L’intelligenza artificiale rivoluziona l’automotive: guida autonoma, ADAS e veicoli intelligenti trainano un mercato in forte espansione.
Il mercato globale dell’intelligenza artificiale nel settore automobilistico raggiungerà i 24,29 miliardi di dollari entro il 2032, partendo dai 3,44 miliardi del 2023, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 24,3% nel periodo 2024-2032. È quanto emerge dall’ultimo rapporto pubblicato da SNS Insider.
A trainare la crescita sono la diffusione dei veicoli autonomi, l’integrazione dei sistemi ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) e la transizione verso veicoli software-defined. L’hardware rappresenta la quota di mercato dominante (69% nel 2023), grazie all’adozione di chip AI, sensori, LiDAR e radar. Tuttavia, sarà il software a registrare la crescita più rapida, con un CAGR del 25,88%, spinto da algoritmi avanzati e piattaforme cloud per l’auto connessa.
Nel 2023, i veicoli passeggeri hanno rappresentato il 78% del mercato, mentre i veicoli commerciali guideranno l’espansione futura, grazie all’uso dell’IA nella logistica e nella gestione delle flotte. Sul fronte delle tecnologie, il machine learning ha guidato il mercato (39% della quota), mentre la visione artificiale cresce con applicazioni come riconoscimento oggetti e tracciamento dei pedoni.
Il mercato statunitense da solo passerà da 0,89 miliardi (2023) a 6,23 miliardi di dollari (2032). La leadership dell’automazione di livello 2 (41% nel 2023) evolverà verso sistemi di livello 3, con funzionalità di guida più autonome.
📌 Approfondimento cronologico:
- Rapporto McKinsey sul futuro dell’auto autonoma (2023)
- Normativa UE su AI e veicoli autonomi (2024)
- Roadmap SAE sui livelli di autonomia (2022)
- Globenewswire
🔎 Consigli di lettura:
- Tesla Autopilot e Full Self-Driving: differenze e rischi
- Visione artificiale e guida autonoma: studio di NVIDIA
✅ Abstract – Pro e rischi: L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei veicoli promette maggiore sicurezza, efficienza e personalizzazione. Tuttavia, persistono criticità etiche, come la responsabilità nei sinistri, la sorveglianza a bordo e l’accesso ai dati personali. A livello sociale, l’automazione può ridurre il lavoro umano nella logistica e nei trasporti, innescando un necessario ripensamento delle competenze e delle politiche occupazionali.
