Applied AI in Autonomous Vehicles Market

Resumen del mercado de IA aplicada en vehículos autónomos

pSe proyecta que el mercado de IA aplicada en vehículos autónomos crezca de 2270 millones de USD en 2025 a 19460 millones de USD en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26,62 % durante el período de pronóstico (2025-2034). Además, el tamaño del mercado de IA aplicada a vehículos autónomos se valoró en 1790 millones de dólares en 2024. La aplicación práctica de la tecnología de inteligencia artificial para permitir la conducción autónoma y mejorar diversos elementos del funcionamiento de los vehículos autónomos se conoce como IA aplicada a vehículos autónomos. Esto implica el uso de algoritmos de IA, técnicas de aprendizaje automático y un potente procesamiento de datos para desarrollar vehículos que puedan navegar, percibir su entorno, emitir juicios e interactuar con él sin necesidad de interacción humana. Para detectar con precisión el entorno del vehículo, los algoritmos de IA procesan datos de sensores como LiDAR, radares, cámaras y sensores ultrasónicos. Las técnicas de fusión de sensores combinan datos de varios sensores para proporcionar una imagen completa y fiable del entorno.

FIGURA 1: TAMAÑO DEL MERCADO DE IA APLICADA EN VEHÍCULOS AUTÓNOMOS 2025-2034 (MILES DE MILLONES DE USD)

Fuente: Investigación secundaria, investigación primaria, base de datos MRFR y revisión de analistas

Tendencias del mercado de IA aplicada en vehículos autónomos

h4Aumento Uso de ML pLa aplicación de técnicas de aprendizaje automático en vehículos autónomos para la toma de decisiones es cada vez más compleja. Los vehículos utilizan algoritmos de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo para tomar decisiones de conducción sofisticadas y adaptarse a diversos escenarios viales. En la carretera, los vehículos autónomos se enfrentan a una amplia gama de circunstancias complejas, desde la incorporación a carriles y la interacción con peatones hasta el cruce de zonas de obras. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los vehículos aprender de una gran cantidad de datos de entrenamiento y adaptarse eficazmente a diversas condiciones. El aprendizaje por refuerzo se utiliza para enseñar a los vehículos autónomos a realizar acciones mediante ensayo y error. Los vehículos pueden aprender el comportamiento óptimo al recibir retroalimentación de su entorno sin necesidad de programación explícita. Los vehículos autónomos deben ser capaces de adaptarse a las condiciones cambiantes de la carretera, las condiciones meteorológicas y los nuevos escenarios. Estos vehículos pueden aprender continuamente de sus experiencias y mejorar su rendimiento con el tiempo gracias al aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para crear sistemas de planificación y control de rutas. El aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo se utilizan para entrenar modelos que permiten a los vehículos sortear entornos complejos y dinámicos, cambiar de carril de forma segura y evitar peligros. Para la cartografía y localización de alta definición, se utiliza el aprendizaje automático. Los sistemas SLAM (localización y mapeo simultáneos), que emplean enfoques de aprendizaje automático, ayudan a los vehículos autónomos a crear y actualizar mapas de su entorno en tiempo real, lo que permite obtener la ubicación exacta.

Mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: análisis de segmentos

h4Mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: componentes pEn este informe, el mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos se ha segmentado por componentes (hardware, software y servicios), tecnología (aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, computación contextual, etc.), tipo (vehículos semiautónomos y vehículos totalmente autónomos) y tipo de vehículo (vehículos de pasajeros y vehículos comerciales).

El segmento de hardware representa la mayor participación del mercado total. Esto se debe a que los componentes de hardware, como sensores, actuadores y plataformas informáticas, son esenciales para el funcionamiento de los vehículos autónomos. Los sensores recopilan datos sobre el entorno del vehículo, incluyendo La posición de otros vehículos, peatones y obstáculos. Las cámaras, el radar y el LiDAR se encuentran entre los tipos de sensores más utilizados en los vehículos autónomos. Los sistemas informáticos se emplean para procesar los datos de los sensores y tomar decisiones sobre los movimientos del vehículo. Las GPU, CPU y FPGA son las plataformas informáticas más utilizadas en vehículos autónomos.

Mercado global de IA aplicada en vehículos autónomos: Perspectivas tecnológicas

pEn este informe, el mercado global de IA aplicada en vehículos autónomos se ha segmentado según la tecnología en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, computación sensible al contexto y otras.

El aprendizaje automático representa la mayor parte del total. Es un subconjunto de la inteligencia artificial en el que las computadoras pueden aprender sin ser programadas explícitamente. Por lo tanto, es ideal para tareas como el reconocimiento de objetos, la categorización y la predicción, todas ellas necesarias para los vehículos autónomos. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para decidir la mejor estrategia que debe tomar el vehículo en función de su ubicación y entorno actuales. Así como para regular los movimientos del vehículo, como la dirección, el frenado y la aceleración. La creciente aplicación del aprendizaje automático está impulsando el crecimiento de la industria de la IA aplicada a los coches autónomos.

Información sobre el mercado global de la IA aplicada a los vehículos autónomos

pEl mercado de la IA aplicada a los vehículos autónomos, según este informe, se ha segmentado, según el material, en vehículos semiautónomos y vehículos totalmente autónomos.

El segmento de vehículos semiautónomos representa el 59 % de la cuota total.

Los vehículos semiautónomos ofrecen una solución práctica y rápida a la necesidad de movilidad a demanda. Son más seguros y fáciles de mantener que los vehículos totalmente automatizados, además de ser sostenibles, autónomos y prácticos. Como resultado, las preocupaciones por la seguridad están impulsando la expansión del mercado de este segmento. Los vehículos semiautónomos están equipados con sensores y software que les permiten realizar funciones como el mantenimiento de carril, el control de crucero adaptativo y el frenado automático de emergencia. Estos elementos pueden ayudar en Reducción de accidentes y mejora del flujo vehicular.

Mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: análisis del tipo de vehículo

pEn este informe, el mercado de IA aplicada a vehículos autónomos se ha segmentado según el tipo de vehículo en vehículos de pasajeros y vehículos comerciales.

El segmento de vehículos de pasajeros representa la mayor cuota de mercado total.

Los vehículos de pasajeros representan actualmente una parte considerable de la industria, mientras que el uso de IA en vehículos comerciales está en aumento. La integración de IA se ha implementado en vehículos de pasajeros como automóviles y motocicletas. La IA tiene el potencial de mejorar significativamente la comodidad y la seguridad de los pasajeros que viajan en cualquier vehículo. En los sistemas ADAS, la IA se utiliza comúnmente para analizar datos de numerosos sensores, como cámaras, radares y LiDAR. La IA se utiliza para crear algoritmos que pueden planificar las acciones de un vehículo basándose en su conocimiento del entorno. Esto implica tareas como la planificación de rutas, el cambio de carril y la evitación de obstáculos. La creciente demanda de un transporte más seguro y eficiente está impulsando el crecimiento de la IA aplicada. en el mercado de vehículos autónomos en el sector de vehículos de pasajeros.

FIGURA 2: IA APLICADA A NIVEL MUNDIAL EN EL MERCADO DE VEHÍCULOS AUTÓNOMOS, POR USUARIO FINAL, 2022 VS 2032 (MILES DE MILLONES DE USD)

Fuente: Investigación secundaria, Investigación primaria, Base de datos MRFR y Revisión de analistas

IA aplicada a nivel mundial en vehículos autónomos Mercado - Perspectivas Regionales

pSegún la región, la IA aplicada global en vehículos autónomos se segmenta en América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, y América del Sur. Además, los principales países estudiados en el informe de mercado son EE. UU., Canadá, Alemania, Reino Unido, Italia, España, China, Japón, India, Australia, Emiratos Árabes Unidos y Brasil.

El mercado de IA aplicada en vehículos autónomos de América del Norte tiene la mayor participación. Esto se puede atribuir a la adopción temprana de innovaciones tecnológicas como la inteligencia artificial y la analítica. El crecimiento de la región se verá impulsado por el aumento de la contratación en puestos de IA en la industria automotriz. Además, América del Norte ha sido pionera durante mucho tiempo en el sector de los vehículos autónomos, con los centros tecnológicos de la costa oeste de Estados Unidos contribuyendo significativamente a la tecnología de conducción autónoma. Estados Unidos lidera la carrera para lograr vehículos autónomos seguros, con empresas como Uber y Tesla acaparando titulares por sus logros y errores.

El mercado de IA aplicada en vehículos autónomos de Asia Pacífico presenta la mayor tasa de crecimiento. El rápido La expansión de la región se puede atribuir al aumento de las ventas de automóviles premium para pasajeros, al aumento de la renta disponible y a una percepción favorable de la IA por parte de los consumidores. El aumento de las ventas de vehículos de pasajeros de lujo equipados con tecnologías avanzadas de IA en la región ha atraído a clientes que buscan mejores experiencias de conducción. El aumento de los ingresos discrecionales de los consumidores para adquirir vehículos tecnológicamente avanzados está impulsando la demanda de soluciones automotrices impulsadas por IA. Además, la percepción positiva de los clientes sobre la IA en el sector automotriz, que ofrece comodidad, seguridad y experiencias personalizadas, ha impulsado el crecimiento del mercado.

FIGURA 3: TAMAÑO DEL MERCADO DE IA APLICADA EN VEHÍCULOS AUTÓNOMOS POR REGIÓN 2022 VS 2032 (MILES DE MILLONES DE USD)

Fuente: Investigación secundaria, investigación primaria, base de datos MRFR y análisis de analistas

Mercado global de IA aplicada en vehículos autónomos: actores clave y perspectivas competitivas

pEl mercado de IA aplicada en vehículos autónomos es muy competitivo, con numerosas empresas que suministran piezas y componentes metálicos al sector automotriz. La industria presenta actores consolidados y grandes, junto con una multitud de empresas pequeñas y emergentes. Estas entidades se dedican a impulsar tecnologías y procesos de estampado innovadores, con el objetivo de mejorar la eficiencia, reducir gastos y elevar la calidad de las piezas metálicas. Su prioridad radica en cumplir con las estrictas normativas ambientales y de seguridad que rigen el sector automotriz.

La competencia en el sector de IA aplicada en vehículos autónomos se ve impulsada por factores como el precio, la calidad, la entrega puntual y la capacidad de Ofrecemos soluciones a medida a nuestros clientes. La colaboración con empresas del sector, como fabricantes de equipos originales (OEM) y proveedores, es una estrategia esencial para mantener la competitividad. Las fusiones y adquisiciones son frecuentes a medida que las empresas buscan ampliar su influencia y capacidades. Simultáneamente, se invierten importantes inversiones en investigación y desarrollo para desarrollar nuevos materiales y tecnologías que mejoren el rendimiento, la resistencia y la seguridad de los componentes metálicos.

Mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: empresas clave

ul

• Alfabeto

• Tesla

• Baidu

• Ford

• Mircosoft

• Volvo

• pToyoto

• Apto

• Intel

• Continental

• Bosch

• Nvidia.

h3Global Mercado de IA aplicada a vehículos autónomos: segmentación del mercado h4Mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: perspectiva de los componentes ul

• Hardware

• Software

• Servicios

h4Mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: perspectiva tecnológica ul

• Aprendizaje automático

• Procesamiento del lenguaje natural

• Visión artificial

• Consciente del contexto Informática

• Otros

h4Perspectiva del mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: tipo de vehículo ul

• Vehículos semiautónomos

• Vehículos totalmente autónomos

h4Perspectiva del mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: tipo de vehículo ul

• Automóviles

• Vehículos comerciales

h4Mercado global de IA aplicada a vehículos autónomos: regional Outlook ul

• América del Norte

  • EE.UU.

  • Canadá

  • México

• Europa

  • Alemania

  • Francia

  • Reino Unido

  • Italia

  • España

  • Resto de Europa

• Asia-Pacífico

  • China

  • Japón

  • India

  • Corea del Sur

  • Australia

  • Resto de Asia-Pacífico

• Oriente Medio y África África

  • Arabia Saudita

  • Emiratos Árabes Unidos

  • Sudáfrica

  • Resto de Oriente Medio y África

• Sudamérica

  • Brasil

  • Argentina

  • Chile

  • Resto de Sudamérica