全球多域控制器市場規模、份額和趨勢分析報告—行業概覽和 2032 年預測

 多域控制器市場規模

• 2024 年全球多域控制器市場規模為44 億美元 ，預計 到 2032 年將達到 269 億美元，預測期內 複合年增長率為 9.0%。
• 這一增長受到多種因素的推動，例如對集中式車輛控制系統的需求不斷增長、高級駕駛輔助系統集成度不斷提高以及汽車行業向軟體定義車輛的轉變

多域控制器市場分析

• 由於現代車輛電子架構日益複雜，目前的多域控制器市場正在快速擴張，並促使人們轉向集中控制單元
• 這種轉變不僅簡化了車輛架構，還支援系統之間更快的通信，從而實現更快的響應時間和更有效率的運行
• 由於亞太地區汽車工業發達、早期採用集中式電子架構以及監管標準嚴格，預計該地區將在多域控制器市場佔據主導地位。
• 由於數位轉型的快速發展、IT 基礎設施投資的不斷增加以及中國、日本和印度等國家的主要市場參與者的存在，北美預計將在預測期內成為多域控制器市場增長最快的地區
• 由於對整合資訊娛樂、數位顯示器和增強駕駛員和乘客互動的連網汽車體驗的需求不斷增長，駕駛艙電子產品領域預計將佔據多域控制器市場的主導地位，市場份額為 24.7%。汽車製造商越來越注重透過互聯和智慧的駕駛艙環境提供無縫的使用者體驗。這種轉變提高了車輛的舒適性、控制性和個人化，推動了對集中控制器解決方案的強勁需求。

報告範圍和多網域控制器市場細分

多域控制器市場趨勢

“向軟體定義車輛架構轉變”

• 目前的多域控制器市場正經歷著向軟體定義車輛架構的重大趨勢，其中軟體在車輛操作中起著核心作用，而不是傳統的基於硬體的控制系統
• 這種轉變是由對更集中的運算平台的需求所驅動的，該平台允許在一個統一的控制器下整合資訊娛樂、高級駕駛輔助系統和動力總成控制等多個領域
• 汽車製造商越來越多地採用這種架構來簡化車輛電子設備、減輕重量、並實現更快的無線更新和增強，從而實現更靈活的開發週期。
  • 例如，領先的汽車製造商正在與科技公司合作創建管理各種功能的集中控制器，以單一高性能網域控制器取代多個電子控制單元。
• 這一趨勢也支持了聯網和自動駕駛汽車的發展，允許系統之間進行無縫通信，提高效率，並為未來移動出行的創新鋪平道路
• 總而言之，特斯拉和寶馬等公司已經實施了集中計算方法，以簡化車輛電子設備並提高整體性能和可升級性。

多域控制器市場動態

司機

“汽車電子整合需求不斷增長”

• 由於消費者期望即時獲得導航、駕駛輔助和資訊娛樂等智慧功能，汽車設計日益複雜，對整合電子產品的需求也隨之增加
• 傳統車輛為每個功能使用單獨的電子控制單元，但這種方法會導致成本增加和重量增加，從而降低效率並增加生產挑戰
• 汽車製造商正在採用多域控制器將各種系統組合成一個單元，從而簡化佈線並實現更快的子系統通信，從而提高可靠性

例如，

• 2024年10月，賓士在其EQS車型中採用集中式運算架構，控制包括資訊娛樂、駕駛輔助、電池管理等多個系統。依賴同步軟體控制的電動車的成長正在加速此類允許無縫更新和協調性能的控制器的使用。總而言之，多域控制器提供了一種可擴展、高效的解決方案，可滿足現代車輛日益增長的數位需求，同時也能降低成本並提高效能

機會

“人工智慧整合的進步”

• 人工智慧與車輛控制系統的集合成為跨多個車輛領域的即時決策和自適應功能開闢了新的可能性
• 多域控制器充當管理安全、導航和效能等系統的中央樞紐，使用人工智慧分析環境並立即回應路況

例如，

• 2025 年 1 月，特斯拉的全自動駕駛系統將在集中式架構中使用人工智慧來預測行為並自主導航複雜的駕駛場景。預測性維護是另一個好處，人工智慧可以監控系統健康狀況並在故障發生前向使用者發出警報，從而減少停機時間並延長組件的使用壽命

• 領先的汽車製造商和科技公司正在投資支援自然語言互動、手勢控制和自學習等功能的人工智慧控制器，以持續改進效能
• 總之，人工智慧多域控制器代表著朝著更智慧、更安全和更個人化的駕駛體驗邁出了重要一步，同時為汽車產業提供了寶貴的成長途徑。

克制/挑戰

“系統複雜性高，整合成本高”

• 多域控制器的整合需要複雜的硬體和軟體設置，能夠同時管理多種車輛功能，同時確保安全
• 開發這些系統需要在工程、測試和法規遵循方面投入大量資金，這大大增加了初始開發成本

例如，

• 2024 年 11 月，由於不同供應商模組之間的軟體整合挑戰，大眾向 Cariad 統一電子架構的過渡面臨延遲。確保不同供應商開發的子系統之間的無縫通訊會增加相容性問題的風險並減慢實施速度
• 確保不同供應商開發的子系統之間的無縫通訊會增加相容性問題的風險並減慢實施速度

多域控制器市場範圍

市場根據車輛類型、應用程式、推進類型、位元大小、自主等級、作業系統和匯流排系統進行細分。

預計到 2025 年，駕駛艙領域將佔據市場主導地位，並在應用領域佔據最大份額

由於對整合資訊娛樂、數位顯示器和增強駕駛員和乘客互動的連網汽車體驗的需求不斷增長，駕駛艙部分預計將佔據多域控制器市場的主導地位，市場份額為 24.7%。汽車製造商越來越注重透過互聯和智慧的駕駛艙環境提供無縫的使用者體驗。這種轉變提高了車輛的舒適性、控制性和個人化，推動了對集中控制器解決方案的強勁需求。

預計在預測期內，Android 領域將在多網域控制器領域佔據最大份額

到 2025 年，由於 Android 的開源特性、汽車製造商定制的靈活性以及廣泛的開發人員支持，它預計將佔據最大的市場份額。它與廣泛的應用程式相容並與消費設備無縫集成，使其成為車載資訊娛樂和智慧駕駛艙系統的首選。

多域控制器市場區域分析

“亞太地區在多網域控制器市場佔有最大份額”

• 由於中國在汽車生產領域佔據主導地位，亞太地區引領全球多域控制器市場，2023 年中國汽車產量將超過 2,600 萬輛，位居全球首位（OICA）
• 日本和韓國自動駕駛和車聯網技術的快速融合正在推動對 MDC 的需求，現代和豐田在現代 Ioniq 6 和豐田 bZ4X 等最新車型中越來越多地採用集中式架構
• 中國 GB/T 標準和印度 AIS-140 等政府對車輛追蹤和安全的要求正在加速向基於 MDC 的 E/E 架構的轉變
• 該地區蓬勃發展的電動車市場由比亞迪和塔塔汽車引領，依靠 MDC 更有效地管理車輛控制單元，僅在 2023 年，比亞迪就銷售了 300 多萬輛電動車
• 電裝 (Denso) 和華為等亞洲汽車製造商正在大力投資 MDC 研發，電裝在 2023 年東京移動出行展上推出了其最新的整合 ECU 平台，以增強車載運算能力

“預計北美將在多域控制器市場實現最高的複合年增長率”

• 預計北美將在多域控制器市場中實現最高的複合年增長率，這得益於特斯拉和福特等公司越來越多地採用 ADAS 和自動駕駛汽車技術
• 通用汽車和 Stellantis 等汽車製造商正在投資使用 MDC 的集中式車輛架構來簡化 ECU，例如通用汽車的 Ultifi 平台和 Stellantis 的 STLA Brain
• 美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA) 和美國環保署 (EPA) 對車輛安全和排放的要求促使 OEM 整合 MDC，以實現更好的系統協調和合規性
• 北美正在經歷快速的技術創新，Nvidia 和 Qualcomm 等公司提供汽車 SoC，使先進的 MDC 能夠跨多個車輛域無縫集成
• 特斯拉與三星在下一代電動車先進控制器方面的合作等戰略合作夥伴關係凸顯了該地區在 MDC 部署方面的勢頭，與電動車普及率的激增相一致

多域控制器市場份額

市場競爭格局提供了競爭對手的詳細資訊。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投資、新市場計劃、全球影響力、生產基地和設施、生產能力、公司優勢和劣勢、產品發布、產品寬度和廣度、應用優勢。以上提供的數據點僅與公司對市場的關注有關。

市場中主要的市場領導者有：

• 大陸集團（德國）
• 偉世通公司（美國）
• 羅伯特·博世有限公司（德國）
• Aptiv（愛爾蘭）
• 松下公司（日本）
• 採埃孚腓特烈港股份公司（德國）
• 麥格納國際公司（加拿大）
• 美國李爾公司
• 佛吉亞（法國）
• 奧托立夫公司（瑞典）
• Sasken Technologies Ltd（印度）
• 馬瑞利公司（義大利）
• 哈曼國際（美國）
• 恩智浦半導體（荷蘭）
• 日立有限公司（日本）
• 德州儀器公司（美國）
• 三菱電機株式會社（日本）
• NVIDIA公司（美國）
• 英飛凌科技股份公司（德國）
• 意法半導體（瑞士）

全球多域控制器市場的最新發展

• 2023年1月，安霸推出了CV3-AD685，這是一款專為L2+至L4自動駕駛汽車設計的高性能AI域控制器SoC。它具有速度快 20 倍的神經向量處理器，並整合了先進的影像處理和雷達功能。 CV3-AD685 可實現多感測器感知、融合和路徑規劃的集中處理，為自動駕駛系統提供單晶片解決方案
• 2023年2月，安霸與自動駕駛科技公司Hyperview合作，共同開發自動駕駛高效能運算平台。 Hyperview 選擇 Ambarella 的 CV3-AD 系列 AI 中央網域控制器 SoC 與其軟體堆疊集成，旨在為一級供應商和 OEM 提供可投入生產的感知、自動駕駛和停車解決方案
• 2022 年 11 月，大陸集團與安霸建立策略合作夥伴關係，提供基於安霸 CV3 AI 域控制器 SoC 系列的高級駕駛輔助系統 (ADAS) 解決方案。此次合作將大陸集團的軟體和硬體專業知識與安霸的人工智慧能力相結合，為 2+ 級至 4 級自動駕駛汽車提供可擴展的行動系統解決方案
• 2023 年 12 月，安霸推出了針對其 CV3-AD 中央 AI 網域控制站系列最佳化的完整軟體堆疊。此堆疊基於深度學習 AI 處理，包括環境感知、感測器融合和車輛路徑規劃模組。它旨在最大限度地降低功耗和處理負載，加速 OEM 開發並為 L2+ 和更高自主等級提供可擴展性

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