汽车智能化2.0引爆「万亿蛋糕」, 谁在改写游戏规则?
更新时间:2025-09-09 18:02:04 浏览次数: 258
进入2025年,长安、奇瑞、比亚迪等各大主机厂纷纷将智能化推进至全新高度,中国汽车智能化竞争进入了“技术+市场+生态”综合较量阶段。
一方面,各大主机厂全力推进辅助驾驶的规模化普及,掀起了一场关于高阶辅助驾驶的“技术平权”革命。
根据《高工智能汽车研究院》数据显示,2024年1-12月,中国市场(不含进出口)乘用车前装标配(含免费选装促销)NOA交付197.47万辆,同比增长162.31%;到今年1-5月,NOA前装标配搭载量继续保持翻倍增长态势,前装搭载率已经突破了10%。
可以看到,组合辅助驾驶已经进入了NOA爆发窗口期。《高工智能汽车研究院》预计,2025年国内市场乘用车前装标配NOA(领航辅助)将有机会突破20%大关。2026年NOA方案市场规模预计达到350亿元,带动产业链需求规模超千亿元。
另一方面,在AI大模型的加持下,智能座舱汽车座舱正在演变成具备多模态交互、主动智能等特征的AI智能体,由此也推动了AI算力、多模态交互等需求的持续升温。
根据《高工智能汽车研究院》数据显示,今年1-5月,标配30TOPS及以上座舱算力渗透率已经逼近10%大关。预计未来三年,超过50%的搭载率将带来超过1500万套大算力座舱域控增量升级需求。
综合来看,汽车智能化下半场竞争正在全速进行中。在技术与价格的双重博弈下,整车智能已经进入了深度融合和商业落地的关键阶段。
比如舱驾融合领域,根据《高工智能汽车研究院》数据显示,2025年1-5月,舱驾一体(多板多芯方案)配置月均交付逼近10万辆里程碑。性价比/性能更高的单(多)板单芯/多芯方案进入落地元年。
不可否认,2025年将是汽车智能化变革的关键之年。伴随着NOA的爆发、整车电子电器架构的加速升级,传感器、芯片、整车OS等一系列全新的市场机会已经呈现。
与此同时,智能汽车产业的游戏规则开始被改写,行业竞争将从单点技术突破转向全栈能力的较量。届时,汽车产业的整合与淘汰也加速到来。
7月4日,2025高工智能汽车产业峰会在上海隆重开幕。《高工智能汽车研究院》重磅发布了《智能汽车产业市场和技术趋势报告》,深度分析了辅助驾驶、智能座舱、多模交互、传感器、舱驾融合、整车智能等各个领域的市场数据变化以及未来趋势预测。
而在量能动力冠名的《辅助驾驶平权与进阶专场一》演讲中,来自长安汽车、东软集团、蔚来、QNX、商汤绝影、量能动力、理想汽车等企业高层发表了精彩演讲。
其中,长安汽车智驾车端工程业务总监沈小宇发表《长安天枢大模型技术的开发实践与安全思考》的精彩演讲。
长安汽车智驾车端工程业务总监 沈小宇
沈小宇表示,辅助驾驶发展的市场拐点即将到来。一方面是辅助驾驶的技术能力突破的周期在逐步缩短,高端市场辅助驾驶产品从全场景“爱用”正在加速向L3/L4演进;另一方面是技术破局带来了辅助驾驶的加速普及,用户认知和需求快速提升。
不过,不容忽视的是,目前阶段的辅助驾驶系统在复杂路况下仍然存在局限性,同时存在系统边界定义不清晰的问题,而系统设计和人机共驾方面也有很大的优化空间。
2025年2月,长安汽车发布智能化战略“北斗天枢2.0”计划:未来5年累计投入2500亿元,构建以天枢大模型为核心的具身智能架构,实现“智慧大脑”进化。沈小宇介绍,长安汽车将引入具备世界知识的多模态大语言模型,实现拟人的交互智能和进化智能,最终驱动汽车变成看得懂路、听得懂话、能够理解和思考并能持续进化的“数智司机”。
长安天枢大模型是面向具身智能的原生端到端架构,对系统架构、芯片等提出了新的潜在需求。比如功能模块Agent化,汽车架构逐步向跨域融合、高安全、高算力、高带宽等方向演进。
东软集团汽车智能软件事业部CTO李天然发表《AI赋能,驱动汽车产业智能化升级》的精彩演讲。
东软集团汽车智能软件事业部CTO 李天然
李天然表示,汽车产业正在进入AI+汽车时代,车企需要加速整车AI布局以及AI应用的上车,需要在整车架构层面尤其是软件层面构建一个适合AI开发和运行的智能底座。
东软NeuMind赋能体可以集成智能座舱域、辅助驾驶域、车控域等关键模块,具备实现毫秒级实时响应能力,可以将AI转化为可量产的标准化能力,为主机厂提供全栈式智能化解决方案。
基于东软“融智”AI实施框架,东软NeuMind赋能体融合了包括大语言模型在内的多种基础AI模型的智能化能力,支持AI原生开发框架,并可以提供场景化智能服务引擎,并支持个性化用户体验定制。
值得注意的是,东软NeuMind赋能体可以实现“一次开发,全球部署”,帮助国内外汽车品牌打破技术生态壁垒。
蔚来数字架构负责人黄军君发表《整车全域OS,驱动智能汽车从功能叠加到全局进化》的主题演讲。
蔚来数字架构负责人 黄军君
黄军君表示,传统汽车架构已经难以满足智能电动汽车的需求。比如AI大模型参数量非常大,对车端算力和内存要求很高。
去年,蔚来已经面向AI应用推出了整车全域操作系统——Sky OS天枢,包含一个虚拟化平台、4个操作系统内核以及N个中间件工具链等,可以支持辅助驾驶、车控、车联网、智能座舱等各类应用。其中。4个操作系统内核包括SkyOS-L、SkyOS-M、SkyOS-R、SkyOS-C。
与此同时,蔚来还会深入自研芯片的底层软件以及车内的AI原生应用体验等。黄军君表示,蔚来将为神玑芯片提供一整套底层软件的能力,包括仿真、虚拟化、OS、中间件、工具链等。
QNX大中华区首席代表董渊文发表《车规级操作系统-汽车电子软件的基石》的精彩演讲。
QNX大中华区首席代表 董渊文
董渊文表示,伴随着整车电子架构向集中式架构演进,车企对于软件栈需求不断提升,架构的灵活性变得尤其重要。QNX作为一个操作系统平台,致力于提供一个稳定且安全的环境,支持各种AI产品的运行,并且为AI大模型的计算提供支撑。
凭借极致的安全性和可靠性优势,BlackBerry QNX在汽车电子基础软件领域占据了绝对领导地位,QNX已经与全球50+主机厂、270+品牌与车型达成了合作。比如在智能座舱领域,国内外绝大多数的数字座舱量产项目采用了黑莓QNX和QNX虚拟化技术。其中在智能座舱域控制器领域,QNX占据了高达99%的市场份额。
目前,黑莓QNX已经推出了可以满足舱驾一体域控制器落地需求的QNX SDP8.0基础软件开发平台,采用新一代QNX操作系统,可以最大限度低提高芯片性能,为嵌入式计算行业提供一个可扩展的高性能实时操作系统。
商汤绝影高级总监王飞发表《绝影开悟:高质量数据生成筑基辅助驾驶》的精彩演讲。
商汤绝影高级总监 王飞
众所周知,端到端智能辅助驾驶的本质是通过海量的高质量人类驾驶数据,来实现最佳的「模仿」驾驶效果。然而,受限于高质量场景数据的稀缺性和驾驶数据质量的参差不齐等原因,端到端辅助驾驶方案要达到人类驾驶能力的天花板并不容易,动辄千万Clips的高质量数据回流形成了规模门槛。
“高质量数据将成为大模型进一步scaling up的发展阻碍,而合成数据已经成为基础模型厂商补充数据的首选。”王飞提到,世界模型是理解现实世界物理和空间属性动态的生成式 AI 模型,不仅能够高保真地重建并模拟泛化现实物理世界,还可以基于现有场景生成海量、多样化的类似或极端场景数据,极大降低了真实世界数据采集的成本和风险。
基于此,商汤绝影推出了“开悟”世界模型平台。据了解,“开悟”基模型是首个支持高分辨率与稀疏控制的多视驾驶世界模型,同时还是首个支持生成分钟级视频生成的自驾世界模型,通过世界模型生成在线交互的仿真环境,以此进行端到端模型的强化学习训练,可以有效打破数据瓶颈,提升系统性能上限。
量能动力研发总监王卫东发表《创新驱动,量能动力赋能车载T-Box 电池新未来》的精彩演讲。
量能动力研发总监 王卫东
众所周知,车载T-Box作为可深度读取汽车CAN总线数据和私有协议的装置,是智能网联汽车的关键零部件之一。在外部电源断电后,车载T-Box仍然被要求正常运行,例如在车辆发生车祸时的E-Call紧急呼叫功能等,这就要求车载T-Box配备一款安全可靠的备用电池。
王卫东介绍,镍氢电池具备高安全可靠性、循环寿命长、宽温等优势,目前已经被众多T-Box厂商作为最佳的备用电源,市场前景十分广阔。
量能动力基于未来车载T-BOX客户需求开发的宽温软包锂电池在高温70℃放电容量保持率大于90%、低温-30℃放电容量保持率大于70%、循环寿命300周剩余容量大于85%。
理想汽车智能驾驶技术规划总监文治宇发表《VLA:实现自动驾驶物理智能体的阶跃》的精彩演讲。
理想汽车智能驾驶技术规划总监 文治宇
早在2024年,理想汽车就正式推送了端到端+VLM(视觉语言模型)辅助驾驶,真正意义上实现了One Model一体化端到端模型的大规模实践应用,并首次将大模型部署至车端量产芯片。
“虽然借助VLM视觉语言模型,智能辅助驾驶能力实现了飞跃式的进化,但仍然难以与人类沟通以及解决从未遇到过的问题。” 文治宇表示,VLA(视觉语言行动模型)通过3D和2D视觉组合,可以实现类似人类观察世界的方式,从而让AI真正成为司机,成为交通领域的专业生产工具。
很显然,VLA能够再度拉高辅助驾驶的能力上限。对理想汽车而言,未来的VLA就是一个像人类司机一样工作的司机大模型,不仅专业能力大幅提升,还可以破解AI黑盒难题。在理想最新公布的demo视频里,基于 VLA 模型的辅助驾驶系统可以“听懂人话”且“直接执行”,譬如驾驶员可以用语音操控车辆,包括走收费站的人工通道、掉头、靠边停车、停在停车场的 C3 区域等。
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半导体等热门赛道公司 成机构调研心头好 ●本报记者董添 半年报披露后,A股上市公司频获机构调研。数据显示,仅9月以来,便有528家上市公司获机构调研,55家上市公司获机构调研2次及以上,7家上市公司获超过百家机构调研。从行业角度看,半导体、工业机械、化工、汽车零部件、通信设备等行业上市公司接受机构调研数量居前