声学定位系统如何在2025年改变自主车辆：市场增长、突破性技术与未来展望
- 执行摘要：2025市场概述与关键见解
- 技术基础：声学定位在自主车辆中的工作原理
- 当前市场规模与2025估值
- 关键参与者与行业倡议（如博世、大陆、IEEE标准）
- 近期创新：传感器融合、人工智能与边缘处理
- 市场驱动：安全、城市移动性与监管推动
- 挑战与障碍：技术、监管与成本因素
- 2025-2030年预测：CAGR、收入预测与采用率
- 新兴应用：超越导航—安全、V2X与智能城市
- 未来展望：战略建议与颠覆性趋势
- 来源与参考
执行摘要：2025市场概述与关键见解
声学定位系统在自主车辆中的市场在2025年将迎来显著的发展，驱动因素是对补充激光雷达、雷达和基于摄像头系统的先进感知技术日益增长的需求。声学定位利用麦克风阵列和复杂的信号处理技术来检测、定位和分类汽车环境中的声音，例如紧急警报、鸣笛和行人警报，从而提供重要的情境意识，尤其是在复杂的城市场景中。
到2025年，几家领先的汽车技术供应商和整车制造商正在积极将声学定位集成到他们的传感器套件中。大陆汽车公司已宣布正在开发其Ac2ated Sound及相关麦克风阵列解决方案，旨在增强自主驾驶应用中的车内和外部声音检测。同样，罗伯特·博世有限公司继续投资于声学传感器技术，专注于提高对紧急车辆和脆弱道路使用者的检测能力，这是欧洲和北美监管机构日益要求的能力。
初创企业和专业供应商也在塑造竞争格局。SoundHound AI, Inc.正在与汽车OEM合作，将先进的声音识别和定位算法嵌入下一代车辆，而哈曼国际（三星的子公司）正利用其在汽车音频方面的专业知识开发用于实时环境意识的外部麦克风阵列。这些努力还得到像英飞凌科技有限公司等传感器平台提供商的倡议的支持，该公司提供用于汽车级声学应用的MEMS麦克风和信号处理IC。
2024年和2025年初的近期试点部署和实地试验显示了声学定位在提高自主车辆安全性和可靠性方面的价值。例如，几座欧洲城市与OEM合作测试基于声学阵列的紧急车辆检测系统，积极的结果减少了响应时间，提高了遵守交通法规的情况。随着欧盟和美国的监管机构考虑对自主驾驶系统中外部声音检测和分类的新要求，预计监管势头将加速采用。
展望未来，声学定位系统在自主车辆中的前景良好。技术预计将从试点项目转向更广泛的商业部署，特别是在城市机器人出租车车队和高端车辆的高级驾驶辅助系统（ADAS）中。随着传感器融合变得更加复杂，声学定位将在实现更高的自主性和安全性方面发挥关键作用，来自既有汽车供应商和敏捷技术初创企业的创新将持续进行。
技术基础：声学定位在自主车辆中的工作原理
声学定位系统作为一种补充技术，正在出现在自主车辆中，与传统传感器（如激光雷达、雷达和摄像头）共同工作。这些系统利用麦克风阵列和先进的信号处理算法来检测、定位和分类车辆环境中的声音源。其基本原理是捕捉声波（如警报声、喇叭声或甚至是逼近车辆的噪声），并根据从多个麦克风到达的时间差（TDOA）来三角定位声音的来源。这使得车辆能够“听到”并解释其周围环境，提供重要的信息，这些信息可能对光学或电磁传感器不可见。
到2025年，声学定位的整合正在加速，尤其是在城市和复杂的驾驶场景中，在这些环境中，视觉阻挡和不良天气可能限制摄像头和激光雷达的有效性。领先的汽车供应商和技术公司正在积极开发和部署这些系统。例如，罗伯特·博世有限公司已展示出能够检测紧急车辆警报并提醒自主驾驶系统的声学车辆警报系统。类似地，大陆汽车公司正在推进可以嵌入车辆外部以提高情境意识的麦克风阵列技术。
核心技术依赖于数字信号处理器（DSP）和训练以区分相关声学事件与背景噪声的机器学习模型。这在城市环境中特别重要，因为声景极其动态。像哈曼国际（三星的子公司）这样的公司正在利用他们在汽车音频方面的专业知识，为OEM开发强大的声音事件检测和定位模块。这些系统旨在实时操作，延迟低于100毫秒，确保对关键事件的及时响应。
标准化工作也在进行中，像SAE国际等组织正在制定声学传感器在自主车辆中集成和测试的指导方针。这预计将通过提供一种共同的性能评估和互操作性的框架来加速采用。
展望未来，声学定位在自主车辆中的前景令人鼓舞。随着传感器融合变得更加复杂，声学数据将越来越多地与视觉和雷达输入集成，以创建更全面的感知堆栈。在未来几年，麦克风阵列的进一步小型化、噪声过滤算法的改进，以及在乘用车和商业自主车队中的更广泛部署预计都会出现。技术能够检测非视线事件，例如被建筑物遮挡的逼近紧急车辆，使其成为更安全、更可靠的自主驾驶的关键推动者。
当前市场规模与2025估值
声学定位系统在自主车辆中的市场正经历显著增长，因为汽车行业加大了对先进传感器融合和强大感知技术的关注。截至2025年，声学定位的整合—利用麦克风阵列和基于声音的三角定位—已在乘用车和商业自主车辆中变得愈发相关，尤其是在视觉传感器可能受到天气或障碍物干扰的城市环境中。
行业关键参与者如哈曼国际（三星电子的子公司）和罗伯特·博世有限公司正在积极开发并提供声学传感器模块及软件给汽车OEM。这些系统旨在检测紧急车辆警报、喇叭声和其它关键听觉线索，从而增强自主驾驶平台的情境意识。哈曼国际公开展示了其车对行人（V2P）和车对万物（V2X）解决方案，结合声学传感器以提高在复杂交通场景中的安全性和导航能力。
在2025年，专门为自主车辆量身定制的声学定位系统的全球市场估值预计在数亿美元的范围内，预计未来几年复合年增长率（CAGR）将超过20%。这种增长受到对高级驾驶辅助系统（ADAS）的监管鼓励和3级及4级自主车辆在试点项目和有限商业运营中的日益部署驱动。像大陆汽车公司和电装公司也在投资于多模态传感器套件，其中声学定位可与激光雷达、雷达和基于摄像头的感知相辅相成。
声学定位的采用还受到汽车制造商与技术供应商之间合作的进一步支持。例如，罗伯特·博世有限公司已宣布与多家全球汽车制造商建立合作关系，将其基于声音的紧急车辆检测系统集成到下一代自主平台中。同时，初创企业和专业公司正以创新的麦克风阵列设计和基于人工智能的声音分类算法进入市场，旨在捕捉细分市场并解决特定城市移动挑战。
展望未来，声学定位系统在自主车辆中的市场展望依旧强劲。随着北美、欧洲和亚太地区的监管机构不断要求更高的安全标准，以及城市移动解决方案的普及，对可靠、全天候感知技术的需求，包括声学定位，预计将持续增长，直到2020年代末。
关键参与者与行业倡议（如博世、大陆、IEEE标准）
在自主车辆的声学定位系统的领域迅速演变，至2025年出现若干关键参与者和行业倡议，这些系统利用麦克风阵列和先进信号处理来检测和定位紧急车辆警报、行人警报及其他关键音频线索，越来越被视为相机、雷达和激光雷达基于感知系统的必要补充。
在最突出的公司中，罗伯特·博世有限公司继续领先于声学传感器技术在高级驾驶辅助系统（ADAS）和自主车辆平台中的整合。博世正在进行的研发工作专注于提高复杂城市环境中声音源定位的稳健性，利用机器学习算法过滤背景噪声，提高检测准确性。该公司与汽车OEM和一级供应商的合作预计将在未来两年内带来下一代声学定位模块的商业部署。
同样，大陆汽车公司在这一领域取得了显著进展，其智能声音模块平台旨在检测和分类与自主驾驶相关的广泛声学事件。大陆的系统旨在与现有车辆传感器架构无缝集成，提供实时数据融合能力，尤其在视觉或基于雷达的传感器可能被阻挡的情况下增强情境意识。该公司已与多个全球汽车制造商宣布了试点项目，计划到2026年实现大规模生产。
在标准化方面，IEEE成立了工作组，专注于智能交通系统中声学传感的协议和性能基准的开发。这些倡议对于确保在不同车辆平台和传感器供应商之间的互操作性和安全至关重要。IEEE的努力得到了欧洲、北美和亚洲的行业联盟和监管机构的补充，这些机构正越来越多地将声学定位要求纳入自主车辆的认证框架中。
其他值得注意的贡献者包括哈曼国际，该公司正在利用其在汽车音频和连接汽车技术方面的专业知识，开发先进的麦克风阵列和声音处理算法，以及法雷奥，其已展示出配备多模态传感器套件的原型车辆，其中声学定位是核心组成部分。
未来几年，预计声学定位系统的采用将加速，受到安全增强的监管要求和城市驾驶环境复杂性的推动。行业在标准和互操作性方面的合作将对实现这些技术在自主车辆中发挥其全部潜力至关重要。
近期创新：传感器融合、人工智能与边缘处理
近年来，声学定位系统在自主车辆中的显著进展得益于传感器融合、人工智能（AI）和边缘处理技术的结合。随着汽车行业向更高水平的自主性加速，声学传感器（如麦克风阵列）的整合对于增强情境意识变得越来越重要，尤其是在视觉传感器可能受到阻挡或损坏的复杂城市环境中。
2025年的一个关键创新是部署复杂的传感器融合框架，将声学数据与激光雷达、雷达和摄像头系统的输入结合。这种多模态方法使汽车能够检测和定位关键的听觉线索，例如紧急车辆的警报声、鸣笛声或行人警报，即使这些来源不在直接视线范围内。像罗伯特·博世有限公司和大陆汽车公司等公司在最前沿，集成了先进的麦克风阵列和实时信号处理单元到他们的自主驾驶平台中。这些系统利用AI算法来过滤背景噪声、分类声音事件，并以高精度三角定位声音源的位置。
边缘处理已成为实时声学定位的重要推动因素。通过直接在车辆上进行复杂计算，可以最小化延迟并增强数据隐私。NVIDIA公司推出了能够运行深度学习模型用于声音源定位和分类的汽车级边缘AI处理器，支持在动态交通场景中的快速决策。同样，哈曼国际（三星的子公司）也开发了使用边缘AI进行检测和定位与安全和用户体验相关的声音的车内和外部声学传感解决方案。
未来几年，声学定位与车对万物（V2X）通信系统的进一步集成将对于实现协作感知至关重要。以APTIV PLC和电装公司为首的行业联盟正在探索共享声学事件数据的标准化协议，可能会增强对听觉危险的集体意识和响应。
随着监管机构开始认识到声学传感对自主车辆安全的价值，预计声学定位将成为高级驾驶辅助系统（ADAS）和完全自主平台的标准组成部分。人工智能模型、边缘硬件和传感器集成的持续演变可能会进一步推动检测范围、定位准确性和在具有挑战性环境条件下的稳健性。
市场驱动：安全、城市移动性与监管推动
声学定位系统在自主车辆中的采用受到市场驱动因素的共同推动，特别是对强化安全的需求、城市移动性复杂性和日益增长的监管推动。随着汽车行业加速向更高的车辆自主性（如SAE 级别3及以上）发展，传统传感器套件（如摄像头、雷达和激光雷达）的局限性愈加明显，尤其是在具有挑战性的环境中。声学定位利用麦克风阵列和先进信号处理来检测和定位像警报声、喇叭声和行人提示等声音，越来越被视为对现有感知技术的关键补充。
安全仍然是首要驱动因素。自主车辆必须可靠地检测紧急车辆、脆弱的道路使用者和其他可能不能通过光学或基于雷达的系统轻易识别的听觉线索。在2024年和2025年，几家领先的汽车供应商和技术公司加大了对声学传感的关注。例如，哈曼国际（三星的子公司，主要的连接汽车技术供应商）展示了其结合声学传感器增强情境意识的车对行人（V2P）解决方案。类似地，罗伯特·博世有限公司一直在开发先进的麦克风阵列和声音处理模块，供下一代驾驶辅助系统使用。
城市移动性挑战也在加速采用。密集的城市环境带来了独特的阻碍：视线被遮挡、行人运动不可预测、环境噪声高。声学定位系统可以帮助自主车辆解读复杂的听觉环境，从而实现更安全的导航和对非机动车道使用者的更敏捷交互。像自主公司和大陆汽车公司这样的公司正在投资于声学基础感知模块的研究和试点项目，旨在满足这些城市特定的需求。
监管势头是另一个重要因素。北美、欧洲和亚洲的各国当局正越来越多地要求新车配备高级安全功能，包括行人检测和紧急车辆识别的要求。欧盟的《一般安全条例》将在2024年和2026年对所有新车生效，预计将进一步激励集成多模态传感器系统，包括声学定位，以满足严格的安全标准。行业组织如SAE国际也在更新标准，以反映声学传感在自主车辆安全协议中的作用。
展望2025年及以后，这些驱动因素的汇聚预计将加速声学定位系统的商业化和标准化。随着传感器融合成为自主车辆设计中的常态，声学技术有望在实现强大、全天候和全场景感知能力方面发挥重要作用。
挑战与障碍：技术、监管与成本因素
声学定位系统利用声波来检测和解释环境，正作为与激光雷达、雷达和视觉系统的互补技术出现在自主车辆中。然而，它们的广泛采用面临几个重大挑战和障碍，涉及技术、监管和成本领域。
技术挑战仍然是主要的关注点。声学传感器天然敏感于环境噪声、天气条件和信号衰减。城市环境中，高水平的环境噪声和反射表面可能会降低基于声的定位的准确性。此外，将声学系统与现有传感器套件整合需要先进的传感器融合算法，实时调和来自不同来源的数据。诸如本田汽车公司和日产汽车公司等公司已展示出利用声学传感器增强行人检测和紧急车辆识别的研究原型，但这些系统在某些条件下仍然面临误报和有限的范围问题。
监管障碍同样显著。目前缺乏声学定位在自主车辆中的标准化测试协议和认证过程。SAE国际等监管机构正处于为这些系统的验证和安全评估制定指导方针的早期阶段。缺乏明确标准，制造商面临合规性和责任的不确定性，这减缓了商业部署。此外，涉及公共场所使用麦克风和音频数据的隐私问题引发了有关数据治理和用户同意的讨论，特别是在具有严格数据保护法律的地区。
成本因素是另一个采用障碍。尽管麦克风和基础声学硬件相对便宜，但开发强大、汽车级的声学阵列以及实时信号处理所需的计算资源可能会提升系统成本。像罗伯特·博世有限公司和大陆汽车公司等公司正在投资于可扩展且经济高效的解决方案，但要实现量产车辆所需的性能和可靠性仍然是一项挑战。此外，技术环境的不断演变要求持续的软件更新和维护，增加了拥有总成本。
展望未来，克服这些挑战需要技术开发者、汽车OEM和监管机构之间的协调努力。预计机器学习、传感器小型化和标准化的进步将逐步降低这些障碍，但在声学定位系统能成为自主车辆技术的主流组件之前，仍然存在重大障碍。
2025-2030年预测：CAGR、收入预测与采用率
2025年至2030年期间，预计自主车辆行业中的声学定位系统采用和整合将显著增长。这些系统利用麦克风阵列和先进信号处理来检测、定位和分类车辆环境中的声音，逐渐被视为对传统传感器套件（如激光雷达、雷达和摄像头）的关键补充。要求更高的车辆自主性（SAE级别3及以上）以及在复杂城市环境中需要强大的感知能力是推动这项技术的关键因素。
行业对2025-2030年的预测显示，声学定位系统在汽车应用中预计将以18-25%的复合年增长率（CAGR）增长。这一增长受以下几个因素的支持：针对高级驾驶辅助系统（ADAS）的监管动力、电动汽车的普及（这些车辆更安静，因此更依赖于外部声音检测），以及对能够检测紧急车辆、脆弱道路使用者和其他非视觉线索的安全功能日益增加的需求。到2030年，全球市场的收入预计将超过12亿美元，北美、欧洲和东亚由于其先进的汽车行业和监管框架而在采用上处于领先地位。
几家主要汽车供应商和技术公司正在积极开发和商业化声学定位解决方案。罗伯特·博世有限公司已在其传感器融合平台中集成了麦克风阵列，使车辆能够在视觉视线被阻挡的情况下检测警报声和喇叭声。大陆汽车公司正在试点声学车辆警报系统（AVAS）和外部声音检测模块，特别是针对电动和自主车辆。哈曼国际（三星的子公司）正利用其在汽车音频领域的专长，开发用于情境意识的高级声音处理算法。初创公司如Seeing Sound也进入市场，提供针对城市移动和机器人出租车车队的人工智能驱动声学定位平台。
随着OEM寻求使其自主产品与众不同并遵循不断发展的安全标准，预计采用率将加速。到2030年，预期超过40%的新自主车辆（级别3及以上）将具备某种形式的集成声学定位，无论是作为单独模块还是作为多模态传感器套件的一部分。未来五年的展望标志着研发的持续、城市测试场的试点部署，以及汽车行业内声学传感协议的逐步标准化。
新兴应用：超越导航—安全、V2X与智能城市
声学定位系统，传统上与自主车辆中的导航和障碍物检测相关联，正迅速扩展其角色到新兴应用，如安全、车对万物（V2X）通信和智能城市整合。到2025年，先进传感器融合、机器学习和边缘计算的结合使得这些系统能够提供更丰富的情境意识并支持更广泛的用例。
在安全领域，声学定位被用来检测和分类异常声音——例如破碎玻璃、枪声或咄咄逼人的鸣笛声——自主车辆周围的音状况。这项能力对于在城市环境中运营的机器人出租车车队和配送车辆尤为重要，实时威胁检测可以触发回避措施或报警。像哈曼国际和罗伯特·博世有限公司等公司正在积极开发车内和外部麦克风阵列，这些麦克风阵列结合AI驱动的声音分析，增强乘客安全和车辆安全性。
对于V2X应用，声学定位正作为传统无线通信的补充通道。通过检测紧急车辆的警报声或附近车辆的喇叭声，自主车辆可以实时响应非数字线索，即使在视线或网络连接受损的情况下。大陆汽车公司和电装公司是将声学传感器与V2X模块集成的供应商，旨在提高情境意识系统的可靠性和冗余性。
智能城市倡议也在推动声学定位的采用。地方政府开始在交叉路口和主要走廊部署分布式声学传感网络，实现交通流量实时监控、事故检测，甚至环境噪声映射。这些网络可以与自主车辆接口，为它们提供超本地化声学数据，以优化路径和增强安全性。西门子股份公司和霍尼韦尔国际公司正在与城市政府合作，试点此类基础设施，预计一些欧洲和亚洲城市会在2026年前扩大部署。
展望未来，声学定位与其他传感模式（如激光雷达、雷达和摄像头系统）之间的集成将对提供强大的、全天候的感知至关重要。未来几年，预计将加大标准化努力和跨行业合作，因为利益相关者寻求协调数据格式和通信协议。随着监管框架的发展以应对隐私和数据安全问题，声学定位有望成为不仅仅是自主车辆的基础技术，更是更广泛智能移动生态系统的基石。
未来展望：战略建议与颠覆性趋势
声学定位系统在自主车辆中的未来正面临显著演变，因为该行业寻求增强安全性、可靠性和操作效率。截至2025年，若干战略趋势和颠覆性创新正在塑造这项技术的轨迹，重点关注集成、传感器融合和监管一致性。
一个关键趋势是声学定位与其他传感模式（如激光雷达、雷达和计算机视觉）之间的日益集成。该传感器融合方法解决了各单一技术的局限性，尤其是在城市峡谷或恶劣天气等具有挑战性的环境中。像罗伯特·博世有限公司和大陆汽车公司正在积极开发将声学阵列纳入多模态传感器套件，以改善自主车辆的物体检测和情境意识。这些系统利用先进的信号处理和机器学习来区分相关声音（如紧急车辆的警报声或行人警报）和背景噪声，这一能力预计将在下一代自主平台中成为标准。
另一个颠覆性趋势是高性能声学传感器的小型化和成本降低。像英飞凌科技有限公司这样的制造商正在投资MEMS（微电机械系统）麦克风技术，这使得可以在车辆上部署密集的声学传感器网络，而不会显著增加重量或功耗。这一技术进展预计将加速声学定位的采用，尤其是在共享移动性和最后一公里配送机器人等成本敏感的细分市场中。
战略上，建议行业利益相关者优先考虑互操作性和遵循新兴标准。欧洲和北美的监管机构正越来越多地认识到声学感知在自主车辆安全中的作用，特别是在检测脆弱道路使用者和响应紧急信号方面。推荐与SAE国际等组织合作，以确保声学定位系统满足不断发展的安全和性能基准。
展望未来，预计未来几年将出现云连接的声学定位平台，支持在车队间实时数据共享和集体学习。这一进展，由像NVIDIA公司等技术领导者推动，承诺在复杂、动态的环境中进一步增强自主车辆的稳健性和适应性。
总之，声学定位系统在自主车辆中的前景标志着快速的技术进步、跨行业的合作，以及对监管一致性的日益重视。投资于可扩展、互操作和基于人工智能的声学解决方案的公司，将在2025年及以后获得颠覆性机会的良好位置。
来源与参考
- 罗伯特·博世有限公司
- SoundHound AI, Inc.
- 哈曼国际
- 英飞凌科技有限公司
- IEEE
- 法雷奥
- NVIDIA公司
- APTIV PLC
- 日产汽车公司
- 罗伯特·博世有限公司
- 哈曼国际
- 西门子股份公司
- 霍尼韦尔国际公司
