La inteligencia artificial automotriz alcanzará los 14.230 millones para 2030

La inteligencia artificial automotriz alcanzará los 14.230 millones para 2030

El mercado mundial de inteligencia artificial automotriz alcance los 14.230 millones de dólares para 2030, avanzando a una CAGR del 21,6 %, según un nuevo informe de Grand View Research, Inc.

Inteligencia artificial (IA) en la industria automotriz está impulsada por factores como las iniciativas gubernamentales para incorporar la conducción autónoma y la creciente demanda de vehículos autónomos. Además, es probable que la expansión de la industria automotriz impulse el crecimiento del mercado de la inteligencia artificial. El sector automotriz se ha beneficiado de la inteligencia artificial y es una de las principales industrias que utilizan la IA para aumentar y replicar la acción humana.

Se prevé que la inteligencia artificial altere el sector del automóvil al optimizar las capacidades de producción y aumentar el crecimiento corporativo. El desarrollo y la implementación de tecnologías novedosas como la movilidad autónoma, la creación rápida de prototipos, las simulaciones de vehículos y las fábricas de automóviles habilitadas para IA impulsan el mercado de la tecnología autónoma. Los fabricantes de automóviles modernizan rápidamente sus sistemas de producción existentes mediante la incorporación de plataformas de IA. Las empresas continúan aumentando su enfoque en el desarrollo de vehículos autónomos para aumentar la movilidad de los pasajeros.

La IA en la automoción ha ganado terreno en los últimos años. AI mejora la experiencia del cliente a través de interfaces conversacionales y recomendaciones personalizadas basadas en preferencias. Además, se utiliza para ampliar las capacidades de las tecnologías existentes, como los asistentes de voz, al permitirles comprender lo que necesita y brindarle información relevante. Por ejemplo, en junio de 2022, Hailo, un fabricante de chips de IA, se asoció con Renesas para permitir que los clientes automotrices pasen sin problemas de ADAS a la conducción automatizada. Con la colaboración entre Hailo y Renesas, la sofisticada tecnología ADAS será más accesible para vehículos de todo tipo.

COVID-19 aceleró la implementación de inteligencia artificial en industrias críticas, particularmente la industria automotriz. La IA se aplica de manera eficiente en toda la cadena de valor automotriz, incluida la posproducción, la fabricación, la cadena de suministro, el diseño, la producción, la asistencia al conductor y los sistemas de evaluación de riesgos. Aunque los actores del mercado han sido testigos de un volumen de ventas relativamente bajo durante el primer año de la pandemia, el mercado está ganando terreno gradualmente. La pandemia de COVID-19 ha obligado a los fabricantes de automóviles a reconsiderar su estrategia a corto plazo para redefinir la automatización.

Perspectivas de componentes

El segmento de hardware tuvo la mayor participación de ingresos de más del 76% en 2021. El hardware y el software constituyen la sección de componentes. Los sistemas automotrices de IA en chip (SoC) son más heterogéneos que los SoC de otros dispositivos de borde debido al acoplamiento íntimo entre el hardware del chip. Además, ADAS o software de tiempo de ejecución de conducción autónoma y el empleo de tipos de elementos de procesamiento especializados aceleran pasos algorítmicos específicos. La tendencia actual de adopción de IA en la industria automotriz impulsará el crecimiento del mercado en los próximos años.

La IA y el aprendizaje automático trabajan juntos en el sector de la automoción para desarrollar algoritmos que analicen situaciones de tráfico, tomen decisiones rápidas y aprendan de otros participantes. Adaptar la tecnología a las condiciones que cambian rápidamente y reducir el factor humano en los accidentes automovilísticos es un desafío para los desarrolladores de software automotriz. Las principales empresas de automóviles compiten cada vez más en función del software ML e AI para vehículos autónomos. Cada vez más, los proveedores de nivel 1 y los OEM trabajan con proveedores de servicios de TI para satisfacer sus necesidades de ingeniería. Los vehículos autónomos y autónomos aún están en fase de desarrollo. Los prototipos de trabajo de muchos OEM se están probando en varias áreas. Lyft, Uber, Ford, Toyota, Honda y Tesla son algunos de los jugadores que compiten por ser pioneros en el mercado con vehículos completamente autónomos.

Perspectivas y hallazgos clave de la industria del informe sobre inteligencia artificial automotriz

• Las características de los vehículos autónomos impulsados ​​por IA, como la conducción autónoma, el piloto automático y el estacionamiento automático, se adoptan ampliamente debido a sus bajos requisitos de intervención humana.
• El crecimiento del mercado se ve afectado positivamente por la introducción del software de seguimiento de vehículos que permite el seguimiento en tiempo real de los vehículos en diferentes ubicaciones.
• Las inversiones de los fabricantes de automóviles en IA y LiDAR han respondido a la creciente demanda de vehículos inteligentes, lo que ha impulsado el crecimiento en toda la industria.
• Se anticipa que Asia Pacífico será testigo de la CAGR más alta durante el período de pronóstico. Las economías en crecimiento junto con una población masiva impulsarán el crecimiento.

Lea el informe de investigación de mercado completo para obtener más información, " Inteligencia artificial automotriz Informe de análisis de tendencias, participación y tamaño del mercado por componente, por nivel de autonomía (nivel 1, nivel 2, nivel 3, nivel 4), por tecnología, por tipo de vehículo, por Pronósticos de región y segmento, 2022 - 2030 ", publicado por Grand View Research.

Crecimiento y tendencias del mercado de inteligencia artificial automotriz

La llegada de estándares como los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), la alerta de punto ciego, el control de crucero adaptativo (ACC) y la mayor demanda de características de conveniencia continúan atrayendo a los proveedores automotrices a la IA. Los sucesos de misión crítica de la IA requieren análisis, advertencias y directivas. Automotive ADAS comprende varios sensores avanzados, como LiDAR, unidades de medición inercial (IMU), radar, cámaras y sensores de presión y temperatura para el monitoreo constante de las condiciones circundantes. La cadena de señales requiere un acondicionamiento adecuado de las salidas de los sensores, detección y comunicaciones confiables de baja latencia dentro del vehículo y la infraestructura circundante.

La IA tiene un enorme potencial en la industria automotriz cuando se integra en los productos, la producción, los procesos de fabricación y las cadenas de valor agregado de la industria. Se espera que el despliegue de IA contribuya significativamente a un ecosistema de movilidad más seguro, más limpio, más eficiente y más confiable. Por ejemplo, las aplicaciones de IA en vehículos conectados y automatizados mejoran la seguridad del conductor, el monitoreo, el conocimiento de la situación, la comodidad y la predicción de trayectoria. Puede conducir a ganancias significativas en el rendimiento y la eficiencia, como mejores flujos logísticos, fluidez del tráfico y reducción del consumo de combustible o energía.

En los últimos años, las empresas que fabrican tecnología de sistemas de conducción automatizada (ADS) han probado minuciosamente en vivo vehículos autónomos que operan en entornos virtuales para garantizar su confiabilidad y seguridad. Sin embargo, la pandemia de COVID-19, que comenzó en marzo de 2020 , impidió, interrumpió y retrasó el lanzamiento de estos nuevos objetivos de prueba de desarrollo de productos debido a su comienzo repentino y a los continuos impactos que resurgieron.

Un estudio publicado por Adrian Chen Yang Tan el 10 de marzo de 2022 utilizó datos del Programa de prueba de vehículos automatizados de California para determinar cómo la pandemia afectó las tendencias de prueba, la reanudación y las condiciones de prueba. El estudio enfatizó cuán crucial es que las medidas gubernamentales alienten y faciliten el desarrollo de vehículos autónomos en situaciones de pandemia.

Información sobre el nivel de autonomía

El segmento de nivel 2 representó la participación de ingresos más alta de más del 48 % en 2021. Los sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS) en los vehículos de nivel 2 pueden hacerse cargo de la aceleración, la dirección y el frenado en circunstancias específicas. Varios sistemas automatizados funcionan sincronizados con otros durante tareas de conducción más complejas, pero un conductor humano siempre debe intervenir si el automóvil encuentra un problema que no puede resolver. Los vehículos semiautónomos brindan una solución pragmática y rápida al requisito de movilidad bajo demanda. Además de ser sostenibles, autónomos y convenientes, los autos semiautónomos son más seguros y fáciles de manejar que los vehículos completamente automatizados. Por lo tanto, las preocupaciones de seguridad impulsan el crecimiento del segmento.

El segmento totalmente autónomo será testigo de una CAGR más baja durante el período de pronóstico. Los coches autónomos o totalmente autónomos están siendo sometidos a pruebas por cuestiones relacionadas con la seguridad y requieren algún tiempo para afianzarse en el mercado con la confianza de los usuarios. Los actores del mercado están adoptando asociaciones y adquisiciones para impulsar los desarrollos en automóviles autónomos. Por ejemplo, en marzo de 2022, Jaguar Land Rover se asoció con Nvidia para integrar conectividad y funcionalidad autónoma avanzada en todos los automóviles lanzados por Jaguar Land Rover para 2025. Los automóviles lanzados por Jaguar Land Rover tienen capacidad autónoma de nivel 3.

Información sobre el tipo de vehículo

El segmento de vehículos de pasajeros representó más del 85 % del mercado de inteligencia artificial (IA) automotriz en 2021. Actualmente, los vehículos de pasajeros constituyen una parte importante del mercado a medida que aumenta la adopción de IA en vehículos comerciales. Los vehículos de pasajeros, como automóviles y motocicletas, han implementado la integración de IA. Por ejemplo, en diciembre de 2020, Kawasaki comenzó a desarrollar motocicletas con tecnología híbrida y asistente de IA. Es probable que tales desarrollos significativos impulsen el crecimiento.

La integración de redes neuronales profundas, aprendizaje automático y visión por computadora abre nuevas posibilidades para abordar muchas funciones asociadas con las operaciones de vehículos comerciales. Debido a los avances en la tecnología de sensores y la inteligencia artificial (IA), los vehículos automatizados pueden analizar varios objetos en la carretera y determinar cómo responder. Por ejemplo, International Road Dynamics Inc. investiga varios métodos para aplicar inteligencia artificial a las operaciones de vehículos comerciales. Los objetivos son aumentar la flota de vehículos comerciales y la seguridad y eficiencia del movimiento de carga.
Perspectivas tecnológicas

El aprendizaje automático tuvo la participación de ingresos más alta de más del 36 % en 2021. El aprendizaje automático para automoción, los algoritmos automotrices de IA y las redes neuronales artificiales ayudan a los vehículos inteligentes a medir las condiciones de la carretera mejor que los conductores humanos. Intellias, un proveedor de soluciones de inteligencia artificial de EE. UU., desarrolló una solución de interfaz hombre-máquina (HMI) para la industria automotriz. Además de ofrecer soporte técnico a los OEM y proveedores de soluciones de IA automotriz, analiza los patrones de comportamiento humano para tomar decisiones basadas en datos en la carretera según las señales de tráfico. Un algoritmo de aprendizaje automático para automóviles puede predecir los tiempos de viaje, la congestión del tráfico e incluso las averías de los vehículos en función de datos históricos y en tiempo real.

Se espera que el segmento de visión por computadora de la IA en el mercado automotriz crezca a la CAGR más alta para fines de 2030. La visión por computadora, a menudo conocida como visión artificial, es una tecnología basada en IA. Esta técnica recopila datos valiosos de las fotos utilizando algoritmos de aprendizaje automático y actúa como el ojo del vehículo. Además, la visión artificial también se utiliza para inspeccionar detalles durante la producción de automóviles. El rápido crecimiento del segmento se puede atribuir a la funcionalidad mencionada.

Perspectivas regionales

América del Norte tuvo la mayor participación de ingresos por encima del 38 % en 2021. Durante el período de pronóstico, se espera que la región mantenga su participación más significativa en la industria. Se puede atribuir a la adopción temprana de tecnología como la inteligencia artificial y el análisis. La región seguirá experimentando un crecimiento debido al aumento de la contratación en roles de IA en la industria automotriz. Además, América del Norte ha sido durante mucho tiempo un líder en el sector de vehículos automatizados, y los centros tecnológicos de la costa oeste de EE. UU. han sido una fuente importante de sus contribuciones a la tecnología de conducción autónoma. Estados Unidos lidera la carrera para hacer que los vehículos autónomos sean seguros, con empresas como Uber y Tesla ganando cada vez más protagonismo con sus éxitos y contratiempos.

Se espera que Asia Pacífico sea testigo de una CAGR de más del 24,3% durante el período de pronóstico. El rápido crecimiento de la región se puede atribuir al aumento de las ventas de automóviles de pasajeros premium, el aumento de los ingresos disponibles y una opinión positiva de los consumidores sobre la IA. Singapur encabezó el Índice de Preparación de Vehículos Autónomos de KPMG en 2020, lo que demuestra el apoyo del estado para el uso de vehículos automatizados a través de la aceptación pública, la política y la regulación. Además, el gobierno japonés ha revelado planes para tener vehículos altamente automatizados operando en áreas específicas para 2022.

Información sobre empresas clave y cuota de mercado

Los competidores de IA automotriz se enfocan en la innovación y las actualizaciones de la cartera de productos para lograr una ventaja competitiva. Por ejemplo, en junio de 2022, Li Auto L9 y Drive Orin de NVIDIA introdujeron SUV de lujo con tecnología de conducción inteligente. Los vehículos de Li Auto están equipados con el sistema avanzado de asistencia al conductor de la compañía, Li AD Max. Además de los SoC DRIVE Orin, el sistema utiliza 11 cámaras, LIDAR frontal, radar y 12 sensores ultrasónicos.

Adquirir nuevas empresas e integrarlas hacia atrás es una estrategia que utilizan las empresas para reducir costos y aumentar el rendimiento. Por ejemplo, en julio de 2022, Michelin adquirió RoadBotics, una startup estadounidense que aprovecha la inteligencia artificial para el análisis visual de datos. La adquisición ayudará a Michelin a continuar brindando las soluciones y servicios basados ​​en datos que ofrece MICHELIN DDi (Driven Data to Intelligence). Las capacidades de visión por computadora de RoadBotics, junto con DDi de Michelin, brindarán información única sobre las causas raíz de los cuasi accidentes en función del comportamiento de conducción.

Consulte más estudios relacionados publicados por Grand View Research:

• Mercado de robótica automotriz: se espera que el tamaño del mercado mundial de robótica automotriz alcance los USD 13,600 millones para 2025, con una CAGR del 13,8 %, según un nuevo informe de Grand View Research, Inc. La creciente adaptación de la automatización y la robótica dentro de la industria automotriz es un factor importante que se espera que impulse el crecimiento del mercado.
• Mercado de bombas de combustible eléctricas automotrices: se estima que el tamaño del mercado mundial de bombas de combustible eléctricas automotrices alcanzará un valor de USD 18,44 mil millones para 2025, progresando a una tasa compuesta anual del 5,0 % de 2019 a 2025, según un nuevo estudio de Grand View Research, Inc. Se utiliza una bomba de combustible eléctrica para automóviles para bombear combustible desde los tanques a los inyectores, que luego rocía combustible en el motor a alta presión. Se anticipa que la creciente demanda de bombas de alta eficiencia de combustible para reducir el consumo total de combustible en los vehículos junto con el aumento en la producción y las ventas mundiales de vehículos impulsará el mercado durante el período de pronóstico.
• Mercado de vehículos automotrices para todo: se espera que el mercado mundial de vehículos automotrices para todo (V2X) alcance los USD 26,720 millones.para 2025 según un nuevo informe de Grand View Research, Inc. La industria automotriz está experimentando una serie de transiciones, la industria avanza hacia la digitalización y la movilidad conectada. Ha habido un aumento significativo en el uso de la electrónica en los vehículos. Los vehículos de hoy han pasado de ser un vehículo convencional a vehículos inteligentes y están equipados con sistemas de comunicación que alertan o ayudan al conductor en caso de un posible accidente. Además, la creciente demanda de los consumidores por características convenientes ha obligado a varios OEM a incorporar sistemas de comunicación V2X. La implementación de la comunicación V2X no solo aumentará el aspecto de seguridad, sino que también brindará una experiencia de conducción mejorada