汽车智能化2.0引爆「万亿蛋糕」, 谁在改写游戏规则?

进入2025年，长安、奇瑞、比亚迪等各大主机厂纷纷将智能化推进至全新高度，中国汽车智能化竞争进入了“技术+市场+生态”综合较量阶段。

一方面，各大主机厂全力推进辅助驾驶的规模化普及，掀起了一场关于高阶辅助驾驶的“技术平权”革命。

根据《高工智能汽车研究院》数据显示，2024年1-12月，中国市场(不含进出口)乘用车前装标配（含免费选装促销）NOA交付197.47万辆，同比增长162.31%；到今年1-5月，NOA前装标配搭载量继续保持翻倍增长态势，前装搭载率已经突破了10%。

可以看到，组合辅助驾驶已经进入了NOA爆发窗口期。《高工智能汽车研究院》预计，2025年国内市场乘用车前装标配NOA（领航辅助）将有机会突破20%大关。2026年NOA方案市场规模预计达到350亿元，带动产业链需求规模超千亿元。

另一方面，在AI大模型的加持下，智能座舱汽车座舱正在演变成具备多模态交互、主动智能等特征的AI智能体，由此也推动了AI算力、多模态交互等需求的持续升温。

根据《高工智能汽车研究院》数据显示，今年1-5月，标配30TOPS及以上座舱算力渗透率已经逼近10%大关。预计未来三年，超过50%的搭载率将带来超过1500万套大算力座舱域控增量升级需求。

综合来看，汽车智能化下半场竞争正在全速进行中。在技术与价格的双重博弈下，整车智能已经进入了深度融合和商业落地的关键阶段。

比如舱驾融合领域，根据《高工智能汽车研究院》数据显示，2025年1-5月，舱驾一体（多板多芯方案）配置月均交付逼近10万辆里程碑。性价比/性能更高的单（多）板单芯/多芯方案进入落地元年。

不可否认，2025年将是汽车智能化变革的关键之年。伴随着NOA的爆发、整车电子电器架构的加速升级，传感器、芯片、整车OS等一系列全新的市场机会已经呈现。

与此同时，智能汽车产业的游戏规则开始被改写，行业竞争将从单点技术突破转向全栈能力的较量。届时，汽车产业的整合与淘汰也加速到来。

7月4日，2025高工智能汽车产业峰会在上海隆重开幕。《高工智能汽车研究院》重磅发布了《智能汽车产业市场和技术趋势报告》，深度分析了辅助驾驶、智能座舱、多模交互、传感器、舱驾融合、整车智能等各个领域的市场数据变化以及未来趋势预测。

而在量能动力冠名的《辅助驾驶平权与进阶专场一》演讲中，来自长安汽车、东软集团、蔚来、QNX、商汤绝影、量能动力、理想汽车等企业高层发表了精彩演讲。

其中，长安汽车智驾车端工程业务总监沈小宇发表《长安天枢大模型技术的开发实践与安全思考》的精彩演讲。

长安汽车智驾车端工程业务总监 沈小宇

沈小宇表示，辅助驾驶发展的市场拐点即将到来。一方面是辅助驾驶的技术能力突破的周期在逐步缩短，高端市场辅助驾驶产品从全场景“爱用”正在加速向L3/L4演进；另一方面是技术破局带来了辅助驾驶的加速普及，用户认知和需求快速提升。

不过，不容忽视的是，目前阶段的辅助驾驶系统在复杂路况下仍然存在局限性，同时存在系统边界定义不清晰的问题，而系统设计和人机共驾方面也有很大的优化空间。

2025年2月，长安汽车发布智能化战略“北斗天枢2.0”计划：未来5年累计投入2500亿元，构建以天枢大模型为核心的具身智能架构，实现“智慧大脑”进化。沈小宇介绍，长安汽车将引入具备世界知识的多模态大语言模型，实现拟人的交互智能和进化智能，最终驱动汽车变成看得懂路、听得懂话、能够理解和思考并能持续进化的“数智司机”。

长安天枢大模型是面向具身智能的原生端到端架构，对系统架构、芯片等提出了新的潜在需求。比如功能模块Agent化，汽车架构逐步向跨域融合、高安全、高算力、高带宽等方向演进。

东软集团汽车智能软件事业部CTO李天然发表《AI赋能，驱动汽车产业智能化升级》的精彩演讲。

东软集团汽车智能软件事业部CTO 李天然

李天然表示，汽车产业正在进入AI+汽车时代，车企需要加速整车AI布局以及AI应用的上车，需要在整车架构层面尤其是软件层面构建一个适合AI开发和运行的智能底座。

东软NeuMind赋能体可以集成智能座舱域、辅助驾驶域、车控域等关键模块，具备实现毫秒级实时响应能力，可以将AI转化为可量产的标准化能力，为主机厂提供全栈式智能化解决方案。

基于东软“融智”AI实施框架，东软NeuMind赋能体融合了包括大语言模型在内的多种基础AI模型的智能化能力，支持AI原生开发框架，并可以提供场景化智能服务引擎，并支持个性化用户体验定制。

值得注意的是，东软NeuMind赋能体可以实现“一次开发，全球部署”，帮助国内外汽车品牌打破技术生态壁垒。

蔚来数字架构负责人黄军君发表《整车全域OS，驱动智能汽车从功能叠加到全局进化》的主题演讲。

蔚来数字架构负责人 黄军君

黄军君表示，传统汽车架构已经难以满足智能电动汽车的需求。比如AI大模型参数量非常大，对车端算力和内存要求很高。

去年，蔚来已经面向AI应用推出了整车全域操作系统——Sky OS天枢，包含一个虚拟化平台、4个操作系统内核以及N个中间件工具链等，可以支持辅助驾驶、车控、车联网、智能座舱等各类应用。其中。4个操作系统内核包括SkyOS-L、SkyOS-M、SkyOS-R、SkyOS-C。

与此同时，蔚来还会深入自研芯片的底层软件以及车内的AI原生应用体验等。黄军君表示，蔚来将为神玑芯片提供一整套底层软件的能力，包括仿真、虚拟化、OS、中间件、工具链等。

QNX大中华区首席代表董渊文发表《车规级操作系统-汽车电子软件的基石》的精彩演讲。

QNX大中华区首席代表 董渊文

董渊文表示，伴随着整车电子架构向集中式架构演进，车企对于软件栈需求不断提升，架构的灵活性变得尤其重要。QNX作为一个操作系统平台，致力于提供一个稳定且安全的环境，支持各种AI产品的运行，并且为AI大模型的计算提供支撑。

凭借极致的安全性和可靠性优势，BlackBerry QNX在汽车电子基础软件领域占据了绝对领导地位，QNX已经与全球50+主机厂、270+品牌与车型达成了合作。比如在智能座舱领域，国内外绝大多数的数字座舱量产项目采用了黑莓QNX和QNX虚拟化技术。其中在智能座舱域控制器领域，QNX占据了高达99%的市场份额。

目前，黑莓QNX已经推出了可以满足舱驾一体域控制器落地需求的QNX SDP8.0基础软件开发平台，采用新一代QNX操作系统，可以最大限度低提高芯片性能，为嵌入式计算行业提供一个可扩展的高性能实时操作系统。

商汤绝影高级总监王飞发表《绝影开悟：高质量数据生成筑基辅助驾驶》的精彩演讲。

商汤绝影高级总监 王飞

众所周知，端到端智能辅助驾驶的本质是通过海量的高质量人类驾驶数据，来实现最佳的「模仿」驾驶效果。然而，受限于高质量场景数据的稀缺性和驾驶数据质量的参差不齐等原因，端到端辅助驾驶方案要达到人类驾驶能力的天花板并不容易，动辄千万Clips的高质量数据回流形成了规模门槛。

“高质量数据将成为大模型进一步scaling up的发展阻碍，而合成数据已经成为基础模型厂商补充数据的首选。”王飞提到，世界模型是理解现实世界物理和空间属性动态的生成式 AI 模型，不仅能够高保真地重建并模拟泛化现实物理世界，还可以基于现有场景生成海量、多样化的类似或极端场景数据，极大降低了真实世界数据采集的成本和风险。

基于此，商汤绝影推出了“开悟”世界模型平台。据了解，“开悟”基模型是首个支持高分辨率与稀疏控制的多视驾驶世界模型，同时还是首个支持生成分钟级视频生成的自驾世界模型，通过世界模型生成在线交互的仿真环境，以此进行端到端模型的强化学习训练，可以有效打破数据瓶颈，提升系统性能上限。

量能动力研发总监王卫东发表《创新驱动，量能动力赋能车载T-Box 电池新未来》的精彩演讲。

量能动力研发总监 王卫东

众所周知，车载T-Box作为可深度读取汽车CAN总线数据和私有协议的装置，是智能网联汽车的关键零部件之一。在外部电源断电后，车载T-Box仍然被要求正常运行，例如在车辆发生车祸时的E-Call紧急呼叫功能等，这就要求车载T-Box配备一款安全可靠的备用电池。

王卫东介绍，镍氢电池具备高安全可靠性、循环寿命长、宽温等优势，目前已经被众多T-Box厂商作为最佳的备用电源，市场前景十分广阔。

量能动力基于未来车载T-BOX客户需求开发的宽温软包锂电池在高温70℃放电容量保持率大于90%、低温-30℃放电容量保持率大于70%、循环寿命300周剩余容量大于85%。

理想汽车智能驾驶技术规划总监文治宇发表《VLA：实现自动驾驶物理智能体的阶跃》的精彩演讲。

理想汽车智能驾驶技术规划总监 文治宇

早在2024年，理想汽车就正式推送了端到端+VLM（视觉语言模型）辅助驾驶，真正意义上实现了One Model一体化端到端模型的大规模实践应用，并首次将大模型部署至车端量产芯片。

“虽然借助VLM视觉语言模型，智能辅助驾驶能力实现了飞跃式的进化，但仍然难以与人类沟通以及解决从未遇到过的问题。” 文治宇表示，VLA（视觉语言行动模型）通过3D和2D视觉组合，可以实现类似人类观察世界的方式，从而让AI真正成为司机，成为交通领域的专业生产工具。

很显然，VLA能够再度拉高辅助驾驶的能力上限。对理想汽车而言，未来的VLA就是一个像人类司机一样工作的司机大模型，不仅专业能力大幅提升，还可以破解AI黑盒难题。在理想最新公布的demo视频里，基于 VLA 模型的辅助驾驶系统可以“听懂人话”且“直接执行”，譬如驾驶员可以用语音操控车辆，包括走收费站的人工通道、掉头、靠边停车、停在停车场的 C3 区域等。