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 ソフトウェア定義車両（SDV）の世界市場 2026-2036年The Global Software-Defined Vehicles (SDV) Market 2026-2036 世界のSoftware-Defined Vehicles市場は、自動車産業の歴史において最も大きな変革の一つであり、自動車の構想、開発、製造、収益化の方法を根本的に再定義するものである。この市場には、ソ... もっと見る
サマリー
世界のSoftware-Defined Vehicles市場は、自動車産業の歴史において最も大きな変革の一つであり、自動車の構想、開発、製造、収益化の方法を根本的に再定義するものである。この市場には、ソフトウェア開発、電子/電気アーキテクチャー、ハードウェアコンポーネント、統合サービスの包括的なエコシステムが含まれ、これらのエコシステムが一体となることで、自動車は固定された機能を持つ静的な製品にとどまることなく、その運用ライフサイクルを通じて継続的に進化することが可能になる。SDV 市場は並外れた成長の可能性を示しており、2026 年の 4700 億ドルから 2036 年には推定 1 兆 1900 億ドルに拡大する。この成長軌道は、従来の自動車市場の拡大率2.1%を大幅に上回っており、業界における価値創造メカニズムの根本的な変化を示している。市場の拡大は、5Gネットワークの普及、人工知能の進歩、クラウド・コンピューティングの成熟、コネクテッドでパーソナライズされたモビリティ体験に対する消費者の期待の進化など、複数の技術トレンドの収束が原動力となっている。
ソフトウェア開発は、SDV エコシステムの中で最も急速に成長しているセグメントである。この成長の主因は、自律走行システムの複雑化、先進運転支援機能、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス要件である。ハードウェア・コンポーネントは、集中型コンピューティング・プラットフォームと先進半導体統合に向けた車両電気アーキテクチャの根本的な変革を反映して、2036年までに最大の市場セグメントを構成する。中国は世界の SDV 市場の発展をリードしている。中国メーカーは、車両と道路とクラウドの統合に対する政府の支援、自動車アプリケーションに対するテクノロジー企業の積極的な投資、およびソフトウェアファーストの車両体験に対する消費者の受け入れを通じて、競争上の優位性を確立してきた。Baidu、Tencent、Alibaba などの企業が提供する国内テクノロジーエコシステムの統合は、中国メーカーに、従来の自動車メーカーが太刀打ちできない包括的なプラットフォーム機能を提供している。
SDV 市場は、ソフトウェア定義の車両機能を実現する複数の相互接続された技術セグメントを包含している。先進運転支援システム（ADAS）と自律走行機能は、最も価値の高いアプリケーションであり、安全性と利便性の高い機能に対してプレミアム価格と消費者の支払い意欲が高い。これらのシステムは、高度なセンサー・フュージョン、リアルタイム処理、継続的学習機能を必要とし、高性能コンピューティング・プラットフォームとAIアクセラレーション・ハードウェアの需要を促進する。コネクティビティとインフォテインメント・システムは、継続的な顧客エンゲージメントとサービス収益化の基盤を提供し、メーカーがサブスクリプション・サービス、無線アップデート、サードパーティ・アプリケーションの統合を通じて経常収益を生み出すことを可能にする。Vehicle-to-Everything （V2X）通信機能は、安全アプリケーションと交通の最適化のためにますます重要になっており、エンターテイメント機能と快適機能は長期的な収益化の機会を支えている。
SDV 市場は、テクノロジー企業が従来の自動車メーカーとますます直接競合するようになり、前例のないバリューチェーンの破壊が特徴となっている。Software-Defined Vehicle アーキテクチャにおける Tesla の継続的なリーダーシップは、OTA（Over-the-Air Update）機能、垂直統合、および消費者向けソフトウェアサービスの収益化において業界のベンチマークとなっている。百度（バイドゥ）、華為技術（ファーウェイ）、騰訊（テンセント）を含む中国のテクノロジー企業は、従来のサプライヤー関係に挑戦する包括的なプラットフォーム・ソリューションで自動車市場に参入している。従来の自動車メーカーは、自動車グレードの品質、安全性、信頼性基準を維持しながら、ハードウェア中心の開発アプローチからソフトウェア優先の開発アプローチへの転換という課題に直面している。この変革には、ソフトウェア開発能力、人材獲得、組織再編への多額の投資が必要であり、多くの企業は効果的な実施に苦慮している。
Software-Defined車両に向けた市場の進化は、従来の自動車バリューチェーンを破壊すると同時に、サブスクリプション・サービス、フィーチャー・オンデマンド・オファリング、データ収益化といった新たなビジネスモデルの機会を生み出す。この市場で成功するには、従来の自動車工学の専門知識をはるかに超えた、ソフトウェア開発、エコシステム統合、継続的イノベーションの能力に習熟する必要がある。
この調査レポートは、ソフトウェア中心の自動車アーキテクチャーによって自動車産業を再構築する変革的なシフトについて包括的に分析しています。本レポートは、ソフトウェア開発、E/Eアーキテクチャ、ハードウェアコンポーネント、統合サービスなど、市場促進要因、技術進化、競争力、地域差、戦略的機会に関する重要な洞察を提供します。主要企業 71 社の詳細な分析、広範な市場予測モデル、および OEM、サプライヤ、テクノロジープロバイダに対する戦略的提言を掲載した本レポートは、SDV の変革を進める関係者にとって不可欠なリソースとなります。本レポートは、中国、ヨーロッパ、北米を含む主要な自動車市場において、自律走行統合、V2Xコネクティビティ、AIアプリケーション、サイバーセキュリティフレームワーク、規制コンプライアンス要件を包括的にカバーしています。
レポート内容
目次1 エグゼクティブサマリー
1.1 主な市場所見と戦略的意味合い
1.2 SDVプラットフォームのメリット
1.2.1 ユーザー体験の向上
1.2.2 開発コストの削減
1.2.3 新たなビジネスモデル
1.2.4 安全性とセキュリティの強化
1.2.5 柔軟性の向上とカスタマイズ
1.3 SDVの市場規模と成長予測（2026年～2036年）
1.4 地域別市場リーダーシップ分析
1.5 投資機会とリスク評価
1.6 ボトムラインを前面に：重要成功要因
1.7 SDVレベルガイドと評価フレームワーク
1.8 2036年までの世界市場予測
1.9 急速な普及を促進する市場加速要因
2 市場概要と世界動向
2.1 自動車産業を取り巻く市場の変化
2.1.1 世界の自動車市場における最近の動向
2.1.1.1 バッテリー電気自動車（BEV）の採用
2.1.1.2 BEV採用率の減速
2.1.1.3 米国における化石燃料推進
2.1.1.4 欧州連合のコミットメント
2.1.1.5 中国のBEV推進
2.1.2 自動車に求められる機能とサービス
2.2 統合とパートナーシップ
2.2.1 OEMによるSDVのローンチタイムライン
2.3 SDVプラットフォームの融合
2.4 クラウドネイティブの開発
2.5 安全性とセキュリティの重視
2.6 AIとリアルタイム処理
2.7 タイムトゥマーケットの加速
2.8 SDVとは何か
2.8.1 定義
2.8.2 ハードウェアとソフトウェアのデカップリング
2.8.3 クラウドコネクティビティとデジタルエコシステムの統合
2.8.4 無線アップデート機能
2.8.5 SDVの開発特性
2.9 自動車業界を形成する主要なアーキテクチャトレンド
2.9.1 分散型コンピューティングから集中型コンピューティングへ
2.9.2 ゾーンベースアーキテクチャの採用
2.9.3 サービス指向アーキテクチャの実装
2.9.4 勢いを増す標準化への取り組み
3 SDV アーキテクチャと技術スタック
3.1 SDV アーキテクチャスタック
3.1.1 車載コンポーネントとクラウドコンポーネント
3.1.2 ハードウェアとソフトウェアの分離
3.1.3 レイヤードアーキテクチャの実装
3.1.4 サービス指向アーキテクチャ（SOA）
3.1.5 標準化されたアプリケーションプログラミングインタフェース（API）
3.2 ハードウェアとE/Eの集中型アーキテクチャ
3.2.1ドメインアーキテクチャパスとゾーンアーキテクチャパス
3.2.2 機能別の集中化レベル
3.2.2.1 ADAS/ADおよびインフォテインメント統合
3.2.2.2 パワートレインおよびシャーシドメインコントローラ
3.2.2.3 ボディ/コンフォートゾーンコントローラ統合
3.2.2.4 特殊なECUの要件
3.3 ゾーンアーキテクチャにおけるマイクロコントローラーユニット（MCU）
3.3.1 主要なMCUプラットフォームの分析
4 SDVの成熟度評価とベンチマーク
4.1 SDVの成熟度レベルのフレームワーク
4.1.1 E/E制御から完全ソフトウェア定義の進行
4.1.2 ソフトウェア／E／E アーキテクチャの成熟度
4.1.3 ソフトウェアの更新可能性レベル（マニュアルからセーフティクリティカルな OTA）
4.1.4 安全性とセキュリティの成熟度段階
4.1.5 ユーザーエクスペリエンスの進化（静的なものからパーソナライズされたものへ）
4.1.6 エコシステムの統合レベル（基本アクセスからシームレスな統合まで）
4.2 世界の SDV 成熟度評価
4.2.1 中国
4.2.1.1 SDV スタック
4.2.1.2 ソフトウェアアーキテクチャ
4.2.1.3 自動車のユーザーエクスペリエンス設計とエコシステムの統合
4.2.2 米国
4.2.2.1 Tesla
4.2.2 SDVイノベーション
4.2.3 欧州
5 世界市場規模および予測（2026年～2036年）
5.1 SDV市場全体の予測
5.1.1 ソフトウェア開発市場
5.1.2 E/E開発市場
5.1.2.1 E/Eコンポーネント供給市場
5.1.3 SDVのTAM推計と予測、2025年～2036年
5.1.4 SDVへの投資、2023年～2025年
5.2 ドメイン別市場区分
5.2.1 ADAS
5.2.2 インフォテインメントとコネクティビティ
5.2.2.1 サイバーセキュリティ
5.2.2.2 コンシューマーエクスペリエンス
5.2.2.3 プラットフォーム統合
5.2.3 パワートレイン（バッテリーを除く）
5.2.3.1 BEV
5.2.3.2 ソフトウェアとハードウェアの統合
5.2.3.3 電動パワートレイン性能の最適化
5.2.4 シャーシ制御システム
5.2.4.1 従来型からソフトウェア駆動型へ
5.2.4.2 安全性と性能要件
5.2.4.3 統合
5.2.5 ボディおよび快適性機能
5.2.5.1 ゾーンコントローラの統合
5.2.5.2 ソフトウェアの標準化
5.2.5.3 コストの最適化
5.2.6 技術コンポーネント別 SDV 市場の売上シェア
5.2.6.1 集中コンピューティングプラットフォーム
5.2.6.2.2 サービス指向アーキテクチャ（SOA）
5.2.6.3 OTA（Over-the-Air）アップデートシステム
5.2.6.4 コネクティビティソリューション（5G/6G）
5.2.6.5 AI & 機械学習プラットフォーム
5.2.6.6 車両オペレーティングシステム
5.2.6.7 エッジコンピューティングインフラ
5.2.6.8 サイバーセキュリティソリューション
5.3 SDV の販売台数と収益の予測
5.3.1 世界の車両総販売台数の予測（台）
5.3.2 SDV ハードウェア収益の予測
5.3.3 SDV 機能関連収益の予測
5.3.4 PC 販売台数の自動化レベル別内訳（L1 & L3、L3、L4 & L5）
5.3.5 世界全体における PC のソフトウェアコンポーネント売上
5.3.6 ソフトウェアサービスが生み出す車両売上予測
6 SDV サービスとアプリケーション
6.1 SDV の中核サービス
6.1.1 サービスとしての接続性
6.1.2 保険向けSDV
6.1.3 車内決済
6.1.4 無線アップデートと診断
6.1.5 ハードウェア・アズ・ア・サービス（HaaS）
6.1.6 自律性サービス（AaaS）
6.1.7 パーソナライゼーションサービス
6.2 SDV のハードウェア要件
6.2.1 通信インフラ
6.2.2 コンピューティング要件
6.2.3 ディスプレイおよびスクリーン技術
6.2.3.1 コネクテッド機能を促進するスクリーン
6.2.3.2 インフォテインメントハードウェアの進化
6.2.4 自動車用透明アンテナ
6.2.5 自動車用透明アンテナ国際市場に関する考慮事項
7.OEM SDV戦略とプラットフォーム分析
7.1 OEMとモデル／プラットフォーム
7.1.1 BMW
7.1.2 Tesla
7.1.3 Volkswagen Group
7.1.4 Toyota
7.1.5 Stellantis
7.1.6 Mercedes-Benz
7.1.7 AWS
7.1.8 Xpeng
7.1.9 Ford
7.1.10 MG (SAIC)
8.V2X and CONNECTED VEHICLE TECHNOLOGY
8.1 V2X技術の基礎
8.1.1 コネクテッド・ビークルとは何か？ 8.
2 なぜV2X通信が重要なのか
8.2.1 無線アクセス技術
8.2.1.1 4G vs 5Gの性能分析
8.2.1.2 DSRC vs C-V2Xの規制状況
8.2.2 3GPP 5Gの解釈とロードマップ
8.3 V2V および V2I 通信
8.3.1 V2X 低遅延（PC5）対高データレート（Uu）アプリケーション
8.4 V2X ハードウェアおよびインフラ
8.4.1 V2X チップセット
8.4.2 V2X モジュールおよびコンポーネント
8.4.3 路上ユニット（RSU）とインフラ
8.4.3.1 黒ゴマRSU
8.4.3.2 シーメンス
8.4.3.3 ファーウェイRSUテクノロジー
8.4.3.4 未来のモビリティのための AI 強化 RSU
8.5 地域別 V2X 開発
8.5.1 中国
8.5.2 世界の V2X 規制の枠組み
8.5.3 コネクテッド・ビークルのサイバーセキュリティ
8.5.4 5Gオートモーティブ協会（5GAA）
8.5.5 コネクテッド・ビークルのサプライチェーン
9.自動運転車コネクティビティと SDV インテグレーション
9.1 自動運転技術の統合
9.1.1 なぜ自動車を自動化するのか？
9.1.2 自動化レベル
9.1.3 各レベルにおける自律走行の機能
9.2 センサー技術
9.2.1 レベル1からレベル4までのセンサースイートの進化
9.2.2 自律走行技術
9.3 自動化レベル別のコネクティビティ要件
9.3.1 5Gは自律走行にとって重要
9.3.2 V2Xサイドリンク
9.3.3 Level 2の要件
9.3.4 Level 3要件
9.3.5 Level 4 (プライベート)の要件
9.3.6 Level 4 (ロボタクシー)の要件
9.4 マッピングとローカリゼーション
9.4.1 自律走行車のローカライゼーション戦略
9.4.2 HDマッピング資産とサービスモデル
9.4.3 レーンモデル
9.4.4 マッピングビジネスモデルとプレーヤー
9.4.4.1 概要
9.4.4.2 サービスとしてのHDマップ（HDMaaS）モデル
9.4.5 レーダーとカメラベースのマッピング
9.4.6 ローカリゼーション技術
9.5 遠隔操作と遠隔支援
9.5.1 遠隔操作の3つのレベル
9.5.2 展開
9.5.3 遠隔支援と制御システム
9.5.4 遠隔操作サービスプロバイダー
10 .生成AIと先進技術
10.1 SDVにおけるジェネレーティブAIの統合
10.1.1 ジェネレーティブAIとは何か？
10.1.2 車載ジェネレーティブAIアプリケーション
10.1.3 スマートコックピットAIインテグレーション
10.1.4 スパイクパーソナルアシスタント（AWS & BMW）
10.1.5 パーソナライズドデジタルアシスタント開発
10.2 自動車メーカー向けジェネレーティブAI
10.2.1 自動車設計向けジェネレーティブAI
10.2.1.1 Vizcom（Nvidia 搭載）
10.2.1.2 自動車向け Microsoft AI
10.2.1.2.1 Microsoft M365 Copilot 統合
10.3 デジタルツインとシミュレーション
10.3.1 デジタルツインとシミュレートされた自律性
10.3.1.1 NVIDIA デジタルツイン
10.3.1.2 ソフトウェア定義のシミュレーション技術
11 競争環境とバリューチェーン分析
11.1 SDV バリューチェーンの再構築
11.1.1 従来のバリューチェーンと SDV バリューチェーン
11.1.2 新規テクノロジープレーヤーの参入ポイント
11.1.3 従来の OEM：変革のリーダーとフォロワー
11.1.4 強固なポジションを確立する技術大手
11.1.5 自己改革を進めるティア1 サプライヤー
11.1.6 牽引力を増す新興スペシャリスト
11.2 SDV 市場のシナリオ分析（2036 年）
11.2.1 OEM主導のシナリオ（As-Is）
11.2.1.1 OEMが主導するバリューチェーン
11.2.1.2 ティア1サプライヤーによる開発と部品供給
11.2.2 OEMと提携するシナリオ
11.2.3 バランス・オブ・パワー・シナリオ
11.2.4 ティア1主導のシナリオ
11.2.5 技術主導のシナリオ
11.2.6 サプライヤーの戦略的ポジショニングのオプション
11.2.6.1 SDV プラットフォームプロバイダー（水平的プレー）
11.2.6.2 SDV ドメインソリューションプロバイダー（垂直的プレー）
11.2.6.3 コンポーネントスペシャリスト（Tier-1 SW または HW）
11.2.6.4 サービスとしての設計および開発
11.2.6.5 受注生産者
11.2.6.6 トランスフォーメーション要件
11.2.6.7 サプライヤーの戦略的ポジショニングの選択肢
11.2.6.7.1 能力ギャップ
11.2.6.7.2 人と文化のトランスフォーメーション要件
11.2.6.7.3 ツールと技術の適応ニーズ
11.2.6.7.4 サプライヤの変革のニーズ
11.2.6.7.5 SDV プラットフォームとドメインソリューションプロバイダの要件
11.2.6.7.6 コンポーネントスペシャリストの進化のニーズ
11.2.6.7.7 組織と運用モデルの変更
11.3 アーキテクチャ主導の SDV プラットフォーム開発
11.3.1 プラットフォームの特性
11.3.1.1 統一された車両アーキテクチャ
11.3.1.2 ソフトウェアリリーストレインメトロジー
11.3.1.3 ハードウェアコンポーネントキット管理
11.3.1.4 車両プロジェクトの実施
11.3.2 パートナー戦略に関する考察
11.3.2.1 自社製造、購入、パートナー決定
11.3.2.2 複雑性-差別化フレームワーク
11.3.2.3 パートナーシップ構造
11.4 競合の評価
11.4.1 競合のベンチマーク
11.4.2 市場シェア分析
11.4.3 SDV レースをリードしているのは誰か
11.4.4 パートナーシップエコシステムマッピング
11.4.5 競合分析
11.4.5.1 OEM
11.4.5.2 サプライヤー (Tier-1s)
11.4.5.3 ソフトウェアおよびテクノロジー企業
11.4.5.4 AI開発者とスタートアップ
11.4.5.5 予測される市場の進化
12 .地域市場
12.1 ヨーロッパ
12.1.1 技術の特徴
12.1.2 顧客特性
12.1.3 規制環境
12.1.4 エコシステムプレーヤー
12.2 アメリカ
12.2.1 技術開発
12.2.2顧客基盤
12.2.3 規制環境
12.2.4 エコシステム構造
12.3 中国
12.3.1 技術リーダーシップ
12.3.2 市場ダイナミクス
12.3.3 規制支援
12.3.4 エコシステム・プレーヤー
13 .新興市場の機会
13.1 SaaS（Software-as-a-Service）モデル
13.2 データの収益化
13.3 エコシステム・プラットフォームの開発
13.4 MaaS（Mobility-as-a-Service）の統合
14.SDV関連の規制と基準
14.1 グローバルな規制の状況
14.1.1 地域別の規制アプローチ（EU、米国、中国）
14.1.2 データプライバシーおよびサイバーセキュリティ要件
14.1.3 安全規格およびホモロゲーションプロセス
14.2 業界標準および相互運用性
14.2.1 AUTOSAR およびソフトウェア標準
14.2.2 通信プロトコル標準
14.2.3 サイバーセキュリティフレームワーク
14.2.4 OTAアップデート規制
15.課題とリスク分析
15.1 技術的課題
15.2 市場およびビジネス上の課題
15.3 サプライチェーンおよび地政学的リスク
16 企業プロファイル 231（63社のプロファイル）17 付録
17.1 方法論およびデータソース
17.2 地域規制の概要
17.3 技術標準および仕様
17.4 用語集および頭字語
18 参考資料図表リスト表の一覧
表1 SDV市場成長率 vs 従来の自動車市場
表2 20236年予測プラットフォームシェア
表3 SDV開発コスト削減分析
表4 技術セグメント別SDV世界市場規模（2026年～2036年）
表5 世界の SDV 市場規模（地域別）（2026年-2036年）
表6 SDV 投資機会とリスク評価マトリクス
表7 SDV 市場リーダーシップのための重要成功要因
表8 2036 年までの世界の SDV 車販売台数予測、合計（台）
表9 2036 年までの世界車両売上予測（ハードウェア）
表10 2036 年までの世界 SDV 機能関連売上予測（ハードウェア）
表11 2036 年までの世界 V2V/V2I 車両販売台数予測
表12 急速な普及を促進する市場加速要因
表13 SDV の統合とパートナーシップ活動
表14 OEM による SDV レベル
表15 OEM による SDV の発売スケジュール
表16 クラウドネイティブ開発プラットフォームとパートナーシップ
表17 SDVアプリケーションのための安全およびセキュリティソリューション
表18 SDVアプリケーションのためのAIおよびリアルタイム処理ソリューション
表19 市場投入までの時間を加速するソリューションと方法論
表20 SDV の定義と中核特性
表21 SDV 開発の主要特性
表22 SDV 開発の特性 vs 従来の車両
表23 ハードウェアと E/E 集中型アーキテクチャー進化の道
表24 ドメイン別機能統合レベル
表25 ハイブリッドアプローチと OEM 戦略の考慮点
表26 機能別集中化レベル
表27 特殊 ECU 要件
表28 SDV E/E アーキテクチャー ：マイクロコントローラーユニットの比較
表29 MCU 性能および能力マトリクス
表30 SDV 成熟度レベルフレームワーク評価次元
表31 ソフトウェア更新可能レベル（手動からセーフティクリティカOTACritical Critical OTA）
表32 安全性とセキュリティの成熟段階
表33 エコシステムの統合レベル（基本的なアクセスからシームレスな統合まで）
表34 中国エレクトロニクスプレイヤーのスポーツカーSDV分析
表35 米国の技術革新能力評価
表36 ドイツのEVプレミアム車のSDV分析
表37 ドイツのEV量産セダンSDVの機能
表38 ドメイン別ソフトウェア開発市場予測（10億ドル、2026年～2036年）
表39 E/E 開発市場予測（$bn、2026年-2036年）
表40 E/E コンポーネント供給市場（カテゴリー別）
表41 市場拡大の機会概要
表42 SDV の TAM 推計と予測、2025年-2036年
表43 SDV への投資、2023年-2025年
表44 技術コンポーネント別 SDV 市場収益 2024年-2036年
表45 SDV 世界総車両販売台数予測（台）
表46 2036 年までの世界 SDV 予測（ハードウェア収益）
表47 2036 年までの世界 SDV 機能関連収益予測
表48 自動化レベル別 PC 販売台数内訳 2024年-2036年
表49 世界全体の PC におけるソフトウェアコンポーネント収益 2024年-2036年
表50 ソフトウェア・サービスが生み出す自動車売上予測 2024年-2036年
表51 機能別 SDV ハードウェア要件
表52 コンピュート要件
表53 OEM SDV プラットフォーム比較マトリックス
表54 コネクテッドカー
表55 無線アクセス技術比較マトリックス
表56 V2V/V2I 無線アクセス技術予測
表57 4G vs 5G パフォーマンス分析
表58 DSRC vs C-V2X 規制ステータス
表59 現在の V2V/V2I 依存ユースケース
表60 V2X 低遅延 (PC5) vs 高データレート (Uu) アプリケーション
表61 V2X ハードウェアインフラストラクチャコンポーネント
表62 V2X チップセット比較
表63 V2X モジュール比較マトリックス
表64 V2X 地域規制状況
表65 コネクテッド・ビークル・サイバーセキュリティ・フレームワーク
表66 5GAA 主要イニシアチブおよびプログラム
表67 自律走行レベル要件比較
表6 8さまざまなレベルにおける自律走行の機能
表69 レベル1からレベル4までのセンサースイートの進化
表70 自律走行技術
表71 ローカリゼーション技術の比較
表72 HD マッピング資産とサービスモデル
表73 マッピングビジネスモデルとプレーヤー
表74 ローカリゼーション技術
表75 遠隔操作の3つのレベル
表76 遠隔支援と制御システム
表77 遠隔操作サービスプロバイダー
表78 SDV のための生成的 AI 統合フレームワーク
表79 車載ジェネレーティブ AI アプリケーション
表80 SDV における AI アプリケーション分野
表81 伝統的対 SDV バリューチェーン比較
表82 伝統的 OEM のトランスフォーメーション評価
表83 テクノロジー大手の市場ポジショニング
表84 Tier-1 サプライヤー変革マトリックス
表85 新興スペシャリストの競争的ポジショニング
表86 OEM のトランスフォーメーション・ニーズ
表87 OEM の戦略的ポジショニングの選択肢
表88 OEM の遊び方比較マトリクス
表89 SDV 時代におけるサプライヤーの遊び方。
表90 サプライヤーの変革ニーズ分析
表91 パートナーシップ戦略フレームワーク
表92 競合ベンチマークマトリックス
表93 市場シェアの進化予測
表94パートナーシップ・エコシステム・ネットワーク分析
表95 SDV における OEM
表96 サプライヤー（Tier-1）
表97 ソフトウェア・技術プレーヤー
表98 AI 開発者と新興企業
表99 2036 年プラットフォーム支配予測
表100 ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）モデルの機会
表101 データ収益化の機会
表102 エコシステムプラットフォームの開発
表103 プレーヤータイプ別の投資要件
表104 地域規制アプローチ
表105 データのプライバシーとサイバーセキュリティの要件
表106 安全基準と認証プロセス
表107 AUTOSAR とソフトウェア標準
表108 通信プロトコル企画
表109 サイバーセキュリティーフレームワーク
表110 OTA アップデート規制
表111 技術的な課題
表112 市場とビジネスの課題
表113 地域規制の概要
表114 技術標準および仕様
表115 用語集および略語集
図の一覧
図1 ソフトウェア定義車両レベルガイド
図2 2036 年までの SDV 世界車両販売予測、合計（台）
図3 2036 年までの SDV 世界車両収益予測（ハードウェア）。
図4 2036 年までの世界 SDV 機能関連収入予測
図5 2036 年までの世界 V2V/V2I 車両販売台数予測
図6 従来の車両アーキテクチャ
図7 ソフトウェア定義車両
図8 CASEとSDVの関係
図9 SDVの定義と概要
図10 SDV アーキテクチャスタック
図11 ハードウェアと E/E 集中アーキテクチャの進化経路
図12 インフィニオン - AURIX TC4x および Flex モジュラーゾーン
図13 NXP：S32 CoreRide プラットフォーム
図14 ルネサス：RH850/U2x および Zone-ECU 仮想化プラットフォーム
図15 ドメイン別ソフトウェア開発市場予測（10 億ドル、2026年-2036年）
図16 E/E 開発市場予測（10 億ドル、2026年-2036年）
図17自動車用 SDV ツールチェーンアーキテクチャ
図18 SDV 世界総車両販売台数予測（台）
図19 SDV 予測（ハードウェア収益）
図20 SDV 機能関連世界収益予測（2036 年まで）
図21 SDV 機能関連収益予測（世界収益）
図22 スマートコックピットソフトウェアアーキテクチャ
図23 SDV サービスレイヤアーキテクチャ。
図24 将来の接続性アーキテクチャ
図25 車両内の主な無線システム
図26 セルラー無線接続およびその他の無線システムの古典的アーキテクチャ
図27 3GPP 5G 解釈およびロードマップ
図28 コネクテッド・ビークル・サプライチェーン
図29 自動化レベル別センサースイートの進化
図30 自家用車における自律走行機能のロードマップ。
図31 自律走行車の代表的なセンサースイート
図32 SDV と自律走行／電動化開発の関係
図33 自動車産業におけるジェネレーティブ AI
図34 デジタルコックピットにおける AI のコンセプト
図35 NVIDIA の自動車向けデジタル ツイン テクノロジー プラットフォーム
図36 モビリティ・アズ・ア・サービス (MaaS) のエコシステムとアーキテクチャ
図37 統合キャビンコンセプト
図38 インフィニオンのレーダー開発キット
Summary
The global Software-Defined Vehicles market represents one of the most transformative shifts in automotive industry history, fundamentally redefining how vehicles are conceived, developed, manufactured, and monetized. The market encompasses a comprehensive ecosystem of software development, electronic/electrical architecture, hardware components, and integrated services that collectively enable vehicles to evolve continuously throughout their operational lifecycle rather than remaining static products with fixed capabilities. The SDV market demonstrates exceptional growth potential, expanding from $470 billion in 2026 to an estimated $1.19 trillion by 2036, representing a robust compound annual growth rate of 7.0%. This growth trajectory significantly outpaces traditional automotive market expansion of 2.1%, indicating a fundamental shift in value creation mechanisms within the industry. The market's expansion is driven by convergence of multiple technology trends including 5G network proliferation, artificial intelligence advancement, cloud computing maturation, and evolving consumer expectations for connected, personalized mobility experiences.
Software development represents the fastest-growing segment within the SDV ecosystem. This growth is primarily driven by increasing complexity of autonomous driving systems, advanced driver assistance features, and personalized user experience requirements. Hardware components constitute the largest market segment by 2036, reflecting the fundamental transformation of vehicle electrical architectures toward centralized computing platforms and advanced semiconductor integration. China leads global SDV market development. Chinese manufacturers have established competitive advantages through government support for vehicle-road-cloud integration, aggressive technology company investment in automotive applications, and consumer acceptance of software-first vehicle experiences. The integration of domestic technology ecosystems from companies like Baidu, Tencent, and Alibaba provides Chinese manufacturers with comprehensive platform capabilities that traditional automotive companies struggle to match.
The SDV market encompasses multiple interconnected technology segments that collectively enable software-defined vehicle functionality. Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous driving capabilities represent the highest-value applications, commanding premium pricing and high consumer willingness to pay for safety and convenience features. These systems require sophisticated sensor fusion, real-time processing, and continuous learning capabilities that drive demand for high-performance computing platforms and AI acceleration hardware. Connectivity and infotainment systems provide the foundation for ongoing customer engagement and service monetization, enabling manufacturers to generate recurring revenue through subscription services, over-the-air updates, and third-party application integration. Vehicle-to-everything (V2X) communication capabilities are increasingly important for safety applications and traffic optimization, while entertainment and comfort features support long-term monetization opportunities.
The SDV market is characterized by unprecedented value chain disruption as technology companies increasingly compete directly with traditional automotive manufacturers. Tesla's continued leadership in software-defined vehicle architecture provides the industry benchmark for over-the-air update capabilities, vertical integration, and direct-to-consumer software service monetization. Chinese technology companies including Baidu, Huawei, and Tencent have entered automotive markets with comprehensive platform solutions that challenge traditional supplier relationships. Traditional automotive manufacturers face the challenge of transforming from hardware-centric to software-first development approaches while maintaining automotive-grade quality, safety, and reliability standards. This transformation requires significant investment in software development capabilities, talent acquisition, and organizational restructuring that many companies are struggling to implement effectively.
The market's evolution toward software-defined vehicles creates new business model opportunities for subscription services, feature-on-demand offerings, and data monetization while simultaneously disrupting traditional automotive value chains. Success in this market requires mastery of software development, ecosystem integration, and continuous innovation capabilities that extend far beyond traditional automotive engineering expertise.
The Global Software-Defined Vehicles (SDV) Market 2026-2036 provides an exhaustive analysis of the transformative shift reshaping the automotive industry through software-centric vehicle architectures. The report delivers critical insights into market drivers, technology evolution, competitive dynamics, regional variations, and strategic opportunities across software development, E/E architecture, hardware components, and integrated services that collectively enable continuous vehicle capability evolution throughout operational lifecycles. Featuring detailed analysis of 71 leading companies, extensive market forecasting models, and strategic recommendations for OEMs, suppliers, and technology providers, this report serves as an essential resource for stakeholders navigating the SDV transformation. The study incorporates comprehensive coverage of autonomous driving integration, V2X connectivity, generative AI applications, cybersecurity frameworks, and regulatory compliance requirements across major automotive markets including China, Europe, and North America.
Report contents include:
Table of Contents1 EXECUTIVE SUMMARY
1.1 Key Market Findings and Strategic Implications
1.2 Benefits of SDV Platforms
1.2.1 Improved user experience
1.2.2 Reduced development costs
1.2.3 New business models
1.2.4 Enhanced safety and security
1.2.5 Greater flexibility and customization
1.3 SDV Market Size and Growth Projections (2026-2036)
1.4 Regional Market Leadership Analysis
1.5 Investment Opportunities and Risk Assessment
1.6 Bottom Line Up Front: Critical Success Factors
1.7 SDV Level Guide and Evaluation Framework
1.8 Global Market Forecasts to 2036
1.9 Market Accelerators Driving Rapid Adoption
2 MARKET OVERVIEW AND GLOBAL TRENDS
2.1 Changes in Markets Surrounding the Automotive Industry
2.1.1 Recent trends in Automotive Market Worldwide
2.1.1.1 Battery electric vehicle (BEV) adoption
2.1.1.2 Deceleration in BEV adoption rates
2.1.1.3 Fossil Fuel Promotions in the United States
2.1.1.4 European Union's commitment
2.1.1.5 China's BEV promotions
2.1.2 Features and Services Required in Automobiles
2.2 Consolidation and Partnerships
2.2.1 Launch Timeline of SDVs by OEMs
2.3 SDV Platform Convergence
2.4 Cloud-Native Development
2.5 Safety and Security Focus
2.6 AI and Real-Time Processing
2.7 Time-to-Market Acceleration
2.8 What Are SDVs?
2.8.1 Definition
2.8.2 Hardware-Software Decoupling
2.8.3 Cloud Connectivity and Digital Ecosystem Integration
2.8.4 Over-the-air Update Capabilities
2.8.5 SDV Development Characteristics
2.9 Key Architectural Trends Reshaping the Automotive Industry
2.9.1 From Distributed to Centralized Computing
2.9.2 Zone-Based Architecture Adoption
2.9.3 Service-Oriented Architecture Implementation
2.9.4 Standardization Efforts Gaining Momentum
3 SDV ARCHITECTURE AND TECHNOLOGY STACK
3.1 SDV Architecture Stack
3.1.1 In-Vehicle and Cloud Components
3.1.2 Hardware-Software Separation
3.1.3 Layered Architecture Implementation
3.1.4 Service-Oriented Architecture (SOA)
3.1.5 Standardized application programming interfaces (APIs)
3.2 Hardware and E/E Centralized Architecture
3.2.1 Domain vs. Zonal Architecture Paths
3.2.2 Centralization Levels by Functionality
3.2.2.1 ADAS/AD and Infotainment Integration
3.2.2.2 Powertrain and Chassis Domain Controllers
3.2.2.3 Body/Comfort Zone Controller Integration
3.2.2.4 Specialized ECU Requirements
3.3 Microcontroller Units (MCUs) in Zonal Architecture
3.3.1 Key MCU Platform Analysis
4 SDV MATURITY ASSESSMENT AND BENCHMARKING
4.1 SDV Maturity Level Framework
4.1.1 E/E-Controlled to Fully Software-Defined Progression
4.1.2 Software/E/E Architecture Maturity
4.1.3 Software Updatability Levels (Manual to Safety-Critical OTA)
4.1.4 Safety and Security Maturity Stages
4.1.5 User Experience Evolution (Static to Personalized)
4.1.6 Ecosystem Integration Levels (Basic Access to Seamless Integration)
4.2 Global SDV Maturity Assessment
4.2.1 China
4.2.1.1 SDV Stack
4.2.1.2 Software Architecture
4.2.1.3 Automotive user experience design and ecosystem integration
4.2.2 United States
4.2.2.1 Tesla
4.2.2.2 SDV innovation
4.2.3 Europe
5 GLOBAL MARKET SIZE AND FORECASTS (2026-2036)
5.1 Overall SDV Market Projections
5.1.1 Software Development Market
5.1.2 E/E Development Market
5.1.2.1 E/E Components Supply Market
5.1.3 TAM of SDV Estimation and Forecast, 2025-2036
5.1.4 Investments in SDV, 2023-2025
5.2 Market Segmentation by Domain
5.2.1 ADAS
5.2.2 Infotainment and Connectivity
5.2.2.1 Cybersecurity
5.2.2.2 Consumer Experience
5.2.2.3 Platform Integration
5.2.3 Powertrain (Excluding Battery)
5.2.3.1 BEV
5.2.3.2 Software-Hardware Integration
5.2.3.3 Electric Powertrain Performance Optimization
5.2.4 Chassis Control Systems
5.2.4.1 Traditional to Software-Driven
5.2.4.2 Safety and Performance Requirements
5.2.4.3 Integration
5.2.5 Body and Comfort Functions
5.2.5.1 Zone Controller Integration
5.2.5.2 Software Standardization
5.2.5.3 Cost Optimization
5.2.6 SDV Market Revenue Share by Technology Components
5.2.6.1 Centralized Computing Platforms
5.2.6.2 Service-Oriented Architecture (SOA)
5.2.6.3 Over-the-Air (OTA) Update Systems
5.2.6.4 Connectivity Solutions (5G/6G)
5.2.6.5 AI & Machine Learning Platforms
5.2.6.6 Vehicle Operating Systems
5.2.6.7 Edge Computing Infrastructure
5.2.6.8 Cybersecurity Solutions
5.3 SDV Unit Sales and Revenue Forecasts
5.3.1 Global Total Vehicle Sales Forecast (Units)
5.3.2 SDV Hardware Revenue Forecast
5.3.3 SDV Feature-Related Revenue Forecast
5.3.4 PC Sales Breakdown by Level of Automation (L1 & L3, L3, L4 & L5)
5.3.5 Software Component Revenue in PC globally
5.3.6 Projected Vehicle Revenue generated by Software Services
6 SDV SERVICES AND APPLICATIONS
6.1 Core SDV Services
6.1.1 Connectivity as a Service
6.1.2 SDV for Insurance
6.1.3 In-Vehicle Payments
6.1.4 Over-the-Air Updates and Diagnostics
6.1.5 Hardware as a Service (HaaS)
6.1.6 Autonomy as a Service (AaaS)
6.1.7 Personalization Services
6.2 SDV Hardware Requirements
6.2.1 Communication Infrastructure
6.2.2 Compute Requirements
6.2.3 Display and Screen Technologies
6.2.3.1 Screens to Facilitate Connected Features
6.2.3.2 Infotainment Hardware Evolution
6.2.4 Automotive Transparent Antennas
6.2.5 International Market Considerations
7. OEM SDV STRATEGIES AND PLATFORM ANALYSIS
7.1 OEMs and Models/Platforms
7.1.1 BMW
7.1.2 Tesla
7.1.3 Volkswagen Group
7.1.4 Toyota
7.1.5 Stellantis
7.1.6 Mercedes-Benz
7.1.7 AWS
7.1.8 Xpeng
7.1.9 Ford
7.1.10 MG (SAIC)
8. V2X AND CONNECTED VEHICLE TECHNOLOGY
8.1 V2X Technology Fundamentals
8.1.1 What is a Connected Vehicle?
8.2 Why V2X Communication Matters
8.2.1 Radio Access Technologies
8.2.1.1 4G vs 5G Performance Analysis
8.2.1.2 DSRC vs C-V2X Regulatory Status
8.2.2 3GPP 5G Interpretation and Roadmap
8.3 V2V and V2I Communication
8.3.1 V2X Low Latency (PC5) vs High Data Rate (Uu) Applications
8.4 V2X Hardware and Infrastructure
8.4.1 V2X Chipsets
8.4.2 V2X Modules and Components
8.4.3 Roadside Units (RSUs) and Infrastructure
8.4.3.1 Black Sesame RSUs
8.4.3.2 Siemens
8.4.3.3 Huawei RSU Technology
8.4.3.4 AI-Enhanced RSU for Future Mobility
8.5 Regional V2X Development
8.5.1 China
8.5.2 Global V2X regulatory frameworks
8.5.3 Connected Vehicle Cybersecurity
8.5.4 5G Automotive Association (5GAA)
8.5.5 The Connected Vehicle Supply Chain
9. AUTONOMOUS VEHICLE CONNECTIVITY AND SDV INTEGRATION
9.1 Autonomous Driving Technology Integration
9.1.1 Why Automate Cars?
9.1.2 Automation Levels
9.1.3 Functions of Autonomous Driving at Different Levels
9.2 Sensor Technology
9.2.1 Evolution of Sensor Suites from Level 1 to Level 4
9.2.2 Autonomous Driving Technologies
9.3 Connectivity Requirements by Autonomy Level
9.3.1 5G Matters for Autonomy
9.3.2 V2X Sidelink
9.3.3 Level 2 Requirements
9.3.4 Level 3 Requirements
9.3.5 Level 4 (Private) Requirements
9.3.6 Level 4 (Robotaxi) Requirements
9.4 Mapping and Localization
9.4.1 Autonomous Vehicle Localization Strategies
9.4.2 HD Mapping Assets and Service Models
9.4.3 Lane Models
9.4.4 Mapping Business Models and Players
9.4.4.1 Overview
9.4.4.2 HD Map as a Service (HDMaaS) model
9.4.5 Radar and Camera-Based Mapping
9.4.6 Localization Technologies
9.5 Teleoperation and Remote Assistance
9.5.1 Three Levels of Teleoperation
9.5.2 Deployment
9.5.3 Remote Assistance and Control Systems
9.5.4 Teleoperation Service Providers
10. GENERATIVE AI AND ADVANCED TECHNOLOGIES
10.1 Generative AI Integration in SDVs
10.1.1 What is Generative AI?
10.1.2 In-Vehicle Generative AI Applications
10.1.3 Smart Cockpit AI Integration
10.1.4 Spike Personal Assistant (AWS & BMW)
10.1.5 Personalized Digital Assistant Development
10.2 Generative AI for Automakers
10.2.1 Generative AI for Automotive Design
10.2.1.1 Vizcom (Powered by Nvidia)
10.2.1.2 Microsoft AI for Automotive
10.2.1.2.1 Microsoft M365 Copilot Integration
10.3 Digital Twins and Simulation
10.3.1 Digital Twins and Simulated Autonomy
10.3.1.1 NVIDIA Digital Twins
10.3.1.2 Simulation technology for software-defined
11. COMPETITIVE LANDSCAPE AND VALUE CHAIN ANALYSIS
11.1 SDV Value Chain Restructuring
11.1.1 Traditional vs. SDV Value Chain
11.1.2 New Technology Player Entry Points
11.1.3 Traditional OEMs: Transformation Leaders and Followers
11.1.4 Tech Giants Establishing Strong Positions
11.1.5 Tier-1 Suppliers Reinventing Themselves
11.1.6 Emerging Specialists Gaining Traction
11.2 SDV Market Scenario Analysis (2036)
11.2.1 OEM-Driven Scenario (As-Is)
11.2.1.1 Value Chain Directed by OEM
11.2.1.2 Development and Component Supply by Tier-1 Suppliers
11.2.2 OEM-Partnering Scenario
11.2.3 Balance of Power Scenario
11.2.4 Tier-1-Driven Scenario
11.2.5 Tech-Driven Scenario
11.2.6 Supplier Strategic Positioning Options
11.2.6.1 SDV Platform Provider (Horizontal Play)
11.2.6.2 SDV Domain Solution Provider (Vertical Play)
11.2.6.3 Component Specialist (Tier-1 SW or HW)
11.2.6.4 Design and Development as a Service
11.2.6.5 Made-to-Order Producer
11.2.6.6 Transformation Requirements
11.2.6.7 Supplier Strategic Positioning Options
11.2.6.7.1 Capability Gaps
11.2.6.7.2 People and Culture Transformation Requirements
11.2.6.7.3 Tools and Technology Adaptation Needs
11.2.6.7.4 Supplier Transformation Needs
11.2.6.7.5 SDV Platform and Domain Solution Provider Requirements
11.2.6.7.6 Component Specialist Evolution Needs
11.2.6.7.7 Organizational and Operational Model Changes
11.3 Architecture-Led SDV Platform Development
11.3.1 Platform Characteristics
11.3.1.1 Unified vehicle architecture
11.3.1.2 Software Release Train Methdology
11.3.1.3 Hardware Component Kit Management
11.3.1.4 Vehicle Project Implementation
11.3.2 Partnering Strategy Considerations
11.3.2.1 Make vs. Buy vs. Partner Decisions
11.3.2.2 Complexity-differentiation framework
11.3.2.3 Partnership Structures
11.4 Competition Assessment
11.4.1 Competitor Benchmarking
11.4.2 Market Share Analysis
11.4.3 Who's Leading the SDV Race
11.4.4 Partnership Ecosystem Mapping
11.4.5 Competitive Analysis
11.4.5.1 OEMs
11.4.5.2 Suppliers (Tier-1s)
11.4.5.3 Software and Tech Players
11.4.5.4 AI Developers and Start-ups
11.4.5.5 Projected Market Evolution
12. REGIONAL MARKETS
12.1 Europe
12.1.1 Technology Characteristics
12.1.2 Customer Characteristics
12.1.3 Regulatory Environment
12.1.4 Ecosystem Players
12.2 United States
12.2.1 Technology Development
12.2.2 Customer Base
12.2.3 Regulatory Landscape
12.2.4 Ecosystem Structure
12.3 China
12.3.1 Technology Leadership
12.3.2 Market Dynamics
12.3.3 Regulatory Support
12.3.4 Ecosystem Players
13. EMERGING MARKET OPPORTUNITIES
13.1 Software-as-a-Service Models
13.2 Data Monetization
13.3 Ecosystem Platform Development
13.4 Mobility-as-a-Service Integration
14. SDV-RELATED REGULATIONS AND STANDARDS
14.1 Global Regulatory Landscape
14.1.1 Regional Regulatory Approaches (EU, US, China)
14.1.2 Data Privacy and Cybersecurity Requirements
14.1.3 Safety Standards and Homologation Processes
14.2 Industry Standards and Interoperability
14.2.1 AUTOSAR and Software Standards
14.2.2 Communication Protocol Standards
14.2.3 Cybersecurity Frameworks
14.2.4 OTA Update Regulations
15.CHALLENGES AND RISK ANALYSIS
15.1 Technical Challenges
15.2 Market and Business Challenges
15.3 Supply Chain and Geopolitical Risks
16 COMPANY PROFILES 231 (63 company profiles)17 APPENDICES
17.1 Methodology and Data Sources
17.2 Regional Regulatory Summary
17.3 Technology Standards and Specifications
17.4 Glossary of Terms and Acronyms
18 REFERENCESList of Tables/GraphsList of Tables
Table 1 SDV Market Growth Rate vs Traditional Automotive Market
Table 2 Projected Platform Share 20236
Table 3 SDV Development Cost Reduction Analysis
Table 4 Global SDV Market Size by Technology Segment (2026-2036)
Table 5 Global SDV Market Size by Region (2026-2036)
Table 6 SDV Investment Opportunities and Risk Assessment Matrix
Table 7 Critical Success Factors for SDV Market Leadership
Table 8 Global SDV Vehicle Sales Forecast to 2036, Total (Units)
Table 9 Global Vehicle Revenue Forecast to 2036 (Hardware)
Table 10 Global SDV Feature-related Revenue Forecast to 2036
Table 11 Global V2V/V2I Vehicle Unit Sales Forecast to 2036
Table 12 Market Accelerators Driving Rapid Adoption
Table 13 SDV Consolidation and Partnership Activities
Table 14 SDV level by OEM
Table 15 Launch Timeline of SDVs by OEMs
Table 16 Cloud-Native Development Platforms and Partnerships
Table 17 Safety and Security Solutions for SDV Applications
Table 18 AI and Real-Time Processing Solutions for SDV Applications
Table 19 Time-to-Market Acceleration Solutions and Methodologies
Table 20 SDV Definition and Core Characteristics
Table 21 Key SDV Development Characteristics
Table 22 SDV Development Characteristics vs Traditional Vehicles
Table 23 Hardware and E/E Centralized Architecture Evolution Paths
Table 24 Level of Functionality Integration by Domain
Table 25 Hybrid Approaches and OEM Strategy Considerations
Table 26 Centralization Levels by Functionality
Table 27 Specialized ECU Requirements
Table 28 SDV E/E Architecture - Microcontroller Unit Comparison
Table 29 MCU Performance and Capability Matrix
Table 30 SDV Maturity Level Framework Assessment Dimensions
Table 31 Software Updatability Levels (Manual to Safety-Critical OTA)
Table 32 Safety and Security Maturity Stages
Table 33 Ecosystem Integration Levels (Basic Access to Seamless Integration)
Table 34 Chinese Electronics Player Sportscar SDV Analysis
Table 35 US Technology and Innovation Capabilities Assessment
Table 36 German EV Premium Vehicle SDV Analysis
Table 37 German EV Volume Sedan SDV Capabilities
Table 38 Software Development Market Forecast by Domain ($bn, 2026-2036)
Table 39 E/E Development Market Forecast ($bn, 2026-2036)
Table 40 E/E Components Supply Market by Category
Table 41 Market Expansion Opportunities Overview
Table 42 TAM of SDV Estimation and Forecast, 2025-2036
Table 43 Investments in SDV, 2023-2025
Table 44 SDV Market Revenue by Technology Components 2024-2036
Table 45 SDV Global Total Vehicle Sales Forecast (Units)
Table 46 Global SDV Forecast to 2036 (Hardware Revenue)
Table 47 Global SDV Feature-related Revenue Forecast to 2036
Table 48 PC Sales Breakdown by Level of Automation 2024-2036
Table 49 Global Software Component Revenue in PC Globally 2024-2036
Table 50 Projected Vehicle Revenue Generated by Software Services 2024-2036
Table 51 SDV Hardware Requirements by Function
Table 52 Compute Requirements
Table 53 OEM SDV Platform Comparison Matrix
Table 54 The connected vehicle
Table 55 Radio Access Technologies Comparison Matrix
Table 56 V2V/V2I Radio Access Technology Forecast
Table 57 4G vs 5G Performance Analysis
Table 58 DSRC vs C-V2X Regulatory Status
Table 59 Current V2V/V2I Dependent Use Cases
Table 60 V2X Low Latency (PC5) vs High Data Rate (Uu) Applications
Table 61 V2X Hardware Infrastructure Components
Table 62 V2X Chipsets Comparison
Table 63 V2X Module Comparison Matrix
Table 64 V2X Regional Regulatory Status
Table 65 Connected Vehicle Cybersecurity Framework
Table 66 5GAA Key Initiatives and Programs
Table 67 Autonomy Levels Requirements Comparison
Table 68 Functions of Autonomous Driving at Different Levels
Table 69 Evolution of Sensor Suites from Level 1 to Level 4
Table 70 Autonomous Driving Technologies
Table 71 Localization Technology Comparison
Table 72 HD Mapping Assets and Service Models
Table 73 Mapping Business Models and Players
Table 74 Localization Technologies
Table 75 Three Levels of Teleoperation
Table 76 Remote Assistance and Control Systems
Table 77 Teleoperation Service Providers.
Table 78 Generative AI Integration Framework for SDVs.
Table 79 In-Vehicle Generative AI Applications
Table 80 AI Application Areas in SDVs
Table 81 Traditional vs SDV Value Chain Comparison
Table 82 Traditional OEMs Transformation Assessment.
Table 83 Tech Giants Market Positioning
Table 84 Tier-1 Supplier Transformation Matrix
Table 85 Emerging Specialists Competitive Positioning.
Table 86 OEM Transformation Needs
Table 87 OEM Strategic Positioning Options
Table 88 OEMs' Ways-to-Play Comparison Matrix
Table 89 Suppliers' Ways-to-Play in the SDV Era.
Table 90 Suppliers' Transformation Need Analysis
Table 91 Partnering Strategy Framework
Table 92 Competitor Benchmarking Matrix
Table 93 Market Share Evolution Forecast,
Table 94 Partnership Ecosystem Network Analysis
Table 95 OEMs in SDV
Table 96 Suppliers (Tier-1s)
Table 97 Software and Tech Players
Table 98 AI Developers and Start-ups
Table 99 Projected Platform Dominance 2036
Table 100 Software-as-a-Service (SaaS) Models Opportunity
Table 101 Data monetization opportunities
Table 102 Ecosystem Platform Development
Table 103 Investment Requirements by Player Type
Table 104 Regional Regulatory Approaches
Table 105 Data Privacy and Cybersecurity Requirements
Table 106 Safety Standards and Homologation Processes
Table 107 AUTOSAR and Software Standards
Table 108 Communication Protocol Standards
Table 109 Cybersecurity Frameworks
Table 110 OTA Update Regulations
Table 111 Technical Challenges
Table 112 Market and Business Challenges
Table 113 Regional Regulatory Summary.
Table 114 Technology Standards and Specifications
Table 115 Glossary of Terms and Acronyms
List of Figures
Figure 1.Software-Defined Vehicle Level Guide
Figure 2 Global SDV Vehicle Sales Forecast to 2036, Total (Units)
Figure 3 Global Vehicle Revenue Forecast to 2036 (Hardware).
Figure 4 Global SDV Feature-related Revenue Forecast to 2036
Figure 5 Global V2V/V2I Vehicle Unit Sales Forecast to 2036
Figure 6 Traditional vehicle architecture
Figure 7 Software-defined vehicle.
Figure 8 The relationship between CASE and SDVs
Figure 9 SDV definition and overview
Figure 10 SDV Architecture Stack
Figure 11 Hardware and E/E Centralized Architecture Evolution Paths
Figure 12 Infineon - AURIX TC4x and Flex Modular Zone
Figure 13 NXP: S32 CoreRide Platform
Figure 14 Renesas: RH850/U2x and Zone-ECU Virtualization Platform.
Figure 15 Software Development Market Forecast by Domain ($bn, 2026-2036)
Figure 16 E/E Development Market Forecast ($bn, 2026-2036).
Figure 17 Automotive SDV toolchain architecture
Figure 18 SDV Global Total Vehicle Sales Forecast (Units)
Figure 19 SDV Forecast (Hardware Revenue)
Figure 20 Global SDV Feature-related Revenue Forecast to 2036
Figure 21 SDV Feature-related Revenue Forecast (Global Revenue)
Figure 22 Smart Cockpit Software Architecture
Figure 23 SDV Service Layer Architecture.
Figure 24 Future connectivity architecture
Figure 25 Major wireless systems in a vehicle
Figure 26 Classical architectures for cellular wireless connectivity and other wireless systems
Figure 27 3GPP 5G Interpretation and Roadmap
Figure 28 The Connected Vehicle Supply Chain
Figure 29 Evolution of Sensor Suites by Automation Level
Figure 30 Roadmap of Autonomous Driving Functions in Private Cars.
Figure 31 Typical Sensor Suite for Autonomous Cars
Figure 32 The relationship between SDVs and autonomous driving/electrification development
Figure 33 Generative AI in the automotive industry
Figure 34 Concept of AI in a digital cockpit
Figure 35 NVIDIA's digital twin technology platform for automotive
Figure 36 Mobility as a Service (MaaS) Ecosystems and Architectures
Figure 37 Unified Cabin concept
Figure 38 Infineon’s radar development kit
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