據市場研究公司Yole Développement預測，用于自動駕駛車輛的傳感器將發展其產業生態，在未來15年內持續以51%的年復合成長率（CAGR）迅速成長。。。新一代自動駕駛技術正引領“公共運輸移動服務”（Mobility as a Service；MaaS）走向大眾，高階傳感器技術和原始運算能力并將成為這一波市場浪潮的核心。據市場研究公司Yole Développement預測，用于自動駕駛車輛的傳感器將發展其產業生態，在未來15年內持續以51%的年復合成長率（CAGR）迅速成長。

　　Yole Développement成像業務總分析師Pierre Cambou說：“變革的浪潮正向著我們的街道和城市席卷而來。移動性（Mobility）定義了人類長久以來組織社會的方式，而兩年前迅速刮起熱潮的新一代自動駕駛車，如今正重塑我們的世界。”

　　Pierre Cambou指出，“移動產業必須加以因應，而且這將為許多業者帶來巨大商機。在這方面，以自動駕駛為導向的移動性無疑符合所有要求。無論是自動駕駛車、短程接駁車還是電動車、垂直起降（VTOL）飛機，所有這些新型方式的結合，將在城市內部、城市到郊區以及城市之間提供‘MaaS’服務。從前的移動方式并不會消失，就像電影院在電視普及后依舊存在一樣。無論反對者說甚么，自動駕駛車技術都將在2032年之前為移動性帶來如同Netflix形式的變革。”

　　開發先進駕駛輔助系統（ADAS）技術的汽車制造商們如今大都選擇了攝影機結合雷達的技術途徑。正如特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）所言：“就汽車產業而言，僅做光達（LiDAR）只是在白費力氣。”

　　至于其他汽車的主要顧慮，如成本和長期穩定性等問題，并非自動駕駛車輛關注的焦點。重要的是實時可用性、性能，以及其傳感器套件的支持能力。自動駕駛車的傳感器數據流將受限于下游的運算能力。盡管前幾代的運算能力約有數百 TOPS范圍，最新型的自動駕駛車輛則達到了1千TOPS的量級。

　　這將對于傳感器數據流的增加帶來限制——即“超越摩爾定律”（More than Moore’s law）：所需的運算能力隨著數據流輸入的平方增加。感測攝影機、雷達和光達的數量成長速度很難追上自動駕駛車計算機的性能需求。

　　為了避免數據稀疏性，機器人學家們打算利用“更好的”數據，也就是能帶來其他信息類型的傳感器。必須提高的是數據的質量而非數量。除了工業級攝影機和雷達，他們更大量地使用3D感測光達、導航級GNSS裝置和慣性傳感器（IMU），以及更近期的熱紅外線（IR）攝影機。

　　這些傳感器都價格不菲，因此，Yole預計其所產生的營收將在2024年以前達到9億美元，2028年以前約34億美元，并在2032年以前達到170 億美元，屆時也將會有10億輛自動駕駛車在我們的街道上行駛。

　　Pierre Cambou認為：“這一成長速度預計將會十分驚人。2019年全球自動駕駛車產量約為幾千輛，預計在2032年以前將增加到40萬輛的年產量，累計總產量達到10億輛。”

　　Yole并預測這一市場將在未來15年內以51%的CAGR成長，與自動駕駛車生產相關的總收益屆時也將達到600億美元，其中的40%將來自于車輛本身，28%來自于感測硬件，28%來自于運算硬件，剩余的4%則來自于整合。這意味著在接下來的15年內將圍繞著自動駕駛車輛技術建構起完整的產業生態。

　　進一步觀察目前的形勢，Yole 的分析師預期2024年傳感器營收分別是：光達將達到4億美元，雷達為6千萬美元，攝影機為1.6億美元，IMU為2.3億美元，GNSS裝置為2千億美元，但不同類型傳感器之間的分配情況在未來15年內或許會再發生變化。無論如何，感測硬件的總營收將在2032年達到170億美元，相較之下，運算硬件營收應該會落在相同數量級范圍內。

　　當前的汽車銷售額為2.4兆美元，而汽車市場自然也是Google、百度（Baidu）、亞馬遜（Amazon）和優步（Uber）等因特網巨擘的目標。它們大多都受到MaaS市場的吸引，Yole認為該市場將在未來十年達到2.4兆美元的市值。自動駕駛的總附加價值將在2032年前達到3.5兆美元，其中個人所有的自動駕駛車輛帶來的銷售額將達到1.1兆美元。

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