자동차용 레이더 온 칩 솔루션 시장 기회, 성장 촉진요인, 산업 동향 분석 및 예측(2025-2034년)

Automotive Radar-on-Chip Solution Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034

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한글목차

세계의 자동차용 레이더 온 칩 솔루션 시장 규모는 2024년에는 33억 달러에 달했고, CAGR 14.1%를 나타내 2034년에는 120억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

교통 안전에 대한 관심 증가와 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)를 둘러싼 규제 강화가 레이더 온 칩 기술 수요를 직접 밀어 올리고 있습니다. 자동차의 자동화와 지능형 운전 기능으로의 이동이 진행되는 동안, 이러한 소형 레이더 솔루션은 충돌 회피, 적응형 크루즈 컨트롤, 교통 지원을 위한 검출 기능을 강화하고 있습니다. 소비자는 자동차 제조업체가 실제 주행 환경에서 효율적으로 작동하는 고성능 안전 시스템을 제공하도록 요구하고 있으며 레이더 온 칩 통합이 필수적입니다. 이러한 칩 레벨 레이더 시스템은 전기자동차(EV) 채용의 중요한 요소인 크기, 에너지 소비, 시스템 중량을 최소화하면서 소프트웨어로 정의된 기능을 실현합니다. 제조업체는 EV 성능 및 항속 거리에 영향을 주지 않고 안전 벤치마크를 충족해야 하며, RoC 솔루션의 보급을 뒷받침하고 있습니다. 자동차의 자율성 향상을 위한 세계적인 노력이 진행됨에 따라 고정밀, 저지연 레이더 센싱 시스템의 필요성이 더욱 높아지고 있습니다. 이러한 솔루션은 자동차 라인 관리 및 시야 불량 하에서 장애물 감지와 같은 기능을 지원하여 완전 자율 주행 환경의 기반을 만드는 데 기여합니다.

시장 범위
시작 연도	2024년
예측 연도	2025-2034년
시장 규모	33억 달러
예측 금액	120억 달러
CAGR	14.1%

2024년 하드웨어 분야의 점유율은 62.4%로, 2034년까지의 CAGR은 14.6%를 나타낼 것으로 예측되고 있습니다. 하드웨어는 레이더 동작에 필수적인 RF 프론트엔드, 안테나 및 디지털 신호 프로세서를 통합하여 이 분야를 선도하고 있습니다. 동향은 여러 구성 요소를 컴팩트한 폼 팩터에 통합하는 고집적 단일 칩 아키텍처로 향하고 있습니다. 또한 차량용 레이더 하드웨어는 24, 77, 79GHz에서 동작하는 멀티밴드, 멀티채널 기능으로 전환하여 분해능 향상, 범위 확대, 모든 주행 시나리오에 대응하는 견고한 성능을 제공합니다.

77GHz 부문은 2024년에 58%의 점유율을 차지했으며, 2034년까지의 CAGR은 13.9%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 이러한 레이더 온 칩 솔루션은 ADAS 및 자율 주행 차량 플랫폼에서 장거리 용도의 벤치마크가 되었습니다. 77GHz 레이더 기술은 고해상도, 검출 범위 확대, 간섭 최소화로 알려져 있으며, 이제 차세대 차량용 레이더 시스템의 주류 주파수가 되었습니다.

미국의 자동차용 레이더 온 칩 솔루션 시장은 86.6%의 점유율을 차지하며, 2024년에는 6억 100만 달러를 창출했습니다. 반도체 기술 혁신의 미국의 강력한 비계가 ADAS 기능과 자율주행차 개발의 급속한 채용과 함께 이 리더십을 견인하고 있습니다. 미국에서는 컴팩트한 자동차부터 고급 모델까지 적응형 크루즈 컨트롤, 긴급 브레이크 및 레인 어시스트를 제공하는 레이더 지원 시스템이 탑재되어 있습니다. 실시간 인식이 가능한 AI 주도의 고해상도 레이더 모듈에 대한 수요가 높아짐에 따라 정교한 77GHz 멀티 채널 레이더 온 칩 솔루션의 추진은 계속 가속화되고 있습니다.

자동차용 레이더 온 칩 솔루션 시장의 주요 기업은 Robert Bosch, ZF Friedrichshafen, Texas Instruments(TI), Infineon Technologies, Continental, Renesas Electronics, NXP Semiconductors입니다. 자동차용 레이더 온 칩 솔루션 시장의 선도 기업들은 첨단 신호 처리와 AI 주도 알고리즘을 통해 성능을 향상시키면서 하드웨어를 소형화하기 위한 연구 개발에 많은 투자를 하고 있습니다. 각 회사는 멀티밴드 레이더의 동작을 지원하고 보다 광범위한 ADAS 아키텍처와 통합하는 확장 가능한 플랫폼 개발에 주력하고 있습니다. OEM과의 전략적 파트너십을 통해 특정 차량 등급에 맞게 맞춤형 레이더 모듈을 공동 개발할 수 있습니다. 또한 많은 기업들은 정확도를 저하시키지 않고 에너지 소비를 줄임으로써 EV 아키텍처에 맞게 칩셋을 최적화하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

• 시장 범위와 정의
• 조사 디자인
  • 조사 접근
  • 데이터 수집 방법
• 데이터 마이닝 정보원
  • 지역/국가
• 기본 추정과 계산
  • 기준연도의 산출
  • 시장추계의 주요 동향
• 1차 조사와 검증
  • 1차 정보
• 예측
• 조사 전제조건과 한계

제2장 주요 요약

제3장 업계 인사이트

• 생태계 분석
  • 공급자의 상황
  • 이익률 분석
  • 비용 구조
  • 각 단계에서의 부가가치
  • 밸류체인에 영향을 주는 요인
  • 파괴적 혁신
• 밸류체인 분석
  • 업스트림 밸류체인
  • 미드스트림 밸류체인
  • 다운스트림 밸류체인
• 업계에 미치는 영향요인
  • 성장 촉진요인
    • ADAS 채용 증가
    • 자율주행차의 성장
    • 컴팩트하고 통합된 디자인
    • 자동차의 전동화의 진전
  • 업계의 잠재적 위험 및 과제
    • 높은 개발·생산 비용
    • 가혹한 환경에서의 기술적 과제
    • 공급망의 혼란
    • 사이버 보안에 대한 우려
  • 시장 기회
    • 신흥 시장에서의 확대
    • AI나 센서 퓨전과의 통합
    • 정부 인센티브와 안전규제
    • 상용차에의 채용
• 성장 가능성 분석
• 규제 상황
  • UNECE 규제 152호-첨단 긴급 브레이크 시스템(AEBS)
  • 유럽 일반안전규제
  • 미국 연방 자동차 안전 기준(FMVSS)
  • 중국 miit 지능형 커넥티드 차량 가이드라인 2024
  • 일본 mlit 자율 주행 안전 프레임 워크
• Porter's Five Forces 분석
• PESTEL 분석
• 향후 동향
• 기술 혁신의 전망
  • 현재 기술
    • 77GHz와 79GHz의 mm파 레이더 기술
    • 4D 이미징 그레이더
    • CMOS 및 SiGe 기반 레이더 시스템 온 칩
  • 신흥 기술
    • 디지털 빔포밍 레이더
    • AI에 의한 레이더 신호 처리
    • 레이더 비전 센서 퓨전 학회
• 가격 동향
  • 제품별
  • 지역별
• 특허 분석
• 코스트 내역 분석
• 지속가능성과 환경 측면
  • 지속가능한 실천
  • 폐기물 감축 전략
  • 생산에 있어서 에너지 효율
  • 환경 친화적인 노력
  • 탄소발자국
• 차량 시스템 통합 및 센서 퓨전
  • 멀티 센서 아키텍처의 복잡성
  • 레이더 카메라 퓨전의 과제
  • 레이더와 LiDAR의 통합 전략
  • ECU의 통합 및 처리 요건
  • 실시간 데이터 융합 알고리즘
• ADAS 용도 성능 최적화
  • 용도별 레이더 요건
  • 항속 거리와 해상도의 트레이드 오프
  • 각도 분해능 향상의 요구
  • 속도 측정 정밀도
  • 멀티 타겟 검출 기능
• 레이더 칩 설계 및 제조의 과제
  • 실리콘 공정 기술의 선택
  • RF 회로 설계의 복잡성
  • 안테나·인·포장 통합
  • 열 관리 솔루션
  • 소비 전력 최적화
• 자동차 공급망과 자격
  • 자동차 등급 부품 인증
  • AEC-Q100 적합 요건
  • 장기 공급 보증
  • 공급 체인의 위험 완화
• 소프트웨어·하드웨어 협조 설계의 진화
  • 소프트웨어 정의 레이더 아키텍처
  • 구성 가능한 신호 처리
  • 무선 업데이트 기능
  • AI 알고리즘의 통합
• 자동차 안전 기준 준수
  • ISO 26262 기능 안전 요구사항
  • ASIL 등급과 리스크 평가
  • 안전 케이스 개발
  • 위험 분석 및 위험 평가(HARA)
• 환경과 운영상의 과제
  • 기상조건성능
  • 간섭 완화 전략
  • 멀티패스 반사 처리
  • 도시 캐년의 성능
  • 온도 변화 보상
• 비용 최적화 및 가치 엔지니어링
  • 칩 아키텍처의 비용 분석
  • 통합 레벨과 비용 절충
  • 대량생산의 경제성
  • 총 시스템 비용 최적화

제4장 경쟁 구도

• 서론
• 기업의 시장 점유율 분석
  • 북미
  • 유럽
  • 아시아태평양
  • 라틴아메리카
  • 중동 및 아프리카
• 주요 시장 기업의 경쟁 분석
• 경쟁 포지셔닝 매트릭스
• 전략적 전망 매트릭스
• 주요 발전
  • 합병 및 인수
  • 파트너십 및 협업
  • 신제품 발표
  • 확장계획과 자금조달

제5장 시장 추계·예측 : 구성 요소별(2021-2034년)

• 주요 동향
• 하드웨어
  • RF 프론트엔드 및 안테나
  • 신호 처리기
  • 센서 패키징 및 모듈
• 소프트웨어
  • 신호 처리 소프트웨어
  • 센서 융합 및 AI 소프트웨어
  • 보정 및 테스트 소프트웨어
• 서비스

제6장 시장 추계·예측 : 주파수대별(2021-2034년)

• 주요 동향
• 24GHz
• 77GHz
• 79GHz

제7장 시장 추계·예측 : 거리별(2021-2034년)

• 주요 동향
• 단거리 레이더(SRR)
• 중거리 레이더(MRR)
• 장거리 레이더(LRR)
• 영상 레이더

제8장 시장 추계·예측 : 통합 레벨별(2021-2034년)

• 주요 동향
• 트랜시버 전용 레이더 온 칩
• 완전 레이더 시스템 온 칩(SoC)
• 디지털/이미징 레이더 칩

제9장 시장추계·예측 : 용도별(2021-2034년)

• 주요 동향
• ADAS 안전 시스템
  • 사각지대 감지(BSD)
  • 자율 긴급 제동(AEB)
  • 적응형 크루즈 컨트롤(ACC)
  • 충돌 회피
• 자율주행 기능
  • 고속도로 자동 운전
  • 도시 자율주행
  • 센서 융합
• 실내 솔루션
• EV 전용 솔루션

제10장 시장추계·예측 : 지역별(2021-2034년)

• 주요 동향
• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 러시아
  • 북유럽 국가
  • 폴란드
• 아시아태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 한국
  • 뉴질랜드
  • 베트남
  • 싱가포르
  • 인도네시아
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• 중동 및 아프리카
  • 남아프리카
  • 사우디아라비아
  • 아랍에미리트(UAE)

제11장 기업 프로파일

• 세계 기업
  • Texas Instruments
  • NXP Semiconductors
  • Infineon Technologies
  • Analog Devices
  • STMicroelectronics
  • Renesas Electronics
  • Qualcomm Technologies
  • Broadcom
• 지역 기업
  • Continental
  • Robert Bosch
  • Denso
  • Aptiv
  • Valeo
  • Magna International
  • ZF Friedrichshafen
  • Veoneer(Arriver)
• 신흥 기업와 혁신 기업
  • Arbe Robotics
  • Oculii Corp(Ambarella)
  • Uhnder
  • Steradian Semiconductors
  • Echodyne
  • Metawave
  • Ainstein AI
  • RFISee
  • Vayyar Imaging

KTH

영문 목차

영문목차

The Global Automotive Radar-on-Chip Solution Market was valued at USD 3.3 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 14.1% to reach USD 12 billion by 2034.

Growing focus on road safety and the rise of regulatory mandates surrounding advanced driver-assistance systems (ADAS) directly driving demand for radar-on-chip technologies. As vehicles increasingly shift toward automation and intelligent driving features, these compact radar solutions offer enhanced detection capabilities for collision avoidance, adaptive cruise control, and traffic assistance. Consumers are pushing automakers to deliver high-performance safety systems that operate efficiently in real-world driving conditions, making radar-on-chip integration essential. These chip-level radar systems allow software-defined functionality while minimizing size, energy consumption, and system weight, key elements in electric vehicle (EV) adoption. Manufacturers are under pressure to meet safety benchmarks without impacting EV performance or range, encouraging the widespread adoption of RoC solutions. As global initiatives for higher vehicle autonomy progress, the need for high-precision, low-latency radar sensing systems becomes even more critical. These solutions support functionalities such as automated lane management and obstacle detection under poor visibility, helping to set the foundation for fully autonomous driving environments.

Market Scope
Start Year	2024
Forecast Year	2025-2034
Start Value	$3.3 Billion
Forecast Value	$12 Billion
CAGR	14.1%

In 2024, the hardware segment accounted for a 62.4% share and is forecasted to grow at a CAGR of 14.6% through 2034. Hardware leads this space as it includes the integrated RF front-end, antennas, and digital signal processors essential for radar operation. The trend is toward highly integrated single-chip architectures that merge multiple components into a compact form factor. Automotive radar hardware is also transitioning to multi-band and multi-channel capabilities operating across 24, 77, and 79 GHz, offering improved resolution, expanded range, and robust performance across all driving scenarios.

The 77 GHz segment held a 58% share in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 13.9% through 2034. These radar-on-chip solutions are setting the benchmark for long-range applications in ADAS and autonomous vehicle platforms. Known for delivering higher resolution, extended detection range, and minimal interference, 77 GHz radar technology is now the go-to frequency for next-generation automotive radar systems.

US Automotive Radar-on-Chip Solution Market held an 86.6% share, generating USD 601 million in 2024. The country's strong foothold in semiconductor innovation, paired with rapid adoption of ADAS features and autonomous vehicle development, drives this leadership. From compact cars to luxury models, vehicles in the US now come equipped with radar-enabled systems that offer adaptive cruise control, emergency braking, and lane assistance. As demand grows for AI-driven, high-resolution radar modules capable of real-time perception, the push for sophisticated 77 GHz multi-channel radar-on-chip solutions continues to accelerate.

Key companies in the Automotive Radar-on-Chip Solution Market are Robert Bosch, ZF Friedrichshafen, Texas Instruments (TI), Infineon Technologies, Continental, Renesas Electronics, and NXP Semiconductors. Leading players in the Automotive Radar-on-Chip Solution Market are heavily investing in R&D to miniaturize hardware while improving performance through advanced signal processing and AI-driven algorithms. Companies are focusing on developing scalable platforms that support multi-band radar operation and integrate with broader ADAS architectures. Strategic partnerships with OEMs enable co-development of radar modules customized for specific vehicle classes. Many firms are also optimizing chipsets to align with EV architectures by reducing energy consumption without compromising accuracy.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology

• 1.1 Market scope and definition
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Data mining sources
  • 1.3.1 Regional/Country
• 1.4 Base estimates and calculations
  • 1.4.1 Base year calculation
  • 1.4.2 Key trends for market estimation
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
• 1.6 Forecast
• 1.7 Research assumptions and limitations

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360⁰ synopsis, 2021 - 2034
• 2.2 Key market trends
  • 2.2.1 Regional
  • 2.2.2 Component
  • 2.2.3 Frequency band
  • 2.2.4 Range
  • 2.2.5 Integration level
  • 2.2.6 Application
• 2.3 TAM Analysis, 2025-2034
• 2.4 CXO perspectives: Strategic imperatives
  • 2.4.1 Executive decision points
  • 2.4.2 Critical success factors
• 2.5 Future outlook
• 2.6 Strategic recommendations
  • 2.6.1 Supply chain diversification strategy
  • 2.6.2 Product portfolio enhancement
  • 2.6.3 Partnership and alliance opportunities
  • 2.6.4 Cost management and pricing strategy

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.1.1 Supplier landscape
  • 3.1.2 Profit margin analysis
  • 3.1.3 Cost structure
  • 3.1.4 Value addition at each stage
  • 3.1.5 Factor affecting the value chain
  • 3.1.6 Disruptions
• 3.2 Value chain analysis
  • 3.2.1 Upstream value chain
  • 3.2.2 Midstream value chain
  • 3.2.3 Downstream value chain
• 3.3 Industry impact forces
  • 3.3.1 Growth drivers
    • 3.3.1.1 Increasing ADAS adoption
    • 3.3.1.2 Growth of autonomous vehicles
    • 3.3.1.3 Compact and integrated design
    • 3.3.1.4 Increasing vehicle electrification
  • 3.3.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.3.2.1 High development and production costs
    • 3.3.2.2 Technical challenges in harsh environments
    • 3.3.2.3 Supply chain disruptions
    • 3.3.2.4 Cybersecurity concerns
  • 3.3.3 Market opportunities
    • 3.3.3.1 Expansion in emerging markets
    • 3.3.3.2 Integration with ai and sensor fusion
    • 3.3.3.3 Government incentives and safety regulations
    • 3.3.3.4 Adoption in commercial and fleet vehicles
• 3.4 Growth potential analysis
• 3.5 Regulatory landscape
  • 3.5.1 UNECE regulation no. 152 - advanced emergency braking systems (AEBS)
  • 3.5.2 Eu general safety regulation (GSR) 2024/2144
  • 3.5.3 US federal motor vehicle safety standards (FMVSS)
  • 3.5.4 China miit intelligent and connected vehicle guidelines 2024
  • 3.5.5 Japan mlit autonomous driving safety framework
• 3.6 Porter's analysis
• 3.7 PESTEL analysis
• 3.8 Future trends
• 3.9 Technology and Innovation landscape
  • 3.9.1 Current technologies
    • 3.9.1.1 77 ghz and 79 ghz mmwave radar technology
    • 3.9.1.2 4d imaging radar
    • 3.9.1.3 CMOS and SiGe-based radar socs
  • 3.9.2 Emerging technologies
    • 3.9.2.1 Digital beamforming radar
    • 3.9.2.2 AI-powered radar signal processing
    • 3.9.2.3 Radar-vision sensor fusion Socs
• 3.10 Price trends
  • 3.10.1 By product
  • 3.10.2 By region
• 3.11 Patent analysis
• 3.12 Cost breakdown analysis
• 3.13 Sustainability and environmental aspects
  • 3.13.1 Sustainable practices
  • 3.13.2 Waste reduction strategies
  • 3.13.3 Energy efficiency in production
  • 3.13.4 Eco-friendly Initiatives
  • 3.13.5 Carbon footprint considerations
• 3.14 Vehicle System Integration & Sensor Fusion
  • 3.14.1 Multi-sensor architecture complexity
  • 3.14.2 Radar-camera fusion challenges
  • 3.14.3 Radar-LiDAR integration strategies
  • 3.14.4 ECU integration & processing requirements
  • 3.14.5 Real-time data fusion algorithms
• 3.15 ADAS Application Performance Optimization
  • 3.15.1 Application-specific radar requirements
  • 3.15.2 Range vs resolution trade-offs
  • 3.15.3 Angular resolution enhancement needs
  • 3.15.4 Velocity measurement accuracy
  • 3.15.5 Multi-target detection capabilities
• 3.16 Radar Chip Design & Manufacturing Challenges
  • 3.16.1 Silicon process technology selection
  • 3.16.2 RF circuit design complexity
  • 3.16.3 Antenna-in-package integration
  • 3.16.4 Thermal management solutions
  • 3.16.5 Power consumption optimization
• 3.17 Automotive Supply Chain & Qualification
  • 3.17.1 Automotive-grade component qualification
  • 3.17.2 AEC-Q100 compliance requirements
  • 3.17.3 Long-term supply assurance
  • 3.17.4 Supply chain risk mitigation
• 3.18 Software-Hardware Co-Design Evolution
  • 3.18.1 Software-defined radar architecture
  • 3.18.2 Configurable signal processing
  • 3.18.3 Over-the-air update capabilities
  • 3.18.4 AI algorithm integration
• 3.19 Automotive Safety Standards Compliance
  • 3.19.1 ISO 26262 functional safety requirements
  • 3.19.2 ASIL rating & risk assessment
  • 3.19.3 Safety case development
  • 3.19.4 Hazard analysis & risk assessment (HARA)
• 3.20 Environmental & Operational Challenges
  • 3.20.1 Weather condition performance
  • 3.20.2 Interference mitigation strategies
  • 3.20.3 Multi-path reflection handling
  • 3.20.4 Urban canyon performance
  • 3.20.5 Temperature variation compensation
• 3.21 Cost Optimization & Value Engineering
  • 3.21.1 Chip architecture cost analysis
  • 3.21.2 Integration level vs cost trade-offs
  • 3.21.3 Volume production economics
  • 3.21.4 Total system cost optimization

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis, 2024
  • 4.2.1 North America
  • 4.2.2 Europe
  • 4.2.3 Asia Pacific
  • 4.2.4 Latin America
  • 4.2.5 Middle East Africa
• 4.3 Competitive analysis of major market players
• 4.4 Competitive positioning matrix
• 4.5 Strategic outlook matrix
• 4.6 Key developments
  • 4.6.1 Mergers & acquisitions
  • 4.6.2 Partnerships & collaborations
  • 4.6.3 New Product Launches
  • 4.6.4 Expansion Plans and funding

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Hardware
  • 5.2.1 RF Front-End & Antennas
  • 5.2.2 Signal Processors
  • 5.2.3 Sensor Packaging & Modules
• 5.3 Software
  • 5.3.1 Signal Processing Software
  • 5.3.2 Sensor Fusion & AI Software
  • 5.3.3 Calibration & Testing Software
• 5.4 Services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Frequency band, 2021 - 2034 ($Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 24 GHz
• 6.3 77 GHz
• 6.4 79 GHz

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Range, 2021 - 2034 ($Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Short-Range Radar (SRR)
• 7.3 Medium-Range Radar (MRR)
• 7.4 Long-Range Radar (LRR)
• 7.5 Imaging Radar

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Integration level, 2021 - 2034 ($Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Transceiver-Only Radar-on-Chip
• 8.3 Complete Radar SoC (System-on-Chip)
• 8.4 Digital/Imaging Radar Chips

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Mn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 ADAS Safety Systems
  • 9.2.1 Blind-spot detection (BSD)
  • 9.2.2 Autonomous emergency braking (AEB)
  • 9.2.3 Adaptive cruise control (ACC)
  • 9.2.4 Collision avoidance
• 9.3 Autonomous Driving Functions
  • 9.3.1 Highway autopilot
  • 9.3.2 Urban automated driving
  • 9.3.3 Sensor fusion
• 9.4 In cabin solution
• 9.5 EV specific solutions

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Mn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 North America
  • 10.2.1 US
  • 10.2.2 Canada
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 Germany
  • 10.3.2 UK
  • 10.3.3 France
  • 10.3.4 Italy
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Russia
  • 10.3.7 Nordics
  • 10.3.8 Poland
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 China
  • 10.4.2 India
  • 10.4.3 Japan
  • 10.4.4 South Korea
  • 10.4.5 ANZ
  • 10.4.6 Vietnam
  • 10.4.7 Singapore
  • 10.4.8 Indonesia
• 10.5 Latin America
  • 10.5.1 Brazil
  • 10.5.2 Mexico
  • 10.5.3 Argentina
• 10.6 MEA
  • 10.6.1 South Africa
  • 10.6.2 Saudi Arabia
  • 10.6.3 UAE

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 Global players
  • 11.1.1 Texas Instruments
  • 11.1.2 NXP Semiconductors
  • 11.1.3 Infineon Technologies
  • 11.1.4 Analog Devices
  • 11.1.5 STMicroelectronics
  • 11.1.6 Renesas Electronics
  • 11.1.7 Qualcomm Technologies
  • 11.1.8 Broadcom
• 11.2 Regional players
  • 11.2.1 Continental
  • 11.2.2 Robert Bosch
  • 11.2.3 Denso
  • 11.2.4 Aptiv
  • 11.2.5 Valeo
  • 11.2.6 Magna International
  • 11.2.7 ZF Friedrichshafen
  • 11.2.8 Veoneer (Arriver)
• 11.3 Emerging players and disruptors
  • 11.3.1 Arbe Robotics
  • 11.3.2 Oculii Corp (Ambarella)
  • 11.3.3 Uhnder
  • 11.3.4 Steradian Semiconductors
  • 11.3.5 Echodyne
  • 11.3.6 Metawave
  • 11.3.7 Ainstein AI
  • 11.3.8 RFISee
  • 11.3.9 Vayyar Imaging

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