汽车人工智能（AI）相关业务的市场规模在2018年达到了1亿7,400万美金（约人民币11.8亿元），据法国半导体调查公司Yole Développement预测，今后10年里会保持49%的快速增长，在2028年将会达到138亿美金(约人民币938亿元)的市场规模。
关于详细内容如下，2018年的用于无人驾驶（Robot Car）的AI市场规模为1亿5,500万美金（约人民币10.54亿元），预计在2028年将增加到94亿美金（约人民币639亿元）；2018年用于高级驾驶辅助系统（ADAS，Advanced Driving Assistant System）的AI市场规模为0，预计在2028年将增加至37亿美金（约人民币251亿元）；2018年用于车载信息娱乐（Information ＋Entertainment）的AI市场规模为1,850万美金（约人民币1.3亿元），预计在2028年将增加到7亿7,000万美金（约人民币52亿元）。
汽车AI市场规模，2018年和2028年的比较。（图片出自：Yole Développement）
2019年以后，灵活运用AI支援驾驶和无人驾驶将正式开始
根据Yole在2019年2月的调查结果来看，当前主要有两种业者在进行研究。
其一是传统汽车制造商，为了提高高级驾驶辅助系统的水平，试图添加深入学习（Deep Learning）的算法(Algorithm)等功能，以识别障碍物。具体来说，丰田汽车、GM、Ford、BMW、Audi、Mercedes以及Tesla等新加入者也包括在内，预计在2019年销售Level 2+ 和Level 3的ADAS车辆（基于AI的无人驾驶汽车）。
另一个是大型IT企业和新型创业公司，他们提供服务给机器人出租车（Robotaxi）、无人摆渡车（Shuttle）这样的无人驾驶车辆（Robot Car）。Google(Waymo)、Uber、Yantex、百度、苹果等预计于2019年在某些特定城市首次提供机器人出租车服务，还有一些新型创业公司预计在各地区提供MaaS服务（Mobility as a Service —— 无缝出行服务）。
而且，关于无人驾驶摆渡车、公共汽车、商用车，Navya、EasyMile和Drive.ai等新型创业公司启动了在封闭环境里运输人和物的低速运输服务；Continental等Tier 1也打算投资这一有前景的市场，以增加业绩。
汽车AI的算法（Computing），一直以英特尔特尔及被英特尔收购的Mobileye、NVIDIA这些大型半导体企业为中心在发展。NVIDIA一直致力于提供Xavier GPU，它是为了计算深度学习算法（Deep Learning Algorithm）而专门设计的，而且搭载了专门设计的单元，瑞萨电子、Xilinx(赛灵思)、Kalray等也在这一领域提供着解决方案。在这一领域，代表美国的很多半导体处理器厂商和FPGA厂商在AI芯片开发方面进行着激烈的竞争。
作为智能家居（Smart Home）的巨人——谷歌和亚马逊，都灵活运用AI技术的声音识别系统分别开发了“Ok，Google”和“Alexa”，并且适用于汽车。其中，谷歌希望通过与自家的Android OS相结合，使其更加先进。另外，在手势识别方面，Sony Softkinetic正在与汽车厂商进行合作。
按照业种来分，美国的参加汽车AI计算的企业的地理区域分布图。（图片出自：Yole Développement）
在用于AI的传感器、硬件（AI芯片）、AI 软件、Tier 1（Continental、电装、博士等）、汽车厂商（Audi、Volvo、GM、丰田、日产等）、服务提供商（Waymo、Uber、百度等）这一系列的汽车AI相关的市场供应链（Value Chain）中，每家企业都为了获胜而开展着激烈的竞争。
在这种情况下，哪家企业会是赢家呢？据Yole预测，率先在无人驾驶、安全、服务体制这三方面都可以提供成熟技术的企业才可以确保占有汽车AI的大半市场。Google Waymo在技术、服务两方面都处于领先地位，而且其无人驾驶车辆已经行驶在路上。另一方面，在ADAS领域，奥迪预计于2019年发售搭载Level3 AI的ADAS汽车（2019 奥迪A8），其他竞争对手公司的应该会在2020年以后开始销售Level 3的ADAS汽车。Ford、Volvo、丰田等公司应该会跳过Level 3在2025年前后直接过度到Level 4。在AI计算领域，Intel/Mobileye和NVIDIA拼胜负，不过，瑞萨和Xilinx也会紧跟上去的。在用于信息娱乐的AI领域里，当前只有少数玩家：手势识别领域要数Sony 的Softkinetic，声音识别领域由经验丰富的Google引领。
涉及到用于AI的传感器、硬件（AI芯片）、软件、Tire 1、汽车厂家、服务提供商的汽车AI价值链和各家公司的定位（图片出自：Yole Développement）。
来源：Mynavi
编译：Sammy
编辑：Susie，Ann
