Applied AI in Autonomous Vehicles Market

Aperçu du marché de l'IA appliquée aux véhicules autonomes

pLe marché de l'IA appliquée aux véhicules autonomes devrait passer de 2,27 milliards USD en 2025 à 19,46 milliards USD d'ici 2034, affichant un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 26,62 % au cours de la période de prévision (2025 - 2034). De plus, la taille du marché de l'IA appliquée aux véhicules autonomes était évaluée à 1,79 milliard USD en 2024.

L'application pratique de la technologie d'intelligence artificielle pour permettre des capacités de conduite autonome et améliorer divers éléments du fonctionnement des véhicules autonomes est appelée IA appliquée aux voitures autonomes. Cela implique l'utilisation d'algorithmes d'IA, de techniques d'apprentissage automatique et d'un traitement de données puissant pour développer des voitures capables de naviguer, de détecter leur environnement, de porter des jugements et d'interagir avec leur environnement sans intervention humaine. Pour détecter avec précision l'environnement du véhicule, les algorithmes d'IA traitent les données de capteurs tels que le LiDAR, le radar, les caméras et les capteurs à ultrasons. Les techniques de fusion de capteurs combinent les données de divers capteurs pour fournir une image complète et fiable de l'environnement.

FIGURE 1 : TAILLE DU MARCHÉ DE L'IA APPLIQUÉE AUX VÉHICULES AUTONOMES 2025-2034 (MILLIARDS USD)

Source : Recherche secondaire, recherche primaire, base de données MRFR et analyse d'analystes

Tendances du marché de l'IA appliquée aux véhicules autonomes

h4Utilisation croissante de ML pL'application des techniques d'apprentissage automatique aux véhicules autonomes pour la prise de décision devient de plus en plus complexe. Les véhicules utilisent des algorithmes d'apprentissage par renforcement et d'apprentissage par renforcement profond pour prendre des décisions de conduite sophistiquées et s'adapter à divers scénarios routiers. Sur la route, les véhicules autonomes sont confrontés à un large éventail de situations complexes, des changements de voie et des interactions avec les piétons à la traversée de zones de construction. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux véhicules d'apprendre à partir d'une grande quantité de données d'entraînement et de s'adapter efficacement à des conditions variées. L'apprentissage par renforcement est utilisé pour apprendre aux voitures autonomes à effectuer des actions par essais et erreurs. Les véhicules peuvent apprendre un comportement optimal en obtenant des retours de leur environnement sans avoir besoin de programmation explicite. Les véhicules autonomes doivent être capables de s'adapter aux conditions routières changeantes, aux conditions météorologiques et aux nouveaux scénarios. Ces voitures peuvent apprendre en permanence de leurs expériences et améliorer leurs performances au fil du temps grâce à l'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour créer des systèmes de planification et de contrôle des trajectoires. L'apprentissage par renforcement profond et l'apprentissage par renforcement sont utilisés pour entraîner des modèles qui permettent aux véhicules de négocier des paramètres complexes et dynamiques, de changer de voie en toute sécurité et d'éviter les dangers. Pour la cartographie et la localisation haute définition, l’apprentissage automatique est utilisé. Les systèmes SLAM (localisation et cartographie simultanées), qui utilisent des approches d'apprentissage automatique, aident les voitures autonomes à créer et à mettre à jour des cartes de leur environnement en temps réel, permettant une localisation exacte.

Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Aperçu des segments

h4Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Composant pDans ce rapport, le marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes a été segmenté en fonction des composants : matériel, logiciels et services, par technologie (apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision par ordinateur, informatique contextuelle, etc.), par type (véhicules semi-autonomes et véhicules entièrement autonomes), par type de véhicule (véhicule de tourisme et véhicule utilitaire).

Le segment « Matériel » détient la plus grande part du marché total. En effet, les composants matériels tels que les capteurs, les actionneurs et les plateformes informatiques sont essentiels au fonctionnement des véhicules autonomes. Les capteurs collectent des données sur le véhicule. L'environnement, y compris la position des autres véhicules, des piétons et des obstacles, est analysé. Les caméras, les radars et les LiDAR comptent parmi les capteurs les plus utilisés dans les voitures autonomes. Les systèmes informatiques traitent les données des capteurs et prennent des décisions concernant les mouvements du véhicule. Les GPU, les CPU et les FPGA sont les plateformes informatiques les plus répandues dans les véhicules autonomes.

Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Perspectives technologiques

pDans ce rapport, le marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes a été segmenté en fonction de la technologie : apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision par ordinateur, informatique contextuelle, etc.

L'apprentissage automatique représente la plus grande part du marché total. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle dans lequel les ordinateurs peuvent apprendre sans être explicitement programmés. Par conséquent, il est particulièrement adapté à des tâches telles que la reconnaissance d'objets, la catégorisation et la prédiction, toutes nécessaires aux voitures autonomes. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent de déterminer la meilleure ligne de conduite à adopter pour le véhicule en fonction de Le système détecte automatiquement la position et l'environnement du véhicule, ainsi que ses mouvements, tels que la direction, le freinage et l'accélération. L'essor de l'apprentissage automatique stimule la croissance de l'industrie de l'IA appliquée aux voitures autonomes.

Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Aperçu des types de véhicules

pDans ce rapport, le marché de l'IA appliquée aux véhicules autonomes a été segmenté, selon le matériau, en véhicules semi-autonomes et véhicules entièrement autonomes.

Le segment des véhicules semi-autonomes représente 59 % de la part totale.

Les véhicules semi-autonomes offrent une solution pratique et rapide au besoin de mobilité à la demande. Ils sont plus sûrs et plus faciles à entretenir que les véhicules entièrement automatisés, en plus d'être durables, autonomes et maniables. Par conséquent, les préoccupations en matière de sécurité stimulent l'expansion de ce segment. Les véhicules semi-autonomes sont équipés de capteurs et de logiciels qui leur permettent d'effectuer des tâches telles que le maintien de voie, le régulateur de vitesse adaptatif et Freinage d'urgence automatique. Ces éléments peuvent contribuer à réduire les accidents et à améliorer la fluidité du trafic.

Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Aperçu des types de véhicules

pDans ce rapport, le marché de l'IA appliquée aux véhicules autonomes a été segmenté selon le type de véhicule : véhicule de tourisme et véhicule utilitaire.

Le segment des véhicules de tourisme détient la plus grande part du marché total.

Les véhicules de tourisme représentent désormais une part importante du secteur, tandis que l'utilisation de l'IA dans les véhicules utilitaires est en croissance. L'intégration de l'IA a été mise en œuvre dans les véhicules de tourisme tels que les voitures et les motos. L'IA a le potentiel d'améliorer considérablement le confort et la sécurité des passagers voyageant dans n'importe quel véhicule. Dans les systèmes ADAS, l'IA est couramment utilisée pour analyser les données de nombreux capteurs tels que les caméras, les radars et les LiDAR. L'IA est utilisée pour créer des algorithmes capables de planifier les actions d'un véhicule en fonction de sa perception de son environnement. Cela implique des tâches telles que la planification d'itinéraire, les changements de voie et l'évitement d'obstacles. La demande croissante de systèmes plus sûrs et Des transports plus efficaces stimulent la croissance du marché de l'IA appliquée aux voitures autonomes dans le secteur des véhicules de tourisme.

FIGURE 2 : MARCHÉ MONDIAL DE L'IA APPLIQUÉE AUX VÉHICULES AUTONOMES, PAR UTILISATEUR FINAL, 2022 VS 2032 (MILLIARDS USD)

Source : Recherche secondaire, recherche primaire, base de données MRFR et analyse d'analystes

Global Marché de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Aperçu régional

pLe marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes est segmenté par région : Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique, et Amérique du Sud. Les principaux pays étudiés dans le rapport de marché sont les États-Unis, le Canada, l'Allemagne, le Royaume-Uni, l'Italie, l'Espagne, la Chine, le Japon, l'Inde, l'Australie, les Émirats arabes unis et le Brésil.

Le marché nord-américain de l'IA appliquée aux véhicules autonomes détient la plus grande part de marché. Cela s'explique par l'adoption précoce d'innovations technologiques telles que l'intelligence artificielle et l'analyse. La croissance de la région sera alimentée par l'augmentation des recrutements dans le secteur de l'IA dans l'industrie automobile. De plus, l'Amérique du Nord est depuis longtemps pionnière dans le secteur des véhicules automatisés, les centres technologiques de la côte ouest des États-Unis contribuant largement à la technologie de conduite autonome. Les États-Unis sont en tête de la course à la sécurité des véhicules autonomes, des entreprises comme Uber et Tesla faisant la une des journaux pour leurs réussites et leurs erreurs.

Le marché de l'IA appliquée en Asie-Pacifique Le marché des véhicules autonomes connaît une croissance fulgurante. L'expansion rapide de la région s'explique par la hausse des ventes de voitures particulières haut de gamme, la hausse du revenu disponible et la perception positive de l'IA par les consommateurs. La hausse des ventes de véhicules de luxe équipés de technologies d'IA avancées dans la région a attiré des clients en quête d'expériences de conduite plus agréables. L'augmentation des revenus discrétionnaires des consommateurs, qui leur permettent d'acquérir des véhicules à la pointe de la technologie, stimule la demande de solutions automobiles basées sur l'IA. De plus, l'opinion positive des clients sur l'IA dans le secteur automobile, qui offre commodité, sécurité et expériences personnalisées, a alimenté la croissance du marché.

FIGURE 3 : TAILLE DU MARCHÉ DE L'IA APPLIQUÉE AUX VÉHICULES AUTONOMES PAR RÉGION EN 2022 ET 2032 (EN MILLIARDS DE DOLLARS AMÉRICAINS)

Source : Recherche secondaire, recherche primaire, base de données MRFR et analyse d'analystes

Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes : Principaux acteurs et perspectives concurrentielles

pLe marché de l'IA appliquée aux véhicules autonomes est extrêmement concurrentiel, avec de nombreuses entreprises fournissant des pièces et composants métalliques au secteur automobile. Le secteur présente des acteurs établis et importants, ainsi qu'une multitude de petites entreprises et d'entreprises émergentes. Ces entités se consacrent à l'avancement des technologies et procédés d'emboutissage innovants, visant Améliorer l'efficacité, réduire les dépenses et améliorer la qualité des pièces métalliques. Leur priorité est de respecter les réglementations environnementales et de sécurité strictes qui régissent le secteur automobile.

La concurrence dans le secteur de l'IA appliquée aux véhicules autonomes est stimulée par des facteurs tels que les prix, la qualité, la rapidité de livraison et la capacité à proposer des solutions sur mesure aux clients. Les collaborations avec des partenaires du secteur, comme les équipementiers et les fournisseurs, constituent une stratégie essentielle pour maintenir la compétitivité. Les fusions et acquisitions sont monnaie courante, les entreprises cherchant à étendre leur influence et leurs capacités. Parallèlement, des investissements considérables sont consacrés à la recherche et au développement afin de développer de nouveaux matériaux et technologies qui améliorent les performances, l'endurance et la sécurité des composants métalliques.

Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes : principales entreprises

ul

• Alphabet

• Tesla

• Baidu

• Ford

• Mircosoft

• Volvo

• pToyoto

• Aptiv

• Intel

• Continentale

• Bosch

• Nvidia.

h3Mondial IA appliquée aux véhicules autonomes - Segmentation du marché h4Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Perspectives par composante ul

• Matériel

• Logiciels

• Services

h4Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Perspectives technologiques ul

• Apprentissage automatique

• Traitement du langage naturel

• Vision par ordinateur

• Contextualisation Informatique

• Autres

h4Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Perspectives par type de véhicule ul

• Véhicules semi-autonomes

• Véhicules entièrement autonomes

h4Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Perspectives par type de véhicule ul

• Voitures particulières

• Véhicules utilitaires

h4Marché mondial de l'IA appliquée aux véhicules autonomes - Régional Outlook ul

• Amérique du Nord

  • États-Unis

  • Canada

  • Mexique

• Europe

  • Allemagne

  • France

  • Royaume-Uni

  • Italie

  • Espagne

  • Reste de Europe

• Asie-Pacifique

  • Chine

  • Japon

  • Inde

  • Corée du Sud

  • Australie

  • Reste de l'Asie-Pacifique

• Moyen-Orient et amp; Afrique

  • Arabie saoudite

  • Émirats arabes unis

  • Afrique du Sud

  • Reste du Moyen-Orient et de l'Afrique

• Amérique du Sud

  • Brésil

  • Argentine

  • Chili

  • Reste de l'Amérique du Sud