Computación cuántica en el mercado automotriz

Definición de mercado

Quantum Computing aplica principios avanzados de mecánica cuántica para resolver desafíos complejos en el diseño de vehículos, la fabricación, la logística y la conducción autónoma en la industria automotriz.A diferencia de la computación clásica, que se basa en bits binarios, la computación cuántica utiliza qubits que pueden procesar múltiples posibilidades simultáneamente, lo que permite cálculos más rápidos y eficientes.

Esta tecnología mejora la optimización en las cadenas de suministro, acelera el descubrimiento de nuevos materiales de batería para vehículos eléctricos, mejora la inteligencia artificial para los automóviles autónomos y permite sistemas avanzados de gestión del tráfico.

La computación cuántica en el mercado automotriz abarca el desarrollo, la adopción y la integración de las tecnologías de computación cuántica para optimizar el diseño del vehículo, los procesos de fabricación, la logística de la cadena de suministro y los sistemas de conducción autónomos.

Computación cuántica en el mercado automotrizDescripción general

La computación cuántica global en el tamaño del mercado automotriz se valoró en USD 139.2 millones en 2023 y se prevé que crecerá de USD 208.4 millones en 2024 a USD 5,052.6 millones para 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual de 57.68% durante el período de pronóstico.

La computación cuántica en el mercado automotriz está experimentando un rápido crecimiento, debido a los avances respaldados por inversiones de fabricantes de automóviles y empresas tecnológicas. La creciente demanda de un diseño eficiente de vehículos, un mejor rendimiento de la batería para vehículos eléctricos y el procesamiento de datos en tiempo real para la conducción autónoma está acelerando aún más la adopción de computación cuántica.

La computación cuántica permite simulaciones y optimizaciones de alta velocidad, lo que permite a las empresas desarrollar materiales de próxima generación, mejorar la aerodinámica y mejorar la eficiencia del combustible. La optimización de la cadena de suministro y la logística es otra característica importante, que ayuda a los fabricantes de automóviles a agilizar la producción, reducir los costos y mejorar la eficiencia operativa.

Major companies operating in the global quantum computing in automotive industry are International Business Machines Corp., Microsoft, D-Wave Systems Inc., Amazon, Alphabet Inc., Rigetti & Co, Inc., PASQAL SAS, Accenture, Terra Quantum AG, IonQ, Inc., Porsche Automobil Holding SE, BMW Group, TOYOTA MOTOR CORPORATION, Hyundai Motor Company, and Ford Motor Company.

Además, las iniciativas gubernamentales, las asociaciones estratégicas y el aumento de la financiación para la investigación y el desarrollo están impulsando la innovación en la seguridad de los vehículos, la gestión del tráfico y la eficiencia energética.

La integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con computación cuántica también está llevando al mercado mantenimiento predictivo, soluciones de movilidad inteligente y sistemas avanzados de asistencia para conductores (ADA). A medida que la industria automotriz continúa su cambio hacia la electrificación y la automatización, la computación cuántica probablemente jugará un papel crucial en la configuración del futuro de la movilidad.

• En diciembre de 2023, Airbus y BMW Group anunciaron el lanzamiento de Quantum Mobility Quest, una iniciativa de colaboración que utiliza la computación cuántica para abordar desafíos complejos en el sector de movilidad. La asociación se centra en aplicar la simulación cuántica, la optimización cuántica, el aprendizaje automático cuántico y los solucionadores cuánticos para mejorar las soluciones de movilidad futuras, incluidas las innovaciones de ciencias de los materiales, como las celdas de combustible de hidrógeno y la predicción de la corrosión.

Destacados clave:

1. La computación cuántica global en el tamaño del mercado automotriz se valoró en USD 139.2 millones en 2023.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual de 57.68% de 2024 a 2031.
3. América del Norte tenía una cuota de mercado del 40.12% en 2023, con una valoración de USD 55.9 millones.
4. El segmento de hardware obtuvo USD 61.4 millones en ingresos en 2023.
5. Se espera que el segmento de vehículos autónomos y conectados alcance USD 33.5 millones para 2031.
6. Se anticipa que el mercado en Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual de 54.16% durante el período de pronóstico.

Conductor de mercado

"Innovación creciente en la optimización de vehículos y la tecnología de batería EV"

La computación cuántica en el mercado automotriz está experimentando un crecimiento significativo, impulsado por la creciente demanda de optimización del vehículo y avances en la tecnología de la batería paravehículos eléctricos(EVS).

La computación cuántica permite a los fabricantes de automóviles realizar simulaciones complejas con velocidad y precisión sin precedentes, lo que permite un mejor diseño de vehículos, pruebas de choque y el desarrollo de algoritmos de conducción autónomos más eficientes. Esto conduce a una mejor seguridad, aerodinámica y un rendimiento general del vehículo.

Además, el impulso por la electrificación ha intensificado la necesidad de una mejor tecnología de batería. Quantum Computing acelera el descubrimiento de nuevos materiales, optimizando el almacenamiento de energía, la eficiencia de carga y la longevidad de la batería.

Al aprovechar las simulaciones cuánticas, los fabricantes pueden diseñar baterías EV de próxima generación que ofrecen una mayor densidad de energía y tiempos de carga más rápidos, lo que respalda en última instancia la transición a la movilidad sostenible.

• En enero de 2025, Pasqal y EDF anunciaron su colaboración a través del programa de inicio cuántico liderado por GENCI-GENCI para optimizar la carga inteligente de gestión de energía para vehículos eléctricos (EV) utilizando computación cuántica de átomo neutral. La asociación demostró el potencial de la tecnología cuántica en la pronóstico de la demanda de energía, abordando las complejidades de la distribución de electricidad a medida que crece la adopción de EV.

Desafío del mercado

"Altos costos de implementación y complejidad de implementación"

La computación cuántica en el mercado automotriz enfrenta varios desafíos, incluidos los altos costos de implementación y la disponibilidad limitada de profesionales calificados. A pesar de su potencial, la computación cuántica requiere una inversión significativa en hardware, software e infraestructura, lo que hace que la adopción generalizada sea un desafío para muchas empresas automotrices.

Las computadoras cuánticas operan con principios fundamentalmente diferentes que las computadoras clásicas, que requieren procesadores cuánticos especializados, sistemas de enfriamiento criogénico y mecanismos de corrección de errores para que funcionen de manera efectiva. Estas tecnologías avanzadas no solo son costosas de desarrollar, sino que también exigen una investigación e innovación continuas para mejorar su estabilidad y escalabilidad.

Las empresas automotrices dependen de los sistemas de computación clásica para el diseño, la fabricación y la simulación, y la transición a la computación cuántica requiere modificaciones significativas para los flujos de trabajo existentes. La compatibilidad de los algoritmos cuánticos con el software automotriz actual es otro obstáculo, ya que muchas aplicaciones de la industria aún no están optimizadas para la computación cuántica.

Para superar estos desafíos, los fabricantes de automóviles están aprovechando modelos de computación híbridos que combinan procesamiento clásico y cuántico, lo que les permite experimentar con aplicaciones cuánticas sin reemplazar completamente la infraestructura existente.

Además, la creciente adopción de cuántico como servicio (QAAS) está reduciendo las barreras de costos al proporcionar acceso basado en la nube a la computación cuántica, eliminando la necesidad de inversiones directas de hardware.

 Tendencia de mercado

"Aumento de la colaboración y el servicio cuántico (QAAS)"

La computación cuántica en el mercado automotriz está evolucionando rápidamente, impulsada por tendencias clave como el aumento de las colaboraciones entre los fabricantes de automóviles y las compañías de tecnología cuántica, junto con la creciente adopción de QAA.

Los fabricantes de automóviles se están asociando cada vez más con empresas de computación cuántica para desarrollar soluciones especializadas que aborden algunos de los desafíos más complejos de la industria.

Estas colaboraciones se centran en la optimización de la cadena de suministro, donde la computación cuántica ayuda a agilizar la logística, reducir los costos y mejorar la eficiencia al analizar rápidamente múltiples variables y escenarios.

Además, la tecnología cuántica se está aprovechando en la investigación avanzada de materiales, ayudando en el descubrimiento de materiales livianos, duraderos y más eficientes en energía que mejoran el rendimiento y la sostenibilidad del vehículo.

• En junio de 2024, ClassIQ, BMW Group y Nvidia colaboraron para mejorar la optimización del sistema mechatrónico en vehículos eléctricos utilizando computación cuántica. El proyecto aprovecha los algoritmos cuánticos avanzados, incluido el algoritmo de optimización aproximada cuántica (QAOA) y el algoritmo Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL), con NVIDIA GPU y CUDA-Q que habilitan simulaciones cuantianas complejas. Esta iniciativa tiene como objetivo mejorar la eficiencia y reducir el desperdicio de energía, marcando un paso clave para aplicar la computación cuántica a la innovación automotriz.

La aparición de cuántico como servicio hace que la computación cuántica sea más accesible para los fabricantes de automóviles sin requerir inversiones sustanciales en hardware cuántico dedicado.

En lugar de construir una costosa infraestructura cuántica, las compañías automotrices pueden acceder a las capacidades de computación cuántica a través de plataformas basadas en la nube proporcionadas por las principales empresas tecnológicas. Esto permite a los fabricantes ejecutar simulaciones de alta velocidad, optimizar el diseño del vehículo, mejorar el rendimiento de la batería y mejorar la toma de decisiones en tiempo real para vehículos autónomos sin experiencia cuántica interna.

Se espera que la adopción de QAA se expanda a medida que los fabricantes de automóviles aumentan la dependencia de las soluciones cuánticas basadas en la nube para mejorar la eficiencia y la innovación en sus operaciones.

COMPUTACIÓN CUESTUD EN AUTOMOTive Market Report Snapshot

Segmentación	Detalles
Por componente	Hardware, software, servicios
Por aplicación	Diseño y simulación de vehículos, desarrollo de baterías y optimización de energía, vehículos autónomos y conectados, gestión de la cadena de fabricación y suministro, optimización de tráfico y gestión de flotas, ciberseguridad y cifrado
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, EAU, Arabia Saudita, Sudáfrica, resto de Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

Segmentación de mercado

• Por componente (hardware, software, servicios): el segmento de hardware ganó USD 61.4 millones en 2023 debido al aumento de las inversiones en procesadores cuánticos y el desarrollo de una infraestructura de computación cuántica de alto rendimiento para aplicaciones automotrices.
• Por aplicación (diseño y simulación de vehículos, desarrollo de baterías y optimización de energía, vehículos autónomos y conectados, gestión de la cadena de fabricación y suministro, optimización de tráfico y gestión de flotas, ciberseguridad y cifrado): el segmento de vehículos autónomos y conectados con el segmento de los vehículos de la toma de decisiones de los vehículos y la mayor tecnología de la optimización de AI-drogado y la mayor eficacia.

Computación cuántica en el mercado automotrizAnálisis regional

Basado en la región, el mercado global se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América Latina.

América del Norte representó una computación cuántica en una cuota de mercado automotriz de 40.12% en 2023 en el mercado global, con una valoración de USD 55.9 millones. El dominio de la región está impulsado por la fuerte presencia de proveedores de tecnología clave, aumentando las inversiones en la investigación de computación cuántica y la adopción temprana de tecnologías avanzadas por parte de los principales fabricantes de automóviles como General Motors, Ford y Tesla.

Además, el gobierno de EE. UU. Y las empresas del sector privado están invirtiendo fuertemente en aplicaciones de computación cuántica para diseño de vehículos, conducción autónoma y optimización de la cadena de suministro. Las iniciativas de los gigantes tecnológicos y las asociaciones entre los fabricantes de automóviles y las firmas de computación cuántica están impulsando aún más el crecimiento del mercado en la región.

El sector automotriz en América del Norte está aprovechando la computación cuántica para simulaciones de materiales, optimización del rendimiento de la batería y gestión del flujo de tráfico, contribuyendo a una mayor eficiencia del vehículo, sostenibilidad y reducciones de costos.

Además, la presencia de instituciones de investigación de renombre y programas de financiación gubernamental está impulsando la innovación en aplicaciones de tecnología cuántica para la industria automotriz.

Se espera que la computación cuántica en la industria automotriz en Asia Pacífico registre el crecimiento más rápido en el mercado, con una tasa compuesta anual proyectada de 54.16% durante el período de pronóstico. Esta rápida expansión es impulsada por la creciente demanda de vehículos eléctricos (EV), avances en tecnologías automotrices con IA e iniciativas gubernamentales que respaldan la investigación y el desarrollo cuántico.

Además, la creciente presencia de nuevas empresas tecnológicas, las colaboraciones entre los OEM automotrices y las empresas de computación cuántica, y las iniciativas cuánticas respaldadas por el gobierno son factores clave que alimentan la expansión del mercado de la región.

La creciente adopción de vehículos conectados y autónomos (Cavs) y desarrollos de ciudades inteligentes en Asia Pacífico impulsará aún más la demanda de soluciones de energía cuántica en la industria automotriz.

Además, el aumento de las inversiones en infraestructura de computación cuántica, el aumento de los gastos de I + D por parte de los fabricantes de automóviles líderes y fuertes contribuciones académicas de las instituciones están acelerando la innovación en aplicaciones cuánticas.

• En febrero de 2025, Toyota Tsusho Corporation y Orca Computing anunciaron su asociación para proporcionar soluciones de computación cuántica en Japón y el resto de la región de Asia Pacífico. La colaboración se centra en integrar los sistemas cuánticos de la serie PT de ORCA Computing con computación clásica de alto rendimiento, habilitando avances en los sectores automotriz, químico e industrial 4.0.

 Marco regulatorio

• En los EE. UU., El Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) desarrolla estándares de criptografía posteriores al cuanto al cuanto a la seguridad de los datos. La Fundación Nacional de Ciencias (NSF) y el Departamento de Energía (DOE) Fundan Quantum Computing Research en colaboración con universidades y sectores privados. La Ley Nacional de Iniciativa Quantum coordina los esfuerzos federales para avanzar en la tecnología cuántica y mantener el liderazgo del país en el campo.
• En Europa, el Marco de Competencia Europea para las Tecnologías cuánticas describe los conocimientos y habilidades necesarios para trabajar en el campo de las tecnologías cuánticas dentro de Europa, esencialmente mapeando el panorama de competencias para la computación cuántica y otras aplicaciones cuánticas relacionadas, lo que permite una mejor planificación y diseño de la educación y los programas de capacitación en la región.

Panorama competitivo

La computación cuántica global en el mercado automotriz se caracteriza tanto por corporaciones establecidas como por organizaciones en ascenso. Los actores del mercado están invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo para mejorar los algoritmos cuánticos, mejorar la potencia informática y desarrollar aplicaciones específicas de la industria adaptadas a las necesidades automotrices.

Las colaboraciones entre fabricantes de automóviles, empresas de tecnología e instituciones de investigación están impulsando los avances en soluciones de computación cuántica para el diseño de vehículos, la innovación de baterías y las tecnologías de conducción autónoma.

Las empresas también se centran en integrar la computación cuántica coninteligencia artificialy el aprendizaje automático para acelerar el procesamiento de datos en tiempo real y optimizar simulaciones complejas.

Las asociaciones con proveedores de computación en la nube están ampliando la accesibilidad a la tecnología cuántica, lo que permite a los fabricantes de automóviles aprovechar modelos cuánticos como servicio para diversas aplicaciones. Además, las inversiones en el desarrollo de software cuántico están permitiendo aplicaciones más prácticas, como la optimización de la cadena de suministro, el mantenimiento predictivo y los sistemas avanzados de asistencia al conductor.

El creciente número de patentes y tecnologías patentadas en la computación cuántica indica un fuerte énfasis en obtener una ventaja tecnológica. El panorama dinámico de este mercado se forma aún más por las iniciativas gubernamentales, el apoyo regulatorio y las colaboraciones entre la industria, todas las cuales contribuyen a la evolución continua y la comercialización de la computación cuántica en la industria automotriz.

• En 2024, IonQ y Hyundai Motor Company se asociaron para desarrollar algoritmos de eigensolvir cuántica (VQE) variacionales para estudiar la química de la batería de litio. La colaboración tiene como objetivo crear el modelo de química de batería más grande que se ejecuta en una computadora cuántica, simulando la estructura y la energía del óxido de litio para mejorar el rendimiento, el costo y la seguridad de la batería. Al combinar la experiencia de IonQ en la computación cuántica con el conocimiento de las baterías de litio de Hyundai, la asociación busca mejorar los ciclos de carga y descarga, la durabilidad y la capacidad de las baterías de próxima generación.

Lista de empresas clave en computación cuántica en el mercado automotriz:

• International Business Machines Corp.
• Microsoft
• D-Wave Systems Inc.
• Amazonas
• Alphabet Inc.
• Rigetti & Co, Inc.
• Pasqal SAS
• Acentuar
• Terra Quantum AG
• Ionq, Inc.
• Porsche Automobil Holding SE
• Grupo BMW
• Toyota Motor Corporation
• Hyundai Motor Company
• Ford Motor Company

Desarrollos recientes (colaboraciones/lanzamiento del nuevo producto)

• En febrero de 2025, Quantinuum anunció el lanzamiento de su marco generativo de IA cuántico (Gen Qai), utilizando datos generados por cuántico de su computadora cuántica H2 para mejorar la fidelidad del modelo AI. Quantinuum está colaborando con los líderes de la industria, incluido el grupo HPE en Italia, para aplicar la IA cuántica en tecnologías automotrices, como el desarrollo de baterías y la optimización aerodinámica.
• En noviembre de 2024, Volkswagen Group y las computadoras cuánticas IQM colaboraron para un estudio sobre la simulación de baterías utilizando un enfoque híbrido de computación clásica cuántica. Los hallazgos resaltaron un progreso significativo en las simulaciones de material de la batería y sugirieron que las técnicas clásicas cuánticas híbridas podrían manejar sistemas más grandes que los métodos existentes, marcando un paso importante hacia mejores baterías EV.
• En octubre de 2024, Ayesa y Mercedes-Benz España colaboraron para desarrollar un proceso de fabricación de vehículos de error cero utilizando AI cuántica y clásica. El modelo cuántico de IA demostró una mayor precisión que la IA tradicional para detectar anomalías, mejorar la eficiencia de producción y reducir los esfuerzos de verificación manual.