2025年是“十四五”收官之年,中國汽車行業雖面臨多重挑戰,但也蘊藏無限生機,將于泥土中開出花朵,在寒冬中孕育新春。
從手工搓車身,到合資辦廠學技術,中國汽車產業發展至今已有70余年歷史。如今,行業可以驕傲地喊出“我們已經走在世界前列”,尤其是在引領汽車產業變革浪潮的新技術及其應用方面。
此前,中國汽車工程學會(以下簡稱“學會”)圍繞《節能與新能源汽車技術路線個專題”,聚焦重大技術突破、新量產和應用規模顯著提升的三類技術,整理總結并發布“2025年度中國汽車十大技術趨勢”。《中國汽車報》記者以此為基礎,展望中國汽車產業將如何書寫新技術落地的又一篇章。
與傳統汽車時代迫切降低油耗相似,降低新能源汽車電耗水平已經成為新時代消費者的剛需,同時也是汽車產業節能降耗、實現“雙碳”目標的關鍵舉措。
硬件技術創新和軟件優化協同的整體解決方案,可有效降低新能源汽車電耗,顯著提升續駛里程。低滾阻、輕量化、高效電驅動系統、低功耗芯片等硬件技術的日趨成熟,大力推動新能源汽車行駛電耗下降。整車熱管理集成化和智能化程度的提高,疊加預測能量管理技術的廣泛應用,是支撐新能源汽車行駛電耗顯著降低的軟件基石。比亞迪、國軒高科、中創新航電等企業從動力電池PACK環節入手,采用FPC(柔性印制線路板)方案替代傳統線束方案,大大降低電池自身重量,并讓BMS實現更好地集成管理。而電子電氣架構革新,也帶來更多零部件的整合與協同優化,國產化芯片的開發更適配、更集成,與國產操作系統從開發端就實現很好的融合。
操作系統與芯片構成汽車智能化的數字底座,只有緊密融合才能搭建高效可靠的汽車電子電氣架構。作為重大突破技術,2025年,汽車行業將突破多合一電驅動系統、芯片集成、智能能量管理策略等關鍵技術,實現新能源A級乘用車百公里行駛電耗降至10kWh以下。
車載智能計算平臺為智能駕駛提供核心算力支持,其性能差異是智能駕駛水平高低的核心影響因素。它集成多個SoC,支持大量數據并行計算和復雜邏輯功能,具備更高的計算能力和能效;通過軟硬件協同優化,實現更高效的算力利用、降低功耗、提升系統穩定性。
當前,車載智能計算平臺已實現超大存儲帶寬,支持高效數據指令交換,算力最高可達500TOPS以上,能滿足端到端等先進模型的海量數據增長對更高算力的需求。
此前,學會發布的《車載智能計算基礎平臺參考架構2.0》指出其主要目標包括:支持異構多核高算力與冗余的硬件架構、SOA軟件架構、車內高帶寬主干通信網絡及多種網絡協議、OTA升級等;滿足高實時、多級功能安全需求,網絡安全與數據安全要求;實現軟硬件的平臺化、標準化,構建軟硬件一體化技術體系;促進智能網聯汽車的創新化、生態化發展。
到2025年,車載智能計算平臺有望持續優化降本提質,助推NOA等智能駕駛技術廣泛應用于高中低端各種車型。同時,車載智能計算平臺的性能將不斷升級,成本呈現進一步降低的趨勢,助力NOA等智能駕駛技術滲透率接近20%。
智駕與底盤的深度融合是實現自動駕駛汽車更安全、更舒適、更高效、更節能的關鍵基石,主要通過傳感器、執行器和控制策略的深度融合,增強自動駕駛汽車的感知、決策能力和精準控制能力,顯著提升行車安全、駕駛舒適性與系統效率優化,降低自駕退出頻次,助力L3以上自動駕駛落地應用。
智駕與底盤的深度融合涉及系統集成、域內融合、跨域融合等多個方面,包括增強底盤感知技術、線控技術、協同控制算法、冗余設計等關鍵技術,將重塑汽車產業整零合作模式。
隨著汽車產業從穩步發展走向技術躍遷,底盤這一最后也是最難攻克的技術高地也插上了智能化的大旗。比亞迪云輦系列底盤、上汽智己靈蜥數字底盤、吉利汽車AI數字底盤、江汽集團全域線控智慧底盤、小米汽車智能底盤預研技術……車企智能底盤技術自2024年以來紛紛亮相。
2025年,通過智駕與智能底盤的深度融合,將實現極限工況下底盤智能運動控制技術的重大突破,如智駕與底盤動力學控制聯動的濕滑路面智能平穩無接管退出的換道功能、智駕與動力聯動的自動無停頓泊車功能、智駕與動力系統聯動的能耗控制回收系統、智駕與底盤聯動的魔毯功能等。
作為新量產技術,車用全域操作系統不僅是安全、高效、可擴展的整車基礎軟件底座,更是支持車輛全局智能化控制和決策、加速產品創新選代的原動力。
一方面,在高級別自動駕駛應用探索的驅動下,整車電子電氣架構向中央計算演進,實現全域軟件定義的整車SOA架構快速發展,推動操作系統從域內融合向整車全域融合架構演進。另一方面,安全編程語言日益廣泛應用,如清華大學、國家智能網聯汽車創新中心等聯合研發的基于Rust安全語言的組件化內核、跨內核驅動框架,可助力操作系統更安全、更穩定。
事實上,2024年,蔚來、華為等企業已發布車用全域操作系統產品。小鵬、理想、小米、斑馬、中興等整車與零部件企業也在積極探索座艙、智駕等跨域融合操作系統的解決方案。
2025年,車用操作系統將向安全可靠的整車全域架構演進,并迎來量產元年,預計部分車企與零部件一級供應商將實現整車全域操作系統的量產落地。
人工智能技術如井噴式出現,對訓練所需數據的需求也呈指數級增長。利用生成式AI和世界模型等先進人工智能技術生成高質量的合成數據,可有效緩解數據短缺難題,提升算法模型的可靠性,是自動駕駛模型訓練極具前景的發展方向。
高質量的真實數據成為越來越稀缺的資源,合成數據優勢在于采集成本低、自帶標注、跨平臺通用性強,能有針對性地補充潛在危險場景和邊緣場景,完善長尾場景庫。
先進AI技術可以處理文本、圖片、視頻等不同類型的數據,并快速提取大量未標記數據的有價值信息,如不同類型交通參與者的信息,以及交通參與者之間的交互行為等。
2024年,特斯拉、英偉達、Wayve、百度和蔚來等公司率先布局了世界模型的前瞻研發應用,支持部分算法上車。2025年,隨著高階自動駕駛上路進程加速,AI生成的合成數據將逐步取代傳統數據采集方式,普遍應用于自動駕駛模型的高效訓練和仿真服務,成為滿足自動駕駛數據需求的主要來源。
在實現“雙碳”目標的指引下,節能與新能源汽車“兩條腿”走路的戰略取得階段性成功。其中,在不容忽視的混動賽道,新技術的涌現也帶來新的助力。
必一運動
智能化為混合動力系統節能潛力進一步釋放提供了關鍵技術支撐。個性化、全局優化成為混動能量管理策略量產應用的新范式。智能化高效混合動力控制策略克服了傳統基于規則的控制策略工況適應性差、標定依賴大量工程經驗等缺陷,通過在實時狀態信息的基礎上,綜合處理靜動態交通信息、駕駛人特征、駕駛工況、云平臺大數據等多源信息,以智能規劃優化算法為核心,匹配適宜的動力輸出與能量回收邏輯,實現復雜工況下系統效率始終處于最優狀態,持續釋放混合動力系統的節能潛力。
2025年,過半數車企將在混動車型上量產應用智能化動力控制策略。比亞迪第5代DM平臺技術以電為主的動力架構,全混域整車熱管理架構,智電融合的電子電氣架構,在動力域、座艙域和智駕域都實現了高效的融合。長安汽車發布智慧新藍鯨3.0,首次提出“軟件定義動力”的新理念,通過采用PDCU動力域控制器,融合發動機和機車集成控制,確保混動專用發動機發揮更好性能。北汽高集成混動域控平臺及全域智慧算法,實現了混動域控內部六合一的集成,重構整個軟件架構,通過域控的集成創新開發出43項的融合功能,同時進行了混動動力域性能的控制融合。其他如廣汽、吉利、長城、奇瑞、東風等整車企業都將加快智能化高效混合動力控制策略量產上車。
EMB(電子機械制動)系統具備結構簡潔、響應快速、控制精準、安全性能顯著提升等優勢,是適配高級別自動駕駛的關鍵制動技術,也是未來車輛制動系統的重要發展方向。
與傳統機械結構和EHB(電子液壓制動)相比,EMB取消了傳統制動系統中的制動主缸和液壓管路,結構更為簡潔小巧,在提升整車性能和品質、促進底盤控制系統升級等方面具備顯著優勢。
EMB可實現通過電信號直接控制輪端電驅制動器,從而將汽車響應速度提升40%,百公里制動距離縮短5%,調節精度提升20%,安全冗余度更優。
目前,博世、采埃孚、大陸等傳統制動系統巨頭已進軍EMB領域,并逐步實現本土化量產。此前,大陸集團宣布與一家北美車企達成合作,定于2025年為其生產、供應前濕后干的EMB系統,為全球汽車EMB系統量產上車給出明確時間表。國內方面,一汽、比亞迪、理想、長城、萬安、伯特利等企業積極推進EMB研發,已具備2025年量產技術儲備。京西集團表示,在2024年完成了EMB產品A樣開發,2025年將建成全自動生產線年,伴隨相關法規標準逐步明確和完善,EMB將實現小規模量產搭載應用。
在汽車行業,大模型無疑是炙手可熱的“香餑餑”——利用多模態大模型通識能力增強現有的自動駕駛模型,可有效應對智能感知中存在的長尾問題,顯著改善車輛對場景、障礙物、導航信息等要素的理解能力。
多模態大模型基于大規模數據訓練,實現對世界的認知和理解。通過指令微調和后訓練精調,多模態大模型可應用于自動駕駛復雜場景的感知決策中,構造自動駕駛專用的多模態模型。當前,以視覺語言大模型為代表的多模態大模型,相較于傳統視覺模型,能更好地識別和處理行駛環境中的罕見事件,顯著提升自動駕駛系統對長尾場景的魯棒性和泛化能力。
小鵬汽車發布了國內首個量產上車的端到端大模型“AI天璣5.4.0”,通過構建“云端大模型”,盡可能地窮盡,做到不分場景全量使用端到端大模型。比亞迪宣布,自主研發的高階智能駕駛輔助系統“天神之眼”,采用端到端大模型架構,融合多種傳感器的實時數據,能夠精準捕捉并處理道路環境信息,可實現全國范圍內各類道路(無圖)智能領航。
2025年,自動駕駛模型有望隨著多模態大模型算法改進數據生成能力提升、算力和訓練時長擴增,助推自動駕駛感知決策控制能力實現重要突破。
動力電池是新能源汽車的核心零部件,其安全性一直備受關注。提升動力電池安全性、可靠性,進行有效監控,預防電池變形、自燃、爆炸也一直是行業的攻堅方向。
智能電池通過先進傳感內植和自修復、防護材料的主動調控,能實現電池安全風險可知可抑,是提升動力電池安全的重要手段。受制于電池內部風險參數不可測,電池安全管控往往處于“黑箱狀態”。應用光纖、參比電極、薄膜傳感等材料,準確測量電池內部溫度、氣體濃度、氣壓、應力應變、折射率、電勢等6種以上物理狀態,將構建起單體級電池智能感知系統。自修復、熱防護電池新材料可實現多種濫用條件下電池損傷的自主修復、主修復、溫度異常的自主阻斷,顯著提升電池的本征安全。
2025年,智能電池有望實現內部電勢、溫度、形變、氣壓、關鍵組分的同步自感知、內部氣壓自調節、短路損傷自修復。關鍵技術創新點包括攻關外殼屏蔽效應實現內部安全強關聯參數的自感知、形變、內短路、產氣等失效場景下電池的自主防護與自主修復等。
目前,北理工、清華、華科大、一汽等科研團隊正在積極開展自感知、自修復電池相關技術研發工作,同步開展小規模試制驗證,預計2025年將取得關鍵技術突破,未來5~10年內迎來產品級應用。
“自動駕駛汽車投放市場前必須解決好系統安全問題,投放市場后必須解決運行安全問題。”中國工程院院士、中國汽車工程學會名譽理事長、清華大學教授李駿曾這樣強調。
必一運動
與自動駕駛量產落地息息相關的安全課題,始終是行業關注焦點。作為新量產技術,2025年,車載運行安全風險管控系統將逐步在自動駕駛系統實現部署應用,服務自動駕駛運行安全監管與實施。
自動駕駛安全體系由系統安全和運行安全共同構建,必須在大規模投放市場之前驗證認證,保障車輛全生命周期安全。“運行安全”以全生命周期運行風險管控和運行安全保障為核心,是自動駕駛安全研究的焦點問題。自動駕駛運行安全風險管控涉及安全要求、安全模型、事件記錄、數據存儲和在用車輛監測等多方面。車載運行安全風險管控系統整合車輛運行全過程安全關注事項,為風險統籌管控提供解決方案。目前,自動駕駛系統安全設計方法和技術標準體系已初步形成,并被汽車行業廣泛采納。
據了解,目前清華大學、北京航空航天大學、一汽、比亞迪、長安等正積極投入車載運行風險管控單元開發與部署,預計2025年部署量產車型,助力高級別自動駕駛運行安全,降低事故率至可接受水平。