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Physical AI / Embedded AI

車載ADAS/自動運転向け
AIチップセット市場調査

車載AIチップセットは「性能(TOPS)」だけでは勝てません。
機能安全(ISO 26262)、サイバーセキュリティ(ISO/SAE 21434)、更新管理(UN-R156)、サイバー管理(UN-R155)など、 型式認証と量産運用まで含めた“市場アクセス条件”が競争力を決めます。

+ $7.62B
市場増分(2024–2029)
20.8%
CAGR(2024–2029)
$4.85B
市場規模 推定(2024)
$12.47B
市場規模 推定(2029)
トピック概要

対象は、カメラ/レーダなどのセンサ融合と認識、ドライバ監視、ADAS/ADの中核推論を担う車載AIプロセッサ/SoCです。 競争はSoC単体から「統合プラットフォーム(開発・検証・量産・OTA運用)」へ移行しています。

需要ドライバー:ADAS義務化と安全要求

EUの一般安全規則などにより、AEBやレーン維持などのADAS搭載が進み、推論コンピュート需要を底上げ。

「標準搭載化」する領域ほど、コスト/熱/量産供給が重要になります。

競争軸:中央集約コンピュート / ゾーナル化

SDVの潮流により、複数ECUの統合と、隔離/仮想化を前提にした“混在ワークロード”が一般化。

チップ+ソフト+検証の統合が差別化。

参入障壁:CSMS/SUMSと監査

UN-R155/156(サイバー/更新)とISO/SAE 21434(工学要求)が、型式認証と運用を規定。

後工程(更新・脆弱性対応)が“コストの本体”になるケースが増えます。

実装課題:SOTIFとAIの不確実性

故障(ISO 26262)だけでなく、意図した機能の不足(SOTIF:ISO 21448)まで含めて安全を説明する必要。

データ、検証、ロールバック戦略が重要です。

主要プレイヤーの比較

TOPSだけでなく、ASIL、セキュリティ、I/O、開発エコシステム、量産・更新運用まで含めて比較するのが実務的です。

企業 代表プラットフォーム 公開性能/特徴(例) 狙い 評価ポイント(実務)
NVIDIA DRIVE AGX Orin 最大254 TOPS / ASIL-D・冗長性を訴求 L2+〜高機能 統合SDK、検証、車載I/O、供給・量産実績
Qualcomm Snapdragon Ride 200 TOPS想定ユースケース / 高温環境対応の記載 省電力×統合 ADAS+コックピット統合(BOM/熱/配線)
Mobileye EyeQ6 Lite EyeQ4M比4.5倍演算 / 半分程度の面積 / 同程度の電力 量産ADAS アルゴリズム統合、コスト、カメラ一体設計
Renesas R-Car V4H 深層学習 最大34 TOPS L2+/L3量産 国産サプライチェーン、ツール整備、電力効率
NXP S32 CoreRide / S32N 中央計算向け“スーパーインテグレーション”を訴求 SDV中央計算 隔離・仮想化、ネットワーク統合、パートナー
規制・標準のタイムライン(要点)

車載AIは「技術競争」だけでなく「型式認証と運用設計」が勝敗を分けます。要件は市場ごとに異なるため、対象地域の最新要件を前提にしてください。

2021:UN-R155/156 発効

CSMS(サイバー管理)とSUMS(更新管理)の枠組みが制度化。

2022–2024:適用の段階拡大

新型式→全新車へ展開。EUではGSRによりADAS必須化が段階適用。

現在:SDV(中央集約/ゾーン)へ構造転換

ECU統合、隔離・仮想化、OTA運用を前提としたプラットフォーム競争。

参考リンク(一次・公式を優先)

市場数値は定義差が大きいため、同じ「車載AIチップセット」でも対象範囲を確認しながら参照してください。

 

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