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产业协同提速,中国智能汽车迈向“认知驱动”新时代

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近日,在全球汽车产业加速变革的背景下,“2025新能源智能汽车新质发展论坛”于长春顺利召开。本次大会由中国电动汽车百人会主办,聚焦“新质引领,智创未来”主题,围绕新能源智能汽车的技术演进、生态重构与未来趋势展开深入探讨。

本次论坛邀请了清华大学、吉林大学、哈尔滨理工大学等科研机构专家,以及来自吉利、岚图、一汽、长城、江汽、地平线、法雷奥、芯驰科技、东软睿驰、瑞声科技等整车与技术企业的高层代表,共同就汽车产业新质生产力的发展路径进行深入交流。

长春市人民政府副市长张春达

长春市人民政府副市长张春达在致辞中表示,当前全球科技革命与产业变革风起云涌,新能源汽车迅猛发展,世界汽车格局正在深度调整重塑,唯有开放合作、协同创新,才能赢得未来。长春市正坚定不移走创新驱动发展之路,设立100亿元汽车产业专项基金,出台覆盖全产业链的支持政策,以一汽为核心,在“三电”、智能座舱、自动驾驶等关键领域不断寻求突破。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟指出,中国已实现电动化换道超车,智能化方面终端市场先行,产业生态日趋丰富。当前核心任务包括两个阶段目标:2025年至2030年,加速普及辅助驾驶,扩大用户基础,培育智能驾驶文化。同时他强调,我们的目标不能只放在低阶技术的普及上,要快速提出L3及更高等级自动驾驶的发展目标,率先实现L3及以上技术应用的国家和企业将占据关键优势。结合企业动态判断,2030年及之后两三年,或将是 L3、L4 从试点走向规模化应用的窗口期。

以下为专家代表们分享的观点集锦,略经钛媒体编辑:

1、解锁技术突破与产业航向

专家代表们分享了各自在智能汽车关键领域的创新理念,为产业发展提出新思路。

清华大学车辆与运载学院院长、教授王建强

清华大学车辆与运载学院院长、教授王建强指出,目前智能汽车安全技术主要沿着两条路径推进:一是规则驱动,具备逻辑清晰、可解释性强的优势,但面临泛化能力弱、难以覆盖长尾场景等瓶颈;二是数据驱动,具备自主学习能力和良好泛化性,但存在“黑箱”属性、难以溯源、对极端场景识别能力不足等问题。两种路径各有优劣,均难以单独支撑智能驾驶向更高等级演进。为突破关键技术瓶颈,他提出“认知驱动”路线,融合人类类脑认知与知识经验的启发方式,通过感知—认知—决策三大环节打通规则与数据的融合通路,实现系统在复杂交通环境中的准确感知、深度认知与安全决策。

哈尔滨理工大学终身荣誉教授、国家卓越工程师、俄罗斯工程院外籍院士蔡蔚

哈尔滨理工大学终身荣誉教授、国家卓越工程师、俄罗斯工程院外籍院士蔡蔚提到,随着充电系统电压向1000V乃至1500V迈进,碳化硅等宽禁带功率器件逐渐成为主流,但也带来封装热失控、系统成本高等问题。在电机技术路线上,当前主流是永磁同步电机,特斯拉也已从感应电机转向永磁方案。他强调,电动化+清洁化是国家长期战略目标,电驱动系统作为核心零部件必须实现自主可控。推动“四化”发展,即电动化、智能化、低碳化、全球化,是行业共同努力的方向。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟表示:智能化时代,企业竞争力重心迁移至智能和AI能力。未来汽车成本中机械占比将由70%降至30%以下,电子与软件占比将达到70%,智能化和成本成为购车决策的首要因素。他认为,智能化企业发展可分三个阶段:利用AI辅助研发和管理;生产智能化产品,如AI汽车;转型为AI底层企业,打造系列AI产品。

吉林大学教授卢荡

吉林大学教授卢荡表示,智能底盘是智能汽车控制的关键技术之一,未来智能轮胎及其域控制软件将成为软件定义汽车的重要基础。其中轮胎作为汽车与路面接触的唯一部件,驾驶员的所有操控指令均通过轮胎与地面的相互作用产生轮胎力,进而改变汽车运动状态,因此轮胎是底盘的核心,轮胎力是汽车运动的根本原因。

2、车企论道,多元技术路线锚定智能化

整车企业代表则分享了各自在技术路线选择、品牌升级与生态构建上的实践,展现了新能源智能汽车的多元化发展路径。

岚图汽车科技有限公司首席执行官卢放

岚图汽车科技有限公司首席执行官卢放认为,在当前科技革命和产业变革加速的大背景下,新产品、新技术、新业态不断涌现,竞争格局日益复杂。中国汽车产业如何突破低水平竞争,推动高质量发展,是所有企业必须面对的课题。应坚持技术创新,实现从“比拼参数”到“创造价值”的跨越;坚持管理创新,实现从交易关系到伙伴关系的跨越;坚持品牌创新,实现从单次消费到长期信赖的跨越;坚持开放创新,实现从中国产品到中国品牌的跨越。

江汽集团控股公司董事、江汽集团股份公司副总经理马翠兵

江汽集团控股公司董事、江汽集团股份公司副总经理马翠兵表示,汽车产业正处于多技术创新变革与多产业融合发展的关键发展阶段。传统汽车的大门加速关闭,但新汽车、新生态、新价值链也在加速呈现,中国车企迎来进军高端的绝佳时机。江淮汽车自2019年与华为达成全面战略合作以来,双方在研发、供应链、制造、销售服务等全价值链环节进行深度融合。尊界品牌便是典型实践:江淮与华为组建超5000人专属研发与交付团队,并联合打造尊界超级工厂。此外,江淮联合227家顶级供应商,构筑全球一流供应链生态,推动超豪华智能新能源领域的突破。

一汽研发总院副院长兼九章平台CEO周时莹

一汽研发总院副院长兼九章平台CEO周时莹提出,随着AI大模型快速进化,车载应用从传统软件定义汽车转向“AI定义汽车”。2024年以来,座舱和智驾系统几乎都默认接入AI模型,但其对底层芯片、OS架构及应用层兼容性提出了巨大挑战。目前,多数整车厂还未完全实现软硬件绝对分离。此外,在资本趋紧的背景下,越来越多企业转向具身智能。智能汽车作为“人形机器人”的早期形态,在嵌入式系统、神经网络与AI连接基础方面具备天然优势。

长城汽车智能驾驶副总工程师逄淑一

长城汽车智能驾驶副总工程师逄淑一提出,作为最早布局端到端技术的主机厂,长城从开发初期就锚定 “端到端+无图” 技术方案,推出端到端组合驾驶辅助大模型SEE。该模型采用 “数据驱动+模型安全+安全策略兜底” 模式,在端到端大模型基础上,通过增加安全评估网络和人工规则进行安全仲裁,保障系统安全;同时,VLA模型的深度融合进一步提升复杂路况的语义理解与耦合强化学习能力,生成更拟人的驾驶策略,优化驾驶体感。

3、供应链共探,新质重构与生态协同

供应链企业作为产业生态的重要组成部分,也分享了各自在技术赋能与生态协同方面的思考。

东软睿驰汽车技术(上海)有限公司总裁兼CTO杜强

东软睿驰汽车技术(上海)有限公司总裁兼CTO杜强表示,过去半年,AI对整个汽车行业、汽车体验以及汽车核心竞争力的影响重大。针对“AI是否颠覆或重构传统整车OS”的疑问,他认为AI对汽车系统是增量构筑,而非替代。中国的软件供应链在底层操作系统领域已成长成熟,具备快速适配芯片和电子电气架构的能力,满足车企高速迭代需求。AI技术赋能下的软件开发效率大幅提升,工具链和半自动化开发帮助降低门槛,提高人效。

法雷奥中国首席技术官顾剑民

法雷奥中国首席技术官顾剑民认为,当前汽车行业面临多重关键趋势,除新能源电动化和智能驾驶、智能座舱外,车载信息娱乐系统与个性化视觉元素(如车灯)也愈发重要。车灯已不仅是照明工具,更是设计与信息交互的重要载体。所有这些技术背后,软件正成为定义汽车的关键力量。

地平线副总裁、战略部&智驾产品规划与市场部负责人吕鹏

地平线副总裁、战略部&智驾产品规划与市场部负责人吕鹏认为,智能驾驶类似手机基站,技术复杂但终局难形成差异化,核心是 “快速迭代”。但他提醒,产业周期中需平衡降本与技术迭代,行业尚未成熟,过度降本会牺牲用户体验和安全性,应通过技术迭代(如算力提升)推动体验升级。

芯驰科技MCU产品线总经理张曦桐

芯驰科技MCU产品线总经理张曦桐表示,汽车市场规模不断扩大,智能座舱和车控芯片国产化率成为重点。近年来,车企积极自发采用国产芯片,推动国产化进程明显提速。供应链关系正在重构,越来越多的本地芯片企业参与到整车设计早期阶段,与主机厂、Tier 1联合定义产品、共同开发,以满足快速迭代和高质量要求。

领充新能源科技有限公司首席执行官周强

领充新能源科技有限公司首席执行官周强认为,车网互动有利于缓解新能源汽车规模化带来的电网压力,保障电网稳定;助力可再生能源消纳,推动能源结构低碳转型;降低新能源汽车使用成本,加速市场普及推动储能产业升级,完善新能源产业链支撑能源互联网建设,助力 “双碳” 目标实现。当前车网互动仍处于商用初期,但正加速向场景化、系统化、平台化发展。园区级能源系统将成为车网互动落地的关键场景。

瑞声科技首席科学家孙学京

瑞声科技首席科学家孙学京表示,随着智能座舱的快速演进,车载声学正在从“听觉系统”转变为构建“第三空间”的核心技术支撑。声学系统不再仅是“听得见”,而是关乎人车交互体验、主动安全乃至生态协同的底层支撑。

上海几何伙伴智能驾驶有限公司首席技术官张显宏

上海几何伙伴智能驾驶有限公司首席技术官张显宏认为,当全天时全天候的安全智驾从豪华车特权走向国民标配,新质生产力方能实现高端技术的全民普惠化。“视觉+4D成像雷达”异构信息融合感知技术路径的软硬件一体解决方案将不断提升智能辅助驾驶系统的安全性能,让更多平价乘用车与商用车享受更安心、更稳定的驾驶体验,加速推动中国智能驾驶普惠安全时代的到来。

本次论坛集中展现了当前中国新能源智能汽车在智能化、国产化、软件化与生态融合四大维度的协同趋势,更展现了中国新能源智能汽车产业的革新活力与多元路径,为推动技术协同创新、强化生态整合提供了新思路。从政府支持到技术突破,从整车路径分化到供应链重构,一个由“新质生产力”驱动的智能汽车产业生态正在成型。(本文首发于钛媒体App)

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