汽车智能化研发模式变革 - 汽车智能化研发正从"软件定义汽车"向"AI定义汽车"演进，行业经历深刻重构，车企普遍选择与华为、大疆、地平线、Momenta（"华大地魔"）等头部供应商合作[2] - 车企智能化研发模式从"灵魂论"强调自研转向开放合作与生态构建，反映行业多维重构，涉及技术路线、市场策略和企业定位的全面变革[2] - 岚图计划2025年全系车型搭载华为乾崑智驾系统，比亚迪采用"自研+供应商"模式，广汽与华为合作开发3级自动驾驶，埃安与Momenta推动城市道路辅助驾驶量产[3] 合作模式驱动行业升级 - 85%车企担忧过度依赖外部供应商会丧失产品定义权，但合作模式已成主流，华为乾崑系统已搭载于东风岚图、长安深蓝等品牌，Momenta与奔驰、通用等国际车企达成合作[4][7] - 合作带来技术互补：东风与供应商共建500PFlops超算中心使数据采集效率提升40%，研发周期从5年缩短至2.5年；2024年合作车企数据闭环效率比自研企业高65%[16] - 长安与华为联合开发APA7.0泊车系统可识别100米外30厘米障碍物，依托200万辆年销数据形成"数据采集-训练-迭代"闭环生态[15] 车企主导权与数据安全 - 车企需构建自主技术架构如东风"天元智能"、长安"北斗天枢"，并确保100%本地化存储驾驶数据以符合《数据安全法》，避免第三方接口导致泄露风险[8] - 可持续合作需车企保持主导权，通过"硬件预埋+软件付费"模式实现盈利，避免完全依赖供应商丧失供应链议价能力[9] - 深度合作中车企需掌握数据闭环主导权，利用用户规模数据持续优化智驾系统性能，维持技术迭代主动权[13] 生态协同与全球化发展 - 合作模式从双边合作向价值网络演进，智能化供应商角色升级为"生态共建者"，预计将出现覆盖芯片、算法、出行服务的跨行业生态联盟[17] - 2024年中国智能汽车技术出口订单同比增120%，合作模式从本土创新向全球输出转型，如长城汽车在巴西、泰国搭载华为Petal Maps实现AI车道级导航[11][17] - 行业进入"生态竞争"新阶段，未来较量将聚焦技术迭代速度、数据收集能力和场景创新维度，需构建"自主可控+开放共生"体系[18] 技术融合与产业重构 - AI推动智能驾驶从"单车智能"向"车路云一体化"进化，生成式AI重构研发范式，加速硬件标准化与软件个性化进程[16] - 合作打破"技术孤岛"形成价值共生，车企自研成果为合作提供基础，合作又放大自研价值，形成"技术迭代-体验优化-数据扩大"正循环[12] - 行业范式从"闭门造车"转向"开放协同"，通过场景突破和平台共建突破技术边界，如科大讯飞星火大模型显著提升语音交互体验[11][16]

纪要涉及的公司 中科创达 纪要提到的核心观点和论据 1. **智能技术进展** - 去年 11 月与火山引擎合作共建联合实验室，在智能汽车和智能硬件领域开展大模型合作[3] - 今年 1 月发布 R1 模型，通过算法和软硬协同创新，降低预训练算力成本，提升智能硬件交互友好性[2][3] - 4 月 Energy World 2025 大会展示多项新技术，发布 Dewdrop OS 1.0 Evo 版本，参展上海车展展示 AI 在汽车领域应用[3] 2. **物联网业务** - 2025 年第一季度快速发展，与工业互联网密切相关，是物联网平台积累成果的体现[2][10] - 重点打造平台型基础架构，涵盖多 OS 平台、AI 能力、大模型能力及多芯片平台能力，面向机器人、眼镜类产品等多领域[4][17] - 2024 年整体正增长，端侧智能发展显著，预计未来几年延续增长趋势[18] - 收入差异源于不同商业模式划分，软硬一体化平台结合芯片和供应链能力拉动业务增长[19] - Route Mobile 收购增强软硬件结合能力，巩固核心竞争力，预计影响 2025 年报表，主要在物联网场景[4][20] 3. **端侧智能发展战略** - 专注端侧智能、端侧智能设备、机器人以及 AI 定义汽车方向[5] - 具备系统快速启动等核心技术，与多家芯片平台密切合作，跨平台整合操作系统和 AI 提供解决方案[5] 4. **新产品发布及创新** - AI 眼镜采用高通双芯片架构，优化续航和交互，系统启动速率提升 75%，拍照响应速度加快 50%，蓝牙高性能在高频场景功耗降低 30%，待机功耗降至 75%，结合 AI 显示和眼动追踪技术提升交互效率[2][6][7][8] - 发布两款新机器人产品，采用多模态融合感知技术，算力架构覆盖 12TOPS 到 80TOPS，应用于汽车家电、3C 锂电等场景[11][12] - 发布 DuerOS 1.0 Evo 版本，建立端边云协同的 AI 原生架构，覆盖 50 多个座舱场景，集成 1,000 多个语音控制功能，进入“AI 定义汽车”时代[2][13] 5. **2025 年业务发展预期** - 各业务积极乐观，物联网业务预计继续快速增长，手机业务因 AI 手机研发需求复苏发展快，汽车业务稳健且全球化拓展[15][16] 6. **手机业务** - 2024 年下半年环比下降，毛利率下滑，原因是行业成熟、竞争积累、市场压力及客户付费意愿降低[24] - 长期毛利率可能维持在 30%左右，公司综合评判，关注核心竞争力和整体布局，不单纯关注短期毛利率波动[25][26] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2024 年底技术人员增加约 1,700 人，原因包括并购、战略方向卡位和人才提前部署，特别是 AI 相关领域人才[23] - 研发是核心投入方向，销售费用可能因海外市场布局增长，公司控制非必要成本支出，核心支出放在技术支持上[23] - 高通 Q2 财报显示物联网同比增长 27%，与公司对 2025 年物联网业务发展预期一致[21]

AI定义汽车时代的核心观点 - 2025上海车展标志着汽车行业从"软件定义"迈向"AI定义"新纪元，AI成为驱动整车智能的核心引擎 [1] - AI技术已从概念转变为实际应用，覆盖智能座舱、自动驾驶、舱驾融合等领域，推动汽车成为"智慧伙伴" [3][5][6] - 中国车企通过场景创新与成本优势，正在引领全球智能汽车发展的新范式 [9] 智能座舱的变革 - 商汤绝影推出"New Member"智能助手，基于多模态大模型实现情绪识别与主动服务，座舱从工具升级为"有灵魂的伙伴" [5] - 腾讯云"混元+DeepSeek"双引擎方案将企业知识库融入座舱，可独立解决84%的客服问题，并推荐个性化服务 [5] - 座舱功能从功能堆砌转向情感交互，未来可能成为"移动办公室"或"生活管家" [5] 自动驾驶的技术突破 - 华为乾崑ADS 4.0系统通过极端场景仿真训练，端到端决策时延降低50%，重刹率减少30%，支持无高精地图城区领航 [6] - Nullmax采用生成对抗式学习技术，在复杂路口实现类人类驾驶决策，验证数据驱动算法迭代的可行性 [6] - 端到端大模型有望解决L4级自动驾驶的泛化性难题，推动无图化智驾普及 [6] 舱驾融合与成本优化 - 卓驭科技舱驾一体方案通过高通SA8775P芯片实现算力共享，硬件成本降低30%，系统资源利用率提升40% [6] - 国产线控技术取得突破，利氪科技线控转向系统响应速度达毫秒级，成本比外资低30%，明年将覆盖10万级车型 [6] - 虚拟化与大模型协同成为AI定义汽车的核心优势，推动算力高效利用 [6] AI定义与软件定义的本质差异 - 软件定义汽车聚焦功能升级，AI定义汽车实现认知革命，通过大模型实时学习环境并做出类人类决策 [7] - 宝马"驾控超级大脑"能根据驾驶习惯自动切换模式，体现AI"更懂用户"的特性，而非单纯增加功能 [7] - 端侧大模型需平衡隐私与性能，面壁智能通过端云协同与联邦学习实现安全数据迭代 [7] 行业生态与合作模式 - 上海AI Lab构建千万级仿真场景库，模拟极端场景使算法验证效率提升5倍 [8] - 北汽与华为合作开发5G自动驾驶车型，分工协作使研发周期缩短40% [8] - 长城汽车ASL智能体通过算法优化用户体验，强调用户需求导向而非盲目追求算力 [8] 中国方案的全球影响 - 中国车企在情感化座舱、无图化智驾、国产线控等领域实现突破，提供全球智能汽车发展新范式 [9] - 未来三年AI定义汽车将经历技术爆发、生态整合、用户体验升华三阶段，开放协同成为关键 [9]

2025上海车展行业趋势 - 车展规模：来自26个国家和地区的近千家企业参展，汽车科技与供应链展区超过10万平方米[3] - 双重转型：新能源汽车渗透率持续攀升，高压快充、固态电池等技术加速突破；智能驾驶从L2级辅助逐级演进[3] - 三大核心趋势：技术创新转向软硬件深度融合，供应链体系向网状协作生态重构，后市场服务向数据驱动的主动服务范式升级[3] - 技术突破：线控系统、域控制器、智能座舱等关键领域实现突破，高压平台与超快充技术推动电动化发展[3] - 本土化战略："在中国、为全球"成为高频词汇，跨国企业与本土供应商共同选择本土化以应对市场竞争[3] 企业动态与战略 禾赛科技 - 激光雷达成本大幅下降：单颗激光雷达从20万元下降到200美元，8年时间成本降低99.5%[6] - 机器人马拉松评价：认为首次比赛存在不公平因素，预测明年效果会更好[6][8] - 硬件与软件关系：强调硬件成熟是软件开发的基础，特斯拉的成功证明了硬件平台的重要性[8] 采埃孚 - 中国战略：在中国建设50多家工厂和5家研发中心，过去五年投资近35亿欧元[12] - 本地化成果：实现全球先进技术的本地化研发和量产，并将中国创新技术带到全球市场[12] - 新订单趋势：乘用车领域中国客户新订单比例逐年上升，商用车和工业技术领域大部分新订单来自本土客户[12] Aumovio(原大陆集团) - 拆分背景：从集团公司到专注于特定市场的专业公司是行业趋势[14] - 决策效率：化整为零后业务更聚焦，汇报层级更少，决策链条更短[16] - 行业路径转变：从硬件出发转向从IT和软件入手，再建立整车能力和系统集成能力[16] 佛瑞亚集团 - 中国战略：加强本土研发，构建桥梁作用助力中国主机厂海外发展[18] - 创新重点：快速创新超越竞争对手，推动本土化创新[18] - 差异化竞争：提供和竞争对手不一样的产品或业务模式[18] 德赛西威 - 发展战略：发布"一套架构+三大业务+三个承诺"的1-3年基本解[22] - 技术路线：保持量产一代、预研一代、储备一代的节奏[22] - AI影响：AI变量将加速汽车智能化普及进程[22] 安波福 - 本土化战略：以中国技术、人才、速度、成本和供应链构建中国方案[24] - 市场表现：2024年中国最畅销20款车型中12款搭载安波福产品[26] - 营收来源：中国自主品牌成为占据压倒优势的营收来源[26] 麦格纳 - 中国市场特点：相较于欧美市场展现出更强的现代科技感知力和创新实践效率[27] - 双轨战略：构建"在中国为中国，在全球为全球"的战略[27] - 本土化创新：上海组建300余人ADAS专项研发团队，全国配置近3000名跨领域技术人才[29] 舍弗勒 - 合并后定位：完成对纬湃科技合并，打造领先的专注驱动技术的科技公司[31] - 中国市场表现：新能源汽车渗透率突破40%，引领全球电气化转型[33] - 中国布局：拥有6个研发中心、17座工厂以及遍布全国的销售网络[33] Unity中国 - 车载游戏前景：智能座舱将成为第四大游戏场景，未来2-3年有望迎来爆发[34][36] - 产业连接：连接汽车与游戏两大万亿级产业[34] - 市场基础：搭载智能座舱的汽车保有量不断提升推动需求[36] 莱迪思 - 汽车软硬件特点：不同于"Win Tel"模式，需要深度融合应对复杂场景[38] - 发展趋势：随着AI应用，软件比重会越来越大[38] - 车企策略变化：从硬件最大化、软件差异化转向因成本压力反复调整[38] 安通林 - 中国战略：中国收入中超过65%来自本土客户[41] - 全球布局：在东南亚有本土化工厂支持中国车企出海[41] - 市场覆盖：80%主流车型搭载安通林内饰，路面上1/3的车使用其技术[41] 紫光展锐 - 芯片战略：发布新一代旗舰级智能座舱芯片平台A8880[43] - 行业合作：与斑马智行共建"芯片+OS"软件基线[43] - 长期视角：强调战略远见比短期技术领先更重要[43] 格陆博科技 - 技术共存：ESC、GIBC(Onebox)和EMB将长期共存而非相互替代[49] - 市场适配：不同技术适用于不同车型和市场需求[49] - 智能驾驶影响：推动对底盘域控产品的需求，要求更高集成化、智能化和安全性[49] Elektrobit - 技术积累：为超过6亿辆汽车的逾50亿台设备提供支持[51] - AI与软件：认为AI属于软件范畴，是推动行业变革的重要力量[51] - 行业定位：2025上海车展是SDV(软件定义汽车)发展的关键时刻[51]

中国芯展区概况 - 2025上海国际汽车工业展览会中国芯展区展出1200余款国产汽车芯片，来自150余家汽车芯片联盟成员单位[1] - 展区面积达400平方米，设置汽车芯片重点企业展示长廊、生态链展示区等五大功能板块，创历届最大规模[1] - 采用芯片引脚造型、"透明车模"等比展示等创新形式，直观呈现芯片应用场景[1][7] 国产芯片技术突破 - 展品覆盖控制类(芯旺微等)、计算类(芯擎等)、通信类(神经元等)、存储类(兆易创新等)10大类车规芯片[5] - 神经元发布KD6610系列国产车规级交换机芯片，含9/7/5口三型号，填补国内高端车载以太网芯片空白[11] - 38项成果从104个申报项目中获评年度影响力/创新力芯片奖项，代表国产最新技术水准[9] 产业链协同发展 - 产业链展示长廊集结20家芯片/零部件企业及产业集群，如经纬恒润、闵行区等，强化上下游协作[12] - 供应链对接平台收录超1000款芯片产品，服务400余家单位，最新发布供给手册整合主流车企应用芯片[14] - 生态链展示区覆盖EDA(华大九天)、检测认证(国家新能源车技术创新中心)等全环节能力[16] 行业生态建设 - 汽车芯片联盟成员达420家，联合中汽协软件分会、AUTOSEMO等机构推动产业协同[20] - 闵行区举办专场活动促进产城融合，上海国际汽车城发起AUTOSEMO开源社区助力软件创新[18] - 透明车模动态展示10大类芯片在新能源车的实际应用，为车企选型提供可视化参考[7]

2025上海车展AI大模型趋势 核心观点 - AI大模型成为汽车行业核心焦点 智能驾驶与智能座舱全面渗透 推动汽车软件开发范式变革[2] - 主机厂对Agent应用达成共识 技术落地速度超预期 但实时交互、算力部署等挑战仍存[4][7] - 端云协同架构成为主流 0 9B-8B小模型通过优化实现车规级芯片部署 避免盲目追求大参数量[4][14][15] 技术落地进展与挑战 超预期进展 - 主机厂接纳速度显著加快 2023Q4-2024H1形成明确落地共识 教育成本因全民大模型普及降低[8] - 应用方向聚焦三大领域：智能语音增强(开放域理解)、多模态交互(VLM应用)、端到端智驾(VFM融合)[8] - 生态协同创新加速 车载Agent技术标准快速建立 兼容MCP协议等行业规范[8] 现存挑战 - 算力瓶颈：主流座舱芯片(如高通8295)非为大模型设计 舱驾一体芯片(如8397)需平衡ADAS功能[12] - 数据难题：域集中式架构导致全车数据收集困难 垂直领域数据涉及隐私与高标注成本[11][13] - 实时性问题：推理延迟达300-500ms 幻觉问题与任务执行确定性待解决[7][10] 汽车AI Agent核心能力 产品形态 - GUI Agent突破第三方API限制 支持操作支付宝、导航等9大类APP 实现语音指令闭环[21] - 多模态融合：舱内视觉理解(乘客识别、安全带检测) 舱外环境感知(天气、隧道)[19][35] - 服务模式转型：从"人找服务"到基于场景感知的"服务找人" 实现主动提醒与情感关怀[20][22] 技术架构 - 端侧部署核心大脑 处理高频低延迟任务 云端承担大规模计算与知识更新[37][40] - 分层设计原则：延迟敏感与隐私数据在端侧 复杂计算与生态接入在云端[38][39] - 算力复用策略：利用座舱/智驾芯片空闲算力 停车时调用ADAS算力运行哨兵模式[15][66] 行业实践案例 亿咖通科技 - 构建AIOS全球化系统 集成Auto Agent/Auto Sense/Auto Flow/Auto ECO四大模块[42][75] - Cloudpeak中间件支持模型量化与跨平台部署 实现高通/英伟达/国产芯片适配[42][65] 面壁智能 - 专注0 9B-8B端侧小模型 通过强化学习构建"硅基家人"Agent 实现3K图像毫秒级解析[45][77] - 独创UI Agent架构 突破车机限制完成支付宝操作 结合情感计算提供拟人化服务[77] 未来发展方向 - 中央计算架构普及 推动"舱驾一体"大模型实现座舱与ADAS功能统一[67][69] - AGI技术演进：通过Next Token Prediction实现自主学习 减少人工标注依赖[70] - 交互范式革新：生成式HMI取代传统界面 构建"感知-决策-执行"全闭环体验[69][77]

平台运营数据 - 长江汽车链自2024年4月运营以来已汇聚超15万家产业链企业 其中注册入驻企业突破2.3万户 发布供需信息2.7万条 促成对接金额达158亿元 [1] - 平台过去一年成功撮合订单达2500余笔 典型案例包括创维汽车与智新科技1亿元三合一电驱产品合作 [1] - 平台计划通过升级使注册用户突破5万户 撮合订单超5000笔 汇聚企业超30万家 [2] 平台技术升级规划 - 2025年将升级平台并引入大模型技术 实现10秒内订单精准推送至潜在客户 [1] - 平台4.0版本将整合汽车链多平台信息 打通产业上下游数据与服务 [2] - 平台5.0版本将建设智能供需对接等6大应用模型 实现"AI定义汽车"转型 [2] 汽车出口与产业生态 - 2024年中国汽车出口达641万辆 同比增长23% 行业出口潜力巨大 [2] - 武汉经开区2023年汽车出海突破12万辆 聚集东风/华为/黑芝麻智能等500余家产业链企业 [3] - 50余家企业现场签约平台 覆盖供应链协同/跨境贸易/金融服务等领域 [2] 典型案例 - 创维汽车通过平台发布需求后 一周内与智新科技达成1亿元电驱产品合作 [1] - 平台采用"天网"系统实现海量信息实时匹配 提升产业链对接效率 [1]