本研究报告数据主要采用国家统计数据、海关总署、问卷调查数据、商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录
第一章AUTOSAR介绍
1.1 AUTOSAR联盟介绍
1.1.1 AUTOSAR联盟简介
1.1.2 AUTOSAR组织结构
1.1.3 AUTOSAR工作组
1.1.4 AUTOSAR GROUPS, BOARDS AND TASK FORCES
1.1.5 AUTOSAR组织成员
1.1.6 2019-2023年AUTOSAR发展历程
1.2 AUTOSAR概述
1.2.1 AUTOSAR系统架构简介
1.2.2 AUTOSAR种类
1.2.3 AP/CP对比
1.2.4 CP/AP演变
1.2.5 自适应AUTOSAR ARA
1.2.6 AP/CP执行模式
1.2.7 自适应AUTOSAR平台与经典AUTOSAR网关连接
1.2.8 经典AUTOSAR软件层结构
第二章自适应AUTOSAR架构及发展路线
2.1 自适应AUTOSAR架构
2.1.1 自适应AUTOSAR架构
2.1.2 自适应AUTOSAR架构说明
2.1.3 自适应AUTOSAR三大支柱
2.1.4 AP的方法论
2.1.5 寻址空间虚拟化
2.2 AP应用AA及接口
2.2.1 自适应应用AA与IPC
2.2.2 OS中的进程
2.2.3 AP再进一步就是OS
2.2.4 AP针对不同的安全等级和实时性可以使用不同的操作系统
2.2.5 AP可以构建时间分区架构
2.3 AP是面向服务理念的架构
2.3.1遵循“面向服务（SOA）”理念的架构
2.3.2 SOA与SOME/IP的关系
2.3.3 面向服务的进程间通讯
2.3.4 服务导向通讯架构通信
2.3.5 服务导向通讯架构通信
2.4 AP开发工具及工作流
2.4.1 AP启动顺序
2.4.2 自适应AUTOSAR的工具链角色
2.4.3 AP开发工具与工作流
2.4.4生成RTE接口
2.5 自适应AUTOSAR发展路线
第三章自适应AUTOSAR应用案例
3.1 概述
3.1.1 自适应AUTOSAR典型场景
3.1.2 有150个AP项目在路上
3.1.3 大众MEB：以太网、自适应AUTOSAR是关键元素
3.1.3 大众MEB：ICAS软件参考架构
3.1.4 BOSCH汽车软件架构
3.2 自适应AUTOSAR与整车E/E架构
3.2.1 AP是中央化与ZONAL化架构不可或缺的关键元素
3.2.2 AP与整车的E/E架构设计
3.2.3 PREEVISION中AUTOSAR ADAPTIVE开发流程
3.2.4 PREEVISION中AUTOSAR ADAPTIVE设计内容
3.2.5 PREEVISION与MICROSAR配合
3.3 自适应AUTOSAR与OTA
3.3.1 自适应AUTOSAR特别为OTA设计的UCM
3.3.2 UCM诊断
3.3.3 UCM全局状态机
3.3.4 软件簇状态机
3.3.5 UCM MASTER架构
3.3.6 UCM软件包
3.3.7 UCM软件包分工
3.3.8 UCM软件包开发流程
3.3.9 OTA升级流程
3.4 自适应AUTOSAR与ADAS
3.4.1 自适应AUTOSAR推动ADAS发展
3.4.2 国外企业应用AP布局ADAS/AD域控制器汇总
3.4.3 中国企业应用AP布局ADAS/AD域控制器汇总
3.4.4 应用自适应AUTOSAR ADAS/AD域控制器车型量产计划
3.4.5 BOSCH汽车AI处理器适用AP架构
3.4.6 德赛西威IPU03基于包含SAFETY组件的AUTOSAR
3.4.7 应用案例：ARA执行管理
3.4.8 应用案例：ARA通讯管理
3.4.9 应用案例：增加ACC功能
第四章AUTOSAR软件企业研究
4.1 WINDRIVER
4.1.1 公司简介
4.1.2 应用情况
4.2 大陆EB
4.2.1 公司简介
4.2.2 应用情况
4.3 VECTOR
4.3.1公司简介
4.3.2 应用情况
4.4 ETAS
4.4.1 公司简介
4.4.2 应用情况
4.5 KPIT
4.5.1 公司简介
4.5.2 应用情况
4.6 普华基础软件
4.6.1 公司简介
4.6.2 应用情况
4.7 东软睿驰
4.7.1 公司简介
4.7.2 应用情况
4.8 经纬恒润
4.8.1 公司简介
4.8.2 应用情况
4.9 TATA ELXSI
4.9.1 公司简介
4.9.2 应用情况
4.10 赫千科技
4.10.1 公司简介
4.10.2 应用情况
第五章2024-2030年AUTOSAR软件行业投资前景
5.1 2024-2030年AUTOSAR软件市场发展前景
5.1.1 2024-2030年AUTOSAR软件市场发展潜力
5.1.2 2024-2030年AUTOSAR软件市场发展前景展望
5.1.3 2024-2030年AUTOSAR软件细分行业发展前景分析
5.2 2024-2030年AUTOSAR软件市场发展趋势预测
5.2.1 2024-2030年AUTOSAR软件行业发展趋势
5.2.2 2024-2030年AUTOSAR软件市场规模预测
5.2.3 2024-2030年AUTOSAR软件行业应用趋势预测
5.2.4 2024-2030年细分市场发展趋势预测
5.3 2024-2030年中国AUTOSAR软件行业供需预测
5.3.1 2024-2030年中国AUTOSAR软件行业供给预测
5.3.2 2024-2030年中国AUTOSAR软件行业需求预测
5.3.3 2024-2030年中国AUTOSAR软件供需平衡预测
5.4 影响企业生产与经营的关键趋势
第六章2024-2030年AUTOSAR软件行业投资机会与风险
6.1 AUTOSAR软件行业投融资情况
6.1.1 行业资金渠道分析
6.1.2 固定资产投资分析
6.1.3 兼并重组情况分析
6.2 2024-2030年AUTOSAR软件行业投资机会
6.2.1 产业链投资机会
6.2.2 细分市场投资机会
6.2.3 重点区域投资机会
6.3 2024-2030年AUTOSAR软件行业投资风险及防范
6.3.1 政策风险及防范
6.3.2 技术风险及防范
6.3.3 供求风险及防范
6.3.4 宏观经济波动风险及防范
6.3.5 关联产业风险及防范
6.3.6 产品结构风险及防范
6.3.7 其他风险及防范
第七章AUTOSAR软件行业投资战略研究
7.1 AUTOSAR软件行业发展战略研究
7.2 对我国AUTOSAR软件品牌的战略思考
7.3 AUTOSAR软件经营策略分析
7.4 AUTOSAR软件行业投资战略研究
第八章研究结论及投资建议
8.1 AUTOSAR软件行业研究结论
8.2 AUTOSAR软件行业投资价值评估
8.3 AUTOSAR软件行业投资建议
8.3.1 行业发展策略建议
8.3.2 行业投资方向建议
8.3.3 行业投资方式建议
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预判，助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合，本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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