AV向けHDマップの世界市場、2032年までの予測：コンポーネント別、ソリューションタイプ別、自動化レベル別、車両別、アプリケーション別、地域別

Stratistics MRCによると、AV（自律走行車）向けHDマップの世界市場は2025年に40億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは32.9％で成長し、2032年には297億米ドルに達する見込みです。

AV向けHDマップは、自動運転技術向けに正確な道路・環境データを提供するために設計された高解像度の地理空間マップシステムです。これらのマップは従来のナビゲーションを超え、車線レベルの詳細な精度、3D道路構造、交通状況のリアルタイム更新を提供します。LiDAR、GPS、AI、センサーフュージョンを統合し、車両の定位とルート最適化を強化します。HDマップは、自律走行システムが道路の変化を予測し、障害物を検知し、安全なナビゲーションを確保することを可能にし、高度なモビリティソリューションにおいて重要な役割を果たします。

5G Automotive Association（5GAA）によると、この技術は将来、多くのデジタル車載サービスにさらなる高品質を提供します。このように、これらすべての要因が、近い将来、AV向けHDマップ市場の成長を直接後押しすることになります。

リアルタイムマップ更新への注目の高まり

自律走行技術への依存度が高まるにつれ、リアルタイムのHDマップの更新への需要が高まっています。これらのマップは正確な道路状況、交通パターン、環境変化を提供し、自動運転車のシームレスなナビゲーションを保証します。AI駆動型マッピング、センサーフュージョン、クラウドベースのデータ処理の進歩により、継続的な更新が可能になっています。自律移動が拡大するにつれ、リアルタイムの更新は、車両の意思決定を強化し、ナビゲーションエラーを減らし、ルート計画を最適化して効率を向上させる上で重要な役割を果たします。

リアルタイム情報と動的更新の欠如

道路状況は、工事、事故、天候の変化などにより頻繁に変化するため、常に更新する必要があります。しかし、データ収集、処理速度、車両システムとの統合に限界があるため、情報が古くなり、自律走行車の性能に影響を与える可能性があります。さらに、サードパーティのマッピングプロバイダーに依存すると、更新に遅れが生じ、ナビゲーションシステムの信頼性に影響を与え、市場導入が遅れる可能性があります。

クラウドソーシングによるマッピングと車両学習

自律走行車とコネクテッドフリートは、道路データを継続的に収集・共有し、マップの精度と応答性を高めることができます。このアプローチは、AI主導の分析、車両センサー、リアルタイムのフィードバックループを活用し、ナビゲーションシステムを動的に改良します。より多くの車両がマップネットワークに貢献することで、HDマップのスケーラビリティと精度が向上し、手動更新への依存が減り、自律移動のための適応的なルート最適化が可能になります。

マップレスまたはセンサーのみの自律走行アプローチの台頭

一部の自律走行システムは、LiDAR、レーダー、オンボードAIのみに依存して周囲の状況をリアルタイムで解釈し、事前にマッピングされたデータを必要としません。このアプローチは予測不可能な環境での適応性を高める一方で、特定のアプリケーションではHDマップの需要を減らす可能性があります。センサーベースのナビゲーションが進化するにつれて、HDマップのプロバイダーは、マップデータとリアルタイムの知覚技術を組み合わせたハイブリッドソリューションを統合することによって革新し、市場の妥当性を維持する必要があります。

COVID-19の影響：

パンデミック（世界的大流行）は、非接触型輸送や物流の効率化を求める産業界に、自律型モビリティやデジタルマップソリューションの導入を加速させました。初期の混乱はマップのインフラとデータ収集に影響を与えたが、自動ナビゲーション、スマートシティ統合、AI駆動型モビリティの需要が急増しました。政府や企業は自律型配送システム、ライドシェアプラットフォーム、インテリジェント交通管理に投資し、ポストパンデミック都市計画やモビリティ戦略におけるHDマップの重要性を強めました。

予測期間中、ソフトウェアセグメントが最大となる見込み

ソフトウェア分野は、AIを活用したマッピング、クラウドベースのアップデート、リアルタイムデータ処理の進歩により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予想されます。これらのソリューションは、自律走行車システムとのシームレスな統合を可能にし、ナビゲーションの精度と意思決定を強化します。AI駆動アルゴリズムはマッピング精度を向上させ、車両が道路状況を効果的に解釈できるようにします。さらに、ソフトウェアベースのHDマップは予測分析を促進し、自律走行システムが障害物を予測し、動的にルートを最適化することを可能にします。

予測期間中、クラウドベースのHDマップ分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、クラウドベースのHDマップ分野は、スケーラビリティ、アクセシビリティ、継続的なアップデートが燃料となり、最も高い成長率を記録すると予測されています。クラウドベースのソリューションはリアルタイムの同期を提供し、自律走行車が最適化されたパフォーマンスのために最新の道路データを受け取ることを保証します。これらのマップはエッジコンピューティングとAI強化処理を活用し、交通パターン、道路状況、環境変化の即時更新を可能にします。コネクテッドビークルのエコシステムと統合できるため、運用効率が向上し、静的なマップシステムへの依存度が低下します。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されるのは、自律走行車の普及、政府規制、スマートモビリティインフラへの投資が堅調であるためです。同地域は、先進的なAI研究、ハイテク自動車技術革新、マッププロバイダーと自動車メーカー間の戦略的提携などの恩恵を受けています。さらに、自律走行の安全性とスマートシティの統合を促進する規制の枠組みがHDマップの展開を加速しており、北米の位置付けは市場の拡大をさらに強めています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、急速な都市化、自動車生産の増加、AIを活用した輸送イニシアチブによって、最も高いCAGRを示すと予測されます。中国、日本、韓国などの国々は、自律型モビリティ、スマートインフラ、AIを活用したマッピング技術に多額の投資を行っています。インテリジェント交通システムとコネクテッド・ビークル・ネットワークを支援する政府のイニシアティブが、HDマップの需要を促進しています。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイル（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 用途分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 AV向けHDマップの世界市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • カメラ
  • LiDAR
  • レーダー
  • GPS/GNSS
  • IMU
  • その他
• ソフトウェア
  • データ集約・マッピングソフトウェア
  • 3Dマッピングソフトウェア
  • ローカリゼーションソフトウェア
  • 知覚ソフトウェア
  • 経路計画ソフトウェア
  • ソフトウェアのアップデート・メンテナンス
• サービス
  • マッピング・ローカリゼーションサービス
  • アップデート・メンテナンスサービス
  • コンサルティングサービス
  • 広告サービス
• その他

第6章 AV向けHDマップの世界市場：ソリューションタイプ別

• クラウドベースHDマップ
• 埋め込みHDマップ

第7章 AV向けHDマップの世界市場：自動化レベル別

• 半AV
  • レベル2（部分的な運転自動化）
  • レベル3（条件付き運転自動化）
• 完全AV
  • レベル4（高度な運転自動化）
  • レベル5（完全な運転自動化）
• その他

第8章 AV向けHDマップの世界市場：車両別

• 乗用車
• 商用車
  • 小型商用車（LCV）
  • 大型商用車（HCV）

第9章 AV向けHDマップの世界市場：アプリケーション別

• パーソナルモビリティ
• 商用モビリティ
• マッピング
• ローカリゼーション
• 障害物検出
• パスプランニング
• 交通管理
• フリート管理
• その他

第10章 AV向けHDマップの世界市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイル

• NVIDIA
• TomTom
• HERE Technologies
• Waymo
• Baidu
• Dynamic Map Platform
• NavInfo
• Mapbox
• Carmera
• Zenrin
• Civil Maps
• Woven Planet Holdings（Toyota subsidiary）
• Atlatec
• Intel Mobileye
• Mapillary
• DeepMap
• Sanborn Map Company

List of Tables

• Table 1 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Cameras (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By LiDAR (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Radar (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By GPS/GNSS (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By IMU (Inertial Measurement Unit) (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Other Hardwares (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Data Aggregation & Mapping Software (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By 3D Mapping Software (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Localization Software (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Perception Software (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Path Planning Software (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Update & Maintenance Software (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Mapping & Localization Services (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Updates & Maintenance Services (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Consulting Services (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Advertisement Services (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Other Components (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Solution Type (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Cloud-Based HD Maps (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Embedded HD Maps (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Level of Automation (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Semi-Autonomous Vehicles (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Level 2 (Partial Driving Automation) (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Level 3 (Conditional Driving Automation) (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Fully Autonomous Vehicles (2024-2032) ($MN)
• Table 31 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Level 4 (High Driving Automation) (2024-2032) ($MN)
• Table 32 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Level 5 (Full Driving Automation) (2024-2032) ($MN)
• Table 33 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Other Level of Automations (2024-2032) ($MN)
• Table 34 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Vehicle (2024-2032) ($MN)
• Table 35 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Passenger Vehicles (2024-2032) ($MN)
• Table 36 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Commercial Vehicles (2024-2032) ($MN)
• Table 37 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Light Commercial Vehicles (LCVs) (2024-2032) ($MN)
• Table 38 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Heavy Commercial Vehicles (HCVs) (2024-2032) ($MN)
• Table 39 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 40 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Personal Mobility (2024-2032) ($MN)
• Table 41 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Commercial Mobility (2024-2032) ($MN)
• Table 42 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Mapping (2024-2032) ($MN)
• Table 43 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Localization (2024-2032) ($MN)
• Table 44 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Obstacle Detection (2024-2032) ($MN)
• Table 45 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Path Planning (2024-2032) ($MN)
• Table 46 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Traffic Management (2024-2032) ($MN)
• Table 47 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Fleet Management (2024-2032) ($MN)
• Table 48 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global HD Map for Autonomous Vehicle Market is accounted for $4.0 billion in 2025 and is expected to reach $29.7 billion by 2032 growing at a CAGR of 32.9% during the forecast period. HD map for autonomous vehicles is a high-resolution, geospatial mapping system designed to provide precise road and environmental data for self-driving technology. These maps go beyond traditional navigation, offering detailed lane-level accuracy, 3D road structures, and real-time updates on traffic conditions. They integrate LiDAR, GPS, AI, and sensor fusion to enhance vehicle localization and route optimization. HD maps enable autonomous systems to anticipate road changes, detect obstacles, and ensure safe navigation, playing a crucial role in advanced mobility solutions.

According to the 5G Automotive Association (5GAA), this technology will offer even higher quality for many digital in-car services in the future. Thus, all these factors will directly propel the growth of HD mapping for the autonomous vehicles market in the near future.

Market Dynamics:

Driver:

Growing focus on real-time map updates

The increasing reliance on autonomous driving technology has heightened the demand for real-time HD map updates. These maps provide precise road conditions, traffic patterns, and environmental changes, ensuring seamless navigation for self-driving vehicles. Advancements in AI-driven mapping, sensor fusion, and cloud-based data processing are enabling continuous updates. As autonomous mobility expands, real-time updates will play a crucial role in enhancing vehicle decision-making, reducing navigation errors, and optimizing route planning for improved efficiency.

Restraint:

Lack of real-time information and dynamic updates

Road conditions frequently change due to construction, accidents, and weather variations, requiring constant updates. However, limitations in data collection, processing speed, and integration with vehicle systems can lead to outdated information, affecting autonomous vehicle performance. Additionally, reliance on third-party mapping providers may introduce delays in updates, impacting the reliability of navigation systems and slowing market adoption.

Opportunity:

Crowdsourced mapping and fleet learning

Autonomous vehicles and connected fleets can continuously collect and share road data, enhancing map accuracy and responsiveness. This approach leverages AI-driven analytics, vehicle sensors, and real-time feedback loops to refine navigation systems dynamically. As more vehicles contribute to mapping networks, the scalability and precision of HD maps improve, reducing dependency on manual updates and enabling adaptive route optimization for autonomous mobility.

Threat:

Rise of mapless or sensor-only autonomous driving approaches

Some autonomous systems rely solely on LiDAR, radar, and onboard AI to interpret surroundings in real time, eliminating the need for pre-mapped data. While this approach enhances adaptability in unpredictable environments, it may reduce demand for HD maps in certain applications. As sensor-based navigation evolves, HD map providers must innovate by integrating hybrid solutions that combine mapping data with real-time perception technologies to maintain market relevance.

Covid-19 Impact:

The pandemic accelerated the adoption of autonomous mobility and digital mapping solutions, as industries sought contactless transportation and logistics efficiency. While initial disruptions affected mapping infrastructure and data collection, the demand for automated navigation, smart city integration, and AI-driven mobility surged. Governments and enterprises invested in autonomous delivery systems, ride-sharing platforms, and intelligent traffic management, reinforcing the importance of HD maps in post-pandemic urban planning and mobility strategies.

The software segment is expected to be the largest during the forecast period

The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period driven by advancements in AI-powered mapping, cloud-based updates, and real-time data processing. These solutions enable seamless integration with autonomous vehicle systems, enhancing navigation accuracy and decision-making. AI-driven algorithms refine mapping precision, ensuring vehicles can interpret road conditions effectively. Additionally, software-based HD maps facilitate predictive analytics, allowing autonomous systems to anticipate obstacles and optimize routes dynamically.

The cloud-based HD maps segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the cloud-based HD maps segment is predicted to witness the highest growth rate fueled by scalability, accessibility, and continuous updates. Cloud-based solutions provide real-time synchronization; ensuring autonomous vehicles receive the latest road data for optimized performance. These maps leverage edge computing and AI-enhanced processing, enabling instant updates on traffic patterns, road conditions, and environmental changes. The ability to integrate with connected vehicle ecosystems enhances operational efficiency, reducing reliance on static mapping systems.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share attributed strong autonomous vehicle adoption, government regulations, and investments in smart mobility infrastructure. The region benefits from advanced AI research, high-tech automotive innovation, and strategic collaborations between mapping providers and automakers. Additionally, regulatory frameworks promoting autonomous driving safety and smart city integration are accelerating HD map deployment further strengthens market expansion, positioning North America.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR driven by rapid urbanization, increasing automotive production, and AI-driven transportation initiatives. Countries like China, Japan, and South Korea are investing heavily in autonomous mobility, smart infrastructure, and AI-powered mapping technologies. Government-backed initiatives supporting intelligent transportation systems and connected vehicle networks are fueling demand for HD maps.

Key players in the market

Some of the key players in HD Map for Autonomous Vehicle Market include NVIDIA, TomTom, HERE Technologies, Waymo, Baidu, Dynamic Map Platform, NavInfo, Mapbox, Carmera, Zenrin, Civil Maps, Woven Planet Holdings (Toyota subsidiary), Atlatec, Intel Mobileye, Mapillary, DeepMap, and Sanborn Map Company.

Key Developments:

In May 2025, NVIDIA unveiled NVLink Fusion, a new silicon technology enabling industries to build semi-custom AI infrastructure with the vast ecosystem of partners using NVIDIA NVLink. This advancement aims to enhance the performance and scalability of AI systems.

In May 2025, Waymo announced an investment in a new autonomous vehicle factory in Metro Phoenix, in partnership with Magna, to scale its fleet and meet growing U.S. ridership demand.

In April 2025, TomTom partnered with smart to provide enhanced navigation solutions for smart #1, #3, and #5 models, elevating the driving experience with industry-leading navigation technology.

Components Covered:

• Hardware
• Software
• Services
• Other Components

Solution Types Covered:

• Cloud-Based HD Maps
• Embedded HD Maps

Level of Automations Covered:

• Semi-Autonomous Vehicles
• Fully Autonomous Vehicles
• Other Level of Automations

Vehicles Covered:

• Passenger Vehicles
• Commercial Vehicles

Applications Covered:

• Personal Mobility
• Commercial Mobility
• Mapping
• Localization
• Obstacle Detection
• Path Planning
• Traffic Management
• Fleet Management
• Other Applications

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 Application Analysis
• 3.7 Emerging Markets
• 3.8 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Hardware
  • 5.2.1 Cameras
  • 5.2.2 LiDAR
  • 5.2.3 Radar
  • 5.2.4 GPS/GNSS
  • 5.2.5 IMU (Inertial Measurement Unit)
  • 5.2.6 Other Hardwares
• 5.3 Software
  • 5.3.1 Data Aggregation & Mapping Software
  • 5.3.2 3D Mapping Software
  • 5.3.3 Localization Software
  • 5.3.4 Perception Software
  • 5.3.5 Path Planning Software
  • 5.3.6 Update & Maintenance Software
• 5.4 Services
  • 5.4.1 Mapping & Localization Services
  • 5.4.2 Updates & Maintenance Services
  • 5.4.3 Consulting Services
  • 5.4.4 Advertisement Services
• 5.5 Other Components

6 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market, By Solution Type

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud-Based HD Maps
• 6.3 Embedded HD Maps

7 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market, By Level of Automation

• 7.1 Introduction
• 7.2 Semi-Autonomous Vehicles
  • 7.2.1 Level 2 (Partial Driving Automation)
  • 7.2.2 Level 3 (Conditional Driving Automation)
• 7.3 Fully Autonomous Vehicles
  • 7.3.1 Level 4 (High Driving Automation)
  • 7.3.2 Level 5 (Full Driving Automation)
• 7.4 Other Level of Automations

8 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market, By Vehicle

• 8.1 Introduction
• 8.2 Passenger Vehicles
• 8.3 Commercial Vehicles
  • 8.3.1 Light Commercial Vehicles (LCVs)
  • 8.3.2 Heavy Commercial Vehicles (HCVs)

9 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market, By Application

• 9.1 Introduction
• 9.2 Personal Mobility
• 9.3 Commercial Mobility
• 9.4 Mapping
• 9.5 Localization
• 9.6 Obstacle Detection
• 9.7 Path Planning
• 9.8 Traffic Management
• 9.9 Fleet Management
• 9.10 Other Applications

10 Global HD Map for Autonomous Vehicle Market, By Geography

• 10.1 Introduction
• 10.2 North America
  • 10.2.1 US
  • 10.2.2 Canada
  • 10.2.3 Mexico
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 Germany
  • 10.3.2 UK
  • 10.3.3 Italy
  • 10.3.4 France
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 Japan
  • 10.4.2 China
  • 10.4.3 India
  • 10.4.4 Australia
  • 10.4.5 New Zealand
  • 10.4.6 South Korea
  • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
• 10.5 South America
  • 10.5.1 Argentina
  • 10.5.2 Brazil
  • 10.5.3 Chile
  • 10.5.4 Rest of South America
• 10.6 Middle East & Africa
  • 10.6.1 Saudi Arabia
  • 10.6.2 UAE
  • 10.6.3 Qatar
  • 10.6.4 South Africa
  • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

• 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 11.2 Acquisitions & Mergers
• 11.3 New Product Launch
• 11.4 Expansions
• 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

• 12.1 NVIDIA
• 12.2 TomTom
• 12.3 HERE Technologies
• 12.4 Waymo
• 12.5 Baidu
• 12.6 Dynamic Map Platform
• 12.7 NavInfo
• 12.8 Mapbox
• 12.9 Carmera
• 12.10 Zenrin
• 12.11 Civil Maps
• 12.12 Woven Planet Holdings (Toyota subsidiary)
• 12.13 Atlatec
• 12.14 Intel Mobileye
• 12.15 Mapillary
• 12.16 DeepMap
• 12.17 Sanborn Map Company