L’intelligenza artificiale nel mercato automobilistico
Leander, Texas e Tokyo, Giappone – 8 dicembre 2025
Secondo DataM Intelligence, il mercato globale dell’intelligenza artificiale nel settore automobilistico ha raggiunto i 514,50 milioni di dollari nel 2024 e si prevede che raggiungerà i 2.609,00 milioni di dollari entro il 2032, espandendosi a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 22,50% durante il periodo di previsione 2025-2032. I principali fattori di crescita includono la corsa verso i veicoli definiti dal software (SDV), la domanda di esperienze in auto iper-personalizzate, l’accelerazione della ricerca e sviluppo sulla guida autonoma, la necessità di progettazione generativa e simulazione nello sviluppo dei veicoli e l’ottimizzazione dei processi di produzione e catena di fornitura.
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Dettagli del rapporto:
• Pagine: 180
• Periodo di previsione: 2025-2032
• Dimensioni del mercato (2024): 514,50 milioni di dollari
• Dimensioni del mercato (2032): 2.609,00 milioni di dollari
• CAGR: 22,50%
• Copertura: globale
Sviluppi recenti globali:
• Novembre 2025: Microsoft Corporation e Mercedes-Benz hanno ampliato la loro partnership per integrare un “Conversational Vehicle Assistant” generativo basato sull’intelligenza artificiale nella nuova piattaforma MB.OS, in grado di comprendere richieste multimodali complesse e gestire in modo proattivo le funzioni del veicolo.
• Ottobre 2025: NVIDIA ha presentato “Drive LLM”, un modello fondamentale per veicoli autonomi in grado di interpretare scenari di guida complessi, prevedere l’intento di pedoni/ciclisti e generare traiettorie di guida sicure in tempo reale, concesso in licenza a più OEM.
• Settembre 2025: Tesla, Inc. ha annunciato l’implementazione di un nuovo sistema di intelligenza artificiale generativa nelle sue Gigafactories per ottimizzare in modo autonomo le configurazioni delle linee di assemblaggio robotizzate e prevedere le esigenze di manutenzione, riducendo i tempi di fermo della produzione di circa il 15%.
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Panorama competitivo
Il mercato è guidato da una convergenza di giganti dei semiconduttori, hyperscaler cloud e OEM automobilistici pionieristici.
1. NVIDIA Corporation e Qualcomm Inc. sono dominanti nella fornitura di unità di elaborazione grafica (GPU) e system-on-chip (SoC) ad alte prestazioni che costituiscono la spina dorsale computazionale per l’intelligenza artificiale generativa a bordo dei veicoli e la guida autonoma.
2. Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc. e Alphabet Inc. (Google) sono i principali fornitori di piattaforme di intelligenza artificiale cloud, che offrono infrastrutture scalabili e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di intelligenza artificiale generativa nella progettazione, simulazione e servizi connessi.
3. Intel Corporation e Advanced Micro Devices, Inc. sono attori chiave che forniscono microprocessori critici e acceleratori di intelligenza artificiale per una gamma di centraline elettroniche e data center per veicoli.
4. Tesla, Inc. è un leader integrato verticalmente, che sviluppa e distribuisce l’intelligenza artificiale generativa proprietaria in tutta la sua gamma, dall’autonomia del veicolo e dall’interfaccia uomo-macchina alla produzione.
5. International Business Machines Corporation (IBM) è un partner fondamentale di consulenza e integrazione di sistemi, che aiuta gli OEM e i fornitori tradizionali a implementare e scalare strategie di intelligenza artificiale generativa.
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Analisi della segmentazione
Per componente:
o Le unità di elaborazione grafica (GPU) e i microprocessori sono i segmenti hardware fondamentali, poiché i modelli di intelligenza artificiale generativa richiedono un’immensa potenza di elaborazione parallela sia per l’addestramento (nel cloud) che per l’inferenza (all’edge/nel veicolo).
o I sistemi di memoria e archiviazione sono fondamentali per gestire gli enormi set di dati utilizzati per addestrare modelli di intelligenza artificiale e per archiviare complesse reti neurali a bordo dei veicoli.
Per tipo di sistema:
o I veicoli passeggeri rappresentano il segmento più ampio, in quanto sono l’obiettivo principale delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa nei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), cabine personalizzate e infotainment di prossima generazione.
Per tecnologia:
o Il Deep Learning, un sottoinsieme del Machine Learning, è la tecnologia principale che abilita l’intelligenza artificiale generativa, utilizzata per qualsiasi cosa, dalla generazione di dati sintetici per l’addestramento di veicoli autonomi alla comprensione del linguaggio naturale per gli assistenti vocali.
o La visione artificiale è essenziale per le applicazioni di intelligenza artificiale generativa nella generazione di scene, nella simulazione di sensori e nel miglioramento dei sistemi di percezione per ADAS e autonomia.
Per applicazione:
o Le tecnologie di guida autonoma e i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) sono applicazioni in forte crescita, che utilizzano l’intelligenza artificiale generativa per creare grandi quantità di scenari di guida simulati per una formazione sull’intelligenza artificiale più sicura e più solida.
o L’interfaccia uomo-macchina (HMI) è un’applicazione in rapida evoluzione, con un’intelligenza artificiale generativa che alimenta assistenti conversazionali intelligenti e ambienti di cabina di pilotaggio adattivi.
o L’ottimizzazione della progettazione e della produzione dei veicoli sfrutta l’intelligenza artificiale generativa per creare componenti leggeri, ottimizzare l’aerodinamica e razionalizzare i processi di produzione.
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Analisi regionale:
Il Nord America è la regione più grande, trainata dalla presenza di fornitori leader di tecnologia (NVIDIA, Microsoft, Tesla, Qualcomm), significativi investimenti in ricerca e sviluppo nella guida autonoma e un forte ecosistema di start-up di veicoli definiti dal software.
L’Asia-Pacifico è la regione in più rapida crescita, alimentata dagli enormi centri di produzione automobilistica in Cina, Giappone e Corea del Sud, dal sostegno aggressivo del governo alle tecnologie EV e AI e dalla crescente domanda dei consumatori per veicoli intelligenti e connessi.
L’Europa è un mercato significativo con una forte attenzione allo sfruttamento dell’intelligenza artificiale generativa per la personalizzazione dei veicoli premium, l’efficienza produttiva e il progresso della propria posizione competitiva nella tecnologia di guida autonoma.
Tendenze e fattori trainanti del mercato
Il mercato dell’intelligenza artificiale generazionale nel settore automobilistico sta rimodellando radicalmente la catena del valore del settore. Le tendenze principali includono l’uso dell’intelligenza artificiale generativa per la creazione di dati sintetici per superare i limiti della raccolta di dati nel mondo reale per sistemi autonomi; lo sviluppo di modelli fondativi specifici del settore automobilistico per la percezione, la previsione e la pianificazione; l’ascesa dei gemelli digitali basati sull’intelligenza artificiale per i test sui veicoli virtuali e la gestione della loro vita; e l’integrazione di assistenti IA multimodali in grado di comprendere il parlato, i gesti e lo stato del conducente. I fattori chiave sono il perno strategico dei veicoli software-defined come fonte primaria di differenziazione e di entrate, la complessità esponenziale dello sviluppo dell’autonomia L3+ e l’aspettativa dei consumatori per esperienze di mobilità fluide, personalizzate e intelligenti.
Rapporti correlati:
1. Mercato dei veicoli autonomi – https://www.datamintelligence.com/research-report/autonomous-vehicle-market?jd
2. Mercato dell’intelligenza artificiale automobilistica (AI) – https://www.datamintelligence.com/research-report/automotive-artificial-intelligence-market?jd
3. Mercato delle auto connesse – https://www.datamintelligence.com/research-report/connected-car-market?jd
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