汽车行业系列报告-对中国汽车行业深度变革的观察与思考 第三章：SDV的趋势以及变革的长期影响

电动化与SDV的冲击本章结语1关键导读在中国汽车产业的深刻变革中，电动化无疑是最为显性的趋势。在本系列章中，我们已系统分析了产业政策是如何加速新能源汽车渗透，并协进，则更多是由企业主导、市场竞争驱动的变革。其影响也以更加渐进、的变革，电动化是上半场，智能化是下半场。”随着电动化逐步进入1.重塑消费者对“汽车”的认知：汽车不再仅仅被视为单纯的交通工具，而正逐2.倒逼OEM对整车E/E架构进行系统性重构：分布式、围绕机械功能构建的传统架3.驱动OEM补齐软件与数据能力的短板：软件在整车价值中的权重持续上升，智能汽车愈发成为移动的数据中枢。OEM不还必须在数据治理、数据安全、数据挖掘与运用等领域fIGpl2fIGpl3中国购车消费者的画像及时跟踪这些变化固然重要，但若希望更全面地理解这场变革的本质，•市场仍以增量需求为主：从人均汽车保有量&二手车交易数量来看，中国仍是一个以首次及二次购车为主的增量市场，而非发达国家以存量换购为主要国家/地区，人均汽车保有量的最新统计主要国家/地区，二手车vs.新车的最新销量比•消费群体呈现年轻化趋势，购买决策多以家庭为核心单元：中国首均年龄为30.5岁，90后乃至00后正在快速成为重要的消费力量。与此同时，消各国家/地区年轻群体购买新车比例及平均购车价格41%来源：Cetelem汽车观察网平均购车价格（万人民币）llll •中国私家车的普及正逢经济腾飞期，汽车对许多家庭仍是“从无到有”的大宗消费品和身份象征，消费升级需求强烈•更为普遍的父母参与出资&以家庭为单位的购车决策模式，使得预算更为集中，进一步提升了购置新车的意愿与预算fIGpl4中国购车消费者的画像完成汽车普及、后经历移动互联网革命”的发展路径，相当一部分单位：亿户智能手机乘用车420212025自2016年后，智能手机渗透率已接近饱和水平，而同期中国乘用车的渗透率则不足20%5G的全面接入，意味着智能手机、移动网络与应用生态已全面融入中国消费者的日常生活持续在线、即时响应、智能交互与跨场景生态联动，演变为用户默认具备的基础能力当深度浸润于移动互联网与智能设备生态中的年场时，其长期形成的数字化使用习惯与交互预期，往往会自然迁移•以小米、华为等代表性品牌为例，其构建了以智能手机为核心中枢、多元智能硬件为外延的生态体系，实现设备间的深度互联与统一管理•在这一模式下，以手机作为控制中心，无缝连接空调、空气净化器、灯具、扫地机器人等多类终端设备，已成为许多中国年轻消费者及家庭的日常使用场景fIGpl5中国消费者对智能化的期待•对智能化的高预期与需求：成长于移动互联网环境的一代消费者，频、流畅、持续迭代的数字化体验。其对智能座舱响应速度、系统稳定件迭代能力以及生态兼容性的要求显著高于传统汽车消•个性诉求与家庭需求并存：年轻消费者一方面被搭载最新车型吸引，另一方面也往往需要兼顾家庭整体的出行要求。购买决•多元场景驱动的产品要求：车辆的实际使用通常覆盖勤、家庭出游、子女接送以及老人照料等。通过智能化能力的提升 bilibili网站的消费者购车因素调查47%45%42%40%来源：bilibili，央视市场研究智能化使汽车价值评估的体系正发生改变•bilibili是中国年轻群体高度集中的视频与社区平台•基于该平台的调研数据可以观察到，智能座舱与自动驾驶等功能，因更好契合年轻消费者对数字化体验的预期，以及家庭化、多场景用车需求，正逐步成为购车决策中的关键考量因素之一诚然，基于生活环境的不同，中国消费者群体高度多元，此类年轻消费等同于整体市场。然而，这部分人群往往扮演着“早期采用者”的角色，fIGpl6智能化成为中资OEM的必然选择与突破口在消费者对智能化形成显著需求的同时，中资O进智能化不仅开辟了新的竞争赛道，也在很大程度上契合中国汽车产业链经验的工程师群体。在成本结构方面，相较发达经济体亦具备明显优中国已形成较为完整的产业集群。同时，与之配套的软件开发与系统集在快速成熟。依托本土供应链网络，中资O设施建设，为车联网与自动驾驶技术的测试与应用提供了必要条件。较数字基础设施环境，也降低了智能化技术商业化落隐私与便利性之间保持相对开放的态度。政策环境也整体呈鼓励与开发在此环境下，企业能够迅速实现产品的持续迭代，而迭代速度正逐步成在中国汽车产业的发展语境中，“弯道超车”长期是政府与产业界关注fIGpl7智能座舱、自动驾驶与OTA构建了SDV的基本框架展开了密集的创新，其产品形态已超越基础功能层面，深度融入用户的1OTA的广泛运1OTA的广泛运不仅能够持续更新车载软件系统，还可对ECU进行远程从而在一定程度上优化动力输出逻辑、能耗管理策略与驾驶辅助表现，更深层次地调整车辆性能与驾驶体验3智能座舱：从“交互界面”到“移动智能空间”智能座舱：从“交互界面”到“移动智能空间”消费者需求沉浸式与个性沉浸式与个性化体验OEM提供的产品与服务•多屏联动与智能表面具体功能示例•通过联动一体屏、副驾/后排娱乐屏，可调光天幕、氛围灯与香氛系统，将座舱塑造成可感知、可定制的空间高效与情感化的交互•多模态交互与虚拟助手•以全场景免唤醒语音、多模态交互和拟人化AI助手为核心，降低学习成本，提升高频使用意愿数字生活的无缝延伸•全场景车联与生态服务•深度整合手机互联、车家互通与车载应用生态，使车辆成为用户数字账户体系的一部分家庭导向的舒家庭导向的舒适与安全•场景化座椅与舱内感知•通过场景化座椅、舱内感知与儿童/老人关怀功能，强化“家庭共同使用”的属性 2自动驾驶：从“被动安全”到“体验增强”消费者需求前瞻性的安全前瞻性的安全守护OEM提供的产品与服务•主动安全与预警具体功能示例缓解疲劳、提缓解疲劳、提升通勤效率•特定场景自动驾驶•城市、高速领航辅助驾驶、自动跟车整体来看，主流OEM及新兴造车势力在智能化早期在自动驾驶能力的推进上，则依据各OEM在技fIGpl8推动SDV被广泛接受的发力点化落地的领域。OEM能够更快将技术投入转•产业链成熟，跨界融合顺畅：智能座舱产网生态，中国在这些领域已拥有全球领先的级、软件服务订阅等模式，OEM可以探索从“一智能座舱L2+自动驾驶75%73%75%67%58%51%62%49%51%62%53%42%32%202020212022202320242025E•相较于自动驾驶，智能座舱更早实现规模化普及，并率先在主流市场中接近渗透率的阶段性高点•它也成为广大消费者接触智能化汽车、感知SDV价值的起点与主要入口fIGpl9从单一功能叠加到体系构建系统化的设计逻辑与评价框架。2025年由中国汽车工程学会发布的《汽车座舱智能家居设备互联）氛围灯这表明，在智能座舱领域，中资OEM已逐渐摆始构建包括感知、交互、服务、互联四大能力模块的综合体系。这些能在此基础上，部分领先企业，如华为等进一步强化生态整合能力。例如：鸿蒙智能座舱方案的车型，可与华为手机实现深度互联。通过共享统手机内容可无缝流转至车机系统，使用户在上下车场景中实现连续体商业模式的创新•4S店通常选址于城市边缘，承担销售、库存与售后维修等综合功能•车辆的动力系统、操控表现与底盘质感，必须通过试驾才能被验证•消费者进入4S店，意味着已进入较明确的购车阶段，销售围绕配置讲解、价格谈判与试驾展开•销售触点嵌入城市核心商圈与购物中心，消费者在休闲、逛街的场景中自然接触车辆•多屏交互、语音系统、沉浸式氛围与内饰设计，使消费者无需启动车辆、无需试驾，即可完成对静态产品力的大部分判断•强调沉浸式体验而非销售压迫，同时剥离影响体验感的库存与维修功能•虽然并非首创，但中资新势力OEM显著深化了“商场展厅”业态，并带动传统OEM积极跟进•例如，在理想汽车(LiAuto)门店中，以智能座舱为展示核心，强化消费者的静态体验•即便不进行试驾，消费者亦可完整体验其座舱功能，感受大空间布局、丰富的车内多媒体配置、面向家庭场景的功能设计，以及流畅的智能交互体验，从而传达将汽车打造为“第三生活空间”的产品理念•以客户服务见长的蔚来(NIO)则在商场展厅之外，于核心商圈布局“NIOHouse”业态•该空间不仅支持车型的深度静态体验，还为车主提供咖啡、休憩与社群活动场所，形成兼具展示与社交功能的复合空间•强化品牌与用户之间的持续连接，并创造更多潜在销售机会fIGplfIGplfIGpl11技术路线的演进及中国产业链的优势如果说中资OEM在智能座舱领域的进步，而更在这一领域，全球竞争格局主要集中于中美两国。其关键原因在于，随着日益依赖人工智能算法、算力基础设施与数据训练能力，竞争核心已从传统自动驾驶技术演进路线图相较以原创性技术突破见长的美国企业，中国企业的优势更多体现在对这些能力，又主要源于中国产业体系的几项结构性优势：一是完整且协同的产业链体系；二是横跨互联网、人工智能、芯片与整车制造的fIGpl12不同OEM的差异化定位•以小鹏、理想、蔚来等代表的新势力OEM品牌，将高阶自动驾驶能力做为核心的价值主张之一•依托互联网基因，快速跟进技术变革，构建从软件、算法、甚至到芯片设计的能力•力求在技术节奏上实现领先，瞄准相对富裕、乐于尝鲜的年轻消费者•在这种模式下，高阶自动驾驶能力成为支撑更高产品定价的依据其差异化具体表现为：•智能化配置与软件收费：为高端车型标配或高价值选装包，探索买断/付费订阅模式，形成长期可持续性的软件收入•技术路径与体验：聚焦城市NOA、端到端大模型等前沿技术，追求拟人化体验与功能上限。普遍全栈自研，确保技术领先性•财务与销量支撑：销量相对较低但均价高。依赖高毛利或高客单价覆盖巨额研发投入•以比亚迪为代表的传统OEM，则更倾向于先借助电动化迅速扩大规模优势，再逐步补齐自动驾驶领域的能力短板•待产业链技术成熟度后，借助供应商的力量快速导入成熟的自动驾驶方案•通过更亲民的价格，面向更广大的消费者群体•自动驾驶能力并不承担直接拉升单车溢价的任务，而是通过缩小技术代际差距、强化性价比优势其差异化具体表现为：•智能化配置与软件收费：全系标配，普及到低价车型，将智驾功能打包一次性销售，多数无需额外付费•技术路径与体验：优先普及高速NOA等基础功能，追求高可靠性与场景覆盖广度。自研+合作，软硬件成本控制到极致•财务与销量支撑：通过规模与垂直整合获得成本优势，追求市场份额与规模经济fIGpl13不同核心供应商的差异化定位强调主导权的强调主导权的Tier0.5•以华为为代表，其在汽车领域坚持“不造车”的战略边界，规避整车制造所需的重资产投入•将资源集中于智能座舱与自动驾驶等核心技术领域，提供涵盖软件与硬件的一体化解决方案•在参与程度最深的“智选车”合作模式下，华为不仅深度介入产品定义与研发流程，还依托自身门店体系进行渠道销售与品牌展示•在这一合作框架中，华为往往处于相对强势的位置，OEM则承担整车制造与生产交付职能，处于相对边缘化的位置HorizonHorizonmomenta•以Momenta、地平线等为代表，不寻求主导产品定义，而是定位为多家OEM的长期技术合作伙伴•通常提供“算法软件”或“芯片+算法”的组合，具备较高的模块化与适配性，可根据不同OEM的产品定位与技术能力进行灵活配置•尤其对于处于转型期的传统OEM，这类企业不仅输出技术方案，更在软件开发体系与AI人才支持方面提供关键补位，有效降低其自主开发自动驾驶系统的门槛与试错成本，加速能力构建进程在上述领先企业背后，是中国庞大的本土供应链提供的坚实基础。发展至供应链不仅能提供车规级芯片、传感器、域控制器等关键硬件，也涌现出具备fIGpl14不同路径选择的原因分析这种分化并非短期策略选择的结果，背后蕴含了更深层的约束，来自组织•智能化虽然已在汽车行业全面渗透，但其本质上仍是互联网文化的•与此同时，人才结构与激励机制的差异进一步放大了这一约束。尽面，双方仍存在显著不匹配。即使成功招聘到相关人才，文化冲突和工作环境进入智能化时代，竞争重心正由制造效率转向以软件与用户体验为核心的构建。对传统OEM而言，这一转型不仅是技术层fIGpl15从产品概念走向市场共识智能座舱L2+自动驾驶73%75%67%49%51一%62%42%32%202020212022202320242025E——城市NOA渗透率——高速NOA渗透率39%2022202320242025E来源：地平线机器人招股书，如祺出行招股书，IGPI分析5-10W10-20W2024年20%7%72%20-40W40W+2025E•高阶自动驾驶功能的销量贡献已不再集中于高端车型。•对比2024年与2025年，自动驾驶相关配置的销量重心明显下移，正加速进入10–20万元这一主流价格区间，成为推动整体渗透率提升的关键来源。fIGpl16技术变革与业态突破仍在加速演进中国汽车行业，SDV发展的几大趋势生成式生成式AI深度嵌入智能座舱•2025年初以来，以DE/EpSeek为代表的大模型技术开始加速向车载场景落地，多家OEM已宣布接入生成式AI能力•尽管其实际性能与交互效果尚需长期验证，但AI大模型的接入，有望推动车载交互从当前较为单一的应答式交互，逐步演进为更自然、更深度的主动交互体验自动驾驶溢出效应：推动硬件体系升级自动驾驶溢出效应：推动硬件体系升级•自动驾驶的演进已不再局限于算法层面，其影响正加速向整车硬件架构外溢•智能底盘、线控转向、线控制动、智能悬架快速发展，普遍在中资OEM下一代旗舰车型中广泛导入•这些硬件能力的强化，使车辆具备更精细的动态控制能力，为自动驾驶系统提供更大的控制自由度与安全冗余空间座舱跨域协同融合：从“独立域”走向“全车协同”座舱跨域协同融合：从“独立域”走向“全车协同”•与智驾、动力、底盘域等的基础功能融合：实现信息状态显示、智能里程管理、静止状态下的空悬调节等•与动力、底盘域实现深度融合：包括驾驶模式联动、动力输出控制等高阶智能功能。•“人车家”生态的加速构建：以华为、小米等为代表的生态型企业，正凭其跨界优势，打通手机、车机、智能家居及云端服务之间的壁垒，建立统一的账号体系，实现“人-车-家”的无缝流转 本章结语P27fIGpl18至此，我们已经大体梳理了2020年以来中国汽车产业的重大变革的脉络。在回顾已发生事实之外，对于产业链上下游企业而言，更值得深思问题或许是：这121•••••3fIGpl19传统E/E架构难以适应汽车智能化新范式分布式架构在过去几十年中因其易于由不同供应商分工开发的优点，成为传统缺陷二：软硬件深度捆绑，OEM严重依赖供应商法触及核心控制逻辑，任何功能修改都必须依赖原供应商分布式架构依赖的CAN总线，带宽仅为500Kbps，而智能每秒就产生约1.6Gbps数据。同时，总线通信矩阵必须预先静态固化，车长度可超5公里，重逾60公斤。不仅推高了材料成本，还增加重量、影响这些弊端是系统性和结构性的，共同构成了汽车产业向下一代演进所必须从分布到集中发，这种“油改电”模式导致算力分散、通信拥堵，难以实现智能化功能。过去：分布式架构•传统燃油车时代的绝对主流。特征是一个功能●对应一个ECU，通过CAN/LIN总线松散连接。其优势在于模块化开发简单，但各ECU间信息无法互相融合共享。随着功能增加，系统复杂度达到临界点，变革已成必然。当前主流：域集中式架构•核心思想是按功能域整合，将分散的ECU功能聚合到几个功能域控制器中，典型包括：动力域、底盘域、车身域、座舱域和自动驾驶域。•目前大多数智能电动车采用的主流架构，为更复杂的软件功能提供了可能。未来主流：中央计算+区域控制架构•中央计算平台：作为最高决策中心，处理所有复杂计算，实现算力的集中和全局共享。•区域控制器：按车辆物理位置（左、右、前、后）设置，负责本区域内的配电、数据网关和简单控制执行，极大简化线束。右前右前左前左后右后终极远景：车云一体/超级计算机•车辆将成移动的超级计算机节点，与云端算力实时协同。车端实时决策，云端负责大规模算法训练和复杂模拟，再通过OTA使车端持续进化。硬件将完全标准化、模块化，汽车彻底成为移动智能空间。传感器动力传感器动力 执行器fIGpl20fIGpl21集中式E/E架构是实现智能化功能的基础在OEM通过智能化功能满足消费者需求的过程中这一现实，倒逼OEM在新一代车型的设计中，跳功能示例传统分布式下的瓶颈集中式（域/中央计算）的优势），迭代，实现“智能监控”互互fIGpl22纯电平台为E/E架构的变革提供"天然土壤"相较于传统燃油车平台，纯电专属平台在动力系统、能量供给、空间布局应控系统可实现1毫难fIGpl23新势力OEM引领，传统巨头追赶(1/2)现“中央计算+区域控制”的架构革新，在智能化竞争中确立底层优势利表现仍取决于企业战略执行、成本控制、规模化能力和商业模式的2025H1•2017年：Architecture2.0，中央+前左右3区域控制（Model3，•2023年：Architecture3.0，中央+左右2区域控制（Cybertruck）(万元/车)制（Mega/i8）3.新势力的科技基因，使其具备更强大、更敏捷的软件开发与定义能力前瞻性、研发投入、市场节奏和消费者真实需求之间找到最佳平衡点势高效转化为用户愿意买单的体验和可持续的利润，fIGpl24新势力OEM引领，传统巨头追赶(2/2)身，需“渐进式”地平衡新技术投入与旧体系的兼容，服务于企业整体求）：预计于2027年成为全集团共）：•2021年：e平台3.0，智驾+座）：VW）：fIGpl25充分挖掘现有架构下智能化潜力技术路径的选择，须服务于企业的整体战略和市场需求，最先进的不一定比亚迪与大众同处“多域架构”阶段，但智能化表现差异巨大，核心在于“软硬件生合力“与”市场需求把握”不同。比亚迪通过垂直整合控制成本、规模销量积累数据、先VW••••世、大陆等tier1供应商，难•覆盖全车，周期45天•智驾依赖Mobileye黑盒，••••••到10万元以内车型fIGpl26架构竞速引领智能化新格局遍采取了跨越式演进策略，实现中央计算+区域控制架构的量产，理想的物理基础：算力高度集中，通信基于千兆以太网，并普遍自研操作系现软硬深度解耦。因此，它们在智能化功能的实现上最为领先和彻底，能全速从分布式升级到域集中式，并规划向中央计算演进。核心优势在于强大合与成本控制能力，以及对中国市场需求的敏捷响应。它们侧重于将已验化功能（如L2+级智驾、基础座舱智能化）以极高的效率流价位车型，实现“技术平权”。然而，由于需兼顾现有产品线，其架3.大众、丰田、福特等外资巨头，正面临“大象转身”挑战。受制于燃油车平台遗处于从分布式向域集中式过渡初期，下一代中央计算架构已多次推迟。同时弱、自动驾驶功能开发缓慢。为破局，外资巨头通常放弃全栈自研，转向外电动化与SDV的冲击P17 本章结语P27fIGpl28在SDV领域，日系OEM的进展已出现滞后•2019•2019前：成立TRI与TRI-AD。目标以此开发开发统一软件平台、车载操作系统与自动驾驶系统•2020：首次公布下一代下一代软件架构Arene，核心构成包含车载操作系统、软件开发工具及车载应用生态•2021-2023：TRI-AD改组为WovenbyToyota，员工规模扩大至约1,800人，并同步启动WovenCity的建设，旨在为未来SDV与自动驾驶技术构建真实的测试与验证环境•2025：首批搭载Arene软件平台的全新一代RAV4车型正式亮相•2025：宣布与Waymo在自动驾驶领域进行合作，加速该领域的布局•虽然很早就开始意识到SDV的重要性，但总体以渐进式的方式推进SDV转型•Gotomarket偏慢是受到关注的课题VW•2020年，大众成立CARIAD。其目标是目标是打造统一软件平台，开发操作系统VW.OS，以支撑集团旗下各品牌未来的SDV架构•2022–2023：投入约270亿欧元用于软件和数字化能力建设，员工人数扩张至约6,000人•2023–2024：多个项目遭遇严重延期，影响新车型的交付进度。更深层的困境是传统OEM与软件公司在组织架构、开发模式与企业文化上的根本性冲突•2025：宣布裁员1,600人（约占员工总数的30%），并转型为集团内部的软件支持组织•转而与Rivan（全球市场）&小鹏（中国）建立合作伙伴关系，共同研发适用于EV的E/E架构与平台•低估了传统OEM在原有组织体系基础上推进软件化转型的难度•复杂度失控、开发延期，被迫转向外部合作fIGpl29前仍处于从传统分布式架构向域集中式架构过渡的阶段。这种基不同OEM在E/E架构领域的进展VW在自动驾驶技术的推进方面，日系OEM同样面力以及真实运营场景，积累了丰富的Know-how。随着AI能力在自动驾驶系统中的自动驾驶学习模式的演进据据•竞争力从数据获取能力，转向数据生成能•高度依赖于真实行驶数据的获取，受限于车队规模、行驶里程力、世界模型复杂度以及AI•高度依赖于真实行驶数据的获取，受限于车队规模、行驶里程•领先的中美OEM，已在此领域积累大量经验相比电动化，在SDV领域的滞后可能更为致命在中国市场，日系OEM因电动化转型相对迟缓现象。但如果将视野放至全球，日系OEM在动、插混到纯电、氢燃料——也可能更适配不同国家在基础设施、政相较于中资高度押注纯电路线的战略选择，哪一种路径最终表现更优，领域快速崛起的诸多优势，会发现其中许多恰恰构成了日本产业体系的短板土市场实现早期规模化。日本企业在融资能力与风险承受能力方面相对总体来看，这些问题并非单一能力的不足，而是涉及人才培养、产业链fIGpl30fIGpl31日本IT人才的缺口估算自动驾驶领域专利数量变化（千件）日本IT人才的缺口估算预计缺口现有人才数预计缺口现有人才数+43.1%+43.1%135.8132.84345-794357.120.011.357.120.011.35