中国新能源蓬勃发展十年：汽车智能化转型

[行业]我国新能源汽车产业始于2009年“十城千辆”工程，2016年财政补贴从试点城市面向全国，不加区分。

，从此，新能源汽车产业走上了波澜壮阔、坎坷的发展历程。

近十年来，新能源汽车产业经历了混乱、迷茫和狂热，逐渐进入了激情理性期。

十年来，国家付出了真金白银，市场对投机者也不手软，大浪开始涌现。

金子。

电动化不仅改变汽车产业的能源形态，更奠定了智能化的基础，让汽车产业在底层架构和软硬件配置上创造新的突破。

英伟达的黄仁勋曾将AI行业的拐点描述为“iPhone时刻”，这个术语也可以适用于新能源汽车。

统计显示，新能源汽车销售6000辆，同比增长36.2%，占汽车销量的35.65%。

今年11月单月数据显示，新能源渗透率突破40%，达到40.4%。

其中，智能电动汽车销量环比增长17.7%，占新能源汽车销量的52.3%。

（注：智能电动汽车是指能源类型为纯电动、插电式混合动力（含增程式）、智能驾驶水平达到L2级以上的汽车；）事实上，智能电动汽车的发展并没有发生过夜。

十年来，智能座舱从刚需的后装市场，发展到现在连接科技公司、各大车企、芯片制造等领域；自动驾驶技术已经从低级探索走向主流车企，并实现了乘客使用。

汽车L2级智能驾驶大规模商业应用。

这场由智能化引发的重大变革，正在对传统企业、科技公司、互联网平台进行重新洗牌。

3G时代，“手机在路上”2016年，iPhone5S、iPhone5c发布。

当时，触摸屏刚刚开始在流行车型中普及。

当时流行的“车机”一词还不存在，但嵌入大屏系统的服务店可以实现听音乐、在线看视频等功能。

年底，工信部向三大运营商发放4G牌照。

经历了2G到3G的转变后，消费者更愿意接受高速网络。

当时，4G在智能手机上迅速普及，移动导航、音乐、视频软件成为每部手机的标配。

一些车企、科技公司也开始思考“车内手机”。

尤其是2009年，苹果推出了划时代的手机地图软件CarPlay，可谓风靡全球。

于是，荣威等中国品牌的车型陆续在车内安装了CarPlay。

爱上苹果CarPlay的百度CarLife也在一年后进军国内汽车市场。

3G时代，导航、娱乐等在线应用只能嵌入大屏。

CarPlay为手机融入汽车搭建了一座桥梁，用户无需为汽车支付额外的数据费用。

为了让Android手机用户能够在车内使用地图软件，一些汽车已经开始提供“Yealink”。

不过，相比CarPlay的即插即用，“亿联”的操作稍微繁琐一些。

事实上，当时一些车企就已经开始探索利用手机的逻辑来设计车机。

2016年，比亚迪推出了基于Android系统开发的CarPad系统。

体验接近平板电脑，但还是受到当时Android系统本身不稳定的影响。

2019年3月，政府工作报告提出，国家要制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业融合……结果，“互联网+”概念应运而生。

互联网巨头竞相进军汽车制造行业。

最有代表性的无疑是上汽集团与阿里巴巴合作建立的“Zanbra Network”。

当时，阿里巴巴已经收购了高德地图。

同年，腾讯推出“腾讯车联”，瞄准车机、手机、车机手机互联三大领域。

近年来，互联网公司开始涉足车联网和智能座舱，语音技术和汽车也有了更多的交集。

同年，科大讯飞发布第二代语音唤醒技术。

简单来说，“Hello XX”唤醒操作开始出现。

与按钮唤醒相比，语音唤醒让乘客体验语音系统成为可能。

“互联网汽车”成为卖点。

“十三五”初期，工业和信息化部、国家发改委印发《智能硬件产业创新发展专项行动（年）》。

国家开始推广智能操作系统、北斗导航、大数据等技术在车辆设备上的应用，涉及驾驶服务、车辆健康管理等方面。

这也明确了国家层面智能网联汽车的发展方向。

2018年，被誉为“第一款互联网汽车”的荣威RX5正式上市。

部分机型配备10.4英寸电容屏，触摸式操作方式出现在中国品牌机型上。

当时的荣威RX5采用了“YunOS”系统，内置高德地图，可以说把手机导航体验带到了汽车上。

以荣威RX5为起点，智能支撑的车机系统不仅仅是“联网”那么简单。

导航、娱乐等高频需求已经开始模仿移动设备的交互体验，系统功能也向生活场景靠近了一步。

2016年，长安汽车与腾讯成立合资公司——五通车联。

阿里巴巴、腾讯进军车联网后，百度也坐不住了。

百度与奇瑞基于小度车载OS开发的狮王智云2.0系统已出现在星途TX车型上。

在汽车和机器方面，阿里巴巴、腾讯和百度三大科技公司可以说是三大支柱，本土各大车企也纷纷“排队”，力争1>2。

于是，20世纪90年代，“XX系列”一词在网络上流行起来。

随着互联网企业进入汽车制造大门，新势力产品开始交付，汽车开始从“功能”向“场景”转变，新体验层出不穷。

此外，主打智能化的新造车企业也开始将OTA升级作为产品卖点。

OTA升级分为SOTA和FOTA。

这一时期的新造车企业普遍具备FOTA能力。

FOTA可以实现车辆动力控制、驾驶品质、辅助驾驶等系统级体验的全面提升，涉及车辆核心动力控制系统、安全控制系统、底盘控制系统、车身控制系统等底层领域。

其最直观的好处之一就是“电池寿命更长”。

于是，“成长型汽车”成为新势力产品的卖点。

2020年4月，小鹏G3开始向用户交付。

自此，精美的系统UI成为了大多数新势力的共同特征。

与此同时，触摸+语音交互方式开始成为主流，甚至座椅调节等功能都可以通过触摸来操作。

与传统车企联手互联网企业不同，新造车厂商基本选择开发自己的车载系统，并与领先的应用供应商合作。

没有生态链的束缚，汽车和功能体验更符合用户需求和习惯。

。

例如，在腾讯汽车的车型中，你可能会使用QQ音乐，但导航不一定是百度或高德地图。

换句话说，总有一些必要的软件没有包含在您的汽车中。

2017年，中共中央、国务院发文提出，加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控、自主可控的智能网联汽车研发体系。

产业链完整。

2017年，国家发改委发布报告指出，智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向。

发展智能汽车有利于加快建设制造强国、科技强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会。

增强新时代国家综合实力。

在此过程中，神经网络芯片、开源开放平台、5G车联网等技术也被指定为发展重点。

因此，在后续的新车中，以新体验为核心的技术和创新设计开始逐步落地。

例如，在理想ONE上，乘客娱乐屏幕首次出现在量产车中。

此后经过多次升级，爱奇艺、哔哩哔哩等许多娱乐应用程序可以在不打扰司机的情况下为乘客提供支持。

播放视频或将视频发送到中控屏幕与他人分享。

2019年，智能车联产业生态联盟（简称“ICCE”）正式成立，数字车钥匙是该“联盟”的重点之一。

去年，华为在北京举办了数字车钥匙线下沙龙，展示了NFC数字车钥匙和蓝牙无感车钥匙。

与蓝牙相比，NFC 链接速度更快且功耗更低。

在NFC手机车钥匙出现之前，一些车企提供了NFC卡钥匙。

2018年，小鹏汽车发布了全场景语音交互，具有多声区锁定、语义拒绝、在线可视对讲功能等功能。

也就是说，谁醒来就听谁的语音交互。

同时，系统可以区分哪些句子是聊天，哪些句子是指令。

当操作员在页面上说出一些文字时，系统还可以打开相应的播放列表等内容。

与此同时，大众、宝马、非凡等多家车企也推出了手势控制功能。

该系统利用车载摄像头和红外传感器进行手势识别，可以利用特定的手势来拨打和接听电话、调节空调风量等操作。

无论手势控制还是语音手势融合交互，从入门到精通都需要一个过程，但不可否认的是，中国车企正在尝试将新的交互方式带入汽车，也在努力将技术转化为可能的技术。

把无用的变成有用的。

人们更愿意接受。

事实上，不难发现，智能网联汽车的发展与此前通信行业的变革有着深刻的联系。

今年1月，华为发布了5G通信模块MH。

同年，工信部向三大运营商发放5G牌照，5G开始商用。

一汽、上汽、广汽、东风集团等多家主流车企都进入了华为的朋友圈。

先后推出的Aion V、新宝骏RS-3等车型均搭载华为MH模块。

除了开发通信模块外，华为还推出了HiCar手机地图解决方案，本质上是与苹果CarPlay和百度CarLife类似的产品。

2019年，华为正式发布鸿蒙座舱。

对于华为手机用户来说，一个华为账号可以连接家庭、手机、汽车等一系列华为全家桶。

目前，AITO文杰M5、文杰M7、智杰S7、Avita 11、Avita 12、Jifox Alpha S华为HI版等机型均搭载鸿蒙OS智能座舱。

2019年12月28日，雷军在小米汽车发布会上正式发布了小米智能座舱。

座舱搭载高通Snapdragon芯片，基于The Paper OS技术。

主要由“中控生态屏”和“翻转式仪表屏”组成。

、“HUD”和两个“后扩展屏幕”，号称拥有强大的生态系统，支持Apple AirPlay和CarPlay。

大约在这个时候，继AR导航技术之后，AR增强现实技术与汽车座舱进一步融合，于是AR-HUD应运而生。

新一代奔驰S级、上汽大众ID.4自动驾驶AI时刻除了以动态箭头等图标显示导航信息外，AR-HUD还可以标记堵车的新车。

与屏幕显示在仪表或中控屏上的AR导航相比，AR-HUD信息更丰富，有助于降低驾驶员低头看的概率。

同时，随着5G的落地，重庆、安徽等地也建设了5G+V2X示范区。

V2X是车路协同技术，包括红绿灯等交通设施以及行人和车辆之间的通信。

借助所有终端之间交换的数据，它可以向驾驶员发送信息，例如让路或让路。

不少业内人士指出，这项技术将推动未来高端自动驾驶的落地。

从目前交通基础设施建设情况来看，5G-V2X距离商业化还很远。

广汽、上汽、东风、长安、一汽、北汽、江淮、长城等中国车企已经进入技术积累阶段，甚至部分商用车型搭载了5G-V2X模块。

英达智能系统股份有限公司创始人、董事长张林曾在公开演讲中指出，电动化趋势在一定程度上降低了汽车制造的门槛，导致大家的主战场转向汽车智力。

这涉及大量新技术，包括汽车新的电子电气架构，以及新的人工智能算法、异构芯片、数字化物联等，从车端、网络端、云端共同实现智能驾驶。

事实上，早在10年前，谷歌旗下的Waymo就开始专注于开发无人驾驶技术。

在汽车电动化浪潮中，自动驾驶技术正在快速发展。

尽管受到环境、监管等因素的限制，但真正的L4、L5高级别自动驾驶短期内仍难以量产上路。

今年5月，马斯克在接受采访时首次提及特斯拉正在考虑采用自动驾驶技术。

当时，谷歌的自动驾驶汽车项目（Google Self-Driving Car Project）已经启动三四年了。

该项目由 Google X Lab 发起，由 Google 联合创始人谢尔盖·布林 (Sergey Brin) 领导，他也是特斯拉的早期投资者之一。

谷歌自动驾驶的目标是实现L4级完全自动驾驶。

在传感器层面，谷歌采用了当时非常昂贵的激光雷达解决方案。

同年9月，马斯克公开宣布特斯拉正式加入自动驾驶赛道。

当时，自动驾驶乃至辅助驾驶领域有两种主流解决方案。

一种是谷歌的解决方案，通过在汽车上部署昂贵的激光雷达传感器和芯片以及自研算法，直接进入L4。

另一家是来自以色列的Mobileye公司，该公司采用更便宜的摄像头解决方案，并将视觉算法集成到芯片中，封装后出售给汽车公司。

缺点是Mobileye限制车企开发自己的算法。

马斯克选择了第三条路，并自行开发。

当时，国内自动驾驶还处于起步阶段。

百度开始研究自动驾驶技术，自动驾驶汽车项目启动。

核心技术是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策和控制四大模块。

与此同时，全球不少企业纷纷走上研发无人驾驶汽车的道路。

其中一些是传统汽车制造商，包括沃尔沃、奔驰、宝马、奥迪等国际知名汽车公司。

还有以谷歌为首的互联网公司在做跨界研发。

今年 2 月，苹果还被曝正在研究无人驾驶技术。

2019年12月，百度宣布正式成立自动驾驶事业部。

这在中国掀起了自动驾驶创业热潮，一大批自动驾驶公司涌现。

统计数据显示，注册自动驾驶公司数量猛增，小马智行、AUTOX、文远知行等一批国内自动驾驶公司相继成立。

这些自动驾驶领域的明星公司在业务初期几乎都专注于L4级自动驾驶的商业运营，比如Robotaxi。

“百度Apollo的Robotaxi” 当年，大洋彼岸的特斯拉正在为Autopilot项目招人，并在年底宣布了自研芯片计划。

2020年10月，特斯拉面向美国普通用户发布了Navigate on Autopilot（NOA）功能。

该功能主要用于实现高速场景下的导航辅助驾驶。

马斯克发现英伟达的算力平台已经无法支持特斯拉第二代硬件平台（HW2.0）和后续升级平台（HW2.5）日益庞大的算力平台，特斯拉自研芯片准备取而代之。

英伟达芯片。

2019年4月，特斯拉自动驾驶日，马斯克称之为FSD计算机的HW3正式发布。

订阅FSD软件包的用户可以免费升级。

马斯克称其为“世界上专为自动驾驶设计的最先进的计算机”。

然而，FSD项目的进展并没有想象中那么顺利。

它在基于视觉图像的3D感知方面遇到了难以逾越的障碍。

与此同时，整个自动驾驶行业持续受到商业化困难的折磨。

2010年至2018年，自动驾驶创业陷入寒冬。

越来越多的人意识到L4级无人驾驶遥不可及，但特斯拉采用的L2级辅助驾驶路线仍然有很大的想象空间。

随着车企拥抱科技的趋势，英伟达等科技公司也开始拥抱从L2开始的渐进路线，将目光投向国内市场。

彼时，处于创业阶段的中国新能源车企一直在积极寻找智能化方面的突破，尤其是在智能驾驶方面。

初期采用Mobileye解决方案的新势力品牌在发展过程中都发现了自研自动驾驶算法的重要性。

2020年11月，小鹏汽车宣布与NVIDIA基于DRIVE Xavier计算平台展开合作； 2017年4月，搭载NVIDIA DRIVE Xavier自动驾驶计算平台的小鹏P7上市。

随着人工智能和自动驾驶技术的落地，在中国汽车产业电动化、智能化转型的浪潮中，中国市场正成为自动驾驶的热点。

2018年，华为成立华为智能汽车解决方案BU，以芯片、云计算、软件等各领域能力赋能智能汽车，其中智能驾驶的重中之重——华为自研升腾AI芯片的MDC智能驾驶计算平台。

然而，计算能力只是基础。

如果想要充分利用算力，还需要匹配算法。

2017年，特斯拉在AI Day上谈到Transformer+BEV解决方案，引发自动驾驶领域的广泛讨论和关注。

BEV的全称是Bird's Eye View，它是通过算法对相机原有的2D视角进行修正和改变，形成基于上帝视角的俯视图来实现的。

本质上，BEV 算法将传感器输入转换为统一的俯视视角进行处理。

这里的传感器不仅仅是摄像头，还有4D毫米波雷达、激光雷达等，算法将它们的信号融合在一起，最终形成上帝视角。

当这部分信息在计算机中处理时，也会基于上帝的视角进行规划、决策和控制。

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型。

它的功能是为时间序列中进入的特征和信息分配权重。

因此，结合Transformer和BEV的优势，我们可以构建端到端的自动驾驶系统，实现高精度的感知、预测和决策。

事实上，好墨智行等国内自动驾驶公司今年3月就开始尝试将Transformer应用于感知算法。

此后，国内不少车企和算法公司开始基于Transformer改进算法。

由此，Transformer+BEV方案成为了蔚小汽车、华为、百度等企业迈向自动驾驶量产的范式路径。

不得不提的是，在特斯拉2016年提出BEV之前，不少车企都是高精度地图路线的粉丝。

然而，高精度地图的成本和局限性逐渐暴露出来。

之后，各大汽车厂商开始通过 BEV 算法和获得的信息构建语义地图，最典型的应用就是城市 NOA 功能。

在自动驾驶领域，绕不开的两家科技公司是百度和华为。

目前，百度的自动驾驶技术主要以摄像头作为主要传感器，利用计算机视觉和深度学习技术对图像进行分析和理解，实现自动驾驶。

该方案具有成本低、易于部署的优点。

百度正在积极推动与汽车厂商的合作，提供自动驾驶技术解决方案，扩大在自动驾驶领域的影响力。

华为主要采用激光雷达+摄像头作为主要传感器，通过获取高质量图像和深度信息来感知周围环境。

该方案具有更高的精度和可靠性。

华为高端智能驾驶系统ADS2.0目前不再需要依赖高精度地图。

此前，为了展示自己的自动驾驶能力，车企通常会在车辆上安装多个激光雷达。

不过，华为在Infinity机型上减少了对激光雷达的需求，增加了对摄像头和超声波传感器的要求。

，并进一步优化算法，实现更强的城市NOA功能。

如文杰M7配备1个顶置激光雷达、3个毫米波雷达、11个高清视觉感知摄像头和12个超声波雷达。

今年9月的特斯拉AI Day上，特斯拉公布了感知算法层面的占用网络（OCC，Occupancy Network）。

与BEV鸟瞰相比，OCC解决了无法识别障碍物的问题，可以更好地理解和处理三维空间数据，从而实现更精准、高效的作业，显着增强对周围环境的理解能力。

今年10月，吉悦宣布与百度联合开发全国首个OCC（Occupancy Network）占用网络技术。

作为“纯视觉”解决方案的核心技术之一，OCC是一种基于学习的3D重建方法，生成3D体素，并将这些3D体素与3D重建体素（通过Nerf离线训练获得）进行比较，以实现感知识别，不仅可以识别“不能触摸的物体”，同时也发现“可以触摸的网格”。

极岳CEO夏一平介绍，极岳高端智能驾驶已进入2.0阶段。

BEV+Transformer的“纯粹视觉”不再依赖激光雷达，逐步减少对高精度地图的依赖，并配合OCC技术帮助车辆更加精准。

它可以精确还原3D场景，获得比激光雷达点云分辨率更高的三维结构信息。

它还可以减少漏检和误检，弥补视觉所不具备的空间高度信息。

能够适应更复杂的驾驶环境，显着提高泛化能力。

2016年上海车展期间，理想汽车还宣布理想汽车智能驾驶进入3.0时代。

技术上，它采用基于Transformer模型架构的BEV和Occupancy感知算法来解决动态和静态障碍物以及真实道路环境重建的问题。

到年底，计划不再依赖高速精细地图，城市NOA推荐中国城市。

2019年特斯拉AI日，被称为“特斯拉自动驾驶之父”的AI总监Andrej Karpathy缺席。

年初，他本人在社交网络上正式宣布“回归OpenAI”。

此前，OpenAI于今年11月底发布了ChatGPT（语言模型，包括GPT—Generative Pre-Trained Transformer，生成式预训练Transformer模型），成为全球最受关注的AI公司。

面对ChatGPT的一夜爆红，英伟达的黄仁勋表示：AI的iPhone时刻已经开始。

初创公司竞相打造颠覆性产品和商业模式，老牌公司则在寻找对策。

生成式人工智能引发了全球企业制定人工智能战略的紧迫感。

事实上，在ChatGPT流行之前，GPT就已经被用于其他领域。

例如2018年7月发布的CodeX，也称为CodeGPT，可以用于代码生成，提高编写代码的效率。

还有2019年12月发布的WebGPT，可以让代码编写更加高效。

GPT利用搜索引擎主动搜索结果并总结答案，例如微软发布的New Bing搜索。

本质上，GPT是求解下一个单词出现的概率，即每次调用都从概率分布中采样，生成一个单词。

这样就可以产生一个连续的循环，为各种下游应用生成一系列字符。

任务。

当ChatGPT风潮席卷中国时，国内车企和算法公司也都在密切关注其动向。

理想汽车宣布，其语音助手“理想同学”中加入了自主研发的Mind GPT，支持声纹识别、内容识别、方言识别、出行规划、AI绘画、AI计算等功能。

此外，华为、飞墨智行、商汤科技等自动驾驶算法解决方案公司也在深入探索Transformer和GPT在自动驾驶领域的多种可能性。

今年上海车展前夕，好墨智行发布了业界首个生成式大规模自动驾驶模型DriveGPT，逐步融合感知和认知模型，提出了实现端到端自动驾驶的技术演进目标。

据了解，海默DriveGPT主要用于解决自动驾驶的认知决策问题。

未来，海默多个大型模型的能力都将集成到DriveGPT中。

Haimo的目标是在像DriveGPT这样的统一生成框架下完成规划、决策和推理等多项任务。

事实上，在汽车行业智能化浪潮中，汽车供应链也在发生着深刻的变化。

汽车供应链也将发生颠覆性变化。

智能汽车时代，汽车电子架构已从多个子系统演变为传感器+域控制器组成的集中式系统。

域控制器成为车辆的智能大脑。

在域控制器中，自动驾驶芯片是智能大脑的核心。

今年以来，国内掀起AI芯片研发热潮。

地平线、黑芝麻智能、西晶科技、新驰科技、深鉴科技、四维图新等公司是国内自动驾驶芯片创业大军的典型代表。

国际巨头英特尔、高通、NVIDIA、AMD等公司也在基于芯片技术打造自动驾驶通用技术平台。

智能汽车将给整个行业的供应链带来改变，从垂直的供应链关系走向圆桌协作的产业生态。

”地平线首席生态官徐健曾表示。

结论：在新能源转型的竞争下半场，智能化被视为亮点，智能座舱、智能驾驶成为各场比赛的卖点。

近十年来，以互联网科技巨头为代表的BAT高调进军智能汽车大战，以博世为代表的传统一级巨头也在加速布局智能核心技术，以保持新时代的领先地位；汽车行业中，大型车企都在通过自研、收购等方式打造智能汽车。

在《中国新能源蓬勃十年》系列回顾中，我们梳理了国内传统车企如何探索；海外品牌错失良机；中国造车新势力如何把握机遇？智能化如何在改变汽车产业格局的同时颠覆汽车产业链？智能化、电动化势不可挡，汽车产业变革的车轮滚滚向前。

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我们相信，随着整车厂和汽车产业链的变革，他们将勾勒出中国新能源繁荣的下一个十年。