前言

FOREWORD

从新石器时代的木轮车到如今飞行汽车等逐步落地，交通工具的演进映射着人类文明与科技的跃迁。三次工业革命持续重塑汽车产业格局——蒸汽动力开启机械化序幕，电子技术推动智能化转型，如今人工智能与清洁能源革命正将汽车重新定义为"移动科技生态体"。

在科技企业深度参与下，汽车产品与能源、信息、材料行业进一步融合。新能源汽车正呈现消费电子化趋势：用户需求从功能性向"科技美学体验"升级，倒逼产品在创意设计、智能交互等领域持续突破。这种市场需求驱动技术加速迭代，促使产业投资逻辑转向"创新效能比"核心，即技术突破速度、产品性能提升与成本控制能力的动态平衡。

作为汽车产业变革的见证者和推动者，北汽产投基于过去七年系列研究成果积淀，创新推出 《变局·洞察·新机 | 探寻能源、信息/人工智能、新材料等科技变量推动汽车向新提质之路》年度报告。通过解构消费电子化、能源材料革命、智能驾驶三大主线，系统推演未来汽车形态演变路径，为行业同仁提供前瞻性战略参考。

本期推送《变局·洞察·新机》第三章：信息科技与人工智能引领汽车行业新变革

后续我们将陆续推送报告其他内容，敬请关注！

信息科技与人工智能引领汽车行业新变革

第三章

信息与人工智能时代下的新趋势——汽车智能网联化

智能网联汽车已成为现代汽车发展的核心方向。它们通过整合先进的传感器、控制器、执行器等硬件设备，实现了从辅助驾驶到一定等级的自动驾驶，并通过车联网技术与人、车、路、云等外部系统进行信息共享和智能协同。

2024年，L2/L2+自动驾驶继续成为汽车行业向全自动驾驶过渡的关键步骤，车企逐渐开始借助“影子模式”大规模收集数据，以便优化模型和算法，推动自动驾驶技术的进化。此阶段，端到端AI、网络安全等技术开始步入初步发展期，逐渐奠定未来自动驾驶的技术基础。从中短期来看，辅助L2+、座舱电子系统、V2X、车载以太网等技术的渗透率将进一步提升，进入稳步增长期。与此同时，车身电子、ADAS辅助、底盘电控等技术进入了成熟的迭代期，逐渐成为标准配置。而传统的自动变速器等技术，由于燃油车市场逐步饱和和电动化的兴起，进入了固化期。

01

车联网——

已成为主机厂的重要竞争优势

车联网云平台作为智能座舱、智能驾驶和数字化运营的核心技术支撑，已成为主机厂的重要竞争优势。当前正逐步实现从联网赋能到生态服务共创。随着通用人工智能的引入，平台进一步提升了智能座舱的多模态交互体验和智能驾驶的数据闭环能力，加速车云一体化计算的发展，推动汽车行业的智能化转型升级。

车路云——智能网联的新增量

从国内外的发展现状和趋势来看，智能网联汽车的发展必须采用复杂系统工程的方法论，顺应技术和产业的发展趋势。这要求在智能网联汽车、低时延高可靠的通信、智能化道路基础设施、交通信息网络、云控平台、信息安全等方面进行全面统筹和协同发展，创新智能化与网联化的融合发展路径。

车路云一体化智能网联汽车是中国的发展战略选择。车辆基于车路云一体化融合的系统架构，展现了分层解耦和跨域共用的技术特性。它旨在满足中国在基础设施、联网运营、新架构汽车产品三类标准上的需求，代表新一代智能汽车的发展方向。车路云一体化智能网联汽车涵盖了车辆与其他交通参与者、智能化路侧基础设施、云控平台、通信网络及安全体系等关键支撑平台。通过统一的架构和标准体系，这些组成部分被安全、高效和可靠地结合在一起，以支持车路云一体化功能的实现。

V2X车载通信

V2X（Vehicle-to-Everything）车载通信技术是现代汽车实现万物互联的重要组成部分。通过先进的C-V2X（蜂窝车联网）技术和5G网络，V2X提供了车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与云（V2N）等多种交互模式。其主要特点包括：

• 广泛的覆盖范围：利用蜂窝网络的广泛覆盖，实现车辆与周边环境的全面连接。

• 低通信时延：5G网络的低时延特性确保了实时信息传输，满足高速移动场景的需求。

• 大数据带宽：支持高带宽的数据传输，满足高清视频、雷达数据等大容量信息的传输需求。

• 高稳定性：在复杂环境中保持稳定的通信连接，确保信息传输的可靠性。

电子架构升级带来对车载以太网需求的大幅增加

电子架构全集中式过程中对车载通信的要求大幅提升。集中化汽车网联化、智能化自动驾驶等技术趋势的发展，使得汽车上的电子零部件越来越多，功能愈加复杂。呈指数级增长的功能和数据要求整车电子电气架构处理数据的效率更高，数据传输能力更强。

现有车载网络技术已不能满足汽车智能化和电动化的需求。近年来汽车电子化浪潮的快速发展，汽车内部电子电气元器件的数量和复杂度大幅提升，单辆车ECU （车载电子控制单元）数量已逐渐从 20-30 个发展到 100 多个，部分车辆线束长度已高达 2.5 英里。若未来车内 ECU 数量继续增多将会超过设计极限，加上传统总线本身的带宽以及延迟的限制，已经难以满足未来智能化时代网络的需求。

TSN——实现精确时延控制与高可靠传输

Time Sensitive Networking（TSN）是基于标准以太网演进的网络技术，主要为了提供确定性和可靠的数据传输。TSN支持信息技术与运营技术的融合，具有高效的网络配置和管理能力。

TSN时间敏感网络可以支持ICM连接终端设备数达到数百量级，做到完全支持整车集中智控的架构。通过时间同步和流量调度，TSN优化了网络资源的使用，显著减少了数据传输的延迟和冲突，保障了实时、精确的通信。

UWB技术优势明显，未来有望成为行业新刚需

UWB(Ultra Wide Band)是一种无载波通信技术，利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号。UWB信号具有极高的时间分辨率，非常适合高精度定位。

UWB方案在数字钥匙领域的应用广泛，头部大厂动作频繁，UWB规模放量时点临近。不过目前主要为大厂垄断，高通、苹果和恩智浦在汽车和手机两大平台应用共同推动UWB成为主流技术。

根据高工智能汽车研究院数据统计显示， 2024年1-9月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配UWB数字钥匙交付79.76万辆，比2023年同期增长幅度高达338%，呈现高速增长的趋势。

系紧车联网的“安全带”

随着汽车行业向电动化、智能化转型，车辆成为了移动数据中心，这使得网络安全硬件和软件的需求不断增长。

据Upstream《2023 年全球汽车网络安全报告》显示，在 2022 年汽车行业网络安全事件中，远程通信和应用服务器遭受攻击占比达 35%、无钥匙远程进入系统占比 18%，远程非接触式攻击已成为主要安全威胁形式，高危漏洞所占的比例逐年增高。

智能网联汽车网络安全与数据安全合规要求相继出台

海外：全球第一个汽车信息安全强制法规R155和通用数据保护条例GDPR是智能网联汽车进入欧洲的通行证。

国内：作为汽车产业转型升级的重要战略方向，智能网联汽车的网络安全和数据安全得到了我国政府的高度重视。国家主管部门制定并发布了一系列政策文件，加强智能网联汽车的安全管理和防护能力建设，促进汽车产业的安全健康发展。

02

智能座舱——

向场景化、协同体验升级

智能座舱正向场景化、协同体验升级。芯片算力提升与SOA服务化推动软件定义汽车，AI大模型引入使语音、手势、视线等多模态交互更自然精准。通过大模型赋能座舱，提升多模态交互体验，打破了现有汽车市场的竞争格局 ，进一步缩短了企业之间的技术鸿沟。

智能座舱板块发展趋势

智能座舱声学方面体现出如下三个趋势：一是以语音交互为入口，AI大模型打造更加丰富的应用功能，进一步提升座舱的智能化；二是15-20个扬声器数量、杜比全景声已逐渐成为标配；三是多音区方案逐渐进入量产应用。

智能座舱显示方面体现出如下三个趋势：一是AR-HUD基本成为显示标配；二是电子外流媒体后视镜逐渐进入量产应用；三是3D引擎技术、光场屏显示技术等新技术逐渐开始应用。

智能座舱智能大灯方面体现出如下两个趋势：一是数字像素大灯、投影大灯逐渐成为差异化竞争热点方向；二是Micro-LED技术方案逐渐开始进入应用。

03

智能驾驶——

回归场景化应用，聚焦用户体验优化

智能驾驶从追求高等级回归场景化应用，聚焦用户体验优化，如通勤NOA、记忆泊车、高速自动上下匝道等，成为差异化竞争的关键。智能驾驶领域的品牌化与技术创新加速。

智能驾驶产业链较长，包括上游的传感器生产商、芯片/计算平台、高精度地图、显示、云平台、车载软件服务商；中游方案商以及下游整车公司。产业环节较多，产业链分散，未来有可能进入整合期。

NOA功能渗透率持续提升，市场已到爆发临界点

2023年城市NOA和高速NOA销量达到95万辆，预计2025年达到500万辆，配置趋势加快。国家对高级别自动驾驶政策支持力度加大，首批准入企业名单公布，7家乘用车企业（长安、比亚迪、广汽、上汽、北汽、一汽、蔚来），除蔚来自研外，现有高阶智驾供应商以华为、Momenta、大疆为主，头部智驾企业竞争优势格局开始呈现。

车企&消费者双重驱动

车企：NOA功能成为车企提升产品竞争力的关键路径。随着特斯拉、华为系、蔚小理等车企推动汽车智能化进程，行业内卷的焦点已聚焦于“智能驾驶”。众多品牌加速NOA功能的城市落地，将智能驾驶明确为未来发展的核心战场。

消费者：NOA功能被消费者关注，成为车型购置时重要选择因素。智能驾驶功能因能显著减轻驾驶疲劳，成为消费者关注的核心需求之一。随着功能技术的不断进步，更多消费者正在切身感受到智能驾驶在便利性和安全性上的优势。这种体验感将推动智能驾驶从“早期尝鲜者”的小众市场向“消费大众”市场迈进，逐步成为购车的重要决策因素。

成本下降将是助推NOA功能市场爆发的最后拼图

智驾系统成本占单车价格3%~5%左右，目前高速NOA成本8000元+，城市NOA成本15000元+，搭载城市NOA功能车型基本在30万元以上，高速NOA车型也在20万元以上，进一步向更低价位车型渗透仍价格存在瓶颈。

汽车智能化感知+决策核心技术——多模态大模型

多模态大模型VLM应用

VLM赋能自动驾驶在传统的【感知器—>计算平台—>执行器】架构基础上，借助具身智能大脑，VLM可以实现与任意环境的高频交互，依据实时场景变化做出类似人类司机的推理决策和驾驶行为。当未来具身智能大脑的综合能力超越人类大脑时，基于该技术的车企有望实现真正意义上的L4/L5级自动驾驶能力。

赋能智能座舱AI助手升级为AI Agent

触觉交互方面：智能座舱正朝着大屏化和多屏化方向发展，智能表面材料在车门、车窗、座椅等部件中的应用不断扩展。同时，触觉反馈技术的引入，使用户在与座舱交互时获得更直观的触觉体验。

嗅觉交互方面：传统的空气净化和异味去除功能已升级为座舱杀菌消毒，并支持香氛系统与座舱场景或季节时令的联动。

生成式“世界模型”理解世界规则，大幅加速自动驾驶算法开发

传统依赖人工标注的数据收集方式，不仅成本高昂，还面临数据孤岛和特殊场景安全性等挑战。这限制了系统对稀有、复杂场景的适应能力。

从语言模型到世界建模的革新。受大模型成功启发，WorldDreamer将世界建模视为无监督的视觉序列建模挑战。通过时空注意力补丁技术（STPT），高效捕捉局部动态变化，生成逼真的自动驾驶场景。这一能力为稀有边界情况的解决提供了重要支持，加速训练过程并提升生成性能。

04

飞行汽车——

汽车智能网联时代下新的增长点

eVTOL产业链与电动汽车产业链高度重合，具备较好的发展基础。飞行汽车和智能电动汽车在核心技术上具有相似性，如动力系统、轻量化材料、传感与通信技术等，并且都依赖于大规模制造以降低成本。国内众多车企积极布局eVTOL市场，飞行汽车有望成为未来汽车行业的重要增长点和技术突破口。

目前，飞行汽车产业正从政策驱动逐步转向市场需求驱动。在短期内，政策支持和电池技术、电动机等技术的突破将推动行业创新，特别是在低空经济政策逐步落地后，飞行汽车的研发和试点项目将加速推进。预计到2025年，部分城市将开始飞行汽车试运营，推动产业向商业化迈进，并吸引更多资本和技术投入，进一步完善产业生态。

本章节内容完毕。

后续我们将继续为大家推送报告其他章节内容

敬请关注！