行业发展趋势 - 全球汽车产业正面向智能与绿色转型，聚焦智能驾驶技术演进、新能源动力多元创新、AI大模型与数据要素深度融合、汽车软件体系与智能制造协同发展、双碳目标下的全链碳管理路径 [3] - 中国市场在汽车智能化应用方面有丰富的场景需求，是创新最大驱动力和产品迭代加速器 [10] - 汽车行业数据应用涵盖设计研发优化、自动驾驶训练、生产制造质量管控、服务环节远程诊断等全产业链深度协同 [7] 电动化与智能化技术 - 自动驾驶技术发展需法规标准支持，包括数据使用和监管规范 [3] - 华为计划2024年推进L3级自动驾驶规模商用，2027年实现L4级规模商用，2028年达成无人干线物流目标 [7] - 智能座舱交互方式将向自然语言主导转变，AI加座舱通过智能化组合推演实现功能指数级拓展 [6] - 智能汽车算力大幅提升，算力决定体验上限，算法决定体验兑现能力 [9] 新能源动力系统 - 混合动力是新能源转型主要技术路线之一，内燃机仍不可或缺，需持续创新研究保持竞争优势 [5] - 下一代内燃机开发方向包括运行高效化、油耗优化、小型化，需开发通用化模块化机型 [6] - 中国电动汽车用户需求包括纯电驾乘体验、对外放电功能、无续航焦虑、智能化及自动驾驶 [7] 国际化与标准制定 - 中国汽车企业应更多参与国际标准和法规制定，特别是在自动驾驶领域 [3] - 国际汽车制造商协会关注自动驾驶监管课题，希望建立协调统一监管方式 [3] - 中国汽车"出海"需适应全球各国法规需求和不同地区客户价值特点 [5] 研发与技术创新 - 宝马中国研发基地已成为德国外最大研发基地，涵盖完整研发流程并具备高度定制化能力 [4] - 汽车对芯片行业提出更高要求，需高算力与高安全保障 [4] - 车用芯片国内市场份额不足7%，本土企业有较大发展空间 [9] - 软件定义汽车背景下，应用层开发更复杂，需AI驱动供应链配套 [9] 企业战略与合作 - 车企应合作形成共识，围绕用户和市场推动行业高质量发展 [3] - 自动驾驶发展建议包括开源节流、数据共享、收敛内部标准、提升服务质量而非价格竞争 [6] - 行业需团结创造电动化、智能化竞争硬实力 [10]