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 次世代自動車コンピューティング市場2026-2036年：ADAS、AI車内モニタリング、集中化、コネクテッド・ビークルNext-Generation Automotive Computing Market 2026-2036: ADAS, AI In-Cabin Monitoring, Centralization, and Connected Vehicles 車載コンピューティング市場は、従来の組み込みコントローラからデータセンター・インフラに匹敵する洗練されたAI搭載プラットフォームへと変貌を遂げ、変曲点に立っている。この進化は、自... もっと見る
サマリー
車載コンピューティング市場は、従来の組み込みコントローラからデータセンター・インフラに匹敵する洗練されたAI搭載プラットフォームへと変貌を遂げ、変曲点に立っている。この進化は、自律走行の計算要求とソフトウェア定義の車両アーキテクチャによって推進され、半導体業界で最も急成長しているセグメントの1つである。
自律走行車はかつてない計算能力を要求する。カメラ・フィード、レーダー・リターン、センサー・フュージョンを処理するレベル2+のシステムには、30～100 TOPS（Tera Operations Per Second）のAI推論能力が必要である。レベル3の条件付き自動運転では、安全規制によって義務付けられた冗長処理経路によって、この要件は100～250TOPSに倍増する。レベル4のロボット軸はさらに限界を押し広げ、知覚、予測、計画、制御を同時に処理する複数のシステムオンチップ全体で250～1,000 TOPS以上を消費する。この指数関数的なスケーリングは、わずか5年前に5～20TOPSで管理されていた基本的なレベル2システムのコンピュート・プラットフォームの進化を後押ししています。
車載コンピューティングは、生の性能だけでなく、民生用電子機器とは異なる制約も満たさなければならない。機能安全認証（ISO 26262 ASIL-B～ASIL-D）には、証明可能な信頼性と耐障害性が要求されます。40℃～+105℃の動作温度範囲、数百万サイクルにわたる振動耐性、15年以上の動作寿命は、2～3年の交換サイクルに最適化された民生用チップと車載グレード・シリコンを区別します。400～600ワットの電力を消費するレベル4システムでは航続距離が7～10％短くなるため、液冷と積極的な電力管理が必要になります。
Nvidiaは、Driveプラットフォームで高性能自律コンピューティングを独占し、メルセデス、ボルボ、Lucid、および多数の中国OEMに供給している。Orin SoC（254TOPS）はL2+/L3市場を獲得し、間もなく登場するThor（2,000TOPS、2025-2026年生産）はレベル4アプリケーションをターゲットとしている。Nvidiaの競争力は、ハードウェア性能と包括的なソフトウェア・スタック（CUDA互換性、シミュレーション・ツール（Omniverse）、迅速な顧客開発を可能にするパーセプション・ライブラリ）を兼ね備えている。クアルコムは、Snapdragon Rideプラットフォームにより、中堅セグメントでNvidiaに対抗しています。SA8295P（30TOPS）は、クアルコムの車載接続に関する専門知識（5Gモデム、V2X、WiFiの統合）を統合プラットフォームに活用し、BMW、GM、Stellantis、Renaultの各車両の設計ソケットを獲得しています。クアルコムの戦略は、絶対的な性能よりもコスト効率と電力効率を重視し、Nvidiaの高価な価格設定が法外となるような大衆市場向けのL2/L2+の展開に位置付けています。
モービルアイ（インテル）は垂直統合を追求し、EyeQ SoCに独自の知覚ソフトウェアとREMクラウドソース・マッピングをバンドルしている。EyeQ6（34TOPS）と今後のEyeQ Ultra（176TOPS）はL2+からL3システムをターゲットとしており、フォルクスワーゲン、日産、吉利汽車を含む40以上のOEMと提携している。モービルアイのインストールベースは1億台を超え、AIトレーニングや地図生成に有利なデータを提供しているが、閉鎖的なエコシステムは柔軟なソフトウェア開発を求めるOEMを遠ざけている。
地域ダイナミックスが競争を再編成。米国が高度なAIチップの輸出を制限する中、中国勢が国内市場シェアを獲得。HorizonのJourney 5（96TOPS）はXPeng、Li Auto、SAICの車両に搭載されているが、地政学的な考慮から、中国のOEMは自国のコンピュート・ソリューションへと向かっている。このバルカン化は業界統合を脅かし、互換性のない地域エコシステムを生み出す可能性がある。テスラのカスタムFSDコンピュータは、垂直統合の極端な例を示している。テスラの知覚アルゴリズム専用に最適化された独自のニューラル・ネットワーク・アクセラレータは、サムスンが7nmプロセス・ノードで製造したものである。このアプローチはテスラ車のみに対応しているが、ハードウェアとソフトウェアの共同設計によるパフォーマンスとコストの優位性を実証しており、カスタムシリコンを目指すOEM戦略に影響を与えている（GMのクルーズチップ、セミカスタム設計のためのメルセデスとNvidiaの提携）。
コンピューティング市場は明確な階層に分かれている。大衆向けL2システムは、車両1台当たり200～400ドルの30～60TOPSソリューションを標準とし、統合と電力効率を重視する。プレミアムL3プラットフォームは、800～1,500ドルのコンピュート・ハードウェアを消費し、冗長性と高性能を組み込んでいる。商業用L4ロボットアクシスは、運用収益によって3,000～5,000ドルのコンピュート投資を正当化するが、経済的に規模を拡大するには1,500～2,500ドルまでコストを下げる必要がある。
開発コスト（1世代あたり数十億ドルのチップ設計、ソフトウェア・エコシステムの保守）が、持続可能な競争相手を4～6社のグローバル・プレイヤーと地域チャンピオンに限定しているため、統合は避けられないようだ。勝者は、シリコンの性能だけでなく、シミュレーション環境、開発者ツール、ミドルウェア、AIトレーニングパイプラインなど、エコシステムの豊富さにも習熟し、車載コンピューティングを部品供給から、モバイルコンピューティングのiOS対Androidの力学に類似したプラットフォーム競争へと変貌させるだろう。2030年までには、車載コンピューティング・プラットフォームは、機械工学以上に自動車の差別化を決定づけ、100年来の業界のバリューチェーンを根本的に再構築する可能性がある。
「次世代自動車コンピューティング市場2026-2036：ADAS、AI車内モニタリング、集中化、コネクテッドビークル」は、次世代自動車コンピューティングエコシステムに関する権威ある分析を提供し、自動車開発を再構築するすべての主要技術領域における2026年から2036年までの市場進化を予測している。本レポートでは、先進運転支援システム（ADAS）、自律走行（SAEレベル0～5）、車内モニタリングシステム、ソフトウェア定義車両アーキテクチャ、コネクテッドビークル技術など、この変革を推進する技術、地域、競合のダイナミクスを分析しています。
本レポートは、5つの重要な市場セグメントにわたる詳細な予測と戦略的分析をお届けします。ADASおよび自律走行技術は、センサースイート（カメラ、レーダー、LiDAR）、知覚およびセンサフュージョンアーキテクチャ、自律走行レベルに応じて30～1,000 TOPS（Tera Operations Per Second）以上を必要とするコンピューティングプラットフォーム、地域別の展開ダイナミクスにまたがる包括的な扱いを受けている。詳細な分析では、中国が都市部のナビゲーション・オン・オートパイロット（NOA）システムでレベル2+の支配に向けて加速していること、欧州が2024～2025年までに自動緊急ブレーキやドライバー・モニタリング・システムのような機能を義務付ける規制主導のADAS採用を進めていること、北米がハイウェイのパイロット・アプリケーションに焦点を当てた収益性の高い、しかし成長の遅い軌道をたどっていることが明らかになった。
車内モニタリングシステムは、2030年までに急速に台頭する 、規制の義務化（EU一般安全規則、中国GB基準）と自律走行要件がその原動力となっている。本レポートでは、ドライバーモニタリングシステム（DMS）および乗員モニタリングシステム（OMS）の技術進化について、レガシーなステアリングトルクセンサーから、視線追跡、眠気検出、包括的な車内安全モニタリングを提供する先進的なAI搭載カメラおよびレーダーソリューションまで分析している。市場予測は、NIRカメラ、可視光システム、ToFセンサー、レーダーベースのモニタリング、あらゆる自律性レベルにわたる新たなマルチモーダルアプローチをカバーする。
Software-Defined Vehicle（SDV）アーキテクチャは、自動車の電気／電子システムの根本的な再構築を意味し、100以上の分散型ECUから集中型ゾーンベースコンピューティングへと移行する。本レポートの SDV 成熟度モデル（レベル 0～4）は、Tesla、BYD、XPeng、Nio、Mercedes-Benz、BMW、Volkswagen などの主要 OEM を、コンピューティングの集中化、無線アップデート機能、サービス指向アーキテクチャ、機能の収益化戦略といったアーキテクチャ進化の基準に照らしてベンチマークしている。市場規模は、中央演算プラットフォーム、ゾーンコントローラー、車載イーサネットインフラ、ハイパーバイザー、コンテナ化、コネクテッドサービスをカバーし、2035年までに年間300億～500億ドルの経常収益を生み出す。
LiDAR、レーダー、カメラ技術については、4Dイメージングレーダーの出現、固体LiDARのコスト軌道（2027-2030年までに200-500ドルを目標）、センサーフュージョンアーキテクチャなど、詳細な技術・市場分析を行っている。本レポートでは、中国のLiDARメーカー（Hesai、RoboSense、Livox、Seyond）が積極的な価格設定と国内OEMとの提携を通じて60%以上の世界市場シェアを獲得していることを明らかにしている。コネクテッドビークルとV2X技術の予測では、C-V2Xチップセットの採用、中国の28,000以上の路側ユニットへのインフラ展開、自律走行車協調アプリケーションを追跡する。
地域別市場ダイナミクスは、米国、中国、欧州、日本の10年予測（2026-2036年）で包括的に扱われ、SAEレベル別自動車販売台数、ADAS機能普及率、センサー採用曲線、収益予測を網羅しています。本分析では、ADAS開発における中国の構造的優位性（統合されたハードウェア・ソフトウェア・エコシステム、積極的なOTA展開、コスト最適化された国内サプライチェーン、支援的な規制フレームワーク）を明らかにし、2028-2030年までに中国のOEMを世界的な技術リーダーシップに位置づけている。
レポート内容
本レポートの対象企業は、
5GAA、7invensu、Acconeer、Actronika、ADASTEC、Aeva、AEye、AiDEN、Aidin Robotics、AION、Aisin、Aito、Algolux、Alibaba Group、Allwinner Technology, Alphabet, Alps Alpine, Amazon, Ambarella, AMD, Amf, ams OSRAM, Analog Photonics, Apollo, Apple, Aptiv, Arbe, Arcfox, Argo, ARM, Arriver, Artosyn, Aryballe, Athos Silicon, Audi, Aumovio, AUO, Aurora, AutoChips, Autocrypt、Autotalks、Autox、Avatr、AWS、Baidu、Baraja、Beijing Morelite Semiconductor、Beijing Surestar Technology、Black Sesame Technologies、Blaize、Blickfeld、BMW、BOS、Bosch、Broadcom、BYD、Cambricon、CardioID、Cariad、CEA Liten、Celestica, Cepton Technologies, Chery, Cipia, Cohda Wireless, Coherent, Commsignia, Continental, Cruise, Daimler, DeepMap, Delphi, Dena, Denso, Desay SV, Didi, DJI, Dongfeng Lantu Automobile, EasyMile, EcarX, Eckhardt Optics, Eeasy.Tech, Efinix, Emotion3D, Epicnpoc, Ethernovia, Excelitas Technologies, Eyeris, Fabrinet, Faurecia, FCA, Five, ForcIOT, Ford, Foxconn, Fujitsu, Geely, General Motors, Geo Semiconductor, Google, Great Wall, Guangshao Technology, Hailo, Halo, Hamamatsu Photonics, Harman, HAVAL, Hella, Hesai, HiRain, HiSilicon, Hitronics Technologies, Honda、Hongoi、Hongqi Auto、Horizon Robotics、Huawei、Human Design Group、Hypersen Technologies、Hyundai Mobis、IM Motors、Imagination Technologies、Infineon、InnovationLab、Innoviz Technologies、Intel、Iridian Spectral Technologies、Jabil、Jaguar、Jetour、Joyson Safety Systems、 Jungo Connectivity、Kalray、Kneron、Koito、京セラ、Laser Components、ラティスセミコンダクター、Leapmotor、LeddarTech、LeiShen Intelligent System、Leonardo、Lexus、LG、LG Innotek、Li Auto、Lidwave、Livox、Lotus、Lumentum、Lumibird、Luminar、Lumotive、Luxeed、Lyft、Magna、Mahindra、Marelli、Marvell、MAXUS、Mediatek、Melexis、Meller Optics、Mercedes-Benz、Micro Photon Devices、Microchip、Microsoft、MIPS、三菱電機、Mobileye、Momenta、Monumo、Morningcore、Motional、Movento、Murata、Myant、NavInfo、Navtech、Navya、Next2U、Nextcore、Nikon、NIO、Nissan、Nuance、NVIDIA、NXP、OEwaves、Ommatidia LiDAR, OmniVision, ON Semiconductor, OpenAI, Ophir, Oplatek, Oppo, OQmented, Ottopia, Ouster, Panasonic, Phantom Auto, PIX Moving, Pointcloud, Polestar, Pontosense, Pony.AI、PreAct Technologies、Preciseley Microtechnology、Prophesee、PSA、PSSI、Qcraft、Quadric、Qualcomm、Quantel Laser、Quantum Semiconductor International (QSI)、Quectel、Recogni、Renault Nissan、Renesas、Rivian、Robosense、Rockchip, Rolling Wireless, SAIC-GM-Wuling Automobile, Samsung, Sanmina, SaverOne, Scantinel Photonics, Seeing Machines, SemiDrive, Seminex, Senseair, SenseTime, Seres Automotive, Seyond, Siengine, SiLC Technologies, SiMa.ai, Singgo, Skywater, Smart Eye, Softkinetic, Sony, Steerlight, Stellantis, STMicroelectronics, Subaru, Tacterion, TCL Technology, Telechips, Teledyne FLIR, Teraxion, Tesla, Texas Instruments, Thorlabs, Tobii, Toshiba, Toyota, TriEye, TriLumina (Lumentum), Trumpchi, TSMC, Uhnder, Ultraleap, Unikie, UNISOC、Unity、Untether AI、Valeo、Vayyar、Veoneer、VeriSilicon、Videantis、Visionox、Visteon、Volkswagen、Volvo、Voyant Photonics、Vsora、WaveSense、Waymo、Webasto、WeRide、WEY、WHST、Wideye、Woven Planet、XenomatiX、XFAB、Xiaomi、Xilinx、XPeng、Xperi、Zeekr、Zelostech、Zenseact、ZF Friedrichshafen、Zoox、ZTE。
目次1 要旨
1.1 市場概要
1.2 主要技術動向
1.2.1 集中化がアーキテクチャの進化を支配
1.2.2 中国のエコシステムの破壊
1.2.3 L2+が重要な中間地点として浮上
1.2.4 車内センシング規制の波
1.2.5 価値を定義するソフトウェア
1.2.6 柔軟性を約束するチップレット技術
1.3 地域市場のダイナミクス
2 実現技術：LIDAR、レーダー、カメラ、赤外線
2.1 コネクテッドカー
2.2 位置推定
2.3 AIとトレーニング
2.4 遠隔操作
2.5 サイバーセキュリティ
2.6 自動運転車センサー
2.6.1 自動運転技術
2.6.2 主要3センサー-カメラ、レーダー、LiDAR
2.6.3 センサーの性能と動向
2.6.3.1 レーダーの進化
2.6.3.2 LiDARの進化
2.6.4 悪天候に対する堅牢性
2.6.5 センサスイートの進化 レベル1からレベル4まで
2.6.6 センサフュージョンとは何か？
2.6.6.1 フュージョンアーキテクチャ
2.6.6.2 フュージョンの課題と研究の最前線
2.7 自律性と電気自動車
2.7.1 EVの航続距離の短縮
2.7.2 都市交通における脆弱な道路利用者の課題
2.7.3 歩行者リスク検知
2.7.3.1 リスク評価要因
2.7.3.2 マルチモーダルリスク融合
2.7.4 SAEレベル2～レベル4およびロボタクシー向け推奨センサースイート
2.7.4.1 主要な進化のトレンド
2.8 カメラ
2.8.1 技術仕様
2.8.2 配置の最適化
2.8.3 AI処理パイプライン
2.8.4 制限と故障モード
2.8.5 赤外線カメラ
2.8.5.1 短波長赤外線（SWIR）
2.9 レーダー
2.9.1 技術仕様
2.9.2 LiDARを超える利点
2.9.3 制限
2.9.4 将来の軌跡
2.10 LiDAR
2.10.1 LiDARの基礎
2.10.2 LiDARのスキャニングメカニズム
2.10.2.1 メカニカルスピニングシステム
2.10.2. 2 MEMSミラースキャン
2.10.2.3 固体フラッシュLiDAR
2.10.2.4 周波数変調連続波（FMCW）
2.10.3 車載LiDARの性能
2.10.4 主な利点
2.10.5 制限事項
2.10.6 将来展望
3 自動運転とADAS
3.1 SAE 運転自動化レベル (L0-L5)
3.1.1 Levels間の主な区別
3.1.2 レベル2、レベル2+、およびレベル3の定義
3.2 個人所有の自律走行車の概要
3.2.1 レベル0 - 自動化なし
3.2.2 レベル2+ - 強化された部分自動化
3.2.3 レベル2（部分自動化）
3.2.4 レベル2+（強化された部分自動化）
3.2.4.1 中国のL2+市場のリーダーシップ
3.2.4.2 デファクト・カテゴリーとしてのL2+の出現
3.2.4.3 L2+の規制進化
3.2.4.4 L2+市場の普及予測
3.2.4.5 レベル2+は長期的な中間地点となりうる
3.2.4.6 L2+技術の急速な改善（L3とのギャップの縮小）：
3.2.4.7 アプローチを検証するテスラのL2+戦略： 3.
2.4.8 L2+に有利な経済的圧力
3.2.5 レベル3 - 条件付き自動化
3.2.5.1 現在のODDの限界（2024-2025年）
3.2.5.2 L3の展開が限定的な理由（2024-2025年）
3.2.5.3 L3またはL4への最大の障壁 - 責任
3.2.6 レベル4 - 高い自動化
3.2.7 レベル5 - 完全自動化
3.3 自家用車における自律走行機能のロードマップ
3.3.1 歴史的進化（2000-2024）
3.3.2 現状（2024-2025）
3.3.3 地域別ロードマップ（2024-2036）
3.3.3.1 北米
3.3.2 欧州
3.3.3.3 中国
3.3.3.4 日本
3.4 L2およびL2+の自律走行システムとブランド
3.4.1 システム技術
3.4.1.1 中国のL2+システム
3.5 ADASの特徴
3.5.1 AEB（自動緊急ブレーキ）
3.5.2 高級ADAS機能：CC/ACC（クルーズコントロール/アダプティブクルーズコントロール）
3.5.3 LDW/LKA/LCA（車線逸脱警報/レーンキープアシスト/レーンチェンジアシスト）
3.5.4 BSM/BSD（ブラインドスポットモニタリング/検知）
3.5.5 信号認識（TSR - 交通標識認識）
3.5.6 後方/360°駐車（カメラ）
3.5.7 オートパーキング（自動駐車支援）
3.6 ADAS市場動向の概要
3.6.1 主な動向 2023-202
3.6.2 SAEレベル2採用の前年比増加
3.6.3 中国の優位性
3.6.4 欧州の規制主導型成長
3.6.5 米国市場のダイナミクス
3.6.6 高度な自動化により、自動車1台当たりのセンサー数が増加：
3.6.7 LiDARはレベル3と中国市場向け：
3.6.7.1 LiDAR市場予測の意味
3.7 地域別L2+/L3フィーチャー採用予測
3.7.1 世界のL2+/L3フィーチャー採用予測
3.7.1.1 米国
3.7.1.2 中国
3.7.1.3 欧州
3.7.1.4 日本
3.8 SAEレベル別世界自動車販売台数とピークカー：2022-2045
3.9 SAEレベルの進化
3.9.1 L0/L1（ADASなし／最小）-規制消滅
3.9.2 L2（ACC＋LKAの組み合わせ）-ピークとプラトー
3.9.3 L2+ (ハンズオフ、アイズオン) - 急成長から主流へ
3.9.4 L3 (条件付き自動化) - プレミアム・ニッチから主流へ
3.9.5 L4+（高度／完全自動化） - 新興パーソナル・ビークル
3.9.6 ピーク・カー分析 - 先進国市場対新興国市場
3.9.7 ADAS市場への影響
3.10 マルチセンサーとピュアビジョンソリューションの比較
3.11 エンドツーエンド（E2E）アーキテクチャ
3.11.1 従来のモジュラーパイプラインとエンドツーエンドアーキテクチャ
3.11.2 E2Eの利点
3.11.3 E2Eの課題
3.11.4 自動車におけるE2Eモデルの展開
3.11.5 ほとんどのOEMがE2Eを採用しない理由
3.12 ADAS車向けセンサスイート
3.12.1 レベル1からレベル4までのセンサスイートの進化
3.12.2 コストへの影響
3.12.3 センサとその目的
3.12.4 センサの補完性（なぜマルチセンサ・フュージョンなのか）
3.12.5 レベル1からレベル4までのセンサスイートの進化
3.12.6 センサ数のトレンド
3.12.7 カメラシステム
3.12.8 ADAS乗用車の代表的なセンサースイート - カメラとレーダー
3.12.8.1 統合フロントビューカメラ
3.12.8. 2 カメラADASの規制推進要因
3.12.8.3 性能動向
3.12.8.4 自律走行用外部カメラ
3.12.9 レーダーシステム
3.12.9.1 フロントレーダーの用途
3.12.9.2 サイドレーダーの役割
3.12.9.3 1台当たりのフロントレーダーとサイドレーダー
3.12.9. 4 SAEレベル別の自動車あたりのレーダー総数
3.12.9.5 4Dイメージングレーダー-次世代
3.12.10 LiDARシステム
3.12.10.1 LiDARの展開
3.12.10.2 技術別の自動車用LiDARプレーヤー
3.12.10.3 LiDARコストの軌跡と大衆市場の実行可能性
3.13 市場の課題と進化
3.13.1 中国のトップ4LiDARメーカーが2024年市場を支配
3.13.1.1 なぜ中国のLiDARが優位なのか？
3.13.2 かつてない課題に直面する ADAS ティア 1 サプライヤー
3.13.2.1 ティア 1 の戦略的対応
3.13.2.2 市場展望 - ティア 1 の統合
3.14 地域別の自律走行車導入と収益予測
3.14.1 米国：2022-2045年
3.14.2 中国：2022-2044 年
3.14.3 欧州（EU＋英国＋EFTA）：2022-2044年
3.14.4 日本：2022-2044年
3.15 地域ダイナミックス
3.15.1 加速する中国の優位性
3.15.2 米国市場-収益性は高いが成長は鈍化
3.15. 3欧州 - 規制のリーダーシップ、技術の遅れ
3.15.4 日本 - 遅れをとる
3.15.5 世界のその他の地域 - 新たな機会
3.16 乗用車 ADAS 自動車市場の準備状況
3.16.1 米国における ADAS 機能の展開
3.16.2 中国における ADAS 機能の展開
3.16.2.1 中国 ADAS エコシステム
3.16.2.2 中国 L2+ / NOA ソリューション・プロバイダー／サプライヤー
3.16.2.3 Tier-1 サプライヤー（従来型＋ソフトウェアへのピボット）
3.16.2.4 中国のOEM - L2+ / NOA開発タイムライン
3.16.2.5 中国のOEM - L2+ / NOA開発
3.16.2.6 中国OEM - NOA用センサー構成の分析
3.16.3 EUにおけるADAS機能の展開
3.16.4 日本におけるADAS機能の展開
3.17 世界のOEM分析
4 車室内モニタリング
4.1 車室内モニタリングにおけるDMSおよびOMSシステムの概要
4.1.1 ドライバー・モニタリング・システム（DMS）
4.1.2 乗員モニタリング・システム（OMS）
4.1.2.1 OMSの技術展望
4.1.2.2 OMSの主要技術として台頭するレーダー
4.1.3 DMS vs. OMS - 市場セグメンテーション
4.1.4 統合動向
4.2 車内センシングの動向
4.2.1 大量採用を促進する規制上の義務
4.2.1.1 欧州連合
4.2.1.2 中国
4.2.1.3 米国
4.2.2 ハンズオン検知からカメラベースDMSへの移行
4.2.3 AIと機械学習による能力の変革
4.2.3.1 新たなAI能力（2024～2026年）
4.2.4 フルキャビンモニタリング（OMS）への拡大
4.2.5 ADASおよび自律システムとの統合
4.2.6 規模と統合によるコスト削減
4.3 ドライバーモニタリングシステム（DMS）とは？
4.3.1 DMSの中核機能
4.3.2 DMS技術スタック
4.3.2.1 ハードウェアコンポーネント
4.3.2.2 ソフトウェアスタック
4.3.3 なぜドライバーに監視が必要なのか？
4.3.3.1 交通安全におけるヒューマンファクター
4.3.3.2 特定のドライバー障害タイプ
4.3.3.3 自動化のパラドックス
4.3.3.4 L3買収の課題
4.3.3.5 消費者の受容と利益
4.3.3.6 規制義務
4.4 インテリア・モニタリング・システム（IMS）の現行技術
4.4.1 技術分類
4.4.2 主要技術分類
4.4.2.1 カメラベースのシステム：
4.4.3 ドライバー・モニタリング・システム（DMS）
4.4.3.1 NIRカメラベースDMS（優位技術）
4.4.3.2 可視光カメラベースDMS（衰退技術）：
4.4.3.3 ステアリングトルクセンサーベースのDMS（レガシー技術）：
4.4.3.4 静電容量式ステアリングホイールDMS
4.4.3.5 ハイブリッド／マルチモーダルDMS（新興技術）
4.5 自律走行車向け車内センシング
4.5.1 レベル別の車内センシング要件
4.5.1.1 レベル2+（ハンズオフ、アイズオン） - 高いモニタリング強度
4.5.1.2 レベル3（条件付き自動運転） - 重要なモニタリング強度
4.5.1.3 レベル4（高度な自動化） - 低減されたがシフトされた監視
4.5.1.4 レベル5（完全自動化） - 旅客の監視のみ
4.6 SAEレベル1からレベル4までのDMSセンサースイートの進化
4.6.1 主要技術の変遷
4.7 車内センシングにおける新興技術
4.7.1 スマートコックピット用プリンテッドセンサー
4.7.1.1 ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）設計＋プリンテッドセンサー統合
4.7.1.2 自動車用プリンテッドエレクトロニクス
4.7.1.3 スマートコックピットコンポーネントを統合するソフトウェア
4.7.1.4 コックピットスクリーン上のローカライズされたハプティクス
4.7.1.5 車載用ミッドエアハプティクス
4.7.1.6 自動車用途におけるデジタル嗅覚
4.7.2 代替的な眼球運動追跡技術
4.7.2.1 DMS向け視線追跡
4.7.2.2 視線追跡センサーのカテゴリー
4.7.4.7.3 イベントベースビジョンによる視線追跡
4.7.3.1 視線追跡の利点
4.7.3.2 イベントベースビジョン： 長所と短所
4.7.3.3 イベントベースドビジョンにおけるソフトウェアの重要性
4.7.3.4 レーザースキャニングMEMSによるアイトラッキング
4.7.3.5 眼球運動の静電容量センシング
4.7.4 脳機能モニタリング
4.7.4.1 脳機能モニタリング技術
4.7.4.2 認知作業負荷モニタリングのための脳計測技術の動向
4.7.4.3 脳磁図
4.7.4.4 自動車空間における脳機能モニタリング
4.7.4.5 心血管系メトリクス
4.7.5 車内センシングアプリケーションのケーススタディと実例
4.7.5.1 BMW iXとX5
4.7.5.2 GMのスーパークルーズ
4.7.5.3 ポールスター3ドライバーモニタリングシステム
4.7.5.4 ジャガー・ランドローバー
4.7.5.5 Audi FitDriver
4.7.5.6 MAXUS MIFA 9: DMS + デュアルOMS
4.7.5.7 Trumpchi GS8
4.7.5.8 Jetour Dashing X90
4.7.5.9 HAVAL - F7
4.7.5.10 WEY - VV6
4.7.5.11 SubaruのDMS
4.7.5.12 Ford - BlueCruiseテクノロジー
4.7.5.13 Tesla - IRベースDMS
4.7.5.14 Tesla車内レーダー
4.7.5.15 Nissan - ProPilot
4.7.5.16 Toyota and Lexus
4.7.5.17 XPeng Motors
4.7.5.18 Nio ET7 - DMSおよびOMSカメラ
4.7.5.19 Li Auto L9 - 3D ToFカメラ
4.7.5.20 Li Auto - DMS用2D赤外線カメラ
4.7.5.21 AION
4.7.5.22 Hongqi Auto - 静電容量式ステアリングホイール+疲労検知カメラ
4.8 車内センサー市場予測
4.8.1 車内センサーの年間数量と市場規模
4.8.2 機内センサータイプ別予測
4.8.3 機内センサータイプ別市場シェア
4.8.4 機内イメージング技術別市場シェア
4.8.5 ハンズオンディテクション（HOD）センサー予測
4.8.6 地域別キャビン内センシング予測
4.8.7 地域別アドレス可能市場（2025-2045年）
4.8.8 SAEレベル別アドレス可能市場（2025-2036年）
5 ソフトウェア・デファインド・ビークル（SDV）
5.1 ソフトウェア・デファインド・ビークルとは何か？
5.1.1 ソフトウェア・デファインド・ビークル の中核的特性
5.1.2 SDV 市場の推進要因
5.1.3 SDV バリューチェーンの変革
5.1.4 OEM の戦略的重要性
5.1.4.1 3つの戦略的アーキタイプ
5.2 SDVアーキテクチャの進化
5.2.1 フェーズ1：分散型ECU（レガシー、2015年以前）
5.2.2 フェーズ2：ドメインコントローラ（2015-2025年）
5.2.3 フェーズ3：ゾーン・アーキテクチャ（2023-2030年移行期）
5.2.3.1 フェーズ4：セントラル・コンピューティング（2028-2040年ビジョン）
5.2.4 主要な実現技術
5.2.4.1 セントラル・コンピューティング・アーキテクチャ
5.2.4.2.2 無線（OTA）アップデート機能
5.2.4.3 サービス指向アーキテクチャ（SOA）
5.2.4.4 高性能コンピューティングプラットフォーム
5.2.4.5 接続性（常時クラウド接続）：
5.2.5 車載イーサネット - 高速バックボーン
5.2.5.1 タイムセンシティブネットワーキング（TSN） - クリティカルエクステンション
5.2.5.2 車載イーサネット市場のサイジング
5.2.6 ハイパーバイザー
5.2.6.1 車載用ハイパーバイザーの要件
5.2.6.2 ハイパーバイザー市場のサイジング
5.2.7 コンテナ化 - アプリケーションの移植性
5.2.7.1 コンテナとVMの比較
5.2.7.2 自動車向けコンテナ技術
5.2.7.3 自動車におけるコンテナのユースケース
5.2.7.4 車両向けKubernetes
5.2.7.5 SDV変革における重要な成功要因
5.3 ソフトウェア定義車両レベルガイド
5.3.1 SDV成熟度モデル - 5つのレベル
5.3.2 SDVレベルチャート：主要OEMの比較
5.3.3 地域別SDVリーダーシップパターン
5.3.4 SDVレベル0：ハードウェア定義車両
5.3.5 SDVレベル1：コネクテッド・ビークル - 詳細分析
5.3.5.1 主要イネーブラ：テレマティクス制御ユニット（TCU）
5.3.5.2 コネクテッドサービスの実現
5.3.5.3 限定的なOTAアップデート機能
5.3.5.4 アーキテクチャの進化が始まる
5.3.6 SDVレベル2：ドメイン制御車両
5.3.6.1 拡張OTA機能
5.3.6.2 AUTOSAR適応プラットフォーム
5.3.7 SDV レベル 3: 集中型ソフトウェア定義車両
5.3.7.1 ゾーンアーキテクチャの変革
5.3.7.2 集中コンピューティングプラットフォームアーキテクチャ
5.3.7.3 配線の大幅な削減
5.3.7.4 車両全体の OTA - 全システムアップデート可能
5.3.7.5 サードパーティアプリエコシステム（新興）：
5.3.8 SDV レベル 4: 完全ソフトウェア定義車両
5.3.8.1 究極の SDV ビジョン
5.3.8.2 最小限のハードウェアアーキテクチャ - 集中スーパーコンピューティング
5.3.8.3 コンピューティングパワーの軌跡
5.3.8.4 ハードウェア抽象化の利点
5.3.8.5 AI/MLモデルの継続的な更新
5.3.8.6 クラウドエッジの連続体 - ハイブリッドコンピューティング
5.3.8.7 スマートシティにおけるエッジノードとしての自動車
5.3.8.8 極端なパーソナライゼーション - AI主導
5.3.8.9 ビジネスモデルの進化
5.3.8.10 レベル4市場の現状（2024-2025年）
5.3.8.11 予測-レベル4の採用
5.4 SDV市場の規模と予測
5.4.1 地理的分布
5.4. 2 中国
5.4.2.1 推進要因
5.4.2.2 SDVのビジネスモデル
5.4.2.3 課題
5.4.3 米国
5.4.3.1 米国市場のセグメンテーション
5.4.3.2 推進要因と障壁
5.4.3.3 SDVのビジネスモデル：
5.4.4 欧州
5.4.4.1 OEM戦略
5.4.4.2 欧州の規制フレームワーク
5.4.4.3 欧州市場の断片化
5.4.4.4 SDV の収益モデル
5.4.4.5 欧州の SDV の展望 - 2030 年以降
5.4.5 日本
5.4.5.1 OEM の SDV 戦略
5.4.6 SDV サブマーケットの詳細予測
5.4.6.1 セントラルコンピュートプラットフォーム市場
5.4.6.2 コネクテッドサービス市場
5.4.6.3 サブスクリプション vs. 一括購入モデル
5.4.6.4 消費者の受け入れ分析
5.4.6.5 E/Eアーキテクチャのハードウェア市場 - ゾーンコントローラー
5.4.6.6 ゾーンコントローラーの技術進化
5.4.6.7 OTAソフトウェアアップデート市場
5.4.6.8 ソフトウェアプラットフォーム＆ミドルウェア市場
5.4. 7 注目の失敗例と注意点
5.5 パーソナライゼーションとユーザープロファイル
5.5.1 多次元パーソナライゼーション
5.5.2 ドライバー認識技術
5.5.3 プライバシーに関する考察
5.5.4 パーソナライゼーションのビジネス価値
5.6 フリートラーニングによる自律走行改善
5.6.1 フリートラーニング・アーキテクチャ
5.6.2 フリートラーニングの経済モデル
5.6.3 中国OEMフリートラーニング競争
5.6.4 規制および倫理的考察
5.7 V2X（Vehicle-to-Everything）統合
5.7.1 V2X技術の概要
5.7.2 V2X技術標準 - 競合アプローチ
5.7.3 経済的影響分析
5.7.4 V2Xと自動運転の相乗効果
5.7.5 プライバシーとセキュリティの懸念
5.7.6 V2G技術
5.7.7 V2G導入の障壁
5.7.8 V2G予測
5.8 SDVフィーチャーレイヤー
5.8.1 SDVソフトウェアスタックアーキテクチャ
5.8.2 フィーチャー定義と分類
5.8.3 SDVにおけるフィーチャー開発ライフサイクル
5.8.4 フィーチャー収益化モデル
5.8.5 収益化戦略の進化
5.8.6 機能の依存関係マッピング
5.9 ソフトウェア・デファインド・ビークル用の生成 AI
5.9.1 生成AIって何か？
5.9.1.1 コア技術
5.9.2 車載ジェネレーティブAI
5.9.2.1 スマートコックピット
5.9.2.2 パーソナルアシスタントのスパイク（AWS & BMW）
5.9.2.3 パーソナライズされたデジタルアシスタント（AWS）
5.9.3 自動車メーカー向けジェネレーティブAI
5.9.3.1 Vizcom（NVIDIA 搭載）
5.9.3.2 Microsoft - 自動車向け AI
5.9.3.3 デジタルツインとシミュレーテッド・オートノミー
5.9.4 SDV関連規制
5.10 SDV競争環境
5.10.1 ティア1：テクノロジーリーダー
5.10.2 ティア2：移行する既存企業
5.10.3 ティア1サプライヤーの状況
5.10.4 半導体サプライヤー
5.10.5 自動車に参入するハイテク企業
5.10.6 ビジネスモデルの進化
5.10.6.1 従来型ビジネスモデルとSDVビジネスモデルの比較
5.10.6.2 ADASサブスクリプション - プレミアム・オポチュニティ
5.10.6.3 機能のロック解除 - 1回限りのソフトウェア収益
5.10.6.4 データ収益化 - 隠れた収益の流れ
5.10.6.5 車載コマース - 新たなフロンティア
5.10.6.6 保険テレマティクス - 利用ベースの保険（UBI）
5.10.7 ADAS/SDV時代の競争優位性
5.10.8 戦略的アーキタイプ-OEMタイプ別勝利戦略
5.10.9 重要な戦略的決断-フレームワーク
5.10.9.1 垂直統合対パートナーシップ（ソフトウェア）
5.10.9.2 直販対ディーラーフランチャイズ
5.10.9.3 地理的戦略-グローバル対地域
5.10.9.4 EV移行のタイミング
5.10.9.5 自律化戦略-自社対パートナー対撤退
5.11 コンソリデーションの展望 - 産業構造 2030-2036
5.12 サプライヤーのコンソリデーションと垂直統合
5.12.1 新興サプライヤー構造
6 自動車用プロセッサ市場
6.1 ADASアーキテクチャの進化
6.2 カメラおよびセントラルプラットフォーム向けコンピューティング
6.2.1 フロントカメラプロセッサの予測
6.2.2 セントラルコンピューティングプラットフォームの予測
6.3 レーダーおよびLiDAR向けコンピューティング
6.3.1 レーダー処理の予測
6.3.2 LiDAR処理の予測
6.3.3 ADASプロセッサの市場規模予測（2024-2030年）
6.4 ADASプロセッサのASP分析
6.5 ADASプロセッサ売上高予測（2024-2030年）
6.6 インフォテインメントおよびテレマティクス向けコンピューティング
6.7 プロセッサ・ウェーハ生産予測
7 自動車用LIDAR市場予測
7.1 乗用車＆小型商用車（PC＆LCV）LiDAR市場予測
7.2 地域内訳
7.3 OEM採用層
7.4 ロボットタクシーLiDAR市場予測
7.4.1 ロボットタクシー事業者の戦略
7.4.2 ロボタクシーLiDAR市場の集中度
7.5 LiDAR導入の傾向
7.6 LiDAR のパフォーマンス傾向
7.7 LiDAR + カメラの融合アーキテクチャ
7.8 LiDARはレベル3および中国市場向け
7.9 テクノロジー別の車載用 LiDAR プレーヤー
8 コネクテッドビークルとV2Xの予測
8.1 コネクテッド自動車市場の概要と普及予測
8.1.1 定義とスコープ
8.1.2 コネクテッド自動車のユースケースと収益の流れ
8.1.3 地域別コネクテッド自動車普及率
8.2 V2X技術競争-C-V2X対DSRC
8.3 V2X導入予測とインフラ構築
8.3.1 地域別V2X導入動態
8.4 V2Xユースケースと価値提案
8.4.1 V2X効率化ユースケース（交通管理）
8.5 V2Xのビジネスモデルと資金調達の課題
8.6 V2Xチップセットと機器の市場予測
8.6.1 競争環境
8.7 V2Xによる自律走行協調 - 「キラーアプリ」？
8.8 V2X市場の展望
9 インフォテインメントとテレマティクスの技術トレンド
9.1 コックピットプロセッサの進化
9.1.1 マルチディスプレイ対応（4～6画面）
9.1.2 ディスプレイレンダリングの課題
9.1.3 GPUパフォーマンス要件
9.1.4 GPUアーキテクチャのトレンド
9.1.5 AI NPU統合
9.1.6 自動車AIワークロード（コックピット）
9.1.7 仮想化とハイパーバイザー
9.2 AIアシスタント技術
9.2.1 音声認識の改善
9.2.2 テクノロジードライバ
9.2.3 オンデバイス対クラウドASR
9.2.4 生成AIの統合
9.2.5 大規模言語モデル（LLM）の導入
9.2.6 導入モード
9.2.7 エッジ処理とクラウド処理
9.3 ディスプレイ技術
9.3.1 OLEDとミニLEDの採用
9.3.2 OLEDの自動車における利点
9.3.3 OLEDの課題
9.3.4 ミニLED採用の軌跡
9.3.5 フレキシブルおよび曲面ディスプレイ
9.3.5.1 フレキシブルOLEDの課題（自動車向け）
9.3.6 拡張現実（AR）HUD
9.3.7 AR-HUDの課題
9.4 コネクティビティの統合
9.4.1 5Gの展開
9.4.2 5Gモデムの普及
9.4.3 V2X通信
9.4.4 エッジコンピューティング
10 マッピング、ローカライゼーション、テレポーテーション
10.1 ローカライゼーションとは何か？
10.1.1 ローカリゼーション：絶対と相対
10.1.2 レーンモデル： 用途と欠点
10.2 HDマッピング資産：ADASマップからレベル5自動運転向けフルマップへ
10.3 自律走行向けHDマップの多くのレイヤー
10.4 サービスとしてのHDマップ
10.5 マッピングビジネスモデル
10.6 カメラによるHDマッピング
10.7 遠隔操作
10.7.1 自律型MaaSを可能にする
10.7.2 遠隔操作の3つのレベル
10.7.3 遠隔操作は現在どこで使われているか？
11 企業プロファイル （298社のプロファイル）12 参考文献図表リスト表の一覧
表1 世界の自動車技術市場サマリー（2024-2030年）
表2 アーキテクチャ進化年表
表3 自律機能採用予測サマリー
表4 地域市場サマリー（2024-2030年）
表5 遠隔操作アプローチ - 比較
表6 カメラ、レーダー、LiDAR コア機能の比較
表7 LiDAR技術の比較（2024年）
表8 自律レベルにおけるセンサースイートの進化
表9 センサーフュージョンアーキテクチャの比較
表10 自律システムの消費電力の内訳（レベル4ロボタクシー）
表11 自律性がEVの航続距離に与える影響
表12 検知の課題 - 車両 vs. 脆弱な道路利用者
表13 歩行者リスク評価マトリックス
表14 オートノミーレベル別センサースイート進化
表15 ポジション別車載カメラ仕様（2024年）
表16 サーマルカメラの利点と限界
表17車載レーダー仕様（2024年最新版）
表18 LiDAR波長比較
表19 LiDARスキャン技術比較（2024年）
表20 ADAS技術進化の波
表21 SAE運転自動化レベル-詳細内訳
表22 SAE自動化レベル-公式定義 vs. 市場現実。市場の現実
表23 自動運転車の誇大宣伝と現実のタイムライン
表24 L2システムのコンピューティング要件
表25レベル2システム比較 - 主要OEM
表26 主要システム別レベル2+導入状況
表27 L2+サブスクリプションモデル（2024年）
表28 L2とL2+の機能比較
表29 地域別L2+普及予測（2024年-2035年）
表30 L2+対L3能力ギャップ（2020年vs.2030年の予測）
表31 レベル 3 システムの ODD 制限
表32 OEM の自動化戦略（2024-2025 年）
表33 地域／国別のレベル 3 規制状況（2024-2025年）
表34 自動化レベル別の責任
表35 OEM の L3 戦略（2024年）
表36 主要なロボットタクシー事業（2024 年第 4 四半期-2025 年第 1 四半期）
表37 ADAS 機能の普及率-。世界の新車販売台数
表38 メーカー別の総合的な L2 および L2+ システム
表39 中国の L2+ 都市部の NOA 能力比較（2024 年-2025 年）
表40 ADAS 機能の分類と普及率（2024 年）
表41 AEB システムの性能（2024年の状態 ）
表42 ACCフィーチャーレベル
表43 道路状況別LKA能力
表44 ブラインドスポットモニタリングバリエーション
表45 交通標識認識性能（2024年最新技術）
表46 360°カメラフィーチャーレベルカメラ機能レベル
表47 自動駐車機能の進展
表48 自動駐車普及予測（2024-2035年）
表49 世界の ADAS 機能普及スナップショット（2023 vs. 2024年）
表49 世界の ADAS 機能普及スナップショット（2023 vs. 2024年）
表49 世界の ADAS 機能普及スナップショット（2023 vs. 2024年）
表50 SAE レベル 2 の普及成長率（2020-2024 年）
表51 地域別 L2 普及率（2022-2024 年、% of New Vehicle Sales）
表52 SAEレベル別平均センサー数（2024年世界平均）
表53 地域別自動車LiDAR普及率（2024年）
表54 自動車LiDAR市場予測（2024年-2030年）
表55 先進ADAS機能普及率-世界（2024年-2030年）。世界（新車販売台数に占める割合）
表56 ADAS 機能普及率-米国（新車販売台数に占める割合）
表57 ADAS 機能普及率-中国（新車販売台数に占める割合）
表58 ADAS 機能普及率-日本（新車販売台数に占める割合）
表59 SAE レベル別世界自動車販売台数（2022-2045 年、百万台）
表60 L3規制承認のタイムライン
表61 市場動向別の自動車販売ピーク時期
表62 自動車販売の軌跡から見たADAS市場への影響
表63マルチセンサーフュージョン vs. ピュアビジョン - 比較分析（2024年）
表64 自動運転アーキテクチャの比較
表65 E2Eのメリットとモジュラーシステムの比較
表66 E2Eの課題とリスク
表67 E2Eの展開状況 - グローバルな状況 (2024年)
表68テスラ FSD v12 (E2E) パフォーマンスプログレッション (2024年)
表69 E2Eに消極的なOEM - 理由。理由
表70 オートメーションレベル別センサースイートの進化（代表的な構成）
表71 オートメーションレベル別センサースイートのコスト（2024年のハードウェアコスト）
表72 ADASセンサーの種類-。機能と限界
表73 シナリオ別のセンサーの強み
表74 レベル別の代表的なセンサースイート（詳細な内訳）
表75 ベースラインL2センサースイート（ホンダ・シビック、トヨタ・カムリVW Jetta Tier）
表76 統合フロントカメラ・アーキテクチャ（2024年）
表77 世界のカメラベースADAS規制（2024-2025年）
表78 Tier-1フロントカメラ・サプライヤー - 製品ポートフォリオ（2024～2025年）
表79 特殊カメラ・サプライヤー（2024年）
表80 外部カメラの位置と機能
表81 フロント・レーダーの仕様と用途
表82 側方レーダーの構成とカバレッジ（L2+システム）
表83 自動化レベル別レーダー数
表84 地域およびレベル別レーダー導入状況（2024年）
表85 4Dイメージングレーダー vs. 従来型レーダー vs. LiDAR
表86 4Dイメージングレーダーサプライヤー（2024-2025年）
表87 地域別およびOEM戦略別の自動車用LiDARの採用（2024年）
表88 自動車用LiDAR技術 - 比較
表89 自動車用LiDARトップサプライヤー - 市場ポジショニング（2024年市場のポジショニング（2024年）
表90 自動車用LiDARのコスト推移（過去と予測）
表91 中国のLiDARメーカー上位4社の市場分析（2024年）
表92 中国対欧米のLiDARWestern LiDAR - Competitive Dynamics
表93 Tier-1サプライヤーのADAS課題 - 2023年から2024年の危機
表94 Tier-1 ADAS戦略の軸
表95 主要なTier-1 ADAS製品の提供（2025年）
表96 地域別L2+/L3導入比較（2030年予測）
表97 米国（米国SAE レベル別自律走行車販売台数（2022 年-2045 年）
表98 米国の州／地域別 L2+／L3 採用台数（2030年予測）
表99 米国-ADAS 機能収入予測（2024-2030年、USD 数百万米ドル）
表100 米国ADAS市場サマリー（2024-2030年）
表101 中国-SAEレベル別自律走行車販売台数（2022年-2044年）
表102 中国主要OEMのL2+システム（2024年展開）
表103 中国都市部の通勤特性vs.
表104 中国におけるL2+/L3の普及率（2030年予測）
表105 中国国内ADASサプライチェーンと欧米への依存度
表106 欧州-SAEレベル別自律走行車販売台数（2022-2044年）
表107 EU GSR義務化ADAS機能タイムライン
表108 ユーロNCAPプロトコル進化-ADAS要件
表109 欧州LCAPプロトコル進化-ADAS要件ADAS 要件
表109 欧州のユースケース別 L2+ 展開（2024年と2030年予測）
表110 日本-SAE レベル別自律走行車販売台数（2022-2044 年）
表111 日本 ADAS 普及の障壁
表112 日本以外
表113 地域別ADAS普及率比較（2023年生産車）
表114 米国の車両セグメント別ADAS機能普及率（2023年）
表115 中国の車両セグメント別ADAS機能普及率（2023年）
表116 中国のADAS SoC（システムオンチップ）の状況（2023-2024年）
表117 中国のADAS SoC（システムオンチップ）の状況（2023-2024年）
表117 中国 NOA ソリューション・プロバイダー（2024年）
表118 中国 Tier-1 サプライヤー-ADAS ポジショニング（2024年）
表119 中国主要 OEM の L2+/NOA 展開タイムライン（2020-2025年）
表120 中国 OEM の ADAS 開発戦略比較（2024年）
表121 中国プレミアム OEM のセンサー構成-都市型 NOA システム（2024都市型NOAシステム（2024年）
表122 EUの車両セグメント別ADAS機能普及率（2023年）
表123 日本の車両セグメント別ADAS機能普及率（2023年）
表124 米国の規制環境-NHTSAのスタンス
表125 世界のOEMのL2+/NOA戦略-。包括的比較（2024年）
表126 ドライバーモニタリングシステムの機能と用途
表127 乗員モニタリングシステムの機能と用途
表128 機能別OMS技術
表129 DMS vs.OMS 市場の比較（2024-2036年）
表130 EU GSR 車内モニタリング要件
表131 世界の DMS 規制状況のまとめ（2024-2025年）
表132 トルクベースからカメラベース DMS への移行。
表133 DMSにおけるAI/MLの性能向上（代表的なシステム）
表134 ADASレベルとのDMS/OMS統合
表135 DMSシステムのコスト進化（2020-2030年）
表136 DMSハードウェアコンポーネント
表137 DMSソフトウェアコンポーネント
表138 交通事故原因分析
表139 ADASモニタリングパラドックス
表140 DMS消費者視点からのメリット
表141 IMS技術分類の枠組み
表142 代表的なNIR DMSカメラの仕様
表143 TToFカメラ市場予測 - 車内アプリケーション
表144 DMS テクノロジーのカテゴリ
表145 NIRカメラDMSの性能指標
表146 NIRカメラベースDMSの主要サプライヤー
表147 NIRカメラベースDMS市場の予測（2024-2036年）
表148 マルチモーダルDMSの性能向上
表149 自動化レベル別の機内モニタリング強度
表150 DMS検知に対するL2+システムの反応
表151 L2+ DMSの現実介入率世界の介入率
表152 L3固有の機内モニタリング要件
表153 L3 DMSの冗長化アプローチ
表154 L3テイクオーバー研究サマリー
表155 L4ロボットタクシー機内
表156 SAEレベル別DMS/OMSセンサースイートの進化
表157 車載DMS向け視線追跡技術
表158 DMSカメラシステムサプライヤー（2024年）
表159 イベントベースビジョンと従来型カメラの比較 - 視線追跡技術（2024年）
表159 イベントベースビジョンと従来型カメラの比較 - イベントベースビジョン（2024年）
表160 静電容量式視線追跡 vs. カメラ DMSカメラDMS
表161 脳モニタリング技術 - 概要
表162 自動車の脳モニタリング研究プロジェクト
表163 ステアリングホイールECGの課題
表164 車内センシング市場の概要（2020-2036年）
表165 機内センサーのタイプ別数量予測（単位：百万個）
表166 機内センサーのタイプ別市場規模（単位：百万米ドル）
表167 技術市場シェア推移（全機内センサーの売上高に占める割合
表168 カメラ技術の内訳（車内カメラ売上高に占める割合）
表169 HODセンサー市場予測
表170 地域別車内センシング市場（百万米ドル）
表171 長距離車内センシング市場規模（2045年）
表172 自律性レベル別車内センシング要件
表173 SDVの特徴
表174 自動車バリューチェーン - 従来型 vs. SDV
表175 ドメインコントローラ市場規模（2024-2030年）
表176 ゾーンアーキテクチャ vs. ドメインアーキテクチャ - 比較
表177 E/Eアーキテクチャ普及率予測（世界、2024-2035年）
表178 従来型 vs. SDVコンピューティングアーキテクチャ
表178 従来型コンピューティングアーキテクチャとSDVコンピューティングアーキテクチャの比較
表179 OTA アップデート能力レベル
表180 SDV サービスレイヤーの例
表181 自動車におけるコンピューティングパワーの進化
表182 車載ネットワーク技術の比較
表183 車載イーサネット規格のタイムライン
表184 車載用 TSN 規格
表185 車載イーサネット市場の予測（2024-2035年）
表186 車載用ハイパーバイザーの種類
表187 ハイパーバイザーの展開シナリオ
表188 車載用ハイパーバイザーの市場予測（2024-2035年、百万米ドル）
表189 仮想マシン vs. コンテナ
表190 自動車コンテナのランタイムランドスケープ
表191 自動車用コンテナ市場予測 (2024-2035年、百万円)
表192 従来型と.SDV開発プロセス
表193 SDV サイバーセキュリティ要件（ISO/SAE 21434）
表194 SDV クラウドインフラのニーズ
表195 ソフトウェア定義車両（SDV）レベルの定義
表196 主要OEM - SDVレベル評価（2024-2025年）
表197 地域別SDVリーダーシップ評価
表198 レベル0車両におけるECUの典型的な分布
表199 レベル0車両通信ネットワーク
表200 レベル0ビジネスモデルの特徴
表201 テレマティクス制御ユニットの構成要素と機能
表202 代表的なレベル1コネクテッドサービス
表203 レベル1車両データ収集
表204 レベル1ビジネスモデルの変化とレベル0との比較
表205 代表的なレベル 2 ドメインアーキテクチャ
表206 レベル 2 通信ネットワークアーキテクチャ
表207 レベル 2 OTA 更新範囲
表208 ワイヤハーネス比較 - レベル 0 対 レベル 2。
表209 レベル 2 サブスクリプションサービスの例
表210 典型的なレベル 3 ゾーナルアーキテクチャ
表211 セントラルコンピュートプラットフォームの構成（典型的なレベル 3 車両）
表212 ワイヤーハーネスの進化 - レベル 0 からレベル 3
表213 レベル 3 OTA アップデート範囲 - 包括的
表214 レベル3オンデマンド機能 - 例
表215 レベル4アーキテクチャ - 極度の集中化
表216 車両コンピューティング能力の進化 - レベル4までの変遷
表217 ハードウェア抽象化レイヤー（HAL）のメリット
表218 レベル4の継続的なAI/MLアップデートパイプライン
表219 レベル4車両におけるクラウドコンピューティングとエッジコンピューティング
表220 レベル4における車両インフラ間（V2I）統合
表221 レベル4のAI主導パーソナライゼーション事例
表222 レベル4の経常収益モデル - 包括的
表223 レベル4 SDV市場浸透予測（2024-2036年）
表224 SDV市場セグメンテーションフレームワーク
表225 地域別SDV市場（2024年 vs. 2030年 vs. 2036年）
表226 中国 SDV 採用予測（2024-2035年）
表227 中国 OEM SDV 戦略（2024年）
表228 SDV コンポーネントコスト比較 - 中国 vs. 欧米 西洋
表229 米国のSDV導入予測（2024年-2035年）
表230 欧州のSDV導入予測（2024年-2035年）
表231 カリアドの故障解析
表232 欧州の消費者のSDVに対する意識（2024年調査データ）
表233 SDV導入予測（2024年-2035年）
表234 日本の消費者の SDV に対する意識（2024年調査データ）
表235 地域別 SDV の導入 - 比較サマリー（2030年予測）
表236 セントラルコンピュートプラットフォーム市場の予測（2024-2036年）
表237 コネクティッドサービスのカテゴリ別市場予測（2024-2036年）
表238 サブスクリプション vs. 買い切り型購入 - 市場の分裂と進化
表239 消費者のコネクティッドサービスに対する支払い意欲（調査データ）
表240 ゾーンコントローラー市場予測（2024-2036年）
表241 ゾーンコントローラーの仕様-Evolution
表242 OTAソフトウェアアップデート市場予測（2024-2036年）
表243 OTAコスト内訳（年間1台あたり）
表244 OEMタイプ別OTAプラットフォーム戦略
表245 自動車ソフトウェアプラットフォーム市場予測（2024-2036年）
表246 自動車オペレーティングシステム市場シェアと動向
表247 SDVの課題と挫折（2020-2024年）
表248 SDVにおける車両パーソナライゼーション次元
表249 運転者識別技術 - （英語版比較
表250 パーソナライゼーション・プライバシー・フレームワーク
表251 OEMにとってのパーソナライゼーション・ビジネス価値
表252 フリート学習パイプライン - ステップ・バイ・ステップ
表253 フリートラーニング経済フライホイール
表254 中国のOEMフリートの学習比較（2024年）
表255 フリートラーニングの規制と倫理の問題
表256 V2X通信の種類 - V2X通信の種類-.包括的な分類
表257 V2X 技術標準の比較
表258 V2X 経済効果の推定（米国 DOT および EU 研究）
表259 自動運転への V2X 貢献
表260V2X プライバシーとセキュリティに関する考察
表261 V2G アプリケーションと価値
表262 V2G 展開の障壁
表263 V2G 市場普及予測
表264 SDV ソフトウェアスタック - 完全なアーキテクチャ。完全なアーキテクチャ
表265 SDVフィーチャー分類法 - 包括的な分類
表266 フィーチャー開発ライフサイクル - 従来型 vs. SDV.SDV
表267 フィーチャー収益化モデル - 詳細分析
表268 OEM フィーチャー収益化成熟段階
表269 フィーチャー依存性マトリックス - フィーチャー例
表270 OEM SDV 競争ティア（2024年）
表271 ティア-1 サプライヤ SDV ポジショニング（2024年）
表272 車載半導体の勝者（SDV 時代）
表273 車載ビジネスモデルの進化
表274 自動車業界の経常収益源予測（2024-2035年、10億米ドル）
表275 ADASのレベル別サブスクリプション市場（2030年予測）
表276 機能ロック解除カテゴリーと価格設定（2024年）
表277 車両データカテゴリーと収益化機会
表278 車内コマースカテゴリー
表279 競争優位性の進化
表280 OEM戦略アーキタイプ
表281 地域戦略マトリックス
表282 EV移行戦略
表283 自動運転戦略オプション
表284 自動車サプライヤーバリューチェーン - 2024年 vs. 2035年
表285 ADASアーキテクチャ採用予測（世界新車生産台数に占める割合）
表286 フロントカメラ・プロセッサ市場予測（2024-2030年）
表287 セントラル・コンピューティング・プラットフォームの市場予測（2024-2030年）
表288 レーダー処理の市場予測（2024-2030年）
表289 LiDAR処理の市場予測（2024-2030年）
表290 ADASプロセッサ用途別台数予測（百万台）
表291 ADASプロセッサ自律性レベル別台数予測（百万台）
表292 ADASプロセッサ地域別台数（百万台）
表293 ADASプロセッサアプリケーション別ASP動向
表294 ADASプロセッサ市場のアプリケーション別収益予測（10億米ドル）
表295 車載プロセッサ市場全体（ADAS + インフォテインメント）
表296 インフォテインメントプロセッサ市場概要
表297 テクノロジノード別車載プロセッサウェーハ需要（300mmウェーハ換算、年間千枚）
表298 世界のPCおよびLCV LiDAR市場予測（2024-2035年）
表299 地域別LiDAR搭載車予測（2024-2035年）
表300 OEM LiDAR戦略セグメンテーション（2024年）
表301 Robotaxi LiDAR市場予測（2024-2035年）
表302 Robotaxi LiDARサプライヤー市場シェア（2024年）
表303 LiDARの配置と統合の動向
表304 自動車用LiDARの性能進化（2020-2035年）
表305 LiDAR/カメラフュージョン戦略
表306 ADASレベル別LiDAR普及率（2024年）
表307 LiDAR技術比較
表308 LiDARサプライヤーの展望（2024 →2030年）
表309 世界のコネクテッド・ビークル普及予測（2024-2035年）
表310 コネクテッド・ビークルのアプリケーションとマネタイズ（2024年）
表311 地域別のコネクテッド・ビークル普及率（2024-2030年）
表312 DSRC vs. C-V2X 技術比較 C-V2X 技術比較
表313 C-V2X車両およびインフラの展開予測（2024-2035年）
表314 地域別C-V2X展開（2024-2030年）
表315 V2X通信モードと使用例
表316 V2Xの安全性アプリケーションと影響
表317 V2X効率化アプリケーション
表318 地域別のV2X資金調達モデル
表319 V2Xチップセット市場予測（2024-2035年、百万米ドル）
表320 V2Xチップセットサプライヤー市場シェア（2024年）
表321 自動運転車向けV2X - 誇大広告と現実。
表322 コックピットプロセッサの進化タイムライン (2015-2025年)
表323 マルチディスプレイコックピット構成（2024年の例）
表324 GPUパフォーマンス需要 - 自動車コックピット (2015年 vs. 2024年)
表325 コックピット AI ワークロードと NPU 要件
表326 車載用ハイパーバイザー - 市場概要 (2024年)
表327 自動車用音声アシスタント進化 (2015-2025年)
表328 自動車用ASR精度（ワード誤り率 - WER）
表329 オンデバイスとクラウドの ASR トレードオフ.クラウド ASR のトレードオフ
表330 自動車向け生成AIのユースケース (2024-2025年)
表331 LLM 導入アーキテクチャ - 自動車 (2024年)
表332 車載用ディスプレイ技術 (2024年)
表333 車載ディスプレイ技術予測（2024年-2030年）
表334フレキシブルディスプレイのユースケース - 自動車
表335 HUD技術世代
表336 AR-HUDの課題と現在のソリューション
表337 5G車載アプリケーション（2024年）
表338 車載用5Gモデムの採用（2024年-2030年）
表339 車載用エッジコンピューティング層
表340 HDマッピングプロバイダー - 市場概観。市場概要（2024年）
表341 遠隔操作ソリューション・プロバイダー（2024年）
図一覧
図1 ADASの仕組み
図2 ADASセンサーを搭載したスマートカー
図3 ADASコンポーネントのパッケージング
図4 代表的なL2システムのセンサー構成図
図5 L3システムアーキテクチャ
図6 自律走行機能進化タイムライン
図7 北米 ADAS 機能ロードマップ
図8 欧州 ADAS 機能ロードマップ
図9 中国 ADAS 機能ロードマップ
図10 日本 ADAS 機能ロードマップ
図11 自動車用 LiDAR 市場予測（2024 年～2030 年）
図12 世界の SAE レベル別自動車販売台数（2022-2045年、百万台）
図13 Sensor Count vs. Automation Level (Industry Average)
図14 米国 - SAE レベル別自律走行車販売台数（2022-2045年）
図15 米国 - ADAS 機能の収益予測（2024-2030年、百万米ドル）
図16 可視カメラと NIR カメラのドライバーの視界を示す比較画像。
図17 カメラのカバーゾーンとモニタリング機能を示すWaymoのロボットタクシー内部
図18 車室内センシング市場の概要（2020-2036年）
図19 車室内センサーのタイプ別台数予測（百万台）
図20 車室内センサーのタイプ別市場規模（百万台）
図20 車室内センサーのタイプ別市場規模（百万台Cabin Sensor Market Size by Type (USD Millions)
図21 レベル0からレベル4までのE/Eアーキテクチャの進化。簡略化された車両電気アーキテクチャ図で視覚的に進捗状況を示している
図22 SOAの例 - 簡略化
図23 SDVソフトウェアスタック図。ハードウェア（下）から機能（上）までのレイヤーを示し、双方向の矢印でサービス呼び出しを示しています。
図24 セントラルコンピューティングプラットフォーム市場の予測（2024-2030年）
図25 レーダー処理の市場予測（2024-2030年）
図26 LiDAR 処理の市場予測（2024-2030年）
図27 アプリケーション別 ADAS プロセッサ台数予測（百万台）
図28 オートノミーレベル別 ADAS プロセッサ台数予測（百万台）
図29 地域別 ADAS プロセッサ台数予測（百万台）
図30 ADASプロセッサ市場 用途別収益予測（10億米ドル）
図31 車載プロセッサ市場全体（ADAS + インフォテインメント）
図32 車載プロセッサの技術ノード別ウェーハ需要（300mmウェーハ換算千枚/年）
Summary
The automotive computing market stands at an inflection point, transforming from traditional embedded controllers into sophisticated AI-powered platforms rivaling datacenter infrastructure. This evolution, driven by autonomous driving's computational demands and software-defined vehicle architectures, represents one of the semiconductor industry's fastest-growing segments.
Autonomous vehicles demand unprecedented computational power. A Level 2+ system processing camera feeds, radar returns, and sensor fusion requires 30-100 TOPS (Tera Operations Per Second) of AI inference capability. Level 3 conditional automation doubles this requirement to 100-250 TOPS through redundant processing paths mandated by safety regulations. Level 4 robotaxis push boundaries further, consuming 250-1,000+ TOPS across multiple System-on-Chips handling perception, prediction, planning, and control simultaneously. This exponential scaling—basic Level 2 systems managing with 5-20 TOPS just five years ago—propels compute platform evolution.
Beyond raw performance, automotive computing must satisfy constraints foreign to consumer electronics. Functional safety certifications (ISO 26262 ASIL-B through ASIL-D) require provable reliability and fault tolerance. Operating temperature ranges spanning -40°C to +105°C, vibration tolerance across millions of cycles, and 15+ year operational lifetimes distinguish automotive-grade silicon from consumer chips optimized for 2-3 year replacement cycles. Power consumption becomes critical in electric vehicles where every watt of compute drains driving range—Level 4 systems drawing 400-600 watts can reduce range by 7-10%, necessitating liquid cooling and aggressive power management.
Nvidia dominates high-performance autonomous computing with its Drive platform, supplying Mercedes, Volvo, Lucid, and numerous Chinese OEMs. The Orin SoC (254 TOPS) captures the L2+/L3 market, while the forthcoming Thor (2,000 TOPS, 2025-2026 production) targets Level 4 applications. Nvidia's competitive moat combines hardware performance with comprehensive software stacks—CUDA compatibility, simulation tools (Omniverse), and perception libraries enabling rapid customer development. Qualcomm challenges Nvidia in mid-tier segments with Snapdragon Ride platforms. The SA8295P (30 TOPS) wins design sockets in BMW, GM, Stellantis, and Renault vehicles, leveraging Qualcomm's automotive connectivity expertise (integrating 5G modems, V2X, WiFi) into unified platforms. Qualcomm's strategy emphasizes cost-effectiveness and power efficiency over absolute performance, positioning for mass-market L2/L2+ deployments where Nvidia's premium pricing proves prohibitive.
Mobileye (Intel) pursues vertical integration, bundling EyeQ SoCs with proprietary perception software and REM crowdsourced mapping. The EyeQ6 (34 TOPS) and upcoming EyeQ Ultra (176 TOPS) target L2+ through L3 systems, with 40+ OEM partnerships including Volkswagen, Nissan, and Geely. Mobileye's installed base exceeds 100 million vehicles, providing data advantages for AI training and map generation, though closed ecosystem alienates OEMs seeking flexible software development.
Regional dynamics reshape competition. Chinese players capture domestic market share amid U.S. export restrictions on advanced AI chips. Horizon's Journey 5 (96 TOPS) powers XPeng, Li Auto, and SAIC vehicles, while geopolitical considerations drive Chinese OEMs toward indigenous compute solutions. This balkanization threatens industry consolidation, potentially creating incompatible regional ecosystems. Tesla's custom FSD Computer exemplifies vertical integration's extreme—proprietary neural network accelerators optimized specifically for Tesla's perception algorithms, manufactured by Samsung on 7nm process nodes. While serving only Tesla vehicles, the approach demonstrates performance and cost advantages from co-designing hardware and software, influencing OEM strategies toward custom silicon (GM's Cruise chips, Mercedes partnerships with Nvidia for semi-custom designs).
The computing market bifurcates into distinct tiers. Mass-market L2 systems standardize on 30-60 TOPS solutions costing $200-400 per vehicle, emphasizing integration and power efficiency. Premium L3 platforms consume $800-1,500 in compute hardware, incorporating redundancy and higher performance. Commercial L4 robotaxis justify $3,000-5,000 compute investments through operational revenue, though costs must decline toward $1,500-2,500 for economic viability at scale.
Consolidation appears inevitable as development costs (multi-billion dollar per-generation chip design, software ecosystem maintenance) limit sustainable competitors to 4-6 global players plus regional champions. The winners will master not just silicon performance but ecosystem richness—simulation environments, developer tools, middleware, and AI training pipelines transforming automotive computing from component supply into platform competition analogous to mobile computing's iOS versus Android dynamics. By 2030, automotive computing platforms may determine vehicle differentiation more than mechanical engineering, fundamentally restructuring century-old industry value chains.
"Next-Generation Automotive Computing Market 2026-2036: ADAS, AI In-Cabin Monitoring, Centralization, and Connected Vehicles" provides an authoritative analysis of the next-generation automotive computing ecosystem, projecting market evolution from 2026 through 2036 across all major technology domains reshaping vehicle development. This report dissects the technological, regional, and competitive dynamics driving this transformation across Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), autonomous driving (SAE Levels 0-5), in-cabin monitoring systems, software-defined vehicle architectures, and connected vehicle technologies.
The report delivers granular forecasts and strategic analysis across five critical market segments. ADAS and autonomous driving technologies receive comprehensive treatment spanning sensor suites (cameras, radar, LiDAR), perception and sensor fusion architectures, compute platforms requiring 30-1,000+ TOPS (Tera Operations Per Second) depending on autonomy level, and regional deployment dynamics. Detailed analysis reveals China's acceleration toward Level 2+ dominance with urban Navigation on Autopilot (NOA) systems, Europe's regulatory-driven ADAS adoption mandating features like Automatic Emergency Braking and Driver Monitoring Systems by 2024-2025, and North America's profitable but slower-growth trajectory focused on highway pilot applications.
In-cabin monitoring systems constitute a rapidly emerging market by 2030, driven by regulatory mandates (EU General Safety Regulation, China GB standards) and autonomous driving requirements. The report analyzes Driver Monitoring Systems (DMS) and Occupant Monitoring Systems (OMS) technology evolution from legacy steering torque sensors to advanced AI-powered camera and radar solutions delivering gaze tracking, drowsiness detection, and comprehensive cabin safety monitoring. Market forecasts cover NIR cameras, visible light systems, ToF sensors, radar-based monitoring, and emerging multi-modal approaches across all autonomy levels.
Software-Defined Vehicle (SDV) architectures represent the fundamental restructuring of automotive electrical/electronic systems, transitioning from 100+ distributed ECUs to centralized zone-based computing. The report's SDV maturity model (Levels 0-4) benchmarks major OEMs including Tesla, BYD, XPeng, Nio, Mercedes-Benz, BMW, and Volkswagen against architectural evolution criteria: computing centralization, over-the-air update capabilities, service-oriented architectures, and feature monetization strategies. Market sizing covers central compute platforms, zone controllers, automotive Ethernet infrastructure, hypervisors, containerization, and connected services generating $30-50 billion annual recurring revenue by 2035.
LiDAR, radar, and camera technologies receive detailed technical and market analysis, including 4D imaging radar emergence, solid-state LiDAR cost trajectories (targeting $200-500 by 2027-2030), and sensor fusion architectures. The report identifies Chinese LiDAR manufacturers (Hesai, RoboSense, Livox, Seyond) capturing 60%+ global market share through aggressive pricing and domestic OEM partnerships. Connected vehicle and V2X technologies forecasts track C-V2X chipset adoption, infrastructure deployment across China's 28,000+ roadside units, and autonomous vehicle coordination applications.
Regional market dynamics receive comprehensive treatment with decade-long forecasts (2026-2036) for the United States, China, Europe, and Japan covering vehicle sales by SAE level, ADAS feature penetration rates, sensor adoption curves, and revenue projections. The analysis reveals China's structural advantages in ADAS development—integrated hardware-software ecosystems, aggressive OTA deployment, cost-optimized domestic supply chains, and supportive regulatory frameworks—positioning Chinese OEMs for global technology leadership by 2028-2030.
Report Contents include
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Table of Contents1 EXECUTIVE SUMMARY
1.1 Market Overview
1.2 Key Technology Trends
1.2.1 Centralization Dominates Architecture Evolution
1.2.2 Chinese Ecosystem Disruption
1.2.3 L2+ Emerges as Critical Middle Ground
1.2.4 In-Cabin Sensing Regulatory Wave
1.2.5 Software Defining Value
1.2.6 Chiplet Technology Promises Flexibility
1.3 Regional Market Dynamics
2 ENABLING TECHNOLOGIES: LIDAR, RADAR, CAMERAS, INFRARED
2.1 Connected Vehicles
2.2 Localization
2.3 AI and Training
2.4 Teleoperation
2.5 Cybersecurity
2.6 Autonomous Vehicle Sensors
2.6.1 Autonomous Driving Technologies
2.6.2 The Primary Three Sensors - Cameras, Radar, and LiDAR
2.6.3 Sensor Performance and Trends
2.6.3.1 Radar Evolution
2.6.3.2 LiDAR Evolution
2.6.4 Robustness to Adverse Weather
2.6.5 Evolution of Sensor Suite From Level 1 to Level 4
2.6.6 What is Sensor Fusion?
2.6.6.1 Fusion Architectures
2.6.6.2 Fusion Challenges and Research Frontiers
2.7 Autonomy and Electric Vehicles
2.7.1 EV Range Reduction
2.7.2 The Vulnerable Road User Challenge in City Traffic
2.7.3 Pedestrian Risk Detection
2.7.3.1 Risk Assessment Factors
2.7.3.2 Multi-Modal Risk Fusion
2.7.4 Recommended Sensor Suites For SAE Level 2 to Level 4 & Robotaxi
2.7.4.1 Key Evolutionary Trends
2.8 Cameras
2.8.1 Technical Specifications
2.8.2 Placement Optimization
2.8.3 AI Processing Pipeline
2.8.4 Limitations and Failure Modes
2.8.5 IR Cameras
2.8.5.1 Short-Wave Infrared (SWIR)
2.9 Radar
2.9.1 Technical Specifications
2.9.2 Advantages Over LiDAR
2.9.3 Limitations
2.9.4 Future Trajectory
2.10 LiDAR
2.10.1 LiDAR Fundamentals
2.10.2 LiDAR Scanning Mechanisms
2.10.2.1 Mechanical Spinning Systems
2.10.2.2 MEMS Mirror Scanning
2.10.2.3 Solid-State Flash LiDAR
2.10.2.4 Frequency-Modulated Continuous Wave (FMCW)
2.10.3 Automotive LiDAR Performance
2.10.4 Key Advantages
2.10.5 Limitations
2.10.6 Future Outlook
3 AUTONOMOUS DRIVING AND ADAS
3.1 SAE Levels of Driving Automation (L0-L5)
3.1.1 Key Distinctions Between Levels
3.1.2 Level 2, Level 2+, and Level 3 Definitions
3.2 Summary of Privately Owned Autonomous Vehicles
3.2.1 Level 0 - No Automation
3.2.2 Level 2+ - Enhanced Partial Automation
3.2.3 Level 2 (Partial Automation)
3.2.4 Level 2+ (Enhanced Partial Automation)
3.2.4.1 Chinese L2+ Market Leadership
3.2.4.2 L2+ Emergence as De Facto Category
3.2.4.3 L2+ Regulatory Evolution
3.2.4.4 L2+ Market Penetration Forecast
3.2.4.5 Level 2+ Could Be Long-Term Middle Ground
3.2.4.6 L2+ Technology Improving Rapidly (Closing Gap with L3):
3.2.4.7 Tesla's L2+ Strategy Validating Approach:
3.2.4.8 Economic Pressure Favoring L2+
3.2.5 Level 3 - Conditional Automation
3.2.5.1 Current ODD Limitations (2024-2025)
3.2.5.2 Why L3 Deployment is Limited (2024-2025)
3.2.5.3 Biggest Barriers to L3 or L4 - Liability
3.2.6 Level 4 - High Automation
3.2.7 Level 5 - Full Automation
3.3 Roadmap of Autonomous Driving Functions in Private Cars
3.3.1 Historical Evolution (2000-2024)
3.3.2 Current State (2024-2025)
3.3.3 Roadmap by Region (2024-2036)
3.3.3.1 North America
3.3.3.2 Europe
3.3.3.3 China
3.3.3.4 Japan
3.4 L2 and L2+ Autonomous Driving Systems and Brands
3.4.1 System Technology
3.4.1.1 Chinese L2+ Systems
3.5 ADAS Features
3.5.1 AEB (Automatic Emergency Braking)
3.5.2 Luxury ADAS Features: CC/ACC (Cruise Control / Adaptive Cruise Control)
3.5.3 LDW/LKA/LCA (Lane Departure Warning / Lane Keep Assist / Lane Change Assist)
3.5.4 BSM/BSD (Blind Spot Monitoring/Detection)
3.5.5 Signal Recognition (TSR - Traffic Sign Recognition)
3.5.6 Rear/360° Parking (Cameras)
3.5.7 Auto Parking (Automated Parking Assist)
3.6 Overview of ADAS Market Trends
3.6.1 Major Developments 2023-202
3.6.2 Year-on-Year Increase in SAE Level 2 Adoption
3.6.3 China's Dominance
3.6.4 Europe's Regulatory-Driven Growth
3.6.5 US Market Dynamics
3.6.6 High Levels of Autonomy Means More Sensors per Vehicle:
3.6.7 LiDAR is for Level 3 and the Chinese Market:
3.6.7.1 LiDAR Market Forecast Implications
3.7 L2+/L3 Feature Adoption Forecast by Region
3.7.1 Global L2+/L3 Feature Adoption Forecast
3.7.1.1 United States
3.7.1.2 China
3.7.1.3 Europe
3.7.1.4 Japan
3.8 Global Vehicle Sales and Peak Car by SAE Level: 2022-2045
3.9 SAE Level Evolution
3.9.1 L0/L1 (No/Minimal ADAS) - Regulatory Extinction
3.9.2 L2 (Combined ACC + LKA) - Peak and Plateau
3.9.3 L2+ (Hands-Off, Eyes-On) - Rapid Growth to Mainstream
3.9.4 L3 (Conditional Automation) - Premium Niche to Mainstream
3.9.5 L4+ (High/Full Automation) - Emerging Personal Vehicles
3.9.6 Peak Car Analysis - Developed vs. Emerging Markets
3.9.7 Implications for ADAS Market
3.10 Comparison of Multi-Sensor and Pure Vision Solutions
3.11 End-to-End (E2E) Architecture
3.11.1 Traditional Modular Pipeline vs. End-to-End Architecture
3.11.2 Advantages of E2E
3.11.3 Challenges of E2E
3.11.4 Deployment of End-to-End Models in Vehicles
3.11.5 Why Most OEMs Not Adopting E2E
3.12 Sensor suite for ADAS cars
3.12.1 Evolution of Sensor Suite From Level 1 to Level 4
3.12.2 Cost Implications
3.12.3 Sensors and Their Purpose
3.12.4 Sensor Complementarity (Why Multi-Sensor Fusion)
3.12.5 Evolution of Sensor Suites from Level 1 to Level 4
3.12.6 Sensor Count Trends
3.12.7 Camera Systems
3.12.8 Typical Sensor Suite for ADAS Passenger Cars - Camera and Radar
3.12.8.1 Integrated Front-View Cameras
3.12.8.2 Regulatory Drivers for Camera ADAS
3.12.8.3 Performance Trends
3.12.8.4 External Cameras for Autonomous Driving
3.12.9 Radar Systems
3.12.9.1 Front Radar Applications
3.12.9.2 The Role of Side Radars
3.12.9.3 Front and Side Radars per Car
3.12.9.4 Total Radars per Car for Different SAE Levels
3.12.9.5 4D Imaging Radar - Next Generation
3.12.10 LiDAR Systems
3.12.10.1 LiDAR Deployment
3.12.10.2 Automotive LiDAR Players by Technology
3.12.10.3 LiDAR Cost Trajectory and Mass-Market Viability
3.13 Market Challenges and Evolution
3.13.1 China's Top 4 LiDAR Manufacturers Dominate 2024 Market
3.13.1.1 Why Chinese LiDAR Dominance?
3.13.2 ADAS Tier 1 Suppliers Facing Unprecedented Challenges
3.13.2.1 Tier-1 Strategic Responses
3.13.2.2 Market Outlook - Tier-1 Consolidation
3.14 Autonomous Vehicle Adoption and Revenue Forecasts by Region
3.14.1 United States: 2022-2045
3.14.2 China: 2022-2044
3.14.3 Europe (EU + UK + EFTA): 2022-2044
3.14.4 Japan: 2022-2044
3.15 Regional Dynamics
3.15.1 China's Dominance Accelerating
3.15.2 US Market - Profitable but Slower Growth
3.15.3 Europe - Regulatory Leadership, Technology Lag
3.15.4 Japan - Falling Behind
3.15.5 Rest of World - Emerging Opportunity
3.16 Passenger ADAS Vehicle Market Readiness
3.16.1 ADAS Feature Deployment in US
3.16.2 ADAS Feature Deployment in China
3.16.2.1 China ADAS Ecosystem
3.16.2.2 China L2+ / NOA Solution Providers/Suppliers
3.16.2.3 Tier-1 Suppliers (Traditional + Pivoting to Software)
3.16.2.4 Chinese OEMs - L2+ / NOA Development Timeline
3.16.2.5 Chinese OEMs - L2+ / NOA Development
3.16.2.6 Chinese OEMs - Analysis of Sensor Configurations for NOA
3.16.3 ADAS Feature Deployment in EU
3.16.4 ADAS Feature Deployment in Japan
3.17 Global OEM Analysis
4 IN-CABIN MONITORING
4.1 An Overview of DMS and OMS Systems Within In-Cabin Monitoring
4.1.1 Driver Monitoring Systems (DMS)
4.1.2 Occupant Monitoring Systems (OMS)
4.1.2.1 OMS Technology Landscape
4.1.2.2 Radar Emerging as Key OMS Technology
4.1.3 DMS vs. OMS - Market Segmentation
4.1.4 Integration Trends
4.2 Trends of In-Cabin Sensing
4.2.1 Regulatory Mandates Driving Mass Adoption
4.2.1.1 European Union
4.2.1.2 China
4.2.1.3 United States
4.2.2 Transition from Hands-On Detection to Camera-Based DMS
4.2.3 AI and Machine Learning Transforming Capability
4.2.3.1 Emerging AI Capabilities (2024-2026)
4.2.4 Expansion to Full Cabin Monitoring (OMS)
4.2.5 Integration with ADAS and Autonomous Systems
4.2.6 Cost Reduction Through Scale and Integration
4.3 What is a Driver Monitoring System (DMS)?
4.3.1 Core DMS Functions
4.3.2 DMS Technology Stack
4.3.2.1 Hardware Components
4.3.2.2 Software Stack
4.3.3 Why Does the Driver Need Monitoring?
4.3.3.1 The Human Factor in Traffic Safety
4.3.3.2 Specific Driver Impairment Types
4.3.3.3 The Automation Paradox
4.3.3.4 L3 Takeover Challenge
4.3.3.5 Consumer Acceptance and Benefits
4.3.3.6 Regulatory Mandates
4.4 Current Technologies for Interior Monitoring System (IMS)
4.4.1 Technology Classification
4.4.2 Primary Technology Categories
4.4.2.1 Camera-Based Systems:
4.4.3 Driver Monitoring System (DMS)
4.4.3.1 NIR Camera-Based DMS (Dominant Technology)
4.4.3.2 Visible Light Camera-Based DMS (Declining Technology):
4.4.3.3 Steering Torque Sensor-Based DMS (Legacy Technology):
4.4.3.4 Capacitive Steering Wheel DMS
4.4.3.5 Hybrid/Multi-Modal DMS (Emerging Technology)
4.5 In-Cabin Sensing for Autonomous Cars
4.5.1 Level-Specific In-Cabin Sensing Requirements
4.5.1.1 Level 2+ (Hands-Off, Eyes-On) - High Monitoring Intensity
4.5.1.2 Level 3 (Conditional Automation) - Critical Monitoring Intensity
4.5.1.3 Level 4 (High Automation) - Reduced but Shifted Monitoring
4.5.1.4 Level 5 (Full Automation) - Passenger Monitoring Only
4.6 Evolution of DMS Sensor Suite From SAE Level 1 to Level 4
4.6.1 Key Technology Transitions
4.7 Emerging Technologies in In-Cabin Sensing
4.7.1 Printed Sensors for Smart Cockpits
4.7.1.1 Human-machine interface (HMI) design + printed sensor integration
4.7.1.2 Printed Electronics for Automotive
4.7.1.3 Software to Integrate Smart Cockpit Components
4.7.1.4 Localized Haptics on Cockpit Screens
4.7.1.5 Mid-Air Haptics for Automotive
4.7.1.6 Digital Olfaction for Automotive Use Cases
4.7.2 Alternate Eye Movement Tracking Technologies
4.7.2.1 Eye-Tracking for DMS
4.7.2.2 Eye-Tracking Sensor Categories
4.7.2.3 Eye-Tracking Using Cameras with Machine Vision
4.7.3 Event-Based Vision for Eye-Tracking
4.7.3.1 Eye-Tracking Benefits
4.7.3.2 Event-Based Vision: Pros and Cons
4.7.3.3 Importance of Software for Event-Based Vision
4.7.3.4 Eye Tracking with Laser Scanning MEMS
4.7.3.5 Capacitive Sensing of Eye Movement
4.7.4 Brain Function Monitoring
4.7.4.1 Brain Function Monitoring Technologies
4.7.4.2 Trends in Brain Measurement Technology for Cognitive Workload Monitoring
4.7.4.3 Magnetoencephalography
4.7.4.4 Brain Function Monitoring in the Automotive Space
4.7.4.5 Cardiovascular Metrics
4.7.5 Case Studies and Real World Examples of In-Cabin Sensing Applications
4.7.5.1 BMW iX and X5
4.7.5.2 GM's Super Cruise
4.7.5.3 Polestar 3 Driver Monitoring System
4.7.5.4 Jaguar Land Rover
4.7.5.5 Audi FitDriver
4.7.5.6 MAXUS MIFA 9: DMS + Dual OMS
4.7.5.7 Trumpchi GS8
4.7.5.8 Jetour Dashing X90
4.7.5.9 HAVAL - F7
4.7.5.10 WEY - VV6
4.7.5.11 Subaru's DMS
4.7.5.12 Ford - BlueCruise Technology
4.7.5.13 Tesla - IR-Based DMS
4.7.5.14 Tesla In-Cabin Radar
4.7.5.15 Nissan - ProPilot 2.0
4.7.5.16 Toyota and Lexus
4.7.5.17 XPeng Motors
4.7.5.18 Nio ET7 - DMS and OMS Cameras
4.7.5.19 Li Auto L9 - 3D ToF Camera
4.7.5.20 Li Auto - 2D IR Camera for DMS
4.7.5.21 AION
4.7.5.22 Hongqi Auto - Capacitive Steering Wheels + Fatigue Detection Cameras
4.8 In-Cabin Sensing market forecasts
4.8.1 Yearly Volume and Market Size of In-Cabin Sensors
4.8.2 Forecast by In-Cabin Sensor Type
4.8.3 Market Share by In-Cabin Sensor Type
4.8.4 Market Share by In-Cabin Imaging Technology
4.8.5 Hands-On Detection (HOD) Sensor Forecast
4.8.6 Regional In-Cabin Sensing Forecasts
4.8.7 Addressable Market by Region (2025-2045)
4.8.8 Addressable Market by SAE Level (2025-2036)
5 SOFTWARE-DEFINED VEHICLES (SDV)
5.1 What is a Software-Defined Vehicle?
5.1.1 Core Characteristics of Software-Defined Vehicles
5.1.2 SDV Market Drivers
5.1.3 SDV Value Chain Transformation
5.1.4 OEM Strategic Imperative
5.1.4.1 Three Strategic Archetypes
5.2 SDV Architecture Evolution
5.2.1 Phase 1: Distributed ECUs (Legacy, Pre-2015)
5.2.2 Phase 2: Domain Controllers (2015-2025)
5.2.3 Phase 3: Zonal Architecture (2023-2030 Transition)
5.2.3.1 Phase 4: Central Compute (2028-2040 Vision)
5.2.4 Key Enabling Technologies
5.2.4.1 Centralized Computing Architecture
5.2.4.2 Over-the-Air (OTA) Update Capability
5.2.4.3 Service-Oriented Architecture (SOA)
5.2.4.4 High-Performance Computing Platforms
5.2.4.5 Connectivity (Always-On Cloud Connection):
5.2.5 Automotive Ethernet - High-Speed Backbone
5.2.5.1 Time-Sensitive Networking (TSN) - Critical Extension
5.2.5.2 Automotive Ethernet Market Sizing
5.2.6 Hypervisors
5.2.6.1 Automotive Hypervisor Requirements
5.2.6.2 Hypervisor Market Sizing
5.2.7 Containerization - Application Portability
5.2.7.1 Containers vs. VMs
5.2.7.2 Automotive Container Technologies
5.2.7.3 Container Use Cases in Automotive
5.2.7.4 Kubernetes for Vehicles
5.2.7.5 Critical Success Factors for SDV Transformation
5.3 Software-Defined Vehicle Level Guide
5.3.1 SDV Maturity Model - Five Levels
5.3.2 SDV Level Chart: Major OEMs Compared
5.3.3 Regional SDV Leadership Patterns
5.3.4 SDV Level 0: Hardware-Defined Vehicle
5.3.5 SDV Level 1: Connected Vehicle - Detailed Analysis
5.3.5.1 Key Enabler: Telematics Control Unit (TCU)
5.3.5.2 Connected Services Enabled
5.3.5.3 Limited OTA Update Capability
5.3.5.4 Architecture Begins to Evolve
5.3.6 SDV Level 2: Domain Controlled Vehicle
5.3.6.1 Extended OTA Capability
5.3.6.2 AUTOSAR Adaptive Platform
5.3.7 SDV Level 3: Centralized Software-Defined Vehicle
5.3.7.1 The Zonal Architecture Transformation
5.3.7.2 Central Compute Platform Architecture
5.3.7.3 Dramatic Wiring Reduction
5.3.7.4 Full Vehicle OTA - All Systems Updatable
5.3.7.5 Third-Party App Ecosystem (Emerging):
5.3.8 SDV Level 4: Fully Software-Defined Vehicle
5.3.8.1 The Ultimate SDV Vision
5.3.8.2 Minimal Hardware Architecture - Central Supercomputing
5.3.8.3 Computing Power Trajectory
5.3.8.4 Hardware Abstraction Benefits
5.3.8.5 Continuous AI/ML Model Updates
5.3.8.6 Cloud-Edge Continuum - Hybrid Computing
5.3.8.7 Vehicle as Edge Node in Smart City
5.3.8.8 Extreme Personalization - AI-Driven
5.3.8.9 Business Model Evolution
5.3.8.10 Level 4 Market Status (2024-2025)
5.3.8.11 Forecast - Level 4 Adoption
5.4 SDV Market Size and Forecast
5.4.1 Geographic Distribution
5.4.2 China
5.4.2.1 Drivers
5.4.2.2 SDV Business Models
5.4.2.3 Challenges
5.4.3 United States
5.4.3.1 US Market Segmentation
5.4.3.2 Drivers and Barriers
5.4.3.3 SDV Business Models:
5.4.4 Europe
5.4.4.1 OEM Strategies
5.4.4.2 European Regulatory Framework
5.4.4.3 European Market Fragmentation
5.4.4.4 SDV Revenue Models
5.4.4.5 European SDV Outlook - 2030 and Beyond
5.4.5 Japan
5.4.5.1 OEM SDV Strategies
5.4.6 SDV Sub-Market Detailed Forecasts
5.4.6.1 Central Compute Platform Market
5.4.6.2 Connected Services Market
5.4.6.3 Subscription vs. One-Time Purchase Models
5.4.6.4 Consumer Acceptance Analysis
5.4.6.5 E/E Architecture Hardware Market - Zone Controller
5.4.6.6 Zone Controller Technology Evolution
5.4.6.7 OTA Software Update Market
5.4.6.8 Software Platform & Middleware Market
5.4.7 Notable Failures and Cautionary Tales
5.5 Personalization and User Profiles
5.5.1 Multi-Dimensional Personalization
5.5.2 Driver Recognition Technologies
5.5.3 Privacy Considerations
5.5.4 Business Value of Personalization
5.6 Autonomous Driving Improvement via Fleet Learning
5.6.1 Fleet Learning Architecture
5.6.2 Economic Model of Fleet Learning
5.6.3 Chinese OEM Fleet Learning Competition
5.6.4 Regulatory and Ethical Considerations
5.7 Vehicle-to-Everything (V2X) Integration
5.7.1 V2X Technology Overview
5.7.2 V2X Technology Standards - Competing Approaches
5.7.3 Economic Impact Analysis
5.7.4 V2X and Autonomous Driving Synergies
5.7.5 Privacy and Security Concerns
5.7.6 V2G Technology
5.7.7 Barriers to V2G Adoption
5.7.8 V2G Forecast
5.8 SDV Feature Layer
5.8.1 SDV Software Stack Architecture
5.8.2 Feature Definition and Categorization
5.8.3 Feature Development Lifecycle in SDV
5.8.4 Feature Monetization Models
5.8.5 Monetization Strategy Evolution
5.8.6 Feature Dependency Mapping
5.9 Generative AI for Software-Defined Vehicles
5.9.1 What is Generative AI?
5.9.1.1 Core Technologies
5.9.2 In-Vehicle Generative AI
5.9.2.1 Smart Cockpit
5.9.2.2 Spike the Personal Assistant (AWS & BMW)
5.9.2.3 A Personalized Digital Assistant (AWS)
5.9.3 Generative AI for Automakers
5.9.3.1 Vizcom (Powered by Nvidia)
5.9.3.2 Microsoft - AI for Automotive
5.9.3.3 Digital Twins and Simulated Autonomy
5.9.4 SDV-Related Regulations
5.10 SDV Competitive Landscape
5.10.1 Tier 1: Technology Leaders
5.10.2 Tier 2: Transitioning Incumbents
5.10.3 Tier-1 Supplier Landscape
5.10.4 Semiconductor Suppliers
5.10.5 Tech Companies Entering Automotive
5.10.6 Business Model Evolution
5.10.6.1 Traditional vs. SDV Business Model Comparison
5.10.6.2 ADAS Subscriptions - The Premium Opportunity
5.10.6.3 Feature Unlocks - One-Time Software Revenue
5.10.6.4 Data Monetization - The Hidden Revenue Stream
5.10.6.5 In-Vehicle Commerce - Emerging Frontier
5.10.6.6 Insurance Telematics - Usage-Based Insurance (UBI)
5.10.7 Competitive Advantage in the ADAS/SDV Era
5.10.8 Strategic Archetypes - Winning Strategies by OEM Type
5.10.9 Critical Strategic Decisions - Framework
5.10.9.1 Vertical Integration vs. Partnerships (Software)
5.10.9.2 Direct Sales vs. Dealer Franchise
5.10.9.3 Geographic Strategy - Global vs. Regional
5.10.9.4 EV Transition Timing
5.10.9.5 Autonomy Strategy - Own vs. Partner vs. Exit
5.11 Consolidation Outlook - Industry Structure 2030-2036
5.12 Supplier Consolidation and Vertical Disintegration
5.12.1 Emerging Supplier Structure
6 AUTOMOTIVE PROCESSOR MARKET
6.1 ADAS Architecture Evolution
6.2 Computing for Camera and Central Platform
6.2.1 Front-Camera Processor Forecast
6.2.2 Central Computing Platform Forecast
6.3 Computing for Radar and LiDAR
6.3.1 Radar Processing Forecast
6.3.2 LiDAR Processing Forecast
6.3.3 ADAS Processor Volume Forecast (2024-2030)
6.4 ADAS Processor ASP Analysis
6.5 ADAS Processor Revenue Forecast (2024-2030)
6.6 Computing for Infotainment and Telematics
6.7 Processor Wafer Production Forecast
7 AUTOMOTIVE LIDAR MARKET FORECASTS
7.1 Passenger Car & Light Commercial Vehicle (PC & LCV) LiDAR Market Forecast
7.2 Regional Breakdown
7.3 OEM Adoption Tiers
7.4 Robotaxi LiDAR Market Forecast
7.4.1 Robotaxi Operator Strategies
7.4.2 Robotaxi LiDAR Market Concentration
7.5 LiDAR Deployment Trends
7.6 LiDAR Performance Trends
7.7 LiDAR + Camera Fusion Architectures
7.8 LiDAR is for Level 3 and the Chinese Market
7.9 Automotive LiDAR Players by Technology
8 CONNECTED VEHICLES AND V2X FORECASTS
8.1 Connected Vehicle Market Overview and Penetration Forecast
8.1.1 Definition and Scope
8.1.2 Connected Vehicle Use Cases and Revenue Streams
8.1.3 Regional Connected Vehicle Penetration
8.2 V2X Technology Competition - C-V2X vs. DSRC
8.3 V2X Deployment Forecast and Infrastructure Buildout
8.3.1 Regional V2X Deployment Dynamics
8.4 V2X Use Cases and Value Proposition
8.4.1 V2X Efficiency Use Cases (Traffic Management)
8.5 V2X Business Models and Funding Challenges
8.6 V2X Chipset and Equipment Market Forecast
8.6.1 Competitive Landscape
8.7 Autonomous Vehicle Coordination via V2X - The "Killer App"?
8.8 V2X Market Outlook
9 INFOTAINMENT & TELEMATICS TECHNOLOGY TRENDS
9.1 Cockpit Processor Evolution
9.1.1 Multi-Display Support (4-6 Screens)
9.1.2 Display Rendering Challenges
9.1.3 GPU Performance Requirements
9.1.4 GPU Architecture Trends
9.1.5 AI NPU Integration
9.1.6 Automotive AI Workloads (Cockpit)
9.1.7 Virtualization and Hypervisors
9.2 AI Assistant Technologies
9.2.1 Voice Recognition Improvements
9.2.2 Technology Drivers
9.2.3 On-Device vs. Cloud ASR
9.2.4 Generative AI Integration
9.2.5 Large Language Model (LLM) Deployment
9.2.6 Deployment Modes
9.2.7 Edge vs. Cloud Processing
9.3 Display Technologies
9.3.1 OLED and Mini-LED Adoption
9.3.2 OLED Automotive Advantages
9.3.3 OLED Challenges
9.3.4 Mini-LED Adoption Trajectory
9.3.5 Flexible and Curved Displays
9.3.5.1 Flexible OLED Challenges (Automotive-Specific)
9.3.6 Augmented Reality HUD
9.3.7 AR-HUD Challenges
9.4 Connectivity Integration
9.4.1 5G Deployment
9.4.2 5G Modem Penetration
9.4.3 V2X Communication
9.4.4 Edge Computing
10 MAPPING, LOCALIZATION AND TELEPORTATION
10.1 What is Localization?
10.1.1 Localization: Absolute vs Relative
10.1.2 Lane Models: Uses and Shortcomings
10.2 HD Mapping Assets: From ADAS Map to Full Maps for Level-5 Autonomy
10.3 Many Layers of an HD Map for Autonomous Driving
10.4 HD Map as a Service
10.5 Mapping Business Models
10.6 HD Mapping with Cameras
10.7 Teleoperation
10.7.1 Enabling Autonomous MaaS
10.7.2 Three Levels of Teleoperation
10.7.3 Where is Teleoperation Currently Used?
11 COMPANY PROFILES (298 company profiles)12 REFERENCESList of Tables/GraphsList of Tables
Table1 Global Automotive Technology Market Summary (2024-2030)
Table2 Architecture Evolution Timeline
Table3 Autonomous Feature Adoption Forecast Summary
Table4 Regional Market Summary 2024-2030
Table5 Teleoperation Approaches - Comparison
Table6 Camera, Radar, LiDAR - Core Capabilities Comparison
Table7 LiDAR Technology Comparison (2024)
Table8 Sensor Suite Evolution Across Autonomy Levels
Table9 Sensor Fusion Architecture Comparison
Table10 Autonomy System Power Consumption Breakdown (L4 Robotaxi)
Table11 Autonomy Impact on EV Range
Table12 Detection Challenges - Vehicles vs. Vulnerable Road Users
Table13 Pedestrian Risk Assessment Matrix
Table14 Sensor Suite Evolution by Autonomy Level
Table15 Automotive Camera Specifications by Position (2024)
Table16 Thermal Camera Advantages and Limitations
Table17Automotive Radar Specifications (2024 State-of-the-Art)
Table18 LiDAR Wavelength Comparison
Table19 LiDAR Scanning Technologies Comparison (2024)
Table20 ADAS Technology Evolution Waves
Table21 SAE Levels of Driving Automation - Detailed Breakdown
Table22 SAE Automation Levels - Official Definitions vs. Market Reality
Table23 Autonomous Vehicle Hype vs. Reality Timeline
Table24 L2 System Compute Requirements
Table25 Level 2 System Comparison - Major OEMs
Table26 Level 2+ Deployment Status by Major System
Table27 L2+ Subscription Models (2024)
Table28 L2 vs. L2+ Feature Comparison
Table29 L2+ Penetration Forecast by Region (2024-2035)
Table30 L2+ vs. L3 Capability Gap (2020 vs. 2024 vs. 2030 Projection)
Table31 Level 3 System ODD Restrictions
Table32 OEM Automation Strategy (2024-2025)
Table33 Level 3 Regulatory Status by Region/Country (2024-2025)
Table34 Liability by Automation Level
Table35 OEM L3 Strategies (2024)
Table36 Major Robotaxi Operations (Q4 2024 - Q1 2025)
Table37 ADAS Feature Penetration Rates - Global New Vehicle Sales
Table38 Comprehensive L2 and L2+ Systems by Manufacturer
Table39 Chinese L2+ Urban NOA Capability Comparison (2024-2025)
Table40 ADAS Feature Classification and Penetration (2024)
Table41 AEB System Performance (2024 State-of-the-Art)
Table42 ACC Feature Levels
Table43 LKA Capability by Road Condition
Table44 Blind Spot Monitoring Variants
Table45 Traffic Sign Recognition Performance (2024 State-of-the-Art)
Table46 360° Camera Feature Levels
Table47 Automated Parking Feature Progression
Table48 Automated Parking Penetration Forecast (2024-2035)
Table49 Global ADAS Feature Penetration Snapshot (2023 vs. 2024)
Table50 SAE Level 2 Adoption Growth (2020-2024)
Table51 L2 Penetration by Region (2022-2024, % of New Vehicle Sales)
Table52 Average Sensor Count by SAE Level (2024 Global Average)
Table53 Automotive LiDAR Penetration by Region (2024)
Table54 Automotive LiDAR Market Forecast (2024-2030)
Table55 Advanced ADAS Feature Penetration - Global (% of New Vehicle Sales)
Table56 ADAS Feature Penetration - United States (% of New Vehicle Sales)
Table57 ADAS Feature Penetration - China (% of New Vehicle Sales)
Table58 ADAS Feature Penetration - Japan (% of New Vehicle Sales)
Table59 Global Vehicle Sales by SAE Level (2022-2045, Millions of Units)
Table60 L3 Regulatory Approval Timeline
Table61 Vehicle Sales Peak Timing by Market Development
Table62 ADAS Market Implications from Vehicle Sales Trajectory
Table63 Multi-Sensor Fusion vs. Pure Vision - Comparative Analysis (2024)
Table64 Autonomous Driving Architecture Comparison
Table65 E2E Benefits vs. Modular Systems
Table66 E2E Challenges and Risks
Table67 E2E Deployment Status - Global Landscape (2024)
Table68 Tesla FSD v12 (E2E) Performance Progression (2024)
Table69 OEM Reluctance to E2E - Reasons
Table70 Sensor Suite Evolution by Automation Level (Typical Configurations)
Table71 Sensor Suite Cost by Automation Level (2024 Hardware Cost)
Table72 ADAS Sensor Types - Capabilities and Limitations
Table73 Sensor Strengths by Scenario
Table74 Representative Sensor Suites by Level (Detailed Breakdown)
Table75 Baseline L2 Sensor Suite (Honda Civic, Toyota Camry, VW Jetta Tier)
Table76 Integrated Front Camera Architectures (2024)
Table77 Global Camera-Based ADAS Regulations (2024-2025)
Table78 Tier-1 Front Camera Suppliers - Product Portfolio (2024-2025)
Table79 Specialized Camera Suppliers (2024)
Table80 External Camera Locations and Functions
Table81 Front Radar Specifications and Applications
Table82 Side Radar Configuration and Coverage (L2+ System)
Table83 Radar Count by Automation Level
Table84 Radar Adoption by Region and Level (2024)
Table85 4D Imaging Radar vs. Traditional Radar vs. LiDAR
Table86 4D Imaging Radar Suppliers (2024-2025)
Table87 Automotive LiDAR Adoption by Region and OEM Strategy (2024)
Table88 Automotive LiDAR Technologies - Comparison
Table89 Top Automotive LiDAR Suppliers - Market Positioning (2024)
Table90 Automotive LiDAR Cost Evolution (Historical and Projected)
Table91 Top 4 Chinese LiDAR Manufacturers - Market Analysis (2024)
Table92 Chinese vs. Western LiDAR - Competitive Dynamics
Table93 Tier-1 Supplier ADAS Challenges - 2023-2024 Crisis
Table94 Tier-1 ADAS Strategy Pivots
Table95 Major Tier-1 ADAS Product Offerings (2025)
Table96 Regional L2+/L3 Adoption Comparison (2030 Forecast)
Table97 United States - Autonomous Vehicle Sales by SAE Level (2022-2045)
Table98 US L2+/L3 Adoption by State/Region (2030 Forecast)
Table99United States - ADAS Feature Revenue Forecast (2024-2030, USD Millions)
Table100 US ADAS Market Summary (2024-2030)
Table101 China - Autonomous Vehicle Sales by SAE Level (2022-2044)
Table102 Major Chinese OEM L2+ Systems (2024 Deployment)
Table103 Chinese Urban Commute Characteristics vs. US/Europe
Table104 China L2+/L3 Adoption by Tier City (2030 Forecast)
Table105 China Domestic ADAS Supply Chain vs. Western Dependence
Table106 Europe - Autonomous Vehicle Sales by SAE Level (2022-2044)
Table107 EU GSR Mandatory ADAS Features Timeline
Table108 Euro NCAP Protocol Evolution - ADAS Requirements
Table109 European L2+ Deployment by Use Case (2024 & 2030 Forecast)
Table110 Japan - Autonomous Vehicle Sales by SAE Level (2022-2044)
Table111 Japan ADAS Adoption Barriers
Table112 Non-Japanese Brand Market Share in Japan (2024 & 2030E)
Table113 Regional ADAS Penetration Comparison (2023 Production Vehicles)
Table114 US ADAS Feature Penetration by Vehicle Segment (2023)
Table115 China ADAS Feature Penetration by Vehicle Segment (2023)
Table116 China ADAS SoC (System-on-Chip) Landscape (2023-2024)
Table117 China NOA Solution Providers (2024)
Table118 Chinese Tier-1 Suppliers - ADAS Positioning (2024)
Table119 Major Chinese OEM L2+/NOA Deployment Timeline (2020-2025)
Table120 Chinese OEM ADAS Development Strategy Comparison (2024)
Table121 Chinese Premium OEM Sensor Configurations - Urban NOA Systems (2024)
Table122 EU ADAS Feature Penetration by Vehicle Segment (2023)
Table123 Japan ADAS Feature Penetration by Vehicle Segment (2023)
Table124 US Regulatory Environment - NHTSA Stance
Table125 Global OEM L2+/NOA Strategies - Comprehensive Comparison (2024)
Table126 Driver Monitoring System Capabilities and Applications
Table127 Occupant Monitoring System Capabilities and Applications
Table128 OMS Technologies by Function
Table129 DMS vs. OMS Market Comparison (2024-2036)
Table130 EU GSR In-Cabin Monitoring Requirements
Table131 Global DMS Regulatory Status Summary (2024-2025)
Table132 Transition from Torque-Based to Camera-Based DMS (2020-2030)
Table133 AI/ML Performance Gains in DMS (Typical Systems)
Table134 DMS/OMS Integration with ADAS Levels
Table135 DMS System Cost Evolution (2020-2030)
Table136 DMS Hardware Components
Table137 DMS Software Components
Table138 Traffic Accident Causation Analysis
Table139 The ADAS Monitoring Paradox
Table140 DMS Benefits from Consumer Perspective
Table141 IMS Technology Classification Framework
Table142 Typical NIR DMS Camera Specifications
Table143 ToF Camera Market Forecast - In-Cabin Applications
Table144 DMS Technology Categories
Table145 NIR Camera DMS Performance Metrics
Table146 Leading NIR Camera-Based DMS Suppliers
Table147 NIR Camera-Based DMS Market Forecast (2024-2036)
Table148 Multi-Modal DMS Performance Improvements
Table149 In-Cabin Monitoring Intensity by Automation Level
Table150 L2+ System Response to DMS Detections
Table151 L2+ DMS Real-World Intervention Rates
Table152 L3-Specific In-Cabin Monitoring Requirements
Table153 L3 DMS Redundancy Approaches
Table154 L3 Takeover Research Summary
Table155 L4 Robotaxi In-Cabin Monitoring Requirements
Table156 DMS/OMS Sensor Suite Evolution by SAE Level
Table157 Eye-Tracking Technologies for Automotive DMS
Table158 DMS Camera System Suppliers (2024)
Table159 Event-Based Vision vs. Traditional Cameras - Eye-Tracking Performance
Table160 Capacitive Eye-Tracking vs. Camera DMS
Table161 Brain Monitoring Technologies - Overview
Table162 Automotive Brain Monitoring Research Projects
Table163 Steering Wheel ECG Challenges
Table164 In-Cabin Sensing Market Overview (2020-2036)
Table165 In-Cabin Sensor Volume Forecast by Type (Millions of Units)
Table166 In-Cabin Sensor Market Size by Type (USD Millions)
Table167 Technology Market Share Evolution (% of Total In-Cabin Sensing Revenue)
Table168 Camera Technology Split (% of In-Cabin Camera Revenue)
Table169 HOD Sensor Market Forecast
Table170 In-Cabin Sensing Market by Region (USD Millions)
Table171 Long-Term In-Cabin Sensing Addressable Market (2045)
Table172 In-Cabin Sensing Requirements by Autonomy Level
Table173 SDV Defining Characteristics
Table174 Automotive Value Chain - Traditional vs. SDV
Table175 Domain Controller Market Size (2024-2030)
Table176 Zonal Architecture vs. Domain Architecture - Comparison
Table177 E/E Architecture Penetration Forecast (Global, 2024-2035)
Table178 Traditional vs. SDV Computing Architecture
Table179 OTA Update Capability Levels
Table180 Example SDV Service Layers
Table181 Computing Power Evolution in Vehicles
Table182 Automotive Network Technology Comparison
Table183 Automotive Ethernet Standards Timeline
Table184 TSN Standards for Automotive
Table185 Automotive Ethernet Market Forecast (2024-2035, USD Millions)
Table186 Hypervisor Types for Automotive
Table187 Hypervisor Deployment Scenarios
Table188 Automotive Hypervisor Market Forecast (2024-2035, USD Millions)
Table189 Virtual Machines vs. Containers
Table190 Automotive Container Runtime Landscape
Table191 Automotive Containerization Market Forecast (2024-2035, USD Millions)
Table192 Traditional vs. SDV Development Processes
Table193 SDV Cybersecurity Requirements (ISO/SAE 21434)
Table194 SDV Cloud Infrastructure Needs
Table195 Software-Defined Vehicle Level Definitions
Table196 Major OEMs - SDV Level Assessment (2024-2025)
Table197 Regional SDV Leadership Assessment
Table198 Typical Level 0 Vehicle ECU Distribution (Example: 2010 Premium Sedan)
Table199 Level 0 Vehicle Communication Networks
Table200 Level 0 Business Model Characteristics
Table201 Telematics Control Unit Components and Functions
Table202 Typical Level 1 Connected Services
Table203 Level 1 Vehicle Data Collection
Table204 Level 1 Business Model Changes vs. Level 0
Table205 Typical Level 2 Domain Architecture
Table206 Level 2 Communication Network Architecture
Table207 Level 2 OTA Update Scope
Table208 Wiring Harness Comparison - Level 0 vs. Level 2
Table209 Level 2 Subscription Service Examples
Table210 Typical Level 3 Zonal Architecture
Table211 Central Compute Platform Configuration (Typical Level 3 Vehicle)
Table212 Wiring Harness Evolution - Level 0 to Level 3
Table213 Level 3 OTA Update Scope - Comprehensive
Table214 Level 3 Features on Demand - Examples
Table215 Level 4 Architecture - Extreme Centralization
Table216 Vehicle Computing Power Evolution - Historical to Level 4
Table217 Hardware Abstraction Layer (HAL) Benefits
Table218 Level 4 Continuous AI/ML Update Pipeline
Table219 Cloud vs. Edge Compute in Level 4 Vehicles
Table220 Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Integration in Level 4
Table221 Level 4 AI-Driven Personalization Examples
Table222 Level 4 Recurring Revenue Model - Comprehensive
Table223 Level 4 SDV Market Penetration Forecast (2024-2036)
Table224 SDV Market Segmentation Framework
Table225 SDV Market by Geography (2024 vs. 2030 vs. 2036)
Table226 China SDV Adoption Forecast (2024-2035)
Table227 Chinese OEM SDV Strategies (2024)
Table228 SDV Component Cost Comparison - China vs. Western
Table229 United States SDV Adoption Forecast (2024-2035)
Table230 Europe SDV Adoption Forecast (2024-2035)
Table231 Cariad Failure Analysis
Table232 European Consumer SDV Attitudes (2024 Survey Data)
Table233 SDV Adoption Forecast (2024-2035)
Table234 Japanese Consumer SDV Attitudes (2024 Survey)
Table235 Regional SDV Adoption - Comparative Summary (2030 Projections)
Table236 Central Compute Platform Market Forecast (2024-2036)
Table237 Connected Services Market Forecast by Category (2024-2036)
Table238 Subscription vs. One-Time Purchase - Market Split and Evolution
Table239 Consumer Willingness to Pay for Connected Services (Survey Data)
Table240 Zone Controller Market Forecast (2024-2036)
Table241 Zone Controller Specifications - Evolution
Table242 OTA Software Update Market Forecast (2024-2036)
Table243 OTA Cost Breakdown per Vehicle per Year
Table244 OTA Platform Strategy by OEM Type
Table245 Automotive Software Platform Market Forecast (2024-2036)
Table246 Automotive Operating System Market Share and Trends
Table247 SDV Challenges and Setbacks (2020-2024)
Table248 Vehicle Personalization Dimensions in SDV
Table249 Driver Identification Technologies - Comparison
Table250 Personalization Privacy Framework
Table251 Personalization Business Value to OEMs
Table252 Fleet Learning Pipeline - Step-by-Step
Table253 Fleet Learning Economic Flywheel
Table254 Chinese OEM Fleet Learning Comparison (2024)
Table255 Fleet Learning Regulatory and Ethical Issues
Table256 V2X Communication Types - Comprehensive Taxonomy
Table257 V2X Technology Standards Comparison
Table258 V2X Economic Impact Estimates (US DOT and EU Studies)
Table259 V2X Contribution to Autonomous Driving
Table260 V2X Privacy and Security Considerations
Table261 V2G Applications and Value
Table262 V2G Deployment Barriers
Table263 V2G Market Penetration Forecast
Table264 SDV Software Stack - Complete Architecture
Table265 SDV Feature Taxonomy - Comprehensive Classification
Table266 Feature Development Lifecycle - Traditional vs. SDV
Table267 Feature Monetization Models - Detailed Analysis
Table268 OEM Feature Monetization Maturity Stages
Table269 Feature Dependency Matrix - Example Features
Table270 OEM SDV Competitive Tiers (2024)
Table271 Tier-1 Supplier SDV Positioning (2024)
Table272 Automotive Semiconductor Winners (SDV Era)
Table273 Automotive Business Model Evolution
Table274 Automotive Recurring Revenue Streams Forecast (2024-2035, USD Billions)
Table275 ADAS Subscription Market by Level (2030 Projection)
Table276 Feature Unlock Categories and Pricing (2024)
Table277 Vehicle Data Categories and Monetization Opportunities
Table278 In-Vehicle Commerce Categories
Table279 Competitive Advantage Evolution
Table280 OEM Strategic Archetypes
Table281 Geographic Strategy Matrix
Table282 EV Transition Strategy
Table283 Autonomy Strategy Options
Table284 Automotive Supplier Value Chain - 2024 vs. 2035
Table285 ADAS Architecture Adoption Forecast (% of Global New Vehicle Production)
Table286 Front-Camera Processor Market Forecast (2024-2030)
Table287 Central Computing Platform Market Forecast (2024-2030)
Table288 Radar Processing Market Forecast (2024-2030)
Table289 LiDAR Processing Market Forecast (2024-2030)
Table290 ADAS Processor Unit Volume Forecast by Application (Millions of Units)
Table291 ADAS Processor Volume by Autonomy Level (Millions of Vehicles)
Table292 ADAS Processor Volume by Region (Millions of Units)
Table293 ADAS Processor ASP Trends by Application
Table294 ADAS Processor Market Revenue Forecast by Application (USD Billions)
Table295 Total Automotive Processor Market (ADAS + Infotainment)
Table296 Infotainment Processor Market Summary
Table297 Automotive Processor Wafer Demand by Technology Node (Thousands of 300mm Wafer Equivalents/Year)
Table298 Global PC & LCV LiDAR Market Forecast (2024-2035)
Table299 LiDAR-Equipped Vehicle Forecast by Region (2024-2035)
Table300 OEM LiDAR Strategy Segmentation (2024)
Table301 Robotaxi LiDAR Market Forecast (2024-2035)
Table302 Robotaxi LiDAR Supplier Market Share (2024)
Table303 LiDAR Placement and Integration Trends
Table304 Automotive LiDAR Performance Evolution (2020-2035)
Table305 LiDAR/Camera Fusion Strategies
Table306 LiDAR Penetration by ADAS Level (2024)
Table307 LiDAR Technology Comparison
Table308 LiDAR Supplier Outlook (2024 → 2030)
Table309 Global Connected Vehicle Penetration Forecast (2024-2035)
Table310 Connected Vehicle Applications and Monetization (2024)
Table311 Connected Vehicle Penetration by Region (2024 & 2030)
Table312 DSRC vs. C-V2X Technical Comparison
Table313 C-V2X Vehicle and Infrastructure Deployment Forecast (2024-2035)
Table314 Regional C-V2X Deployment (2024 & 2030)
Table315 V2X Communication Modes and Use Cases
Table316 V2X Safety Applications and Impact
Table317 V2X Efficiency Applications
Table318 V2X Funding Models by Region
Table319 V2X Chipset Market Forecast (2024-2035, USD Millions)
Table320 V2X Chipset Supplier Market Share (2024)
Table321 V2X for Autonomous Vehicles - Hype vs. Reality
Table322 Cockpit Processor Evolution Timeline (2015-2025)
Table323 Multi-Display Cockpit Configurations (2024 Examples)
Table324 GPU Performance Demand - Automotive Cockpit (2015 vs. 2024)
Table325 Cockpit AI Workloads and NPU Requirements
Table326 Automotive Hypervisors - Market Overview (2024)
Table327 Automotive Voice Assistant Evolution (2015-2025)
Table328 Automotive ASR Accuracy (Word Error Rate - WER)
Table329 On-Device vs. Cloud ASR Trade-Offs
Table330 Generative AI Automotive Use Cases (2024-2025)
Table331 LLM Deployment Architectures - Automotive (2024)
Table332 Automotive Display Technologies (2024)
Table333 Automotive Display Technology Forecast (2024-2030)
Table334 Flexible Display Use Cases - Automotive
Table335 HUD Technology Generations
Table336 AR-HUD Challenges and Current Solutions
Table337 5G Automotive Applications (2024)
Table338 Automotive 5G Modem Adoption (2024-2030)
Table339 Automotive Edge Computing Tiers
Table340 HD Mapping Providers - Market Overview (2024)
Table341 Teleoperation Solution Providers (2024)
List of Figures
Figure1 How ADAS works
Figure2 Smart Car with ADAS sensors
Figure3 ADAS component packaging
Figure4 Sensor configuration diagrams for typical L2 systems
Figure5 L3 system architecture
Figure6 Autonomous Driving Feature Evolution Timeline
Figure7 North America ADAS Feature Roadmap
Figure8 Europe ADAS Feature Roadmap
Figure9 China ADAS Feature Roadmap
Figure10 Japan ADAS Feature Roadmap
Figure11 Automotive LiDAR Market Forecast (2024-2030)
Figure12 Global Vehicle Sales by SAE Level (2022-2045, Millions of Units)
Figure13 Sensor Count vs. Automation Level (Industry Average)
Figure14 United States - Autonomous Vehicle Sales by SAE Level (2022-2045)
Figure15 United States - ADAS Feature Revenue Forecast (2024-2030, USD Millions)
Figure16 Comparison images showing visible vs. NIR camera view of driver in various lighting conditions
Figure17 Waymo robotaxi interior showing camera coverage zones and monitoring functions
Figure18 In-Cabin Sensing Market Overview (2020-2036)
Figure19 In-Cabin Sensor Volume Forecast by Type (Millions of Units)
Figure20 In-Cabin Sensor Market Size by Type (USD Millions)
Figure21 Visual progression showing E/E architecture evolution from Level 0 to Level 4 with simplified vehicle electrical architecture diagrams
Figure22 SOA Example - Simplified
Figure23 SDV software stack diagram showing layers from hardware (bottom) to features (top) with bidirectional arrows showing service calls
Figure24 Central Computing Platform Market Forecast (2024-2030)
Figure25 Radar Processing Market Forecast (2024-2030)
Figure26 LiDAR Processing Market Forecast (2024-2030)
Figure27 ADAS Processor Unit Volume Forecast by Application (Millions of Units)
Figure28 ADAS Processor Volume by Autonomy Level (Millions of Vehicles)
Figure29 ADAS Processor Volume by Region (Millions of Units)
Figure30 ADAS Processor Market Revenue Forecast by Application (USD Billions)
Figure31 Total Automotive Processor Market (ADAS + Infotainment)
Figure32 Automotive Processor Wafer Demand by Technology Node (Thousands of 300mm Wafer Equivalents/Year)
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