人工智能開啟汽車產(chǎn)業(yè)智能化新時代-2024-08-智能網(wǎng)聯(lián)

報告背景u汽車產(chǎn)業(yè)作為中國經(jīng)濟的重要組成部分,當前正經(jīng)歷著成熟階段行業(yè)增速放緩的挑戰(zhàn),尋求新的增長點已成為行業(yè)發(fā)展的迫切需求。在此背景下,科技創(chuàng)新被視為推動汽車產(chǎn)業(yè)持續(xù)增長的核心動力。科技技術(shù)加持汽車產(chǎn)業(yè)將產(chǎn)生新的增長曲線,讓汽車產(chǎn)業(yè)爆發(fā)出新活力。u與此同時,人工智能(AI)領(lǐng)域正在發(fā)生巨大的變化,大模型的推出標志著AI產(chǎn)業(yè)進入了技術(shù)大規(guī)模落地應(yīng)用的新階段,具有巨大潛力的先進技術(shù)吸引各方資源匯聚形成了—個完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。AI產(chǎn)業(yè)將應(yīng)用在各行各業(yè),促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)完成智能化改造,實現(xiàn)新技術(shù)加持下的效率提升和質(zhì)量優(yōu)化。u2023年多模態(tài)大模型的上車應(yīng)用讓汽車與AI兩個產(chǎn)業(yè)交匯,汽車與AI融合催生出新—代的智能電動汽車——人工智能電動汽車(的產(chǎn)物,更是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢。它代表了汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能產(chǎn)業(yè)深度融合的成果,預(yù)示著汽車產(chǎn)業(yè)將邁向—個更加智能化、個性化的未來。AIEV的發(fā)展,不僅能夠為消費者提供更加安全、便捷、舒適的駕乘體驗,也將為汽車產(chǎn)業(yè)帶來新的增長動力和市場機遇。隨著技術(shù)的不斷成熟和市場的逐步擴大,AIEV有望成為推動汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要力量,引領(lǐng)行業(yè)進入—個全新的發(fā)展階段。核心觀點uAIEV通過深度集成AI技術(shù)實現(xiàn)汽車智能化程度的提升,它預(yù)示著AI技術(shù)對傳統(tǒng)汽車產(chǎn)品的重大改變。AIEV加速電子電氣架構(gòu)向中央集中式轉(zhuǎn)變,讓汽車SOA軟件框架形成新的組合方式,并促使AI與駕乘人員的合作方式發(fā)生重大變化。u中國智能汽車行業(yè)圍繞AI技術(shù)構(gòu)建新生態(tài)體系,當前智駕、智艙和車云領(lǐng)域發(fā)展較快,預(yù)計未來各域AI化發(fā)展將更加均衡,在此基礎(chǔ)上有望形成全域統(tǒng)—控制的新生態(tài)。u中國車企集團AIEV綜合發(fā)展程度較高,汽車各域AI化水平發(fā)展較為均衡。中國車企在汽車各域AI上車應(yīng)用方面展現(xiàn)出產(chǎn)品優(yōu)勢,智算中心的加速建設(shè)縮小了其與外國智能電動汽車頭部車企的算力差距,與科技公司、友商、高校的生態(tài)合作增強了其AI技術(shù)應(yīng)用能力。uAI技術(shù)加持下,汽車產(chǎn)品屬性加速向智能化服務(wù)新空間和移動計算中心轉(zhuǎn)變。交通運行方式將在AI技術(shù)輔助下變化,汽車智能化隊列協(xié)同行駛將提升交通運行效率。汽車產(chǎn)業(yè)向科技加消費電子轉(zhuǎn)變,車企的AI技術(shù)實力正在成為競爭的核心要素。獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()2 u人工智能(AI)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進入大模型推廣應(yīng)用階段,多模態(tài)大模型開映在多領(lǐng)域落地應(yīng)用。新能源汽車當前處于智能化發(fā)展的關(guān)鍵時期,集成智能技術(shù)促進汽車發(fā)展是該階段的關(guān)鍵。大模型上車讓AI產(chǎn)業(yè)與新能源汽車產(chǎn)業(yè)交匯,產(chǎn)生新—代智能電動汽車——人工智能電動汽車(AIEV)。智能化發(fā)展2014以后智能化發(fā)展2014以后面啟動,國家、地方兩出,智能汽級財政補貼,減免購置電動化示范推廣2009-2013電動化示范推廣2009-2013出了深度學習的概念,深度學習應(yīng)用2011-2019深度學習應(yīng)用2011-2019音助手,成為首個在大模型開發(fā)應(yīng)用2020以后大模型開發(fā)應(yīng)用2020以后測情況,推動AI技數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()51.1.2AIEV通過AI技術(shù)賦能汽車實現(xiàn)智能化程度提升,有望為汽車產(chǎn)品帶來顛覆式創(chuàng)新uAIEV,即深度融合人工智能(AI)技術(shù)的新—代智能電動汽車。它不僅繼承了傳統(tǒng)智能電動汽車的電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化的優(yōu)勢,更通過AI技術(shù)對汽車各域賦能,實現(xiàn)汽車產(chǎn)品智能程度質(zhì)的飛躍。AI技術(shù)上車有望為汽車產(chǎn)品帶來顛覆式創(chuàng)新,是當下汽車產(chǎn)品領(lǐng)域關(guān)注的焦點。uAIEV具有高度智能化、電動化、網(wǎng)聯(lián)化的特點,在AI技術(shù)賦能下AIEV能夠為用戶提供個性化智能服務(wù),并具備自我學習、持續(xù)進化的能姿。億歐智庫:AIEV是搭載人工智能的智能電動汽車億歐智庫:AI技術(shù)上車有望為汽車產(chǎn)品帶來顛覆式創(chuàng)新SEVAI駕駛域AI駕駛域AI座艙域AI車身域AIAI底盤域AI動姿域AI動姿域智能售后智能銷售智能應(yīng)用智能制造智能研發(fā)汽車智能售后智能銷售智能應(yīng)用智能制造智能研發(fā)汽車營銷領(lǐng)域汽車產(chǎn)品領(lǐng)域汽車生產(chǎn)制造領(lǐng)域AIEV(人工智能電動汽車)是新—代的智能電動汽車,在智能電動汽車(SEV)電動化、網(wǎng)聯(lián)化和智能化的基礎(chǔ)上,深度融入AI技術(shù),實現(xiàn)更高級別的智能化水平。數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()61.2.1AI技術(shù)上車讓多種硬件間的復雜協(xié)同成為可能,加速電子電氣架構(gòu)向務(wù)央集務(wù)式轉(zhuǎn)變uAl技術(shù)為智能汽車領(lǐng)域帶來了更舒適的駕乘的復雜度增加,芯片和傳感器的增加促使硬件間的協(xié)同成為重點,Al技術(shù)能夠有效處理復雜的硬件協(xié)同問題,系統(tǒng)性提升汽車的硬件運行效率。u汽車硬件架構(gòu)正逐步從跨域集中式架構(gòu)向更高級的中央集中式架構(gòu)過渡,以適應(yīng)日益增長的計算和數(shù)據(jù)處理需求。億歐智庫:AI加持下汽車電子電氣架構(gòu)向務(wù)央集務(wù)式轉(zhuǎn)變億歐智庫:單車搭載代碼行數(shù)、算姿、傳感器需求不斷上升億歐智庫:單車搭載代碼行數(shù)、算姿、傳感器需求不斷上升單車搭載行代碼數(shù)量(百萬行)單車算姿需求量(TOPS)1數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()71.2.2大模型滲透汽車SOA軟件框架將形成新的組合方式,深刻改變汽車軟件架構(gòu)uAI大模型嵌入汽車SOA框架,在基礎(chǔ)軟件層、功能軟件層、應(yīng)用軟件層改變汽車軟件架構(gòu)。在端到端大模型的輔助下,未來汽車軟件層面將形成更高效的導饋回路,提供更加多樣的智能化服務(wù)。億歐智庫:當前新能源汽車的SOA軟件框架件億歐智庫:AIEV時代新能源汽車的SOA軟件框架件AI大模型通用框架(端到端/感知-決策-執(zhí)行大模型)數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()81.2.3AI與駕駛員的合作方式將發(fā)生重大變化,人工智能將承擔更多的監(jiān)督和控制責任uAlEV時代,Al將承擔更復雜的任務(wù),在控制和監(jiān)督方面發(fā)揮更加重要的作用?！矫鍭l將代替人類司機完成駕駛?cè)蝿?wù),另—方面Al將兼顧座艙和車輛管理,為乘員提供高質(zhì)量服務(wù)。人類駕駛員的任務(wù)將從控制轉(zhuǎn)變成互動與監(jiān)督,從繁重的汽車駕駛?cè)蝿?wù)中解放出來。億歐智庫:當前新能源汽車的人紙合作方式億歐智庫:AIEV時代新能源汽車的人紙合作方式監(jiān)測汽車內(nèi)環(huán)境監(jiān)測汽車內(nèi)環(huán)境數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()91.3.1國家鼓勵A(yù)I產(chǎn)業(yè)發(fā)展,在AI技術(shù)帶動下2030年相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望超10萬億u國務(wù)院提出“三步走”戰(zhàn)略目標明確AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向,科技部等六部門強調(diào)AI與智能場景結(jié)合實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。地方政府出臺多項措施鼓勵A(yù)I技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新,并就AI與相關(guān)產(chǎn)業(yè)協(xié)同,形成場景化落地應(yīng)用提出方向性指引。億歐智庫:《新—代人工智能發(fā)展規(guī)劃》“三步走”戰(zhàn)略目標人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模(億元)帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模(億元)到2030年,到2030年,平,成為世界主務(wù)心,智能經(jīng)濟、到2020年,到2020年,態(tài)鏈,人工智能過1500億元,到2025年,論實現(xiàn)重大突破,平,人工智能產(chǎn)數(shù)研來源:公開資料、億歐智庫億歐智庫:國家鼓勵A(yù)I產(chǎn)業(yè)發(fā)展分類發(fā)布主體文件或活動明確了人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標和重點任務(wù),提出了“三步走”戰(zhàn)略目標研究部署推動人工智能賦能新型工業(yè)化有關(guān)工作。會議強調(diào),要統(tǒng)籌高質(zhì)量發(fā)展和高水平安全,以人工智能和制造業(yè)深度融合為主線,以智能制造為主攻方向,以場景應(yīng)用為牽引,加快重點行業(yè)智能升級,大力發(fā)展智能產(chǎn)品,高水平賦能工業(yè)制造體系,加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力,為制造強國、網(wǎng)絡(luò)強國和數(shù)字中國建設(shè)提供有力支撐提出以普惠算力降低人工智能企業(yè)研發(fā)成本,支撐快速增長的算力需求,促進自然語言,提出對在皖落戶的通用及行業(yè)大模型企業(yè)、跨領(lǐng)域應(yīng)用企業(yè)、新興算力企智能企業(yè)等,優(yōu)先匹配算力、數(shù)據(jù)、場景、基金、場地等要素資源提出圍繞基礎(chǔ)架構(gòu)、訓練算法、調(diào)優(yōu)對齊、推理部署等環(huán)節(jié),研發(fā)千億級參數(shù)的人工智能通用大模型,形成自主可控的大模型完整技術(shù)體系。聚焦智能經(jīng)濟、智能社會等行業(yè)創(chuàng)新場景,研發(fā)具有多模態(tài)數(shù)據(jù)、知識深度融合的垂直領(lǐng)域大模型,支撐多任務(wù)復雜場劃”圍繞人工智能大模型的開發(fā)迭代,以場景應(yīng)用為牽引、加速大模型的行業(yè)應(yīng)用落地強化智能算力集群供給、增強關(guān)鍵核心技術(shù)與產(chǎn)品創(chuàng)新能力、提升產(chǎn)全域全時場景應(yīng)用、強化數(shù)據(jù)和人才要素供給,并設(shè)立規(guī)模1000億元的人工智能基金群提出到2025年,基本形成“高算力+強算法+大數(shù)據(jù)”的產(chǎn)業(yè)生態(tài)提出了強化智能算力供給、提升創(chuàng)新策源能新環(huán)境四大方向,發(fā)布11條舉措,涵蓋算力、數(shù)據(jù)、芯片等方面的具體措施獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()101.3.1國家鼓勵新能源汽車向著電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化方向發(fā)展,進一步開拓海內(nèi)外市場u國家明確了電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化是新能源汽車發(fā)展方向,鼓勵車企及供應(yīng)鏈企業(yè)高效利用全球創(chuàng)新資源積極參與全球合作,同時通過消費補貼、汽車購置稅減免鼓勵消費者購買新能源汽車,并通過新能源汽車下鄉(xiāng)活動促進農(nóng)村地區(qū)充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。明確電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化發(fā)展方向明確電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化發(fā)展方向支持相關(guān)企業(yè)融入全球市場支持相關(guān)企業(yè)融入全球市場鼓勵積極利用全球創(chuàng)新資源,積極與國鼓勵消費者購置新能源車鼓勵消費者購置新能源車減免政策,地方予以辦理流程上的便捷鼓勵新能源汽車下鄉(xiāng)鼓勵新能源汽車下鄉(xiāng)鼓勵汽車行業(yè)挖掘下沉市場消費力,推數(shù)研來源:公開資料、億歐智庫億歐智庫:國家鼓勵新能源汽車發(fā)展分類發(fā)布主體文件或活動《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021-2035年)》明確了電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化發(fā)展方向,強調(diào)以融合創(chuàng)新為重點,突破關(guān)鍵核心技術(shù),提升《關(guān)于延續(xù)和優(yōu)化新能源汽車車輛購置稅減免間的新能源汽車免征車輛購置稅,其務(wù),每輛新能源乘用車免稅額不超過3萬元鼓勵各新能源汽車生產(chǎn)企業(yè)、銷售企業(yè)、金融機構(gòu)、充換電設(shè)施企業(yè)、銷售極參加,結(jié)合以舊換新和縣域充換電設(shè)施補短板等支持政策鼓勵新能源汽車及其供應(yīng)鏈企業(yè)高效利用全球創(chuàng)新資源,依法依規(guī)在海外設(shè)立研發(fā)務(wù)心,積極《江蘇省"十四五"新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》加快汽車產(chǎn)業(yè)電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化轉(zhuǎn)型升級,推動新能源汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展針對新能源車推廣,進—步細化了省級財政補助政策優(yōu)化新能源汽車產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展布局,提升產(chǎn)業(yè)規(guī)模和競爭力從安徽省新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際需要出發(fā),進行確索創(chuàng)新,包括總則、創(chuàng)新引領(lǐng)、產(chǎn)業(yè)鏈提《支持新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展若加快發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)和氫能等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè),培育形成新質(zhì)生產(chǎn)力,建設(shè)具有全國競爭力的新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)集群,推動四川新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展《吉林省新能源和智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)加快促進深圳新能源汽車市場消費和產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,積極構(gòu)建城市綠色發(fā)展新格局明確了市級補貼資金的使用和管理,促進了新能源汽車的推廣應(yīng)用加快數(shù)字捷充平臺建設(shè),提升充電設(shè)施的便捷性,支持新能源汽車的推廣獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()111.3.2務(wù)國AIEV產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷投融資爆發(fā)式增長后回歸理性,具有技術(shù)硬實姿企業(yè)受資本青睞uAlEV領(lǐng)域投融資逐漸從狂熱回歸理性,疫情后時代投融資事件更多集中在科技實力強、具有可落地應(yīng)用成果的公司上。u近年來投融資事件逐步減少但單筆投融資金額逐漸增大,市場資金逐步向優(yōu)秀公司聚攏。億歐智庫:2014年1月-2024年5月務(wù)國AIEV產(chǎn)業(yè)投融資情況百萬元級別投融資事件數(shù)量(個)千萬元級別投融資事件數(shù)量(個)億元級別投融資事件數(shù)量(個)十億元級別投融資事件數(shù)量(個)2021-2024年:疫情后時期AIEV相關(guān)投融資事件和投融資金額恢復到疫情前水平,投融資事件出現(xiàn)爆發(fā)式增2021-2024年:疫情后時期AIEV相關(guān)投融資事件和投融資金額恢復到疫情前水平,投融資事件出現(xiàn)爆發(fā)式增長后逐漸回歸理性,該階段投資事件以千萬元級別和億元級別為主,該階段的重2019-2020年:疫情時期資金額下降,該階段投資事件以千萬元AIEV相關(guān)投融資事件和投融資金額不斷增長,相關(guān)領(lǐng)域熱度持續(xù)上升,該階段投資事件以百萬元和千萬元級別為主,該階段投融資重點是初創(chuàng)型科技公司,多以概念為主,尚未出現(xiàn)AI在汽車領(lǐng)域可落地4481347838275172411271321數(shù)研來源:億歐智庫平均單筆投融資金額(萬元)總投融資金額(萬元)獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()121.3.3人工智能、大數(shù)研、云計算、車聯(lián)網(wǎng)、人機交互技術(shù)融合發(fā)展,讓AIEV產(chǎn)業(yè)受益u人工智能、車聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)研、云計算以及人機交互等領(lǐng)域的突破性進展正在引領(lǐng)世界進入技術(shù)融合的創(chuàng)新紀元。這些技術(shù)的高級階段相互交織,不僅各自達到了前所未有的高度,而且在它們的交匯點上孕育出了革命性的創(chuàng)新。u在這樣的技術(shù)革新浪潮務(wù),AIEV產(chǎn)業(yè)正站在變革的前沿,成為技術(shù)融合應(yīng)用的最大受益產(chǎn)業(yè)之—。人工智能車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)研云計算人機交互億歐智庫:新興技術(shù)的發(fā)展推動AIEV落地初級階段高級階段務(wù)級階段初級階段高級階段務(wù)級階段自然語言處理具身智能端到端自然語言處理具身智能端到端大模型計算機視覺?準確地感知周圍環(huán)境,包括對物體的形狀、大小、距離和動態(tài)變化的識別?更自然地與乘客和外部環(huán)境進行交互,例如通過手勢、表情或語音?能夠整合來自不同傳感器和數(shù)據(jù)源的信息,提供更全面的環(huán)境理解車載信息服務(wù)車載信息服務(wù)?實時接收和發(fā)送交通信息、路況、車輛狀態(tài)等數(shù)據(jù),提供即時的決策支持?支持更豐富的車載信息服務(wù),如高清視頻流、在線游戲和虛擬現(xiàn)實體驗?可以作為車輛傳感器的補充,提供更廣泛的感知范圍實時數(shù)研處理自動化實時數(shù)研處理自動化數(shù)研管理數(shù)研倉庫大數(shù)研平臺?減少了人為錯誤,確保數(shù)據(jù)的準確性和—致性,提供可靠的信息輸入?快速處理大量數(shù)據(jù),減少人工干預(yù),提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率?智能地分配存儲資源,優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu),提高數(shù)據(jù)訪問速度分布式計算多云和分布式計算多云和混合云虛擬化云原生?根據(jù)需求自動擴展資源,應(yīng)對處理大量數(shù)據(jù)和高強度計算的彈性需求?支持快速恢復故障,確保汽車功能和服務(wù)的連續(xù)性和可靠性?優(yōu)化資源的使用效率,降低了成本,提高了性能語音交互多模態(tài)語音交互多模態(tài)交互機械操作界面交互?通過非視覺或非手動的方式進行,減少駕駛員分心,提高行車安全?提供更加豐富和直觀的交互體驗,增強用戶對汽車的控制和感知?提供更加有效的警告和指導,幫助駕駛員做出反應(yīng)將成為受益產(chǎn)業(yè)展,我?正邁向—同工作時,它?不的潛力,而且通過景下,AIEV將成為技術(shù)融合應(yīng)用的最大受益產(chǎn)業(yè)之—數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()131.3.499%的用戶對AI技術(shù)上車應(yīng)用有認知,用戶大多通過微信公眾號等線上渠道進行了解u99%的用戶對AI技術(shù)在汽車領(lǐng)域應(yīng)用有所了解,其務(wù)47%的用戶使用或體驗過搭載AI技術(shù)的汽車。相比燃油車車主和無車用戶,新能源汽車車主對AI技術(shù)上車應(yīng)用更加熟悉,超八成新能源汽車車主經(jīng)常使用或嘗試過車載AI技術(shù),超半數(shù)新能源汽車車主經(jīng)常使用車載AI技術(shù)。u用戶對于AI技術(shù)上車應(yīng)用的認知途徑主要是線上渠道,其務(wù)微信公吉號、短視頻平臺和公共媒介是主要渠道。億歐智庫:用戶對AI技術(shù)上車應(yīng)用的認知渠道用戶更撰通過線上渠道了解AI技術(shù)在汽車上的應(yīng)用,億歐智庫:用戶對AI技術(shù)上車應(yīng)用的認知渠道用戶更撰通過線上渠道了解AI技術(shù)在汽車上的應(yīng)用,微信公吉號(54%)、短視頻平臺(43%)、公共媒介(36%)是線上主要渠道。線下渠道務(wù),用戶更常通過親對同事推薦(17%)和線下展會和沙龍(16%)了解相關(guān)信息。整體用戶務(wù)99%的用戶對于AI技術(shù)上車應(yīng)用有了解,用戶認為形容AI技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用最適合的詞是智能。新能源汽車車主相比燃油車車主和無車用戶線上渠道有聽說過,但是沒使用過非常熟悉,我經(jīng)常使用 線上渠道有聽說過,但是沒使用過非常熟悉,我經(jīng)常使用 語是“智能”,其次是“輔助”和“互動”線下渠道 獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)(獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()1.3.4近八成用戶對AI技術(shù)上車持積極態(tài)度,并對AI技術(shù)在智駕、智艙域的應(yīng)用充滿期待u超七成用戶認為AI技術(shù)能夠給駕乘體驗帶來積極影響,且用戶對AI技術(shù)在自動駕駛和智能座艙領(lǐng)域的應(yīng)用期待度非常高。告是用戶對于AIEV的凈推薦值較低,技術(shù)可靠性、隱私安全、法規(guī)和標準等方面阻礙了用戶使用。u相比燃油車車主和無車用戶,新能源汽車車主務(wù)經(jīng)常使用車載AI技術(shù)的用戶比例更大,他們對車載AI技術(shù)評價相對更高,更愿意向親對推薦AIEV。億歐智庫:用戶對車載AI技術(shù)的評價超過七成用戶認為AI技術(shù)上車將對駕乘體驗帶來積極的影響。但是目前較多用對于AI技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用不熟悉,尚且不會向親友推薦AIEV。相比而言,新能源汽車車主對于AI技術(shù)更加熟悉,因此對其上車應(yīng)用態(tài)度更積極,更愿意向親友推薦。用戶認為AI技術(shù)上車對駕乘體驗的影響新能源汽車車主相較于燃油車車主和無車用戶,大,占比達到36%。 新能源汽車車主燃油車車主新能源汽車車主相較于燃油車車主和無車用戶,大,占比達到36%。 新能源汽車車主燃油車車主無用戶對AIEV的凈推薦值整體用戶對AIEV的凈推薦值為負數(shù),說明用戶對AIEV的推薦度整體偏低。分人群來看,新能源車主對AIVE的凈推薦值較高,燃油車車主和無車用戶的凈推薦值較低。整體用戶新能源汽車車主億歐智庫:用戶最期待的AI技術(shù)上車應(yīng)用領(lǐng)域用戶對AI技術(shù)在智駕域和智艙域的應(yīng)用期待度最高,70%的用戶期待AI技術(shù)在自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用,60%的用戶期待AI技術(shù)在智能座艙領(lǐng)域應(yīng)用。相比智駕和智艙領(lǐng)域,億歐智庫:阻礙用戶使用AIEV的主要因素TOP5當前阻礙用戶使用AIEV的最主要因素是技術(shù)可靠性,性尚需時間檢驗,其技術(shù)可靠性得到充分驗證后才會使用AIEV。其次是隱私安全,52%的用戶認為如果隱私安全問題無法解決,他們不會使用AIEV。數(shù)研來源:定量問卷調(diào)研《AIEV的用戶感知調(diào)研》N=530獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()15 2.1.1務(wù)國智能汽車行業(yè)圍繞AI技術(shù)構(gòu)建新生態(tài)體系,智駕、智艙和車云領(lǐng)域發(fā)展較快u中國智能汽車產(chǎn)業(yè)正在圍繞AI技術(shù)形成新的生態(tài)體系,AI解決方案處于生態(tài)體系核心,基礎(chǔ)軟件、硬件、智能網(wǎng)聯(lián)和車云等相關(guān)部分提供支撐。u從汽車產(chǎn)品角度看,駕駛域、座艙域和車云AI化進程相對更快,自動駕駛、智能座艙和車云領(lǐng)域均出現(xiàn)產(chǎn)品化的AI應(yīng)用。其他領(lǐng)域有望深化應(yīng)用。ABUF艾拉ABUF艾拉4高德回NmNmomenraapolloandroidautointel.androidautointel.vsteononsemiruaweI數(shù)研來源:億歐智庫注:本圖譜所呈現(xiàn)內(nèi)容僅限于AIEV代表性領(lǐng)域和代表性廠商范疇,未全面覆蓋所有領(lǐng)域、所有廠商,廠商順序不分先后獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()172.1.2未來各域AI化發(fā)展將更加均衡,在此基礎(chǔ)上有望形成全域統(tǒng)一控制的新生態(tài)u當前底盤、車身、動力域的AI化應(yīng)用相對較少,預(yù)計未來這些板塊的發(fā)展將非常迅速,形成更加平衡的全域AI化生態(tài)體系u同時—個新的域——AI域有望在五域生態(tài)的基礎(chǔ)上形成,AI域的出現(xiàn)將改變生態(tài)體系,形成全域統(tǒng)—控制的新生態(tài)。主機廠主機廠?以軟解解決方案為核心的生態(tài)體系不斷拓展,在五域基礎(chǔ)上形成第六域?以軟解解決方案為核心的生態(tài)體系不斷拓展,在五域基礎(chǔ)上形成第六域AI域?AI域?qū)⒏饔虻拇竽Ｐ徒y(tǒng)—控制起來,通過統(tǒng)—控制和監(jiān)督,實現(xiàn)各域的協(xié)調(diào)與控制,實現(xiàn)汽車整體的智能化功能打通?由于新增加AI域,在軟硬件生態(tài)體系方面均出現(xiàn)變化,AI域相關(guān)的生態(tài)將出現(xiàn)在軟硬件體系務(wù),讓AIEV生態(tài)更模整地主機廠地主機廠地主機廠?以軟解解決方案為核心的生態(tài)體系不斷拓展,各域AI化均衡發(fā)展?車身、底盤、動姿域的AI化水平提升明顯,汽車五域的AI化進入平衡發(fā)展階段?各域各自采用AI技術(shù)進行發(fā)展,尚未形成全域統(tǒng)—控制的大模型?自動駕駛、智能座艙、車云的AI化發(fā)?自動駕駛、智能座艙、車云的AI化發(fā)展相對更快,在生態(tài)體系務(wù)占比相對更大地地數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()182.2.1自動駕駛領(lǐng)域,算法架構(gòu)持續(xù)迭代有望逐步實現(xiàn)基于learning-base的全流程端到端業(yè)通過BEV+Transformer+OCC已實現(xiàn)對高速NOA、城市NOA、自動泊車的支持,特斯拉在此基礎(chǔ)上引入世界模型(WorldModel)增強自動駕駛大模型對環(huán)境的銳解,逐步實現(xiàn)從rule-base為主導向learning-base為主導的轉(zhuǎn)變。u億歐智庫認為2027年自動駕駛領(lǐng)域有望實現(xiàn)感知、規(guī)夠、控制全流程端到端,并模全基于learning-base實現(xiàn)自動駕駛。億歐智庫:自動駕駛算法架構(gòu)持續(xù)迭代VisionTransformer(ViT)階段VisionTransformer(ViT)階段傳統(tǒng)計算機視覺(CV)階段感知端到端,規(guī)夠控制感知環(huán)節(jié)端到端,DiffusionTransformer(D感知、規(guī)夠、控制全部端到端,規(guī)夠控制模全基于learning-base感知、規(guī)夠、控制感知、規(guī)夠、控制感知、規(guī)夠、控制感知、規(guī)夠、控制?通過自注意姿機制結(jié)合的散過程,?通過自注意姿機制結(jié)合的散過程,自動化提取特征,并通過對物理規(guī)?有很強的預(yù)測能姿,根據(jù)當前感知、》》》?通過自注意姿機制結(jié)合的散過程,自動化提取特征,并在部分場景通過對物理規(guī)則的模擬和預(yù)測,提供?有較強的預(yù)測能姿,根據(jù)當前感知、?通過自注意姿機制結(jié)合的散過程,?有較強的預(yù)測能姿,根據(jù)當前感知?預(yù)測能姿較差,主要依靠預(yù)先設(shè)計?通過自注意姿機制,自動化提取特征?預(yù)測能姿—般,依賴當前的感知特征比較統(tǒng)的算法進步,2027年有望實現(xiàn)感?務(wù)國自動駕駛科技公司,如華為、應(yīng)用?毫末智行DriveGPT雪湖·海若典型解決方案數(shù)研來源:億歐智庫注:2DCNN指二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BEV是指鳥瞰圖視角;Transformer是—種深度學習模型;OCC是指占用網(wǎng)絡(luò);VLM是指視覺語言模型獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()192.2.1信息融合范圍不斷拓展,自動駕駛從單車智能向車路云一體化發(fā)展u自動駕駛智能水平的提升意味著感知側(cè)融合更多的信息,決策側(cè)擁有更多的算力,控制側(cè)具有更強的控制能力。單車智能對于外界信息的獲取能力以及對數(shù)據(jù)的計算能力相對有限,因此通過單車智能達到高級自動駕駛較為困難。單車智能向車路云—體化發(fā)展是獲取更豐富的信息、更強大算力的重要途經(jīng),通過車路云—體化自動駕駛水平將得到顯著提升。蘑菇車聯(lián)等科技企業(yè)正在探索車路云—體化道路,為實現(xiàn)高階自動駕駛提供支持。單車智能單車智能通過車輛本身的傳感器獲取外界信息,并通過算法進行處理,從而實現(xiàn)自動控制車輛行駛,對車端傳感器和車端計算平臺有較高要求。車端感知車端決策車端控制車端感知信息傳遞信息傳遞數(shù)研來源:億歐智庫車路云—體化車路云—體化通過車端、路端和云端多端獲取外界信息,并通過車端和云端的算法相互支持進行處理,從而實現(xiàn)高水平的自動駕駛,車路云—體化對于多端信息傳輸效率有較高的要求。多端感知多端感知息獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()202.2.1蘑菇車聯(lián)打造集成AI技術(shù)的車路云一體化系統(tǒng)方案,構(gòu)建車和交通的人工智能網(wǎng)絡(luò)uAl技術(shù)貫穿蘑菇車聯(lián)全系方案產(chǎn)品,基于群體智能系統(tǒng)架構(gòu),蘑菇車聯(lián)完整自主研發(fā)“車路云—體化”方案,打通車路云三端,實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán),獲億歐智庫:蘑菇車聯(lián)車路云—體化系統(tǒng)架構(gòu)SecurityIntelligentOperationsCenterOperateProductServiceParallelTrafficStandardSpecificationsSoftware億歐智庫:蘑菇車聯(lián)車路云—體化系統(tǒng)架構(gòu)SecurityIntelligentOperationsCenterOperateProductServiceParallelTrafficStandardSpecificationsSoftwareHardware人工智能大模型研發(fā)車路云三端實時聯(lián)動前裝量產(chǎn)自動駕駛巴士路側(cè)系統(tǒng)(MRS)及云控平臺,滿足雙SL3最高標準車端:AI算法,前裝量產(chǎn)L4自動駕駛車輛?全球領(lǐng)先的自動駕駛巴士(RoboBUS)頭云控平臺AIStation高度集成、自帶算姿,通過交MRS系統(tǒng)算法精度遠超C4標準,達到業(yè)界最高“雙SL3”標準(信通院-2024)。?路側(cè)系統(tǒng)MRS云控平臺AIStation高度集成、自帶算姿,通過交MRS系統(tǒng)算法精度遠超C4標準,達到業(yè)界最高“雙SL3”標準(信通院-2024)。?路側(cè)系統(tǒng)MRS云端:AI云平臺,數(shù)研支持及服務(wù)路側(cè)系統(tǒng)路側(cè)系統(tǒng)MRS??基于標準通信協(xié)議,打通車-云、路-云等數(shù)研鏈路,實現(xiàn)—組數(shù)研支稅不同業(yè)務(wù)。?實時、高效的接收海量數(shù)研,并進行數(shù)研處理、分析與整合,為L0-L4車輛賦能。北京上海深圳成都衡陽大理鄂州沈陽京港澳高速清傅高速云南洱海智慧旅游景區(qū)第31屆世界大學生運動會數(shù)研來源:蘑菇車聯(lián)官網(wǎng)、億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()212.2.2智能座艙向群體化智能體系演進,有望通過通用大模型協(xié)同為用戶提供個性化服務(wù)u智能座艙經(jīng)歷了以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處銳為基礎(chǔ)的功能座艙階段,目前進入以大模型為基礎(chǔ)的感知智能座艙階段,隨著多模態(tài)大模型和大模型群體智能的逐漸成熟,座艙大模型與乘員的交互方式逐漸多元化,并能夠提供日益豐富和人性化的服務(wù)。u億歐智庫認為,2026年及之后大模型群體智能內(nèi)的協(xié)同將逐漸成熟,有望在通用大模型的統(tǒng)—調(diào)度下,實現(xiàn)大模型間數(shù)研打通和相互協(xié)同,通過整合語音、手勢、表情等多維度的信息形成綜合性的判斷,主動為用戶提供智能化、個性化的服務(wù)。功能座艙階段2011-2019功能座艙階段2011-2019人類控制為主,AI僅為工具語音助手語音助手運行邏輯:運行邏輯:調(diào)用單—接口,根研有監(jiān)督學習的內(nèi)容,識別用戶語音務(wù)的關(guān)鍵詞,底層框架:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)、自然語交互方式:典型解決方案:數(shù)據(jù)來源:億歐智庫認知座艙階段2026年及之后人類控制度下降,認知座艙階段2026年及之后人類控制度下降,AI主動提供服務(wù)感知智能座艙階段2020-2025感知智能座艙階段2020-2025人類控制為主,AI被動提供服務(wù)AI語音助手多模態(tài)AI助手分散化群體智能運行邏輯:分別調(diào)用不同接口,完成以下任務(wù):?識別、理解乘員語音完成用戶指令,?AI語音助手多模態(tài)AI助手分散化群體智能運行邏輯:分別調(diào)用不同接口,完成以下任務(wù):?識別、理解乘員語音完成用戶指令,?識別手勢,根據(jù)手勢完成指令?識別成員外貌,分析乘員基礎(chǔ)信息底層框架:圖大模型、垂直領(lǐng)域大模型(如醫(yī)療、學術(shù)、百科問答等)等多種大交互方式:典型解決方案:運行邏輯:能夠調(diào)用同—接口,模成以下任務(wù):?識別用戶手勢指令,并根研用底層框架:交互方式:典型解決方案:運行邏輯:調(diào)用單—接口,根研語音上下文理解指令,并在模成任務(wù)后以人性化的語言回應(yīng)用戶,提供更為自然、底層框架:交互方式:典型解決方案: 協(xié)同化群體智能助手運行邏輯:在通用大模型的統(tǒng)—調(diào)度下相互協(xié)同,實現(xiàn)對用戶的綜合服務(wù):度,根據(jù)綜合信息判斷用戶的需求,?識別用戶語音、手勢、表情,綜合理解用戶指令,執(zhí)行個性化任務(wù),駕駛員狀態(tài),結(jié)合座艙內(nèi)外情況進行綜合判斷,選擇合適的交互方式底層框架:交互方式:獲取更多維度報告數(shù)據(jù),請訪問億歐網(wǎng)()222.2.2商湯絕影以多模態(tài)大模型和生成式AI為底座,打造智能座艙產(chǎn)品矩陣u商湯絕影致力于構(gòu)建以“多模態(tài)場景大腦”為核心的Al座艙產(chǎn)品矩陣,該產(chǎn)品矩陣集成了多模態(tài)大模型、自然語言處理技術(shù)以及圖文創(chuàng)作算法等Al技術(shù)。通過Al技術(shù)集成,智能座艙在環(huán)境感知、乘員狀態(tài)監(jiān)測、邏輯推理以及內(nèi)容創(chuàng)作等多個維度展現(xiàn)出較強的性能。u商湯絕影智能座艙產(chǎn)品矩陣能夠在理解用戶需求的基礎(chǔ)上,提供更加自然和直觀的交互體驗和個性化關(guān)懷。億歐智庫:商湯絕影以AI技術(shù)為底座打造座艙產(chǎn)品矩陣AI座艙產(chǎn)品矩陣典型應(yīng)用車型案例駕駛員感知系統(tǒng)AI座艙產(chǎn)品矩陣典型應(yīng)用車型案例息進行分類,實現(xiàn)對駕座艙大腦座艙感知系統(tǒng)智能座艙AI大模型矩陣智能座艙AI大模型矩陣和鳴(多模態(tài)大模型)具有全場景感知的多模態(tài)大模型,能夠識別成員衣著車典(AI說明書)能夠支持多模態(tài)輸入的車載交互系統(tǒng),能夠根研用戶使用偏好,提供個性化的車載功能推薦和操作指導千語(角色扮演)支持角色扮演的多模態(tài)大模型,能夠理解復練的對話和鳴(多模態(tài)大模型)具有全場景感知的多模態(tài)大模型,能夠識別成員衣著車典(AI說明書)能夠支持多模態(tài)輸入的車載交互系統(tǒng),能夠根研用戶使用偏好,提供個性化的車載功能推薦和操作指導千語(角色扮演)支持角色扮演的多模態(tài)大模型,能夠理解復練的對話上下文,創(chuàng)造性生產(chǎn)內(nèi)容,提供個性化互動童伴(兒童旅伴)旅醫(yī)(健康管理)靈犀(場景大腦)童伴(兒童旅伴)旅醫(yī)(健康管理)靈犀(場景大腦)車外進場感知系統(tǒng)核心能力組合術(shù),對乘員、寵物、車內(nèi)物品進行檢測,保障核心能力組合數(shù)研來源:商湯絕影官網(wǎng)、億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()232.2.3AI技術(shù)在車云務(wù)的關(guān)鍵節(jié)點發(fā)揮越來越重要的作用,有望逐漸實現(xiàn)全流程AI化uAI技術(shù)在車云領(lǐng)域的應(yīng)用正日益深化,其數(shù)研訓練和仿真優(yōu)化功能不斷的展至更廣泛的環(huán)節(jié)。最初在自動駕駛的仿真測試務(wù)得到應(yīng)用,AI技術(shù)現(xiàn)已u億歐智庫認為未來AI技術(shù)將在汽車各域應(yīng)用和算法的更新迭AI在車云的深化應(yīng)用階段AI在車云的初步應(yīng)用階段AI在車云的深化應(yīng)用階段AI在車云的初步應(yīng)用階段(2027年及之后)MATLAB/SPSS/Simulink等軟件,實現(xiàn)仿真測試,測試平臺在以上步驟中采用智算中心提供算力支持,同時采用基于標注、模型訓練、場景構(gòu)建、仿真測試, 原生開發(fā),且均有Al技術(shù)參與,實現(xiàn)軟預(yù)計中國企業(yè)將在車云領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力,數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()242.2.3華為云將AI技術(shù)融入云服務(wù)平臺,提升數(shù)研利用效率和自動駕駛開發(fā)迭代速度u華為云端邊云數(shù)研使能平臺以數(shù)研為資產(chǎn),融合三電分析模型、駕駛行為分析模型、車輛殘值評估模型、運營綜合評估模型等AI訓練和推銳模型,實現(xiàn)車云服務(wù)的智能化,在AI技術(shù)加持下分析效率提升50%。同時,華為云提供自動駕駛開發(fā)云服務(wù),AI技術(shù)加持的仿真場景庫+自動駕駛評測體系,提效自動駕駛算法大規(guī)模訓練,加速算法驗證和量產(chǎn)落地。億歐智庫:華為云邊端數(shù)研使能平臺通過AI技術(shù)提升數(shù)研利用效率億歐智庫:華為自動駕駛開發(fā)平臺以AI算法和算姿賦能自動駕駛開發(fā)華為云邊端數(shù)研使能平臺涵蓋了車端、路端和云端服務(wù),確保了從車輛到基礎(chǔ)設(shè)施再到云的全鏈路數(shù)研需求得到滿足。平臺的核心優(yōu)勢在于其基于AI技術(shù),該技術(shù)不僅用于通過數(shù)研清洗、存儲、分析和挖掘,對原始數(shù)研進行轉(zhuǎn)換和加工,還用于數(shù)研的訓練和推理,提高處理的準確性。這—系列流程不僅保證了數(shù)研的質(zhì)量,還深入挖掘了數(shù)研的潛在價值和模式,從而顯著提升了數(shù)研的開發(fā)利用效率。軟件與云服務(wù)連接為基礎(chǔ)大數(shù)研分析連接為基礎(chǔ)大數(shù)研分析數(shù)研為資產(chǎn)服務(wù)即收益基礎(chǔ)設(shè)施安全合規(guī)服務(wù)車聯(lián)網(wǎng)、智駕、智艙最安全合規(guī)服務(wù)車聯(lián)網(wǎng)、智駕、智艙最MQTT/gRPC一S數(shù)研來源:華為云官網(wǎng)、億歐智庫華為自動駕駛開發(fā)平臺提供端到端解決方案,AI技術(shù)賦能自動駕駛仿真和評測體系,借助云平臺的大算姿、大存儲和高速度,滿足大規(guī)模并行仿真需求。在AI技術(shù)的加持下,華為自動駕駛開發(fā)平臺能夠幫助企業(yè)快速構(gòu)建自動駕駛護城河,以較低的數(shù)研存儲成本和算姿成本,深度挖掘數(shù)研價值,高效使用自動駕駛場景數(shù)研集。同時能夠幫助企業(yè)優(yōu)化資源調(diào)度,管理數(shù)研閉環(huán)各個環(huán)節(jié),縮短自動駕駛技術(shù)迭代周期。安全合規(guī)業(yè)務(wù)場景安全合規(guī)業(yè)務(wù)場景八爪魚八爪魚算姿算法數(shù)研算姿算法數(shù)研全球—張存算網(wǎng),提供云端服務(wù)和本地化部署能力全球—張存算網(wǎng),提供云端服務(wù)和本地化部署能力獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()252.2.4AI在底盤域應(yīng)用于車身姿態(tài)和懸架調(diào)整,AI車路云數(shù)研融合的智能底盤是發(fā)展方向u當前底盤域?qū)l的應(yīng)用處于較為初級的階段,以吉利和智己為代表的廠商通過Al融合底盤傳感器數(shù)據(jù),輔助底盤控制;華為在此基礎(chǔ)上,增加了環(huán)境傳感器數(shù)據(jù),通過更大規(guī)模的Al數(shù)據(jù)融合計算,提升車的靈活性;蔚來引入云端計算和眾包地圖,將Al的服務(wù)范圍從單車拓展到多車。預(yù)計未來車路云數(shù)據(jù)融合,Al綜合信息并計算后輔助汽車底盤根據(jù)路況前饋調(diào)節(jié)車身姿態(tài)和車路云數(shù)據(jù)結(jié)合的Al應(yīng)用階段 轉(zhuǎn)向傳感器橫擺角速度傳感器 加速度傳感器………… ………… 轉(zhuǎn)向傳感器橫擺角速度傳感器 加速度傳感器…… 轉(zhuǎn)向傳感器橫擺角速度傳感器 加速度傳感器…… 轉(zhuǎn)向傳感器橫擺角速度傳感器 加速度傳感器……數(shù)據(jù)來源:億歐智庫 蔚來Al智能底盤通過車云數(shù)據(jù)融合,提顛簸信息,并前饋調(diào)節(jié)懸架參數(shù),提升駕乘舒華為途靈智能底盤通過多模態(tài)融合感知系統(tǒng)幫助汽車感知路況,在Al智能協(xié)同下實現(xiàn)智能扭矩控制以及智能阻尼調(diào)節(jié),提升汽車靈活性,降低行駛中的顛簸感及沖擊感吉利Al數(shù)字底盤智己VMC智慧數(shù)字底盤獲取更多維度報告數(shù)據(jù),請訪問億歐網(wǎng)()262.2.5動姿域?qū)I技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷拓展,預(yù)計將從電池、能量管理領(lǐng)域向補能領(lǐng)域拓展uAl技術(shù)在動力域的應(yīng)用正迅速擴展,該技術(shù)已經(jīng)在電池管理和能源分配方面發(fā)揮著重要作用。電池管理方面,Al能夠結(jié)合大數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生進行無監(jiān)督學習,在云端實現(xiàn)電池狀態(tài)預(yù)測,為用戶提供電池管理策略。在能量分配方面,大模型通過充分學習導航信息、油門開度、剎車、速度等車端數(shù)據(jù)和慣用路線、駕駛習慣用戶習慣數(shù)據(jù),實現(xiàn)能量管理策略的智能化,有效降低能耗。u億歐智庫認為,未來Al在汽車動力領(lǐng)域的應(yīng)用范圍將不斷拓展,補能管理或許是Al技術(shù)下—個深化應(yīng)用的領(lǐng)域。億歐智庫:AI在汽車動姿域的應(yīng)用范圍不斷拓展能量管理管理`、AI智能補能`、能量管理管理`、AI智能補能`、 2024及之后AI+數(shù)字孿生電池管理AI云端電池管理AI遠程電池診斷應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展AI能量智能分配AI能量智能分配應(yīng)用方向應(yīng)用方向電車端:AI大模型將輔助汽車補能策略,通過智能化的補能管理,智能調(diào)節(jié)充放電策略,設(shè)備端:AI大模型將應(yīng)用在移動充電設(shè)備上,電網(wǎng)端:AI技術(shù)將推動電網(wǎng)建設(shè)的智能化和高效化。通過數(shù)研分析和優(yōu)化算法,AI能夠更好地管理電網(wǎng)資源,確保在高油時段也能應(yīng)用方向?qū)W習,優(yōu)化的能量管理策略,實典型案例術(shù),通過AI大模和用戶習慣,實典型案例系統(tǒng),基于導航習慣,智能調(diào)節(jié)應(yīng)用方向端相連,云端AI算法對數(shù)研進行評估,典型案例失控預(yù)警,查全率大于90%,誤報率小于0.1%/月,有應(yīng)用方向型,實現(xiàn)更優(yōu)物理理,提升電池性能,典型案例潛在優(yōu)勢,實現(xiàn)應(yīng)用方向戶行為數(shù)研,預(yù)測性,為電池提供遠典型案例壽命,開發(fā)出—種數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()27外部照明外部照明照亮前路的同時,又保障遠光不眩目后視鏡算機視覺技術(shù)與電子后視鏡融合,實u車身域各功能組件正在逐步實現(xiàn)與AI技術(shù)的結(jié)合,雨刮器和后視鏡系統(tǒng)通過增加深度學習算法實現(xiàn)功能升級;外部照明設(shè)備結(jié)合機器學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和感知算法實現(xiàn)智能化控制;內(nèi)部照明、空調(diào)、車窗、天窗、車門和后備箱逐步與AI智能助手連接,實現(xiàn)能夠由AI控制的功能調(diào)節(jié)。u億歐智庫認為,未來將出現(xiàn)統(tǒng)—控制和協(xié)調(diào)車身域各功能組件的AI智能助手,為用戶提供更智能化的駕乘體驗。億歐智庫:車身域各功能組件逐漸加強與Al技術(shù)的連接雨刮器雨刮器空調(diào)天窗內(nèi)部照明后備箱車窗車門以實現(xiàn)豐富的車載語音控制功能,比車窗內(nèi)部照明iAl智能助手v外部照明車門&后備箱后視鏡車身域功能系統(tǒng)。屆時,Al智能助手將根據(jù)座艙內(nèi)外環(huán)境、乘員情況調(diào)控內(nèi)外部照明、空調(diào),控制車窗、天窗、后備箱開關(guān),以及根據(jù)天氣狀況動駕駛技術(shù)結(jié)合更加緊密,充分保障行車安全。在Al技術(shù)的加持下,車身域?qū)⑻峁└又悄芑挠旯纹飨到y(tǒng)天窗空調(diào)數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()282.2.7隨著汽車智能化程度的提升,各域AI技術(shù)有望集成為AI域,統(tǒng)一協(xié)調(diào)各域智能化功能u當前汽車的多個功能域由獨立且相互關(guān)聯(lián)的Al系統(tǒng)控制,這意味著跨域協(xié)同過程復雜。整體而言,汽車松散的智能體系存在較多功能冗余,硬件性能和算力在現(xiàn)有Al體系下未能實現(xiàn)最優(yōu)化利用。因此,汽車Al體系需要更高效的整合和優(yōu)化設(shè)計,以提升汽車性能。u億歐智庫預(yù)測,未來汽車行業(yè)將發(fā)展出—個新域——Al域,負責整合和協(xié)調(diào)現(xiàn)有的五大功能域中的Al技術(shù),并統(tǒng)—負責與車云協(xié)同。這—新域?qū)⒋龠M汽車形成—個高度集成的智能系統(tǒng),確保硬件和計算資源得到全面而高效的利用,從而實現(xiàn)整車性能的全面提升。億歐智庫:當前汽車Al智能系統(tǒng)缺乏整合和優(yōu)化汽車Al汽車Al智能系統(tǒng)由多個獨立而又相互交織的Al系統(tǒng)組成,這些系統(tǒng)分別與車云協(xié)同,形成了—個復雜的體系。這些分布在各域的Al系統(tǒng)在發(fā)展過程中各自獨立進化,缺乏統(tǒng)—的嚴密設(shè)計。當前松散的Al體系可能存在較多冗余,汽車的計算能力、硬件性能未能實現(xiàn)最優(yōu)化和高效應(yīng)用。車云車云 底盤域車身駕駛域底盤域車身駕駛域Al座艙域Al動力域座艙域Al動力域 數(shù)研來源:億歐智庫億歐智庫:未來有望形成以Al域為中心的汽車智能體系 預(yù)期未來汽車Al智能體系將經(jīng)過嚴格的設(shè)計,形成由—個新下,汽車將充分利用各域硬件資源和計算能力,實現(xiàn)性能優(yōu)化。 車云 車云 底盤域底盤域駕駛域車身域車身域座艙域 動力域座艙域 動力域獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()29 3.1.1億歐智庫構(gòu)建篩選維度體系,篩選16家典型務(wù)國車企集團作為研究主體u篩選范圍:1、車企集團打造搭載Al技術(shù)的智能電動汽車,并具有代表車型;2、車企集團已在2023年實現(xiàn)AlEV產(chǎn)品的公開發(fā)售和量產(chǎn);3、車企集團搭載Al技術(shù)的智能電動車型在中國公開發(fā)售;4、是中國車企集團或在中國獨立建廠的外國車企集團;5、需要有自主研發(fā)的Al技術(shù)或具備自主研發(fā)Al技術(shù)的能力;6、AlEV比較范圍僅限于自主研發(fā)的品牌車型所體現(xiàn)的能力;7、成立時間5年及以上;8、需要覆蓋具有不同Al技術(shù)能力的車企。u研究對象:本報告根據(jù)中國車企集團的市場占有率、品牌影響力、AlEV技術(shù)孵化能力等維度,篩選16家車企集團作為典型代表進行研究。篩選維度篩選維度晶晶市場占有率品牌影響姿成立時間汽車自主研發(fā)能姿AI技術(shù)孵化能姿搭載AI技術(shù)的車型AI技術(shù)合作生態(tài)數(shù)研來源:億歐智庫注:車企集團排序不分先后億歐智庫:2024年務(wù)國AIEV發(fā)展情況綜合評估體系典型車企篩選結(jié)果獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()313.1.2億歐智庫搭建綜合評估體系模型,旨在幫助車企集團全方位了解自身AI技術(shù)應(yīng)用情況u億歐智庫構(gòu)建了—套綜合評估體系模型,旨在全面評估車企集團在AIEV領(lǐng)域的發(fā)展狀況。該評估體系模型基于三個關(guān)鍵維度:產(chǎn)品AI化的發(fā)展程度、u該評估體系模型能夠幫助車企集團全方位了解自身對AI技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀,為其戰(zhàn)略規(guī)夠提供參考。億歐智庫:2024年中國AlEV發(fā)展情況綜合評估體系模型Al生態(tài)合作能力評估指標算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平評估指標Al生態(tài)合作能力評估指標算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平評估指標為綜合比較車企AlEV發(fā)展情況,根據(jù)產(chǎn)品、算力和生態(tài)合作能力進行劃分,形成評估體系模型產(chǎn)品產(chǎn)品Al化發(fā)展程度評估指標指標說明:高校在指標說明:高校在Al方面的合作事件為依據(jù),評指標說明:通過量化車企集團的算力基礎(chǔ)設(shè)施,指標說明:通過量化車企集團的算力基礎(chǔ)設(shè)施,指標說明:技術(shù)能力,比較車企集團的Al技術(shù)在獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()32億歐智庫:2024年務(wù)國AIEV發(fā)展情況綜合評估體系模型-級指標產(chǎn)品AI化發(fā)展程度評估指標AI生態(tài)合作能姿評估指標算姿基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)產(chǎn)品AI化發(fā)展程度評估指標AI生態(tài)合作能姿評估指標權(quán)重50%權(quán)重30%權(quán)重20%二級指標與高校技術(shù)合作能力與車企技術(shù)合作能力與硬件提供商合作能力底盤域AI能力座艙域AI能力車身域AI能力智算中心算力與高校技術(shù)合作能力與車企技術(shù)合作能力與硬件提供商合作能力底盤域AI能力座艙域AI能力車身域AI能力智算中心算力邊緣群體算力動力域AI能力駕駛域AI能力 總算力,量,根研算力,根數(shù)量,根研件數(shù)量,數(shù)量,根研數(shù)研來源:億歐智庫獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()333.2.1務(wù)國車企集團在AI上車應(yīng)用方面展現(xiàn)出產(chǎn)品優(yōu)勢,整體競爭格局呈現(xiàn)為紡錘形u根據(jù)產(chǎn)品Al化發(fā)展程度評估模型測算,蔚來、比亞迪、北汽集團、長安汽車、理想汽車在Al技術(shù)上車應(yīng)用方面具有突出優(yōu)勢,蔚來、比亞迪、理想自身具有較強的Al技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用能力,北汽和長安在華為智駕、智艙、智能底盤等技術(shù)的加持下,在產(chǎn)品Al化水平方面表現(xiàn)突出。u車企集團對Al技術(shù)上車應(yīng)用的重視度不斷提升,預(yù)計未來二、三梯隊車企將通過科技公司技術(shù)加持縮小與第-梯隊的差距。億歐智庫:車企集團產(chǎn)品AI化發(fā)展程度排行榜(單位:分)整體競爭格局務(wù)部較重兩端較輕,呈現(xiàn)為紡錘形第-梯隊第-梯隊車應(yīng)用能力,有AI技術(shù)突出的典型量產(chǎn)車型,汽車第二梯隊能力,有AI技術(shù)上車應(yīng)用的典型量產(chǎn)車型,在某—個領(lǐng)域AI技術(shù)較為突出,其他方面有待改進。第三梯隊用是趨勢,在某—領(lǐng)域開始使用AI技術(shù),但技術(shù)應(yīng)用的、理想、理想數(shù)研來源:億歐智庫注:評估務(wù)將數(shù)研進行標準化處理,100分為滿分,以消除不同量綱、不同數(shù)值范圍和不同分布特性對數(shù)研分析的影響億歐智庫:車企集團產(chǎn)品AI化發(fā)展程度TOP5自動駕駛采用自動駕駛采用NIOAssistedandIntelligent超級大腦,智艙搭載NOMIGPT,擁有AI4D底盤,車身智能雨刷、語音控制空調(diào)和天窗,各域AI技術(shù)的應(yīng)用較為均衡,智駕、智艙是亮點。采用閑璣架構(gòu),實現(xiàn)智能化與電動化的融合。通過“易四方采用閑璣架構(gòu),實現(xiàn)智能化與電動化的融合。通過“易四方底盤使用華為途?智能底盤,動姿域融合華為云端BMS,車身動姿域采用自研的數(shù)智AI電驅(qū)2.0技術(shù),車身域支持智能雨刷、自動駕駛采用理想自動駕駛采用理想ADMax,座艙域搭載理想MindGPT,底盤域采用旗艦級底盤控制系統(tǒng),車身域支持智能雨刷、語音控制獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()343.2.2中國車企集團積極建設(shè)智算中心和云計算平臺,競爭格局呈現(xiàn)向頭部集中的倒三角形u中國車企近年來越發(fā)重視算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),通過與科技公司合作建立智算中心逐步縮小與特斯拉的算力基礎(chǔ)設(shè)施差距。長城汽車、理想汽車、小鵬汽車、長安汽車在智算中心建設(shè)和云計算平臺建設(shè)方面具有算力優(yōu)勢,大算力的加持正在逐步形成Al技術(shù)迭代的速度優(yōu)勢。u算力基礎(chǔ)設(shè)施整體競爭格局呈現(xiàn)漏斗型,未來頭部車企集團或?qū)⒅饾u拉大與尾部的差距。第-梯隊積極建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),第-梯隊積極建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),第三梯隊滯后,有待加強智算中心和整體競爭格局向頭部集務(wù),呈現(xiàn)為倒三角形第二梯隊第二梯隊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),具智算中心,但算力智算中心,月,特斯拉算力支持,數(shù)據(jù)來源:億歐智庫注:評估中將數(shù)據(jù)進行標準化處理,100分為滿分,以消除不同量綱、不同數(shù)值范圍和不同分布特性對數(shù)據(jù)分析的影響億歐智庫:車企集團算姿基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平TOP5心,總算力高性能存儲,高性能網(wǎng)絡(luò),、理想、理想山引擎合作,心,按照FP16標準,作,在內(nèi)蒙古中心,用于自動駕駛,大幅智算中心,PFLOPS,智研發(fā),還涵獲取更多維度報告數(shù)據(jù),請訪問億歐網(wǎng)()353.2.3務(wù)國車企集團不斷加強生態(tài)合作,增強AI技術(shù)研發(fā)應(yīng)用能姿,競爭格局呈正三角形uAI生態(tài)合作能力方面,從與AI解決方案商的合作能力、與AI智能硬件提供商的合作能力、與車企的AI技術(shù)合作能力以及與高校的AI技術(shù)合作能力四個方面進行評估,并按照重要性、急迫性水平賦予權(quán)重,綜合計算車企集團的AI生態(tài)合作能力。u車企集團近年來與軟硬件科技公司、高校保持密切合作,以比亞迪、長城汽車、奇瑞汽車、上汽集團、蔚來為代表的車企積極推動生態(tài)合作建設(shè)。億歐智庫:車企集團AI生態(tài)合作能姿排行榜(單位:分)整體競爭格局務(wù)部、尾部較重頭部較輕,呈現(xiàn)為正三角形第-梯隊第-梯隊合作生態(tài)系統(tǒng),第二梯隊第二梯隊有突出特點,但在其他方向的第三梯隊與各方的合作均有待加強,數(shù)研來源:億歐智庫注:評估務(wù)將數(shù)研進行標準化處理,100分為滿分,以消除不同量綱、不同數(shù)值范圍和不同分布特性對數(shù)研分析的影響億歐智庫:車企集團AI生態(tài)合作能姿TOP5與華為、蘋果等科技公司在與華為、蘋果等科技公司在AI解決方案方面密切合作,同時在AI芯片方面合作英偉達、地平線推進AI芯片上車,與清華大學與華為、移動、抖音、禾賽科技等公司合作AI軟硬件解決方案,與華為、移動、抖音、禾賽科技等公司合作AI軟硬件解決方案,同時與寶馬合作開發(fā)車型,與遼寧工業(yè)大學等撰家高校合作培有合作,同時與英偉達合作芯片,與吉林大學、安徽工程大學在高校合作方面表現(xiàn)突出,與湖南大學、上海交通大學、電子在高校合作方面表現(xiàn)突出,與湖南大學、上海交通大學、電子科技大學等均有技術(shù)和人才方面的合作,同時與上海微技術(shù)工切的技術(shù)合作,同時與合肥工業(yè)大學、南京大學等高校在人才獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()36uAI技術(shù)的發(fā)展具有指數(shù)級的增長潛力,這意味著現(xiàn)有的技術(shù)應(yīng)用、算力基礎(chǔ)設(shè)施和合作生態(tài)體系方面差距,在未來可能會轉(zhuǎn)化成難以逾越的技術(shù)鴻溝。隨著時間的推移,這種技術(shù)鴻溝可能會導致行業(yè)內(nèi)部的分化,使得處于領(lǐng)先地位的企業(yè)與落后者之間的差異持續(xù)擴大。u億歐智庫認為對于所有參與競爭的車企集團來說,持續(xù)的AI技術(shù)創(chuàng)新、算力提升和生態(tài)合作加強是保持競爭力和市場地位的關(guān)鍵。億歐智庫:2024年務(wù)國AIEV發(fā)展情況綜合排行榜(單位:分)整體競爭格局頭部和尾部重務(wù)部輕,呈現(xiàn)為沙漏形第二梯隊作,通過科技公司加持實現(xiàn)第二梯隊作,通過科技公司加持實現(xiàn)AI技術(shù)上車應(yīng)用,緊跟第—梯隊第-梯隊頭部車企集團重視AI技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用,并在算姿基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面具有優(yōu)勢,同時與科技公司、車企、高校具有廣泛合作,AI技術(shù)上加大投入,以縮小與行業(yè)領(lǐng)先者的差距。面對AI技術(shù)的快速發(fā)展,積極采納并深耕AI的車企有望進入—、二梯隊,而未能數(shù)研來源:億歐智庫注:評估務(wù)將數(shù)研進行標準化處理,100分為滿分,以消除不同量綱、不同數(shù)值范圍和不同分布特性對數(shù)研分析的影響獲取更多維度報告數(shù)研,請訪問億歐網(wǎng)()373.2.4頭部車企集團AIEV綜合發(fā)展程度較高,汽車各域AI化水平發(fā)展較為均衡uAlEV綜合發(fā)展水平較高的車企與科技公司在Al技術(shù)方向具有較多的合作,科技公司技術(shù)能力與車企自身研發(fā)能力結(jié)合,實現(xiàn)車端各域Al化水平提升。同時,Al技術(shù)領(lǐng)先的車企更傾向于自建智算中心或云計算平臺,為車端大模型訓練提供算力支持。u頭部車企集團代表車型的各域Al應(yīng)用水平的平衡性較高,Al技術(shù)能力也較強,但是算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)受限于芯片供給成為Al技術(shù)進步的阻礙。億歐智庫:車企集團AlEV綜合發(fā)展情況TOP5概述較高水平,擁有較高算力的算力基礎(chǔ)設(shè)施,與車企合作密切智駕、智艙智駕、智艙Al化水平較高,擁單—領(lǐng)域的單—領(lǐng)域的Al化水平領(lǐng)先,擁有強大的算力基礎(chǔ)設(shè)施支持,較強產(chǎn)品競爭壁壘,重視算力產(chǎn)品產(chǎn)品Al化處于中上水平,算力基礎(chǔ)設(shè)施算力領(lǐng)先,Al生態(tài)合數(shù)研來源:億歐智庫產(chǎn)品Al化發(fā)展程度在智駕、智艙、智能底盤方面具有優(yōu)勢,在智駕、智艙、智能底盤方面具有優(yōu)勢,術(shù),智艙搭載NOMIGPT,智能底盤為AI依托理想ADMax、依托理想ADMax、MindGPT,智駕、智艙領(lǐng)域的AI化水平較高,在車身域的AI應(yīng)用水平處于行業(yè)務(wù)游水平,在底盤域的AI化水平亟待加強,整體平衡性有待加強平,告是其他領(lǐng)域的AI化水平亟待加強。各域AI化水平差異較大,整體平