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 世界の自律システムおよび車両市場 2026-2036年The Global Autonomous Systems and Vehicles Market 2026-2036 世界の自律システムおよび車両市場は、近代交通史における最も革新的な技術シフトの一つであり、世界中の人々や物資の移動方法を根本的に変革しています。この市場は、自律走行乗用車、ロボタクシー、商... もっと見る
出版社
Future Markets, inc.
フューチャーマーケッツインク 出版年月
2026年1月29日
電子版価格
納期
PDF：3-5営業日程度
ページ数
1,259
図表数
550
言語
英語
サマリー
世界の自律システムおよび車両市場は、近代交通史における最も革新的な技術シフトの一つであり、世界中の人々や物資の移動方法を根本的に変革しています。この市場は、自律走行乗用車、ロボタクシー、商用トラック、配送車両、ロボシャトル、バス、農業機械、採掘車両、倉庫ロボット、無人航空機など、人間の介入を最小限に抑え、あるいは全く必要とせずに走行・作業を実行できる幅広い自律プラットフォームおよび車両を網羅しています。人工知能、センサー技術、コンピューティングプラットフォーム、そして接続インフラの進歩を背景に、自律システムは実験的なコンセプトから、複数の大陸に展開される商業的に実現可能なソリューションへと移行しつつあります。
市場は、複数の要因が重なり合い、大幅な成長を遂げています。交通安全は依然として最重要課題であり、世界の交通事故の約94%は人為的ミスが原因であることから、死亡者数と負傷者数を劇的に削減できる自動運転システムの導入は切実な課題となっています。同時に、深刻な労働力不足が運輸業界を悩ませており、米国だけでもトラック運転手の不足は8万人を超え、欧州やアジア太平洋地域でも同様の課題が生じています。自律走行技術は、こうした労働力不足への解決策を提供すると同時に、最適化されたルート、燃料消費量の削減、隊列走行能力、そして疲労による制約のない24時間365日連続運転の可能性を通じて、運用効率を向上させます。 この市場変革を可能にする技術基盤は、カメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサーを組み合わせた高度なセンサースイートと、毎秒数百兆回の演算処理を可能にする高度なコンピューティングプラットフォームです。トランスフォーマーニューラルネットワークと強化学習を採用する企業が先駆けとなった、モジュール型ソフトウェアアーキテクチャからエンドツーエンドの人工知能アプローチへの進化は、開発期間の短縮とシステム性能の向上をもたらしています。主要コンポーネント、特にLiDARセンサーのコスト削減により、1台あたり7万5000ドル以上から車載グレードのソリューションでは500ドル未満にまで低下し、自律走行機能を量産市場への導入において経済的に実現可能となっています。
米国自動車技術会（SAE）の分類システムでは、自動化のレベルを、自動化なしのレベル0から完全自律走行を示すレベル5まで、6段階に定義しています。現在、市場ではレベル2およびレベル2+の機能が急速に拡大しており、ハンズフリーの高速道路運転システムが、高級車から一般車まで、複数のメーカーから提供されています。自動運転中の責任をメーカーに転嫁するレベル3の条件付き自動化は、ドイツ、米国、日本で規制当局の承認と商用展開を取得しており、メルセデス・ベンツとBMWが認定製品をリードしています。人間による代替運転を必要としないレベル4の高度自動化は、フェニックス、サンフランシスコ、ロサンゼルス、北京、武漢、広州などの一部の都市でロボタクシーサービスを通じて商用運用されており、車両規模とサービスエリアが拡大しています。 地域別に見ると、市場は主要な地域ごとに明確な特徴を示しています。中国は自動運転車の試験と導入において世界をリードする存在として台頭しており、国内の技術リーダーは政府の支援政策と大規模な試験区域の恩恵を受けています。米国は、州レベルの有利な規制により広範な試験と導入が可能となっており、商業用ロボタクシーの運用と自動運転トラックの開発においてリーダーシップを維持しています。欧州は、UNECE（国連欧州経済委員会）の枠組みを通じて規制の調和をリードし、レベル3の型式承認プロセスを先駆的に導入しています。中東、特に湾岸協力会議（GCC）諸国は、経済多様化戦略と整合した野心的な導入目標を掲げ、イノベーションハブとしての地位を確立しています。
競争環境には、自動運転機能に数十億ドルを投資する伝統的な自動車メーカー、フルスタックソリューションを開発するテクノロジー大手、特定の市場セグメントに対応する専門スタートアップ企業、製品ポートフォリオを進化させるティア1サプライヤー、そしてますます強力なコンピューティングプラットフォームを提供する半導体企業などが含まれます。戦略的提携、合弁事業、そして買収によって業界構造は変化し続け、各参入企業が相互補完的な能力と市場へのアクセスを求めています。
2036年に向けて、自動運転システムおよび車両市場は、技術の成熟、規制枠組みの強化、消費者の受容度の高まり、そして旅客移動、貨物輸送、そして特殊用途における魅力的な経済的メリットの実現に伴い、引き続き力強い拡大を遂げると予測されています。こうした技術の成熟度、規制の実現可能性、そして市場の需要の融合により、自動運転システムおよび車両は今後10年間を象徴する技術として位置づけられるでしょう。
世界の自律システムおよび車両市場 2026-2036 は、主要な車両セグメントと地域全体における自動運転技術、自律走行車の導入、先進運転支援システム（ADAS）に関する決定的な分析を提供します。1,250ページを超えるこの包括的な市場情報レポートは、ロボタクシー、自律走行トラック、自動運転車、ロボシャトル、配送ロボット、特殊自律走行車に関する戦略的洞察を提供し、自動運転モビリティ革命を推し進める自動車OEM、技術プロバイダー、投資家、フリートオペレーター、政策立案者にとって不可欠な、詳細な市場予測、技術評価、規制分析、競合情報を提供します。
本レポートは、SAEレベル0からレベル5までの自動化を網羅し、センサー技術（LiDAR、レーダー、カメラ、超音波）、コンピューティングプラットフォームと半導体、認識ソフトウェア、AIおよび機械学習アルゴリズム、HDマッピング、V2X接続、遠隔操作システムなどを含む、自動運転車のエコシステム全体を分析しています。400以上の表と図を用いて詳細な市場データを提示し、乗用車、商用車、モビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）アプリケーション全体にわたる市場規模、成長軌道、販売台数予測、収益予測、総所有コスト分析に関する実用的な情報を提供します。
本調査は、北米、欧州、アジア太平洋、中東、ラテンアメリカを網羅する詳細な地域市場分析を網羅し、各国固有の規制枠組み、試験要件、導入状況、市場予測を網羅しています。280社を超える企業プロファイルは、自動車OEM、自動運転技術開発企業、ティア1サプライヤー、半導体メーカー、センサー企業、ソフトウェアプロバイダー、そして交通の未来を形作る新興モビリティスタートアップ企業に関する包括的な競争力情報を提供します。
レポートの内容は次のとおりです。
プロファイル対象企業には、ADASTEC Corporation、Aeva Technologies、AImotive、Ainstein、アイシン精機株式会社、Amazon Prime Air、Ambarella Inc.、AMD（ザイリンクス）、Apollo（百度）、 アプライド・インテュイション、アプティブPLC、アーベ・ロボティクス、アーコックス（BAIC）、アルゴAI、アウディAG、オーロラ・イノベーション、オーリゴ・インターナショナル、オートリブ、オートエックス、オートトークス、アヴライド、AVLリストGmbH、バラジャ、ビープ、ブラックセサミ・テクノロジーズ、BMWグループ、ブライトドライブ、ブロードコム、BYDカンパニーリミテッド、ケンブリッジ・モバイル・テレマティクス、カーメラ、 Cepton Technologies、長安汽車、奇瑞汽車、Civil Maps、Coco、Cognata、Cohda Wireless、Comma.ai、Commsignia、Continental AG、Cruise LLC、Cyngn、ダイムラー・トラック、Danlaw、DeepMap、DeepRoute.ai、DeepWay、株式会社デンソー、Desay SV Automotive、Designated Driver、DiDi Autonomous Driving、DriveU.auto、 dSPACE、EasyMile、Einride、eVersum、Fernride、Five AI、Ford Motor Company、Forvia、GAMA、Gatik AI、Geely Automobile Holdings、General Motors Company、Gentex Corporation、Ghost Autonomy、Great Wall Motor Company、Hailo Technologies、ハーマン・インターナショナル、Helm.ai、HERE Technologies、Hesai Technology、日立アステモ、Holon、Honda Motor Company、Horizon Robotics、 現代モービス株式会社、現代自動車グループ、Imagry、Imperium Drive、Inceptio Technology、Innoviz Technologies Ltd.、インテルコーポレーション、IPG Automotive、ジャガー・ランドローバー、JD Logistics、Jingwei HiRain Technologies、Kapsch TrafficCom、Karsan、Kia Corporation、King Long、Kiwibot、Kodiak Robotics、Leapmotor、Lear Corporation、LG Electronics、Li Auto Inc.、 Livox（DJI）、Locomation、Lucid Motors、Luminar Technologies Inc.、Magna International Inc.、Marelli Holdings、マツダ株式会社、MediaTek Inc.、美団（Meituan）、メルセデス・ベンツ・グループAG、Metawave、Mobileye Global Inc.、Momenta、MORAI、Motional、Nauto、NavInfo、Neolix、NIO Inc.、日産自動車株式会社、Nuro Inc.、NVIDIA Corporation など
目次
1 概要
1.1 レポートの概要
1.1.1 レポートの目的
1.1.2 調査範囲と対象範囲
1.1.3 調査方法の概要
1.1.4 主要な質問事項
1.2 市場の定義と分類
1.2.1 自律システムの定義
1.2.2 自律走行車の定義
1.2.3 自律システムと車両の関係
1.2.4 市場セグメンテーションの枠組み
1.3 SAE による自動化レベル
1.3.1 SAE J3016 規格の概要
1.3.2 レベル 0: 運転自動化なし
1.3.3 レベル 1: 運転支援
1.3.4 レベル 2: 部分的運転自動化
1.3.5 レベル 2+: 高度な部分的自動化（業界定義）
1.3.6 レベル 3: 条件付き運転自動化
1.3.7 レベル4：高度な運転自動化
1.3.8 レベル5：完全な運転自動化
1.3.9 主な相違点と責任への影響
1.4 主な調査結果とハイライト
1.4.1 市場規模と成長の概要
1.4.2 技術開発状況
1.4.3 規制の進捗状況の評価
1.4.4 競合状況の概要
1.4.5 地域市場のハイライト
1.5 世界の自律システム市場の概要
1.5.1 2026年の市場規模
1.5.2 2036年の市場規模
1.5.3 タイプ別市場区分
1.5.4 アプリケーション別市場区分
1.5.5 地域別市場区分
1.6 世界の自律走行車市場の概要
1.6.1 総アドレス可能市場
1.6.2 サービス可能アドレス可能市場
1.6.3 サービス可能獲得可能市場
1.6.4 車両タイプ別市場
1.6.5 SAEレベル別市場
1.6.6 地域別市場
1.7 市場推進要因の概要
1.7.1 安全上の必須事項
1.7.2 労働市場のダイナミクス
1.7.3 技術進歩
1.7.4 規制支援
1.7.5 経済的利益
1.7.6 環境配慮
1.8 市場制約のまとめ
1.8.1 技術の限界
1.8.2 コスト障壁
1.8.3 規制の不確実性
1.8.4 消費者の受容性
1.8.5 インフラのギャップ
1.8.6 サイバーセキュリティの懸念
1.9 技術成熟度評価
1.9.1 センサー技術の成熟度
1.9.2 ソフトウェアとAIの成熟度
1.9.3 コンピューティングプラットフォームの成熟度
1.9.4 コネクティビティ技術の成熟度
1.9.5 全体的なシステム統合の準備状況
1.10 競争環境の概要
1.10.1 市場構造
1.10.2 主要プレーヤーのカテゴリー
1.10.3 競争上のポジショニング
1.10.4 市場集中度分析
1.11 投資と資金調達の動向
1.11.1 2015-2025年の投資履歴分析
1.11.2 カテゴリー別投資
1.11.3 投資の地理的分布
1.11.4 主要投資家とそのポートフォリオ
1.11.5 IPOおよびSPACの活動
1.11.6 将来の投資見通し
1.12 地域別市場概要
1.12.1 北米概要
1.12.2 欧州概要
1.12.3 アジア太平洋概要
1.12.4 中東およびアフリカ概要
1.12.5 中南米概要
1.13 主要トレンド概要
1.13.1 技術トレンド
1.13.2 ビジネスモデルトレンド
1.13.3 規制トレンド
1.13.4 消費者行動トレンド
2 自律システムと車両の概要
2.1 自律技術の歴史と進化
2.1.1 初期のコンセプトと実験（1920年代-1960年代）
2.1.2 学術研究時代（1960年代-1980年代）
2.1.3 政府資金による研究（1980年代-1990年代）
2.1.4 DARPAグランドチャレンジ（2004-2007年）
2.1.5 Google自動運転車プロジェクト（2009-2016年）
2.1.6 産業界の加速（2016-2020年）
2.1.7 商用展開時代（2020-現在）
2.1.8 主要な技術革新
2.1.9 主な挫折とそこから得られた教訓
2.2 SAEレベルの詳細自動化分析
2.2.1 レベル0：運転自動化なし
2.2.1.1 定義と特徴
2.2.1.2 機能例
2.2.1.3 市場普及率
2.2.2 レベル1：運転支援
2.2.2.1 定義と特徴
2.2.2.2 ステアリングまたは加減速支援
2.2.2.3 機能例（ACC、LKA）
2.2.2.4 市場普及率と動向
2.2.3 レベル2：部分的運転自動化
2.2.3.1 定義と特徴
2.2.3.2 ステアリングおよび加減速支援
2.2.3.3 ドライバーモニタリング要件
2.2.3.4 システム例
2.2.3.5 市場普及率と採用率
2.2.4 レベル2+/2++：高度な部分的自動化
2.2.4.1 業界定義のカテゴリー
2.2.4.2ハンズオフ機能
2.2.4.3 監視要件
2.2.4.4 地理的可用性（地図上の道路）
2.2.4.5 システム例（Super Cruise、BlueCruise など）
2.2.4.6 規制状況
2.2.5 レベル3：条件付き運転自動化
2.2.5.1 定義と特徴
2.2.5.2 アイズオフ機能
2.2.5.3 フォールバック対応ユーザー要件
2.2.5.4 運用設計ドメインの制限
2.2.5.5 責任転換の影響
2.2.5.6 現在認証されている車両
2.2.5.7 国別の規制承認状況
2.2.6 レベル4：高度運転自動化
2.2.6.1 定義と特徴
2.2.6.2 ドライバーフォールバック不要
2.2.6.3 限定ODD
2.2.6.4 高速道路と市街地L4の区別
2.2.6.5 現在の開発状況
2.2.6.6 主要L4としてのロボタクシーアプリケーション
2.2.7 レベル5: 完全自動運転
2.2.7.1 定義と特徴
2.2.7.2 無制限ODD
2.2.7.3 現状の実現可能性評価
2.2.7.4 タイムライン予測
2.3 自律システムの種類
2.3.1 地上ベースの自律システム
2.3.1.1 自律地上車両（AGV）
2.3.1.2 自律移動ロボット（AMR）
2.3.1.3 自律農業機器
2.3.1.4 自律建設機器
2.3.1.5 自律鉱山機器
2.3.2 空中自律システム
2.3.2.1 無人航空機（UAV/ドローン）
2.3.2.2 都市型空中移動車両（eVTOL）
2.3.2.3 自律商用システム航空機
2.3.3 海洋自律システム
2.3.3.1 自律型水上船舶（ASV）
2.3.3.2 自律型水中車両（AUV）
2.3.3.3 無人水上車両（USV）
2.3.4 鉄道自律システム
2.3.4.1 自動運転列車
2.3.4.2 自動運転路面電車およびライトレール
2.3.5 産業用および倉庫用自律システム
2.3.5.1 倉庫ロボット
2.3.5.2 自動倉庫システム
2.3.5.3 自動フォークリフト
2.4 自動運転車両の種類
2.4.1 乗用車（自家用車）
2.4.1.1 セダンおよびハッチバック
2.4.1.2 SUVおよびクロスオーバー
2.4.1.3 高級車
2.4.1.4 電気自動車
2.4.2 ロボタクシーおよびライドヘイリング車両
2.4.2.1 改造乗用車
2.4.2.2 専用ロボタクシー
2.4.2.3 車椅子対応車両
2.4.3 ロボシャトル
2.4.3.1 低速シャトル（時速25マイル未満）
2.4.3.2 中速シャトル（時速25-45マイル）
2.4.3.3 乗客定員のカテゴリー
2.4.4 自動運転バス
2.4.4.1 ミニバス（乗客8-15名）
2.4.4.2 ミディバス（乗客16-30名）
2.4.4.3 大型市街地バス（乗客30名以上）
2.4.4.4 コーチバス
2.4.5 自律走行トラック
2.4.5.1 小型トラック
2.4.5.2 中型トラック
2.4.5.3 大型トラック（クラス8）
2.4.5.4 特殊トラック（タンカー、冷蔵車）
2.4.6 自律走行配送車両
2.4.6.1 歩道配送ロボット
2.4.6.2 路上配送ポッド
2.4.6.3 配送ドローン
2.4.7 特殊車両およびオフロード車両
2.4.7.1 農業用車両（トラクター、ハーベスター）
2.4.7.2 鉱山用車両（運搬トラック、ドリル）
2.4.7.3 建設車両（掘削機、ブルドーザー）
2.4.7.4 空港地上支援装備
2.4.7.5 港湾・ターミナル車両
2.4.7.6 軍用・防衛車両
2.4.8 都市型空中移動車両
2.4.8.1 eVTOLエアタクシー
2.4.8.2 貨物ドローン
2.5 バリューチェーン分析
2.5.1 バリューチェーンの概要
2.5.2 上流：原材料と部品
2.5.2.1 半導体材料
2.5.2.2 センサー部品
2.5.2.3 バッテリー材料（EV用）
2.5.3 中流：技術とシステム
2.5.3.1 センサーメーカー
2.5.3.2 コンピューティングプラットフォームプロバイダー
2.5.3.3 ソフトウェア開発者
2.5.3.4 コネクティビティソリューション
2.5.4 中流：車両製造
2.5.4.1 従来型OEM
2.5.4.2 新興EV/AVメーカー
2.5.4.3 ティア1サプライヤー
2.5.4.4 ティア2サプライヤー
2.5.5 下流：サービスとオペレーション
2.5.5.1 フリートオペレーター
2.5.5.2 モビリティサービスプロバイダー
2.5.5.3 保険会社
2.5.5.4 メンテナンスとサポート
2.5.6 サポートインフラ
2.5.6.1 HDマッピングプロバイダー
2.5.6.2 コネクティビティインフラ
2.5.6.3 充電インフラ
2.5.6.4 テレオペレーションセンター
2.5.7 価値分布分析
2.5.8 バリューチェーンポジション別マージン分析
2.6 自動運転モビリティにおけるビジネスモデル
2.6.1 車両販売モデル
2.6.1.1 従来の車両販売
2.6.1.2 AV機能のプレミアム価格設定
2.6.1.3 機能ロック解除モデル
2.6.2 サブスクリプションとソフトウェアモデル
2.6.2.1 ADAS機能サブスクリプション
2.6.2.2 サービスとしてのソフトウェア（SaaS）
2.6.2.3 無線アップグレード収益
2.6.3 モビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）モデル
2.6.3.1 ロボタクシーサービス
2.6.3.2 自動運転シャトルサービス
2.6.3.3 自動運転配送サービス
2.6.4 フリートおよびB2Bモデル
2.6.4.1 フリート販売
2.6.4.2 トラック輸送サービス
2.6.4.3 ロジスティクス・アズ・ア・サービス
2.6.5 ライセンスおよびパートナーシップモデル
2.6.5.1 技術ライセンス
2.6.5.2 ホワイトラベルソリューション
2.6.5.3 ジョイントベンチャー
2.6.6 データ収益化モデル
2.6.6.1 運転データ販売
2.6.6.2 HDマップデータ
2.6.6.3 保険データ
2.6.7 ハイブリッドビジネスモデル
2.6.8 セグメント別収益モデル比較
2.7 エコシステムの参加者
2.7.1 従来の自動車OEM
2.7.2 新興モビリティ企業
2.7.3 テクノロジー大手
2.7.4 ティア1自動車サプライヤー
2.7.5 半導体企業
2.7.6 センサー専門企業
2.7.7 ソフトウェア企業
2.7.8 マッピング企業
2.7.9 通信会社
2.7.10 ライドヘイリングプラットフォーム
2.7.11 保険会社
2.7.12 スタートアップ企業とイノベーター
2.7.13 規制当局
3 市場の推進要因、制約要因、機会、課題
3.1 市場の推進要因（詳細分析）
3.1.1 道路安全の向上
3.1.1.1 世界の道路交通死亡事故統計
3.1.1.2 事故の主原因としてのヒューマンエラー
3.1.1.3 AVの安全性ポテンシャル評価
3.1.1.4 保険業界の視点
3.1.1.5 政府の安全規制
3.1.2 運輸部門における労働力不足
3.1.2.1 トラック運転手不足分析
3.1.2.2 公共交通機関の運転手不足
3.1.2.3 タクシーおよび配車サービス運転手の課題
3.1.2.4 労働力の高齢化
3.1.2.5 世代間の意識変化
3.1.3 業務効率とコスト削減
3.1.3.1 燃費向上
3.1.3.2 車両利用率の最適化
3.1.3.3 ダウンタイムの短縮
3.1.3.4 プラトーン走行のメリット
3.1.3.5 24時間365日運用能力
3.1.3.6 保険料の削減（長期）
3.1.4 都市化とモビリティ需要
3.1.4.1 世界の都市化の傾向
3.1.4.2 交通渋滞コスト
3.1.4.3 駐車場の課題
3.1.4.4 ファーストマイル／ラストマイルの接続性
3.1.4.5 高齢化社会のモビリティニーズ
3.1.4.6 アクセシビリティ要件
3.1.4.7 排出量削減目標
3.1.4.8 EVとAVの融合によるメリット
3.1.4.9 交通流の最適化
3.1.4.10 車両保有台数の削減
3.1.4.11 企業のESG約束
3.1.5 技術の進歩
3.1.5.1 AIと機械学習の進歩
3.1.5.2 センサーコストの削減
3.1.5.3 コンピューティング能力の向上
3.1.5.4 接続性の向上（5G/6G）
3.1.5.5 バッテリー技術の進歩
3.1.5.6 シミュレーションおよびテストツール
3.2 市場の制約
3.2.1 技術コストの高さ
3.2.1.1 センサーコスト（LiDAR、レーダー、カメラ）
3.2.1.2 コンピューティングプラットフォームコスト
3.2.1.3 ソフトウェア開発コスト
3.2.1.4 統合およびテストコスト
3.2.1.5 消費者へのコスト転嫁
3.2.2 規制の不確実性と断片化
3.2.2.1 連邦/国家基準の欠如
3.2.2.2 州/地域による規制の違い
3.2.2.3 国際的な規制の違い
3.2.2.4 承認プロセスの複雑さ
3.2.2.5 進化する標準
3.2.3 サイバーセキュリティの懸念
3.2.3.1 車両ハッキングのリスク
3.2.3.2 データ漏洩の脆弱性
3.2.3.3 V2X通信のセキュリティ
3.2.3.4 ソフトウェア更新のセキュリティ
3.2.3.5 コンプライアンス要件
3.2.4 データプライバシーの懸念
3.2.4.1 個人データの収集
3.2.4.2 位置追跡の問題
3.2.4.3 生体認証データ（DMS）
3.2.4.4 データの共有と所有権
3.2.4.5 国境を越えたデータ転送
3.2.5 消費者の信頼と受容
3.2.5.1 安全性認識の課題
3.2.5.2 注目度の高い事故の影響
3.2.5.3 AV機能への支払い意思
3.2.5.4 受容性における人口統計学的差異
3.2.5.5 文化の違い
3.2.6 インフラのギャップ
3.2.6.1 道路の品質とマーキング要件
3.2.6.2 V2Xインフラの展開
3.2.6.3 HDマップのカバー範囲
3.2.6.4 充電インフラ（EV用）
3.2.6.5 遠隔操作ネットワークのカバー範囲
3.2.7 技術的課題
3.2.7.1 エッジケースへの対応
3.2.7.2 異常気象における性能
3.2.7.3 複雑な都市環境でのナビゲーション
3.2.7.4 センサーの劣化とメンテナンス
3.2.7.5 システム信頼性要件
3.3 市場機会
3.3.1 新興市場への拡大
3.3.1.1 中東市場の機会
3.3.1.2 東南アジアの可能性
3.3.1.3 中南米市場の機会
3.3.1.4 インド市場の可能性
3.3.1.5 アフリカの長期的な機会
3.3.2 新しいモビリティサービス
3.3.2.1 ロボタクシーサービスの拡大
3.3.2.2 自動運転配送の成長
3.3.2.3 自動運転シェアリング車両
3.3.2.4 マルチモーダル統合
3.3.3 データの収益化
3.3.3.1 運転行動データ
3.3.3.2 道路状況データ
3.3.3.3 交通パターンデータ
3.3.3.4 地図更新データ
3.3.3.5 保険関連データ
3.3.4 アフターマーケットとサービス
3.3.4.1 後付けADASソリューション
3.3.4.2 ソフトウェアアップグレード
3.3.4.3 メンテナンスサービス
3.3.4.4 フリートマネジメントサービス
3.3.5 業界横断的アプリケーション
3.3.5.1 スマートシティ統合
3.3.5.2 物流とサプライチェーン
3.3.5.3 医療輸送
3.3.5.4 防衛とセキュリティ
3.4 市場の課題
3.4.1 スケーリングの課題
3.4.1.1 地理的拡大の複雑さ
3.4.1.2 ODD拡大の難しさ
3.4.1.3 フリート規模の拡大における経済性
3.4.1.4 製造規模の拡大
3.4.2 サプライチェーンの課題
3.4.2.1 半導体供給の制約
3.4.2.2 LiDAR製造能力
3.4.2.3 地政学的供給リスク
3.5 主要市場動向
3.5.1 技術アーキテクチャの動向
3.5.1.1 エンドツーエンドAI vs モジュラーアーキテクチャ
3.5.1.2 ビジョンのみ vs マルチセンサーフュージョン
3.5.1.3 自動運転におけるトランスフォーマーモデル
3.5.1.4 占有ネットワークとBEVの認識
3.5.1.5 ニューラルネットワークアーキテクチャの進化
3.5.2 センサーの動向
3.5.2.1 LiDARのコスト削減
3.5.2.2 ソリッドステートLiDARの採用
3.5.2.3 4Dイメージングレーダーの登場
3.5.2.4 カメラ解像度の向上
3.5.2.5 サーマルイメージングの統合
3.5.3 ソフトウェア定義車両
3.5.3.1 SDVの定義と特徴
3.5.3.2 E/Eアーキテクチャの進化
3.5.3.3 ソフトウェアによる収益機会
3.5.3.4 OTAアップデート機能
3.5.4 電動化と自動運転の融合
3.5.4.1 AVにおけるEVプラットフォームの利点
3.5.4.2 共通技術コンポーネント
3.5.4.3 市場相関分析
3.5.5 ビジネスモデルのトレンド
3.5.5.1 サブスクリプションモデル成長
3.5.5.2 MaaS収益のシフト
3.5.5.3 データドリブン収益
3.5.6 地理的傾向
3.5.6.1 中国の技術リーダーシップ
3.5.6.2 米国における商用展開のリード
3.5.6.3 欧州における規制リーダーシップ
3.5.6.4 中東のイノベーションハブ
4 実現技術
4.1 技術概要とフレームワーク
4.1.1 技術スタック概要
4.1.2 ハードウェアコンポーネントとソフトウェアコンポーネント
4.1.3 統合における課題
4.1.4 技術の相互依存性
4.2 センサー技術
4.2.1 センサー技術概要
4.2.1.1 自動運転におけるセンサーの役割
4.2.1.2 センサーの種類の比較
4.2.1.3 冗長性要件
4.2.1.4 センサー配置戦略
4.2.2 カメラシステム（詳細）
4.2.2.1 カメラ技術の基礎
4.2.2.2 イメージセンサーの種類（CCD vs CMOS）
4.2.2.3 アプリケーション別の解像度要件
4.2.2.4 ダイナミックレンジ要件
4.2.2.5 フレームレート要件
4.2.2.6 グローバルシャッター vs ローリングシャッター 4
4.2.2.7 前面照明と背面照明
4.2.2.8 用途別カメラの種類
4.2.2.8.1 フロントカメラ
4.2.2.8.2 サラウンドビューカメラ
4.2.2.8.3 リアビューカメラ
4.2.2.8.4 サイドミラー代替カメラ
4.2.2.8.5 車内/DMSカメラ
4.2.2.9 マルチカメラシステム
4.2.2.10 カメラモジュールコンポーネント
4.2.2.11 画像処理要件
4.2.2.12 レンズ技術
4.2.2.13 市場規模と予測
4.2.2.14 主要サプライヤー
4.2.3 LiDARシステム
4.2.3.1 LiDAR技術の基礎
4.2.3.2 Time-of-Flight（ToF）の原理
4.2.3.3 周波数変調連続波（FMCW） (FMCW)
4.2.3.4 波長に関する考慮事項 (905nm vs 1550nm)
4.2.3.5 走査機構
4.2.3.5.1 メカニカルスピニングLiDAR
4.2.3.5.2 MEMSベースLiDAR
4.2.3.5.3 電気フェーズドアレイ（OPA）
4.2.3.5.4 フラッシュLiDAR
4.2.3.5.5 リズレープリズム
4.2.3.6 ソリッドステートLiDARとメカニカルLiDAR
4.2.3.7 性能仕様
4.2.3.7.1 範囲
4.2.3.7.2 解像度
4.2.3.7.3 視野
4.2.3.7.4 点群密度
4.2.3.7.5 フレームレート
4.2.3.7.6 LiDAR配置戦略
4.2.3.7.7 点群処理
4.2.3.7.8 コスト分析とトレンド
4.2.3.7.9 市場規模と予測
4.2.3.7.10 主要サプライヤーと製品
4.2.4 レーダーシステム
4.2.4.1 レーダー技術の基礎
4.2.4.2 距離によるレーダーの種類
4.2.4.2.1 超短距離レーダー (USRR)
4.2.4.2.2 短距離レーダー (SRR)
4.2.4.2.3 中距離レーダー (MRR)
4.2.4.2.4 長距離レーダー (LRR)
4.2.4.3 周波数帯域 (24GHz vs 77GHz vs 79GHz)
4.2.4.4 従来の2D/3Dレーダー
4.2.4.5 4Dイメージングレーダー技術
4.2.4.6 レーダー性能仕様
4.2.4.6.1 距離
4.2.4.6.2 解像度 (距離、速度、角度）
4.2.4.6.3 視野
4.2.4.6.4 検出精度
4.2.4.7 レーダー配置戦略
4.2.4.8 レーダー信号処理
4.2.4.9 耐候性性能の優位性
4.2.4.10 市場規模と予測
4.2.4.11 主要サプライヤー
4.2.5 超音波センサー
4.2.5.1 技術概要
4.2.5.2 用途（駐車、低速操縦）
4.2.5.3 仕様と制限事項
4.2.5.4 市場規模と主要サプライヤー
4.2.6 サーマルカメラと赤外線カメラ
4.2.6.1 電磁スペクトルの概要
4.2.6.2 近赤外線（NIR）センシング
4.2.6.3 短波赤外線（SWIR）センシング
4.2.6.4 長波赤外線（LWIR）/サーマルイメージング
4.2.6.5 自動運転への応用
4.2.6.5.1 夜間歩行者検知
4.2.6.5.2 動物検知
4.2.6.5.3 悪天候時における性能
4.2.6.6 技術的課題
4.2.6.7 コストに関する考慮事項
4.2.6.8 市場展望
4.2.7 新興センサー技術
4.2.7.1 イベントベースビジョンセンサー
4.2.7.2 量子ドットセンサー
4.2.7.3 光集積回路
4.2.7.4 偏光カメラ
4.2.8 センサーフュージョン
4.2.8.1 センサーフュージョンの基礎
4.2.8.2 初期フュージョンと後期フュージョン
4.2.8.3 中レベルフュージョン
4.2.8.4 生データフュージョンとオブジェクトレベルフュージョン
4.2.8.5 センサーフュージョンアルゴリズム
4.2.8.6 課題と制限
4.2.8.7 ハードウェア要件
4.2.9 アプリケーション別のセンサースイート構成
4.2.9.1 L2車両センサースイート
4.2.9.2 L2+車両センサースイート
4.2.9.3 L3車両センサースイート
4.2.9.4 L4自家用車センサースイート
4.2.9.5 ロボタクシーセンサースイート
4.2.9.6 自律トラックセンサースイート
4.2.9.7 ロボシャトルセンサースイート
4.3 コンピューティングプラットフォーム
4.3.1 コンピューティング要件の概要
4.3.1.1 SAEレベル別の処理能力要件
4.3.1.2 リアルタイム処理のニーズ
4.3.1.3 消費電力に関する考慮事項
4.3.1.4 熱管理
4.3.1.5 信頼性と安全性の要件
4.3.2 システムオンチップ（SoC）テクノロジー
4.3.2.1 SoCアーキテクチャの概要
4.3.2.2 CPUコア
4.3.2.3 GPU機能
4.3.2.4 ニューラルプロセッシングユニット（NPU）
4.3.2.5 ディープラーニングアクセラレータ（DLA）
4.3.2.6 画像信号プロセッサ（ISP）
4.3.2.7 セーフティアイランド
4.3.2.8 パフォーマンスメトリクス（TOPS）
4.3.2.9 低性能SoC（ADAS） L1-L2)
4.3.2.10 中性能SoC (L2-L2+)
4.3.2.11 高性能SoC (L3-L4)
4.3.2.12 マルチSoC構成
4.3.3 AIおよびディープラーニングハードウェア
4.3.3.1 GPUベースのソリューション
4.3.3.2 ASICベースのソリューション
4.3.3.3 FPGAベースのソリューション
4.3.3.4 ニューロモルフィック・コンピューティング
4.3.3.5 トレーニングと推論ハードウェアの比較
4.3.4 電子制御ユニット (ECU)
4.3.4.1 従来の分散ECUアーキテクチャ
4.3.4.2 ドメインコントローラアーキテクチャ
4.3.4.3 ゾーンアーキテクチャ
4.3.4.4 セントラルコンピューティングアーキテクチャ
4.3.4.5 ECU統合のトレンド
4.3.5 エッジコンピューティングとクラウドコンピューティング
4.3.5.1 車載処理
4.3.5.2 エッジコンピューティングのユースケース
4.3.5.3 クラウドコンピューティングアプリケーション
4.3.5.4 ハイブリッドアプローチ
4.3.5.5 レイテンシに関する考慮事項
4.3.6 安全性と冗長性
4.3.6.1 ASIL要件
4.3.6.2 冗長コンピューティングアーキテクチャ
4.3.6.3 フェイルオペレーショナル vs フェイルセーフ
4.3.6.4 ハードウェアセキュリティモジュール
4.3.7 コンピューティングプラットフォーム市場分析
4.3.7.1 市場規模と予測
4.3.7.2 競合状況
4.3.7.3 技術ロードマップ
4.4 ソフトウェアとアルゴリズム
4.4.1 自動運転ソフトウェアスタックの概要
4.4.1.1 ソフトウェアアーキテクチャレイヤー
4.4.1.2 オペレーティングシステム
4.4.1.3 ミドルウェア
4.4.1.4 アプリケーションソフトウェア
4.4.1.5 開発フレームワーク
4.4.2 認識ソフトウェア
4.4.2.1 カメラベース認識
4.4.2.1.1 物体検出（2Dおよび3D）
4.4.2.1.2 セマンティックセグメンテーション
4.4.2.1.3 インスタンスセグメンテーション
4.4.2.1.4 車線検出
4.4.2.1.5 交通標識認識
4.4.2.1.6 自由空間検出
4.4.2.2 LiDARベースの認識
4.4.2.2.1 点群処理
4.4.2.2.2 3D物体検出
4.4.2.2.3 地表面推定
4.4.2.3 レーダーベースの認識
4.4.2.3.1 物体検出
4.4.2.3.2 速度推定
4.4.2.4 マルチモーダル認識
4.4.2.5 占有ネットワーク
4.4.2.6 鳥瞰図（BEV）認識
4.4.3 位置推定とマッピング
4.4.3.1 GPS/GNSSベースの位置推定
4.4.3.2 IMU統合
4.4.3.3 ビジュアルオドメトリ
4.4.3.4 LiDARオドメトリ
4.4.3.5 SLAM（同時位置推定と地図作成）
4.4.3.6 HDマップマッチング
4.4.3.7 マップフリー位置推定アプローチ
4.4.3.8 位置推定精度要件
4.4.4 HDマッピング
4.4.4.1 HDマップの定義とコンテンツ
4.4.4.2 マップレイヤー
4.4.4.3 ダイナミックマップレイヤー
4.4.4.4 マップ作成方法
4.4.4.5 マップ更新メカニズム
4.4.4.6 クラウドソーシングマッピング
4.4.4.7 Map-as-a-Serviceモデル
4.4.4.8 HDマッププロバイダー
4.4.5 予測と企画
4.4.5.1 軌道予測
4.4.5.2 車両軌道予測
4.4.5.3 歩行者軌道予測
4.4.5.4 自転車軌道予測
4.4.5.5 行動予測
4.4.5.6 シーン理解
4.4.5.7 リスク評価
4.4.5.8 ルート計画
4.4.5.9 行動計画
4.4.5.10 動作計画
4.4.5.11 経路計画アルゴリズム
4.4.6 制御システム
4.4.6.1 車両ダイナミクスモデリング
4.4.6.2 横方向制御（ステアリング）
4.4.6.3 縦方向制御（速度/ブレーキ）
4.4.6.4 複合制御
4.4.6.5 モデル予測制御（MPC）
4.4.6.6 制御システムの安全性
4.4.7 X-by-Wire技術
4.4.7.1 ステアバイワイヤシステム
4.4.7.2 ブレーキバイワイヤシステム
4.4.7.3 スロットルバイワイヤ
4.4.7.4 シフトバイワイヤ
4.4.7.5 規制状況
4.4.7.6 市場導入状況
4.4.8 エンドツーエンドのディープラーニング
4.4.8.1 エンドツーエンドのアーキテクチャ概念
4.4.8.2 模倣学習
4.4.8.3 強化学習
4.4.8.4 運転用トランスフォーマーモデル
4.4.8.5 基礎モデル
4.4.8.6 ワールドモデル
4.4.8.7 利点と課題
4.4.8.8 エンドツーエンドアプローチを採用している企業
4.4.9 AUTOSARとソフトウェア標準
4.4.9.1 Classic AUTOSAR
4.4.9.2 Adaptive AUTOSAR
4.4.9.3 その他のソフトウェア標準
4.4.9.4 機能安全標準 (ISO 26262)
4.4.9.5 SOTIF (ISO 21448)
4.4.10 シミュレーションと検証
4.4.10.1 シミュレーションベーステスト
4.4.10.2 ハードウェア・イン・ザ・ループ（HIL）
4.4.10.3 ソフトウェア・イン・ザ・ループ（SIL）
4.4.10.4 ビークル・イン・ザ・ループ（VIL）
4.4.10.5 デジタルツイン技術
4.4.10.6 シナリオベーステスト
4.4.10.7 合成データ生成
4.4.10.8 検証要件
4.4.10.9 シミュレーションプラットフォームプロバイダー
4.4.11 ソフトウェア市場分析
4.4.11.1 市場規模と予測
4.4.11.2 市場セグメンテーション
4.4.11.3 収益モデル
4.4.11.4 競合状況
4.5 コネクティビティ技術
4.5.1 コネクティビティの概要
4.5.1.1 AVにおけるコネクティビティの役割
4.5.1.2 コネクティビティの種類
4.5.1.3 帯域幅とレイテンシの要件
4.5.2 V2X（Vehicle-to-Everything）
4.5.2.1 V2Xの概要と利点
4.5.2.2 車車間通信（V2V）
4.5.2.3 路車間通信（V2I）
4.5.2.4 歩行者間通信（V2P）
4.5.2.5 車両ネットワーク通信（V2N）
4.5.2.6 車両デバイス通信（V2D）
4.5.2.7 技術標準（DSRC vs C-V2X）
4.5.2.8 PC5 vs Uuインターフェース 4.5.2.9 V2Xのユースケース
4.5.2.9 V2Xの展開状況
4.5.2.10 V2Xインフラ要件
4.5.2.11 V2X市場予測
4.5.3 セルラー接続（4G/5G/6G）
4.5.3.1コネクテッドカー向け4G LTE
4.5.3.2 5G技術概要
4.5.3.3 自動車向け5G-Advanced（5G-A）
4.5.3.4 車両向けネットワークスライシング
4.5.3.5 エッジコンピューティング統合
4.5.3.6 6Gビジョンとタイムライン
4.5.3.7 導入状況
4.5.4 衛星通信
4.5.4.1 LEO衛星群
4.5.4.2 AVへの応用
4.5.4.3 制約
4.5.5 テレマティクスとフリートコネクティビティ
4.5.5.1 テレマティクスユニットアーキテクチャ
4.5.5.2 フリート管理システム
4.5.5.3 リモート診断
4.5.5.4 OTAアップデート配信
4.5.5.5 データ収集と伝送
4.5.6 コネクティビティ市場分析
4.6 遠隔操作とリモートサポート
4.6.1 遠隔操作の概要
4.6.1.1 定義と重要性
4.6.1.2 自律運転における役割
4.6.1.3 遠隔操作レベル
4.6.2 リモートモニタリング
4.6.2.1 車両状態モニタリング
4.6.2.2 フリート監視
4.6.2.3 異常検知
4.6.3 リモートアシスタンス
4.6.3.1 ウェイポイント/パスガイダンス
4.6.3.2 意思決定支援
4.6.3.3 エッジケース解決
4.6.4 遠隔運転
4.6.4.1 直接遠隔操作
4.6.4.2 遅延要件
4.6.4.3 安全上の考慮事項
4.6.4.4 規制状況
4.6.5 遠隔操作センターの運用
4.6.5.1 オペレーター対車両比
4.6.5.2 トレーニング要件
4.6.5.3 インフラストラクチャのニーズ
4.6.6 遠隔操作プロバイダー
4.6.7 市場分析
4.7 自動運転におけるAIと機械学習
4.7.1 AIの概要
4.7.1.1 AIの分類
4.7.1.2 機械学習のアプローチ
4.7.1.3 ディープラーニング革命
4.7.2 教師あり学習の応用
4.7.2.1 画像分類
4.7.2.2 物体検出
4.7.2.3 セマンティックセグメンテーション
4.7.3 教師なし学習の応用
4.7.3.1 クラスタリング
4.7.3.2 異常検出
4.7.3.3 自己教師あり学習
4.7.4 強化学習の応用
4.7.4.1 意思決定
4.7.4.2 動作計画
4.7.4.3 シミュレーショントレーニング
4.7.5 ニューラルネットワークアーキテクチャ
4.7.5.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
4.7.5.2 リカレントニューラルネットワーク (RNN)
4.7.5.3 Transformerアーキテクチャ
4.7.5.4 グラフニューラルネットワーク (GNN)
4.7.6 基礎モデルとLLM
4.7.6.1 視覚言語モデル
4.7.6.2 世界モデル
4.7.6.3 生成AIアプリケーション
4.7.7 学習データとデータパイプライン
4.7.7.1 データ収集方法
4.7.7.2 データアノテーション
4.7.7.3 合成データ生成
4.7.7.4 データパイプラインアーキテクチャ
4.7.8 AIガバナンスと説明可能性
4.7.8.1 ブラックボックスの課題
4.7.8.2 説明可能なAI (XAI)
4.7.8.3 AIの安全性
5 自動運転乗用車
5.1 市場概要
5.1.1 市場の定義と範囲
5.1.2 市場の発展と歴史
5.1.3 現在の市場状況
5.1.4 市場規模概要
5.1.5 乗用車特有の成長要因
5.1.6 乗用車特有の課題
5.2 開発経路
5.2.1 進化的アプローチ（ADASからADへ）
5.2.2 革新的アプローチ（L4/L5へ直接）
5.2.3 アプローチの比較
5.2.4 OEM戦略分析
5.3 ADAS機能分析
5.3.1 現在のADAS機能の普及率
5.3.2 地域別の機能採用状況
5.3.3 車両セグメント別の機能採用状況
5.3.4 消費者需要分析
5.3.5 地域別の必須機能
5.4 レベル0-1車両
5.4.1 市場状況
5.4.2 機能特性
5.4.3 市場縮小予測
5.4.4 地域による差異
5.5 レベル2車両
5.5.1 市場定義
5.5.2 主な機能と性能
5.5.3 システム例
5.5.4 消費者の受容性
5.5.5 地域市場分析
5.5.6 OEM製品
5.5.7 市場予測
5.6 レベル2+車両
5.6.1 定義と規制状況
5.6.2 ハンズオフ・アイズオン機能
5.6.3 HDマップ要件
5.6.4 地理的可用性
5.6.5 主要システム分析
5.6.5.1 GMスーパークルーズ
5.6.5.2 フォードブルークルーズ
5.6.5.3 Mercedes Drive Pilot（L2+モード）
5.6.5.4 BMW Highway Assist
5.6.5.5 Tesla Autopilot/FSD（L2+）
5.6.5.6 中国OEMシステム
5.6.6 マップド道路カバレッジ
5.6.7 消費者体験
5.6.8 安全性能
5.6.9 価格とビジネスモデル
5.6.10 市場予測
5.7 レベル3車両
5.7.1 定義と主要特性
5.7.2 規制要件と承認
5.7.3 責任転換分析
5.7.4 ODD制限
5.7.5 現在認定されているL3車両
5.7.5.1 Mercedes-Benz Drive Pilot
5.7.5.2 BMW Personal Pilot L3
5.7.5.3 Honda SENSING Elite
5.7.6 国別認証状況
5.7.7 消費者の採用における課題
5.7.8 OEM戦略
5.7.9 市場予測
5.8 レベル4自家用車
5.8.1 定義と要件
5.8.2 レベル4高速道路とレベル4都市の区別 5.8.3 技術要件
5.8.3 ODD仕様
5.8.4 現在の開発状況
5.8.5 OEMのタイムラインと発表
5.8.6 消費者の準備状況
5.8.7 価格予想
5.8.8 市場予測
5.9 レベル別センサー要件
5.9.1 L1-L2センサー要件
5.9.2 L2+センサー要件
5.9.3 L3センサー要件
5.9.4 L4センサー要件
5.9.5 センサーコストが車両価格に与える影響
5.9.6 センサーの進化のトレンド
5.10 競争環境
5.10.1 市場構造
5.10.2 OEMのポジショニング
5.10.3 技術プロバイダーとのパートナーシップ
5.10.4 市場シェア分析
5.10.5 戦略的動き
5.11 将来展望
5.11.1 技術の進化
5.11.2 規制の動向
5.11.3 消費者の採用経路
5.11.4 市場変革シナリオ
6 ロボタクシーとモビリティ・アズ・ア・サービス
6.1 市場概要
6.1.1 ロボタクシーの定義
6.1.2 ロボシャトルの定義
6.1.3 民間レベル4車両との区別
6.1.4 価値提案
6.1.5 潜在的市場規模
6.1.6 市場進化の歴史
6.1.7 現在の市場状況
6.2 ビジネスモデル
6.2.1 完全統合モデル（Waymo）
6.2.2 プラットフォームパートナーシップモデル（Motional-Uber）
6.2.3 OEM運営モデル（Cruise）
6.2.4 技術ライセンスモデル
6.2.5 収益源
6.2.6 ユニットエコノミクス分析
6.3 技術要件
6.3.1 車両プラットフォーム要件
6.3.2 センサースイート仕様
6.3.3 コンピューティング要件
6.3.4 冗長システム
6.3.5 接続要件
6.3.6 フリート管理技術
6.3.7 顧客インターフェース技術
6.3.8 遠隔操作統合
6.4 車両プラットフォーム
6.4.1 改造乗用車
6.4.2 専用ロボタクシー
6.4.3 アプローチの比較
6.4.4 主要車両プラットフォーム
6.4.4.1 Waymo Jaguar I-PACE
6.4.4.2 Waymo Zeekr
6.4.4.3 クルーズオリジン
6.4.4.4 Zoox専用車両
6.4.4.5 Baidu Apollo RT6
6.4.4.6 AutoX Gen5
6.5 運用モデル
6.5.1 完全無人運転
6.5.2 安全運転者による運用
6.5.3 遠隔安全運転者サポート
6.5.4 ハイブリッドフリートモデル
6.5.5 地理的拡張戦略
6.5.6 ODDの定義と管理
6.6 商用展開
6.6.1 米国展開
6.6.2 中国展開
6.6.2.1 北京
6.6.3 ヨーロッパ展開
6.6.3.1 ドイツにおけるパイロット
6.6.3.2 英国における取り組み
6.6.3.3 フランスにおけるプロジェクト
6.6.3.4 北欧諸国
6.6.4 中東における展開
6.6.4.1 UAEにおけるプロジェクト
6.6.4.2 サウジアラビアにおける取り組み
6.6.4.3 カタールにおけるプロジェクト
6.6.5 その他の地域
6.6.5.1 日本
6.6.5.2 シンガポール
6.6.5.3 韓国
6.6.5.4 オーストラリア
6.7 都市展開予測
6.7.1 都市選定基準
6.7.2 地域別導入タイムライン
6.7.3 導入率の高いシナリオと低いシナリオ
6.8 車両規模と利用率
6.8.1 現在の車両規模
6.8.2 車両数増加予測
6.9 旅行と収益指標
6.9.1 旅行量分析
6.9.2 平均旅行特性
6.9.3 旅行あたりの収益
6.9.4 1日あたり車両あたりの収益
6.9.5 サービス収益予測
6.10 安全パフォーマンス
6.10.1 安全性指標の概要
6.10.2 ディスエンゲージメント（離脱）1回あたりの走行距離分析
6.10.3 衝突データと分析
6.10.4 人間のドライバーとの比較
6.10.5 安全性向上の軌跡
6.10.6 規制上の安全性要件
6.11 経済分析
6.11.1 総所有コストモデル
6.11.2 設備投資要件
6.11.3 運用支出の内訳
6.11.4 収益モデル分析
6.11.5 収益性への道筋
6.11.6 損益分岐点分析
6.11.7 ライドヘイリング（配車サービス）の経済性比較
6.12 ロボシャトルと固定ルートサービス
6.12.1 市場定義
6.12.1.1 ユースケース 空港シャトル
6.12.1.2 大学/キャンパスシャトル
6.12.1.3 ビジネスパークシャトル
6.12.1.4 ラストマイル接続
6.12.1.5 テーマパークとリゾート
6.12.2 技術要件
6.12.3 主要プレーヤー
6.12.4 主要な導入事例
6.12.5 市場予測
6.13 競合状況
6.13.1 市場構造
6.13.2 米国市場プレーヤー
6.13.3 中国市場プレーヤー
6.13.4 欧州市場プレーヤー
6.13.5 市場シェア
6.13.6 競争戦略
6.14 将来展望
6.14.1 技術の進化
6.14.2 市場拡大予測
6.14.3 ビジネスモデルの進化
6.14.4 統合の見通し
7 自動運転トラックおよび商用車
7.1 市場概要
7.1.1 市場の定義と範囲
7.1.2 業界の課題
7.1.3 自動運転トラック輸送の価値提案
7.1.4 潜在的市場規模
7.1.5 現在の市場状況
7.1.6 市場規模の概要
7.2 ユースケースとアプリケーション
7.2.1 長距離高速道路運行（ハブツーハブ）
7.2.2 ミドルマイル物流
7.2.3 短距離および地域配送
7.2.4 港湾およびターミナル運営
7.2.5 鉱業運営
7.2.6 ヤード運営
7.2.7 プラトーン走行
7.3 技術要件
7.3.1 車両プラットフォーム要件
7.3.2 大型トラック向けセンサースイート
7.3.3 コンピューティング要件
7.3.4 冗長性と安全システム
7.3.5 コネクティビティ要件
7.3.6 パワートレインの検討事項（ディーゼル vs 電気 vs 水素）
7.3.7 トラック特有の課題
7.4 トラックのSAEレベル分析
7.4.1 トラック向けレベル2 ADAS
7.4.2 トラック向けレベル2+
7.4.3 レベル4 ハブツーハブ
7.4.4 レベル4 都市部配送
7.4.5 開発タイムライン
7.5 経済分析
7.5.1 総所有コストモデル
7.5.2 ドライバーコスト削減分析
7.5.3 燃費と節約
7.5.4 保険料への影響
7.5.5 メンテナンスコスト分析
7.5.6 投資収益率
7.5.7 損益分岐点分析
7.6 エコシステム要件
7.6.1 インフラストラクチャのニーズ
7.6.2 フリート管理システム
7.6.3 リモート監視とサポート
7.6.4 転送ハブの要件
7.6.5 メンテナンスネットワーク
7.6.6 規制要件
7.6.7 保険の枠組み
7.5.1 総すべてコストモデル
7.5.2 ドライバコスト削減分析
7.5.3 燃費と節約
7.5.4 保険料への影響
7.5.5 メンテナンスコスト分析
7.5.6 投資収益率
7.5.7 損益分岐点分析
7.6 エコシステム要件
7.6.1 インフラストラクチャのニーズ
7.6.2 フリート管理システム
7.6.3 リモート監視とサポート
7.6.4 転送ハブの要件
7.6.5 メンテナンスネットワーク
7.6.6 規制要件
7.6.7 保険の手数料
7.7 競争環境
7.7.1 市場構造
7.7.2 技術開発者
7.7.3 OEM戦略
7.7.4 フリートオペレーターの採用
7.8 市場予測
7.8.1 SAEレベル別販売台数予測
7.8.2 地域別販売台数予測
7.8.3 収益予測
7.8.4 TaaS収益予測
7.8.5 トラック向けセンサー市場
7.9 将来展望
7.9.1 技術の進化
7.9.2 規制の動向
7.9.3 市場の変革
7.9.4 トラック輸送業界への影響
8 自動運転バスと公共交通機関
8.1 市場概要
8.1.1 市場定義
8.1.2 バスのカテゴリー
8.1.2.1 ミニバス（8-15人乗り）
8.1.2.2 中型バス（16-30人乗り）
8.1.2.3 大型市街地バス（30人以上乗り）
8.1.2.4 長距離バス／都市間バス
8.1.3 価値提案
8.1.4 現在の市場状況
8.1.5 市場規模概要
8.2 推進要因と課題
8.2.1 市場の推進要因
8.2.1.1 労働力不足
8.2.1.2 運用コストの削減
8.2.1.3 サービスの拡大
8.2.2 市場の課題
8.2.2.1 複雑な運用環境
8.2.2.2 乗客の安全要件
8.2.2.3 規制上のハードル
8.2.2.4 車両コストの高騰
8.3 技術要件
8.3.1 車両プラットフォーム要件
8.3.2 センサースイートの仕様
8.3.3 冗長性要件
8.3.4 乗客の安全システム
8.3.5 アクセシビリティ要件
8.3.6 フリート管理の統合
8.4 導入モデル
8.4.1 固定ルートサービス
8.4.2 オンデマンド/フレキシブルサービス
8.4.3 制御環境運用
8.4.4 混合トラフィック運用
8.4.5 インフラストラクチャ支援運用
8.5 地域市場分析
8.5.1 欧州市場
8.5.2 米国市場
8.5.3 中国市場
8.5.4 日本市場
8.5.5 その他の地域
8.6 主要な導入とパイロット
8.6.1 欧州導入
8.6.2 米国導入
8.6.3 中国導入
8.6.4 アジア太平洋導入
8.6.5 中東導入
8.7 経済分析
8.7.1 車両コスト分析
8.7.2 運用コスト分析
8.7.3 総所有コスト
8.7.4 旅客マイル当たりコスト
8.7.5 従来型バスとの比較
8.8 競争環境
8.8.1 主要プレーヤー
8.8.2 市場構造
8.8.3 プレーヤー離脱分析
8.8.4 パートナーシップ環境
8.9 市場予測
8.9.1 カテゴリー別販売台数
8.9.2 地域別販売台数
8.9.3 収益予測
8.9.4 バス向けセンサー市場
8.10 将来展望
8.10.1 技術の進化
8.10.2 導入拡大
8.10.3 公共交通機関との統合
9 自律配送車両
9.1 市場概要
9.1.1 市場定義
9.1.2 ラストマイル配送の課題
9.1.3 自律配送車両の種類
9.1.4 価値提案
9.1.5 現在の市場状況
9.1.6 市場規模概要
9.2 地上型配送ロボット
9.2.1 歩道配送ロボット
9.2.1.1 技術概要
9.2.1.2 積載量
9.2.1.3 速度と航続距離
9.2.1.4 ナビゲーション技術
9.2.1.5 主要プレーヤー
9.2.1.6 導入事例
9.2.2 道路ベースの配送車両
9.2.3 技術概要
9.2.3.1 車両の仕様
9.2.3.2 主要プレーヤー
9.2.3.3 導入事例
9.2.4 規制の枠組み
9.2.5 市場予測
9.3 航空配送（ドローン）
9.3.1 技術概要
9.3.2 配送用ドローンの種類
9.3.3 ペイロードと航続距離の分析
9.3.4 規制の枠組み
9.3.4.1 FAA規制（米国）
9.3.4.2 EASA規制（欧州）
9.3.4.3 その他の地域規制
9.3.5 商用導入事例
9.3.6 主要プレーヤー
9.3.7 市場予測
9.4 ユースケース
9.4.1 食品配達
9.4.2 食料品配達
9.4.3 小包配達
9.4.4 医療・医薬品配達
9.4.5 工業部品配達
9.4.6 キャンパスおよび制御環境配達
9.5 技術要件
9.5.1 ナビゲーションと位置特定
9.5.2 障害物検知
9.5.3 ペイロード管理
9.5.4 通信システム
9.5.5 セキュリティと盗難防止
9.6 地域市場分析
9.6.1 米国市場
9.6.2 欧州市場
9.6.3 中国市場
9.6.4 アジア太平洋市場
9.6.5 その他の地域
9.7 競争環境
9.7.1 地上配送ロボットのプレイヤー
9.7.2 ドローン配送のプレイヤー
9.7.3 大手小売業者の取り組み
9.7.4 パートナーシップの状況
9.8 市場予測
9.8.1 地上配送ロボットの台数予測
9.8.2 ドローンの台数予測
9.8.3 収益予測
9.8.4 1日あたりの配送数予測
9.9 将来展望
10 特殊自動運転車両
10.1 農業用自動運転車両
10.1.1 市場概要
10.1.2 農業用AVの種類
10.1.2.1 自動運転トラクター
10.1.2.2 自動運転収穫機
10.1.2.3 自動運転散布機
10.1.2.4 農業用ドローン
10.1.2.5 自動運転播種機
10.1.3 技術要件
10.1.4 主要プレーヤー
10.1.5 市場規模と予測
10.1.6 地域分析
10.2 鉱業用自動運転車両
10.2.1 市場概要
10.2.2 鉱山用自動運転車両の種類
10.2.2.1 自律走行トラック
10.2.2.2 自律掘削システム
10.2.2.3 自律走行ロード・ホール・ダンプ（LHD）車両
10.2.2.4 自律走行ドーザー
10.2.3 技術要件
10.2.4 主要プレーヤー
10.2.5 主要な導入事例
10.2.6 市場規模と予測
10.3 建設用自律走行車両
10.3.1 市場概要
10.3.2 建設用自動運転車両の種類
10.3.2.1 自律走行掘削機
10.3.2.2 自律走行ブルドーザー
10.3.2.3 自律走行ダンプトラック
10.3.2.4 自律走行コンパクター
10.3.3 技術要件
10.3.4 主要プレーヤー
10.3.5 市場規模と予測
10.4 空港地上支援車両
10.4.1 市場概要
10.4.2 空港AVの種類
10.4.2.1 自律型手荷物トラクター
10.4.2.2 自律型旅客シャトル
10.4.2.3 自律型プッシュバックトラクター
10.4.2.4 自律型貨物ローダー
10.4.3 主な導入事例
10.4.4 市場規模と予測
10.5 港湾・ターミナル車両
10.5.1 市場概要
10.5.2 港湾AVの種類
10.5.2.1 無人搬送車（AGV）
10.5.2.2 自律型ストラドルキャリア
10.5.2.3 自動ヤードトラクター
10.5.3 主要な展開
10.5.4 市場規模と予測
10.6 倉庫・物流ロボット
10.6.1 市場概要
10.6.2 倉庫ロボットの種類
10.6.2.1 自律移動ロボット（AMR）
10.6.2.2 無人搬送車（AGV）
10.6.2.3 自律フォークリフト
10.6.2.4 Goods-to-Personロボット
10.6.2.5 仕分けロボット
10.6.3 技術概要
10.6.4 主要プレーヤー
10.6.5 市場規模と予測
10.7 衛生車両および公共車両
10.7.1 自律走行路上清掃車
10.7.2 自律走行廃棄物収集車
10.7.3 自律走行除雪車
10.7.4 主要な導入事例
10.7.5 市場規模と予測
10.8 防衛・セキュリティ車両
10.8.1 市場概要
10.8.2 防衛用AVの種類
10.8.3 主要プログラム
10.8.4 市場見通し
10.9 都市型空中移動と旅客ドローン
10.9.1 市場定義
10.9.2 eVTOL技術概要
10.9.3 ユースケース
10.9.3.1 エアタクシー
10.9.3.2 空港シャトル
10.9.3.3 都市間移動
10.9.4 規制の道筋
10.9.5 主要プレーヤー
10.9.6 主要プログラムとタイムライン
10.9.7 インフラ要件（垂直離着陸場）
10.9.8 市場規模と予測
11 地域市場分析
11.1 北米
11.1.1 米国
11.1.1.1 市場概要と規模
11.1.1.2 連邦規制枠組み
11.1.2 カナダ
11.2 欧州
11.2.1 欧州連合（EU）概要
11.2.1.1 市場概要と規模
11.2.1.2 EU規制枠組み
11.2.2 ドイツ
11.2.2.1 市場概要
11.2.2.2 規制枠組み（StVG）
11.2.2.3 試験インフラ
11.2.2.4 OEM活動
11.2.2.5 主要な導入事例
11.2.2.6 市場予測
11.2.3 英国
11.2.3.1 市場概要
11.2.3.2 2024年自動運転車両法
11.2.3.3 試験の枠組み
11.2.3.4 主要プレーヤー
11.2.3.5 市場予測
11.2.4 フランス
11.2.4.1 市場概要
11.2.4.2 規制の枠組み
11.2.4.3 主要な取り組み
11.2.4.4 市場予測
11.2.5 オランダ
11.2.5.1 市場概要
11.2.5.2 試験プログラム
11.2.5.3 市場予測
11.2.6 スウェーデン
11.2.7 その他のヨーロッパ市場
11.3 アジア太平洋地域
11.3.1 中国
11.3.1.1 市場概要と規模
11.3.1.2 国家政策枠組み
11.3.1.3 試験・パイロットゾーン
11.3.1.4 省・市の規制
11.3.1.5 国内技術開発
11.3.1.6 主要プレーヤー
11.3.1.7 消費者の普及
11.3.1.8 5GおよびV2Xインフラ
11.3.1.9 市場予測
11.3.2 日本
11.3.2.1 市場概要
11.3.2.2 規制枠組み（道路交通法）
11.3.2.3 政府の取り組み
11.3.2.4 OEM戦略
11.3.2.5 主要な展開
11.3.2.6 市場予測
11.3.3 韓国
11.3.3.1 市場概要
11.3.3.2 政府の支援
11.3.3.3 主要プレーヤー
11.3.3.4 市場予測
11.3.4 シンガポール
11.3.4.1 市場概要
11.3.4.2 規制の枠組み
11.3.4.3 試験プログラム
11.3.4.4 主要な展開
11.3.5 オーストラリア
11.3.5.1 市場概要
11.3.5.2 規制の枠組み
11.3.5.3 試験プログラム
11.3.5.4 市場予測
11.3.6 インド
11.3.6.1 市場概要
11.3.6.2 規制の進展
11.3.6.3 ADASの導入
11.3.6.4 主要な取り組み
11.3.6.5 市場予測
11.3.7 東南アジア
11.3.7.1 タイ
11.3.7.2 マレーシア
11.3.7.3 インドネシア
11.3.7.4 ベトナム
11.4 中東およびアフリカ
11.4.1 アラブ首長国連邦
11.4.1.1 市場概要
11.4.1.2 ドバイAV戦略
11.4.1.3 アブダビの取り組み
11.4.1.4 主要な展開
11.4.1.5 市場予測
11.4.2 サウジアラビア
11.4.2.1 市場概要
11.4.2.2 ビジョン2030への適合
11.4.2.3 NEOMとその他のプロジェクト
11.4.2.4 市場予測
11.4.3 カタール
11.4.4 イスラエル
11.4.4.1 AV技術ハブ
11.4.4.2 主要企業
11.4.4.3 試験プログラム
11.4.5 アフリカ
11.4.5.1 南アフリカ
11.4.5.2 その他の市場
11.5 ラテンアメリカ
11.5.1 ブラジル
11.5.2 メキシコ
11.5.3 チリ
11.5.4 アルゼンチン
11.5.5 その他の市場
11.6 地域比較と概要
11.6.1 市場規模の比較
11.6.2 規制対応状況の比較
11.6.3 技術導入状況の比較
11.6.4 投資の比較
11.6.5 成長率の比較
12 規制および法的枠組み
12.1 国際規格およびガイドライン
12.1.1 SAE国際規格
12.1.1.1 SAE J3016 (自動化レベル)
12.1.1.2 SAE J3018 (安全性)
12.1.1.3 その他のSAE規格
12.1.2 ISO規格
12.1.2.1 ISO 26262 (機能安全)
12.1.2.2 ISO 21448 (SOTIF)
12.1.2.3 ISO 22737 (低速AV)
12.1.2.4 ISO 34502 (テストシナリオ)
12.1.2.5 その他の関連ISO規格
12.1.3 UNECE規則
12.1.3.1 UN R79 (ステアリング)
12.1.3.2 国連 R157 (ALKS)
12.1.3.3 UN R158 (逆転)
12.1.3.4 国連 R159 (MOIS)
12.1.3.5 今後の規制
12.1.4 IEEE規格
12.1.5 NISTガイドライン
12.2 型式承認と認証
12.2.1 型式承認の概要
12.2.2 自己認証（米国）
12.2.3 EU型式承認
12.2.4 中国CCC認証
12.2.5 日本型式承認
12.2.6 国際整合化への取り組み
12.3 試験および検証要件
12.3.1 路上試験許可証
12.3.2 試験運転者／オペレーター要件
12.3.3 最低限の試験要件
12.3.4 シミュレーション要件
12.3.5 シナリオデータベース
12.3.6 安全ケース提出
12.3.7 検証フレームワーク
12.4 運用規則
12.4.1 運行許可
12.4.2 無人運転運行許可
12.4.3 地理的制限
12.4.4 速度制限
12.4.5 天候／状況制限
12.4.6 報告要件
12.5 賠償責任の枠組み
12.5.1 製造物責任
12.5.2 運転手／オペレーター責任
12.5.3 製造者責任
12.5.4 ソフトウェアプロバイダー責任
12.5.5 L3+における責任の移行
12.5.6 刑事責任に関する考慮事項
12.5.7 国際比較
12.6 保険の枠組み
12.6.1 現在の保険要件
12.6.2 保険商品の開発
12.6.3 リスク評価モデル
12.6.4 保険料予測
12.6.5 保険金請求処理
12.6.6 再保険市場
12.7 サイバーセキュリティ規制
12.7.1 UNECE R155 (CSMS)
12.7.2 UNECE R156 (SUMS)
12.7.3 地域要件
12.7.4 業界標準
12.7.5 コンプライアンス要件
12.8 データプライバシー規制
12.8.1 GDPR (欧州)
12.8.2 CCPA/CPRA (カリフォルニア州)
12.8.3 中国データセキュリティ法
12.8.4 データローカリゼーション要件
12.8.5 車載データ収集
12.8.6 プライバシー・バイ・デザイン要件
12.9 AIガバナンスと倫理
12.9.1 EU AI法
12.9.2 米国AIフレームワーク
12.9.3 中国AI規制
12.9.4 倫理的意思決定（トロッコ問題）
12.9.5 アルゴリズムの説明責任
12.9.6 説明可能性の要件
12.10 インフラ規制
12.10.1 V2X周波数割り当て
12.10.2 路面標示規格
12.10.3 標識要件
12.10.4 通信規格
12.11 将来の規制展望
12.11.1 予想される規制の展開
12.11.2 調和に向けた取り組み
12.11.3 新たな重点分野
12.11.4 タイムライン予測
13 市場予測
13.1 世界の自律システム市場予測
13.1.1 セグメント別市場規模
13.1.2 用途別市場規模
13.1.3 成長率分析
13.2 自動運転乗用車市場予測（詳細）
13.2.1 SAEレベル別世界販売台数
13.2.2 SAEレベル別世界収益
13.2.3 地域別内訳
13.3 ロボタクシー市場予測
13.3.1 車両販売台数予測
13.3.2 フリート規模予測
13.3.3 サービス収益予測
13.3.4 地域別内訳
13.4 自動運転トラック市場予測（詳細）
13.4.1 SAEレベル別販売台数
13.4.2 地域別販売台数
13.4.3 収益予測
13.4.4 TaaS収益予測
13.5 自動運転バス市場予測
13.5.1 ロボシャトル予測
13.5.2 ミニバス予測
13.5.3 大型バス予測
13.5.4 地域別内訳
13.6 自動運転配送車両予測
13.6.1 地上ロボット予測
13.6.2 ドローン配送予測
13.6.3 道路ベース配送ポッド予測
13.7 特殊車両予測
13.7.1 農業用自動運転車両予測
13.7.2 鉱業用自動運転車両予測
13.7.3 建設用自動運転車両予測
13.7.4 倉庫自動化予測
13.7.5 都市型空中移動予測
13.8 部品および技術予測
13.8.1 センサー市場予測
13.8.2コンピューティングプラットフォームの予測
13.8.3 ソフトウェア市場の予測
13.8.4 コネクティビティ市場の予測
13.8.5 HDマッピング市場の予測
13.9 シナリオ分析
13.9.1 ベースケースシナリオ
13.9.2 楽観シナリオ
13.9.3 悲観シナリオ
13.9.4 シナリオ比較
14 企業プロフィール
14.1 自動車OEM（34社）
14.2 フルスタック自動運転車技術企業（18社）
14.3 ティア1自動車サプライヤー（19社）
14.4 半導体およびコンピューティングプラットフォームプロバイダー（17社）
14.5 LiDARセンサー企業（12社）
14.6 レーダーセンサー企業（11社）
14.7 カメラおよびビジョン企業（19社）
14.9 HDマッピング企業（9社）
14.10 自動運転トラック企業（18社）
14.11 ロボシャトルおよび自動運転バス企業（16社）
14.12 配送ロボットおよびドローン企業（14社）
14.13 遠隔操作および遠隔サポート企業（7社）
14.14 V2Xおよびコネクティビティ関連企業（8社プロフィール）
14.15 シミュレーション・試験関連企業（10社プロフィール）
14.16 保険・データ関連企業（9社プロフィール）
15 参考資料
図表リスト
表の一覧
表1 市場定義と包含/除外
表2 SAE J3016 運転自動化レベル 包括的概要
表3 SAEレベル別 ハンズオン、アイズオン、マインドオン要件
表4 主要市場指標概要 2026年 vs 2036年
表5 セグメント別 世界の自動運転システム市場規模 2026-2036年 (10億米ドル)
表6 タイプ別 世界の自動運転車市場 2026-2036年 (10億米ドル)
表7 SAEレベル別 世界のAV市場 2026-2036年 (10億米ドル)
表8 地域別 世界のAV市場 2026-2036年 (10億米ドル)
表9 市場推進要因影響評価マトリックス
表10 市場制約要因影響評価マトリックス
表11 コンポーネント別技術成熟度評価
表12 資金調達上位30社の自動運転車企業別 2015-2025年
表13 自動運転技術への年間投資額 2015-2036年
表14 技術カテゴリー別投資額 2020-2025年
表15 AV投資の地理的分布
表16 AV技術への主要機関投資家
表17 地域市場比較概要
表18 自動運転車開発における歴史的マイルストーン
表19 自動運転アプローチの進化
表20 DARPAチャレンジの結果と影響
表21 SAEレベルと全要件の詳細な比較
表22 SAEレベルにマッピングされたADAS機能の例
表23 SAEレベルの進展と技術要件
表24 SAEレベル別のODD特性
表25 2020-2036年のSAEレベル別世界車両分布
表26 自動運転システムの包括的な分類
表27 ドメインおよびアプリケーション別の自動運転システムの種類
表28 自動運転システムの種類別の市場規模比較
表29 アプリケーションおよびSAEレベル別の自動運転車の種類
表30 車両タイプ別の市場セグメンテーション
表31 車両タイプ別の特性比較
表32 各バリューチェーンセグメントの主要プレーヤー
表33 バリューチェーンポジション別の利益率分析
表34 自動運転車のビジネスモデルフレームワーク
表35 セグメント別の収益モデル比較
表36 OEMの収益源の進化
表37 MaaS収益モデルの内訳
表38 地域別世界交通事故死亡者数（2015-2025年）
表39 交通事故におけるヒューマンエラーの寄与
表40 自動運転車導入によるSAEレベル別事故削減予測
表41 技術レベル別安全効果タイムライン
表42 地域別・車両タイプ別ドライバー不足
表43 トラックドライバー不足予測（2025-2035年）
表44 運輸部門における人件費の動向
表45 総所有コスト比較：人間による運用と自動運転
表46 アプリケーション別の運用効率向上
表47 車両タイプ別のTCO内訳比較
表48 地域別の都市化統計
表49 交通渋滞による経済的影響
表50 環境と持続可能性に関する目標
表51 AVアプリケーション別の排出削減ポテンシャル
表52 自動運転モビリティの環境的メリット
表53 2020-2025年の主要な技術革新
表54 AV技術スタックの詳細なコスト内訳
表55 SAEレベル別のAV技術コスト構造
表56 2026-2036年のコスト削減予測
表57 サイバーセキュリティ脅威評価
表58 AVのサイバーセキュリティリスクフレームワーク
表59 AVに影響を与えるデータプライバシー規制
表60 自動運転車が収集するデータの種類
表61 地域別・人口統計別の消費者信頼度
表62 ADAS/AD機能への支払い意思額
表63 地域別インフラ整備状況
表64 技術的課題評価マトリックス
表65 エッジケースのカテゴリーと頻度
表66 新興市場機会評価
表67 新たなモビリティサービス機会の規模評価
表68 MaaS市場の進化
表69 データ収益化による収益ポテンシャル
表70 アフターマーケット機会評価
表71 スケーリング課題フレームワーク
表72 サプライチェーンリスク評価
表73 アーキテクチャアプローチ別企業
表74 センサー仕様の進化 2020-2036年
表75 ADAS OTAアップデート機能を持つOEM
表76 EVとAV市場の融合
表77 EVプラットフォームとAVの統合状況
表78 自動運転車の技術スタック
表79 技術コンポーネントの概要
表80 センサー特性比較（カメラ、LiDAR、レーダー、超音波）
表81 自動運転アプリケーション向けカメラ仕様
表82 車種別およびSAEレベル別カメラ搭載台数
表83 主要車載カメラサプライヤーと市場シェア
表84 LiDAR技術の包括的比較
表85 メーカー別LiDAR製品仕様
表86 車種別およびSAEレベル別LiDAR搭載台数
表87 LiDARサプライヤー競合分析
表88 距離カテゴリー別仕様
表89 レーダー周波数帯域の比較
表90 4Dイメージングレーダー製品の比較
表91 車種別およびSAEレベル別レーダー搭載台数
表92 車載レーダーサプライヤーと市場ポジショニング
表93 超音波センサーの用途と仕様
表94 赤外線センサーの種類の比較
表95 サーマルカメラによる検出の利点
表96 サーマル/赤外線カメラのサプライヤーと製品
表97 センサーフュージョンアプローチの比較
表98 センサーフュージョンパイプライン
表99 SAEレベル別推奨センサースイート構成
表100 構成別センサースイートコスト
表101 コンピューティングプラットフォーム要件の概要
表102 車載SoCの性能比較
表103 メーカー別SoC製品比較
表104 SoCの消費電力と熱特性
表105 AIアクセラレータの種類の比較
表106 アーキテクチャの進化によるECU数の削減
表107 エッジ処理とクラウド処理の比較
表108 SAEレベル別安全要件
表109 ソフトウェア層の機能
表110 認識タスクとアルゴリズム
表111 位置推定手法の比較
表112 HDマップコンテンツ要件
表113 HDマッププロバイダーのカバレッジと機能
表114 予測および計画パイプライン
表115 計画アルゴリズムの比較
表116 制御アルゴリズムの特性
表117 エンドツーエンドアーキテクチャとモジュラーアーキテクチャの比較
表118 エンドツーエンドアプローチとモジュラーアプローチを採用している企業
表119 自動運転車のソフトウェア標準
表120 シミュレーションプラットフォームの比較
表121 セグメント別ソフトウェア市場
表122 アプリケーション別の接続要件
表123 V2Xのユースケースと要件
表124 DSRCとC-V2Xの比較
表125 V2X標準の比較
表126 地域別V2X導入状況
表127 国別V2Xインフラ導入状況
表128 セルラー世代の能力比較
表129 国別AVアプリケーション向け5Gネットワーク導入状況
表130 5GカバレッジとAV導入状況の相関関係
表131 AV向け衛星通信オプション
表132 テレマティクス・プラットフォーム・プロバイダー
表133 技術別コネクティビティ市場
表134 遠隔監視機能
表135 遠隔運転の遅延要件
表136 遠隔操作センターの要件
表137 遠隔操作サービスプロバイダーと機能
表138 AVにおける教師あり学習タスク
表139 教師なし学習アプリケーション
表140 ニューラルネットワーク・アーキテクチャの比較
表141 AIガバナンスフレームワーク
表142 SAEレベル別世界乗用車販売台数（2020-2036年）
表143 主要な成長ドライバーとその影響
表144 OEM開発経路の選択肢
表145 地域別ADAS機能採用率（2020-2025年）
表146 ADAS機能の普及動向
表147 規制で義務付けられたADAS機能
表148 ADAS機能に対する消費者需要
表149 L0-L1車両販売予測（2026-2036年）
表150 L0-L1市場シェアの低下
表151 地域別L2車両販売予測（2026-2036年）
表152 OEM別L2システム
表153 L2+システムの詳細比較
表154 車両モデル別L2+機能の可用性
表155 L2+車両販売予測 2026-2036
表156 市場別・OEM別L3認定車両
表157 車両別L3 ODD仕様
表158 L3車両販売予測 2026-2036
表159 L4高速道路向けとL4都市向け要件の比較
表160 OEM L4開発状況とタイムライン
表161 L4高速道路向け車両販売予測 2026-2036
表162 L4都市向け車両販売予測 2026-2036
表163 自動運転乗用車市場におけるOEMの位置付け
表164 OEM自動運転戦略比較
表165 OEM別乗用車AV市場シェア
表166 乗用車AV市場の将来シナリオ
表167 主要なマイルストーンとタイムライン
表168 世界のロボタクシー市場規模 2026-2036 (車両、収益、サービス
表169 ロボタクシー市場の成長軌道
表170 ロボタクシーと民間L4の比較
表171 MaaSの価値提案分析
表172 事業者別ビジネスモデル比較
表173 ロボタクシーのユニットエコノミクス内訳
表174 事業者別ロボタクシーセンサースイート比較
表175 ロボタクシーコンピューティングプラットフォーム仕様
表176 ロボタクシー車両プラットフォーム比較
表177 専用車両と改造車両の比較
表178 専用ロボタクシー仕様
表179 主要ロボタクシーサービスの運用状況
表180 事業者別ODD特性
表181 米国における都市別・事業者別ロボタクシー導入状況
表182 米国における都市別導入タイムライン
表183 米国における都市別車両台数
表184 中国における都市別ロボタクシー導入状況
表185 中国における事業者・都市別車両台数
表186 欧州におけるロボタクシーの実証実験と導入
表187 中東におけるロボタクシーの取り組み
表188 その他の地域におけるロボタクシーの導入
表189 2026-2036年におけるロボタクシーサービス提供都市数の予測
表190 地域別ロボタクシー導入都市タイムライン
表191 都市の準備状況評価
表192 2030年までの都市展開マップ予測
表193 事業者別ロボタクシー車両台数（現状）
表194 市場別車両稼働率
表195 車両稼働率最適化の可能性
表196 主要事業者別運行量
表197 2026-2036年における世界のロボタクシーサービス収益（10億米ドル）
表198 車両1台あたりの収益動向
表199 企業別ディスエンゲージ1回あたりの走行距離（2020-2025年）
表200 ディスエンゲージ率改善の傾向
表201 事業者別衝突統計
表202 ロボタクシーの安全性能（人間ドライバーと比較）
表203 安全性能ベンチマーク
表204 ロボタクシーのTCO詳細分析
表205 ロボタクシーのコスト構造の内訳
表206 ロボタクシーとライドヘイリングのユニットエコノミクス
表207 ロボシャトルのユースケース分析
表208 ロボシャトルの収益予測
表209 ロボタクシー事業者の競合分析
表210 ロボタクシー事業者別市場シェア
表211 競争戦略比較
表212 ロボタクシー市場の将来シナリオ
表213 世界の自動運転トラック市場規模（2026-2036年）
表214 自動運転トラック市場の成長軌道
表215 トラック業界の課題分析
表216 複雑性と価値別ユースケース分析
表217 自動運転トラックセンサースイートの仕様
表218 トラック向けコンピューティングプラットフォームの要件
表219 トラック固有のセンサー課題
表220 自動運転トラックのパワートレインオプション
表221 SAEレベル別自動運転トラックの機能
表222 TCO比較：従来型トラック vs L2トラック vs L4トラック
表223 地域別ドライバーコスト削減
表224 TCO感度分析
表225 自動運転トラックエコシステムにおけるステークホルダーマッピング
表226 エコシステム開発要件
表227 自動運転トラック企業：技術と現状
表228 OEMの自動運転トラックプログラム
表229 自動運転トラック企業への投資
表230 SAEレベル別自動運転トラック販売台数（2026-2036年）
表231 トラック輸送サービス（Trucking-as-a-Service）の収益予測
表232 自動運転トラックの将来シナリオ
表233 自動運転バス市場規模（2026-2036年）
表234 乗客定員別バスカテゴリー
表235 バスカテゴリー特性比較
表236 自動運転バス市場の成長
表237 自動運転バスの運転手と課題
表238 カテゴリー別自動運転バスセンサースイート
表239 安全システム要件
表240 導入モデル比較
表241 自動運転バス市場（地域別）2026-2036年
表242 地域別導入比較
表243 地域別規制状況
表244 世界の主要な自動運転バス実証実験
表245 導入成果分析
表246 自動運転バスのTCO分析
表247 自動運転バスによるコスト削減の可能性
表248 コスト比較：自動運転 vs 従来型
表249 自動運転バスの競合分析
表250 自動運転バス分野における主要パートナーシップ
表251 自動運転バス販売台数（カテゴリー別）2026-2036年
表252 自動運転バスの収益予測
表253 地域別収益
表254 自動運転バス市場の将来シナリオ
表255 主要なマイルストーンとタイムライン
表256 自動運転配送車両市場2026-2036年
表257 自律配送市場のセグメンテーション
表258 ラストマイル配送の課題
表259 地上配送ロボットの企業別仕様
表260 配送ロボット技術の比較
表261 配送ロボットの導入地域
表262 ドローン配送の企業別仕様
表263 ドローン配送の国別規制状況
表264 ドローン配送の商用導入
表265 自律配送のユースケース分析
表266 ユースケースの経済性比較
表267 車両タイプ別の技術要件
表268 地域別自律配送市場 2026-2036年
表269 地域市場比較
表270 自律配送の主要プレーヤー
表271 小売業者の自律配送プログラム
表272 地上配送ロボット販売台数 2026-2036年
表273 配送ドローン販売台数 2026-2036年
表274 自律車両による1日あたりの配送数予測
表275 自律配送の将来シナリオ
表276 主要なマイルストーンとタイムライン
表277 農業用自律走行車市場 2026-2036年
表278 精密農業技術の導入状況
表279 農業用AVの種類と用途
表280 農業用AVの主要プレーヤー
表281 鉱業用AV市場予測 2026-2036年
表282 地域別自律採掘オペレーション
表283 世界の鉱業用AV導入状況
表284 鉱業用AVの主要プレーヤー
表285 建設用AV市場 2026-2036年
表286 建設用AV導入の推進要因
表287 建設用AVの主要プレーヤー
表288 空港における自律走行車の導入状況
表289 空港におけるAVのユースケース
表290 空港におけるAV市場予測
表291 港湾自動化市場 2026-2036年
表292 主要な自動化港湾の導入状況
表293 倉庫自動化市場 2026-2036年
表294 倉庫ロボット市場のセグメンテーション
表295 主要な倉庫ロボット企業
表296 業界別倉庫自動化導入状況
表297 地方自治体向けAV市場予測
表298 地方自治体向けAVアプリケーション
表299 防衛AV市場概要
表300 防衛AVアプリケーション
表301 都市型空中移動市場 2026-2036年
表302 主要なeVTOL企業とプログラム
表303 計画中の垂直離着陸場（Vertiport）の立地
表304 米国自動運転車市場（セグメント別）2026-2036年
表305 米国各州の自動運転車法制概要
表306 米国自動運転車投資（カテゴリー別）
表307 カナダ自動運転車市場予測（2026-2036年）
表308 カナダの自動運転車試験場
表309 各州の自動運転車規制
表310 EU自動運転車市場（国別）2026-2036年
表311 EU自動運転車規制枠組み概要
表312 UNECE規制（国別）
表313 EU自動運転車規制調和状況
表314 ドイツ自動運転車市場予測（2026-2036年）
表315 ドイツ自動運転車試験場
表316 ドイツOEM自動運転プログラム
表317 英国AV市場予測 2026-2036
表318 英国AV規制タイムライン
表319 英国AV企業と取り組み
表320 フランスAV市場予測
表321 オランダAV市場概要
表322 スウェーデンAV市場概要
表323 その他の欧州市場概要
表324 中国AV市場セグメント別 2026-2036
表325 中国AV政策の進展
表326 中国AV試験区域と走行距離
表327 中国のAV技術企業
表328 日本AV市場予測 2026-2036
表329 日本のOEM AVプログラム
表330 韓国AV市場予測 2026-2036
表331 韓国のAVへの取り組み
表332 シンガポールのAV導入と試験運用
表333 シンガポールのAV試験ゾーン
表334 オーストラリアのAV市場概要
表335 インドのADASおよびAV市場予測2026-2036年
表336 インドADAS市場の成長
表337 東南アジアのAV市場概要
表338 UAEのAV市場と取り組み
表339 UAEのAV導入計画
表340 サウジアラビアのAV市場予測
表341 サウジアラビアのAVへの取り組み
表342 カタールAVの取り組み
表343 イスラエルのAVテクノロジー企業
表344 イスラエルのAVエコシステム
表345 アフリカAV市場の展望
表346 ラテンアメリカのAV市場概要
表347 ラテンアメリカのAVの可能性
表348 地域市場比較マトリックス
表349 地域別世界AV市場概要2026年-2036年
表350 地域準備指数
表351 主要な国際AV規格および規制
表352 規格概要
表353 ISO規格要件概要
表354 地域別型式承認プロセスの比較
表355 市場別型式承認要件
表356 管轄区域別試験要件
表357 試験許可要件の比較
表358 運用規制の比較
表359 許可の種類と要件
表360 国別賠償責任枠組みの比較
表361 SAEレベル別賠償責任割当
表362 賠償責任事例研究
表363 管轄区域別保険要件
表364 AVの保険料予測
表365 保険業界の準備状況評価
表366 コネクテッドカー向けサイバーセキュリティ規格
表367 サイバーセキュリティコンプライアンスフレームワーク
表368 地域別サイバーセキュリティ要件
表369 地域別データプライバシー規制
表370 データの種類とプライバシー要件
表371 自動運転車に影響を与えるAI規制
表372 自動運転車向けAIガバナンスフレームワーク
表373 AIコンプライアンス要件
表374 地域別V2X周波数割り当て
表375 インフラ要件
表376 予想される規制上のマイルストーン
表377 世界の自動運転システム市場 2026-2036年 (10億米ドル)
表378 世界の乗用車販売台数（SAEレベル別） 2026-2036年 (百万台)
表379 乗用車売上高（SAEレベル別） 2026-2036年 (10億米ドル)
表380 北米乗用車AV予測 2026-2036年
表381 欧州乗用車AV予測 2026-2036年
表382 中国乗用車AV予測 2026-2036年
表383 日本における乗用AV市場予測（2026-2036年）
表384 韓国における乗用AV市場予測（2026-2036年）
表385 その他の地域における乗用AV市場予測（2026-2036年）
表386 世界のロボタクシー車両販売台数予測（2026-2036年）
表387 世界のロボタクシーサービス収益予測（2026-2036年）
表388 地域別ロボタクシー市場（2026-2036年）
表389 世界の自動運転トラック販売台数（SAEレベル別）（2026-2036年）
表390 地域別自動運転トラック市場（2026-2036年）
表391 トラック輸送サービス（Trucking-as-a-Service）の収益予測（2026-2036年）
表392 ロボシャトル販売台数予測（2026-2036年）
表393 自動運転バス販売台数（カテゴリー別）（2026-2036年）
表394 自動運転バス／シャトル市場収益
表395 自動運転バス市場（地域別）（2026-2036年）
表396 地上配送ロボット市場予測（2026-2036年）
表397 ドローン配送市場予測（2026-2036年）
表398 自動運転配送市場の成長
表399 農業用自動運転車市場予測（2026-2036年）
表400 鉱業用自動運転車市場予測（2026-2036年）
表401 建設用AV市場予測 2026～2036年
表402 倉庫自動化市場予測 2026～2036年
表403 都市型エアモビリティ市場予測 2026～2036年
表404 特殊車両市場比較
表405 AV向けカメラ市場 2026～2036年
表406 AV向けLiDAR市場 2026～2036年
表407 AV向けレーダー市場 2026～2036年
表408 超音波センサー市場 2026～2036年
表409 車載SoC市場予測 2026～2036年
表410 コンピューティングプラットフォームの収益動向
表411 SAEレベル別ADASおよびADソフトウェア市場 2026～2036年
表412 地域別ソフトウェア市場2026～2036年
表413 アプリケーション別ソフトウェア市場 2026～2036年
表414 V2X市場予測 2026～2036年
表415 自動車向け5G市場予測 2026～2036年
表416 HDマップ市場予測 2026～2036年
表417 シナリオ比較サマリー
表418 シナリオ感度分析
図の一覧
図1 レポートの対象範囲とフレームワーク
図2 市場分類とセグメンテーション構造
図3 ドライバー／システムの責任とSAEレベルの視覚的表現
図4 SAEレベル別の技術およびセンサー要件の進展
図5 世界の自律システム市場の成長軌道 2026-2036年
図6 世界の自律システム市場（アプリケーション別） 2026-2036年
図7 自律システムタイプ別市場シェア 2026年 vs 2036年
図8 車両タイプ別AV市場シェア 2026年 vs 2036年
図9 SAEレベル分布の推移 2026-2036年
図10 地域別市場シェア比較 2026年 vs 2036年
図11 アプリケーションセグメント別の技術成熟度
図12 主要プレーヤーの市場ポジショニングマトリックス
図13 主要トレンドの影響タイムライン
図14 自動運転車の主要なマイルストーンタイムライン（1920～2025年）
図15 SAEレベル別のドライバーとシステムの責任マトリックス
図16 車両カテゴリー別市場規模（2026～2036年）
図17 自動運転車産業の包括的なバリューチェーン
図18 バリューチェーンの進化（2020～2036年）
図19 技術コスト削減曲線
図20 新興市場の成長ポテンシャルマトリックス
図21 自動運転車におけるデータバリューチェーン
図22 エンドツーエンドとモジュール型ソフトウェアアーキテクチャの比較
図23 アーキテクチャトレンドの進化タイムライン
図24 センサー技術トレンドのタイムライン
図25 ソフトウェア定義車両アーキテクチャ
図26 センサー技術比較マトリックス
図27 SAEレベル別自動運転車におけるカメラ配置
図28 カメラ技術の進化タイムライン
図29 カメラ市場規模と予測 2026～2036年
図30 LiDARコスト削減の軌跡 2015～2036年
図31 技術タイプ別LiDAR市場シェア
図32 LiDAR市場規模と予測 2026～2036年
図33 2Dイメージングから4Dイメージングへのレーダーの進化
図34 車載レーダー市場規模と予測
図35 超音波センサーの配置パターン
図36 自動車向け電磁スペクトルセグメンテーション
図37 新興センサー技術ロードマップ
図38 センサーフュージョンアーキテクチャの種類
図39 SAEレベル別センサー数の進化
図40 SAEレベル別コンピューティング能力要件
図41 SoCアーキテクチャのブロック図
図42 SoCコンピューティングパワーの進化（TOPS）2015～2036年
図43 AIハードウェアアーキテクチャの選択肢
図44 E/Eアーキテクチャの進化
図45 ドメインコントローラーとゾーンアーキテクチャ
図46 エッジクラウドコンピューティングアーキテクチャ
図47 車載コンピューティングプラットフォーム市場規模 2026～2036年
図48 自動運転ソフトウェアスタック
図49 認識システムアーキテクチャ
図50 物体検出モデルの進化
図51 位置推定システムアーキテクチャ
図52 HDマップのレイヤーとコンテンツ
図53 HDマップ市場規模 2026～2036年
図54 制御システムアーキテクチャ
図55 エンドツーエンドモデルアーキテクチャの例
図56 AUTOSARアーキテクチャ
図57 シミュレーションおよびテストフレームワーク
図58 AV向け検証V字モデル
図59 自動運転ソフトウェア市場規模 2026～2036年
図60 コネクティビティ技術フレームワーク
図61 V2X通信フレームワーク
図62 AV向け5Gネットワークアーキテクチャ
図63 テレマティクスシステムアーキテクチャ
図64 自動車コネクティビティ市場規模 2026～2036年
図65 遠隔操作の概念図
図66 リモートアシスタンスワークフロー
図67 リモートドライビングシステムアーキテクチャ
図68 遠隔操作市場規模予測
図69 自動運転におけるAI/ML分類
図70 AV向け強化学習フレームワーク
図71 自動運転向けトランスフォーマーアーキテクチャ
図72 AVにおける基盤モデルの応用
図73 自動運転向けデータパイプライン
図74 乗用車AV市場の進化タイムライン
図75 自動運転に向けた2つの開発パス
図76 パス別の技術進歩
図77 地域別L2 ADAS導入率
図78 L2市場規模と成長率
図79 OEM別L2+システム向け地図道路マイル数
図80 L2+市場の成長軌道
図81 L3車両認証タイムライン
図82 L4自家用車開発タイムライン
図83 L4自家用車市場の進化
図84 SAEレベル別乗用車向けセンサースイート要件
図85 車両1台あたりのセンサー数の動向（2020～2036年）
図86 車両価格に対するセンサーコストの寄与
図87 センサースイートコストの進化
図88 ロボタクシーのビジネスモデルフレームワーク
図89 典型的なロボタクシー技術スタック
図90 ロボタクシーの冗長性アーキテクチャ
図91 オペレーションモデルの進化のタイムライン
図92 中国のロボタクシー車両台数増加
図93 世界のロボタクシー車両台数予測（2026～2036年）
図94 収益性向上への道筋のタイムライン
図95 ロボシャトル市場予測（2026～2036年）
図96 自動運転トラックのユースケースフレームワーク
図97 自動運転トラックへのセンサー配置
図98 トラックSAEレベルタイムライン
図99 自動運転トラックのコンポーネント別TCO内訳
図100 自動運転トラック市場収益予測
図101 トラックセンサー市場予測
図102 自動運転バスのSWOT分析
図103 自動運転バスにおけるセンサー配置
図104 自動運転バスの運行設計領域
図105 自動運転バス販売台数予測
図106 地上配送ロボット市場予測
図107 ドローン配送市場予測
図108 ユースケース優先順位マトリックス
図109 配送ロボット技術スタック
図110 競合ポジショニングマトリックス
図111 自動運転配送市場収益予測
図112 地域別農業用AV市場
図113 eVTOL市場動向
図114 UAM認証タイムライン
図115 SAEレベル別米国市場予測
図116 中国における企業別AV試験走行距離
図117 中国におけるADAS普及動向
図118 日本のAV開発タイムライン
図119 地域市場成長率比較
図120 UNECE規制タイムライン
図121 規制の進化タイムライン 2026-2036
図122 セグメント別グローバル自動運転システム市場
図123 乗用車のSAEレベル分布の進化
図124 地域別乗用AV市場比較
図125 ロボタクシーフリート規模の成長
図126 ロボタクシー市場収益の内訳（車両 vs サービス）
図127 自動運転トラック市場の成長
図128 地域別自動運転トラック市場の成長
図129 表398 自動運転配送市場の成長
図130 センサー市場収益（タイプ別）
図131 SAEレベル別ソフトウェア収益
図132 シナリオ別市場規模範囲
Summary
The global autonomous systems and vehicles market represents one of the most transformative technological shifts in modern transportation history, fundamentally reshaping how people and goods move across the world. This market encompasses a broad spectrum of self-operating platforms and vehicles capable of navigating and performing tasks with minimal or no human intervention, including autonomous passenger cars, robotaxis, commercial trucks, delivery vehicles, roboshuttles, buses, agricultural equipment, mining vehicles, warehouse robots, and unmanned aerial vehicles. Powered by advances in artificial intelligence, sensor technologies, computing platforms, and connectivity infrastructure, autonomous systems are transitioning from experimental concepts to commercially viable solutions deployed across multiple continents.
The market is experiencing substantial growth driven by several converging factors. Road safety imperatives remain paramount, with human error responsible for approximately 94% of traffic accidents globally, creating a compelling case for automated driving systems that can dramatically reduce fatalities and injuries. Simultaneously, acute labor shortages plague the transportation sector, with truck driver deficits exceeding 80,000 in the United States alone and similar challenges emerging across Europe and Asia-Pacific. Autonomous technology offers a solution to these workforce constraints while simultaneously improving operational efficiency through optimized routing, reduced fuel consumption, platooning capabilities, and the potential for continuous 24/7 operations without fatigue-related limitations.
The technological foundation enabling this market transformation rests on sophisticated sensor suites combining cameras, LiDAR, radar, and ultrasonic sensors with advanced computing platforms delivering hundreds of trillions of operations per second. The evolution from modular software architectures toward end-to-end artificial intelligence approaches, pioneered by companies employing transformer neural networks and reinforcement learning, is accelerating development timelines and improving system performance. Cost reductions in key components, particularly LiDAR sensors which have declined from over $75,000 per unit to under $500 for automotive-grade solutions, are making autonomous capabilities economically viable for mass-market deployment.
The Society of Automotive Engineers classification system defines six levels of automation, from Level 0 with no automation through Level 5 representing full autonomy. The market is currently witnessing rapid expansion at Level 2 and Level 2+ capabilities, with hands-free highway driving systems now available from multiple manufacturers across premium and mainstream vehicle segments. Level 3 conditional automation, which transfers liability to manufacturers during autonomous operation, has achieved regulatory approval and commercial deployment in Germany, the United States, and Japan, with Mercedes-Benz and BMW leading certified offerings. Level 4 high automation, requiring no human fallback, is commercially operational through robotaxi services in select cities including Phoenix, San Francisco, Los Angeles, Beijing, Wuhan, and Guangzhou, with fleet sizes expanding and service areas growing.
Regionally, the market exhibits distinct characteristics across major geographies. China has emerged as a global leader in autonomous vehicle testing and deployment, with domestic technology champions benefiting from supportive government policies and massive testing zones. The United States maintains leadership in commercial robotaxi operations and autonomous trucking development, with favorable state-level regulations enabling widespread testing and deployment. Europe leads in regulatory harmonization through UNECE frameworks and has pioneered Level 3 type approval processes. The Middle East, particularly the Gulf Cooperation Council nations, is positioning as an innovation hub with ambitious deployment targets aligned with economic diversification strategies.
The competitive landscape encompasses traditional automotive manufacturers investing billions in autonomous capabilities, technology giants developing full-stack solutions, specialized startups addressing specific market segments, tier-one suppliers evolving their product portfolios, and semiconductor companies delivering increasingly powerful computing platforms. Strategic partnerships, joint ventures, and acquisitions continue reshaping industry structure as participants seek complementary capabilities and market access.
Looking toward 2036, the autonomous systems and vehicles market is projected to experience continued robust expansion as technology matures, regulatory frameworks solidify, consumer acceptance increases, and compelling economic benefits materialize across passenger mobility, freight transportation, and specialty applications. This convergence of technological readiness, regulatory enablement, and market demand positions autonomous systems and vehicles as a defining technology of the coming decade.
The Global Autonomous Systems and Vehicles Market 2026-2036 delivers the definitive analysis of self-driving technology, autonomous vehicle deployment, and advanced driver assistance systems (ADAS) across all major vehicle segments and geographic regions. This comprehensive 1,250+ page market intelligence report provides strategic insights into robotaxis, autonomous trucks, self-driving cars, roboshuttles, delivery robots, and specialty autonomous vehicles, offering detailed market forecasts, technology assessments, regulatory analysis, and competitive intelligence essential for automotive OEMs, technology providers, investors, fleet operators, and policymakers navigating the autonomous mobility revolution.
Covering SAE Level 0 through Level 5 automation, this report examines the complete autonomous vehicle ecosystem including sensor technologies (LiDAR, radar, cameras, ultrasonics), computing platforms and semiconductors, perception software, AI and machine learning algorithms, HD mapping, V2X connectivity, and teleoperation systems. With over 400 tables and figures presenting granular market data, the report delivers actionable intelligence on market sizing, growth trajectories, unit sales forecasts, revenue projections, and total cost of ownership analysis across passenger vehicles, commercial vehicles, and mobility-as-a-service applications.
The research encompasses detailed regional market analysis spanning North America, Europe, Asia-Pacific, Middle East, and Latin America, with country-specific regulatory frameworks, testing requirements, deployment status, and market forecasts. Over 280 company profiles provide comprehensive competitive intelligence on automotive OEMs, autonomous driving technology developers, tier-one suppliers, semiconductor manufacturers, sensor companies, software providers, and emerging mobility startups shaping the future of transportation.
Report contents include
Companies profiled include ADASTEC Corporation, Aeva Technologies, AImotive, Ainstein, Aisin Corporation, Amazon Prime Air, Ambarella Inc., AMD (Xilinx), Apollo (Baidu), Applied Intuition, Aptiv PLC, Arbe Robotics, Arcfox (BAIC), Argo AI, Audi AG, Aurora Innovation Inc., Aurrigo International, Autoliv Inc., AutoX, Autotalks, Avride, AVL List GmbH, Baraja, Beep Inc., Black Sesame Technologies, BMW Group, BrightDrive, Broadcom Inc., BYD Company Limited, Cambridge Mobile Telematics, Carmera, Cepton Technologies, Changan Automobile, Chery Automobile, Civil Maps, Coco, Cognata, Cohda Wireless, Comma.ai, Commsignia, Continental AG, Cruise LLC, Cyngn, Daimler Truck, Danlaw, DeepMap, DeepRoute.ai, DeepWay, Denso Corporation, Desay SV Automotive, Designated Driver, DiDi Autonomous Driving, DriveU.auto, dSPACE, EasyMile, Einride, eVersum, Fernride, Five AI, Ford Motor Company, Forvia, GAMA, Gatik AI, Geely Automobile Holdings, General Motors Company, Gentex Corporation, Ghost Autonomy, Great Wall Motor Company, Hailo Technologies, Harman International, Helm.ai, HERE Technologies, Hesai Technology, Hitachi Astemo, Holon, Honda Motor Company, Horizon Robotics, Hyundai Mobis Co. Ltd., Hyundai Motor Group, Imagry, Imperium Drive, Inceptio Technology, Innoviz Technologies Ltd., Intel Corporation, IPG Automotive, Jaguar Land Rover, JD Logistics, Jingwei HiRain Technologies, Kapsch TrafficCom, Karsan, Kia Corporation, King Long, Kiwibot, Kodiak Robotics, Leapmotor, Lear Corporation, LG Electronics, Li Auto Inc., Livox (DJI), Locomation, Lucid Motors, Luminar Technologies Inc., Magna International Inc., Marelli Holdings, Mazda Motor Corporation, MediaTek Inc., Meituan, Mercedes-Benz Group AG, Metawave, Mobileye Global Inc., Momenta, MORAI, Motional, Nauto, NavInfo, Neolix, NIO Inc., Nissan Motor Corporation, Nuro Inc., NVIDIA Corporation and more....
Table of Contents
1 EXECUTIVE SUMMARY
1.1 Report Overview
1.1.1 Report Objectives
1.1.2 Scope and Coverage
1.1.3 Research Methodology Overview
1.1.4 Key Questions Addressed
1.2 Market Definition and Taxonomy
1.2.1 Defining Autonomous Systems
1.2.2 Defining Autonomous Vehicles
1.2.3 Relationship Between Autonomous Systems and Vehicles
1.2.4 Market Segmentation Framework
1.3 SAE Levels of Automation
1.3.1 Overview of SAE J3016 Standard
1.3.2 Level 0: No Driving Automation
1.3.3 Level 1: Driver Assistance
1.3.4 Level 2: Partial Driving Automation
1.3.5 Level 2+: Advanced Partial Automation (Industry Definition)
1.3.6 Level 3: Conditional Driving Automation
1.3.7 Level 4: High Driving Automation
1.3.8 Level 5: Full Driving Automation
1.3.9 Key Differences and Liability Implications
1.4 Key Findings and Highlights
1.4.1 Market Size and Growth Summary
1.4.2 Technology Development Status
1.4.3 Regulatory Progress Assessment
1.4.4 Competitive Landscape Overview
1.4.5 Regional Market Highlights
1.5 Global Autonomous Systems Market Overview
1.5.1 Market Size 2026
1.5.2 Market Size 2036
1.5.3 Market Segmentation by Type
1.5.4 Market Segmentation by Application
1.5.5 Market Segmentation by Region
1.6 Global Autonomous Vehicles Market Overview
1.6.1 Total Addressable Market
1.6.2 Serviceable Addressable Market
1.6.3 Serviceable Obtainable Market
1.6.4 Market by Vehicle Type
1.6.5 Market by SAE Level
1.6.6 Market by Region
1.7 Market Drivers Summary
1.7.1 Safety Imperatives
1.7.2 Labor Market Dynamics
1.7.3 Technological Advancement
1.7.4 Regulatory Support
1.7.5 Economic Benefits
1.7.6 Environmental Considerations
1.8 Market Restraints Summary
1.8.1 Technology Limitations
1.8.2 Cost Barriers
1.8.3 Regulatory Uncertainty
1.8.4 Consumer Acceptance
1.8.5 Infrastructure Gaps
1.8.6 Cybersecurity Concerns
1.9 Technology Readiness Assessment
1.9.1 Sensor Technology Maturity
1.9.2 Software and AI Maturity
1.9.3 Computing Platform Maturity
1.9.4 Connectivity Technology Maturity
1.9.5 Overall System Integration Readiness
1.10 Competitive Landscape Overview
1.10.1 Market Structure
1.10.2 Key Player Categories
1.10.3 Competitive Positioning
1.10.4 Market Concentration Analysis
1.11 Investment and Funding Trends
1.11.1 Historical Investment Analysis 2015-2025
1.11.2 Investment by Category
1.11.3 Geographic Distribution of Investment
1.11.4 Key Investors and Their Portfolios
1.11.5 IPO and SPAC Activity
1.11.6 Future Investment Outlook
1.12 Regional Market Summary
1.12.1 North America Overview
1.12.2 Europe Overview
1.12.3 Asia-Pacific Overview
1.12.4 Middle East and Africa Overview
1.12.5 Latin America Overview
1.13 Key Trends Summary
1.13.1 Technology Trends
1.13.2 Business Model Trends
1.13.3 Regulatory Trends
1.13.4 Consumer Behaviour Trends
2 INTRODUCTION TO AUTONOMOUS SYSTEMS AND VEHICLES
2.1 History and Evolution of Autonomous Technology
2.1.1 Early Concepts and Experiments (1920s-1960s)
2.1.2 Academic Research Era (1960s-1980s)
2.1.3 Government-Funded Research (1980s-1990s)
2.1.4 DARPA Grand Challenges (2004-2007)
2.1.5 Google Self-Driving Car Project (2009-2016)
2.1.6 Industry Acceleration (2016-2020)
2.1.7 Commercial Deployment Era (2020-Present)
2.1.8 Key Technological Breakthroughs
2.1.9 Major Setbacks and Lessons Learned
2.2 Detailed SAE Levels of Automation Analysis
2.2.1 Level 0: No Driving Automation
2.2.1.1 Definition and Characteristics
2.2.1.2 Example Features
2.2.1.3 Market Prevalence
2.2.2 Level 1: Driver Assistance
2.2.2.1 Definition and Characteristics
2.2.2.2 Steering OR Acceleration/Deceleration Support
2.2.2.3 Example Features (ACC, LKA)
2.2.2.4 Market Prevalence and Trends
2.2.3 Level 2: Partial Driving Automation
2.2.3.1 Definition and Characteristics
2.2.3.2 Steering AND Acceleration/Deceleration Support
2.2.3.3 Driver Monitoring Requirements
2.2.3.4 Example Systems
2.2.3.5 Market Prevalence and Adoption Rates
2.2.4 Level 2+/2++: Advanced Partial Automation
2.2.4.1 Industry-Defined Category
2.2.4.2 Hands-Off Capability
2.2.4.3 Eyes-On Requirement
2.2.4.4 Geographic Availability (Mapped Roads)
2.2.4.5 Example Systems (Super Cruise, BlueCruise, etc.)
2.2.4.6 Regulatory Status
2.2.5 Level 3: Conditional Driving Automation
2.2.5.1 Definition and Characteristics
2.2.5.2 Eyes-Off Capability
2.2.5.3 Fallback-Ready User Requirement
2.2.5.4 Operational Design Domain Limitations
2.2.5.5 Liability Shift Implications
2.2.5.6 Current Certified Vehicles
2.2.5.7 Regulatory Approval Status by Country
2.2.6 Level 4: High Driving Automation
2.2.6.1 Definition and Characteristics
2.2.6.2 No Driver Fallback Required
2.2.6.3 Limited ODD
2.2.6.4 Highway vs Urban L4 Distinction
2.2.6.5 Current Development Status
2.2.6.6 Robotaxi as Primary L4 Application
2.2.7 Level 5: Full Driving Automation
2.2.7.1 Definition and Characteristics
2.2.7.2 Unlimited ODD
2.2.7.3 Current Feasibility Assessment
2.2.7.4 Timeline Predictions
2.3 Types of Autonomous Systems
2.3.1 Ground-Based Autonomous Systems
2.3.1.1 Autonomous Ground Vehicles (AGVs)
2.3.1.2 Autonomous Mobile Robots (AMRs)
2.3.1.3 Autonomous Agricultural Equipment
2.3.1.4 Autonomous Construction Equipment
2.3.1.5 Autonomous Mining Equipment
2.3.2 Aerial Autonomous Systems
2.3.2.1 Unmanned Aerial Vehicles (UAVs/Drones)
2.3.2.2 Urban Air Mobility Vehicles (eVTOLs)
2.3.2.3 Autonomous Commercial Aircraft
2.3.3 Marine Autonomous Systems
2.3.3.1 Autonomous Surface Vessels (ASVs)
2.3.3.2 Autonomous Underwater Vehicles (AUVs)
2.3.3.3 Unmanned Surface Vehicles (USVs)
2.3.4 Rail Autonomous Systems
2.3.4.1 Autonomous Trains
2.3.4.2 Autonomous Trams and Light Rail
2.3.5 Industrial and Warehouse Autonomous Systems
2.3.5.1 Warehouse Robots
2.3.5.2 Automated Storage and Retrieval Systems
2.3.5.3 Autonomous Forklifts
2.4 Types of Autonomous Vehicles
2.4.1 Passenger Vehicles (Private Cars)
2.4.1.1 Sedan and Hatchback
2.4.1.2 SUV and Crossover
2.4.1.3 Luxury Vehicles
2.4.1.4 Electric Vehicles
2.4.2 Robotaxis and Ride-Hailing Vehicles
2.4.2.1 Converted Passenger Vehicles
2.4.2.2 Purpose-Built Robotaxis
2.4.2.3 Wheelchair Accessible Vehicles
2.4.3 Roboshuttles
2.4.3.1 Low-Speed Shuttles (<25 mph)
2.4.3.2 Medium-Speed Shuttles (25-45 mph)
2.4.3.3 Passenger Capacity Categories
2.4.4 Autonomous Buses
2.4.4.1 Minibuses (8-15 passengers)
2.4.4.2 Midibuses (16-30 passengers)
2.4.4.3 Full-Size City Buses (30+ passengers)
2.4.4.4 Coach Buses
2.4.5 Autonomous Trucks
2.4.5.1 Light-Duty Trucks
2.4.5.2 Medium-Duty Trucks
2.4.5.3 Heavy-Duty Trucks (Class 8)
2.4.5.4 Specialized Trucks (Tankers, Refrigerated)
2.4.6 Autonomous Delivery Vehicles
2.4.6.1 Sidewalk Delivery Robots
2.4.6.2 Road-Based Delivery Pods
2.4.6.3 Delivery Drones
2.4.7 Specialty and Off-Road Vehicles
2.4.7.1 Agricultural Vehicles (Tractors, Harvesters)
2.4.7.2 Mining Vehicles (Haul Trucks, Drills)
2.4.7.3 Construction Vehicles (Excavators, Bulldozers)
2.4.7.4 Airport Ground Support Equipment
2.4.7.5 Port and Terminal Vehicles
2.4.7.6 Military and Defence Vehicles
2.4.8 Urban Air Mobility Vehicles
2.4.8.1 eVTOL Air Taxis
2.4.8.2 Cargo Drones
2.5 Value Chain Analysis
2.5.1 Value Chain Overview
2.5.2 Upstream: Raw Materials and Components
2.5.2.1 Semiconductor Materials
2.5.2.2 Sensor Components
2.5.2.3 Battery Materials (for EVs)
2.5.3 Midstream: Technology and Systems
2.5.3.1 Sensor Manufacturers
2.5.3.2 Computing Platform Providers
2.5.3.3 Software Developers
2.5.3.4 Connectivity Solutions
2.5.4 Midstream: Vehicle Manufacturing
2.5.4.1 Traditional OEMs
2.5.4.2 New EV/AV Manufacturers
2.5.4.3 Tier 1 Suppliers
2.5.4.4 Tier 2 Suppliers
2.5.5 Downstream: Services and Operations
2.5.5.1 Fleet Operators
2.5.5.2 Mobility Service Providers
2.5.5.3 Insurance Providers
2.5.5.4 Maintenance and Support
2.5.6 Supporting Infrastructure
2.5.6.1 HD Mapping Providers
2.5.6.2 Connectivity Infrastructure
2.5.6.3 Charging Infrastructure
2.5.6.4 Teleoperation Centers
2.5.7 Value Distribution Analysis
2.5.8 Margin Analysis by Value Chain Position
2.6 Business Models in Autonomous Mobility
2.6.1 Vehicle Sales Models
2.6.1.1 Traditional Vehicle Sales
2.6.1.2 Premium Pricing for AV Features
2.6.1.3 Feature Unlocking Models
2.6.2 Subscription and Software Models
2.6.2.1 ADAS Feature Subscriptions
2.6.2.2 Software-as-a-Service (SaaS)
2.6.2.3 Over-the-Air Upgrade Revenue
2.6.3 Mobility-as-a-Service (MaaS) Models
2.6.3.1 Robotaxi Services
2.6.3.2 Autonomous Shuttle Services
2.6.3.3 Autonomous Delivery Services
2.6.4 Fleet and B2B Models
2.6.4.1 Fleet Sales
2.6.4.2 Trucking-as-a-Service
2.6.4.3 Logistics-as-a-Service
2.6.5 Licensing and Partnership Models
2.6.5.1 Technology Licensing
2.6.5.2 White-Label Solutions
2.6.5.3 Joint Ventures
2.6.6 Data Monetization Models
2.6.6.1 Driving Data Sales
2.6.6.2 HD Map Data
2.6.6.3 Insurance Data
2.6.7 Hybrid Business Models
2.6.8 Revenue Model Comparison by Segment
2.7 Ecosystem Participants
2.7.1 Traditional Automotive OEMs
2.7.2 New Mobility Companies
2.7.3 Technology Giants
2.7.4 Tier 1 Automotive Suppliers
2.7.5 Semiconductor Companies
2.7.6 Sensor Specialists
2.7.7 Software Companies
2.7.8 Mapping Companies
2.7.9 Telecommunications Companies
2.7.10 Ride-Hailing Platforms
2.7.11 Insurance Companies
2.7.12 Startups and Innovators
2.7.13 Regulatory Bodies
3 MARKET DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES
3.1 Market Drivers (Detailed Analysis)
3.1.1 Road Safety Improvements
3.1.1.1 Global Road Fatality Statistics
3.1.1.2 Human Error as Primary Cause of Accidents
3.1.1.3 AV Safety Potential Assessment
3.1.1.4 Insurance Industry Perspective
3.1.1.5 Government Safety Mandates
3.1.2 Labour Shortages in Transportation
3.1.2.1 Truck Driver Shortage Analysis
3.1.2.2 Public Transit Driver Shortages
3.1.2.3 Taxi and Ride-Hailing Driver Challenges
3.1.2.4 Aging Workforce Demographics
3.1.2.5 Generational Attitude Shifts
3.1.3 Operational Efficiency and Cost Reduction
3.1.3.1 Fuel Efficiency Improvements
3.1.3.2 Vehicle Utilization Optimization
3.1.3.3 Reduced Downtime
3.1.3.4 Platooning Benefits
3.1.3.5 24/7 Operations Capability
3.1.3.6 Reduced Insurance Costs (Long-term)
3.1.4 Urbanization and Mobility Demands
3.1.4.1 Global Urbanization Trends
3.1.4.2 Traffic Congestion Costs
3.1.4.3 Parking Challenges
3.1.4.4 First/Last Mile Connectivity
3.1.4.5 Aging Population Mobility Needs
3.1.4.6 Accessibility Requirements
3.1.4.7 Emission Reduction Targets
3.1.4.8 EV and AV Convergence Benefits
3.1.4.9 Traffic Flow Optimization
3.1.4.10 Reduced Vehicle Ownership
3.1.4.11 Corporate ESG Commitments
3.1.5 Technological Advancements
3.1.5.1 AI and Machine Learning Progress
3.1.5.2 Sensor Cost Reductions
3.1.5.3 Computing Power Increases
3.1.5.4 Connectivity Improvements (5G/6G)
3.1.5.5 Battery Technology Advances
3.1.5.6 Simulation and Testing Tools
3.2 Market Restraints
3.2.1 High Technology Costs
3.2.1.1 Sensor Costs (LiDAR, Radar, Cameras)
3.2.1.2 Computing Platform Costs
3.2.1.3 Software Development Costs
3.2.1.4 Integration and Testing Costs
3.2.1.5 Cost Pass-Through to Consumers
3.2.2 Regulatory Uncertainty and Fragmentation
3.2.2.1 Lack of Federal/National Standards
3.2.2.2 State/Regional Regulatory Variations
3.2.2.3 International Regulatory Differences
3.2.2.4 Approval Process Complexity
3.2.2.5 Evolving Standards
3.2.3 Cybersecurity Concerns
3.2.3.1 Vehicle Hacking Risks
3.2.3.2 Data Breach Vulnerabilities
3.2.3.3 V2X Communication Security
3.2.3.4 Software Update Security
3.2.3.5 Compliance Requirements
3.2.4 Data Privacy Concerns
3.2.4.1 Personal Data Collection
3.2.4.2 Location Tracking Issues
3.2.4.3 Biometric Data (DMS)
3.2.4.4 Data Sharing and Ownership
3.2.4.5 Cross-Border Data Transfer
3.2.5 Consumer Trust and Acceptance
3.2.5.1 Safety Perception Challenges
3.2.5.2 High-Profile Accident Impact
3.2.5.3 Willingness to Pay for AV Features
3.2.5.4 Demographic Variations in Acceptance
3.2.5.5 Cultural Differences
3.2.6 Infrastructure Gaps
3.2.6.1 Road Quality and Marking Requirements
3.2.6.2 V2X Infrastructure Deployment
3.2.6.3 HD Map Coverage
3.2.6.4 Charging Infrastructure (for EVs)
3.2.6.5 Teleoperation Network Coverage
3.2.7 Technical Challenges
3.2.7.1 Edge Case Handling
3.2.7.2 Extreme Weather Performance
3.2.7.3 Complex Urban Environment Navigation
3.2.7.4 Sensor Degradation and Maintenance
3.2.7.5 System Reliability Requirements
3.3 Market Opportunities
3.3.1 Emerging Market Expansion
3.3.1.1 Middle East Market Opportunity
3.3.1.2 Southeast Asia Potential
3.3.1.3 Latin America Opportunity
3.3.1.4 India Market Potential
3.3.1.5 Africa Long-Term Opportunity
3.3.2 New Mobility Services
3.3.2.1 Robotaxi Services Expansion
3.3.2.2 Autonomous Delivery Growth
3.3.2.3 Shared Autonomous Vehicles
3.3.2.4 Multimodal Integration
3.3.3 Data Monetization
3.3.3.1 Driving Behavior Data
3.3.3.2 Road Condition Data
3.3.3.3 Traffic Pattern Data
3.3.3.4 Map Update Data
3.3.3.5 Insurance-Related Data
3.3.4 Aftermarket and Services
3.3.4.1 Retrofit ADAS Solutions
3.3.4.2 Software Upgrades
3.3.4.3 Maintenance Services
3.3.4.4 Fleet Management Services
3.3.5 Cross-Industry Applications
3.3.5.1 Smart City Integration
3.3.5.2 Logistics and Supply Chain
3.3.5.3 Healthcare Transportation
3.3.5.4 Defence and Security
3.4 Market Challenges
3.4.1 Scaling Challenges
3.4.1.1 Geographic Expansion Complexity
3.4.1.2 ODD Expansion Difficulty
3.4.1.3 Fleet Scaling Economics
3.4.1.4 Manufacturing Scale-Up
3.4.2 Supply Chain Challenges
3.4.2.1 Semiconductor Supply Constraints
3.4.2.2 LiDAR Manufacturing Capacity
3.4.2.3 Geopolitical Supply Risks
3.5 Key Market Trends
3.5.1 Technology Architecture Trends
3.5.1.1 End-to-End AI vs Modular Architecture
3.5.1.2 Vision-Only vs Multi-Sensor Fusion
3.5.1.3 Transformer Models in Autonomous Driving
3.5.1.4 Occupancy Networks and BEV Perception
3.5.1.5 Neural Network Architecture Evolution
3.5.2 Sensor Trends
3.5.2.1 LiDAR Cost Reduction
3.5.2.2 Solid-State LiDAR Adoption
3.5.2.3 4D Imaging Radar Emergence
3.5.2.4 Camera Resolution Increases
3.5.2.5 Thermal Imaging Integration
3.5.3 Software-Defined Vehicles
3.5.3.1 SDV Definition and Characteristics
3.5.3.2 E/E Architecture Evolution
3.5.3.3 Software Revenue Opportunities
3.5.3.4 OTA Update Capabilities
3.5.4 Electrification and Autonomy Convergence
3.5.4.1 EV Platform Advantages for AV
3.5.4.2 Shared Technology Components
3.5.4.3 Market Correlation Analysis
3.5.5 Business Model Trends
3.5.5.1 Subscription Model Growth
3.5.5.2 MaaS Revenue Shift
3.5.5.3 Data-Driven Revenue
3.5.6 Geographic Trends
3.5.6.1 China Technology Leadership
3.5.6.2 US Commercial Deployment Lead
3.5.6.3 Europe Regulatory Leadership
3.5.6.4 Middle East Innovation Hubs
4 ENABLING TECHNOLOGIES
4.1 Technology Overview and Framework
4.1.1 Technology Stack Overview
4.1.2 Hardware vs Software Components
4.1.3 Integration Challenges
4.1.4 Technology Interdependencies
4.2 Sensor Technologies
4.2.1 Sensor Technology Overview
4.2.1.1 Role of Sensors in Autonomous Driving
4.2.1.2 Sensor Types Comparison
4.2.1.3 Redundancy Requirements
4.2.1.4 Sensor Placement Strategies
4.2.2 Camera Systems (Detailed)
4.2.2.1 Camera Technology Fundamentals
4.2.2.2 Image Sensor Types (CCD vs CMOS)
4.2.2.3 Resolution Requirements by Application
4.2.2.4 Dynamic Range Requirements
4.2.2.5 Frame Rate Requirements
4.2.2.6 Global vs Rolling Shutter 4
4.2.2.7 Front-Side vs Back-Side Illumination
4.2.2.8 Camera Types by Application
4.2.2.8.1 Front-Facing Camera
4.2.2.8.2 Surround View Cameras
4.2.2.8.3 Rear-View Camera
4.2.2.8.4 Side Mirror Replacement Cameras
4.2.2.8.5 Interior/DMS Cameras
4.2.2.9 Multi-Camera Systems
4.2.2.10 Camera Module Components
4.2.2.11 Image Processing Requirements
4.2.2.12 Lens Technology
4.2.2.13 Market Size and Forecast
4.2.2.14 Key Suppliers
4.2.3 LiDAR Systems
4.2.3.1 LiDAR Technology Fundamentals
4.2.3.2 Time-of-Flight (ToF) Principle
4.2.3.3 Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW)
4.2.3.4 Wavelength Considerations (905nm vs 1550nm)
4.2.3.5 Scanning Mechanisms
4.2.3.5.1 Mechanical Spinning LiDAR
4.2.3.5.2 MEMS-Based LiDAR
4.2.3.5.3 ical Phased Array (OPA)
4.2.3.5.4 Flash LiDAR
4.2.3.5.5 Risley Prism
4.2.3.6 Solid-State vs Mechanical LiDAR
4.2.3.7 Performance Specifications
4.2.3.7.1 Range
4.2.3.7.2 Resolution
4.2.3.7.3 Field of View
4.2.3.7.4 Point Cloud Density
4.2.3.7.5 Frame Rate
4.2.3.7.6 LiDAR Placement Strategies
4.2.3.7.7 Point Cloud Processing
4.2.3.7.8 Cost Analysis and Trends
4.2.3.7.9 Market Size and Forecast
4.2.3.7.10 Key Suppliers and Products
4.2.4 Radar Systems
4.2.4.1 Radar Technology Fundamentals
4.2.4.2 Radar Types by Range
4.2.4.2.1 Ultra-Short-Range Radar (USRR)
4.2.4.2.2 Short-Range Radar (SRR)
4.2.4.2.3 Medium-Range Radar (MRR)
4.2.4.2.4 Long-Range Radar (LRR)
4.2.4.3 Frequency Bands (24GHz vs 77GHz vs 79GHz)
4.2.4.4 Traditional 2D/3D Radar
4.2.4.5 4D Imaging Radar Technology
4.2.4.6 Radar Performance Specifications
4.2.4.6.1 Range
4.2.4.6.2 Resolution (Range, Velocity, Angular)
4.2.4.6.3 Field of View
4.2.4.6.4 Detection Accuracy
4.2.4.7 Radar Placement Strategies
4.2.4.8 Radar Signal Processing
4.2.4.9 Weather Performance Advantages
4.2.4.10 Market Size and Forecast
4.2.4.11 Key Suppliers
4.2.5 Ultrasonic Sensors
4.2.5.1 Technology Overview
4.2.5.2 Applications (Parking, Low-Speed Maneuvers)
4.2.5.3 Specifications and Limitations
4.2.5.4 Market Size and Key Suppliers
4.2.6 Thermal and Infrared Cameras
4.2.6.1 Electromagnetic Spectrum Overview
4.2.6.2 Near-Infrared (NIR) Sensing
4.2.6.3 Short-Wave Infrared (SWIR) Sensing
4.2.6.4 Long-Wave Infrared (LWIR) / Thermal Imaging
4.2.6.5 Applications in Autonomous Driving
4.2.6.5.1 Pedestrian Detection at Night
4.2.6.5.2 Animal Detection
4.2.6.5.3 Adverse Weather Performance
4.2.6.6 Technology Challenges
4.2.6.7 Cost Considerations
4.2.6.8 Market Outlook
4.2.7 Emerging Sensor Technologies
4.2.7.1 Event-Based Vision Sensors
4.2.7.2 Quantum Dot Sensors
4.2.7.3 Photonic Integrated Circuits
4.2.7.4 Polarization Cameras
4.2.8 Sensor Fusion
4.2.8.1 Sensor Fusion Fundamentals
4.2.8.2 Early Fusion vs Late Fusion
4.2.8.3 Mid-Level Fusion
4.2.8.4 Raw Data Fusion vs Object-Level Fusion
4.2.8.5 Sensor Fusion Algorithms
4.2.8.6 Challenges and Limitations
4.2.8.7 Hardware Requirements
4.2.9 Sensor Suite Configuration by Application
4.2.9.1 L2 Vehicle Sensor Suite
4.2.9.2 L2+ Vehicle Sensor Suite
4.2.9.3 L3 Vehicle Sensor Suite
4.2.9.4 L4 Private Vehicle Sensor Suite
4.2.9.5 Robotaxi Sensor Suite
4.2.9.6 Autonomous Truck Sensor Suite
4.2.9.7 Roboshuttle Sensor Suite
4.3 Computing Platforms
4.3.1 Computing Requirements Overview
4.3.1.1 Processing Power Requirements by SAE Level
4.3.1.2 Real-Time Processing Needs
4.3.1.3 Power Consumption Considerations
4.3.1.4 Thermal Management
4.3.1.5 Reliability and Safety Requirements
4.3.2 System-on-Chip (SoC) Technologies
4.3.2.1 SoC Architecture Overview
4.3.2.2 CPU Cores
4.3.2.3 GPU Capabilities
4.3.2.4 Neural Processing Units (NPUs)
4.3.2.5 Deep Learning Accelerators (DLAs)
4.3.2.6 Image Signal Processors (ISPs)
4.3.2.7 Safety Islands
4.3.2.8 Performance Metrics (TOPS)
4.3.2.9 Low-Performance SoCs (ADAS L1-L2)
4.3.2.10 Mid-Performance SoCs (L2-L2+)
4.3.2.11 High-Performance SoCs (L3-L4)
4.3.2.12 Multi-SoC Configurations
4.3.3 AI and Deep Learning Hardware
4.3.3.1 GPU-Based Solutions
4.3.3.2 ASIC-Based Solutions
4.3.3.3 FPGA-Based Solutions
4.3.3.4 Neuromorphic Computing
4.3.3.5 Training vs Inference Hardware
4.3.4 Electronic Control Units (ECUs)
4.3.4.1 Traditional Distributed ECU Architecture
4.3.4.2 Domain Controller Architecture
4.3.4.3 Zonal Architecture
4.3.4.4 Central Computing Architecture
4.3.4.5 ECU Consolidation Trends
4.3.5 Edge Computing vs Cloud Computing
4.3.5.1 On-Vehicle Processing
4.3.5.2 Edge Computing Use Cases
4.3.5.3 Cloud Computing Applications
4.3.5.4 Hybrid Approaches
4.3.5.5 Latency Considerations
4.3.6 Safety and Redundancy
4.3.6.1 ASIL Requirements
4.3.6.2 Redundant Computing Architectures
4.3.6.3 Fail-Operational vs Fail-Safe
4.3.6.4 Hardware Security Modules
4.3.7 Computing Platform Market Analysis
4.3.7.1 Market Size and Forecast
4.3.7.2 Competitive Landscape
4.3.7.3 Technology Roadmaps
4.4 Software and Algorithms
4.4.1 Autonomous Driving Software Stack Overview
4.4.1.1 Software Architecture Layers
4.4.1.2 Operating Systems
4.4.1.3 Middleware
4.4.1.4 Application Software
4.4.1.5 Development Frameworks
4.4.2 Perception Software
4.4.2.1 Camera-Based Perception
4.4.2.1.1 Object Detection (2D and 3D)
4.4.2.1.2 Semantic Segmentation
4.4.2.1.3 Instance Segmentation
4.4.2.1.4 Lane Detection
4.4.2.1.5 Traffic Sign Recognition
4.4.2.1.6 Free Space Detection
4.4.2.2 LiDAR-Based Perception
4.4.2.2.1 Point Cloud Processing
4.4.2.2.2 3D Object Detection
4.4.2.2.3 Ground Plane Estimation
4.4.2.3 Radar-Based Perception
4.4.2.3.1 Object Detection
4.4.2.3.2 Velocity Estimation
4.4.2.4 Multi-Modal Perception
4.4.2.5 Occupancy Networks
4.4.2.6 Bird's Eye View (BEV) Perception
4.4.3 Localization and Mapping
4.4.3.1 GPS/GNSS-Based Localization
4.4.3.2 IMU Integration
4.4.3.3 Visual Odometry
4.4.3.4 LiDAR Odometry
4.4.3.5 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
4.4.3.6 HD Map Matching
4.4.3.7 Map-Free Localization Approaches
4.4.3.8 Localization Accuracy Requirements
4.4.4 HD Mapping
4.4.4.1 HD Map Definition and Content
4.4.4.2 Map Layers
4.4.4.3 Dynamic Map Layers
4.4.4.4 Map Creation Methods
4.4.4.5 Map Update Mechanisms
4.4.4.6 Crowdsourced Mapping
4.4.4.7 Map-as-a-Service Models
4.4.4.8 HD Map Providers
4.4.5 Prediction and Planning
4.4.5.1 Trajectory Prediction
4.4.5.2 Vehicle Trajectory Prediction
4.4.5.3 Pedestrian Trajectory Prediction
4.4.5.4 Cyclist Trajectory Prediction
4.4.5.5 Behaviour Prediction
4.4.5.6 Scene Understanding
4.4.5.7 Risk Assessment
4.4.5.8 Route Planning
4.4.5.9 Behavioural Planning
4.4.5.10 Motion Planning
4.4.5.11 Path Planning Algorithms
4.4.6 Control Systems
4.4.6.1 Vehicle Dynamics Modeling
4.4.6.2 Lateral Control (Steering)
4.4.6.3 Longitudinal Control (Speed/Braking)
4.4.6.4 Combined Control
4.4.6.5 Model Predictive Control (MPC)
4.4.6.6 Control System Safety
4.4.7 X-by-Wire Technologies
4.4.7.1 Steer-by-Wire Systems
4.4.7.2 Brake-by-Wire Systems
4.4.7.3 Throttle-by-Wire
4.4.7.4 Shift-by-Wire
4.4.7.5 Regulatory Status
4.4.7.6 Market Adoption
4.4.8 End-to-End Deep Learning
4.4.8.1 End-to-End Architecture Concept
4.4.8.2 Imitation Learning
4.4.8.3 Reinforcement Learning
4.4.8.4 Transformer Models for Driving
4.4.8.5 Foundation Models
4.4.8.6 World Models
4.4.8.7 Advantages and Challenges
4.4.8.8 Companies Using End-to-End Approaches
4.4.9 AUTOSAR and Software Standards
4.4.9.1 Classic AUTOSAR
4.4.9.2 Adaptive AUTOSAR
4.4.9.3 Other Software Standards
4.4.9.4 Functional Safety Standards (ISO 26262)
4.4.9.5 SOTIF (ISO 21448)
4.4.10 Simulation and Validation
4.4.10.1 Simulation-Based Testing
4.4.10.2 Hardware-in-the-Loop (HIL)
4.4.10.3 Software-in-the-Loop (SIL)
4.4.10.4 Vehicle-in-the-Loop (VIL)
4.4.10.5 Digital Twin Technologies
4.4.10.6 Scenario-Based Testing
4.4.10.7 Synthetic Data Generation
4.4.10.8 Validation Requirements
4.4.10.9 Simulation Platform Providers
4.4.11 Software Market Analysis
4.4.11.1 Market Size and Forecast
4.4.11.2 Market Segmentation
4.4.11.3 Revenue Models
4.4.11.4 Competitive Landscape
4.5 Connectivity Technologies
4.5.1 Connectivity Overview
4.5.1.1 Role of Connectivity in AVs
4.5.1.2 Connectivity Types
4.5.1.3 Bandwidth and Latency Requirements
4.5.2 Vehicle-to-Everything (V2X)
4.5.2.1 V2X Overview and Benefits
4.5.2.2 Vehicle-to-Vehicle (V2V)
4.5.2.3 Vehicle-to-Infrastructure (V2I)
4.5.2.4 Vehicle-to-Pedestrian (V2P)
4.5.2.5 Vehicle-to-Network (V2N)
4.5.2.6 Vehicle-to-Device (V2D)
4.5.2.7 Technology Standards (DSRC vs C-V2X
4.5.2.8 PC5 vs Uu Interface 4.5.2.9 V2X Use Cases
4.5.2.9 V2X Deployment Status
4.5.2.10 V2X Infrastructure Requirements
4.5.2.11 V2X Market Forecast
4.5.3 Cellular Connectivity (4G/5G/6G)
4.5.3.1 4G LTE for Connected Vehicles
4.5.3.2 5G Technology Overview
4.5.3.3 5G-Advanced (5G-A) for Automotive
4.5.3.4 Network Slicing for Vehicles
4.5.3.5 Edge Computing Integration
4.5.3.6 6G Vision and Timeline
4.5.3.7 Deployment Status
4.5.4 Satellite Communication
4.5.4.1 LEO Satellite Constellations
4.5.4.2 Applications for AVs
4.5.4.3 Limitations
4.5.5 Telematics and Fleet Connectivity
4.5.5.1 Telematics Unit Architecture
4.5.5.2 Fleet Management Systems
4.5.5.3 Remote Diagnostics
4.5.5.4 OTA Update Delivery
4.5.5.5 Data Collection and Transmission
4.5.6 Connectivity Market Analysis
4.6 Teleoperation and Remote Support
4.6.1 Teleoperation Overview
4.6.1.1 Definition and Importance
4.6.1.2 Role in Autonomous Operations
4.6.1.3 Teleoperation Levels
4.6.2 Remote Monitoring
4.6.2.1 Vehicle Status Monitoring
4.6.2.2 Fleet Oversight
4.6.2.3 Anomaly Detection
4.6.3 Remote Assistance
4.6.3.1 Waypoint/Path Guidance
4.6.3.2 Decision Support
4.6.3.3 Edge Case Resolution
4.6.4 Remote Driving
4.6.4.1 Direct Teleoperation
4.6.4.2 Latency Requirements
4.6.4.3 Safety Considerations
4.6.4.4 Regulatory Status
4.6.5 Teleoperation Center Operations
4.6.5.1 Operator-to-Vehicle Ratios
4.6.5.2 Training Requirements
4.6.5.3 Infrastructure Needs
4.6.6 Teleoperation Providers
4.6.7 Market Analysis
4.7 AI and Machine Learning in Autonomous Driving
4.7.1 AI Overview
4.7.1.1 AI Taxonomy
4.7.1.2 Machine Learning Ap proaches
4.7.1.3 Deep Learning Revolution
4.7.2 Supervised Learning Applications
4.7.2.1 Image Classification
4.7.2.2 Object Detection
4.7.2.3 Semantic Segmentation
4.7.3 Unsupervised Learning Applications
4.7.3.1 Clustering
4.7.3.2 Anomaly Detection
4.7.3.3 Self-Supervised Learning
4.7.4 Reinforcement Learning Applications
4.7.4.1 Decision Making
4.7.4.2 Motion Planning
4.7.4.3 Simulation Training
4.7.5 Neural Network Architectures
4.7.5.1 Convolutional Neural Networks (CNNs)
4.7.5.2 Recurrent Neural Networks (RNNs)
4.7.5.3 Transformer Architectures
4.7.5.4 Graph Neural Networks (GNNs)
4.7.6 Foundation Models and LLMs
4.7.6.1 Vision-Language Models
4.7.6.2 World Models
4.7.6.3 Generative AI Applications
4.7.7 Training Data and Data Pipelines
4.7.7.1 Data Collection Methods
4.7.7.2 Data Annotation
4.7.7.3 Synthetic Data Generation
4.7.7.4 Data Pipeline Architecture
4.7.8 AI Governance and Explainability
4.7.8.1 Black Box Challenges
4.7.8.2 Explainable AI (XAI)
4.7.8.3 AI Safety
5 AUTONOMOUS PASSENGER VEHICLES
5.1 Market Overview
5.1.1 Market Definition and Scope
5.1.2 Market Evolution and History
5.1.3 Current Market Status
5.1.4 Market Size Overview
5.1.5 Growth Drivers Specific to Passenger Vehicles
5.1.6 Challenges Specific to Passenger Vehicles
5.2 Development Pathways
5.2.1 Evolutionary Approach (ADAS to AD)
5.2.2 Revolutionary Approach (Direct to L4/L5)
5.2.3 Comparison of Approaches
5.2.4 OEM Strategy Analysis
5.3 ADAS Feature Analysis
5.3.1 Current ADAS Feature Penetration
5.3.2 Feature Adoption by Region
5.3.3 Feature Adoption by Vehicle Segment
5.3.4 Consumer Demand Analysis
5.3.5 Mandated Features by Region
5.4 Level 0-1 Vehicles
5.4.1 Market Status
5.4.2 Feature Characteristics
5.4.3 Market Decline Projections
5.4.4 Regional Variations
5.5 Level 2 Vehicles
5.5.1 Market Definition
5.5.2 Key Features and Capabilities
5.5.3 Example Systems
5.5.4 Consumer Acceptance
5.5.5 Regional Market Analysis
5.5.6 OEM Offerings
5.5.7 Market Forecast
5.6 Level 2+ Vehicles
5.6.1 Definition and Regulatory Status
5.6.2 Hands-Off, Eyes-On Capability
5.6.3 HD Map Requirements
5.6.4 Geographic Availability
5.6.5 Key Systems Analysis
5.6.5.1 GM Super Cruise
5.6.5.2 Ford BlueCruise
5.6.5.3 Mercedes Drive Pilot (L2+ mode)
5.6.5.4 BMW Highway Assist
5.6.5.5 Tesla Autopilot/FSD (L2+)
5.6.5.6 Chinese OEM Systems
5.6.6 Mapped Road Coverage
5.6.7 Consumer Experience
5.6.8 Safety Performance
5.6.9 Pricing and Business Models
5.6.10 Market Forecast
5.7 Level 3 Vehicles
5.7.1 Definition and Key Characteristics
5.7.2 Regulatory Requirements and Approvals
5.7.3 Liability Shift Analysis
5.7.4 ODD Limitations
5.7.5 Currently Certified L3 Vehicles
5.7.5.1 Mercedes-Benz Drive Pilot
5.7.5.2 BMW Personal Pilot L3
5.7.5.3 Honda SENSING Elite
5.7.6 Certification Status by Country
5.7.7 Consumer Adoption Challenges
5.7.8 OEM Strategies
5.7.9 Market Forecast
5.8 Level 4 Private Vehicles
5.8.1 Definition and Requirements
5.8.2 L4 Highway vs L4 Urban Distinction 5.8.3 Technology Requirements
5.8.3 ODD Specifications
5.8.4 Current Development Status
5.8.5 OEM Timelines and Announcements
5.8.6 Consumer Readiness
5.8.7 Pricing Expectations
5.8.8 Market Forecast
5.9 Sensor Requirements by Level
5.9.1 L1-L2 Sensor Requirements
5.9.2 L2+ Sensor Requirements
5.9.3 L3 Sensor Requirements
5.9.4 L4 Sensor Requirements
5.9.5 Sensor Cost Impact on Vehicle Price
5.9.6 Sensor Evolution Trends
5.10 Competitive Landscape
5.10.1 Market Structure
5.10.2 OEM Positioning
5.10.3 Technology Provider Partnerships
5.10.4 Market Share Analysis
5.10.5 Strategic Moves
5.11 Future Outlook
5.11.1 Technology Evolution
5.11.2 Regulatory Trajectory
5.11.3 Consumer Adoption Path
5.11.4 Market Transformation Scenarios
6 ROBOTAXIS AND MOBILITY-AS-A-SERVICE
6.1 Market Overview
6.1.1 Definition of Robotaxis
6.1.2 Definition of Roboshuttles
6.1.3 Distinction from Private L4 Vehicles
6.1.4 Value Proposition
6.1.5 Total Addressable Market
6.1.6 Market Evolution History
6.1.7 Current Market Status
6.2 Business Models
6.2.1 Fully Integrated Model (Waymo)
6.2.2 Platform Partnership Model (Motional-Uber)
6.2.3 OEM-Operated Model (Cruise)
6.2.4 Technology Licensing Model
6.2.5 Revenue Streams
6.2.6 Unit Economics Analysis
6.3 Technology Requirements
6.3.1 Vehicle Platform Requirements
6.3.2 Sensor Suite Specifications
6.3.3 Computing Requirements
6.3.4 Redundancy Systems
6.3.5 Connectivity Requirements
6.3.6 Fleet Management Technology
6.3.7 Customer Interface Technology
6.3.8 Teleoperation Integration
6.4 Vehicle Platforms
6.4.1 Converted Passenger Vehicles
6.4.2 Purpose-Built Robotaxis
6.4.3 Comparison of Approaches
6.4.4 Key Vehicle Platforms
6.4.4.1 Waymo Jaguar I-PACE
6.4.4.2 Waymo Zeekr
6.4.4.3 Cruise Origin
6.4.4.4 Zoox Purpose-Built Vehicle
6.4.4.5 Baidu Apollo RT6
6.4.4.6 AutoX Gen5
6.5 Operational Models
6.5.1 Fully Driverless Operations
6.5.2 Safety Driver Operations
6.5.3 Remote Safety Operator Support
6.5.4 Hybrid Fleet Models
6.5.5 Geographic Expansion Strategies
6.5.6 ODD Definition and Management
6.6 Commercial Deployments
6.6.1 United States Deployments
6.6.2 China Deployments
6.6.2.1 Beijing
6.6.3 Europe Deployments
6.6.3.1 Germany Pilots
6.6.3.2 UK Initiatives
6.6.3.3 France Projects
6.6.3.4 Nordic Countries
6.6.4 Middle East Deployments
6.6.4.1 UAE Projects
6.6.4.2 Saudi Arabia Initiatives
6.6.4.3 Qatar Projects
6.6.5 Other Regions
6.6.5.1 Japan
6.6.5.2 Singapore
6.6.5.3 South Korea
6.6.5.4 Australia
6.7 City Rollout Forecast
6.7.1 City Selection Criteria
6.7.2 Deployment Timeline by Region
6.7.3 High vs Low Adoption Scenarios
6.8 Fleet Size and Utilization
6.8.1 Current Fleet Sizes
6.8.2 Fleet Growth Projections
6.9 Trip and Revenue Metrics
6.9.1 Trip Volume Analysis
6.9.2 Average Trip Characteristics
6.9.3 Revenue Per Trip
6.9.4 Revenue Per Vehicle Per Day
6.9.5 Service Revenue Forecast
6.10 Safety Performance
6.10.1 Safety Metrics Overview
6.10.2 Miles Per Disengagement Analysis
6.10.3 Collision Data and Analysis
6.10.4 Comparison with Human Drivers
6.10.5 Safety Improvement Trajectories
6.10.6 Regulatory Safety Requirements
6.11 Economic Analysis
6.11.1 Total Cost of Ownership Model
6.11.2 Capital Expenditure Requirements
6.11.3 Operating Expenditure Breakdown
6.11.4 Revenue Model Analysis
6.11.5 Path to Profitability
6.11.6 Break-Even Analysis
6.11.7 Comparison with Ride-Hailing Economics
6.12 Roboshuttles and Fixed-Route Services
6.12.1 Market Definition
6.12.1.1 Use Cases Airport Shuttles
6.12.1.2 University/Campus Shuttles
6.12.1.3 Business Park Shuttles
6.12.1.4 Last-Mile Connectivity
6.12.1.5 Theme Parks and Resorts
6.12.2 Technology Requirements 6
6.12.3 Key Players
6.12.4 Major Deployments
6.12.5 Market Forecast
6.13 Competitive Landscape
6.13.1 Market Structure
6.13.2 US Market Players
6.13.3 China Market Players
6.13.4 European Players
6.13.5 Market Share
6.13.6 Competitive Strategies
6.14 Future Outlook
6.14.1 Technology Evolution
6.14.2 Market Expansion Projections
6.14.3 Business Model Evolution
6.14.4 Consolidation Expectations
7 AUTONOMOUS TRUCKS AND COMMERCIAL VEHICLES
7.1 Market Overview
7.1.1 Market Definition and Scope
7.1.2 Industry Pain Points
7.1.3 Value Proposition for Autonomous Trucking
7.1.4 Total Addressable Market
7.1.5 Current Market Status
7.1.6 Market Size Overview
7.2 Use Cases and Applications
7.2.1 Long-Haul Highway Operations (Hub-to-Hub)
7.2.2 Middle-Mile Logistics
7.2.3 Short-Haul and Regional Delivery
7.2.4 Port and Terminal Operations
7.2.5 Mining Operations
7.2.6 Yard Operations
7.2.7 Platooning
7.3 Technology Requirements
7.3.1 Vehicle Platform Requirements
7.3.2 Sensor Suite for Heavy-Duty Trucks
7.3.3 Computing Requirements
7.3.4 Redundancy and Safety Systems
7.3.5 Connectivity Requirements
7.3.6 Powertrain Considerations (Diesel vs Electric vs Hydrogen)
7.3.7 Unique Challenges for Trucks
7.4 SAE Level Analysis for Trucks
7.4.1 Level 2 ADAS for Trucks
7.4.2 Level 2+ for Trucks
7.4.3 Level 4 Hub-to-Hub
7.4.4 Level 4 Urban Delivery
7.4.5 Development Timeline
7.5 Economic Analysis
7.5.1 Total Cost of Ownership Model
7.5.2 Driver Cost Savings Analysis
7.5.3 Fuel Efficiency and Savings
7.5.4 Insurance Cost Impact
7.5.5 Maintenance Cost Analysis
7.5.6 Return on Investment
7.5.7 Break-Even Analysis
7.6 Ecosystem Requirements
7.6.1 Infrastructure Needs
7.6.2 Fleet Management Systems
7.6.3 Remote Monitoring and Support
7.6.4 Transfer Hub Requirements
7.6.5 Maintenance Network
7.6.6 Regulatory Requirements
7.6.7 Insurance Framework
7.7 Competitive Landscape
7.7.1 Market Structure
7.7.2 Technology Developers
7.7.3 OEM Strategies
7.7.4 Fleet Operator Adoption
7.8 Market Forecast
7.8.1 Unit Sales Forecast by SAE Level
7.8.2 Unit Sales Forecast by Region
7.8.3 Revenue Forecast
7.8.4 TaaS Revenue Forecast
7.8.5 Sensor Market for Trucks
7.9 Future Outlook
7.9.1 Technology Evolution
7.9.2 Regulatory Trajectory
7.9.3 Market Transformation
7.9.4 Implications for Trucking Industry
8 AUTONOMOUS BUSES AND PUBLIC TRANSIT
8.1 Market Overview
8.1.1 Market Definition
8.1.2 Bus Categories
8.1.2.1 Minibuses (8-15 passengers)
8.1.2.2 Midibuses (16-30 passengers)
8.1.2.3 Full-Size City Buses (30+ passengers)
8.1.2.4 Coach/Intercity Buses
8.1.3 Value Proposition
8.1.4 Current Market Status
8.1.5 Market Size Overview
8.2 Drivers and Challenges
8.2.1 Market Drivers
8.2.1.1 Labor Shortages
8.2.1.2 Operational Cost Reduction
8.2.1.3 Service Expansion
8.2.2 Market Challenges
8.2.2.1 Complex Operating Environments
8.2.2.2 Passenger Safety Requirements
8.2.2.3 Regulatory Hurdles
8.2.2.4 High Vehicle Costs
8.3 Technology Requirements
8.3.1 Vehicle Platform Requirements
8.3.2 Sensor Suite Specifications
8.3.3 Redundancy Requirements
8.3.4 Passenger Safety Systems
8.3.5 Accessibility Requirements
8.3.6 Fleet Management Integration
8.4 Deployment Models
8.4.1 Fixed-Route Services
8.4.2 On-Demand/Flexible Services
8.4.3 Controlled Environment Operations
8.4.4 Mixed Traffic Operations
8.4.5 Infrastructure-Supported Operations
8.5 Regional Market Analysis
8.5.1 Europe Market
8.5.2 United States Market
8.5.3 China Market
8.5.4 Japan Market
8.5.5 Other Regions
8.6 Key Deployments and Pilots
8.6.1 Europe Deployments
8.6.2 US Deployments
8.6.3 China Deployments
8.6.4 Asia-Pacific Deployments
8.6.5 Middle East Deployments
8.7 Economic Analysis
8.7.1 Vehicle Cost Analysis
8.7.2 Operating Cost Analysis
8.7.3 Total Cost of Ownership
8.7.4 Cost per Passenger-Mile
8.7.5 Comparison with Conventional Buses
8.8 Competitive Landscape
8.8.1 Key Players
8.8.2 Market Structure
8.8.3 Player Attrition Analysis
8.8.4 Partnership Landscape
8.9 Market Forecast
8.9.1 Unit Sales by Category
8.9.2 Unit Sales by Region
8.9.3 Revenue Forecast
8.9.4 Sensor Market for Buses
8.10 Future Outlook
8.10.1 Technology Evolution
8.10.2 Deployment Expansion
8.10.3 Integration with Public Transit
9 AUTONOMOUS DELIVERY VEHICLES
9.1 Market Overview
9.1.1 Market Definition
9.1.2 Last-Mile Delivery Challenges
9.1.3 Types of Autonomous Delivery Vehicles
9.1.4 Value Proposition
9.1.5 Current Market Status
9.1.6 Market Size Overview
9.2 Ground-Based Delivery Robots
9.2.1 Sidewalk Delivery Robots
9.2.1.1 Technology Overview
9.2.1.2 Payload Capacity
9.2.1.3 Speed and Range
9.2.1.4 Navigation Technology
9.2.1.5 Key Players
9.2.1.6 Deployments
9.2.2 Road-Based Delivery Vehicles
9.2.3 Technology Overview
9.2.3.1 Vehicle Specifications
9.2.3.2 Key Players
9.2.3.3 Deployments
9.2.4 Regulatory Framework
9.2.5 Market Forecast
9.3 Aerial Delivery (Drones)
9.3.1 Technology Overview
9.3.2 Drone Types for Delivery
9.3.3 Payload and Range Analysis
9.3.4 Regulatory Framework
9.3.4.1 FAA Regulations (US)
9.3.4.2 EASA Regulations (Europe)
9.3.4.3 Other Regional Regulations
9.3.5 Commercial Deployments
9.3.6 Key Players
9.3.7 Market Forecast
9.4 Use Cases
9.4.1 Food Delivery
9.4.2 Grocery Delivery
9.4.3 Parcel and Package Delivery
9.4.4 Medical and Pharmaceutical Delivery
9.4.5 Industrial Parts Delivery
9.4.6 Campus and Controlled Environment Delivery
9.5 Technology Requirements
9.5.1 Navigation and Localization
9.5.2 Obstacle Detection
9.5.3 Payload Management
9.5.4 Communication Systems
9.5.5 Security and Anti-Theft
9.6 Regional Market Analysis
9.6.1 United States Market
9.6.2 Europe Market
9.6.3 China Market
9.6.4 Asia-Pacific Market
9.6.5 Other Regions
9.7 Competitive Landscape
9.7.1 Ground Delivery Robot Players
9.7.2 Drone Delivery Players
9.7.3 Large Retailer Initiatives
9.7.4 Partnership Landscape
9.8 Market Forecast
9.8.1 Ground Robot Unit Forecast
9.8.2 Drone Unit Forecast
9.8.3 Revenue Forecast
9.8.4 Deliveries Per Day Forecast
9.9 Future Outlook
10 SPECIALTY AUTONOMOUS VEHICLES
10.1 Agricultural Autonomous Vehicles
10.1.1 Market Overview
10.1.2 Types of Agricultural AVs
10.1.2.1 Autonomous Tractors
10.1.2.2 Autonomous Harvesters
10.1.2.3 Autonomous Sprayers
10.1.2.4 Agricultural Drones
10.1.2.5 Autonomous Seeders
10.1.3 Technology Requirements
10.1.4 Key Players
10.1.5 Market Size and Forecast
10.1.6 Regional Analysis
10.2 Mining Autonomous Vehicles
10.2.1 Market Overview
10.2.2 Types of Mining AVs
10.2.2.1 Autonomous Haul Trucks
10.2.2.2 Autonomous Drilling Systems
10.2.2.3 Autonomous Load-Haul-Dump (LHD) Vehicles
10.2.2.4 Autonomous Dozers
10.2.3 Technology Requirements
10.2.4 Key Players
10.2.5 Major Deployments
10.2.6 Market Size and Forecast
10.3 Construction Autonomous Vehicles
10.3.1 Market Overview
10.3.2 Types of Construction AVs
10.3.2.1 Autonomous Excavators
10.3.2.2 Autonomous Bulldozers
10.3.2.3 Autonomous Dump Trucks
10.3.2.4 Autonomous Compactors
10.3.3 Technology Requirements
10.3.4 Key Players
10.3.5 Market Size and Forecast
10.4 Airport Ground Support Vehicles
10.4.1 Market Overview
10.4.2 Types of Airport AVs
10.4.2.1 Autonomous Baggage Tractors
10.4.2.2 Autonomous Passenger Shuttles
10.4.2.3 Autonomous Pushback Tractors
10.4.2.4 Autonomous Cargo Loaders
10.4.3 Key Deployments
10.4.4 Market Size and Forecast
10.5 Port and Terminal Vehicles
10.5.1 Market Overview
10.5.2 Types of Port AVs
10.5.2.1 Automated Guided Vehicles (AGVs)
10.5.2.2 Autonomous Straddle Carriers
10.5.2.3 Automated Yard Tractors
10.5.3 Major Deployments
10.5.4 Market Size and Forecast
10.6 Warehouse and Logistics Robots
10.6.1 Market Overview
10.6.2 Types of Warehouse Robots
10.6.2.1 Autonomous Mobile Robots (AMRs)
10.6.2.2 Automated Guided Vehicles (AGVs)
10.6.2.3 Autonomous Forklifts
10.6.2.4 Goods-to-Person Robots
10.6.2.5 Sorting Robots
10.6.3 Technology Overview
10.6.4 Key Players
10.6.5 Market Size and Forecast
10.7 Sanitation and Municipal Vehicles
10.7.1 Autonomous Street Sweepers
10.7.2 Autonomous Waste Collection
10.7.3 Autonomous Snow Removal
10.7.4 Key Deployments
10.7.5 Market Size and Forecast
10.8 Defence and Security Vehicles
10.8.1 Market Overview
10.8.2 Types of Defence AVs
10.8.3 Key Programs
10.8.4 Market Outlook
10.9 Urban Air Mobility and Passenger Drones
10.9.1 Market Definition
10.9.2 eVTOL Technology Overview
10.9.3 Use Cases
10.9.3.1 Air Taxis
10.9.3.2 Airport Shuttles
10.9.3.3 Intercity Travel
10.9.4 Regulatory Pathway
10.9.5 Key Players
10.9.6 Major Programs and Timelines
10.9.7 Infrastructure Requirements (Vertiports)
10.9.8 Market Size and Forecast
11 REGIONAL MARKET ANALYSIS
11.1 North America
11.1.1 United States
11.1.1.1 Market Overview and Size
11.1.1.2 Federal Regulatory Framework
11.1.2 Canada
11.2 Europe
11.2.1 European Union Overview
11.2.1.1 Market Overview and Size
11.2.1.2 EU Regulatory Framework
11.2.2 Germany
11.2.2.1 Market Overview
11.2.2.2 Regulatory Framework (StVG)
11.2.2.3 Testing Infrastructure
11.2.2.4 OEM Activities
11.2.2.5 Key Deployments
11.2.2.6 Market Forecast
11.2.3 United Kingdom
11.2.3.1 Market Overview
11.2.3.2 Automated Vehicles Act 2024
11.2.3.3 Testing Framework
11.2.3.4 Key Players
11.2.3.5 Market Forecast
11.2.4 France
11.2.4.1 Market Overview
11.2.4.2 Regulatory Framework
11.2.4.3 Key Initiatives
11.2.4.4 Market Forecast
11.2.5 Netherlands
11.2.5.1 Market Overview
11.2.5.2 Testing Programs
11.2.5.3 Market Forecast
11.2.6 Sweden
11.2.7 Other European Markets
11.3 Asia-Pacific
11.3.1 China
11.3.1.1 Market Overview and Size
11.3.1.2 National Policy Framework
11.3.1.3 Testing and Pilot Zones
11.3.1.4 Provincial/City Regulations
11.3.1.5 Domestic Technology Development
11.3.1.6 Major Players
11.3.1.7 Consumer Adoption
11.3.1.8 5G and V2X Infrastructure
11.3.1.9 Market Forecast
11.3.2 Japan
11.3.2.1 Market Overview
11.3.2.2 Regulatory Framework (Road Traffic Act)
11.3.2.3 Government Initiatives
11.3.2.4 OEM Strategies
11.3.2.5 Key Deployments
11.3.2.6 Market Forecast
11.3.3 South Korea
11.3.3.1 Market Overview
11.3.3.2 Government Support
11.3.3.3 Key Players
11.3.3.4 Market Forecast
11.3.4 Singapore
11.3.4.1 Market Overview
11.3.4.2 Regulatory Framework
11.3.4.3 Testing Programs
11.3.4.4 Key Deployments
11.3.5 Australia
11.3.5.1 Market Overview
11.3.5.2 Regulatory Framework
11.3.5.3 Testing Programs
11.3.5.4 Market Forecast
11.3.6 India
11.3.6.1 Market Overview
11.3.6.2 Regulatory Development
11.3.6.3 ADAS Adoption
11.3.6.4 Key Initiatives
11.3.6.5 Market Forecast
11.3.7 Southeast Asia
11.3.7.1 Thailand
11.3.7.2 Malaysia
11.3.7.3 Indonesia
11.3.7.4 Vietnam
11.4 Middle East and Africa
11.4.1 United Arab Emirates
11.4.1.1 Market Overview
11.4.1.2 Dubai AV Strategy
11.4.1.3 Abu Dhabi Initiatives
11.4.1.4 Key Deployments
11.4.1.5 Market Forecast
11.4.2 Saudi Arabia
11.4.2.1 Market Overview
11.4.2.2 Vision 2030 Alignment
11.4.2.3 NEOM and Other Projects
11.4.2.4 Market Forecast
11.4.3 Qatar
11.4.4 Israel
11.4.4.1 AV Technology Hub
11.4.4.2 Key Companies
11.4.4.3 Testing Programs
11.4.5 Africa
11.4.5.1 South Africa
11.4.5.2 Other Markets
11.5 Latin America
11.5.1 Brazil
11.5.2 Mexico
11.5.3 Chile
11.5.4 Argentina
11.5.5 Other Markets
11.6 Regional Comparison and Summary
11.6.1 Market Size Comparison
11.6.2 Regulatory Readiness Comparison
11.6.3 Technology Adoption Comparison
11.6.4 Investment Comparison
11.6.5 Growth Rate Comparison
12 REGULATORY AND LEGAL FRAMEWORK
12.1 International Standards and Guidelines
12.1.1 SAE International Standards
12.1.1.1 SAE J3016 (Automation Levels)
12.1.1.2 SAE J3018 (Safety)
12.1.1.3 Other SAE Standards
12.1.2 ISO Standards
12.1.2.1 ISO 26262 (Functional Safety)
12.1.2.2 ISO 21448 (SOTIF)
12.1.2.3 ISO 22737 (Low-Speed AVs)
12.1.2.4 ISO 34502 (Test Scenarios)
12.1.2.5 Other Relevant ISO Standards
12.1.3 UNECE Regulations
12.1.3.1 UN R79 (Steering)
12.1.3.2 UN R157 (ALKS)
12.1.3.3 UN R158 (Reversing)
12.1.3.4 UN R159 (MOIS)
12.1.3.5 Upcoming Regulations
12.1.4 IEEE Standards
12.1.5 NIST Guidelines
12.2 Type Approval and Certification
12.2.1 Type Approval Overview
12.2.2 Self-Certification (US)
12.2.3 EU Type Approval
12.2.4 China CCC Certification
12.2.5 Japan Type Approval
12.2.6 International Harmonization Efforts
12.3 Testing and Validation Requirements
12.3.1 On-Road Testing Permits
12.3.2 Test Driver/Operator Requirements
12.3.3 Minimum Testing Requirements
12.3.4 Simulation Requirements
12.3.5 Scenario Databases
12.3.6 Safety Case Submissions
12.3.7 Validation Frameworks
12.4 Operational Regulations
12.4.1 Operating Permits
12.4.2 Driverless Operation Permits
12.4.3 Geographic Restrictions
12.4.4 Speed Restrictions
12.4.5 Weather/Condition Restrictions
12.4.6 Reporting Requirements
12.5 Liability Framework
12.5.1 Product Liability
12.5.2 Driver/Operator Liability
12.5.3 Manufacturer Liability
12.5.4 Software Provider Liability
12.5.5 Liability Shift at L3+
12.5.6 Criminal Liability Considerations
12.5.7 International Comparison
12.6 Insurance Framework
12.6.1 Current Insurance Requirements
12.6.2 Insurance Product Development
12.6.3 Risk Assessment Models
12.6.4 Premium Projections
12.6.5 Claims Handling
12.6.6 Reinsurance Market
12.7 Cybersecurity Regulations
12.7.1 UNECE R155 (CSMS)
12.7.2 UNECE R156 (SUMS)
12.7.3 Regional Requirements
12.7.4 Industry Standards
12.7.5 Compliance Requirements
12.8 Data Privacy Regulations
12.8.1 GDPR (Europe)
12.8.2 CCPA/CPRA (California)
12.8.3 China Data Security Law
12.8.4 Data Localization Requirements
12.8.5 In-Vehicle Data Collection
12.8.6 Privacy-by-Design Requirements
12.9 AI Governance and Ethics
12.9.1 EU AI Act
12.9.2 US AI Framework
12.9.3 China AI Regulations
12.9.4 Ethical Decision-Making (Trolley Problem)
12.9.5 Algorithmic Accountability
12.9.6 Explainability Requirements
12.10 Infrastructure Regulations
12.10.1 V2X Spectrum Allocation
12.10.2 Road Marking Standards
12.10.3 Signage Requirements
12.10.4 Communication Standards
12.11 Future Regulatory Outlook
12.11.1 Expected Regulatory Developments
12.11.2 Harmonization Efforts
12.11.3 Emerging Focus Areas
12.11.4 Timeline Projections
13 MARKET FORECASTS
13.1 Global Autonomous Systems Market Forecast
13.1.1 Market Size by Segment
13.1.2 Market Size by Application
13.1.3 Growth Rate Analysis
13.2 Autonomous Passenger Vehicle Forecast (Detailed)
13.2.1 Global Unit Sales by SAE Level
13.2.2 Global Revenue by SAE Level
13.2.3 Regional Breakdown
13.3 Robotaxi Market Forecast
13.3.1 Vehicle Sales Forecast
13.3.2 Fleet Size Forecast
13.3.3 Service Revenue Forecast
13.3.4 Regional Breakdown
13.4 Autonomous Truck Market Forecast (Detailed)
13.4.1 Unit Sales by SAE Level
13.4.2 Unit Sales by Region
13.4.3 Revenue Forecast
13.4.4 TaaS Revenue Forecast
13.5 Autonomous Bus Market Forecast
13.5.1 Roboshuttle Forecast
13.5.2 Minibus Forecast
13.5.3 Full-Size Bus Forecast
13.5.4 Regional Breakdown
13.6 Autonomous Delivery Vehicle Forecast
13.6.1 Ground Robot Forecast
13.6.2 Drone Delivery Forecast
13.6.3 Road-Based Delivery Pod Forecast
13.7 Specialty Vehicle Forecast
13.7.1 Agricultural AV Forecast
13.7.2 Mining AV Forecast
13.7.3 Construction AV Forecast
13.7.4 Warehouse Automation Forecast
13.7.5 Urban Air Mobility Forecast
13.8 Component and Technology Forecasts
13.8.1 Sensor Market Forecast
13.8.2 Computing Platform Forecast
13.8.3 Software Market Forecast
13.8.4 Connectivity Market Forecast
13.8.5 HD Mapping Market Forecast
13.9 Scenario Analysis
13.9.1 Base Case Scenario
13.9.2 Optimistic Scenario
13.9.3 Pessimistic Scenario
13.9.4 Scenario Comparison
14 COMPANY PROFILES
14.1 Automotive OEMs (34 company profiles)
14.2 Full-Stack Autonomous Vehicle Technology Companies (18 company profiles)
14.3 Tier 1 Automotive Suppliers (19 company profiles)
14.4 Semiconductor and Computing Platform Providers(17 company profiles)
14.5 LiDAR Sensor Companies (12 company profiles)
14.6 Radar Sensor Companies (11 company profiles)
14.7 Camera and Vision Companies (19 company profiles)
14.9 HD Mapping Companies (9 company profiles)
14.10 Autonomous Trucking Companies (18 company profiles)
14.11 Roboshuttle and Autonomous Bus Companies (16 company profiles)
14.12 Delivery Robot and Drone Companies (14 company profiles)
14.13 Teleoperation and Remote Support Companies (7 company profiles)
14.14 V2X and Connectivity Companies (8 company profiles)
14.15 Simulation and Testing Companies(10 company profiles)
14.16 Insurance and Data Companies (9 company profiles)
15 REFERENCES
List of Tables/Graphs
List of Tables
Table1 Market Definitions and Inclusions/Exclusions
Table2 SAE J3016 Levels of Driving Automation Comprehensive Summary
Table3 Hands-On, Eyes-On, Mind-On Requirements by SAE Level
Table4 Key Market Metrics Summary 2026 vs 2036
Table5 Global Autonomous Systems Market Value by Segment 2026-2036 (US$ Billion)
Table6 Global Autonomous Vehicle Market by Type 2026-2036 (US$ Billion)
Table7 Global AV Market by SAE Level 2026-2036 (US$ Billion)
Table8 Global AV Market by Region 2026-2036 (US$ Billion)
Table9 Market Drivers Impact Assessment Matrix
Table10 Market Restraints Impact Assessment Matrix
Table11 Technology Maturity Assessment by Component
Table12 Top 30 Funded Autonomous Vehicle Companies 2015-2025
Table13 Annual Investment in Autonomous Vehicle Technology 2015-2036
Table14 Investment by Technology Category 2020-2025
Table15 Geographic Distribution of AV Investments
Table16 Major Institutional Investors in AV Technology
Table17 Regional Market Comparison Summary
Table18 Historical Milestones in Autonomous Vehicle Development
Table19 Evolution of Autonomous Driving Approaches
Table20 DARPA Challenge Results and Impact
Table21 Detailed Comparison of SAE Levels with All Requirements
Table22 Sample ADAS Features Mapped to SAE Levels
Table23 SAE Level Progression and Technology Requirements
Table24 ODD Characteristics by SAE Level
Table25 Global Vehicle Distribution by SAE Level 2020-2036
Table26 Comprehensive Taxonomy of Autonomous Systems
Table27 Autonomous System Types by Domain and Application
Table28 Market Size Comparison by Autonomous System Type
Table29 Autonomous Vehicle Types by Application and SAE Level
Table30 Market Segmentation by Vehicle Type
Table31 Vehicle Type Characteristics Comparison
Table32 Key Players Across Each Value Chain Segment
Table33 Margin Analysis by Value Chain Position
Table34 Business Model Framework for Autonomous Vehicles
Table35 Revenue Models Comparison by Segment
Table36 Revenue Stream Evolution for OEMs
Table37 MaaS Revenue Model Breakdown
Table38 Global Road Fatalities by Region 2015-2025
Table39 Human Error Contribution to Road Accidents
Table40 Projected Accident Reduction with AV Adoption by SAE Level
Table41 Safety Benefits Timeline by Technology Level
Table42 Driver Shortages by Region and Vehicle Type
Table43 Truck Driver Shortage Projections 2025-2035
Table44 Labor Cost Trends in Transportation Sector
Table45 Total Cost of Ownership Comparison: Human vs Autonomous Operations
Table46 Operational Efficiency Gains by Application
Table47 TCO Breakdown Comparison by Fleet Type
Table48 Urbanization Statistics by Region
Table49 Traffic Congestion Economic Impact
Table50 Environmental and Sustainability Goals
Table51 Emission Reduction Potential by AV Application
Table52 Environmental Benefits of Autonomous Mobility
Table53 Key Technology Breakthroughs 2020-2025
Table54 Detailed Cost Breakdown of AV Technology Stack
Table55 AV Technology Cost Structure by SAE Level
Table56 Cost Reduction Projections 2026-2036
Table57 Cybersecurity Threat Assessment
Table58 Cybersecurity Risk Framework for AVs
Table59 Data Privacy Regulations Impacting Avs
Table60 Data Types Collected by Autonomous Vehicles
Table61 Consumer Trust Levels by Region and Demographic
Table62 Willingness to Pay for ADAS/AD Features
Table63 Infrastructure Readiness by Region
Table64 Technical Challenge Assessment Matrix
Table65 Edge Case Categories and Frequency
Table66 Emerging Market Opportunity Assessment
Table67 New Mobility Service Opportunity Sizing
Table68 MaaS Market Evolution
Table69 Data Monetization Revenue Potential
Table70 Aftermarket Opportunity Assessment
Table71 Scaling Challenge Framework
Table72 Supply Chain Risk Assessment
Table73 Companies by Architecture Approach
Table74 Sensor Specification Evolution 2020-2036
Table75 OEMs with ADAS OTA Update Capabilities
Table76 EV and AV Market Convergence
Table77 EV Platform AV Integration Status
Table78 Autonomous Vehicle Technology Stack
Table79 Technology Component Overview
Table80 Sensor Characteristics Comparison (Camera, LiDAR, Radar, Ultrasonic)
Table81 Camera Specifications for Autonomous Driving Applications
Table82 Camera Count by Vehicle Type and SAE Level
Table83 Leading Automotive Camera Suppliers and Market Share
Table84 Comprehensive Comparison of LiDAR Technologies
Table85 LiDAR Product Specifications by Manufacturer
Table86 LiDAR Count by Vehicle Type and SAE Level
Table87 LiDAR Supplier Competitive Analysis
Table88 Specifications by Range Category
Table89 Radar Frequency Band Comparison
Table90 4D Imaging Radar Product Comparison
Table91 Radar Count by Vehicle Type and SAE Level
Table92 Automotive Radar Suppliers and Market Positioning
Table93 Ultrasonic Sensor Applications and Specifications
Table94 Infrared Sensor Types Comparison
Table95 Thermal Camera Detection Advantages
Table96 Thermal/IR Camera Suppliers and Products
Table97 Sensor Fusion Approach Comparison
Table98 Sensor Fusion Pipeline
Table99 Recommended Sensor Suite Configurations by SAE Level
Table100 Sensor Suite Cost by Configuration
Table101 Computing Platform Requirements Summary
Table102 Automotive SoC Performance Comparison
Table103 SoC Product Comparison by Manufacturer
Table104 SoC Power Consumption and Thermal Characteristics
Table105 AI Accelerator Types Comparison
Table106 ECU Count Reduction with Architecture Evolution
Table107 Edge vs Cloud Processing Comparison
Table108 Safety Requirements by SAE Level
Table109 Software Layer Functions
Table110 Perception Tasks and Algorithms
Table111 Localization Method Comparison
Table112 HD Map Content Requirements
Table113 HD Map Provider Coverage and Capabilities
Table114 Prediction and Planning Pipeline
Table115 Planning Algorithm Comparison
Table116 Control Algorithm Characteristics
Table117 End-to-End vs Modular Architecture Comparison
Table118 Companies Using End-to-End vs Modular Approaches
Table119 Software Standards for Autonomous Vehicles
Table120 Simulation Platform Comparison
Table121 Software Market by Segment
Table122 Connectivity Requirements by Application
Table123 V2X Use Cases and Requirements
Table124 DSRC vs C-V2X Comparison
Table125 V2X Standards Comparison
Table126 V2X Deployment Status by Region
Table127 V2X Infrastructure Deployment by Country
Table128 Cellular Generation Capabilities Comparison
Table129 5G Network Deployment for AV Applications by Country
Table130 5G Coverage and AV Deployment Correlation
Table131 Satellite Communication Options for Avs
Table132 Telematics Platform Providers
Table133 Connectivity Market by Technology
Table134 Remote Monitoring Capabilities
Table135 Remote Driving Latency Requirements
Table136 Teleoperation Center Requirements
Table137 Teleoperation Service Providers and Capabilities
Table138 Supervised Learning Tasks in Avs
Table139 Unsupervised Learning Applications
Table140 Neural Network Architecture Comparison
Table141 AI Governance Frameworks
Table142 Global Passenger Car Sales by SAE Level 2020-2036
Table143 Key Growth Drivers and Their Impact
Table144 OEM Development Pathway Choices
Table145 ADAS Feature Adoption Rates by Region 2020-2025
Table146 ADAS Feature Penetration Trends
Table147 ADAS Features Mandated by Regulation
Table148 Consumer Demand for ADAS Features
Table149 L0-L1 Vehicle Sales Forecast 2026-2036
Table150 L0-L1 Market Share Decline
Table151 L2 Vehicle Sales Forecast by Region 2026-2036
Table152 L2 Systems by OEM
Table153 L2+ Systems Detailed Comparison
Table154 L2+ Feature Availability by Vehicle Model
Table155 L2+ Vehicle Sales Forecast 2026-2036
Table156 L3-Approved Vehicles by Market and OEM
Table157 L3 ODD Specifications by Vehicle
Table158 L3 Vehicle Sales Forecast 2026-2036
Table159 L4 Highway vs L4 Urban Requirements Comparison
Table160 OEM L4 Development Status and Timelines
Table161 L4 Highway Vehicle Sales Forecast 2026-2036
Table162 L4 Urban Vehicle Sales Forecast 2026-2036
Table163 OEM Positioning in Autonomous Passenger Vehicle Market
Table164 OEM Autonomous Driving Strategy Comparison
Table165 Passenger AV Market Share by OEM
Table166 Passenger Vehicle AV Market Future Scenarios
Table167 Key Milestones and Timeline
Table168 Global Robotaxi Market Size 2026-2036 (Vehicles, Revenue, Services)
Table169 Robotaxi Market Growth Trajectory
Table170 Robotaxi vs Private L4 Comparison
Table171 MaaS Value Proposition Analysis
Table172 Business Model Comparison by Operator
Table173 Robotaxi Unit Economics Breakdown
Table174 Robotaxi Sensor Suite Comparison by Operator
Table175 Robotaxi Computing Platform Specifications
Table176 Robotaxi Vehicle Platform Comparison
Table177 Purpose-Built vs Converted Vehicle Comparison
Table178 Purpose-Built Robotaxi Specifications
Table179 Operational Status of Major Robotaxi Services
Table180 ODD Characteristics by Operator
Table181 US Robotaxi Deployments by City and Operator
Table182 US City Deployment Timeline
Table183 US Fleet Size by City
Table184 China Robotaxi Deployments by City
Table185 China Fleet Size by Operator and City
Table186 European Robotaxi Pilots and Deployments
Table187 Middle East Robotaxi Initiatives
Table188 Other Regional Robotaxi Deployments
Table189 Projected Number of Cities with Robotaxi Services 2026-2036
Table190 Robotaxi City Deployment Timeline by Region
Table191 City Readiness Assessment
Table192 City Rollout Map 2030 Projection
Table193 Current Robotaxi Fleet Size by Operator
Table194 Fleet Utilization Rates by Market
Table195 Fleet Utilization Optimization Potential
Table196 Trip Volume by Major Operator
Table197 Global Robotaxi Service Revenue 2026-2036 (US$ Billion)
Table198 Revenue Per Vehicle Trends
Table199 Miles Per Disengagement by Company 2020-2025
Table200 Disengagement Rate Improvement Trends
Table201 Collision Statistics by Operator
Table202 Robotaxi Safety Performance vs Human Drivers
Table203 Safety Performance Benchmarks
Table204 Robotaxi TCO Detailed Analysis
Table205 Robotaxi Cost Structure Breakdown
Table206 Robotaxi vs Ride-Hailing Unit Economics
Table207 Roboshuttle Use Case Analysis
Table208 Roboshuttle Revenue Forecast
Table209 Robotaxi Operator Competitive Analysis
Table210 Robotaxi Market Share by Operator
Table211 Competitive Strategy Comparison
Table212 Robotaxi Market Future Scenarios
Table213 Global Autonomous Truck Market Size 2026-2036
Table214 Autonomous Trucking Market Growth Trajectory
Table215 Trucking Industry Pain Points Analysis
Table216 Use Case Analysis by Complexity and Value
Table217 Autonomous Truck Sensor Suite Specifications
Table218 Computing Platform Requirements for Trucks
Table219 Truck-Specific Sensor Challenges
Table220 Powertrain Options for Autonomous Trucks
Table221 Autonomous Truck Capabilities by SAE Level
Table222 TCO Comparison: Conventional vs L2 vs L4 Trucks
Table223 Driver Cost Savings by Region
Table224 TCO Sensitivity Analysis
Table225 Autonomous Truck Ecosystem Stakeholder Mapping
Table226 Ecosystem Development Requirements
Table227 Autonomous Trucking Companies: Technology and Status
Table228 OEM Autonomous Truck Programs
Table229 Investment in Autonomous Trucking Companies
Table230 Autonomous Truck Unit Sales by SAE Level 2026-2036
Table231 Trucking-as-a-Service Revenue Forecast
Table232 Autonomous Trucking Future Scenarios
Table233 Autonomous Bus Market Size 2026-2036
Table234Bus Categories by Passenger Capacity
Table235 Bus Category Characteristics Comparison
Table236 Autonomous Bus Market Growth
Table237 Autonomous Bus Drivers and Challenges
Table238 Autonomous Bus Sensor Suite by Category
Table239 Safety System Requirements
Table240 Deployment Model Comparison
Table241 Autonomous Bus Market by Region 2026-2036
Table242 Regional Deployment Comparison
Table243 Regional Regulatory Status
Table244 Major Autonomous Bus Pilots Worldwide
Table245 Deployment Outcomes Analysis
Table246 Autonomous Bus TCO Analysis
Table247 Cost Savings Potential from Autonomous Buses
Table248 Cost Comparison: Autonomous vs Conventional
Table249 Autonomous Bus Competitive Analysis
Table250 Key Partnerships in Autonomous Bus Sector
Table251 Autonomous Bus Unit Sales by Category 2026-2036
Table252 Autonomous Bus Revenue Forecast
Table253 Revenue by Region
Table254 Autonomous Bus Market Future Scenarios
Table255 Key Milestones and Timeline
Table256 Autonomous Delivery Vehicle Market 2026-2036
Table257 Autonomous Delivery Market Segmentation
Table258 Last-Mile Delivery Pain Points
Table259 Ground Delivery Robot Specifications by Company
Table260 Delivery Robot Technology Comparison
Table261 Delivery Robot Deployment Locations
Table262 Drone Delivery Specifications by Company
Table263 Drone Delivery Regulatory Status by Country
Table264 Drone Delivery Commercial Deployments
Table265 Autonomous Delivery Use Case Analysis
Table266 Use Case Economics Comparison
Table267 Technology Requirements by Vehicle Type
Table268 Autonomous Delivery Market by Region 2026-2036
Table269 Regional Market Comparison
Table270 Key Players in Autonomous Delivery
Table271 Retailer Autonomous Delivery Programs
Table272 Ground Delivery Robot Unit Sales 2026-2036
Table273 Delivery Drone Unit Sales 2026-2036
Table274 Daily Deliveries by Autonomous Vehicles Forecast
Table275 Autonomous Delivery Future Scenarios
Table276 Key Milestones and Timeline
Table277 Agricultural Autonomous Vehicle Market 2026-2036
Table278 Precision Agriculture Technology Adoption
Table279 Agricultural AV Types and Applications
Table280 Key Agricultural AV Players
Table281 Mining AV Market Forecast 2026-2036
Table282 Autonomous Mining Operations by Region
Table283 Mining AV Deployments Worldwide
Table284 Key Mining AV Players
Table285 Construction AV Market 2026-2036
Table286 Construction AV Adoption Drivers
Table287 Key Construction AV Players
Table288 Airport Autonomous Vehicle Deployments
Table289 Airport AV Use Cases
Table290 Airport AV Market Forecast
Table291 Port Automation Market 2026-2036
Table292 Major Automated Port Deployments
Table293 Warehouse Automation Market 2026-2036
Table294 Warehouse Robot Market Segmentation
Table295 Key Warehouse Robot Players
Table296 Warehouse Automation Adoption by Industry
Table297 Municipal AV Market Forecast
Table298 Municipal AV Applications
Table299 Defence AV Market Overview
Table300 Defence AV Applications
Table301 Urban Air Mobility Market 2026-2036
Table302 Key eVTOL Players and Programs
Table303 Planned Vertiport Locations
Table304 US Autonomous Vehicle Market by Segment 2026-2036
Table305 US State AV Legislation Comprehensive Summary
Table306 US AV Investment by Category
Table307 Canada AV Market Forecast 2026-2036
Table308 Canada AV Testing Locations
Table309 Provincial AV Regulations
Table310 EU AV Market by Country 2026-2036
Table311 EU AV Regulatory Framework Overview
Table312 UNECE Regulation Status by Country
Table313 EU AV Regulatory Harmonization Status
Table314 Germany AV Market Forecast 2026-2036
Table315 Germany AV Testing Zones
Table316 German OEM AV Programs
Table317 UK AV Market Forecast 2026-2036
Table318 UK AV Regulatory Timeline
Table319 UK AV Companies and Initiatives
Table320 France AV Market Forecast
Table321 Netherlands AV Market Overview
Table322 Sweden AV Market Overview
Table323 Other European Markets Summary
Table324 China AV Market by Segment 2026-2036
Table325 China AV Policy Evolution
Table326 China AV Testing Zones and Mileage
Table327 Chinese AV Technology Companies
Table328 Japan AV Market Forecast 2026-2036
Table329 Japan OEM AV Programs
Table330 South Korea AV Market Forecast 2026-2036
Table331 South Korea AV Initiatives
Table332 Singapore AV Deployments and Pilots
Table333 Singapore AV Testing Zones
Table334 Australia AV Market Overview
Table335 India ADAS and AV Market Forecast 2026-2036
Table336 India ADAS Market Growth
Table337 Southeast Asia AV Market Overview
Table338 UAE AV Market and Initiatives
Table339 UAE AV Deployment Plans
Table340 Saudi Arabia AV Market Forecast
Table341 Saudi Arabia AV Initiatives
Table342 Qatar AV Initiatives
Table343 Israel AV Technology Companies
Table344 Israel AV Ecosystem
Table345 Africa AV Market Outlook
Table346 Latin America AV Market Overview
Table347 Latin America AV Potential
Table348 Regional Market Comparison Matrix
Table349 Global AV Market by Region Summary 2026-2036
Table350 Regional Readiness Index
Table351 Key International AV Standards and Regulations
Table352 Standards Landscape Overview
Table353 ISO Standard Requirements Summary
Table354 Type Approval Process Comparison by Region
Table355 Type Approval Requirements by Market
Table356 Testing Requirements by Jurisdiction
Table357 Testing Permit Requirements Comparison
Table358 Operational Regulation Comparison
Table359 Permit Types and Requirements
Table360 Liability Framework Comparison by Country
Table361 Liability Assignment by SAE Level
Table362 Liability Case Studies
Table363 Insurance Requirements by Jurisdiction
Table364 Insurance Premium Projections for AVs
Table365 Insurance Industry Readiness Assessment
Table366 Cybersecurity Standards for Connected Vehicles
Table367 Cybersecurity Compliance Framework
Table368 Cybersecurity Requirements by Region
Table369 Data Privacy Regulations by Region
Table370 Data Types and Privacy Requirements
Table371 AI Regulations Impacting Autonomous Vehicles
Table372 AI Governance Framework for AVs
Table373 AI Compliance Requirements
Table374 V2X Spectrum Allocation by Region
Table375 Infrastructure Requirements
Table376 Expected Regulatory Milestones
Table377 Global Autonomous Systems Market 2026-2036 (US$ Billion)
Table378 Global Passenger Vehicle Sales by SAE Level 2026-2036 (Million Units)
Table379 Passenger Vehicle Revenue by SAE Level 2026-2036 (US$ Billion)
Table380 North America Passenger AV Forecast 2026-2036
Table381 Europe Passenger AV Forecast 2026-2036
Table382 China Passenger AV Forecast 2026-2036
Table383 Japan Passenger AV Forecast 2026-2036
Table384 South Korea Passenger AV Forecast 2026-2036
Table385 Rest of World Passenger AV Forecast 2026-2036
Table386 Global Robotaxi Vehicle Sales Forecast 2026-2036
Table387 Global Robotaxi Service Revenue Forecast 2026-2036
Table388 Robotaxi Market by Region 2026-2036
Table389 Global Autonomous Truck Sales by SAE Level 2026-2036
Table390 Autonomous Truck Market by Region 2026-2036
Table391 Trucking-as-a-Service Revenue Forecast 2026-2036
Table392 Roboshuttle Unit Sales Forecast 2026-2036
Table393 Autonomous Bus Unit Sales by Category 2026-2036
Table394 Autonomous Bus/Shuttle Market Revenue
Table395 Autonomous Bus Market by Region 2026-2036
Table396 Ground Delivery Robot Market Forecast 2026-2036
Table397 Drone Delivery Market Forecast 2026-2036
Figure129 Table398 Autonomous Delivery Market Growth
Table399 Agricultural AV Market Forecast 2026-2036
Table400 Mining AV Market Forecast 2026-2036
Table401 Construction AV Market Forecast 2026-2036
Table402 Warehouse Automation Market Forecast 2026-2036
Table403 Urban Air Mobility Market Forecast 2026-2036
Table404 Specialty Vehicle Market Comparison
Table405 Camera Market for AVs 2026-2036
Table406 LiDAR Market for AVs 2026-2036
Table407 Radar Market for AVs 2026-2036
Table408 Ultrasonic Sensor Market 2026-2036
Table409 Automotive SoC Market Forecast 2026-2036
Table410 Computing Platform Revenue Trends
Table411 ADAS and AD Software Market by SAE Level 2026-2036
Table412 Software Market by Region 2026-2036
Table413 Software Market by Application 2026-2036
Table414 V2X Market Forecast 2026-2036
Table415 Automotive 5G Market Forecast 2026-2036
Table416 HD Map Market Forecast 2026-2036
Table417 Scenario Comparison Summary
Table418 Scenario Sensitivity Analysis
List of Figures
Figure1 Report Coverage Framework and Scope
Figure2 Market Taxonomy and Segmentation Structure
Figure3 Visual Representation of SAE Levels with Driver/System Responsibilities
Figure4 Technology and Sensor Requirements Progression by SAE Level
Figure5 Global Autonomous Systems Market Growth Trajectory 2026-2036
Figure6 Global Autonomous Systems Market by Application 2026-2036
Figure7 Market Share by Autonomous System Type 2026 vs 2036
Figure8 AV Market Share by Vehicle Type 2026 vs 2036
Figure9 SAE Level Distribution Evolution 2026-2036
Figure10 Regional Market Share Comparison 2026 vs 2036
Figure11 Technology Readiness Level by Application Segment
Figure12 Market Positioning Matrix of Leading Players
Figure13 Key Trends Impact Timeline
Figure14 Timeline of Key Autonomous Vehicle Milestones 1920-2025
Figure15 Driver vs System Responsibility Matrix Across SAE Levels
Figure16 Addressable Market by Vehicle Category 2026-2036
Figure17 Comprehensive Autonomous Vehicle Industry Value Chain
Figure18 Value Chain Evolution 2020-2036
Figure19 Technology Cost Reduction Curves
Figure20 Emerging Market Growth Potential Matrix
Figure21 Data Value Chain in Autonomous Vehicles
Figure22 End-to-End vs Modular Software Architecture Comparison
Figure23 Architecture Trend Evolution Timeline
Figure24 Sensor Technology Trend Timeline
Figure25 Software-Defined Vehicle Architecture
Figure26 Sensor Technology Comparison Matrix
Figure27 Camera Placement in Autonomous Vehicles by SAE Level
Figure28 Camera Technology Evolution Timeline
Figure29 Camera Market Size and Forecast 2026-2036
Figure30 LiDAR Cost Reduction Trajectory 2015-2036
Figure31 LiDAR Market Share by Technology Type
Figure32 LiDAR Market Size and Forecast 2026-2036
Figure33 Radar Evolution from 2D to 4D Imaging
Figure34 Automotive Radar Market Size and Forecast
Figure35 Ultrasonic Sensor Placement Patterns
Figure36 Electromagnetic Spectrum Segmentation for Automotive
Figure37 Emerging Sensor Technology Roadmap
Figure38 Sensor Fusion Architecture Types
Figure39 Sensor Count Evolution by SAE Level
Figure40 Computing Power Requirements by SAE Level
Figure41 SoC Architecture Block Diagram
Figure42 SoC Computing Power Evolution (TOPS) 2015-2036
Figure43 AI Hardware Architecture Options
Figure44 E/E Architecture Evolution
Figure45 Domain Controller vs Zonal Architecture
Figure46 Edge-Cloud Computing Architecture
Figure47 Automotive Computing Platform Market Size 2026-2036
Figure48 Autonomous Driving Software Stack
Figure49 Perception System Architecture
Figure50 Object Detection Model Evolution
Figure51 Localization System Architecture
Figure52 HD Map Layers and Content
Figure53 HD Map Market Size 2026-2036
Figure54 Control System Architecture
Figure55 End-to-End Model Architecture Examples
Figure56 AUTOSAR Architecture
Figure57 Simulation and Testing Framework
Figure58 Validation V-Model for Avs
Figure59 Autonomous Driving Software Market Size 2026-2036
Figure60 Connectivity Technology Framework
Figure61 V2X Communication Framework
Figure62 5G Network Architecture for AVs
Figure63 Telematics System Architecture
Figure64 Automotive Connectivity Market Size 2026-2036
Figure65 Teleoperation Concept Illustration
Figure66 Remote Assistance Workflow
Figure67 Remote Driving System Architecture
Figure68 Teleoperation Market Size Forecast
Figure69AI/ML Taxonomy for Autonomous Driving
Figure70 Reinforcement Learning Framework for Avs
Figure71 Transformer Architecture for Autonomous Driving
Figure72 Foundation Model Applications in Avs
Figure73 Data Pipeline for Autonomous Driving
Figure74 Passenger Vehicle AV Market Evolution Timeline
Figure75 Two Development Paths Toward Autonomous Driving
Figure76 Technology Progression by Pathway
Figure77 L2 ADAS Adoption Rate by Region
Figure78 L2 Market Size and Growth
Figure79 Miles of Mapped Roads for L2+ Systems by OEM
Figure80 L2+ Market Growth Trajectory
Figure81 L3 Vehicle Certification Timeline
Figure82 L4 Private Vehicle Development Timeline
Figure83 L4 Private Vehicle Market Evolution
Figure84 Sensor Suite Requireme nts for Passenger Vehicles by SAE Level
Figure85 Sensor Count per Vehicle Trend 2020-2036
Figure86 Sensor Cost Contribution to Vehicle Price
Figure87Sensor Suite Cost Evolution
Figure88 Robotaxi Business Model Framework
Figure89 Typical Robotaxi Technology Stack
Figure90 Redundancy Architecture for Robotaxis
Figure91 Operational Model Evolution Timeline
Figure92 China Robotaxi Fleet Size Growth
Figure93 Global Robotaxi Fleet Size Forecast 2026-2036
Figure94 Path to Profitability Timeline
Figure95 Roboshuttle Market Forecast 2026-2036
Figure96 Autonomous Trucking Use Case Framework
Figure97 Sensor Placement on Autonomous Trucks
Figure98 Truck SAE Level Timeline
Figure99 Autonomous Truck TCO Breakdown by Component
Figure100 Autonomous Truck Market Revenue Forecast
Figure101 Truck Sensor Market Forecast
Figure102 SWOT Analysis for Autonomous Buses
Figure103Sensor Placement on Autonomous Buses
Figure104 Autonomous Bus Operational Design Domains
Figure105 Autonomous Bus Unit Sales Forecast
Figure106 Ground Delivery Robot Market Forecast
Figure107 Drone Delivery Market Forecast
Figure108 Use Case Prioritization Matrix
Figure109 Delivery Robot Technology Stack
Figure110 Competitive Positioning Matrix
Figure111 Autonomous Delivery Market Revenue Forecast
Figure112 Agricultural AV Market by Region
Figure113 eVTOL Market Trajectory
Figure114 UAM Certification Timeline
Figure115 US Market Forecast by SAE Level
Figure116 China AV Testing Mileage by Company
Figure117 China ADAS Penetration Trends
Figure118 Japan AV Development Timeline
Figure119 Regional Market Growth Rate Comparison
Figure120 UNECE Regulation Timeline
Figure121 Regulatory Evolution Timeline 2026-2036
Figure122 Global Autonomous Systems Market by Segment
Figure123 Passenger Vehicle SAE Level Distribution Evolution
Figure124 Regional Passenger AV Market Comparison
Figure125 Robotaxi Fleet Size Growth
Figure126 Robotaxi Market Revenue Breakdown (Vehicle vs Service)
Figure127 Autonomous Truck Market Growth
Figure128 Autonomous Truck Market Growth by Region
Figure129 Table398 Autonomous Delivery Market Growth
Figure130 Sensor Market Revenue by Type
Figure131 Software Revenue by SAE Level Evolution
Figure132 Market Size Range by Scenario
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