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徐长明、崔东树、余凯、吴珍、周时莹、仇肖莘|他们的观点值得思考

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汽车业面临的不是短期波动而是结构性变革。

文|智库君

2026年4月11日-12日,智能电动汽车发展高层论坛(2026)在北京召开。为期两天的议程中,众多来自国内外政产学研各界的代表,围绕智能电动汽车产业热点议题展开探讨,提出了不少富有洞察力的创见,为产业未来的高质量发展提供了新的思路。

以下为智库君摘录汇集的重要观点合集,他们的思想和观点值得业内深思:

清华大学教授欧阳明高:企业推全固态电池车型要谨慎


全固态电池过去两年技术创新非常活跃,去年新公开申请的专利中国占了44%。另外,核心材料硫化物电解质国产产能也超过了两万吨。过去两年价格从2000万/吨下降到100万/吨以内。现在解决了有无的问题,但还没有解决好坏的问题,质量与先进国家还有差距。

全固态电池仍然面临着一系列科学技术难题,当前聚焦界面副反应,这些副反应会引发稳定性问题,包括化学稳定性、空气稳定性、力学稳定性,循环稳定性,当然最核心的还有热稳定性。这些都需要解决。

全固态电池也得一步一步发展。第一步先将固态电解质解决,我们现在与国际上最好的电解质差一两年;第二步解决硅碳负极问题,国际上有CVD工艺,我们必须蹚出自己的路来,否则就有专利的问题;第三步,高容量富锂锰基和锂金属负极,这些更长远。

今后五年会有全固态电池上市,但是到底什么时候,能达到多大比能量,我想在“十五五”末期达到300Wh/kg是大概率事件。我劝企业推全固态电池车型还是要谨慎,要一步一步来。

清华大学车辆与运载学院教授、智能绿色车辆与交通全国重点实验室主任、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强:“车路云一体化”能真正解决智能驾驶安全问题


只有通过“车路云一体化”整体架构设计,才能真正意义上做到解决智能驾驶的安全问题。

如果用这套系统,就为智能汽车行驶建立了安全的“数字轨道”,自由开车和在轨道上开车的要求不一样,如果有了“数字轨道”,就能够在真正意义上做到提前感知,规避风险。

更重要的是,现在自动驾驶开发变革中常提及 AI大模型,AI三要素,AI数据也有三要素:准确性、海量性、完备性,现在各家企业单独收集数据,在中国我们的数据即使多也不全,数据多和全是两个维度,有了这套系统以后,再加上各个车的数据汇聚,再转回到车端训练。用这套系统以后,能够真正做到提升安全的“数字发电站”。

针对现在的“烟囱型架构”,我们认为可采取分层结构、跨域共用方式,运用低代码快速开发模式提升效率。针对这样的架构,智能网联汽车国家创新中心形成全行业共识,在国家相关项目支持下,推动“车路云一体化”的发展,这套系统能够在本质上解决安全问题。

麦格纳中国区总裁吴珍:当下汽车产业面临的不是短期波动而是结构性变革


今天的汽车行业里出现的大规模减值、重组,以及对盈利能力的持续压力,其实已经在不断提醒我们:这并不是一次短期波动,而是一个结构性变革的信号。

今天我们需要讨论的问题,并不是谁可以把下一个项目做到报价最低,或者谁的技术最新,而是什么样的开发和制造模式,才能支撑企业在未来十年依然具备竞争力和可持续性?

我们对行业有几个基本的判断:

1. 速度,已经不再是竞争优势,而是进入竞争的基本门槛;

2. 行业正在从“零部件个体最优”,走向“系统整体最优”;

3. 软件定义架构,直接挑战了传统的碎片化设计模式,对系统集成提出了更高的要求;

4. 好的工业化能力,不是在最后阶段优化而成,而是在早期产品设计阶段统筹规划实现的。

我们相信汽车产业的下一个阶段,将更青睐那些能够把系统设计和制造现实紧密连接起来,并且可以规模化复制的生态体系。这不是一家企业能单独完成的事情,需要主机厂、供应商和合作伙伴之间的协同合作。

中国一汽战略与合作部副总经理、智能产业发展办公室主任周时莹:汽车智能化的破局之道是让专业的公司做专业的事


我们感觉自己发展得非常快,投入非常多,但只是表面繁荣,其实我们没有掌握汽车智能化的本源。我们没有突破人工智能产业生态,独建一个以汽车为逻辑的AI模式。过去的5-8年时间里,所有的整车企业、传统造车企业和新科技造车企业,大家把大多数预算放在自动驾驶、软件、用户交互,实际上这些东西不是车企擅长的。为什么我们放弃了本行,跟ICT、人工智能行业PK我们不擅长的领域?这是被迫的,没办法。我们想到的破局之道是“车企做车企的事情”。

我们希望通过产业协同的方式共同解决。我们希望整个行业围绕人工智能与汽车结合的内容,做统一标准化的接口,做好分工。算力公司、OS软件公司等做内容,整车企业专注于品牌的事,专注于保障安全的事情,专注于动力、底盘和智能化整合的事,让专业公司做专业的事,这样更高效。

国家信息中心原副主任、正高级经济师徐长明:今年国内汽车市场将保持稳定


今年国内汽车市场应该能保持稳定,有三个判断依据:

1. 我国汽车市场还处在小幅增长的发展阶段。我国的汽车市场从2000年开始大规模进入家庭,已经经历了两个阶段,现在处于第三阶段。第一阶段,2000年—2010年,超高速增长,年均增速34%;第二阶段,2011年—2017年,快速增长阶段,年均增长10.5%,;第三阶段从2018年开始,波动式缓慢增长阶段,增速平均在2%—3%。

2. 宏观经济能够支撑汽车需求大盘保持在正常规模,即2300-2400万辆。国际国内机构对我们经济增长的预测有均值在4.73%,假如按4.8%来测算,今年的GDP增速基本能支持汽车市场大盘在2300—2400万辆的水平。大部分国家汽车市场都是大起大落,我国比较平稳,4.5%—5%的GDP增速区间能够支撑今年的大盘。

3. 鼓励汽车消费的政策延续且优化。去年报废旧车买新能源汽车,每辆车补2万元,报废旧车买油车补1.5万元,今年做了调整,报废旧车买新能源按车价补12%,上限2万;报废旧车买油车补10%,上限1.5万;置换旧车买油车,补6%。这样的力度还是很大的,而且,去年一个人可以享受2次,报废旧车买新车、置换旧车再买新车可以各享受一次,今年一个人只能享受一次,这样就能惠及更多的个人和家庭来享受优惠政策。我们判断今年不太会出现去年那样到下半年力度减弱、到四季度大部分地区没有的情况,今年我们判断这个政策能持续到全年,这是比较好的状态。

中国汽车流通协会乘用车市场信息联席分(乘联分会)秘书长崔东树:汽车行业为上游做出了巨大的贡献


今年一到二月份,汽车行业利润率只有2.9%,呈现巨大的下行压力。当年汽车行业属于“有钱人”。现在整个制造业的利润面临着明显的上游挤压下游。看一下行业之间的对比,从2017年到现在,上游有色金属行业的利润率从9%增长到39.4%,石油行业从5%提升到30%,而汽车行业却从8%降到2.9%。汽车行业为上游做出了巨大的贡献,上下游之间的反差日益明显。中下游尤其以汽车行业为代表背负着巨大压力,目前表现比较艰难。

政策助力行业发展,中国“十五五”规划提出要提振国内消费,拉动新能源汽车实现可持续增长,尤其在税费体系方面,在税制方面可以做更多的改善,以提升汽车行业可持续增长的稳定性。

地平线创始人兼CEO余凯:从分布式计算走向中央计算


关于行业的趋势,如果我们看过去,无论是PC还是智能手机,趋势都是从分布式计算走向集成,比如以前手机像ISP、多媒体计算,都是在不同分立芯片上做的,后来手机的发展走向集成化,一个SOC把中间所有这些都集成在一起了。今天的汽车很像过去智能手机之前的功能手机,也是分布式计算,但是现在开始一定会走向中央计算。这样的好处不光是成本和性能,另外还有软件系统的维护会变得更加简单,所以一定会走向中央计算。

如果是产品走向中央计算,产品结构一定要与组织结构相适配,其实从最近半年可以看到,无论是小鹏、蔚来还是理想,他们都在推动组织架构走向智能化时代,不区分座舱和智驾,传统主机厂还有很多组织架构是分开的,这种组织架构适应于过去分布式产品架构,但是未来我觉得组织架构一定要朝着新一代以智能化底座为核心的中央计算架构去发展,组织也要去适配这样的趋势。

爱芯元智创始人兼董事长仇肖莘:智能驾驶市场分成了两个截然不同的细分赛道


当前,智能驾驶行业正朝着体验、安全普惠化的方向演进,并分化出两个非常不同的细分赛道:

第一个是法规驱动的下沉市场。全球范围内,新车标配L2级或AEB功能的智能驾驶已成为趋势。欧美2024年已通过法规,印度也已跟进,国内明年大部分车型都要上。这意味着大部分车都要标配智驾。

第二个是高阶智驾的向上突破。 尤其在国内,高阶智驾正在加速普及。8万多元的车上开始装配城区智驾,12万多元的车型也用上了图灵芯片,都标志着高阶智驾正走进普通人家。这两个市场截然不同。对于下沉市场来说,主力车型毛利承压巨大,车型本身不赚钱,却还要实现智能化;天平的另一端是高阶智驾。它的特点是算法发展日新月异,过去几年经历了从基于规则的高阶智驾算法,到端到端,再到VLA大模型,下一步可能还会出现新的底层基座模型,带来巨大的能力跃升。算法演进的速度非常快,对算力基座的要求也日益提升,算力要高,带宽要大,而算法还在不断变化。在这个领域,高阶智驾芯片是否真的能够满足算法合作伙伴和车企的需求?实际上还要打一个问号。尽管我们都在努力提升算力弥补带宽的不足,但挑战依然存在。

我认为智能驾驶市场实际上分成了两个截然不同的细分赛道。这个市场呈现出哑铃形结构,与市场通常预期的金字塔形完全不同。

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