تقرير سوق أنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة 2025: تحليل متعمق للتكنولوجيا، دوافع النمو، والديناميكيات التنافسية. استكشف الاتجاهات الرئيسية، رؤى المناطق، والفرص المستقبلية التي تشكل الصناعة.

• ملخص تنفيذي ونظرة عامة على السوق
• الاتجاهات التكنولوجية الرئيسية في تحديد مواقع السيارات ذاتية القيادة
• البيئة التنافسية واللاعبون الرئيسيون
• توقعات نمو السوق وإيرادات المشروعات (2025-2030)
• تحليل إقليمي: حصة السوق والتبني حسب الجغرافيا
• التحديات والمخاطر والفرص الناشئة
• آفاق المستقبل: الابتكارات والتوصيات الاستراتيجية
• المصادر والمراجع

ملخص تنفيذي ونظرة عامة على السوق

تعتبر أنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة (AVLS) تكنولوجيا حيوية تمكن السيارات ذاتية القيادة من تحديد موقعها بدقة ضمن بيئات معقدة. تدمج هذه الأنظمة البيانات من مستشعرات متعددة – مثل GPS وLiDAR والكاميرات ووحدات القياس بالقصور الذاتي (IMUs) – لتحقيق دقة على مستوى السنتيمتر، وهو أمر أساسي للتنقل الآمن واتخاذ القرارات. مع نضوج صناعة السيارات ذاتية القيادة (AV)، تتسارع الطلبات على حلول تحديد المواقع القوية في الوقت الحقيقي، مدفوعة بالتقدم في خوارزميات دمج المستشعرات، وتخطيط عالي الدقة، والاتصالات بين المركبات وكل شيء (V2X).

من المتوقع أن يشهد السوق العالمي لـ AVLS نمواً كبيراً في 2025، استناداً إلى الانتشار السريع للسيارات ذاتية القيادة في كل من القطاعات التجارية وركوب الركاب. وفقاً لـ شركة البيانات الدولية (IDC)، من المتوقع أن يصل سوق السيارات ذاتية القيادة العالمي إلى 70 مليار دولار بحلول عام 2025، حيث تمثل أنظمة تحديد المواقع حصة كبيرة نظراً لدورها الأساسي في سلامة وأداء المركبات ذاتية القيادة. يستثمر اللاعبون الرئيسيون في الصناعة – بما في ذلك إنفيديا، فيليودين لايダー، هيكساجون AB، وتقنيات HERE – بشكل كبير في البحث والتطوير لتعزيز دقة تحديد المواقع وموثوقيتها وقابليتها للتوسع.

يدفع النمو في السوق أيضاً الدعم التنظيمي لبرامج القيادة الذاتية وتوسيع بنية المدن الذكية. على سبيل المثال، قدم الاتحاد الأوروبي والصين أطر عمل لتوحيد اختبارات ونشر AV، مما يعزز الابتكار في تقنيات تحديد المواقع (المفوضية الأوروبية؛ أكاديمية الصين للمعلومات وتكنولوجيا الاتصالات). بالإضافة إلى ذلك، تساهم انتشار شبكات 5G وحوسبة الحواف في تمكين معالجة البيانات في الوقت الحقيقي، وهو أمر حيوي لدقة تحديد المواقع العالية في البيئات الحضرية الديناميكية.

على الرغم من هذه الفرص، تواجه سوق AVLS تحديات مثل ارتفاع تكاليف النظام، وتعقيد الاندماج، والحاجة إلى تدابير الأمن السيبراني القوية. ومع ذلك، من المتوقع أن تعالج التعاونات المستمرة بين مصنعي السيارات، ومقدمي التكنولوجيا، وشركات التخطيط هذه العقبات، مما يمهد الطريق للاعتماد الواسع. باختصار، تمثل 2025 سنة محورية لأنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة، حيث يدفع الابتكار التكنولوجي والزخم التنظيمي توسيع السوق ويشكل مستقبل التنقل الذاتي.

الاتجاهات التكنولوجية الرئيسية في تحديد مواقع السيارات ذاتية القيادة

تقع أنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة في جوهر تمكين السيارات ذاتية القيادة من تحديد موقعها بدقة في بيئات معقدة وديناميكية. اعتباراً من 2025، يشهد هذا المجال تقدمًا تكنولوجيًا سريعًا، مدفوعًا بالحاجة إلى دقة على مستوى السنتيمتر، والموثوقية في ظروف متنوعة، والأداء في الوقت الحقيقي. تشمل الاتجاهات التكنولوجية الرئيسية التي تشكل تطور أنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة ما يلي:

• دمج المستشعرات والتكرار: تعتمد أنظمة تحديد المواقع الحديثة بشكل متزايد على دمج أنماط مستشعرات متعددة، بما في ذلك LiDAR والرادار والكاميرات ونظم تحديد المواقع العالمية (GNSS). تعزز هذه الطريقة متعددة المستشعرات من الموثوقية والدقة، لا سيما في السيناريوهات الصعبة مثل الوادي الحضري أو الظروف الجوية السيئة. تقوم شركات مثل إنفيديا وMobileye بدمج خوارزميات دمج مستشعرات متقدمة في منصاتها للقيادة الذاتية.
• التخطيط عالي الدقة (HD): أصبح استخدام الخرائط عالية الدقة، التي تقدم تمثيلات مفصلة لهندسة الطرق، وعلامات الحارة، والبنى التحتية الثابتة، معياراً. يتم تحديث هذه الخرائط باستمرار باستخدام بيانات مستمدة من حشود البيانات وصيانة الخرائط المدعومة بالذكاء الاصطناعي، كما يتضح من الحلول المقدمة من تقنيات HERE و توم توم.
• SLAM في الوقت الحقيقي (تحديد المواقع ورسم الخرائط المتزامنة): تتيح التقدم في خوارزميات SLAM في الوقت الحقيقي للسيارات تحديد مواقعها وتحديث خرائطها على الفور، حتى في البيئات غير المرسومة سابقًا أو المتغيرة. هذا مهم بشكل خاص للروبوتات ذاتية القيادة في الشحن والمركبات الحضرية ذاتية القيادة، حيث تستثمر شركات مثل وايمو وأورورا بشكل كبير في هذا المجال.
• تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: تُستخدم نماذج التعلم العميق لتعزيز استخراج الميزات من بيانات المستشعر، وتحسين دقة مطابقة الخرائط، والتنبؤ بفشل التحديد. يظهر هذا الاتجاه في الأبحاث والعروض التجارية من تسلا وBosch Mobility.
• الحوسبة على الحافة ومعالجة ذات زمن استجابة منخفض: لتلبية متطلبات الوقت الحقيقي في القيادة الذاتية، تستفيد أنظمة تحديد المواقع من هياكل الحوسبة على الحافة. وهذا يقلل من الزمن المستغرق ويضمن معالجة بيانات التحديد والتفاعل معها في غضون مللي ثانية، كما يتضح من منصات السيارات من كوالكوم.

تشير هذه الاتجاهات مجتمعة إلى مستقبل حيث تصبح أنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة أكثر دقة ومرونة وقابلة للتوسع، مما يدعم النشر الآمن للمركبات ذاتية القيادة في سيناريوهات العالم الحقيقي المعقدة بشكل متزايد.

البيئة التنافسية واللاعبون الرئيسيون

تتميز البيئة التنافسية لأنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة في 2025 بالابتكار التكنولوجي السريع، والشراكات الاستراتيجية، ومزيج من موردي السيارات الراسخين، والعمالقة التكنولوجيين، والشركات الناشئة المتخصصة. بما أن التحديد هو عنصر حاسم لتوفير قيادة ذاتية آمنة وموثوقة، تستثمر الشركات بشكل كبير في دمج المستشعرات، والتخطيط عالي الدقة، والذكاء الاصطناعي للحصول على ميزة تنافسية.

تشمل اللاعبين الرئيسيين في هذا السوق:

• شركة إنفيديا: يدمج منصة DRIVE من إنفيديا قدرات تحديد المواقع المتقدمة باستخدام التعلم العميق ودمج المستشعرات، مما يمكّن من تحقيق دقة على مستوى السنتيمتر. لقد عززت شراكات الشركة مع مصنعي السيارات ومقدمي الخرائط من موقعها كمورد تكنولوجيا رئيسي.
• تقنيات HERE: تعتبر HERE قوة مهيمنة في التخطيط عالي الدقة، حيث تقدم تحديثات خرائط في الوقت الحقيقي وخدمات تحديد المواقع. يتم اعتماد HERE HD Live Map على نطاق واسع من قبل شركات تصنيع المعدات الأصلية ومطوري السيارات ذاتية القيادة لتحديد مواقع المركبات بدقة.
• توم توم: توفر منتجات AutoStream وHD Map من توم توم بيانات تحديد المواقع في الوقت الحقيقي قائمة على السحابة. تتعاون الشركة مع كبار مصنعي السيارات لدمج حلولها في المركبات الإنتاجية.
• وايمو: باعتبارها رائدة في مجال القيادة الذاتية، طورت وايمو أنظمة تحديد المواقع الخاصة بها التي تجمع بين البيانات من LiDAR والرادار والرؤية مع الخرائط المخصصة. يتم نشر تقنيتها في أساطيل الروبوتات ذاتية القيادة التجارية الخاصة بها.
• أبلاينكس (شركة تابعة لـ Trimble): تخصص أبلاينكس في الملاحة بالقصور الذاتي وتحديد المواقع المعتمد على GNSS، حيث توفر حلولاً لكل من المركبات ذاتية القيادة النموذجية والإنتاجية. تُعرف تقنيتها بموثوقيتها في البيئات التحدية.
• هيكساجون AB: من خلال شركتها الفرعية ليكا جيوسيستمز، تقدم هيكساجون حلول متقدمة للتحديد ورسم الخرائط، مستهدفة كل من شركات تصنيع المعدات الأصلية ومقدمي خدمات التنقل.

تقدم الشركات الناشئة مثل كارتو وديب ماب (التي استحوذت عليها إنفيديا) أيضًا مساهمات كبيرة، لا سيما في التخطيط المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتحديد في الوقت الحقيقي. يشهد السوق زيادة في التعاون بين مصنعي السيارات ومقدمي التكنولوجيا، كما يتضح من التحالفات مثل شراكة BMW-Here وعمل فورد مع Argo AI. مع تقدم الصناعة نحو مستويات أعلى من الاستقلال، يتصاعد الطلب على حلول تحديد المواقع القوية والقابلة للتوسع والفعالة من حيث التكلفة، مما يدفع إلى مزيد من المنافسة والابتكار في 2025.

توقعات نمو السوق وإيرادات المشروعات (2025-2030)

من المتوقع أن يشهد السوق لأنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة توسعًا كبيرًا في 2025، مدفوعًا بتزايد اعتماد أنظمة المساعدة للسائقين المتقدمة (ADAS)، والزخم التنظيمي، والاستثمارات المستمرة في التنقل الذاتي. وفقاً لتوقعات MarketsandMarkets، من المتوقع أن تصل قيمة سوق السيارات ذاتية القيادة العالمي إلى أكثر من 60 مليار دولار في 2025، حيث تمثل أنظمة تحديد المواقع تكنولوجيا تمكين حرجة ضمن هذا النظام البيئي.

من المتوقع أن تنمو إيرادات أنظمة تحديد المواقع – والتي تشمل الأجهزة (مثل LiDAR وGNSS وIMUs والكاميرات) والبرامج (دمج المستشعرات والتخطيط والخوارزميات الخاصة بالتحديد في الوقت الحقيقي) بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يتجاوز 18% حتى 2025، وفقاً لـ IDC. يعتمد هذا النمو على التكامل المتزايد لتحديد المواقع الدقيقة في كل من المركبات ذاتية القيادية للركاب والتجارية، بالإضافة إلى توسيع برامج الاختبار والنشر المبكر في أمريكا الشمالية وأوروبا وأجزاء من منطقة آسيا والمحيط الهادئ.

• استثمارات الشركات المصنعة والموردين من المستوى الأول: تعمل الشركات الكبرى المصنعة للمعدات الأصلية والموردين من المستوى الأول على زيادة استثماراتها في تقنيات تحديد المواقع لدعم القيادة الذاتية من المستوى الثالث وما فوق. أعلنت Continental AG وBosch عن شراكات موسعة مع الشركات التكنولوجية المتخصصة في الخرائط والمستشعرات، بهدف تقديم حلول تحديد مواقع موثوقة بحلول 2025.
• التسويق في التنقل الحضري: من المتوقع أن تدفع implantação الروبوتات ذاتية القيادة والحافلات ذاتية القيادة في البيئات الحضرية الطلب الكبير على تحديد المواقع عالية الدقة. تقوم وايمو وCruise بزيادة أسطولهما، حيث تمثل أنظمة تحديد المواقع جزءًا كبيرًا من إنفاق التكنولوجيا لكل مركبة.
• ديناميات النمو الإقليمي: من المتوقع أن تقود أمريكا الشمالية في توليد الإيرادات من أنظمة تحديد المواقع في 2025، تليها أوروبا والصين، حيث تعمل الأطر التنظيمية ومبادرات المدينة الذكية على تسريع الاعتماد (Statista).

بصفة عامة، من المقرر أن تمثل 2025 سنة محورية لأنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة، حيث من المتوقع أن تتجاوز إيرادات السوق 2.5 مليار دولار على مستوى العالم، مما يمهد الطريق لمزيد من النمو الأسرع في النصف الثاني من العقد حيث تقترب القيادة الذاتية من نشرها على نطاق واسع.

تحليل إقليمي: حصة السوق والتبني حسب الجغرافيا

يتسم السوق العالمي لأنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة في 2025 بتفاوتات إقليمية كبيرة في كل من حصة السوق ومعدلات الاعتماد، مدفوعًا بالبيئات التنظيمية، وجاهزية البنية التحتية، وسرعة نشر السيارات ذاتية القيادة (AV). من المتوقع أن تحافظ أمريكا الشمالية، ولا سيما الولايات المتحدة، على موقعها الريادي، حيث ستمثل أكبر حصة سوقية. يُعزى هذا التفوق إلى الاستثمارات الكبيرة في تكنولوجيا AV، والأطر التنظيمية الداعمة، ووجود اللاعبين الرئيسيين في الصناعة مثل وايمو وتسلا. وتعزز بنية الطرق المتطورة في المنطقة وبرامج الاختبار المستمرة في مدن مثل فينيكس وسان فرانسيسكو اعتماد أنظمة تحديد المواقع عالية الدقة بشكل أكبر.

تأتي أوروبا في المرتبة الثانية، مع دول مثل ألمانيا والمملكة المتحدة وفرنسا في مقدمة الاعتماد. ساهمت الجهود المنسقة للاتحاد الأوروبي لتوحيد لوائح AV والاستثمار في البنية التحتية الذكية في خلق بيئة مؤاتية لمزودي تكنولوجيا تحديد المواقع. تتعاون شركات مثل Bosch Mobility و Continental AG بنشاط مع مصنعي السيارات لدمج حلول تحديد المواقع المتقدمة، مستفيدة من البيئات الحضرية الكثيفة في أوروبا ومبادرات التخطيط عالي الدقة.

تظهر منطقة آسيا والمحيط الهادئ كأسرع المناطق نمواً، حيث تكون الصين واليابان وكوريا الجنوبية في الصدارة. يدفع دفع الصين الجريء لتسويق AV، بدعم من المبادرات الحكومية والاستثمارات في مشاريع 5G والمدن الذكية، الاعتماد السريع على أنظمة تحديد المواقع. تلتزم شركات التكنولوجيا الصينية الرائدة مثل بايدو وAutoX بنشر أساطيل AV على نطاق واسع، مما يتطلب قدرات موثوقة في تحديد المواقع. كما تحقق اليابان وكوريا الجنوبية تقدمًا، مستفيدة من قطاعات السيارات المتطورة لديها وبرامج الاختبار المدعومة من الحكومة.

على النقيض، يبقى الاعتماد في أمريكا اللاتينية والشرق الأوسط وإفريقيا في مراحل مبكرة، ويرجع ذلك أساسًا إلى التحديات الهيكلية، والغموض التنظيمي، والاستثمار المحدود في تقنيات AV. ومع ذلك، تجرى مشاريع AV التجريبية في مراكز حضرية مختارة في الشرق الأوسط، مثل دبي، مع تركيز على التنقل الذكي، مما قد يحفز الطلب المستقبلي على أنظمة تحديد المواقع.

وفقًا لتقرير حديث من IDC، من المتوقع أن تحتفظ أمريكا الشمالية بأكثر من 40% من حصة السوق العالمية لأنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة في عام 2025، تليها أوروبا بحصة تقارب 30%، وآسيا والمحيط الهادئ بحصة 25%، مع توزيع الباقي على المناطق الأخرى. تسلط هذه الأرقام الضوء على الدور الحاسم للديناميكيات الإقليمية في تشكيل البيئة التنافسية ومسار الاعتماد لتقنيات تحديد المواقع في قطاع السيارات ذاتية القيادة.

التحديات والمخاطر والفرص الناشئة

تقع أنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة في قلب تكنولوجيا القيادة الذاتية، وتمكن المركبات من تحديد موقعها بدقة في الوقت الحقيقي. مع نضوج السوق في 2025، لا تزال العديد من التحديات والمخاطر قائمة، ولكن الفرص الجديدة تظهر أيضًا، مدفوعة بالتقدم التكنولوجي والتطورات التنظيمية.

أحد التحديات الرئيسية هو تحقيق دقة بمستوى السنتيمتر في بيئات متنوعة وديناميكية. يمكن أن تؤدي الأودية الحضرية، والأنفاق، وظروف الطقس السيئة إلى تدهور أداء طرق تحديد المواقع المعتمدة على GPS ووسائل تحديد المواقع عبر الأقمار الصناعية الأخرى. أدى ذلك إلى زيادة الاعتماد على دمج المستشعرات، من خلال الجمع بين LiDAR والرادار والكاميرات ووحدات القياس بالقصور الذاتي (IMUs). ومع ذلك، تبقى عملية دمج ومعايرة هذه المستشعرات المتنوعة معقدة ومكلفة، خاصة بالنسبة للنشر في الأسواق العامة Bosch Mobility.

الأمن السيبراني هو خطر كبير آخر. مع زيادة اتصال أنظمة تحديد المواقع، تصبح عرضة بشكل متزايد لهجمات التزييف والتشويش، التي يمكن أن تؤدي إلى تضليل المركبات بخصوص موقعها الحقيقي. من الضروري ضمان تشفير قوي وكشف فوري عن الشذوذ، ولكن قد تؤدي هذه التدابير إلى زيادة الزمن المستغرق والحمل الحاسوبي إدارة السلامة الوطنية للطرق السريعة (NHTSA).

تشكل حالة الغموض التنظيمي أيضًا خطراً. لا تزال المعايير الخاصة بدقة تحديد المواقع وخصوصية البيانات والتشغيل البيني تتطور، حيث تعتمد المناطق المختلفة متطلبات متباينة. تعقد هذه التفرقة استراتيجيات النشر العالمية لمصنعي المعدات الأصلية ومقدمي التكنولوجيا المنظمة الدولية للتوحيد القياسي (ISO).

على الرغم من هذه التحديات، هناك العديد من الفرص الناشئة التي تشكل السوق. تعزز التقدم في التخطيطات عالية الدقة (HD) والتحديثات التلقائية للخرائط، المدعومة ببيانات مستمدة من الحشود والحوسبة على الحافة، موثوقية تحديد المواقع وقابليتها للتوسع تقنيات HERE. بالإضافة إلى ذلك، يمكّن نشر شبكات 5G والتواصل بين المركبات وكل شيء (V2X) تحديد المواقع بدقة وتعاونية، لا سيما في البيئات الحضرية المعقدة كوالكوم.

علاوة على ذلك، تسرع الشراكات بين مصنعي السيارات وشركات التخطيط ومصنعي المستشعرات من الابتكار وتقلل من الوقت اللازم للوصول إلى السوق لحلول تحديد المواقع الجديدة. مع نضج الأطر التنظيمية وتقدم جهود التوحيد، تستعد الصناعة لإطلاق نماذج أعمال جديدة، مثل تحديد المواقع كخدمة وت monetization البيانات، مما يغذي نموًيًا إضافيًا في 2025 وما بعدها.

آفاق المستقبل: الابتكارات والتوصيات الاستراتيجية

تشكل آفاق المستقبل لأنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة في 2025 التضاريس السريعة الابتكار التكنولوجي والأولويات الاستراتيجية المتطورة. مع تقدم الصناعة نحو مستويات أعلى من الاستقلالية في المركبات، تظل الدقة والموثوقية في تحديد المواقع ركيزة أساسية للتنقل الآمن والفعال. من المتوقع أن تحدث ابتكارات رئيسية في دمج المستشعرات، ورسم الخرائط في الوقت الحقيقي، ومعالجة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي ستعزز من قوة ومرونة حلول تحديد المواقع.

أحد الاتجاهات الرئيسية هو دمج أنماط المستشعرات المتعددة – مثل LiDAR والرادار والكاميرات وGNSS – لتحقيق دقة بمستوى السنتيمتر حتى في البيئات الصعبة مثل الأودية الحضرية أو الأنفاق. تستثمر الشركات في خوارزميات دمج المستشعرات المتقدمة التي تستفيد من نقاط القوة في كل نوع من المستشعرات، مما يقلل من نقاط ضعف كل نظام. على سبيل المثال، إنفيديا وMobileye تطوران منصات تجمع بين الإدراك في الوقت الحقيقي ورسم الخرائط عالية الدقة لتمكين تحديد المواقع القوي تحت مجموعة متنوعة من الظروف.

ابتكار آخر هو استخدام خرائط HD الديناميكية المحدثة بشكل مستمر والمستمدة من بيانات حشود. توفر هذه الخرائط الديناميكية، التي تتم صيانتها بواسطة أساطيل من المركبات المتصلة، معلومات محدثة عن هندسة الطرق، وعلامات المرور، والتغييرات المؤقتة. تقنيات HERE وتوم توم تتصدر الجهود تجارية لهذه الأنظمة البيئية للخرائط، وهي حيوية للقيادة الذاتية في المناطق الحضرية وعلى الطرق السريعة.

يلعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا دورًا محوريًا في تحسين دقة تحديد المواقع. يمكن أن تعمل نماذج التعلم العميق على تفسير بيانات المستشعر بشكل أفضل، و التكيف مع البيئات الجديدة، والتنبؤ بفشل المحتمل في التحديد. تسارع الشراكات الاستراتيجية بين مصنعي السيارات ومقدمي التكنولوجيا وشركات التخطيط عملية نشر هذه الحلول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

بالتطلع إلى المستقبل، تشمل التوصيات الاستراتيجية للمستثمرين ما يلي:

• الاستثمار في البحث والتطوير لدمج المستشعرات المتعددة وخوارزميات تحديد المواقع المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لضمان المرونة في جميع سيناريوهات القيادة.
• تشكيل تحالفات مع مزودي البيانات والخرائط للوصول إلى والمساهمة في أنظمة الخرائط عالية الدقة الزمنية الحقيقية.
• إعطاء الأولوية للأمن السيبراني وخصوصية البيانات، حيث تعتمد أنظمة تحديد المواقع على الاتصال السحابي ومشاركة البيانات بشكل متزايد.
• التفاعل مع المنظمين للمساعدة في تشكيل المعايير لدقة وموثوقية تحديد المواقع، مما سيكون أساسياً للنشر التجاري.

باختصار، سيكون المشهد في 2025 لأنظمة تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة محددًا بالاندماج التكنولوجي، والتعاون البيئي، والتركيز المستمر على السلامة والموثوقية، مما يهيء الساحة لاعتماد أوسع لحلول التنقل الذاتي.

المصادر والمراجع

• شركة البيانات الدولية (IDC)
• إنفيديا
• فيليودين لايذر
• هيكساجون AB
• تقنيات HERE
• المفوضية الأوروبية
• Mobileye
• توم توم
• وايمو
• أورورا
• Bosch Mobility
• كوالكوم
• كارتو
• ديب ماب
• MarketsandMarkets
• Bosch
• Cruise
• Statista
• بايدو
• AutoX
• المنظمة الدولية للتوحيد القياسي (ISO)