盡管面臨高級自動駕駛普及延緩等挑戰，但麥肯錫最新研究顯示，到2035年，汽車軟件與電子市場存在多個顯著的增長領域——其中部分由人工智能推動。我們特別編譯了2026年1月發布的這份報告，本文中的觀點代表了麥肯錫汽車與裝配業務部及麥肯錫未來移動出行中心的見解。

汽車軟件與電子市場正朝著區域式和中央式計算架構轉型，這類架構有助于打造更具可擴展性的軟件定義汽車（SDV），支持空中下載更新、增強型互聯以及生成式人工智能集成等高級功能。

影響市場增長與投資的其他因素包括：消費者偏好的轉變；優先考慮安全性且允許更高自動駕駛（AD）等級的法規要求；以及高性能計算機、先進軟件和激光雷達（LiDAR）傳感器等技術創新。

隨著自動駕駛、聯網汽車、電動化和共享出行（ACES）持續重塑汽車行業，生成式人工智能正加速創新進程。事實上，與全球汽車整體市場約1.0%的年復合增長率不同，全球汽車軟件與電子市場的年復合增長率有望達到4.5%，到2035年市場規模將增至5190億美元。這種增長差異反映出，在電動化、非所有權模式以及消費者期望不斷演變的背景下，軟件與電子技術對于實現產品差異化的貢獻至關重要。盡管如此，若更細致地觀察該市場在整個汽車市場中的表現會發現，軟件與電子領域的增長并非均衡一致，且仍存在諸多挑戰與不確定性。

例如，盡管技術能力持續提升，但 L3（有條件自動駕駛）或 L4（高度自動駕駛）級別的自動駕駛技術部署卻出現了顯著延遲。這些延遲降低了人們對全自動駕駛汽車在短期內落地的預期。同樣，盡管自麥肯錫2023年發布上一份汽車電子與軟件市場展望以來，電動汽車（EV）的滲透率有所提升，但與電動汽車相關的監管驅動因素已發生重大變化。由于新的電動汽車平臺往往是新型電子電氣（E/E）架構的首批應用者，因此電動汽車平臺的延遲部署通常也會導致先進電子電氣架構推出的受阻。近年來，僅有少數主機廠（車企）推出了具備L3級自動駕駛能力的汽車，總體而言，L3及以上級別自動駕駛汽車的普及速度低于此前預期。因此，盡管主機廠仍在對全自動駕駛汽車進行長期投資，但已將投資重點轉向更近期的機遇，例如高級駕駛輔助系統（ADAS）和聯網服務。

上述所有發展都降低了軟件與電子市場的整體需求。此外，值得注意的是，盡管我們的研究表明先進架構和高級駕駛輔助系統有望推動汽車軟件與電子行業增長，但多種因素可能會影響未來的市場格局。例如，需求波動可能導致新平臺及支持這些平臺的先進技術延遲推出，進而可能導致行業陷入停滯。在歐洲市場，材料成本壓力以及研發投入的增加可能會改變市場前景。

然而，與此同時，信息娛樂系統的復雜性不斷提升且普及率持續擴大，推動了對這類系統的需求增長，而生成式人工智能也為汽車的復雜功能帶來了顯著提升。因此，盡管面臨挫折和廣泛的不確定性，軟件、電子技術和生成式人工智能已成為創新的關鍵推動力，正在改變汽車的研發流程、消費者體驗以及原始設備制造商和供應商的商業模式。

本文的定性研究包括對汽車行業高管的訪談，以及麥肯錫汽車與裝配業務部內部專家的見解。我們通過對汽車軟件與電子電氣市場各核心組件采用自下而上的市場模型，收集了定量市場洞察，這些核心組件包括：

• 軟件開發、集成、驗證與確認；
• 控制單元（包括電子控制單元、域控制器、區域控制器和中央控制單元）；
• 傳感器；
• 電力電子設備；
• 其他組件（線束、控制器、開關和顯示器）。

市場規模通過以下因素確定：每輛車中某一組件的數量、其平均售價以及年度汽車產量。為確保每個模型足夠細致，我們按汽車領域（例如高級駕駛輔助系統、車身系統和信息娛樂系統）以及車輛細分市場、原始設備制造商類型或汽車工程師學會（SAE）自動駕駛等級等特征對市場進行分類。年度汽車產量數據來自一個獨立模型，該模型整合了麥肯錫的最新洞察。汽車軟件市場規模的計算依據包括：供應鏈中參與軟件相關活動的勞動力數量、原始設備制造商和供應商的車輛平臺數量及變體以及這些平臺的任何變更。生成式人工智能在軟件開發中帶來的效率提升和成本降低效果顯著，使得整體市場規模的下降幅度超出預期。

（本文中的所有研究均適用于輕型車輛，包括乘用車和輕型商用車。）

按SAE自動駕駛等級劃分的汽車銷量

根據麥肯錫的分析，到2030年，配備L2級高級駕駛輔助系統的汽車銷量占比可能達到52%。要求新車配備更多 L2 級高級駕駛輔助系統所用傳感器的安全法規，可能是推動這一市場增長的主要因素；隨著普及率的提高，所需硬件和軟件的整體成本可能會下降。例如，原始設備制造商現在提供的 L2 級高級駕駛輔助系統套餐價格比過去更為親民。同時，消費者對具備自動駕駛能力汽車的偏好日益增強且購買意愿不斷提升，這可能會推動 L3 級自動駕駛汽車的銷量占比在 2035年達到 16%，而 2025 年這一比例還不到1%。為應對消費者購買模式的這一轉變，隨著原始設備制造商開發支持L3級自動駕駛功能的軟件和算法，技術成熟度也在不斷提高。相比之下，2035年，具備L4級及以上自動駕駛能力的汽車銷量占比僅為1%（見圖 1）。

到2035年，配備高級駕駛輔助系統和自動駕駛功能的汽車銷量占比可能接近 70%。

圖1 按SAE自動駕駛等級劃分的汽車銷量占比（%）（注：由于四舍五入，數據合計可能不為 100%。來源：麥肯錫未來移動出行中心當前軌跡情景分析）

人工智能賦能的軟件功能

人工智能有望改善占市場總規模70%的軟件功能。高級駕駛輔助系統（ADAS）和信息娛樂系統的市場份額明顯更高——例如，L2 級及以上高級駕駛輔助系統的端到端學習，以及車載信息娛樂系統中的語音控制或個性化功能。盡管如此，人工智能在其他領域也顯示出提升功能的潛力，例如車身系統（2035 年占市場的 57%）、動力總成（49%）和聯網服務（41%）。人工智能有望實現的部分關鍵功能包括續航里程估算、燈光個性化、預測性維護和入侵檢測。由于底盤控制中存在大量與安全相關且需具備實時處理能力的軟件（例如電子穩定程序），人工智能的應用程度相對較低，但也存在一些應用場景，例如自適應懸架（見圖 2）。

到2035年，人工智能有望改善或實現眾多軟件功能，尤其是在高級駕駛輔助系統、自動駕駛和信息娛樂系統領域。

圖2 各領域人工智能可覆蓋的軟件市場份額（%）注：覆蓋比例指人工智能在各市場領域中能夠改善現有軟件功能（例如，在開發過程中利用人工智能主動編寫代碼）或實現新功能（例如預測性維護）的程度。

整體汽車軟件與電子電氣市場

我們對2025-2035年整體市場復合年增長率（CAGR）的建模反映了人工智能在提升高級駕駛輔助系統（ADAS）能力方面的整合效應，因為軟件和電力電子組件的潛在復合年增長率遠高于控制單元和傳感器。隨著電動汽車銷量的增長，可能需要更多的電力電子設備，因為與內燃機（ICE）汽車相比，電動汽車對這些組件的依賴程度更高。軟件定義汽車（SDV）和人工智能驅動的功能也可能推動軟件市場的增長。支持軟件定義汽車的中央式和區域式架構所需的線束更簡單（成本也更低）；然而，由于所需的控制單元具備更強的處理能力，其成本可能會增加。如果硬件集中化的協同效應滯后或未能實現，控制單元市場可能會實現進一步增長（見圖 3）。

2025 年至 2035 年，整體汽車軟件與電子市場的年復合增長率可能達到 4.5%。

圖3 汽車軟件與電子電氣市場規模（十億美元）及 2025-2035 年復合年增長率（%）注：由于四舍五入，數據合計可能不為總數。適用于輕型車輛，包括乘用車和輕型商用車。來源：麥肯錫未來移動出行中心

軟件市場

高階自動駕駛汽車部署的延遲，改變了2025年至2035年汽車軟件市場各細分領域的增長潛力（及增長幅度）。復合年增長率（CAGR）的最大潛在增長動力仍與高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛（AD）相關，到2035年，這一細分領域仍可能占市場的約一半；2025-2035年該領域的潛在復合年增長率接近20%，而2019-2030年的復合年增長率約為12%。值得注意的是，2025-2035年操作系統和中間件的復合年增長率可能達到約 16%。這一增長反映了高級駕駛輔助系統（ADAS）開發的復雜性，與電子控制單元（ECU）的編碼相比，域控制器（DCU）、中央控制單元（CCU）和區域控制器（ZCU）的編碼以及集成工作更為龐大和復雜。2030 年及以后，高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛（AD）軟件可能成為最大的軟件市場，這不僅源于軟件的開發，還包括軟件功能的驗證與確認、原始設備制造商（OEM）將來自不同供應商的軟件系統組件與車輛電子系統及整車的集成（見圖 4）。

到 2035 年，自動駕駛、高級駕駛輔助系統以及信息娛樂系統軟件的市場份額可能達到約 70%。

圖4 整體汽車軟件市場規模（十億美元）及 2025-2035 年復合年增長率（%）注：由于四舍五入，數據合計可能不為總數。軟件包括功能開發、集成以及驗證或確認。來源：麥肯錫未來移動出行中心

電子電氣（E/E）架構市場

自動駕駛、聯網汽車、電動化和共享出行（ACES）的發展需要先進電子電氣架構所提供的車載高級計算能力?。例如，自動駕駛需要開發新的、復雜的且與安全相關的軟件算法，同時還需要能夠實時分析海量傳感器數據的高性能計算機。電動汽車平臺的延遲部署阻礙了先進電子電氣架構的應用。盡管如此，到 2035 年，電子電氣架構的產量占比可能與如今截然相反：第三代分布式架構目前 70% 的產量占比可能下降近 68%，而第四代域控架構和第五代區域控制器（ZCU）架構的產量占比可能超過 75%（見圖 5）。

到 2035 年，大部分電子電氣架構的產量可能來自先進設計。

圖5 按產量劃分的電子電氣（E/E）架構占比（%）來源：麥肯錫公司

控制單元市場

根據麥肯錫的分析，2030年至2035年，控制單元市場規模可能會增長。用于安全和自動駕駛領域的域控制器（DCU）市場規模可能接近翻倍，信息娛樂領域的域控制器市場規模也可能增長。隨著需要這些控制器的第五代電子電氣架構產量增加，跨域控制單元（區域控制器和中央控制單元）的潛在增長可能十分顯著，2030年至2035年可能增長兩倍以上。與此同時，車身領域的電子控制單元（ECU）市場規模可能保持相對穩定，而其他所有領域的電子控制單元市場規模可能略有下降，因為電子控制單元正日益被域控制器（DCU）和中央控制單元（CCU）取代（見圖 6）。

除電子控制單元外，所有控制單元市場在 2030 年至 2035 年都可能實現顯著增長。

圖6 按領域劃分的控制單元市場規模（十億美元）注：由于四舍五入，數據合計可能不為總數。來源：麥肯錫公司

傳感器市場

2025年至2035年，動力總成傳感器市場可能會逐漸萎縮，因為與內燃機汽車相比，電動汽車每臺動力總成所需的傳感器數量更少且成本更低。此外，內燃機汽車傳感器的生產成本通常較高——尤其是氮氧化物傳感器和燃油比傳感器。與此同時，隨著高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛（AD）普及率的提高，激光雷達（LiDAR）傳感器市場可能會出現大幅增長。根據我們的經驗，原始設備制造商（OEM）普遍認為，要使 L3 級及以上自動駕駛系統可靠運行，激光雷達傳感器（每輛車可能配備多個）至關重要。由于激光雷達傳感器具有比攝像頭或雷達更高的分辨率和準確性，即使在惡劣的光照和天氣條件下，也能可靠地檢測和分類物體。動力總成傳感器市場的潛在萎縮與內燃機汽車市場的下滑相關。盡管如此，內燃機汽車傳感器的需求仍可能超過電動汽車傳感器的需求；如上所述，內燃機汽車包含的傳感器數量多于電動汽車（見圖 7）。

2025 年至 2035 年，激光雷達傳感器可能實現大幅增長，而整體傳感器市場可能會穩步增長。

圖7 整體汽車傳感器市場規模（十億美元）及 2025-2035 年復合年增長率（%）注：由于四舍五入，數據合計可能不為總數。來源：麥肯錫未來移動出行中心

結論

根據我們的研究，最終有兩大趨勢可能會塑造汽車電子與軟件的未來：向區域式和中央式電子電氣架構的轉型，以及生成式人工智能在汽車中的日益整合。區域式和中央式架構簡化了汽車設計，降低了復雜性，并提高了可擴展性，而生成式人工智能則可以通過先進的個性化功能、預測能力和安全特性，幫助提升車內體驗。在汽車之外，生成式人工智能顯著降低了軟件開發的成本并縮短了研發周期，實現了更快的創新和更高效的資源配置。

為適應這些變化，OEM必須使其戰略與這些趨勢保持一致。具體應如何做？通過簡化電子電氣架構、促進跨職能協作以及構建端到端的軟件能力。利用生成式人工智能工具可以進一步提高開發效率、降低成本并加快產品上市時間。高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛（AD）技術棧的人工智能中心化程度越高，就越能決定汽車的電子電氣架構。大型感知和規劃模型意味著原始設備制造商必須從分布式電子控制單元（ECU）轉向集中式計算，實施高速傳感和網絡，選擇合適的傳感器，確保滿足足夠的內存和存儲需求，并實現安全冗余計算島。本質上，人工智能模型架構現在已成為下一代汽車電子電氣架構的首要設計輸入。實施實現新電子電氣架構所需的全系統變革，對于解鎖軟件定義汽車（SDV）并保持競爭力至關重要；領先的原始設備制造商正以整體、及時且同步的方式推進這些轉型，而非漸進式地進行。與其他原始設備制造商和技術提供商建立合作關系，以及投資于可復用的軟件平臺，對于實現規模經濟和提升在這一快速演變市場中的競爭力也至關重要。

一級供應商（Tire1）必須重新定義其戰略，以適應主機廠和OEM不斷變化的需求。具體應如何做？通過將自身定位為塑造區域式和中央式架構的思想伙伴。投資于軟件開發、生成式人工智能集成和系統級專業知識，可以幫助供應商在獲取更大增長份額的同時，優化自身的研發流程。果斷擁抱這些變革的公司，將在軟件定義汽車時代占據有利地位。