一年打五折！早买车的人亏惨了

来源：市场资讯

（来源：电车通）

作者：失魂引 |

监制：罗超

新能源汽车平均年龄仅1.8年，用户换车比换手机更勤快？

最近一段时间，「新能源汽车换车周期短」相关话题刷屏全网，但这个话题本身带有一定的误导性。某些断章取义的内容中，把新能源汽车平均年龄1.8年误导成换车周期1.8年，与燃油车8.2年的平均年龄对比。

作为新兴产业，新能源汽车崛起时间短，保有量不及燃油车，产品销量持续攀升，平均年龄肯定不长。按照中国汽车流通协会的数据，新能源汽车换车周期为3-5年，燃油车为6-8年。

（图源：豆包AI生成）

虽然新能源汽车换车周期依然比燃油车短，但差别并不是那么大。这个话题之所以热度如此之高，主要原因是戳中了消费者的痛点——过时焦虑。

奕境汽车品牌总经理曾清林表示，产品迭代速度与行业发展进程有关，初期技术迭代速度快，产品升级焕新的速度也快，当技术逐步成熟后，行业就会稳定下来，新能源汽车应当具备超前性，预埋超越当前需求的硬件、具备高频OTA升级能力，为未来的使用场景做好冗余。

然而在新能源汽车主流产品一年一更新，个别产品一年更新三代的今天，预埋硬件真的够吗？

预埋硬件，跟不上技术发展

「今天买明天过时」是当前消费者选购新能源汽车时最痛苦的问题，不买吧，家里确实需要一辆车，买吧，肯定要遭遇背刺。

这种现象的背后，是新能源汽车夸张的崛起速度。2020年国内新能源汽车销量仅136.7万辆，2021年该数字就达到了352.1万辆，同比增长157.6%。而销量的快速增长，得益于技术的升级迭代。

近几年，新能源汽车充电功率来到了1500kW，纯电续航持续飙升，按摩座椅、高阶智驾不断下放，甚至部分10万元以内的产品都用上了激光雷达，中高端车型更是都有肉眼可见的升级。

然而这些升级带来的不只有更出色的体验，还有对老车主的背刺。

诚然，早买早享受，可汽车是动辄十几万元甚至数十万元的大件，消费者注重保值率。更新频率太高、新车升级太大，必然会影响老车型的保值率，再加上价格战的因素，新车到手一年贬值一半都不稀奇。

（图源：豆包AI生成）

好在，经过多年发展，新能源汽车不少数硬件和设计已经进入成熟期，唯有智驾，仍向着L3、L4一路狂奔，在真正的自动驾驶落地前，都不能算成熟。

曾清林提出的预埋硬件，主要是针对智能座舱和智驾，可通过预埋高算力芯片，避免车辆出现算力不够用的情况。关于预埋高算力芯片，电车通（ID：dianchetong233）首先想到的是蔚来汽车，2022年发布的ET7，便预埋4颗Orin X芯片，算力高达1016TOPS，放到今天依然够用。

但以现在的眼光来看，1016TOPS算力无法满足L3、L4级自动驾驶的需求。蔚来、小鹏、理想新车高配版搭载多颗自研芯片，算力已经突破了2000TOPS，预埋了更强的算力。

（图源：电车通摄制）

问题是，更高阶的智驾不仅对算力提出了更高要求，架构、传感器性能、内存带宽、内存容量也需要同步升级。通过自研芯片，比亚迪、蔚来、理想、小鹏等车企可解决架构问题，但传感器性能和内存带宽/容量瓶颈，却是很难通过预埋解决的。

在某平台，一位网友评论，「你能预埋今天的、这个月的、这一年的硬件，可能你能预埋明年、三年后的、十年后的硬件吗」。

这句话让电车通（ID：dianchetong233）深有感触，预埋硬件总归有尽头。实现真正的L3、L4级自动驾驶需要多少算力、多大带宽，我们现在都没有确切的答案，汽车不是快消产品，普通家庭一款车可以开十年乃至更久，车企能预装10年后才能用得到的硬件吗？

若想解决消费者的「过时」焦虑，「模块化」设计或许是更好的选择。

治标又治本，

模块化才是「过时」焦虑最优解

今年3月，特斯拉公布了一份关于FSD硬件系统模块化设计相关的专利。该专利阐述了MCU与FSD硬件系统的重新设计方案，允许系统组件独立拆卸和更换，而非更换整个硬件系统。

基于该专利，当FSD硬件系统需要升级或维修时，只需要更换部分硬件即可，硬件的升级、维修、保养难度大幅降低，有利于后续升级。

FSD V14的到来，赢得AI4平台车主一片赞誉的同时，也让AI3和其他老款车型车主十分愤怒，明明花了相同的钱购买FSD软件使用权，结果却不能体验到满血版FSD V14。

（图源：特斯拉）

在消费者的强烈要求下，马斯克宣布将在美国建设一批迷你工厂，用于AI3平台车型的升级改装。若是车辆采用模块化设计，特斯拉现有工厂足以完成升级改装工作。

今年4月举行的智能电动汽车发展高层论坛上，华为高级副总裁靳玉志表示，当前汽车智能化硬件迭代周期（2-3年），与整车生命周期（10-15年）严重错配，亟须行业探索「可更换智能硬件」的路径。

此前华为896线激光雷达落地并铺开之时，已向问界M7、M8等车型老车主提供激光雷达升级服务。未来座椅、方向盘、车机屏幕等诸多硬件，都有可能通过模块化设计实现便捷更换升级，让一款车的使用寿命无限延长。

当然，模块化设计也存在诸多难点。首先是底层架构耦合问题，不同供应商的传感器、域控协议不统一，易出现数据错位、融合延迟；多模块分散布局还会引发电磁干扰，影响智驾稳定性。

（图源：电车通摄制）

其次是标准化严重缺失，行业无通用机械、电气接口，模块无法通用替换，且硬件迭代快于整车开发周期，前期预埋模块易快速过时，升级兼容性差。同时L3级以上ASIL-D安全冗余认证，会大幅抬升开发与认证成本。

第三是整车工程制约，感知模块固定点位限制车身造型与风阻设计，分散热源散热难度大，还会挤压车身防撞结构，碰撞维修成本更高。

第四是量产售后难题，高低配模块化会增加产线、零部件SKU库存压力；后期硬件进店升级需重新标定，体验差、故障率高，难以实现纯OTA便捷迭代。

智驾硬件模块化设计，本质是从根本上解决用户长期用车贬值、硬件过时、功能断层的核心痛点，破解汽车行业「整车十年生命周期、智能硬件两三年迭代」的天然矛盾。硬件可拆卸、局部单独升级的模式，让车辆无需整体更换硬件即可适配最新智驾系统，大幅延长车辆智能化使用寿命，从根源上解决车辆后期智能化落伍、维保升级成本高的难题。

架构适配、行业标准缺失、工程量产、安全认证等诸多技术与产业难点等问题，需要车企去研究、去解决。

模块化时代，换车何须「换整车」

褪去1.8年平均车龄的舆论滤镜，新能源汽车3-5年的换车周期虽有行业发展初期的特殊性，但相较于燃油车6-8年的使用周期，仍暴露出智能汽车的消费痛点并非车辆机械素质衰减，而是智能硬件的快速迭代引发的「技术过时焦虑」与资产贬值危机。

在智能驾驶技术尚未定型、整车与硬件迭代周期严重错配的行业现状下，车企主推的「硬件预埋+OTA」模式，本质是阶段性的妥协方案，无法从根源解决用户痛点，而模块化可替换硬件设计，才是适配智能汽车长期发展的核心解法。

以蔚来千TOPS算力预埋案例为代表，车企试图通过超前硬件冗余，为后续功能升级预留空间，缓解短期用户焦虑。但智驾升级是算力、芯片架构、传感器精度、内存带宽、整车执行器的系统性升级，单一算力堆叠毫无长远意义。

技术迭代的未知性，决定了硬件预埋永远滞后于行业发展，车企无法预判三五年后的智驾技术标准与安全要求，预埋的顶配硬件终将被新技术淘汰，老车主「背刺感」也就无法彻底消除，这是OTA升级总有天花板的核心原因。

（图源：豆包AI生成）

相较于治标不治本的硬件预埋，特斯拉、华为率先布局的模块化硬件升级模式，打破了传统整车硬件固化的设计思维，将智驾计算、感知硬件等核心智能部件独立模块化，实现局部升级、维修替换，无需更换整车即可适配最新智驾系统，既大幅降低用户长期用车成本、延缓车辆贬值，也完美适配智能硬件快速迭代的行业规律。

不可否认，当前模块化落地仍面临多重产业壁垒。行业统一标准缺失、软硬件接口不通用、电磁兼容与整车安全认证难度大、量产售后体系不完善等问题，导致模块化升级尚未大规模普及。

但从行业长远发展来看，技术迭代终会趋于平稳，标准化、模块化、可升级必然是智能汽车的终极形态。短期来看，硬件预埋搭配高频OTA仍将是车企维稳用户的主流手段；长期而言，唯有全面普及模块化设计，才能彻底终结新能源汽车「买车即过时」的困局，让汽车从快消式电子产品，回归耐用出行资产的本质。

主题为「智能伙伴·共创未来」的WAIC2026开幕在即。
AI叙事路线从模型参数堆叠，转变到Agent生产力落地；异构协同、光子计算持续提高计算上限；具身智能加速应用，机器人到家进厂让物理AI变为现实。
雷科技WAIC探展团已抵达上海，直击AI产业化落地年度巅峰时刻，敬请关注！