智能化浪潮下如何促进汽车产业链协同发展？专家、企业这样说

智能化浪潮下，越来越多的高科技创新企业跨界进入汽车产业，云计算、大数据、大模型等新技术正加速与汽车行业深度融合。与此同时，汽车智能化的快速发展，也催生了诸多新趋势。当前，在产业快速发展的关键期，智能汽车与新技术的融合趋势会是怎样的，车企如何与产业链协同发展，如何推动汽车芯片本土化发展？

9月28日，中国电动汽车百人会副秘书长徐尔曼在2023全球智能汽车产业大会上表示，汽车智能化加速渗透，智能化产业链进入了商业化落地的关键阶段。一方面，车企竞争加剧，降本压力传导至智能产业链，企业需要更加务实地思考成本结构，构筑商业闭环；另一方面，新技术、新模式不断迭代，产业链企业需要持续地高成本投入，以满足客户需求。构筑产业的开放生态，凝聚产业的合力是未来产业发展的必然趋势。

构建产业合作生态是智能网联汽车发展关键

在当今全球化和数字化的背景下，企业之间的协作和合作变得比以往任何时候都更为重要。

“智能网联汽车已经成为汽车产业的另一个重要增长点。”中国科学院科技战略咨询研究院产业科技创新研究部部长王晓明表示，目前全球新能源汽车已经进入市场驱动发展的新阶段，智能网联汽车渗透率也在逐步提升，根据IHS和罗兰贝格数据预测，目前，全球网络功能新车渗透率已经超过一半，中国占比更高，预计到2025年，中国智能网联汽车渗透率将达到75.9%，其中L2及以下的辅助驾驶占比约为70%，高端智能辅助驾驶占比仍较低。要提升高等级辅助驾驶的占比，关键核心技术突破和商业模式探索成为进一步发展的关键。

王晓明表示，智能网联汽车技术尚处于探索期，技术路线不够明确，而且智能网联汽车产业链也更长，参与主体更多，产业链比新能源汽车更复杂。总体来看，新时期推动智能网联汽车的发展，政府、行业都很难直接套用新能源汽车的模式和经验，更多依靠行业、市场的力量，而不仅是政策的力量。

此外，他认为，智能网联汽车更依赖科技创新驱动发展的模式，这样的发展态势下，构建产业合作生态是非常关键的。国家层面也应加强合作平台建设，完善法律法规与标准；企业应该积极探索智能汽车商业模式，打造产业生态；投资机构应该注重科技创新与模式创新，避免无效投资，合理的商业模式比政府补贴更重要。

合肥工业大学汽车工程技术研究院副院长潘轶山表示，“在智能汽车开放合作生态建设上，我们要打破国外的封锁，采取既合作又斗争，以斗争换取合作，以合作促发展的战略，同时巩固目前局部领先的竞争优势。国内方面，我们要打造自主、自立、绿色、先进、健康的智能汽车产业生态体系，实现产业链、供应链的国内体系循环。既要支持国内一盘棋的大生态建设，也要支持区域性的小生态建设，甚至车企自身的生态体系建设，以充分发挥各地政府、企业的积极性。”

“当前国际关系复杂多变，汽车产业也处于百年未有之大变局之中，需要高度重视关注智能汽车国际开放合作的原则与方向，既要善于勇于合作，又要汲取历史教训、总结经验、防范风险。”潘轶山称。

“预计三年内中国的芯片公司应该能够占据主要市场份额”

随着汽车智能化发展，汽车芯片的需求也越来越大。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟指出，汽车芯片涵盖种类多，且价值链高。从燃油车约300-500个芯片增加到电动智能汽车的1000多个，再到L4级自动驾驶汽车单车使用超3000个芯片。预计到2030年，我国汽车芯片市场规模将达到290亿美元，年需求量将超过450亿颗。

后摩智能创始人兼首席执行官吴强表示，智能汽车行业正朝着更智能、更高性能的方向发展，这需要更强、更好的芯片，同时为了让汽车智能化能够更好地普及和可持续发展，还需要提升性价比，因此芯片企业要提供的是大家用得起的高性能芯片。通过技术创新去解决芯片计算效率提升过程中的一些本质问题，这样的方式更适合中国的芯片企业。

“在中国的智能驾驶芯片市场，预计三年内，中国的芯片公司应该能够占据主要市场份额。”爱芯元智创始人、董事长兼CEO仇肖莘也认为，智能驾驶领域面临巨大挑战和机遇。整个汽车行业正在向降本增效发展，竞争异常激烈。激烈的竞争正蔓延至芯片公司，如何提供既具有差异化和竞争力，又具性价比的自动驾驶解决方案备受行业关注。

在仇肖莘看来，因为中国的新能源汽车制造商在全球具有领先地位，中国的芯片公司有机会在智能驾驶领域崭露头角。

黑芝麻智能芯片产品及方案专家张松表示，“在下一代跨域融合和中央计算架构下，我们认为2025年本土企业将迎来前所未有的发展机遇。”

他认为，当前汽车行业正在迅速进入智能汽车时代，电子电气架构在不断向集中化演进。汽车电子电气架构的发展需要芯片架构创新的支撑，从传统的控制单元MCU到功能单元SoC，到如今域控制器SoC，再到后面多域融合、跨域融合的SoC，再到最终未来中央计算的架构。

NVIDIA全球副总裁兼中国区汽车事业部总经理刘通认为，未来的芯片将是融合型的，不仅用于智能驾驶，还用于智能助理。过去，智能驾驶芯片负责驾驶，车内助理芯片处理复杂的AI任务。未来人工智能会融合，智能驾驶和智能座舱任务将相互影响甚至相互利用。