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自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの世界市場分析と予測 2024-2030


Global Computing Platform for Automated Driving Market Analysis and Forecast 2024-2030

概要 APOリサーチによると、自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界市場は、予測期間中に年平均成長率(CAGR)%で、2024年の100万米ドルから2030年には100万米ドルに成長すると予測されている... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 図表数 言語
APO Research
エーピーオーリサーチ
2024年8月28日 US$4,950
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197 197 英語

 

サマリー

概要

APOリサーチによると、自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界市場は、予測期間中に年平均成長率(CAGR)%で、2024年の100万米ドルから2030年には100万米ドルに成長すると予測されている。

米国とカナダの自動運転向けコンピューティングプラットフォーム市場は、2025年から2030年の予測期間中にCAGR %で、2024年の百万米ドルから2030年には百万米ドルに達すると予測される。

自動運転向けコンピューティングプラットフォームのアジア太平洋市場は、2024年の100万ドルから2025年から2030年までの予測期間に年平均成長率%で増加し、2030年には100万ドルに達すると予測される。

自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの中国市場は、2024年の100万ドルから2030年には100万ドルに達すると推定され、2025年から2030年の予測期間中のCAGRは%である。

自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのヨーロッパ市場は、2024年の100万ドルから2025年から2030年までの予測期間に年平均成長率%で増加し、2030年には100万ドルに達すると予測される。

自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの主な世界企業には、バイドゥ、テスラ、エヌビディア、ボッシュ、コンチネンタル、ファーウェイ、クアルコム、ホライゾンなどが含まれる。2023年には、世界の上位3社が売上高の約 %を占めている。

レポートの内容
自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界市場概要、市場規模を紹介します。2019年~2023年の過去の市場収益データ、2024年の予測、2030年までのCAGR予測による世界市場動向の分析。

この調査レポートは、自動運転向けコンピューティングプラットフォームの主要生産者を調査し、主要地域と国の収益も掲載しています。自動運転向けコンピューティングプラットフォームの今後の市場ポテンシャルと、この市場を様々なセグメントとサブセグメントに分けて予測するための主要地域や国に焦点を当てます。米国、カナダ、メキシコ、ブラジル、中国、日本、韓国、東南アジア、インド、ドイツ、英国、イタリア、中東、アフリカ、その他の国々の国別データと市場価値分析。

本レポートでは、2019年から2024年までのデータについて、自動運転向けコンピューティングプラットフォームの収益、市場シェア、主要メーカーの業界ランキングに焦点を当てています。世界の自動運転向けコンピューティングプラットフォーム市場における主要な利害関係者を特定し、その競争環境と市場ポジショニングを最近の動向とセグメント別の収益に基づいて分析します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得て、より良い方法で事業と市場戦略を位置づけるのに役立ちます。

本レポートでは、2019年から2030年までのタイプ別、用途別のセグメントデータ、収益、成長率を分析しています。自動運転向けコンピューティングプラットフォームの収益、予測成長動向、生産技術、用途、エンドユーザー産業の市場規模を評価・予測します。

自動運転向けコンピューティングプラットフォームの企業別セグメント
バイドゥ
テスラ
エヌビディア
ボッシュ
コンチネンタル
ファーウェイ
クアルコム
ホライゾン

自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別セグメント
ソフトウェア
ハードウェア

自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別セグメント
L1/L2自動運転
L3自動運転
その他

自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの地域別セグメント
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
フランス
英国
イタリア
オランダ
アジア太平洋
中国
日本
韓国
インド
オーストラリア
中国 台湾
東南アジア
ラテンアメリカ
メキシコ
ブラジル
アルゼンチン
中東・アフリカ
トルコ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦

調査目的
1.成長率(CAGR)、市場シェア、歴史、予測を含む、世界の現状と将来予測を分析・調査する。
2.主要プレイヤー、収益、市場シェア、および最近の動向を紹介する。
3.地域別、タイプ別、メーカー別、用途別にデータを分割する。
4.世界と主要地域の市場の可能性と優位性、機会と課題、阻害要因とリスクを分析する。
5.世界と地域における重要なトレンド、促進要因、影響要因を特定する。
6.市場における事業拡大、契約、新製品発売、買収などの競争上の動きを分析する。

本レポートを購入する理由
1.本レポートは、読者が潜在的な利益を高めるために、業界内の競争と競争環境の戦略を理解するのに役立ちます。また、世界の自動運転向けコンピューティングプラットフォーム市場の競争環境に焦点を当て、主要企業の市場シェア、業界ランキング、競合エコシステム、市場実績、新製品開発、経営状況、事業拡大、買収などを詳細に紹介し、読者が主要競合企業を特定し、市場の競争パターンを深く理解するのに役立ちます。
2.本レポートは、関係者が自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界的な産業状況と動向を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
3.本レポートは、関係者が競合他社をよりよく理解し、ビジネスにおける地位を強化するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。競争環境のセクションには、市場シェアと順位(市場規模)、競合のエコシステム、新製品開発、拡大、買収などが含まれます。
4.本レポートは、斬新な技術統合、機能、市場の最新動向を常に更新しています。
5.本レポートは、ステークホルダーが世界的にどの地域をターゲットとすべきかを洞察するのに役立ちます。
6.本レポートは、自動運転向けコンピューティングプラットフォームの採用に関するエンドユーザーの認識について、関係者が洞察するのに役立ちます。
7.本レポートは、関係者が市場の主要プレイヤーを特定し、その価値ある貢献を理解するのに役立ちます。

各章の概要
第1章: レポートのスコープ、各市場セグメント(製品タイプ、アプリケーションなど)の市場規模、今後の発展可能性などのエグゼクティブサマリーを紹介します。市場の現状と、短期・中期・長期的にどのような進化を遂げるかについて、ハイレベルな見解を提供します。
第2章:市場ダイナミクス、市場の最新動向、市場の促進要因と制限要因、業界メーカーが直面する課題とリスク、業界の関連政策の分析を紹介します。
第3章 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界・地域レベルでの収益各地域とその主要国の市場規模と発展の可能性を定量的に分析し、世界各国の市場発展、今後の発展展望、市場空間、生産能力などを紹介している。
第4章:自動運転向けコンピューティングプラットフォーム企業の競争環境、収益、市場シェア、業界ランキング、最新開発計画、合併・買収情報などを詳細に分析。
第5章:様々な市場セグメントを種類別に分析し、各市場セグメントの収益、発展の可能性を網羅し、読者が様々な市場セグメントにおけるブルーオーシャン市場を見つけるのに役立つ。
第6章:読者が異なる川下市場におけるブルーオーシャン市場を見つけるのを助けるために、各市場セグメントの収益、発展の可能性をカバーする、アプリケーション別の様々な市場セグメントの分析を提供します。
第7章:主要企業のプロフィールを提供し、製品の説明と仕様、自動運転向けコンピューティングプラットフォームの収益、粗利益率、最近の開発など、市場の主要企業の基本状況を詳しく紹介する。
第8章 北米(米国・カナダ):タイプ別、用途別、国別、セグメント別収益
第9章:欧州:タイプ別、アプリケーション別、国別、セグメント別収益。
第10章:中国 タイプ別、用途別、セグメント別収益。
第11章:アジア(中国を除く)タイプ、用途別、地域別、セグメント別収益。
第12章:中東、アフリカ、中南米タイプ、用途別、国別、セグメント別収益。
第13章:本レポートの主な結論。


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目次

1 市場概要
1.1 製品の定義
1.2 自動運転向けコンピューティングプラットフォームのタイプ別市場
1.2.1 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの世界市場規模:タイプ別、2019年 VS 2023年 VS 2030年
1.2.2 ソフトウェア
1.2.3 ハードウェア
1.3 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの用途別市場
1.3.1 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界市場規模:用途別、2019年 VS 2023年 VS 2030年
1.3.2 L1/L2自動運転
1.3.3 L3自動運転
1.3.4 その他
1.4 前提条件と限界
1.5 調査目標と目的

2 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの市場動向
2.1 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの産業動向
2.2 自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム産業の促進要因
2.3 自動運転向けコンピューティングプラットフォーム産業の機会と課題
2.4 自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム産業の阻害要因

3 世界の成長展望
3.1 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界市場展望(2019-2030年)
3.2 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの世界地域別成長動向
3.2.1 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界地域別市場規模:2019年VS2023年VS2030年
3.2.2 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界地域別市場規模(2019-2024)
3.2.3 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界市場規模:地域別(2025年~2030年)
4 プレーヤー別の競争状況
4.1 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム プレーヤー別収益
4.1.1 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム プレーヤー別収益(2019-2024)
4.1.2 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのプレイヤー別収益市場シェア(2019-2024)
4.1.3 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの事業者別売上シェア上位10社および上位5社(2023年
4.2 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの世界主要企業ランキング、2022年VS 2023年VS 2024年
4.3 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム主要企業の本社所在地とサービス提供地域
4.4 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの世界の主要企業、製品タイプ、用途
4.5 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界参入企業 商業化時期
4.6 市場の競合分析
4.6.1 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの世界市場CR5とHHI
4.6.2 2023年における自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの世界上位5社および10社の売上高シェア
4.6.3 2023年の自動運転向けコンピューティングプラットフォームのティア1、ティア2、ティア3

5 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別市場規模
5.1 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年)
5.2 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019年~2030年)
5.3 世界の自動運転向けコンピューティングプラットフォームのタイプ別収益市場シェア(2019~2030年)

6 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別市場規模
6.1 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別収益(2019年VS2023年VS2030年)
6.2 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別収益(2019-2030)
6.3 世界の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別収益市場シェア(2019年~2030年)

7 企業プロファイル
7.1 百度(バイドゥ
7.1.1 百度の企業情報
7.1.2 百度の事業概要
7.1.3 百度の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの売上高と売上総利益率 (2019-2024)
7.1.4 百度の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム製品ポートフォリオ
7.1.5 百度の最近の動向
7.2 テスラ
7.2.1 テスラ企業情報
7.2.2 テスラの事業概要
7.2.3 テスラの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの売上高と売上総利益率(2019-2024)
7.2.4 テスラの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム製品ポートフォリオ
7.2.5 テスラの最近の動向
7.3 エヌビディア
7.3.1 NVIDIAの企業情報
7.3.2 NVIDIAの事業概要
7.3.3 NVIDIA 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの売上高とグロス・マージン(2019-2024)
7.3.4 NVIDIAの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム製品ポートフォリオ
7.3.5 NVIDIAの最近の動向
7.4 ボッシュ
7.4.1 ボッシュの企業情報
7.4.2 ボッシュの事業概要
7.4.3 ボッシュの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの売上高と売上総利益率(2019-2024)
7.4.4 ボッシュの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム製品ポートフォリオ
7.4.5 ボッシュの最近の動向
7.5 コンチネンタル
7.5.1 コンチネンタルの企業情報
7.5.2 コンチネンタルの事業概要
7.5.3 コンチネンタルの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの売上高と売上総利益率 (2019-2024)
7.5.4 コンチネンタルの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム製品ポートフォリオ
7.5.5 コンチネンタルの最近の動向
7.6 ファーウェイ
7.6.1 ファーウェイ情報
7.6.2 ファーウェイの事業概要
7.6.3 ファーウェイの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの売上高とグロス・マージン(2019-2024)
7.6.4 ファーウェイの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム製品ポートフォリオ
7.6.5 ファーウェイの最近の動向
7.7 クアルコム
7.7.1 クアルコムの企業情報
7.7.2 クアルコムの事業概要
7.7.3 クアルコムの自動運転向けコンピューティングプラットフォームの売上高とグロスマージン(2019-2024)
7.7.4 クアルコムの自動運転向けコンピューティングプラットフォーム製品ポートフォリオ
7.7.5 クアルコムの最近の動向
7.8 ホライゾン
7.8.1 ホライゾン社の情報
7.8.2 Horizonの事業概要
7.8.3 Horizonの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの売上高とグロス・マージン(2019-2024)
7.8.4 自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム製品ポートフォリオ
7.8.5 ホライゾンの最近の動向
8 北米
8.1 北米 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの収益(2019-2030)
8.2 北米 自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019-2030)
8.2.1 北米自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019-2024)
8.2.2 北米の自動運転向けコンピューティングプラットフォームのタイプ別収益(2025-2030)
8.3 北米自動運転向けコンピューティングプラットフォームのタイプ別売上シェア(2019-2030)
8.4 北米自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収入(2019-2030)
8.4.1 北米の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別収入(2019-2024)
8.4.2 北米の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収益(2025年~2030年)
8.5 北米の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収入シェア(2019-2030)
8.6 北米自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収入
8.6.1 北米の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの国別収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年)
8.6.2 北米の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別売上収益(2019年~2024年)
8.6.3 北米自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収益(2025年~2030年)
8.6.4 米国
8.6.5 カナダ

9 欧州
9.1 欧州 自動運転向けコンピューティングプラットフォームの収益(2019-2030)
9.2 欧州の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019-2030)
9.2.1 欧州の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019-2024)
9.2.2 欧州 自動運転向けコンピューティングプラットフォーム タイプ別収益(2025-2030)
9.3 欧州の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別売上シェア(2019-2030)
9.4 欧州 自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収益(2019-2030)
9.4.1 欧州の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別収益(2019-2024)
9.4.2 欧州の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収益(2025-2030)
9.5 欧州 自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収入シェア(2019-2030)
9.6 欧州の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収益
9.6.1 欧州の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年)
9.6.2 欧州の自動運転向けコンピューティングプラットフォーム 国別売上収益(2019-2024)
9.6.3 欧州の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収益(2025年~2030年)
9.6.4 ドイツ
9.6.5 フランス
9.6.6 イギリス
9.6.7 イタリア
9.6.8 オランダ

10 中国
10.1 中国の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの収入(2019-2030年)
10.2 中国の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収入(2019-2030)
10.2.1 中国の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収入(2019-2024)
10.2.2 中国の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2025-2030年)
10.3 中国の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収入シェア(2019-2030)
10.4 中国の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別収入(2019-2030)
10.4.1 中国の自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの用途別収入(2019-2024)
10.4.2 中国の自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収入(2025-2030年)
10.5 中国 自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収入シェア(2019-2030)

11 アジア(中国を除く)
11.1 アジアの自動運転向けコンピューティングプラットフォームの収益(2019~2030年)
11.2 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019-2030)
11.2.1 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019-2024)
11.2.2 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2025-2030)
11.3 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益シェア(2019-2030)
11.4 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収益(2019-2030)
11.4.1 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収益(2019-2024)
11.4.2 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収益(2025~2030年)
11.5 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム アプリケーション別収入シェア(2019-2030)
11.6 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収益
11.6.1 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの国別収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年)
11.6.2 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの国別収益(2019-2024)
11.6.3 アジアの自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収益(2025年~2030年)
11.6.4 日本
11.6.5 韓国
11.6.6 インド
11.6.7 オーストラリア
11.6.8 中国 台湾
11.6.9 東南アジア

12 中東、アフリカ、中南米
12.1 MEALA自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの収益(2019-2030年)
12.2 MEALA自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019-2030)
12.2.1 MEALA自動運転向けコンピューティング・プラットフォームのタイプ別収益(2019-2024)
12.2.2 MEALA自動運転向けコンピューティングプラットフォーム タイプ別収益(2025-2030年)
12.3 MEALA自動運転向けコンピューティングプラットフォーム タイプ別収入シェア(2019-2030)
12.4 MEALA自動運転向けコンピューティングプラットフォーム アプリケーション別収益(2019-2030)
12.4.1 MEALA自動運転向けコンピューティングプラットフォーム アプリケーション別収入(2019-2024)
12.4.2 自動運転向けMEALAコンピューティングプラットフォーム アプリケーション別収益(2025-2030年)
12.5 MEALA自動運転向けコンピューティングプラットフォーム アプリケーション別収入シェア(2019-2030)
12.6 MEALA自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収入
12.6.1 MEALA自動運転向けコンピューティング・プラットフォームの国別収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年)
12.6.2 MEALA自動運転向けコンピューティング・プラットフォーム 国別収益(2019-2024)
12.6.3 MEALA自動運転向けコンピューティングプラットフォーム 国別売上構成比 (2025-2030)
12.6.4 メキシコ
12.6.5 ブラジル
12.6.6 イスラエル
12.6.7 アルゼンチン
12.6.8 コロンビア
12.6.9 トルコ
12.6.10 サウジアラビア
12.6.11 アラブ首長国連邦

13 まとめ
14 付録
14.1 調査の理由
14.2 調査方法
14.3 調査プロセス
14.4 本報告書の執筆者リスト
14.5 データソース
14.5.1 二次情報源
14.5.2 一次情報源
14.6 免責事項

 

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Summary

Summary

According to APO Research, The global Computing Platform for Automated Driving market is projected to grow from US$ million in 2024 to US$ million by 2030, at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of % during the forecast period.

The US & Canada market for Computing Platform for Automated Driving is estimated to increase from $ million in 2024 to reach $ million by 2030, at a CAGR of % during the forecast period of 2025 through 2030.

Asia-Pacific market for Computing Platform for Automated Driving is estimated to increase from $ million in 2024 to reach $ million by 2030, at a CAGR of % during the forecast period of 2025 through 2030.

The China market for Computing Platform for Automated Driving is estimated to increase from $ million in 2024 to reach $ million by 2030, at a CAGR of % during the forecast period of 2025 through 2030.

Europe market for Computing Platform for Automated Driving is estimated to increase from $ million in 2024 to reach $ million by 2030, at a CAGR of % during the forecast period of 2025 through 2030.

The major global companies of Computing Platform for Automated Driving include Baidu, Tesla, NVIDIA, Bosch, Continental, Huawei, Qualcomm and Horizon, etc. In 2023, the world's top three vendors accounted for approximately % of the revenue.

Report Includes
This report presents an overview of global market for Computing Platform for Automated Driving, market size. Analyses of the global market trends, with historic market revenue data for 2019 - 2023, estimates for 2024, and projections of CAGR through 2030.

This report researches the key producers of Computing Platform for Automated Driving, also provides the revenue of main regions and countries. Of the upcoming market potential for Computing Platform for Automated Driving, and key regions or countries of focus to forecast this market into various segments and sub-segments. Country specific data and market value analysis for the U.S., Canada, Mexico, Brazil, China, Japan, South Korea, Southeast Asia, India, Germany, the U.K., Italy, Middle East, Africa, and Other Countries.

This report focuses on the Computing Platform for Automated Driving revenue, market share and industry ranking of main manufacturers, data from 2019 to 2024. Identification of the major stakeholders in the global Computing Platform for Automated Driving market, and analysis of their competitive landscape and market positioning based on recent developments and segmental revenues. This report will help stakeholders to understand the competitive landscape and gain more insights and position their businesses and market strategies in a better way.

This report analyzes the segments data by Type and by Application, revenue, and growth rate, from 2019 to 2030. Evaluation and forecast the market size for Computing Platform for Automated Driving revenue, projected growth trends, production technology, application and end-user industry.

Computing Platform for Automated Driving segment by Company
Baidu
Tesla
NVIDIA
Bosch
Continental
Huawei
Qualcomm
Horizon

Computing Platform for Automated Driving segment by Type
Software
Hardware

Computing Platform for Automated Driving segment by Application
L1/L2 Automatic Driving
L3 Automatic Driving
Other

Computing Platform for Automated Driving segment by Region
North America
United States
Canada
Europe
Germany
France
U.K.
Italy
Netherlands
Asia-Pacific
China
Japan
South Korea
India
Australia
China Taiwan
Southeast Asia
Latin America
Mexico
Brazil
Argentina
Middle East & Africa
Turkey
Saudi Arabia
UAE

Study Objectives
1. To analyze and research the global status and future forecast, involving growth rate (CAGR), market share, historical and forecast.
2. To present the key players, revenue, market share, and Recent Developments.
3. To split the breakdown data by regions, type, manufacturers, and Application.
4. To analyze the global and key regions market potential and advantage, opportunity and challenge, restraints, and risks.
5. To identify significant trends, drivers, influence factors in global and regions.
6. To analyze competitive developments such as expansions, agreements, new product launches, and acquisitions in the market.

Reasons to Buy This Report
1. This report will help the readers to understand the competition within the industries and strategies for the competitive environment to enhance the potential profit. The report also focuses on the competitive landscape of the global Computing Platform for Automated Driving market, and introduces in detail the market share, industry ranking, competitor ecosystem, market performance, new product development, operation situation, expansion, and acquisition. etc. of the main players, which helps the readers to identify the main competitors and deeply understand the competition pattern of the market.
2. This report will help stakeholders to understand the global industry status and trends of Computing Platform for Automated Driving and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
3. This report will help stakeholders to understand competitors better and gain more insights to strengthen their position in their businesses. The competitive landscape section includes the market share and rank (in market size), competitor ecosystem, new product development, expansion, and acquisition.
4. This report stays updated with novel technology integration, features, and the latest developments in the market.
5. This report helps stakeholders to gain insights into which regions to target globally.
6. This report helps stakeholders to gain insights into the end-user perception concerning the adoption of Computing Platform for Automated Driving.
7. This report helps stakeholders to identify some of the key players in the market and understand their valuable contribution.

Chapter Outline
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, executive summary of different market segments (product type, application, etc), including the market size of each market segment, future development potential, and so on. It offers a high-level view of the current state of the market and its likely evolution in the short to mid-term, and long term.
Chapter 2: Introduces the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 3: Revenue of Computing Platform for Automated Driving in global and regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and its main countries and introduces the market development, future development prospects, market space, and capacity of each country in the world.
Chapter 4: Detailed analysis of Computing Platform for Automated Driving company competitive landscape, revenue, market share and industry ranking, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 5: Provides the analysis of various market segments by type, covering the revenue, and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 6: Provides the analysis of various market segments by application, covering the revenue, and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 7: Provides profiles of key companies, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product descriptions and specifications, Computing Platform for Automated Driving revenue, gross margin, and recent development, etc.
Chapter 8: North America (US & Canada) by type, by application and by country, revenue for each segment.
Chapter 9: Europe by type, by application and by country, revenue for each segment.
Chapter 10: China type, by application, revenue for each segment.
Chapter 11: Asia (excluding China) type, by application and by region, revenue for each segment.
Chapter 12: Middle East, Africa, and Latin America type, by application and by country, revenue for each segment.
Chapter 13: The main concluding insights of the report.



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Table of Contents

1 Market Overview
1.1 Product Definition
1.2 Computing Platform for Automated Driving Market by Type
1.2.1 Global Computing Platform for Automated Driving Market Size by Type, 2019 VS 2023 VS 2030
1.2.2 Software
1.2.3 Hardware
1.3 Computing Platform for Automated Driving Market by Application
1.3.1 Global Computing Platform for Automated Driving Market Size by Application, 2019 VS 2023 VS 2030
1.3.2 L1/L2 Automatic Driving
1.3.3 L3 Automatic Driving
1.3.4 Other
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Goals and Objectives

2 Computing Platform for Automated Driving Market Dynamics
2.1 Computing Platform for Automated Driving Industry Trends
2.2 Computing Platform for Automated Driving Industry Drivers
2.3 Computing Platform for Automated Driving Industry Opportunities and Challenges
2.4 Computing Platform for Automated Driving Industry Restraints

3 Global Growth Perspective
3.1 Global Computing Platform for Automated Driving Market Perspective (2019-2030)
3.2 Global Computing Platform for Automated Driving Growth Trends by Region
3.2.1 Global Computing Platform for Automated Driving Market Size by Region: 2019 VS 2023 VS 2030
3.2.2 Global Computing Platform for Automated Driving Market Size by Region (2019-2024)
3.2.3 Global Computing Platform for Automated Driving Market Size by Region (2025-2030)
4 Competitive Landscape by Players
4.1 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue by Players
4.1.1 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue by Players (2019-2024)
4.1.2 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue Market Share by Players (2019-2024)
4.1.3 Global Computing Platform for Automated Driving Players Revenue Share Top 10 and Top 5 in 2023
4.2 Global Computing Platform for Automated Driving Key Players Ranking, 2022 VS 2023 VS 2024
4.3 Global Computing Platform for Automated Driving Key Players Headquarters & Area Served
4.4 Global Computing Platform for Automated Driving Players, Product Type & Application
4.5 Global Computing Platform for Automated Driving Players Commercialization Time
4.6 Market Competitive Analysis
4.6.1 Global Computing Platform for Automated Driving Market CR5 and HHI
4.6.2 Global Top 5 and 10 Computing Platform for Automated Driving Players Market Share by Revenue in 2023
4.6.3 2023 Computing Platform for Automated Driving Tier 1, Tier 2, and Tier 3

5 Computing Platform for Automated Driving Market Size by Type
5.1 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019 VS 2023 VS 2030)
5.2 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2030)
5.3 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue Market Share by Type (2019-2030)

6 Computing Platform for Automated Driving Market Size by Application
6.1 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019 VS 2023 VS 2030)
6.2 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2030)
6.3 Global Computing Platform for Automated Driving Revenue Market Share by Application (2019-2030)

7 Company Profiles
7.1 Baidu
7.1.1 Baidu Comapny Information
7.1.2 Baidu Business Overview
7.1.3 Baidu Computing Platform for Automated Driving Revenue and Gross Margin (2019-2024)
7.1.4 Baidu Computing Platform for Automated Driving Product Portfolio
7.1.5 Baidu Recent Developments
7.2 Tesla
7.2.1 Tesla Comapny Information
7.2.2 Tesla Business Overview
7.2.3 Tesla Computing Platform for Automated Driving Revenue and Gross Margin (2019-2024)
7.2.4 Tesla Computing Platform for Automated Driving Product Portfolio
7.2.5 Tesla Recent Developments
7.3 NVIDIA
7.3.1 NVIDIA Comapny Information
7.3.2 NVIDIA Business Overview
7.3.3 NVIDIA Computing Platform for Automated Driving Revenue and Gross Margin (2019-2024)
7.3.4 NVIDIA Computing Platform for Automated Driving Product Portfolio
7.3.5 NVIDIA Recent Developments
7.4 Bosch
7.4.1 Bosch Comapny Information
7.4.2 Bosch Business Overview
7.4.3 Bosch Computing Platform for Automated Driving Revenue and Gross Margin (2019-2024)
7.4.4 Bosch Computing Platform for Automated Driving Product Portfolio
7.4.5 Bosch Recent Developments
7.5 Continental
7.5.1 Continental Comapny Information
7.5.2 Continental Business Overview
7.5.3 Continental Computing Platform for Automated Driving Revenue and Gross Margin (2019-2024)
7.5.4 Continental Computing Platform for Automated Driving Product Portfolio
7.5.5 Continental Recent Developments
7.6 Huawei
7.6.1 Huawei Comapny Information
7.6.2 Huawei Business Overview
7.6.3 Huawei Computing Platform for Automated Driving Revenue and Gross Margin (2019-2024)
7.6.4 Huawei Computing Platform for Automated Driving Product Portfolio
7.6.5 Huawei Recent Developments
7.7 Qualcomm
7.7.1 Qualcomm Comapny Information
7.7.2 Qualcomm Business Overview
7.7.3 Qualcomm Computing Platform for Automated Driving Revenue and Gross Margin (2019-2024)
7.7.4 Qualcomm Computing Platform for Automated Driving Product Portfolio
7.7.5 Qualcomm Recent Developments
7.8 Horizon
7.8.1 Horizon Comapny Information
7.8.2 Horizon Business Overview
7.8.3 Horizon Computing Platform for Automated Driving Revenue and Gross Margin (2019-2024)
7.8.4 Horizon Computing Platform for Automated Driving Product Portfolio
7.8.5 Horizon Recent Developments
8 North America
8.1 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue (2019-2030)
8.2 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2030)
8.2.1 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2024)
8.2.2 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2025-2030)
8.3 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Type (2019-2030)
8.4 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2030)
8.4.1 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2024)
8.4.2 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2025-2030)
8.5 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Application (2019-2030)
8.6 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country
8.6.1 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2019 VS 2023 VS 2030)
8.6.2 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2019-2024)
8.6.3 North America Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2025-2030)
8.6.4 United States
8.6.5 Canada

9 Europe
9.1 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue (2019-2030)
9.2 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2030)
9.2.1 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2024)
9.2.2 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2025-2030)
9.3 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Type (2019-2030)
9.4 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2030)
9.4.1 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2024)
9.4.2 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2025-2030)
9.5 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Application (2019-2030)
9.6 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country
9.6.1 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2019 VS 2023 VS 2030)
9.6.2 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2019-2024)
9.6.3 Europe Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2025-2030)
9.6.4 Germany
9.6.5 France
9.6.6 U.K.
9.6.7 Italy
9.6.8 Netherlands

10 China
10.1 China Computing Platform for Automated Driving Revenue (2019-2030)
10.2 China Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2030)
10.2.1 China Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2024)
10.2.2 China Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2025-2030)
10.3 China Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Type (2019-2030)
10.4 China Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2030)
10.4.1 China Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2024)
10.4.2 China Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2025-2030)
10.5 China Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Application (2019-2030)

11 Asia (Excluding China)
11.1 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue (2019-2030)
11.2 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2030)
11.2.1 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2024)
11.2.2 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2025-2030)
11.3 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Type (2019-2030)
11.4 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2030)
11.4.1 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2024)
11.4.2 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2025-2030)
11.5 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Application (2019-2030)
11.6 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country
11.6.1 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2019 VS 2023 VS 2030)
11.6.2 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2019-2024)
11.6.3 Asia Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2025-2030)
11.6.4 Japan
11.6.5 South Korea
11.6.6 India
11.6.7 Australia
11.6.8 China Taiwan
11.6.9 Southeast Asia

12 Middle East, Africa, Latin America
12.1 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue (2019-2030)
12.2 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2030)
12.2.1 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2019-2024)
12.2.2 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Type (2025-2030)
12.3 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Type (2019-2030)
12.4 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2030)
12.4.1 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2019-2024)
12.4.2 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Application (2025-2030)
12.5 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue Share by Application (2019-2030)
12.6 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country
12.6.1 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2019 VS 2023 VS 2030)
12.6.2 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2019-2024)
12.6.3 MEALA Computing Platform for Automated Driving Revenue by Country (2025-2030)
12.6.4 Mexico
12.6.5 Brazil
12.6.6 Israel
12.6.7 Argentina
12.6.8 Colombia
12.6.9 Turkey
12.6.10 Saudi Arabia
12.6.11 UAE

13 Concluding Insights
14 Appendix
14.1 Reasons for Doing This Study
14.2 Research Methodology
14.3 Research Process
14.4 Authors List of This Report
14.5 Data Source
14.5.1 Secondary Sources
14.5.2 Primary Sources
14.6 Disclaimer

 

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