IT造车新理念与传统车企的融合 - IT造车企业通过大数据分析用户行为，摒弃传统车企自上而下的产品定义模式，如汽车之家和易车的数据积累为理想汽车和蔚来汽车的成功奠定基础 [2] - 蔚来汽车通过APP社区收集用户反馈，2024年完成126项功能迭代，用户参与度达78% [2] - IT造车企业引入快速试错机制，如零跑汽车2024年进行23次OTA升级，新增功能112项，修复问题327项，C11车型续航达成率从78%提升至89% [3] IT技术对汽车行业的革新 - 特斯拉开创硬件预设策略，Model 3预装HW3.0芯片并通过OTA升级，该模式被行业广泛采用 [3] - 小鹏汽车XEEA 3.0电子电气架构实现域控制器减少40%，线束缩短30%，软件迭代周期从18个月压缩至6周，功能开发效率提升5倍 [3] - 小米SU7通过"人车家全生态"战略实现2000+款米家设备互联，语音指令响应速度达0.8秒，较传统车机提升40% [4] IT思维带来的行业问题 - L2级辅助驾驶被部分企业过度包装为"全场景自动驾驶"，2024年60%以上智驾事故与宣传误导直接相关 [5] - 隐藏式门把手设计存在安全隐患，如冰雪天气易冻结、电路中断导致车门无法开启，2024年问界M7事故和2025年小米SU7事件凸显设计缺陷 [6][7] - IT产品快速迭代理念与汽车安全冗余原则冲突，隐藏式门把手缺乏机械备份，违背汽车工业设计准则 [7] 行业监管与本质回归 - 工信部整顿智能驾驶宣传，强制标注系统等级并限制话术，要求涉及安全的OTA升级需走召回流程 [8] - 《汽车车门把手安全技术要求》强制标准推动车企增加机械备份装置，从"科技感优先"转向"安全冗余优先" [8][9] - 宁德时代与车企合作开发电池机械断电保护和碰撞后自动解锁功能，构建安全冗余体系 [9] 行业发展趋势 - 汽车行业正经历从"技术导向"到"用户导向"的转变，接受部分IT思维但淘汰不适合汽车行业的部分 [8] - 技术创新从"炫技"走向"实用"，如智能驾驶和隐藏式门把手通过标准制定形成全行业安全规范 [10]

在技术快速迭代的过程中，确保车辆安全性能始终是重中之重。并且，行业还面临着以更低成本集成更多丰富功能的挑战，这将成为未来汽车市场竞争 的关键着力点。 值得关注的是，传统车企在汽车概念开发及后期生产环节，普遍存在周期漫长的问题。通常，仅产品概念生成就需耗费一年时间，研发阶段更是长达三 年，而汽车生产所需时间可能更久。然而，当下亚洲尤其是中国市场，众多新兴车企展现出惊人的平台开发效率。相较传统车企，新车企的平台开发进程大 幅缩短了40%。若基于现有的成熟平台开发车辆，上市时间甚至能缩短60%，部分车型从开发到上市不到18个月。 面对这一快速变化的行业节奏，为确保与汽车行业的上市速度保持同步，半导体行业亟需采取行动，以适应并助力汽车行业的高效发展。在车规级的微 控制器应用方面，意法半导体更加关注于电子控制单元，包括多合一的电驱系统、ECU、I/O、区控制，因为电子控制单元进一步聚合，以及包括它的控制 能力，能够为车辆未来的功能的迭代和功能的发展创造新的可能性。 x th x 0 € 33 e and 2-6 Page 201 8 00 - - - - - - - : 日前，半导体公司意法半导体(STMicroele ...

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]

全球汽车零部件行业现状 - 全球零部件行业陷入"停滞转型期"，传统增长引擎熄火，新秩序尚未形成 [2] - 中国零部件供应商息税前利润率达5.7%，显著高于欧洲3.6%和韩国3.4% [2] - 软件定义汽车研发投入年增30%，但纯电车型渗透率增速从60%骤降至25% [2][3] 区域市场分化特征 - 中国市场增长动力：新能源政策牵引、消费升级需求扩容、供应链重构出口机遇 [2] - 欧洲市场面临双重压力：燃油车体系沉没成本+新能源转型节奏错配 [2] - 2024年中国新能源车渗透率突破45%，动力电池占全球60%产能，车规芯片国产化率35% [3] 技术转型趋势 - 电动车渗透率增速从2022年60%降至2024年25%，与技术路线分化形成反差 [3][4] - 智能座舱模块实现年均15%成本优化，AI质检系统推动不良率持续下降 [3] - 技术标准区域分化：欧美侧重单车智能vs中国推车路协同，电池技术路线差异显著 [4] 企业战略转型方向 - 头部企业构建"现金流业务+战略业务"组合，如法雷奥传统业务3%利润率反哺新兴业务15%增速 [4] - 区域生态嵌套模式兴起，如宁德时代匈牙利工厂整合宝马供应链与欧盟政策 [4] - 数字孪生技术缩短研发周期30%，AI质检将不良率降至0.2%，数字化转型成为核心竞争力 [5] 行业竞争格局演变 - 价格战导致零部件毛利率较三年前缩水2.8个百分点，行业洗牌加速 [3] - 博世等巨头通过"技术本土化+资本多元化"保持优势，反应迟缓企业面临本土新势力替代 [3] - 地缘政治推动供应链重构：北美本土化、欧洲近岸外包、中国一带一路深化 [4]

智能汽车行业趋势 - 智能汽车竞争焦点从硬件参数转向认知能力，行业处于"软件定义汽车"向"认知重塑出行"跃迁的临界点 [1] - 2025年第一季度中国L2级辅助驾驶新车渗透率达65% [1] - 智能座舱进化分为三个阶段：问答工具、大模型赋能的"全能助手"、具备记忆与共情能力的"家庭成员" [1][8] 商汤绝影技术路径 - 采用"世界模型+强化学习"技术组合突破现实数据不足瓶颈，降低对激光雷达的依赖 [1][10] - 世界模型可模拟未来场景变化，例如施工路段避让及碰撞情形 [12] - 通过仿真环境生成海量驾驶场景，使自动驾驶系统自我进化，类似AlphaZero的自我博弈逻辑 [10][16] 激光雷达技术观点 - 激光雷达属于阶段性技术选择，未来可被模型算法和数据迭代替代 [1][12] - 激光雷达在城区复杂场景中作用有限，且受天气干扰、老化等问题影响 [12] - 当前部分车企采用"激光雷达+端到端系统"双配置作为过渡方案 [16] 车企合作模式 - 与主机厂形成"太极式共生"关系，既保留车企自研能力又发挥科技公司技术优势 [3][18] - 产品已上车7款车型，2024年将推出地平线J6E方案并在奇瑞量产，基于英伟达Thor的系统将应用于东风车型 [17] - 合作核心是研发体系对齐而非股权绑定，涉及工具链、数据格式等基础设施协同 [19] 数据与商业化 - 车企保留数据所有权，商汤绝影提供脱敏技术支持 [21] - 自动驾驶盈利需3年，依赖量产规模扩大及摄像头配置标准化 [22] - 未来研发重心转向云端，提供云服务和大模型基础设施，车端研发将轻量化 [22] 行业应用场景 - 汽车是当前人工智能最佳载体，因多模态传感器丰富且数据回流规模大 [4][5] - 智能座舱通过全时感知（表情/动作/生理信号）实现情感化交互，远超手机等被动设备 [9] - 技术可延伸至智能机器人领域，与汽车AI存在高度重合性 [5]

创业初心与软件定义汽车的逻辑 - Rivian创始人RJ Scaringe强调产品需超越技术层面并与用户建立情感连接 为此公司在电子系统和汽车软件领域进行垂直整合 包括自研计算平台、实时操作系统和信息娱乐系统 这一战略已获得市场认可 连续两年客户满意度最高[4][5] - 公司从2009年创立至今核心理念未变 但经历多次战略转型 早期面临资本与技术相互制约的挑战 需从零构建供应链、工程团队和品牌体系[4] - 软件定义汽车的核心在于垂直整合能力 十年前自研关键系统的决策如今被验证正确 相关技术不仅服务自有产品 还可赋能其他品牌[5] 自动驾驶与AI整合进展 - 第二代车型自动驾驶里程占比达20% 预计未来将提升至70% 该技术基于R1T/R1S积累的计算与感知能力 已实现高速路段免手操作[6][9] - AI应用超越自动驾驶范畴 贯穿服务基础设施设计 包括诊断体系、客户服务和充电网络 全部以AI原生方式构建 避免传统系统改造的负担[7] - 采用端到端学习方法替代规则驱动架构 将大模型蒸馏部署至本地推理平台 车载算力达240 TOPS 实现毫秒级实时决策[24] 中美电动车市场差异分析 - 美国电动车渗透率仅8% 中国达45% 差距源于产品选择匮乏 美国5万美元以下市场仅Tesla等1-2款有竞争力车型 而传统燃油车有数百种选择[10][11] - 中国厂商优势不仅在于成本 更关键是从零构建的软件架构 西方仅Rivian和Tesla实现整车计算平台自研 传统车厂受限于ECU碎片化架构(单车超100个模块)[12][13] - Rivian采用三区域控制器方案 将ECU数量从传统水平减少3-4倍 最新车型仅需7个自研ECU 单车节省数千美元成本[14][29] 传统车厂转型困境 - 传统车企核心能力集中于机械领域(如发动机设计) 缺乏软件和电子技术积累 组织结构和供应链体系阻碍转型 需协调多级供应商的嵌套系统[15][16] - ECU软件多由二三级供应商开发 形成难以协调的复杂体系 供应商因利益冲突抵制ECU整合(如Rivian方案导致其业务流失)[16][29] - 大众选择与Rivian合作采用其架构 凸显传统厂商自研路径的困难 合作范围覆盖集团所有品牌(保时捷/奥迪等)[29] 制造与供应链挑战 - 疫情期间同时发布R1T皮卡/R1S SUV/Amazon货车三款车型 面临极端供应链压力 单车需3万个零件 任一缺失导致生产线停摆[20][21] - 2022年供应链危机中98%零件到货但2%关键缺件导致库存积压 目前R2平台新工厂采用更成熟供应链管理 谈判杠杆增强[21] - 规模化最难环节在于协调数百家供应商的零件交付 初期每日应对紧急状况(如设备故障造成的产能损失计算)[21] AI与机器人技术展望 - 将汽车视为物理世界中的机器人应用 未来工业机器人形态将突破人形限制 按功能需求设计(如Z轴延展/轮式移动) 通过自动化应对供应链挑战[25][26] - 与NVIDIA合作覆盖"三台计算机"体系: GPU训练模型 Omniverse数字孪生 车载边缘计算 自动驾驶采用数据飞轮模式 依赖车队持续生成训练数据[22][23] - 基础模型应用将从自动驾驶扩展至更广泛场景 需建立数据清洗和训练机制 处理非结构化物理世界数据[24] 产品战略与行业愿景 - 高端车型R1系列(均价9万美元)后推出4.5万美元起的R2车型 目标扩大市场覆盖 但认为美国需15-20款差异化产品才能真正推动电动化[11][27] - 未来5-10年目标实现100%电气化 需各品牌共同提供技术领先的电动车 满足全球年销8000-9000万辆需求 而非依赖单一企业[27] - 质疑传统ECU架构10年后是否存续 但不确定其他OEM能否快速构建替代方案 技术授权商业模式潜力待观察[28][29]

行业趋势 - 汽车产业正经历重大技术和产业变革，智能化进入新阶段，智能辅助驾驶、智能座舱技术快速迭代，市场加速渗透 [3] - 汽车产业加速进入人工智能时代，关注点和竞争要素快速转变 [3] - 从软件定义汽车到AI赋能汽车，智能汽车软件复杂度大幅提升，车企需围绕应用场景实现AI功能快速落地 [7] - 舱驾融合趋势明显，汽车生态整合与全球化适配性增强，"人车共智慧"时代或将加速到来 [10] 公司技术方案 - 东软集团发布3大产品矩阵：东软A³舱行泊产品平台、东软汽车行业NeuMind赋能体、东软OneCoreGo®全球车载智能出行解决方案6 0 [3] - 东软A³舱行泊产品平台通过单一芯片集成座舱、仪表、行车、泊车全功能，降低硬件成本，实现一芯多能、全域覆盖 [4] - 该平台支持多域功能独立部署，提升软件迭代效率，使驾舱联动更灵活，并搭载高速辅助驾驶、记忆泊车等主流行泊功能 [4] - 平台整合智能座舱、行车辅助、自动泊车3大核心功能，解决传统架构中开发割裂、协同效率低的问题 [4] - 开发周期可大大压缩，研发成本进一步降低 [4] - 东软NeuMind赋能体集成智能座舱、智能辅助驾驶、智能车身、车联网等关键模块，具备毫秒级实时响应 [7] - 赋能体深度融合大语言模型，支持AI原生开发框架，提供场景化智能服务引擎与个性化用户体验定制 [7] - OneCoreGo® 6 0新增One Pay（车载支付中心）和One Mate（AI交互中心），实现导航+支付+交互全链路升级 [9] 产品定位与优势 - 东软A³舱行泊产品平台以15万元左右车型为目标开发，已取得定点 [6] - 智能座舱和智能辅助驾驶相互融合将成为未来发展趋势，公司立足于舱行泊一体，以驾带舱 [6] - NeuMind赋能体为车企提供全栈式智能化解决方案，支持"一次开发，全球部署"，打破技术生态壁垒 [7] - OneCoreGo® 6 0可快速适配不同国家法规、生态、出行习惯，帮助中国车企弥合本土化适配性鸿沟 [9] 全球化布局 - 公司已建立以中国、德国、美国、日本、马来西亚为中心的全球研发与交付网络 [10] - 产品和服务应用于100多个国家的1800余款车型，服务50多家全球知名汽车厂商 [10] - OneCoreGo®解决方案已解决俄罗斯市场支付方式等本地化挑战 [9]

财务表现 - 2024财年实现销售额903亿欧元，息税前利润为31亿欧元，息税前利润率为3.5% [1] - 2024年在中国市场的销售额达1427亿元人民币，同比增长2.7% [1] - 2025年一季度销售额同比增长4% [1] - 目标到2030年实现销售额6%至8%的年均增长 [1] - 计划2025年实现销售额1%至3%的自然增长，息税前利润率将较2024年显著提升 [2] 战略规划 - 坚持2030战略目标，致力于业务持续增长并提升财务独立性 [1] - 目标在未来五年内成为核心市场中排名前三的供应商 [1] - 致力于到2026年实现7%的目标利润率 [1] - 将继续专注于成本优化、架构调整，同时聚焦盈利性业务 [1] - 计划通过投资、创新和并购推进增长战略，深化区域化战略 [2] 业务发展 - 在智能出行领域，电动出行、氢能以及软件定义汽车将是业务增长的重要驱动力 [2] - 2025年将有50个新电动出行项目投入量产，主要在欧洲和中国 [2] - 在电动工具领域计划推出大约90款新产品 [2] - 正在将新的Matter连接标准应用于家电产品 [2] - 在非洲筹建首个家电工厂，计划年产35万台烤箱 [2] 并购与投资 - 计划收购江森自控全球家用和轻型商用暖通空调业务及日立40%股权，金额为80亿美元（74亿欧元） [3] - 收购完成后预计带来额外1%至2%的销售额增长 [3] - 罗伯特·博世创业投资有限公司将设立新一轮2.5亿欧元的创投基金 [1] 中国市场 - 2024年在中国研发投入达119亿元人民币 [3] - 中国正日益成为集团的创新基地之一，技术创新成果将分享至全球网络 [3] - 博世舒适科技上海嘉定工厂将投产国产冷凝壁挂炉，达到欧洲同等质量和生产工艺 [3] 产品与技术 - 展示了最新的博世纵横辅助驾驶系统及AI智能座舱平台 [2] - 消费者的全新需求将为消费品业务带来重要增长机遇 [2]

行业趋势 - 2025上海车展成为全球汽车产业风向标 集中展现零部件企业在电动化 智能化 全球化浪潮下的创新与突破 中国汽车零部件行业从"量变"迈向"质变" 逐步占据全球汽车产业价值链核心位置 [2] - 汽车供应链呈现跨界协同合作 产业格局多元化和全球化 中国汽车行业在新一轮产业变革中发挥全球引领作用 [2] - 汽车产业从硬件主导向"软硬一体"全面跃迁 整车馆进入智能电动汽车主导时代 "软件定义汽车"浪潮澎湃 汽车科技与供应链展区从2个展馆扩展至4个展馆 [3] - 电动化与智能化双轮驱动成为核心主题 法士特全球首发蓝驰800V解决方案 并携多款高端智能绿色新品亮相 [3] - 汽车由机械代步工具向移动智能终端转变 软件获得全栈化控制权限 成为定义汽车产品力关键因素 纯粹卖硬件的时代过去 软硬结合的服务模式成为主流 [3] 技术发展 - AI技术与汽车产业深度融合 重构人 车 路 云协同模式 汽车成为承载智慧生活的移动空间 [4] - 跨域融合成为显著特征 包括技术融合 产品融合 产业融合 生态融合 硬件与软件深度融合 汽车产业与其他产业跨界融合 [5] - 2025年全球汽车软件市场规模将达550亿美元 OTA升级 智能座舱交互 自动驾驶算法成为三大增长极 软件权重有望首次超越机械性能 [6] - 芯片与算法竞速成为焦点 黑芝麻智能推出新一代芯片平台 跨域融合方案 并宣布多项全球合作 聚焦芯片研发 赋能汽车智能化转型 [6] - 商汤绝影推出生成式智驾R-UniAD技术方案 发布4D世界模型"绝影开悟2 0" 依托VLAR技术增强模型能力 显著提升施工占道场景泛化交互能力 [7] 企业合作 - 供应链协同模式进化 华为乾崑智能技术大会11位车企高管亮相 展示华为技术赋能成果 [5] - 地平线推出L2城区辅助驾驶系统HSD 奇瑞汽车宣布与地平线达成HSD全球首发量产合作 [5] - 保隆科技与均联智行签署战略合作协议 聚焦L2到L4辅助驾驶及智能座舱领域 实现资源共享与优势互补 [5] - 中科创达与面壁智能 泊知港达成合作 成为滴水OS系统全球合作生态重要伙伴 [5] 外资企业本土化 - 外资零部件企业加速从"单向技术输出"转向"深度生态融合" 技术落地本土化成为关键策略 [9] - 博世展示面向未来汽车架构的软件与技术创新 2024年博世智能出行集团在华销售额增长4%至1166亿元 未来5年新业务订单65%与汽车智能化及电气化解决方案相关 [9] - 大陆集团汽车子集团计划于2024年9月在法兰克福证券交易所上市 命名为AUMOVIO 中国战略聚焦综合成本竞争力 快速敏捷响应体系 本地创新集研发能力 [10][11] - 博泽实现从技术引进到本土创新的跨越式发展 全球首秀由中国团队主导研发的智能座舱交互系统 结合超宽带和毫米波雷达技术 [11] 新兴企业与跨界产品 - 零部件企业占据4个独立展馆 参展数量超300家 其中50家为首次亮相 [13] - 智驾先驱Momenta首次作为独立展商参展 预测智能驾驶软件体验将呈指数级提升 达到两年提升10倍 4年提升100倍 6年提升1000倍的水平 [13] - 三星 索尼 英特尔等国际知名企业首次亮相上海车展 展示汽车与科技行业深度融合 [13] - 人形机器人 无人机等跨界产品成为新宠 万里扬涉足人形机器人领域 开发谐波减速器和行星减速器作为机器人关节点核心部件 [15] - 亿纬锂能首创"原位升级"大圆柱电池方案 适配各种尺寸机器人及无人机 [15] 产业格局变化 - 零部件企业首次占据主场聚光灯 超过60%展台陈列激光雷达 域控制器 固态电池等硬核科技 参展企业 产品和发布会数量激增 [15] - 汽车产业价值链发生根本性位移 电动化完成"从0到1"突破 智能化 生态化与全球化推动"从1到100"质变 传统由整车企业主导的产业格局迎来变局 [15] - 英伟达芯片算力达3000TOPS 华为智能驾驶云平台每天处理数据量相当于10万部高清电影 亿纬锂能6C快充大圆柱电池充5分钟可行驶300公里 [16]

软件定义汽车趋势 - 汽车行业正从硬件固定转向通过高频OTA升级持续赋予车辆新能力[2] - 厂商加大车载算力投入，关注平台架构技术以保持长期领先优势[2] - 理想汽车开源理想星环OS操作系统，有望降低供应链适配成本并激活产业生态[2] 开源系统与产业协同 - 开源系统标准化接口可降低软硬件协同成本30%以上，促进供应链创新[3] - 智能辅助驾驶成为行业最受关注趋势，2023年相关研发投入同比增长45%[3] AI技术双轮驱动方向 - 汽车AI发展分为智能驾驶（环境感知/决策控制）和生成式大模型交互两大方向[4] - 自动驾驶数据与大模型认知能力将形成闭环，构建"空间智能+交互智能"协同生态[5] 行业规范与安全挑战 - 监管部门加强智能驾驶边界约束，2024年新规要求明确功能使用条件[5] - 需建立车内隐私/网络安全标准，解决实时联网导致的误触和OTA安全隐患[5] - 欧洲车企推动Express Space模型及ISO26262/21434标准，国内厂商同步跟进技术要求[6] 中外车企技术竞争格局 - 国产车企OTA迭代效率领先，某品牌9个月内完成13次大版本更新[7] - 大众入股小鹏、零跑欧洲合作案例显示跨国车企加速引入中国技术平台[7] - 供应链重构加剧，三电/芯片供应商竞争影响全球格局，高性能车型挑战传统豪华车定价体系[7]