年度AIEV白皮书解读,“自研+绑定方案商”成为车企最优解?

中国智能汽车“战事”升级

三大战场，一个AI核心

高配激光雷达和超大屏幕的军备竞赛已告一段落，真正的胜负手，藏在算法、数据与系统工程能力的深水区。

2025 年，中国 AIEV（人工智能电动汽车）销量预计将达到 436.3 万台，渗透率逼近 20%。这份由亿欧智库发布的《2025 中国 AIEV 产业年度回顾报告》【文末附资源免费下载方式】揭示了一个关键转折：中国智能汽车产业正集体告别“硬件堆叠”的蛮荒时代，进入以 AI 能力为底座、以场景化落地为目标的“软实力”决胜新阶段。

竞争焦点，已从谁拥有更先进的传感器，转向谁能更高效地利用数据、迭代算法，并将技术无缝转化为用户可感知的体验。

【文末附资源免费下载方式】

01 智能驾驶，算法革命与“方案商”崛起

智能驾驶是 AIEV 皇冠上的明珠，2025 年的战局呈现两大鲜明特征。

算法架构正在发生根本性迁移。 过去基于规则的“分段式”流水线（感知-预测-规划-控制）正被“端到端”大模型所颠覆。报告指出，主流路径分化为 “VLA（视觉-语言-动作）” 与 “世界模型” 双引擎。

前者擅长理解复杂语义和人类指令，后者精于在虚拟环境中进行物理推演和轨迹搜索。而真正的工程智慧在于“混搭”：车端用轻量化的 VLA 做实时决策，云端用世界模型进行海量仿真训练。

这意味着，智能车开始像人一样“整体思考”，而非机械地执行预设程序。理想、华为、蔚来等头部企业均已推出相应架构，训练和推理效率呈数量级提升。

产业链格局重构，“方案商”价值凸显。 随着技术复杂度飙升，除特斯拉等少数全栈自研者外，多数主机厂选择了 “自研关键能力 + 绑定头部方案商” 的协同模式。

华为 ADS、地平线、轻舟智航等方案商，凭借 “大规模量产验证+高效数据闭环” 的核心能力，成为车企快速、低成本获取高阶智能驾驶能力的“最优解”。

例如，轻舟智航基于单颗国产芯片的方案，已将城市 NOA 的硬件门槛拉低至 15 万元级车型。

02 智能座舱，从“交互界面”到“智能体空间”

如果说智能驾驶关乎车的“四肢”，那么智能座舱正进化出车的“大脑”与“性格”。

核心交互范式正在被重写。 报告引用华为提出的分级概念，指出智能座舱正从 L2（任务助手）向 L3（专业助理） 跃迁。标志是从“屏幕+语音”的被动响应，升级为以 AI Agent（智能体） 为核心、具备多模态感知、记忆和主动服务能力的空间。

“可感知、可记忆、可决策”成为新标尺。 这意味着座舱操作系统（OS）的角色变了：从 App 的承载平台，变为跨域服务的能力编排平台和智能体中枢。

华为鸿蒙的 MoLA 架构、小米澎湃 OS 的跨端融合，都在试图打通车与更广阔生态的任督二脉。而像星河智联这样的供应商，则通过 AI 旅行家、场景大师 等具体智能体，将行前、行中、行后的碎片化服务串联成有温度的场景体验。

底层芯片竞争白热化。 座舱算力需求因大模型而暴涨，芯片格局从高通“一枝独秀”演变为多元混战。杰发科技等国产厂商通过 “MCU+SoC” 的全栈布局，在功能安全与 AI 算力间寻找平衡，为不同价位车型的智能化提供了坚实的“数字底座”。

03 智能底盘，从执行部件到“协同感知”的电子骨架

一辆车的智能化，如果只有聪明的大脑和敏锐的眼睛，却没有敏捷、稳健的“身手”，一切仍是空中楼阁。智能底盘，正是赋予 AIEV 这副“身手”的关键。

它正从传统的机械执行部件，升级为“感知-决策-执行”一体化的主动控制系统。 报告强调，通过底盘域控制器整合线控制动、线控转向和主动悬架，实现对车辆 X（纵向）、Y（横向）、Z（垂向）三轴姿态的毫秒级协同控制。

这不仅仅是舒适性的提升，更是高阶智能驾驶的安全冗余。 当系统预判到需要紧急避让时，智能底盘可以提前调整悬架阻尼和车身姿态，让控制动作更平稳、更极限。

市场规模随之迅猛增长，预计到 2030 年将突破千亿。其中，本土供应商如伯特利（线控制动）、孔辉科技（空悬）等，已在细分领域打破外资垄断，成为国产替代的中坚力量。

04 AI 核心与未来竞争：系统集成与数据战争

透视这三大战场，一条共同的主线贯穿始终：AI 不再是某个孤立的功能，而是浸润整车、打通所有环节的“核心基础设施”。

竞争维度因此被拔高：从单一技术点的比拼，升级为“车端 AI 能力、数据闭环工程、整车系统集成”三位一体的体系化战争。

固态电池的临近量产，则为这场战争提供了新的“弹药”。 400Wh/kg 以上的能量密度、超千公里的续航和本质安全，将彻底解除智能系统（尤其是高阶智驾和豪华座舱）的能耗与安全焦虑，让 AI 能力得以尽情释放。

商用车领域的 Robotaxi、Robovan 已跑通商业模式，毛利率逼近传统出租车，其规模化运营反哺的海量场景数据，将成为训练更强大、更普适 AI 模型的宝贵资源。

展望 2026，确定性中蕴藏变数。 大模型上车、端到端进化、舱驾融合将进一步深化。但最终的赢家，未必是技术最激进的，而一定是能将技术迭代、量产落地与商业回报实现最优平衡，并能在复杂的产业生态中构建起可持续合作网络的企业。

这场智能汽车的“中国战事”，下半场才刚鸣枪。其核心已清晰无比：得 AI 软实力与系统工程能力者，得未来。 硬件参数表会淡出视野，用户无感的、持续进化的体验，以及支撑这一切的、深不可测的数据与算法壁垒，将成为新的护城河。这场竞争，将没有容错空间。