展会与报告发布 - 第十七届国际交通技术与设备展览会在北京国家会议中心举办，由交通运输部主办，中国国际可持续交通创新和知识中心、交通运输部科学研究院承办 [2] - 世界资源研究所（WRI）作为国际组织代表参展，并于7月3日发布研究报告《交通低碳燃料的可持续性标准：全球与本土的比较研究》 [2] 交通低碳燃料的挑战与机遇 - 可持续交通是交通运输领域高质量发展的重要内容，推广可持续替代燃料是实现交通运输领域减排目标的关键路径之一 [3] - 交通运输领域的二氧化碳与温室气体排放量可观，研究报告分析对比了国际组织在可持续替代燃料的温室气体排放强度与核算方法方面的政策标准与认证机制 [3] - 全球尚未形成统一的可持续替代燃料标准，完善中国现有标准与认证机制，制定国家层面的标准，积极参与相关谈判是中国的重要机遇 [3] 生物燃料的中国方案 - 中国在国际上率先禁止使用粮食生产生物燃料 [4] - 中国对农林废弃物的可持续性要求有待完善，如明确农林废弃物不能来自高碳储量的生态系统，以及设置合理的秸秆还田比例与林业废弃物保留比例 [4] - 中国有必要考虑与国际标准接轨，包括统一核算边界，科学计入对生物燃料排放有显著影响的间接土地利用变化排放、原料替代排放及相较基准情景所避免的排放 [4] 合成燃料的发展建议 - 中国有必要完善合格碳源、氢源与电力来源要求，以确保环境可持续性 [4] - 中国应提出适合国情与产业发展需要的二氧化碳、氢气与电力来源要求，制定合成燃料核算方法 [4] - 建议研究建立国家与区域月级或小时级的电力碳足迹因子机制，定期更新，并加强国际互认 [4] 企业的发展策略 - 相关企业应抓住发展机遇，深入了解不同区域市场标准差异，精准规避风险 [5] - 燃料生产企业在投资时应优先考虑可持续性表现好、温室气体排放强度低的原料及制备路径 [5] - 通过研发与工艺流程优化，提升替代燃料的制取效率，并尽可能增加可再生能源的使用比例 [5] 标准制定的意义 - 推动制定、完善可持续替代燃料标准，能够为中国构建科学、与国际接轨的标准体系提供重要参考 [5] - 将有效提升中国低碳燃料产业的国际合规性与竞争力，为推动全球交通领域绿色低碳转型贡献中国智慧与实践经验 [5]

公司发展历程 - 公司成立于1925年6月30日 最初名为"德国机动车监督协会" 专注于车辆检测技术 [2] - 从机动车检测起步 现已发展为全球领先的第三方检验检测认证机构 业务覆盖交通出行 工业 环境与数字技术等领域 [3] - 2000年系统性拓展工业检测 基础设施与环境技术领域 成立DEKRA德凯工业有限公司 [3] - 2017年收购劳希茨赛道 打造欧洲最大自动驾驶与网联汽车独立测试基地 [4] 业务布局与战略 - 全球约60个国家和地区拥有4.8万名员工 持续推进国际化战略 重点布局亚洲 北美和欧洲市场 [2][6] - 核心服务包括车辆检测 工业检验 产品测试与体系审核 同时拓展人工智能验证 网络安全 氢能安全等前沿领域 [4][6] - 推出Digital Trust Services数字信任服务 涵盖功能安全 网络安全与人工智能认证的一体化解决方案 [5] 技术转型与创新 - 从实体产品检测扩展到数字产品 流程与系统评估 聚焦未来出行 数字化转型 人工智能及可持续发展 [3][4] - 建立自动驾驶与网联汽车测试基地 推动交通领域深度转型 [4] - 数字化战略涵盖流程效率提升 智能数据互联与创新服务开发 [5] 行业定位与愿景 - 行业定位为安全 可持续发展与数字信任领域的第三方检验检测认证机构 [2] - 百年庆典主题"Securing the Future" 强调在不断变化的世界中守护安全与信任 [2] - 致力于在产业转型关键领域发挥作用 通过专业能力助力客户应对挑战 [3]

核心观点 - 宁德时代与赛力斯合作采用"厂中厂"模式，将电池产线直接嵌入整车工厂，显著提升效率并缩短交付周期 [1] - 该模式通过消除运输距离实现"零库存周转"，将响应时间压缩至20分钟以内，电池库存降至"小时级" [1] - 模式引入宁德时代第四代智能化数字制造系统，具备AI视觉检测等前沿能力，新技术落地周期缩短50% [2] - 深度绑定形成"轻资产+重技术"互补生态，推动重庆形成"电池-整车"一体化产业集群 [2] - 模式推广面临初期高投入、技术迭代风险、利益分配机制等挑战 [3] - 若行业渗透率达30%，产业链整体成本可下降8%~10%，交付周期缩短40% [4] - 模式代表产业链协同进化方向，推动从"链式"供应向"网状"生态转型 [4] 效率提升 - 响应时间压缩至20分钟以内，较传统模式显著提升 [1] - 电池库存被压缩至"小时级"，传统运输需1~2天 [1] - 问界M9产能爬坡速度较传统模式快速提升 [1] - 新技术落地周期缩短50% [2] - 若行业渗透率达30%，交付周期可缩短40% [4] 成本优化 - 节省物流运输、仓储等成本，减少电量损耗与品质风险 [1] - 宁德时代通过规模化生产降低电池包单位成本 [1] - 赛力斯供应链体系大幅精简 [1] - 若行业渗透率达30%，产业链整体成本可下降8%~10% [4] - 单条产线年均固定成本40亿元 [3] 技术创新 - 引入第四代智能化数字制造系统，具备AI视觉检测、全流程追溯能力 [2] - CTP2.0电池能量密度达166Wh/kg，集成68项专利技术 [2] - 固态电解质、钠离子电池等前沿技术有望率先商业化 [2] - 采用"超级拉线"技术控制资本开支增速 [2] 产业影响 - 推动重庆形成"电池-整车"一体化产业集群 [2] - 使西南地区成为继长三角、珠三角后的第三大新能源产业极 [2] - 加速淘汰"大而全"重资产模式，推动车企向"轻资产、高协同"转型 [4] - 产业协同从"链条式"转向"网状化" [2][4] - 京津冀、长三角等汽车产业集群出现类似分工模式 [4] 挑战与风险 - 初期投入涉及土地、设备等高额固定成本，资本开支增速可能高于产能增速 [3] - 下一代技术商业化可能导致现有产线面临巨额改造或淘汰成本 [3] - 德国图林根基地为适配4680电池改造产线耗资12亿欧元 [3] - 赛力斯2025年1~5月销量同比下滑20.56% [3] - 利益分配机制设计复杂，可能引发合作方分歧 [3]

合资车企在华研发战略转型 - 跨国车企加速从"总部主导研发"向"中国先行"模式转型，将中国市场从"执行末端"升级为"创新源头" [6] - 德国汽车工业协会调研显示，近70%跨国车企计划2025年后加大对华投资，其中78%聚焦研发领域 [3] - 合资品牌在华市场份额从70%降至31%，倒逼其通过研发本土化破局 [3] 研发投入与体系建设 - 梅赛德斯-奔驰近5年在华研发总投资超105亿元，上海研发中心聚焦智能互联与自动驾驶 [4] - 宝马2023年全球研发投入90亿欧元创历史新高，中国拥有3000名研发工程师及全流程开发体系 [5] - 日产计划未来两年在华追加100亿元投资，目标2027年前推出10款新能源车型 [10] 本土化决策与效率提升 - 上汽大众研发周期缩短30%，燃油车智能化改造推动帕萨特家族销量同比增长9.3% [6] - 日产中国研发团队主导权提升，研发周期压缩至24个月，轩逸销量同比增长4.6% [7] - 丰田中国研发中心由本土工程师主导项目，一汽丰田上半年销量同比增长16% [7] 技术合作与生态共建 - 梅赛德斯-奔驰联合腾讯、高德、火山引擎，在自动驾驶与生成式AI领域开展合作 [9] - 大众与小鹏合作开发中国专属电子电气架构，加速软件定义汽车转型 [9] - 东风日产与华为、Momenta合作鸿蒙座舱和辅助驾驶，广汽丰田携手华为、小米构建AI生态 [10] 市场表现与战略升级 - 上汽通用2023年Q4扭亏为盈，2025年起产品定义权100%由中国团队主导 [8] - 通用汽车将"在中国 为中国"战略升级为"在中国 为全球"，6月销量同比增长7.6% [5][8] - 奔驰计划2025年推出超10款新车型，追加140亿元投资强化本土化产品矩阵 [9]

欧盟《通用人工智能行为准则》核心内容 - 欧盟委员会公布《通用人工智能行为准则》最终版本，聚焦透明度、版权、安全与保障三大核心，为通用AI模型提供自律指引 [3][4] - 准则将于2025年8月2日生效，要求企业分阶段完成合规调整：现有AI模型需2年内达标，新构建模型需1年内达标 [4] - 采用风险分级监管模式，禁止"不可接受风险"应用（如生物识别分类系统），对高风险领域实施事前评估与持续监控，违规罚款最高达年营业额7% [4] 汽车行业面临的挑战 自动驾驶系统 - L2+级以上自动驾驶系统需披露传感器融合算法、训练数据来源及决策逻辑，接受第三方安全评估 [5] - 涉及生物特征数据的功能（如驾驶员疲劳监测）可能被列为高风险应用，需提交额外合规报告 [5] - 单车智能化研发成本预计增加15%-20%，用于算法可解释性研发和实时监控系统建设 [5] 智能座舱交互 - 车载AI生成内容（文本、音乐等）需确保训练数据不侵犯欧盟版权法，可能推高软件采购成本 [6] - 生物特征数据（如面部识别）需明确告知用户并获得单独授权，存储和传输需符合GDPR [6] 数据合规与供应链 - 训练数据需全链路追溯，包括采集地点、脱敏处理方式等，以证明无隐私侵权 [6] - 依赖第三方AI解决方案的车企需确保供应商同步合规，避免整车认证失败 [6] 商业模式创新 - OTA升级涉及AI模型参数调整需提前报备，影响高频迭代策略 [7] - 出口欧盟的智能汽车需满足准则要求，中国车企需配置多区域合规模块（如数据本地化存储） [7] 车企应对策略 短期措施 - 设立AI合规委员会，招聘具备欧盟AI法案和GDPR双认证人才 [8] - 引入可解释AI（XAI）技术和区块链存证系统，实现数据全链路溯源 [8] - 在新车研发流程中嵌入"AI合规关口"，未通过风险评估模块不得量产 [9] 长期规划 - 转向合规数据源合作（如欧盟认证开放数据集平台），降低侵权风险 [9] - 研发轻量化、可审计AI模型，实现生物特征数据本地化处理 [9] - 构建覆盖多市场的AI治理框架，同步适配美国NIST等国际标准 [9] 行业影响与趋势 - 欧盟《准则》可能成为全球汽车智能化监管的重要参考，加速AI治理规则形成 [10] - 中国车企需提前布局欧盟合规能力，避免市场准入壁垒 [10] - 行业进入"强监管时代"，合规要求将融入技术研发与商业模式创新，成为差异化竞争关键 [10]

新能源商用车市场发展 - 2025年1～5月中国新能源商用车累计销售28.3万辆，占商用车国内销量比例达21.1% [2] - 2024年新能源重卡销量8.2万辆，渗透率13.6%，2025年一季度渗透率增至19.7%，4月首次突破20% [2] - 新能源重卡补能需求呈现指数级增长，城市配送和长途运输均对高效补能有迫切需求 [2] 补能体系发展现状 - 超充+换电双轨制补能网络加速成型，比亚迪联合中石化计划建设4000座兆瓦级闪充站，单桩功率超1兆瓦可实现5分钟补能400公里 [3] - 华为推出1.5兆瓦超充方案，15分钟满电，北京、广东规划2025年新建超充站超1200座 [3] - 宁德时代联合中石化启动"万座换电站"计划，目标2030年前建成覆盖全国80%干线运力的"八横十纵换电绿网" [3] 政策支持与补贴 - 国家层面计划支持75个试点县改善充电基础设施，重点增加电动重卡充换电设施 [4] - 上海对通用型换电站给予设备投资40%补贴，加速换电站标准化进程 [4] 补能技术挑战 - 超充技术导致电网瞬时负荷达常规峰值3～5倍，需配套储能系统推高成本，频繁超充使电池健康度3年下降8%～12% [5] - 换电模式面临电池规格碎片化问题，单座换电站建设成本超300万元且回报周期长，退役电池梯次利用存在健康评估标准缺失瓶颈 [5] - 换电站峰谷调节潜力未释放，仅少数站点配置智能储能系统 [5] 技术创新方向 - 超充-储能耦合系统（如"超充桩＋液冷储能"）可缓冲电网压力，铅炭电池储能循环寿命提升30%，成本较锂电池降40% [6] - 车电分离金融方案降低购车成本30%～40%，电池租赁+保险模式降低用户风险 [6] 标准与生态协同 - 交通运输部牵头制定干线换电网络布局标准，推动跨车企电池包通用化 [7] - "车-站-网"一体化试点（如上海充换电数据全域监控平台）实现电池全生命周期管理 [7] - 氢电互补探索（如中石化综合能源站同步布局加氢与换电），物流企业定制"夜间换电＋日间超充"混合方案提升运营效率12% [7] - 电池银行金融化（蔚来能源获宁德时代25亿元投资）推动电池资产证券化，县域光储充普惠模式利用农村光伏+铅炭储能降成本 [7] 未来发展趋势 - 短期超充主导城市短途配送，换电主导干线物流，中长期需通过V2G标准、电池护照制度、绿电交易机制实现能源高效管理 [8]

日产与本田合作谈判 - 日产与本田正探讨利用日产美国工厂剩余产能为本田代工生产皮卡的可能性 [1] - 日产坎顿工厂2024年产能利用率仅为57% 可能为本田生产皮卡并由本田以自有品牌销售 [3] - 日产CEO曾表示正在探讨在美国市场的合作可能性 合作有助于日产提升工厂开工率 本田可完善产品线 [3] 合作背景与动机 - 日产与本田曾于2024年12月启动经营合并谈判 但于2025年2月破裂 双方仍表示将在电动汽车等领域合作 [4] - 美国加征进口汽车关税促使日本车企增加本土产量以降低影响 本田2025财年净利润预计同比大跌70%至2500亿日元 日产预计损失4500亿日元 [5] - 特朗普政府宣布从8月1日起对日本实施"对等"关税 日产与本田希望通过本土化生产降低关税风险 [5] 日产经营状况与重组 - 日产2024财年净亏损6709亿日元 持有现金2.2万亿日元但面临7000亿日元到期债务 债务评级为"垃圾"级别 [6] - 日产计划全球裁员2万人 关闭7家工厂 将工厂数量从17家整合至10家 追滨工厂和湘南工厂面临关闭风险 [6] - 日产正与鸿海协商共同使用追滨工厂 可能同时生产日产车型和鸿海电动汽车 以维持工厂运营 [6] - 为本田代工生产有助于提升坎顿工厂产能利用率 改善日产经营状况 [6]

近日，"绿领"人才的百万缺口引发了一波关注。 具体到汽车行业，加快推动绿色低碳转型,既是落实国家"双碳"战略的重要支撑,也是产业高质量发展的内在要求。汽车"绿领"人才情况如何？ "绿领"人才短缺且缺口呈扩大趋势 "比如我们已经是年产3000万辆汽车的一个汽车大国，要通过一系列技术创新，使得材料制备过程中的各个环节的二氧化碳排放更少，一直到最后是 零碳材料，这个过程就需要一大批高素质的人才参与其中。"中国工程院院士毛新平在央视节目中说。 汽车行业对"绿领"专业人才的需求十分迫切。中汽研汽车检验中心（天津）有限公司清洁燃料技术室主任吴春玲介绍，虽然目前没有明确的汽车行业 单独的"双碳"人才需求数据，但从"十四五"期间整体"双碳"人才需求近百万人来看，汽车行业作为碳排放的重要领域之一，其人才需求占比不容小觑。 目前，"双碳"领域整体从业者仅十万人左右，汽车行业也面临着类似的人才短缺问题，且缺口呈扩大趋势。汽车行业正朝着低碳、零碳方向发展，新 能源汽车市场份额不断扩大，传统燃油汽车节能减排要求也越来越高，中国汽车出口量大增、国际化加速，对"双碳"人才的需求缺口将进一步加大。 领英中国区总经理王茜解读，整体来看，"绿领 ...

项目背景与目标 - 安徽省未来智能网联新能源汽车创新中心牵头，联合清华大学、同济大学、湖南大学、合肥工业大学及江淮汽车，启动"面向下一代自主可控新能源汽车平台研发与产业化"项目 [1] - 项目以"八新理念"（新功能、新架构、新能源、新材料、新结构、新工艺、新装备和新模式）重塑汽车开发体系，解决行业共性难题，构建自主可控技术架构 [1] - 目标为提升安徽省汽车产业研发水平与核心竞争力，推动下一代新能源汽车平台技术攻关及产业化 [1] 参与方与会议内容 - 安徽省汽车战咨委主任钟志华、江汽集团董事长项兴初等高层及高校专家团队（清华大学左恒峰、同济大学余卓平、湖南大学何智成/徐世伟、合肥工业大学龙建成）参会 [3] - 会议讨论议题包括未来汽车产业趋势、项目定位与目标、管理机制及团队协作模式 [3] 战略意义与实施路径 - 钟志华强调项目是省汽车战咨委整合战略规划与技术资源的创新实践，聚焦技术攻关、工程转化、产业化应用及生态培育 [7] - 江淮汽车提出"自主创新与开放合作"双路径，明确需突破技术极限、建立高效协作机制，目标实现平台技术世界领先水平 [7]

小米YU7上市引发的行业震动 - 小米YU7上市后订单量激增，对行业造成冲击，直接导致竞争对手鸿蒙智行旗下智界品牌迅速宣布全系车型2万元现金补贴，但促销信息很快被撤下 [1] - 该事件反映出鸿蒙智行定价策略的微妙立场，未来旗下品牌自主调价可能成为常态，随着销售渠道建立和车型增加，价格竞争将从幕后走向台前 [1] 鸿蒙智行价格体系面临挑战 - 鸿蒙智行旗下多个品牌存在隐秘促销活动，如通过"朋友购车"可享超1万元优惠，经销商通过二级网络销售缓解库存压力 [3] - 行业专家指出价格稳定取决于供求关系，若市场供过于求则降价不可避免，产能过剩产品需通过价格调整促进销售 [3] - 分网经营模式下，鸿蒙智行不同品牌的市场表现将相互影响价格策略，例如问界热销会加大智界、尊界等品牌的竞争压力 [3] 内部竞争与品牌差异化困境 - 华为终端零售控盘及各品牌部门间存在考核压力，北汽、上汽、奇瑞等车企内部也存在品牌资源竞争，销售不佳的品牌被迫寻求变革 [4] - 品牌定位差异导致调价方式不同：智界等亲民品牌可能大幅降价，尊界、享界等高端品牌则倾向通过新车型或改款调整价格 [4] - 鸿蒙智行产品重叠问题显现，SUV生产限制解禁后将加剧M8、M9等同级别车型的内部竞争 [5][6] 同质化竞争与市场应对策略 - 行业智能化技术趋同导致差异化主要依赖外观内饰设计，但全行业采用类似逻辑使同质化难以避免，与外部竞品的差异也在缩小 [6] - 20万元以上价格区间需明显产品力或价格优势吸引客户，部分品牌尝试价格下探，如尊界可能推出30-40万元车型，问界曾通过内部渠道下探至20万元 [6] - 智界等后续品牌因价格策略与竞品竞争问题销量难以突破，即便价格下探至20万元出头仍需直面特斯拉Model 3/Y、蔚来ET5等车型竞争 [7] 小米订单虹吸效应与行业应对 - 小米YU7订单虹吸短期内耗尽20-30万元价格区间潜在客户群，导致鸿蒙智行、比亚迪、特斯拉等品牌该区间车型关注量、试驾率、订单量锐减 [8] - 竞争品牌采取"软硬结合"降价策略：理想L6将3年免息延长至5年，蔚来、智己为小米订单用户补贴5000元定金损失以刺激消费 [9] - 专家建议鸿蒙智行通过"技术分层+价格错位"破局，如问界专注30万元以上高端市场，享界主打20-30万元区间，以价值竞争替代价格竞争 [9]