • Japan

  • Indien

  • Südkorea

  • Australien

  • Restlicher Asien-Pazifik-Raum

• Naher Osten Afrika

  • Saudi-Arabien

  • VAE

  • Südafrika

  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas

• Südamerika

  • Brasilien

  • Argentinien

  • Chile

  • Rest Südamerika