摘要：今日，2025第十四届上海国际新能源汽车技术与生态链博会在上海盛大召开，会上奇瑞商用车上海研究院研发组高级工程师张东锋发表了题为《新能源汽车智能化发展趋势及挑战》的主题演讲。

自动驾驶技术的演进是汽车智能化发展的重要主线。

今日，2025第十四届上海国际新能源汽车技术与生态链博会在上海盛大召开，会上奇瑞商用车上海研究院研发组高级工程师张东锋发表了题为《新能源汽车智能化发展趋势及挑战》的主题演讲。

首先，需要明确汽车智能化的定义及其核心要素。汽车智能化并非单一技术的体现，而是多种先进技术的集成与协同。其核心要素丰富多样，包括感知技术（如传感器、摄像头、雷达），这些技术如同汽车的 “眼睛” 和 “耳朵”，实现对周围环境的实时监测；数据处理与算法（AI、机器学习）则扮演着 “大脑” 的角色，支撑着车辆的决策与自动驾驶功能；网联化（V2X、5G）确保了车与外界的高效交互，让汽车不再是孤立的个体；执行控制（线控系统）能够精准响应指令，是 “四肢” 般的存在；用户体验（HMI、语音交互）则致力于提升驾驶的便捷性与安全性。这些要素相互配合、协同作用，推动汽车从单纯的 “工具” 向 “智能终端” 演进，不断重塑着人们的出行生态。

那么，智能化与传统汽车的区别究竟在哪里呢？

汽车智能化通过集成先进传感器、人工智能和互联技术，实现了自主决策与协同交互，而传统汽车仅依赖机械控制和人工操作。两者的核心差异主要体现在三个方面：

其一，数据驱动，智能汽车能够实时处理环境数据，进而优化行驶策略；

其二，功能扩展，智能汽车支持自动驾驶、OTA 升级等数字化服务，功能更加强大且灵活；

其三，交互模式，从传统的 “人控” 转向 “人机共驾”，极大地提升了驾驶的安全性与效率。可以说，智能化重构了汽车的价值链，推动其从简单的交通工具演变为功能丰富的移动智能终端。

在智能驾驶辅助系统方面，有几项核心功能值得关注。

自适应巡航控制（ACC）通过雷达或摄像头实时监测前方车辆，自动调整车速以保持安全距离，显著提升了高速行驶的舒适性与安全性，减少了驾驶员疲劳。目前，主流车企已实现全速域 ACC，部分高端车型还支持拥堵跟车和弯道辅助。不过，该系统在极端天气或复杂路况下的可靠性仍需优化，且用户对过度依赖技术的潜在风险存在顾虑。未来，结合 V2X 和 AI 算法升级将进一步提升其智能化水平。

自动紧急制动（AEB）则通过雷达、摄像头等传感器实时监测前方障碍物，在碰撞风险时自动触发制动，显著降低了事故发生率。目前，主流车企已将其作为标配或选配，技术成熟度较高，但受限于复杂场景（如恶劣天气、行人识别）的可靠性，仍有优化空间。数据显示，AEB 可减少约 40% 的追尾事故，成为提升行车安全的关键技术。未来需进一步融合多传感器数据与 AI 算法，以应对更复杂的道路环境。

车道保持辅助系统（LKA）通过摄像头和传感器实时监测车道线，在车辆偏离时自动微调方向盘或发出警示，有效提升了行车安全。当前技术已实现高速场景下的稳定应用，但在复杂路况（如模糊标线、恶劣天气）仍存在误判风险。主流车企普遍搭载 L2 级 LKA，部分高端车型结合高精地图实现预判性控制。该技术显著降低了人为操作失误，但需与驾驶员监控系统协同以避免过度依赖，未来将通过多传感器融合进一步提升鲁棒性。

除了智能驾驶辅助系统，智能互联功能也是汽车智能化的重要组成部分。当前，车联网技术通过 V2X（车与万物互联）实现车辆与基础设施、行人及云端的高效协同，大幅提升了行车安全与交通效率。5G 和边缘计算加速了低延迟、高带宽的数据传输，支持实时导航、远程诊断及 OTA 升级。主流车企已搭载 4G/5G 模块，但跨品牌互联、数据隐私及标准化仍是挑战。未来，车联网将深度融合 AI 与智慧城市生态，推动自动驾驶商业化落地。

智能手机互联已成为当前汽车智能化的核心功能之一，通过 CarPlay、AndroidAuto 等系统实现车机与手机的深度互联，提升了用户体验。主流车企均已标配此类功能，支持导航、音乐、通话等服务的无缝衔接。数据显示，2023 年全球搭载手机互联的新车渗透率超 75%，用户依赖度持续攀升。但跨平台兼容性、数据安全及第三方应用生态仍是待优化点，需产业链协同突破。

远程控制车辆同样是汽车智能化的核心功能之一，通过手机 APP 或云端平台，用户可实现远程启动、空调调节、车门解锁等操作，显著提升了便利性与用户体验。该技术依赖 5G、物联网及高精度定位技术，但面临网络安全风险与系统稳定性挑战。未来，随着车联网生态完善，远程控制将向多场景协同（如充电预约、智能家居联动）拓展，为车企创造新服务价值。

自动驾驶技术的演进是汽车智能化发展的重要主线。从辅助驾驶到自动驾驶，这项技术正经历从辅助驾驶（L1-L2）向高度 / 完全自动驾驶（L3-L5）的跨越式演进。当前，ADAS（高级驾驶辅助系统）已普及，实现了车道保持、自适应巡航等功能；而 L3 级以上技术依赖多传感器融合、高精地图和 AI 决策算法，但仍面临法规、安全冗余等挑战。未来，随着 5G、车路协同和算力提升，全场景无人驾驶将逐步商业化，但需跨行业协作解决伦理与标准化问题。

自动驾驶分级标准按国际通用 SAE 标准分为 L0-L5 六个等级：L0（无自动化）至 L2（部分自动化）依赖人类监督，L3（有条件自动化）实现系统主导驾驶但需随时接管，L4（高度自动化）在限定场景下无需干预，L5（完全自动化）则适应全场景。当前商业化应用集中在 L2-L3 阶段，技术瓶颈与法规限制是 L4 + 落地的核心挑战。分级标准为行业提供了技术迭代与商业化的清晰路径，但需平衡安全性与成本效益。

对于未来自动驾驶的设想，我们可以期待其实现完全无人化与场景泛化，突破现有 L4 级限制。通过车路协同（V2X）和 AI 决策系统的深度融合，车辆可自主应对复杂城市场景。在技术路径上，纯视觉方案与多传感器融合或将并行发展，成本下降将推动规模化商用。预计 2030 年前后，共享出行、物流等领域将率先普及 L5 级自动驾驶，私人市场则需更长的安全验证周期。政策法规与伦理框架的完善将成为关键推动力。

智能座舱的升级也是汽车智能化的重要体现。更大尺寸的显示屏正成为智能座舱升级的核心趋势之一，其优势包括提升用户体验（更清晰的交互界面、多任务分屏操作）、增强科技感（吸引消费者），同时为车企提供差异化竞争点。但需平衡成本、功耗及安全性（如防眩光、防分散注意力）。未来，柔性屏、AR-HUD 等创新技术将进一步推动显示技术的变革。

增强的人机交互体验让智能座舱重新定义了驾驶场景。多模态交互（语音、手势、触控）与 AI 助手深度融合，实现了更自然的指令响应。高精度语音识别、情感化交互设计及 AR-HUD 等技术的应用，显著提升了用户操作的直观性与安全性。数据显示，2023 年搭载智能交互功能的车型用户满意度提升 40%，表明市场对无缝交互体验的强烈需求。这一趋势将推动座舱系统向 “主动服务” 转型，成为车企差异化竞争的核心赛道。

车内环境智能调节正成为智能座舱升级的核心方向之一，通过多传感器融合（如温湿度、空气质量监测），系统可实时感知车内环境，并联动空调、香氛、座椅通风等模块，实现动态调节。例如，特斯拉的 “生物武器防御模式” 可自动净化空气，而部分高端车型已支持根据乘客体征数据（如心率、体温）个性化调节环境参数。未来，结合 AI 算法与车联网数据，系统将更精准预测用户需求，实现无感化智能交互，提升舒适性与健康保障。

然而，汽车智能化的发展并非一帆风顺，面临着诸多技术瓶颈。传感器精度问题就是制约汽车智能化的关键瓶颈之一，环境感知的准确性直接影响自动驾驶系统的决策安全，但现有传感器（如激光雷达、摄像头）在极端天气、复杂光照或高速场景下易出现误判或数据漂移。此外，多传感器融合时的标定误差与数据同步延迟进一步放大了精度问题。提升硬件性能的同时，需结合 AI 算法优化和冗余设计，才能突破可靠性瓶颈，为高阶自动驾驶商业化落地奠定基础。

算法优化也面临三大核心难题：实时性要求高，自动驾驶需在毫秒级完成复杂环境感知与决策，现有算法算力与效率难以平衡；数据多样性不足，极端场景（如恶劣天气）数据稀缺，导致算法泛化能力受限；多任务协同困难，感知、规划、控制等模块需动态优化，跨算法耦合易引发冲突。突破这些难题需结合边缘计算、仿真数据增强及模块化架构设计，技术迭代周期与成本压力仍是关键瓶颈。

数据安全隐患同样不容忽视，随着车联网和自动驾驶技术发展，车辆产生大量敏感数据（如位置、用户习惯等），但数据存储、传输和处理环节存在泄露或被恶意攻击的风险。此外，跨系统数据共享可能引发隐私合规问题，不同地区法规差异进一步加剧复杂性。技术层面，加密算法和边缘计算的可靠性仍需突破。若未妥善解决，不仅威胁用户隐私，还可能阻碍行业协同创新，需从技术、法规和标准三方面协同应对。

法规与标准缺失是汽车智能化发展面临的另一大挑战。当前自动驾驶技术快速发展，但相关法规与标准尚未同步完善，存在显著空白。例如，责任认定、数据隐私保护、道路测试规范等关键领域缺乏统一的法律框架，导致企业面临合规风险，技术落地受阻。此外，跨国运营时各国标准差异进一步增加了复杂性。法规滞后可能延缓商业化进程，甚至引发公众信任危机。亟需政府、行业与企业协作，推动灵活且前瞻性的监管体系，以平衡创新与安全。

同时，智能互联汽车的安全标准体系尚不完善，缺乏统一的法规框架。不同国家和地区对数据隐私、网络安全和功能安全的监管要求存在差异，导致车企在全球化布局中面临合规风险。同时，车联网技术的快速迭代使得现有标准滞后于实际需求，关键领域如 V2X 通信、OTA 升级等仍缺乏权威认证机制。这种标准缺失可能引发安全隐患，并阻碍行业协同发展，亟需政府、企业和国际组织共同推动标准化进程。

当前汽车智能化领域面临法规与标准缺失的挑战，亟需建立统一、前瞻性的监管框架。建议从以下三方面规范行业发展：

一是推动跨部门协作，制定覆盖数据安全、伦理责任等核心领域的国家级标准；

二是借鉴国际经验（如欧盟 AI 法案），结合本土实际动态完善法规；

三是鼓励企业参与标准制定，通过试点项目验证可行性，形成 “技术研发 - 标准迭代” 的良性循环，为创新划定安全边界的同时避免过度限制。

展望未来，汽车智能化将带来诸多变革。在车与车、路的协同方面，未来汽车智能化将深度构建 “车 - 路” 协同生态。通过 V2X（车联万物）技术，车辆可实时共享路况、信号灯及突发事故数据，动态优化路径规划与行驶策略。例如，智能路口系统能协调多车通行顺序，提升 30% 以上通行效率。云端数据平台将整合基础设施与车辆信息，实现全局交通流优化。关键技术包括 5G 低延时通信、边缘计算及高精定位，但需突破标准统一、数据安全等挑战，最终推动智慧城市与零拥堵出行落地。

共享出行新模式将依托智能化技术重构出行生态，通过车联网、大数据和自动驾驶的融合，实现车辆资源的高效匹配与调度，降低空驶率并提升用户体验。未来，MaaS（出行即服务）模式将整合多种交通方式，提供一站式智能出行解决方案。然而，数据安全、法规滞后及用户习惯培养仍是关键挑战。企业需协同技术、政策和商业模式创新，才能推动规模化落地，释放共享出行的经济与社会价值。

智能交通系统的完善将依托车路协同、5G 通信及 AI 技术，实现全域数据互联与动态调度。通过高精度感知设备和云端算力，优化交通流、降低事故率并提升能源效率。政府与企业需共建标准化平台，推动 V2X 技术落地，同时解决数据安全与跨部门协同挑战。未来，智能交通将成为智慧城市的核心模块，为自动驾驶和共享出行提供基础设施支撑，最终实现高效、低碳的出行生态。

汽车智能化还将改变城市交通格局，通过车联网和自动驾驶技术，车辆可实现高效协同，减少拥堵并优化路线规划。共享出行模式的普及将降低私家车保有量，释放更多城市空间。此外，智能交通管理系统能实时响应动态需求，提升道路资源利用率。这一变革不仅缩短通勤时间，还将减少碳排放，推动可持续城市发展。企业需提前布局基础设施与政策适配，以抓住智能化带来的商业机遇。

在就业方面，汽车智能化将催生大量新兴就业机会，涵盖技术研发、数据分析和基础设施升级等领域。自动驾驶算法工程师、高精地图制作专家、车联网安全顾问等岗位需求激增，同时带动充电桩运维、智能交通管理等配套服务岗位。据预测，到 2030 年全球汽车智能化相关就业规模或增长 30% 以上。企业需提前布局人才战略，政府应完善职业培训体系，以把握产业转型红利，实现经济效益与社会发展的双赢。

最后，汽车智能化将显著推动产业链升级，带动芯片、传感器、高精地图、云计算等核心技术领域的发展。同时，车联网、自动驾驶服务、智慧交通等新兴行业将迎来爆发式增长，创造万亿级市场空间。传统汽车制造商需加速转型，科技公司与零部件供应商也将获得更多合作机会。这一趋势不仅提升产业附加值，还将催生新的商业模式和就业机会，为经济增长注入持续动力。

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来源：半导体产业纵横