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並將成為這一波市場浪潮的核心。據市場研究公司Yole Développement預測，用於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%的年複合成長率(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捲而來。移動性(Mobility)定義了人類長久以來組織社會的方式，而兩年前迅速颳起熱潮的新一代自動駕駛車，如今正重塑我們的世界。”
Yole在其最新的《2020年自動駕駛傳感器報告》(Sensors for Robotic Mobility 2020 report)中深度剖析目前自動駕駛移動方式面臨的五項主要限制。首先，最主要的顧慮即行人安全正不斷惡化中。其次，在更多人們居住的現代化城市中，大眾運輸系統正面臨著效率與成本的挑戰。第三，汽車之於移動性的地位重要性不如從前。塞車以及擁有車輛的成本都使得這一選擇逐漸黯然失色。第四，儘管航空移動性正快速擴展，但由於城市到機場的交通往來依然很差，使得輕鬆旅行仍然存在困境。第五，現有的各種移動方式產生的二氧化碳(CO2)排放，意味著迫在眉睫的變革更為關鍵。
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。從前的移動方式並不會消失，就像電影院在電視普及後依舊存在一樣。無論反對者說甚麼，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)技術的汽車製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。”
至於其他汽車的主要顧慮，如成本和長期穩定性等問題，並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於下游的運算能力。儘管前幾代的運算能力約有數百 TOPS範圍，最新型的自動駕駛車輛則達到了1千TOPS的量級。
這將對於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，並在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並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%將來自於車輛本身，28%來自於感測硬件，28%來自於運算硬件，剩餘的4%則來自於整合。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範圍內。
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。
