在智能化、电动化与人工智能技术加速融合的浪潮下，中国科技出行产业正迎来一场深刻的系统性变革。在全球汽车产业竞争加剧、技术迭代加速、价格压力与盈利模式重塑并行的背景下，产业正由增量扩张阶段转入以效率、规模与体系能力为核心的高质量发展阶段。基于对产业链长期跟踪研究、与行业专家以及多家企业的深度调研交流，亿欧汽车研究院持续多年发布科技出行与汽车智能化相关技术趋势报告，形成了对产业演进路径的系统性洞察。在此基础上，亿欧汽车重磅发布《2026中国科技出行产业10大战略技术趋势展望》报告，旨在为产业链决策者提供一份面向未来的关键行动指南。本报告从企业降本增效、用户体验升维、生态协同创新三大战略维度出发，深度解构 2026 年产业竞争格局重塑背后的核心技术驱动力。
传统单芯片 SoC 已难以支撑 L3+ 自动驾驶与大模型座舱对算力、功耗和迭代效率的综合要求，车载高性能芯片架构正进入重构周期。Chiplet 通过“化整为零、异构集成”的设计思路，将 CPU、GPU、NPU 等功能模块解耦，并匹配不同制程与工艺，实现算力按需扩展、成本结构优化与开发节奏加快。随着 2026 年 L3 自动驾驶的逐步落地、车端算力需求进一步放大，Chiplet 架构有望从高端车型率先落地，逐步演变为高性能智驾芯片的主流方案，成为支撑智能汽车“超级大脑”的关键底座。
趋势二：AI Box解耦算力部署，支撑大模型快速上车
在大模型加速上车、车端算力需求快速膨胀的背景下，AI Box 正成为主机厂实现算力弹性扩展的关键过渡方案。相较于深度绑定域控制器的传统方案，AI Box 以独立、即插即用的计算单元形态存在，在不大幅改动车载电子电气架构的前提下，为车辆快速补充本地 AI 算力，支持软硬解耦与 OTA 持续演进。
从应用路径看，AI Box 初期主要承载智能座舱相关的大模型推理任务，如语音、多模态交互等；随着算力密度与带宽能力提升，其应用范围可能向智驾等核心场景扩展。
趋势三：成本与服务驱动下，车规芯片国产化全面提速
供应链安全、成本优化、本地化服务响应速度提升的技术驱动下，通信芯片（如以太网通信芯片）、功率半导体（SiC/GaN器件）、MCU率先实现国产化大关，AI SoC紧随其后。
在车载通信与功率半导体领域，国产芯片已从“技术可行”进入“规模导入”阶段，成为车规芯片国产化中最先兑现产业价值的两条主线。
趋势四：车载光通信从技术验证走向量产拐点
随着智能驾驶、感知融合和车云协同的发展，车内数据流量呈指数级增长，传统车载以太网在带宽上限、抗电磁干扰（EMC）和线束重量等方面面临瓶颈。在这一背景下，光纤通信具备的超高带宽（10Gbps+）、强抗干扰、轻量化、低延迟的特点能够通过光模块实现单元间高速互联，成为中长期可行的技术路径。
从产业节奏看，2019–2025年处于标准与产品验证期，IEEE标准发布、车规级芯片与模块落地，为工程化奠定基础；2026–2027年进入局部试点与量产导入窗口，通信带宽可达10–50Gb/s，头部车企开始在特定高端车型或子系统中尝试光通信架构；2028年以后，随着5G/6G、AI与“车—云—一体”架构深化，车载光通信有望与传感器体系深度融合，迈向成熟期。
趋势五：48V低压架构成为高功率智能部件上车的关键底座
随着新能源汽车进入深度智能化阶段，高功率智能部件持续上车，12V系统面临系统高效率运行和支撑物理功率需求的瓶颈。产业演进路径呈现出清晰的渐进式替换逻辑：短期内以“12V主配电 + 部分48V高功率部件优先上车”为主，重点覆盖线控转向、主动悬架、高性能热管理等场景；中长期则有望向48V主配电网络演进。从落地节奏看，48V零部件已率先在特斯拉Cybertruck等车型验证可行性，2025年开始在蔚来ET9、极氪9X等高端车型中规模应用，2026年成为更多旗舰车型导入48V低压架构的关键节点。
趋势六：线控转向上车拐点临近，底盘三轴融合进入加速期
随着L3法规落地、技术成熟度提升、消费者对高阶智驾接受度提高，线控转向（SBW）因其实现全链路安全冗余、人机解耦，为L4预留的硬件接口，正从小规模验证走向量产导入，并成为高阶智驾驾的关键底盘能力，并有望在2026年前后迎来上车拐点。
与此同时，底盘三轴转向、制动、悬架的控制系统走向融合，其一体化的协同控制帮助车身在行驶过程中实现更稳定的姿态和更精准的操控反馈。2026年在L3高阶智驾需求牵引、技术与法规基础成熟及车企落地动作明确的推动下，三轴融合将加速推进。
趋势七：大模型驱动智能座舱迈入系统级智能体时代
大模型正在向具有推理能力的智能体演进，并推动智能座舱从“交互工具”向“系统级智能体”跃迁，座舱正式进入3.0时代。在这一阶段，座舱不再被动响应指令，而是能够跨域协同多个车内系统，如导航、音乐、空调与驾驶场景联动，主动理解用户目标并提前规划执行路径，形成个性化、可持续优化的服务闭环。其背后的技术底座，是具有理解和推理能力的VLM大模型与OMNI多模态大模型。整体来看，大模型正在重塑智能座舱的能力边界与产品范式，使其成为人车协同决策的关键中枢。
趋势八：L3分阶段落地推进，智能驾驶回归安全与理性
随着2024–2025年首批L3准入许可陆续发放，L3自动驾驶将在监管与安全约束下，以阶段性、小范围、附条件的方式推进商业化落地。
在这一过程中，功能安全基线抬升成为行业共识。通过强化DMS驾驶员监控、明确ODD运行设计域、逐步厘清事故责任划分机制，L3的应用边界被清晰界定，倒逼车企回到“能力与责任匹配”的技术路线。对应的商业化形态，也呈现出限定场景（高速、城市主干道）、附条件启用、以AEB等基础安全功能作为兜底保障的特征。整体来看，L3的阶段性上车正在修正过度宣传带来的认知偏差，推动智能驾驶行业从激进扩张回归以安全为核心的理性演进路径。
趋势九：小屏重构交互入口，座舱迈向多触点协同体验
在中控大屏高度同质化的背景下，单一“大而全”的交互入口正在加重用户认知负荷，反而削弱了驾驶过程中的安全性与效率。在此背景下，智能座舱的交互重心开始从“中心化大屏”转向分布式小屏与多触点协同。通过AR-HUD、方向盘屏、门板屏、后排娱乐屏等小屏承载高频、低干扰操作，实现以场景触发为核心的无感交互与快速反馈。其价值不在于增加屏幕数量，而在于将操作分散到更符合人类直觉的触点位置，降低驾驶分心风险，构建更自然、更沉浸的人—车—环境协同关系，为智能座舱下一阶段体验升级奠定基础。
趋势十：Physical AI跨场景复用，驱动产业第二增长曲线
以智能驾驶为代表的 Physical AI 能力，正演进为可迁移的通用能力底座，将汽车场景中沉淀的技术体系扩展至多种智能终端，实现能力复用与生态协同。
在此过程中，部分头部主机厂从“整车技术集成者”升级为具有通用Physical AI能力底座的平台型玩家，另一方面，供应链也从传统“单点配套”走向多场景协同解决方案用。整体来看，Physical AI 正成为连接汽车、机器人与低空经济的重要纽带，帮助产业打开面向多形态智能终端的第二增长曲线。
结语
综合来看，2026 年中国科技出行产业趋势共同指向一轮系统级重构：算力架构、电子电气架构与软件平台持续集中，推动整车由分布式功能叠加，演进为高度集成的系统工程；同时，智能驾驶、大模型座舱与线控底盘等核心能力加速工程化落地，使汽车逐步具备感知、决策、执行与演进能力，呈现出系统级智能体特征。
在此基础上，产业竞争正由单点性能领先，转向系统协同效率、工程化能力与规模复制能力的综合比拼。依托庞大的应用场景、快速迭代的产品节奏以及围绕芯片、算力、通信与 AI 平台形成的本土产业链协同，中国市场有望率先完成从技术验证到规模落地、再到生态构建的跨越。
可以预见，下一阶段的胜出者，将不再是“单点最强”的参与者，而是能够构建可复制、可扩展、可演进系统能力的组织。对中国科技出行产业而言，2026 年既是技术走向规模化的关键节点，也将成为重塑全球竞争格局的重要起点。
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