Отчет об анализе размера, доли и тенденций мирового рынка автомобильного моделирования — обзор отрасли и прогноз до 2031 года

Анализ рынка автомобильного моделирования

Рынок автомобильного моделирования переживает значительный рост, обусловленный растущей сложностью систем транспортных средств и потребностью в экономически эффективных и действенных процессах проектирования. Спрос на инструменты автомобильного моделирования растет, поскольку автопроизводители сосредотачиваются на сокращении времени разработки и повышении безопасности и производительности транспортных средств. Интеграция передовых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и системы автономного вождения, еще больше усилила потребность в решениях для моделирования, которые могут точно воспроизводить реальные условия. Кроме того, строгие нормативные требования к безопасности транспортных средств и выбросам подталкивают производителей к внедрению технологий моделирования для обеспечения соответствия. Рынок также выигрывает от растущей тенденции электромобилей (ЭМ) , где моделирование играет решающую роль в оптимизации производительности аккумулятора и управлении энергопотреблением.

Размер рынка автомобильного моделирования

Объем мирового рынка автомобильного моделирования оценивался в 2,41 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 5,76 млрд долларов США к 2031 году со среднегодовым темпом роста в 11,5% в прогнозируемый период с 2024 по 2031 год. Помимо таких аналитических данных о рынке, как рыночная стоимость, темпы роста, сегменты рынка, географический охват, участники рынка и рыночный сценарий, рыночный отчет, подготовленный командой Data Bridge Market Research, включает в себя углубленный экспертный анализ, анализ импорта/экспорта, анализ цен, анализ производства и потребления, а также анализ пестицидов.

Тенденции рынка автомобильного моделирования

«Рост электромобилей (ЭМ)»

Быстрый переход к электромобилям (ЭМ) значительно повышает спрос на передовые инструменты моделирования, делая его заметной тенденцией в автомобильной промышленности. Поскольку автопроизводители все больше внимания уделяют разработке ЭМ для соответствия экологическим нормам и потребительскому спросу на устойчивые перевозки, сложность этих транспортных средств требует сложных технологий моделирования. Инструменты моделирования имеют решающее значение для оптимизации ключевых аспектов производительности ЭМ, включая управление аккумулятором, энергоэффективность и терморегулирование. Например, точное моделирование поведения аккумулятора в различных условиях вождения имеет важное значение для улучшения запаса хода и долговечности, в то время как моделирование энергоэффективности помогает в совершенствовании компонентов силовой установки для максимизации производительности транспортного средства.

Кроме того, системы терморегулирования, имеющие решающее значение для поддержания оптимальных рабочих температур в электромобилях, тщательно тестируются и оптимизируются с помощью моделирования до создания физических прототипов. Такая зависимость от моделирования не только снижает затраты на разработку и время выхода на рынок, но и гарантирует, что конечный продукт соответствует строгим стандартам производительности и безопасности. Поскольку рынок электромобилей продолжает расширяться, роль моделирования в улучшении разработки и внедрения электромобилей будет расти, что приведет к дальнейшему прогрессу в технологиях моделирования.

Область отчета и сегментация рынка       

Определение рынка автомобильного моделирования

Автомобильное моделирование относится к использованию компьютерного моделирования и методов имитации для воспроизведения и анализа различных аспектов конструкции, производительности и эксплуатации транспортного средства в виртуальной среде. Эта технология позволяет автопроизводителям, инженерам и исследователям тестировать и оптимизировать системы, компоненты и общее поведение транспортного средства без необходимости в физических прототипах.           

Динамика рынка автомобильного моделирования

Драйверы  

• Растущее внимание к автономным транспортным средствам   

Autonomous cars must navigate diverse environments, respond to unpredictable scenarios, and ensure passenger safety without human intervention. Simulation tools provide a controlled environment where engineers can replicate and analyze thousands of scenarios that an autonomous vehicle might encounter on the road. This includes testing the interactions between multiple sensors, refining decision-making algorithms, and optimizing vehicle responses to various road conditions and obstacles. The ability to simulate these conditions is crucial for advancing autonomous vehicle technology, reducing the reliance on costly and time-consuming physical tests, and accelerating the path to safe, reliable, and commercially viable autonomous vehicles.  The development of autonomous vehicles is driving a significant focus on automotive simulation, as these vehicles require extensive testing and validation of complex algorithms, sensor systems, and vehicle dynamics.                       

• Advancements in AI and Machine Learning   

The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) into automotive simulation tools is transforming the way complex vehicle behaviors are modeled and analyzed. AI and ML algorithms enhance the predictive accuracy of simulations by learning from vast amounts of data and continuously improving their ability to replicate real-world scenarios. These technologies enable more precise modeling of vehicle dynamics, driver behavior, and environmental interactions, which are critical for the development of advanced automotive systems, including autonomous driving, ADAS, and electric vehicles. The use of AI and ML in simulation also allows for the automation of certain testing processes, reducing the time and effort required for manual analysis. As these technologies continue to evolve, they are expected to further enhance the capabilities of automotive simulation, driving the market growth.

Opportunities

• Growth in Connected Vehicles    

The rapid growth in connected vehicles, driven by the adoption of Internet of Things (IoT) and vehicle-to-everything (V2X) technologies, is creating a significant demand for advanced simulation tools. Connected vehicles rely on complex communication networks to exchange data with other vehicles, infrastructure, and cloud services, enabling features such as real-time traffic updates, remote diagnostics, and enhanced safety systems. To ensure the reliability and security of these systems, simulation tools are used to model and test the interactions between connected components, including sensors, communication protocols, and software algorithms. These simulations help identify potential issues, optimize system performance, and ensure that connected vehicles can operate seamlessly in various environments, creating opportunities for market growth.         

• Expansion of Cloud-Based Simulation  

The growing adoption of cloud computing is revolutionizing the automotive simulation market by offering scalable, flexible, and collaborative simulation environments. Cloud-based simulation allows companies to access powerful computing resources on demand, enabling them to run complex simulations without the need for expensive on-premises hardware. This is particularly beneficial for smaller companies that may lack the resources to invest in high-end simulation infrastructure. Additionally, cloud-based platforms facilitate collaboration between teams across different locations, allowing for real-time data sharing and joint analysis. As more automotive companies recognize the benefits of cloud-based simulation, its adoption is expected to increase, creating opportunities for market growth.

Restraints/Challenges

• High Initial Costs

One of the major restraints in the automotive simulation market is the high initial costs associated with acquiring advanced simulation software and hardware. These tools often require significant upfront investment, which can be prohibitive for smaller companies or start-ups with limited budgets. The costs include not only the purchase of the software and necessary hardware but also ongoing expenses such as software licensing, maintenance, and updates. Additionally, implementing simulation tools may require specialized training for staff, adding to the overall cost burden. While larger automotive manufacturers may have the financial resources to absorb these costs, smaller companies may find it challenging to justify the investment, potentially limiting their ability to compete in the market.    

• Complexity of Simulation Tools

The complexity of automotive simulation tools presents a significant barrier to widespread adoption, particularly for companies without specialized expertise in this area. These tools are designed to model intricate vehicle systems and behaviors, requiring a deep understanding of both the underlying technologies and the specific requirements of automotive design and testing. As a result, engineers and technicians need extensive training to effectively use simulation tools, which can be time-consuming and costly. Moreover, the sophisticated nature of these tools means that they may not be easily integrated into existing workflows, requiring additional adjustments to processes and systems. This complexity can deter companies from adopting simulation technologies, challenging the market growth.

This market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

Global Automotive Simulation Market Scope

The market is segmented on the basis of deployment, component, end market, and application. The growth amongst these segments will help you analyze meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

Deployment

• On-premises
• Cloud

Component

• Software
• Services

End Market

• OEM
• Automotive Component Manufacturers
• Regulatory Bodies

Application

• Prototyping
• Testing

Global Automotive Simulation Market Regional Analysis

The market is analyzed and market size insights and trends are provided by country, deployment, component, end market, and application as referenced above.

The countries covered in the market are U.S., Canada, Mexico, Germany, France, U.K., Netherlands, Switzerland, Belgium, Russia, Italy, Spain, Turkey, rest of Europe, China, Japan, India, South Korea, Singapore, Malaysia, Australia, Thailand, Indonesia, Philippines, rest of Asia-Pacific, Saudi Arabia, U.A.E., South Africa, Egypt, Israel, rest of Middle East and Africa, Brazil, Argentina, and rest of South America.

Asia-Pacific is expected to dominate the market due to the region's high automobile production, significant infrastructural developments, and the widespread availability of advanced features such as keyless entry, auto-park assist, and HMI systems offered by OEMs. Environmental regulations on OEMs, ongoing industrialization, and the introduction of innovative vehicle designs by manufacturers further contribute to the market's growth in this region.

Europe is expected to be fastest growing in the market due to heightened industrialization and infrastructure development, OEMs have numerous opportunities. They are advancing sophisticated applications like keyless entry, auto-park assist, and HMI, which will boost the need for developing and testing new automotive systems. Additionally, growing R&D efforts are contributing to the expansion of the market in the region.

Раздел отчета по странам также содержит отдельные факторы, влияющие на рынок, и изменения в регулировании на внутреннем рынке, которые влияют на текущие и будущие тенденции рынка. Такие данные, как анализ цепочки создания стоимости вверх и вниз по течению, технические тенденции и анализ пяти сил Портера, тематические исследования — вот некоторые из указателей, используемых для прогнозирования рыночного сценария для отдельных стран. Кроме того, при предоставлении прогнозного анализа данных по странам учитываются наличие и доступность глобальных брендов и их проблемы, связанные с большой или малой конкуренцией со стороны местных и отечественных брендов, влияние внутренних тарифов и торговых путей.

Доля на мировом рынке автомобильного моделирования

Конкурентная среда рынка содержит сведения о конкурентах. Включены сведения о компании, ее финансах, полученном доходе, рыночном потенциале, инвестициях в исследования и разработки, новых рыночных инициативах, глобальном присутствии, производственных площадках и объектах, производственных мощностях, сильных и слабых сторонах компании, запуске продукта, широте и широте продукта, доминировании приложений. Приведенные выше данные касаются только фокуса компаний на рынке.

Лидерами рынка автомобильного моделирования, работающими на рынке, являются:

• Altair Engineering Inc. (США)
• ANSYS Inc. (США)
• PTC (США)
• Сименс АГ (Германия)
• Autodesk Inc. (США)
• Dassault Systèmes (Франция)
• Synopsys Inc. (США)
• MathWorks Inc. (США)
• Группа ESI (Франция)
• IPG Automotive GmbH (Германия)
• АВЛ (Австрия)
• COMSOL Inc. (США)
• dSPACE GmbH (Германия)
• OPAL-RT TECHNOLOGIES Inc. (Канада)
• SimScale (Германия)
• Компания AnyLogic (США)

Последние разработки на рынке автомобильного моделирования

• В марте 2024 года Cadence Design Systems, Inc. объявила о формальном соглашении о приобретении BETA CAE Systems International AG. BETA CAE Systems International AG — известный поставщик платформ системного анализа, специализирующийся на решениях для автомобильного моделирования. Это приобретение ускорит стратегию интеллектуального проектирования систем Cadence за счет интеграции устоявшихся технологий и опыта BETA CAE
• В июне 2022 года NI объявила о приобретении monoDrive, ведущего поставщика программного обеспечения для моделирования сверхвысокой точности для усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS) и разработки автономных транспортных средств. Это приобретение расширяет присутствие NI в секторах ADAS и моделирования, позволяя своим клиентам в сфере транспорта ускорить разработку, тестирование и развертывание более безопасных автономных систем

SKU-29455