软件定义汽车市场预测

在2022年全球软件定义汽车市场规模估计为356亿美元，预计到2032年将达到约2108.8亿美元，从2023年到2032年的预测期内以19.47%的复合年增长率增长。

软件定义汽车市场的增长预测

软件定义汽车市场是指使用软件定义网络（SDN）和软件定义架构（SDA）技术来增强汽车的功能，安全性和效率。这项技术在汽车行业越来越受欢迎，因为它使车辆更加互联、可定制和安全。它还允许在车内的各种系统之间进行更有效的通信，例如发动机、制动和安全系统。软件定义汽车市场的一些关键驱动因素包括对联网和自动驾驶汽车的需求不断增长，对改进安全功能的需求不断增长，以及对更高效、更环保的汽车的需求不断增长。

SDV（Software-Defined Vehicles，软件定义汽车）使客户能够通过无线（OTA）更新接收固件补丁、信息娱乐增强、汽车和动力总成动态等关键功能调整和监控，以及按需提供舒适服务。

软件定义的汽车（SDV ）更容易升级，并且根据驾驶员的需要利用无线软件具有增强的功能。软件定义（SDV ）有可能显著减少人为错误造成的事故数量。这种汽车还具有防撞和驾驶员辅助功能，以提高安全性。软件更新与汽车的型号以及车辆的速度和敏捷性无关。

软件定义的汽车（SDV ）有可能为因身体残疾或其他原因而无法驾驶的人提供更大的机动性。在先进的软件和技术的帮助下，SDV 经过编程，可以安全地运送具有不同移动需求的乘客。

软件定义的汽车（SDV ）市场增长的限制因素：成本增加以及基础设施增加

由于所需的技术和组件不同，软件定义汽车通常比传统汽车更昂贵，这使得一些消费者不太容易获得它们。为了使软件定义车辆正常运行，需要有一个强大的基础设施来支持它们。这包括高速互联网、5G 网络和其他在某些地区可能不广泛使用的技术。

软件定义的汽车（SDV ）的市场机会：

在向软件定义汽车转型的过程中，传统汽车制造商将面临困难和挑战，以及芯片供应商、软件供应商和互联网公司等新的汽车行业参与者的机遇。向软件定义汽车的转型将是推动未来5-10年汽车业务增长的不可阻挡的趋势。产业链上的所有企业都必须进行综合评估和前瞻性规划，以便在新的产业转型中保持主动性。

从2023年到2032年，电动汽车（EV）行业预计将以最高的复合年增长率增长。电动汽车使用电动机和电池为车辆提供动力。软件定义的电动汽车优化了电池使用，缩短了充电时间，并提供更准确的续航里程估计。电动汽车由电力驱动，并具有储存能量的电池，而软件定义的汽车则配备了先进的软件来控制汽车的各个方面，例如性能，安全性和娱乐性。

软件定义的汽车（SDV ）的应用洞察：

预计ADAS部门在预测期内将以最高的复合年增长率增长。ADAS 技术旨在通过提供警告、警报和对道路上潜在危险的自动响应来帮助驾驶员避免事故。一些最常见的高级驾驶员辅助系统（ADAS）功能包括车道偏离警告、自适应巡航控制、自动紧急制动和盲点监控。总体而言，随着越来越多的汽车制造商和消费者寻求先进的安全功能来改善驾驶体验并降低事故风险，软件定义汽车市场的ADAS和安全部分预计将在未来几年经历显著增长。

车身控制和舒适系统是 2023 年至 2032 年增长最快的行业。该部分包括控制车身和内饰各个方面的所有系统，包括照明、气候控制、信息娱乐等。这种增长可能会受到软件和技术的持续进步以及对自动驾驶和其他先进车辆功能的监管支持的支持。

软件定义的汽车（SDV ）的参考学习书籍推荐

《自动驾驶汽车，第1卷：使用机器智能》

《自动驾驶汽车》

为了应对当前与自动驾驶汽车相关的挑战、方法和应用，这本开创性的新书介绍了这个不断发展的领域的研究和技术，包括使用物联网（IoT）、机器学习（ML）、深度学习和人工智能（AI）等。

本书使用物联网（IoT）、机器学习、深度学习和人工智能（AI）技术，提供并解决了与自动驾驶汽车相关的当前挑战、方法和应用。一些自动驾驶或自主（“无人驾驶”）汽车、卡车和无人机集成了各种物联网设备和传感技术，如传感器、陀螺仪、云计算和雾层，使车辆能够感知、处理和维护大量关于交通、路线、合适旅行时间、坑洼、急转弯的数据，以及用于建筑和采矿业管道检查的机器人。

很少有关于无人机（UAV）和自动驾驶汽车从多学科方法的实际应用的书籍。此外，现有的书籍只涵盖了非常有限的范围内的一些应用和设计。这本新的突破性书籍涵盖了工程师或行业专业人员每天面临的现实生活中的应用程序、业务建模、问题和解决方案，这些应用程序可以使用自主系统的智能系统设计进行转换。无论是对于学生、资深工程师还是其他行业专业人士，这本书及其配套书籍都是所有图书馆的必备书籍。

《自动驾驶汽车，第2卷：用于通信的智能汽车》

自动驾驶汽车

作为《自动驾驶汽车第 1 卷：使用机器智能》的姊妹篇，这套两卷本中的第二卷涵盖了用于设计、控制和管理基于机器学习、人工智能、数据分析和物联网（IoT）等先进计算算法的汽车系统的智能技术，以及避免意外损坏、安全威胁和盗窃的预测方法。

除了与其他车辆通信外，连接到5G网络的自动驾驶汽车还将能够与构成我们道路和其他运输和通信系统的不同基础设施元素进行通信。同样，无人驾驶飞行器（UAV），即没有任何人类飞行员，机组人员或乘客的飞机，可以在人类操作员的远程控制下作为遥控飞机（RPA）或具有不同程度的自主性。这些包括自动驾驶仪辅助和完全自主的飞机，没有提供人为干预。运输是一个必要但往往是痛苦的过程。通过全自动驾驶，乘客将自由地实现自己的目标，将驾驶的死时间变成富有成效的学习、工作、参与和放松的时间。同样，无人机可以执行人类操作的飞机无法执行的功能，无论是由于环境还是高风险情况。

本书的目的是介绍自动驾驶汽车的需求、设计和应用。本书涵盖的主题范围从机械工程到计算机科学工程，这两个领域在编程、管理、生成警报和 GPS 位置、基于人工智能的路径和事件预测以及其他高科技工具方面都发挥着至关重要的作用。无论是对于学生、资深工程师还是其他行业专业人士，这本书及其配套书籍都是所有图书馆的必备品。

《互联和自动驾驶汽车：城市和地区面临的挑战》

在过去的十年中，互联和自动驾驶汽车（CAV，Connected and Autonomous Vehicles）的发展取得了实质性进展。随着技术的发展，围绕CAV帮助解决一系列经济，社会和环境问题的潜力进行了大量对话。CAV声称的一些好处包括，例如，提高现有交通基础设施的使用效率，通过消除人为错误提高安全性，以及扩大汽车出行的可及性。然而，也有许多潜在的缺点，CAV是否以及如何兑现其承诺仍然笼罩在很多不确定性和不小程度的怀疑之中。

本书通过当地政策制定者及其所代表的城镇的视角来看待CAV的发展。我们认为，现在是时候扩大对话，包括考虑那些早期采用者以外的城镇，以了解他们将如何发展，以及CAV如何与他们面临的其他重要政策议程相互作用。

我们讨论了CAV将给城市建筑环境带来的不同挑战以及为此所需的准备形式。我们还探讨了CAV将如何与城市的其他用途和用户互动，包括提高城市福祉和宜居性的潜在竞争努力。最后，我们考虑如何开发对CAV的响应以及这些响应的含义。

本书将吸引对CAV的潜在影响感兴趣的政策制定者，从业者和学者，希望通过本书的学习他们可以更多地了解它们在不久的将来将如何塑造城市和地区并与之互动。

《面向车联网的智能计算与通信》

本书探讨了车联网的智能网络资源管理，旨在最大限度地提高车联网用户的通信和计算性能。本书针对车联网的独特特性和需求，针对车联网中两个具有代表性的用例，即安全信息播报和自动驾驶，提出了链路层协议设计和应用层计算任务调度，以实现该目标。本书特别阐述了时变交通强度、车辆移动性等网络动态带来的车联网资源管理挑战，并提出了适应网络动态的智能资源管理解决方案。车联网（IoV）可实现车联网，并支持道路上车辆的各种应用。

智能资源管理对于满足车联网苛刻的通信和计算要求至关重要，而高度动态的网络环境则对资源管理方案的设计提出了挑战。本书深入探讨了自适应资源管理在提高车联网性能方面的重要性。将网络动态信息作为整体设计因素，相应地设计了定制的通信协议和计算调度方案。此外，本书所提出的解决方案的分散式设计保证了低信令开销和高可扩展性。

本书综述了车联网的最新资源管理方案，并针对两个车联网用例定制了通信和计算解决方案，可为学术界和工业界在车联网和资源管理领域的专业人士提供有益的参考。在该领域工作的研究人员以及计算机科学和电气工程专业的学生也会发现这本书很有用。