人工智能開(kāi)啟汽車(chē)產(chǎn)業(yè)智能化新時(shí)代-2024-08-智能網(wǎng)聯(lián)

報(bào)告背景u汽車(chē)產(chǎn)業(yè)作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,當(dāng)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(zhǎng)點(diǎn)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(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)持續(xù)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力?？萍技夹g(shù)加持汽車(chē)產(chǎn)業(yè)將產(chǎn)生新的增長(zhǎng)曲線,讓汽車(chē)產(chǎn)業(yè)爆發(fā)出新活力。u與此同時(shí),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(biāo)志著AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)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(jìn)技術(shù)吸引各方資源匯聚形成了—個(gè)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(shí)現(xiàn)新技術(shù)加持下的效率提升和質(zhì)量?jī)?yōu)化。u2023年多模態(tài)大模型的上車(chē)應(yīng)用讓汽車(chē)與AI兩個(gè)產(chǎn)業(yè)交匯,汽車(chē)與AI融合催生出新—代的智能電動(dòng)汽車(chē)——人工智能電動(dòng)汽車(chē)(的產(chǎn)物,更是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。它代表了汽車(chē)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(chē)產(chǎn)業(yè)將邁向—個(gè)更加智能化、個(gè)性化的未來(lái)。AIEV的發(fā)展,不僅能夠?yàn)橄M(fèi)者提供更加安全、便捷、舒適的駕乘體驗(yàn),也將為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)新的增長(zhǎng)動(dòng)力和市場(chǎng)機(jī)遇。隨著技術(shù)的不斷成熟和市場(chǎng)的逐步擴(kuò)大,AIEV有望成為推動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量,引領(lǐng)行業(yè)進(jìn)入—個(gè)全新的發(fā)展階段。核心觀點(diǎn)uAIEV通過(guò)深度集成AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)智能化程度的提升,它預(yù)示著AI技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)汽車(chē)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(chē)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(guó)智能汽車(chē)行業(yè)圍繞AI技術(shù)構(gòu)建新生態(tài)體系,當(dāng)前智駕、智艙和車(chē)云領(lǐng)域發(fā)展較快,預(yù)計(jì)未來(lái)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(guó)車(chē)企集團(tuán)AIEV綜合發(fā)展程度較高,汽車(chē)各域AI化水平發(fā)展較為均衡。中國(guó)車(chē)企在汽車(chē)各域AI上車(chē)應(yīng)用方面展現(xiàn)出產(chǎn)品優(yōu)勢(shì),智算中心的加速建設(shè)縮小了其與外國(guó)智能電動(dòng)汽車(chē)頭部車(chē)企的算力差距,與科技公司、友商、高校的生態(tài)合作增強(qiáng)了其AI技術(shù)應(yīng)用能力。uAI技術(shù)加持下,汽車(chē)產(chǎn)品屬性加速向智能化服務(wù)新空間和移動(dòng)計(jì)算中心轉(zhuǎn)變。交通運(yùn)行方式將在AI技術(shù)輔助下變化,汽車(chē)智能化隊(duì)列協(xié)同行駛將提升交通運(yùn)行效率。汽車(chē)產(chǎn)業(yè)向科技加消費(fèi)電子轉(zhuǎn)變,車(chē)企的AI技術(shù)實(shí)力正在成為競(jìng)爭(zhēng)的核心要素。獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()2 u人工智能(AI)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)入大模型推廣應(yīng)用階段,多模態(tài)大模型開(kāi)映在多領(lǐng)域落地應(yīng)用。新能源汽車(chē)當(dāng)前處于智能化發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期,集成智能技術(shù)促進(jìn)汽車(chē)發(fā)展是該階段的關(guān)鍵。大模型上車(chē)讓AI產(chǎn)業(yè)與新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)交匯,產(chǎn)生新—代智能電動(dòng)汽車(chē)——人工智能電動(dòng)汽車(chē)(AIEV)。智能化發(fā)展2014以后智能化發(fā)展2014以后面啟動(dòng),國(guó)家、地方兩出,智能汽級(jí)財(cái)政補(bǔ)貼,減免購(gòu)置電動(dòng)化示范推廣2009-2013電動(dòng)化示范推廣2009-2013出了深度學(xué)習(xí)的概念,深度學(xué)習(xí)應(yīng)用2011-2019深度學(xué)習(xí)應(yīng)用2011-2019音助手,成為首個(gè)在大模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用2020以后大模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用2020以后測(cè)情況,推動(dòng)AI技數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()51.1.2AIEV通過(guò)AI技術(shù)賦能汽車(chē)實(shí)現(xiàn)智能化程度提升,有望為汽車(chē)產(chǎn)品帶來(lái)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(dòng)汽車(chē)。它不僅繼承了傳統(tǒng)智能電動(dòng)汽車(chē)的電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化的優(yōu)勢(shì),更通過(guò)AI技術(shù)對(duì)汽車(chē)各域賦能,實(shí)現(xiàn)汽車(chē)產(chǎn)品智能程度質(zhì)的飛躍。AI技術(shù)上車(chē)有望為汽車(chē)產(chǎn)品帶來(lái)顛覆式創(chuàng)新,是當(dāng)下汽車(chē)產(chǎn)品領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。uAIEV具有高度智能化、電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化的特點(diǎn),在AI技術(shù)賦能下AIEV能夠?yàn)橛脩籼峁﹤€(gè)性化智能服務(wù),并具備自我學(xué)習(xí)、持續(xù)進(jìn)化的能姿。億歐智庫(kù):AIEV是搭載人工智能的智能電動(dòng)汽車(chē)億歐智庫(kù):AI技術(shù)上車(chē)有望為汽車(chē)產(chǎn)品帶來(lái)顛覆式創(chuàng)新SEVAI駕駛域AI駕駛域AI座艙域AI車(chē)身域AIAI底盤(pán)域AI動(dòng)姿域AI動(dòng)姿域智能售后智能銷(xiāo)售智能應(yīng)用智能制造智能研發(fā)汽車(chē)智能售后智能銷(xiāo)售智能應(yīng)用智能制造智能研發(fā)汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域汽車(chē)產(chǎn)品領(lǐng)域汽車(chē)生產(chǎn)制造領(lǐng)域AIEV(人工智能電動(dòng)汽車(chē))是新—代的智能電動(dòng)汽車(chē),在智能電動(dòng)汽車(chē)(SEV)電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化和智能化的基礎(chǔ)上,深度融入AI技術(shù),實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的智能化水平。數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()61.2.1AI技術(shù)上車(chē)讓多種硬件間的復(fù)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(chē)領(lǐng)域帶來(lái)了更舒適的駕乘的復(fù)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(diǎn),Al技術(shù)能夠有效處理復(fù)雜的硬件協(xié)同問(wèn)題,系統(tǒng)性提升汽車(chē)的硬件運(yùn)行效率。u汽車(chē)硬件架構(gòu)正逐步從跨域集中式架構(gòu)向更高級(jí)的中央集中式架構(gòu)過(guò)渡,以適應(yīng)日益增長(zhǎng)的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理需求。億歐智庫(kù):AI加持下汽車(chē)電子電氣架構(gòu)向務(wù)央集務(wù)式轉(zhuǎn)變億歐智庫(kù):單車(chē)搭載代碼行數(shù)、算姿、傳感器需求不斷上升億歐智庫(kù):單車(chē)搭載代碼行數(shù)、算姿、傳感器需求不斷上升單車(chē)搭載行代碼數(shù)量(百萬(wàn)行)單車(chē)算姿需求量(TOPS)1數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()71.2.2大模型滲透汽車(chē)SOA軟件框架將形成新的組合方式,深刻改變汽車(chē)軟件架構(gòu)uAI大模型嵌入汽車(chē)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(chē)軟件架構(gòu)。在端到端大模型的輔助下,未來(lái)汽車(chē)軟件層面將形成更高效的導(dǎo)饋回路,提供更加多樣的智能化服務(wù)。億歐智庫(kù):當(dāng)前新能源汽車(chē)的SOA軟件框架件億歐智庫(kù):AIEV時(shí)代新能源汽車(chē)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(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)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(dān)更多的監(jiān)督和控制責(zé)任uAlEV時(shí)代,Al將承擔(dān)更復(fù)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(lèi)司機(jī)完成駕駛?cè)蝿?wù),另—方面Al將兼顧座艙和車(chē)輛管理,為乘員提供高質(zhì)量服務(wù)。人類(lèi)駕駛員的任務(wù)將從控制轉(zhuǎn)變成互動(dòng)與監(jiān)督,從繁重的汽車(chē)駕駛?cè)蝿?wù)中解放出來(lái)。億歐智庫(kù):當(dāng)前新能源汽車(chē)的人紙合作方式億歐智庫(kù):AIEV時(shí)代新能源汽車(chē)的人紙合作方式監(jiān)測(cè)汽車(chē)內(nèi)環(huán)境監(jiān)測(cè)汽車(chē)內(nèi)環(huán)境數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()91.3.1國(guó)家鼓勵(lì)A(yù)I產(chǎn)業(yè)發(fā)展,在AI技術(shù)帶動(dòng)下2030年相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望超10萬(wàn)億u國(guó)務(wù)院提出“三步走”戰(zhàn)略目標(biāo)明確AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向,科技部等六部門(mén)強(qiáng)調(diào)AI與智能場(chǎng)景結(jié)合實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。地方政府出臺(tái)多項(xiàng)措施鼓勵(lì)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(chǎng)景化落地應(yīng)用提出方向性指引。億歐智庫(kù):《新—代人工智能發(fā)展規(guī)劃》“三步走”戰(zhàn)略目標(biāo)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模(億元)帶動(dòng)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(jì)、到2020年,到2020年,態(tài)鏈,人工智能過(guò)1500億元,到2025年,論實(shí)現(xiàn)重大突破,平,人工智能產(chǎn)數(shù)研來(lái)源:公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)億歐智庫(kù):國(guó)家鼓勵(lì)A(yù)I產(chǎn)業(yè)發(fā)展分類(lèi)發(fā)布主體文件或活動(dòng)明確了人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)和重點(diǎn)任務(wù),提出了“三步走”戰(zhàn)略目標(biāo)研究部署推動(dòng)人工智能賦能新型工業(yè)化有關(guān)工作。會(huì)議強(qiáng)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(chǎng)景應(yīng)用為牽引,加快重點(diǎn)行業(yè)智能升級(jí),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(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)和數(shù)字中國(guó)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(zhǎng)的算力需求,促進(jìn)自然語(yǔ)言,提出對(duì)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(chǎng)景、基金、場(chǎng)地等要素資源提出圍繞基礎(chǔ)架構(gòu)、訓(xùn)練算法、調(diào)優(yōu)對(duì)齊、推理部署等環(huán)節(jié),研發(fā)千億級(jí)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(jì)、智能社會(huì)等行業(yè)創(chuàng)新場(chǎng)景,研發(fā)具有多模態(tài)數(shù)據(jù)、知識(shí)深度融合的垂直領(lǐng)域大模型,支撐多任務(wù)復(fù)雜場(chǎng)劃”圍繞人工智能大模型的開(kāi)發(fā)迭代,以場(chǎng)景應(yīng)用為牽引、加速大模型的行業(yè)應(yīng)用落地強(qiáng)化智能算力集群供給、增強(qiáng)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(shí)場(chǎng)景應(yīng)用、強(qiáng)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(qiáng)算法+大數(shù)據(jù)”的產(chǎn)業(yè)生態(tài)提出了強(qiáng)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(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()101.3.1國(guó)家鼓勵(lì)新能源汽車(chē)向著電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化方向發(fā)展,進(jìn)一步開(kāi)拓海內(nèi)外市場(chǎng)u國(guó)家明確了電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化是新能源汽車(chē)發(fā)展方向,鼓勵(lì)車(chē)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(shí)通過(guò)消費(fèi)補(bǔ)貼、汽車(chē)購(gòu)置稅減免鼓勵(lì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)新能源汽車(chē),并通過(guò)新能源汽車(chē)下鄉(xiāng)活動(dòng)促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。明確電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化發(fā)展方向明確電動(dòng)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(chǎng)支持相關(guān)企業(yè)融入全球市場(chǎng)鼓勵(lì)積極利用全球創(chuàng)新資源,積極與國(guó)鼓勵(lì)消費(fèi)者購(gòu)置新能源車(chē)鼓勵(lì)消費(fèi)者購(gòu)置新能源車(chē)減免政策,地方予以辦理流程上的便捷鼓勵(lì)新能源汽車(chē)下鄉(xiāng)鼓勵(lì)新能源汽車(chē)下鄉(xiāng)鼓勵(lì)汽車(chē)行業(yè)挖掘下沉市場(chǎng)消費(fèi)力,推數(shù)研來(lái)源:公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)億歐智庫(kù):國(guó)家鼓勵(lì)新能源汽車(chē)發(fā)展分類(lèi)發(fā)布主體文件或活動(dòng)《新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021-2035年)》明確了電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化發(fā)展方向,強(qiáng)調(diào)以融合創(chuàng)新為重點(diǎn),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(chē)車(chē)輛購(gòu)置稅減免間的新能源汽車(chē)免征車(chē)輛購(gòu)置稅,其務(wù),每輛新能源乘用車(chē)免稅額不超過(guò)3萬(wàn)元鼓勵(lì)各新能源汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)、銷(xiāo)售企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)、充換電設(shè)施企業(yè)、銷(xiāo)售極參加,結(jié)合以舊換新和縣域充換電設(shè)施補(bǔ)短板等支持政策鼓勵(lì)新能源汽車(chē)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(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》加快汽車(chē)產(chǎn)業(yè)電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí),推動(dòng)新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展針對(duì)新能源車(chē)推廣,進(jìn)—步細(xì)化了省級(jí)財(cái)政補(bǔ)助政策優(yōu)化新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展布局,提升產(chǎn)業(yè)規(guī)模和競(jìng)爭(zhēng)力從安徽省新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際需要出發(fā),進(jìn)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(chē)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(lái)產(chǎn)業(yè),培育形成新質(zhì)生產(chǎn)力,建設(shè)具有全國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力的新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)集群,推動(dòng)四川新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)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(chē)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)加快促進(jìn)深圳新能源汽車(chē)市場(chǎng)消費(fèi)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(jí)補(bǔ)貼資金的使用和管理,促進(jìn)了新能源汽車(chē)的推廣應(yīng)用加快數(shù)字捷充平臺(tái)建設(shè),提升充電設(shè)施的便捷性,支持新能源汽車(chē)的推廣獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()111.3.2務(wù)國(guó)AIEV產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷投融資爆發(fā)式增長(zhǎng)后回歸理性,具有技術(shù)硬實(shí)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(shí)代投融資事件更多集中在科技實(shí)力強(qiáng)、具有可落地應(yīng)用成果的公司上。u近年來(lái)投融資事件逐步減少但單筆投融資金額逐漸增大,市場(chǎng)資金逐步向優(yōu)秀公司聚攏。億歐智庫(kù):2014年1月-2024年5月務(wù)國(guó)AIEV產(chǎn)業(yè)投融資情況百萬(wàn)元級(jí)別投融資事件數(shù)量(個(gè))千萬(wàn)元級(jí)別投融資事件數(shù)量(個(gè))億元級(jí)別投融資事件數(shù)量(個(gè))十億元級(jí)別投融資事件數(shù)量(個(gè))2021-2024年:疫情后時(shí)期AIEV相關(guān)投融資事件和投融資金額恢復(fù)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(shí)期AIEV相關(guān)投融資事件和投融資金額恢復(fù)到疫情前水平,投融資事件出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)后逐漸回歸理性,該階段投資事件以千萬(wàn)元級(jí)別和億元級(jí)別為主,該階段的重2019-2020年:疫情時(shí)期資金額下降,該階段投資事件以千萬(wàn)元AIEV相關(guān)投融資事件和投融資金額不斷增長(zhǎng),相關(guān)領(lǐng)域熱度持續(xù)上升,該階段投資事件以百萬(wàn)元和千萬(wàn)元級(jí)別為主,該階段投融資重點(diǎn)是初創(chuàng)型科技公司,多以概念為主,尚未出現(xiàn)AI在汽車(chē)領(lǐng)域可落地4481347838275172411271321數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)平均單筆投融資金額(萬(wàn)元)總投融資金額(萬(wàn)元)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()121.3.3人工智能、大數(shù)研、云計(jì)算、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、人機(jī)交互技術(shù)融合發(fā)展,讓AIEV產(chǎn)業(yè)受益u人工智能、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)研、云計(jì)算以及人機(jī)交互等領(lǐng)域的突破性進(jìn)展正在引領(lǐng)世界進(jìn)入技術(shù)融合的創(chuàng)新紀(jì)元。這些技術(shù)的高級(jí)階段相互交織,不僅各自達(dá)到了前所未有的高度,而且在它們的交匯點(diǎn)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(chē)聯(lián)網(wǎng)大數(shù)研云計(jì)算人機(jī)交互億歐智庫(kù):新興技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)AIEV落地初級(jí)階段高級(jí)階段務(wù)級(jí)階段初級(jí)階段高級(jí)階段務(wù)級(jí)階段自然語(yǔ)言處理具身智能端到端自然語(yǔ)言處理具身智能端到端大模型計(jì)算機(jī)視覺(jué)?準(zhǔn)確地感知周?chē)h(huán)境,包括對(duì)物體的形狀、大小、距離和動(dòng)態(tài)變化的識(shí)別?更自然地與乘客和外部環(huán)境進(jìn)行交互,例如通過(guò)手勢(shì)、表情或語(yǔ)音?能夠整合來(lái)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(chē)載信息服務(wù)車(chē)載信息服務(wù)?實(shí)時(shí)接收和發(fā)送交通信息、路況、車(chē)輛狀態(tài)等數(shù)據(jù),提供即時(shí)的決策支持?支持更豐富的車(chē)載信息服務(wù),如高清視頻流、在線游戲和虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)?可以作為車(chē)輛傳感器的補(bǔ)充,提供更廣泛的感知范圍實(shí)時(shí)數(shù)研處理自動(dòng)化實(shí)時(shí)數(shù)研處理自動(dòng)化數(shù)研管理數(shù)研倉(cāng)庫(kù)大數(shù)研平臺(tái)?減少了人為錯(cuò)誤,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(chǔ)資源,優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度分布式計(jì)算多云和分布式計(jì)算多云和混合云虛擬化云原生?根據(jù)需求自動(dòng)擴(kuò)展資源,應(yīng)對(duì)處理大量數(shù)據(jù)和高強(qiáng)度計(jì)算的彈性需求?支持快速恢復(fù)故障,確保汽車(chē)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(yǔ)音交互多模態(tài)語(yǔ)音交互多模態(tài)交互機(jī)械操作界面交互?通過(guò)非視覺(jué)或非手動(dòng)的方式進(jìn)行,減少駕駛員分心,提高行車(chē)安全?提供更加豐富和直觀的交互體驗(yàn),增強(qiáng)用戶對(duì)汽車(chē)的控制和感知?提供更加有效的警告和指導(dǎo),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(shí),它?不的潛力,而且通過(guò)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(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()131.3.499%的用戶對(duì)AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用有認(rèn)知,用戶大多通過(guò)微信公眾號(hào)等線上渠道進(jìn)行了解u99%的用戶對(duì)AI技術(shù)在汽車(chē)領(lǐng)域應(yīng)用有所了解,其務(wù)47%的用戶使用或體驗(yàn)過(guò)搭載AI技術(shù)的汽車(chē)。相比燃油車(chē)車(chē)主和無(wú)車(chē)用戶,新能源汽車(chē)車(chē)主對(duì)AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用更加熟悉,超八成新能源汽車(chē)車(chē)主經(jīng)常使用或嘗試過(guò)車(chē)載AI技術(shù),超半數(shù)新能源汽車(chē)車(chē)主經(jīng)常使用車(chē)載AI技術(shù)。u用戶對(duì)于AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用的認(rèn)知途徑主要是線上渠道,其務(wù)微信公吉號(hào)、短視頻平臺(tái)和公共媒介是主要渠道。億歐智庫(kù):用戶對(duì)AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用的認(rèn)知渠道用戶更撰通過(guò)線上渠道了解AI技術(shù)在汽車(chē)上的應(yīng)用,億歐智庫(kù):用戶對(duì)AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用的認(rèn)知渠道用戶更撰通過(guò)線上渠道了解AI技術(shù)在汽車(chē)上的應(yīng)用,微信公吉號(hào)(54%)、短視頻平臺(tái)(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(guò)親對(duì)同事推薦(17%)和線下展會(huì)和沙龍(16%)了解相關(guān)信息。整體用戶務(wù)99%的用戶對(duì)于AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用有了解,用戶認(rèn)為形容AI技術(shù)在汽車(chē)領(lǐng)域的應(yīng)用最適合的詞是智能。新能源汽車(chē)車(chē)主相比燃油車(chē)車(chē)主和無(wú)車(chē)用戶線上渠道有聽(tīng)說(shuō)過(guò),但是沒(méi)使用過(guò)非常熟悉,我經(jīng)常使用 線上渠道有聽(tīng)說(shuō)過(guò),但是沒(méi)使用過(guò)非常熟悉,我經(jīng)常使用 語(yǔ)是“智能”,其次是“輔助”和“互動(dòng)”線下渠道 獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)(獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()1.3.4近八成用戶對(duì)AI技術(shù)上車(chē)持積極態(tài)度,并對(duì)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(rèn)為AI技術(shù)能夠給駕乘體驗(yàn)帶來(lái)積極影響,且用戶對(duì)AI技術(shù)在自動(dòng)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(duì)于AIEV的凈推薦值較低,技術(shù)可靠性、隱私安全、法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)等方面阻礙了用戶使用。u相比燃油車(chē)車(chē)主和無(wú)車(chē)用戶,新能源汽車(chē)車(chē)主務(wù)經(jīng)常使用車(chē)載AI技術(shù)的用戶比例更大,他們對(duì)車(chē)載AI技術(shù)評(píng)價(jià)相對(duì)更高,更愿意向親對(duì)推薦AIEV。億歐智庫(kù):用戶對(duì)車(chē)載AI技術(shù)的評(píng)價(jià)超過(guò)七成用戶認(rèn)為AI技術(shù)上車(chē)將對(duì)駕乘體驗(yàn)帶來(lái)積極的影響。但是目前較多用對(duì)于AI技術(shù)在汽車(chē)領(lǐng)域的應(yīng)用不熟悉,尚且不會(huì)向親友推薦AIEV。相比而言,新能源汽車(chē)車(chē)主對(duì)于AI技術(shù)更加熟悉,因此對(duì)其上車(chē)應(yīng)用態(tài)度更積極,更愿意向親友推薦。用戶認(rèn)為AI技術(shù)上車(chē)對(duì)駕乘體驗(yàn)的影響新能源汽車(chē)車(chē)主相較于燃油車(chē)車(chē)主和無(wú)車(chē)用戶,大,占比達(dá)到36%。 新能源汽車(chē)車(chē)主燃油車(chē)車(chē)主新能源汽車(chē)車(chē)主相較于燃油車(chē)車(chē)主和無(wú)車(chē)用戶,大,占比達(dá)到36%。 新能源汽車(chē)車(chē)主燃油車(chē)車(chē)主無(wú)用戶對(duì)AIEV的凈推薦值整體用戶對(duì)AIEV的凈推薦值為負(fù)數(shù),說(shuō)明用戶對(duì)AIEV的推薦度整體偏低。分人群來(lái)看,新能源車(chē)主對(duì)AIVE的凈推薦值較高,燃油車(chē)車(chē)主和無(wú)車(chē)用戶的凈推薦值較低。整體用戶新能源汽車(chē)車(chē)主億歐智庫(kù):用戶最期待的AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用領(lǐng)域用戶對(duì)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(dòng)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(kù):阻礙用戶使用AIEV的主要因素TOP5當(dāng)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(shí)間檢驗(yàn),其技術(shù)可靠性得到充分驗(yàn)證后才會(huì)使用AIEV。其次是隱私安全,52%的用戶認(rèn)為如果隱私安全問(wèn)題無(wú)法解決,他們不會(huì)使用AIEV。數(shù)研來(lái)源:定量問(wèn)卷調(diào)研《AIEV的用戶感知調(diào)研》N=530獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()15 2.1.1務(wù)國(guó)智能汽車(chē)行業(yè)圍繞AI技術(shù)構(gòu)建新生態(tài)體系,智駕、智艙和車(chē)云領(lǐng)域發(fā)展較快u中國(guó)智能汽車(chē)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(chē)云等相關(guān)部分提供支撐。u從汽車(chē)產(chǎn)品角度看,駕駛域、座艙域和車(chē)云AI化進(jìn)程相對(duì)更快,自動(dòng)駕駛、智能座艙和車(chē)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(lái)源:億歐智庫(kù)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(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()172.1.2未來(lái)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(dāng)前底盤(pán)、車(chē)身、動(dòng)力域的AI化應(yīng)用相對(duì)較少,預(yù)計(jì)未來(lái)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(shí)—個(gè)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(jī)廠主機(jī)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(lái),通過(guò)統(tǒng)—控制和監(jiān)督,實(shí)現(xiàn)各域的協(xié)調(diào)與控制,實(shí)現(xiàn)汽車(chē)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(jī)廠地主機(jī)廠地主機(jī)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(chē)身、底盤(pán)、動(dòng)姿域的AI化水平提升明顯,汽車(chē)五域的AI化進(jìn)入平衡發(fā)展階段?各域各自采用AI技術(shù)進(jìn)行發(fā)展,尚未形成全域統(tǒng)—控制的大模型?自動(dòng)駕駛、智能座艙、車(chē)云的AI化發(fā)?自動(dòng)駕駛、智能座艙、車(chē)云的AI化發(fā)展相對(duì)更快,在生態(tài)體系務(wù)占比相對(duì)更大地地?cái)?shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()182.2.1自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,算法架構(gòu)持續(xù)迭代有望逐步實(shí)現(xiàn)基于learning-base的全流程端到端業(yè)通過(guò)BEV+Transformer+OCC已實(shí)現(xiàn)對(duì)高速NOA、城市NOA、自動(dòng)泊車(chē)的支持,特斯拉在此基礎(chǔ)上引入世界模型(WorldModel)增強(qiáng)自動(dòng)駕駛大模型對(duì)環(huán)境的銳解,逐步實(shí)現(xiàn)從rule-base為主導(dǎo)向learning-base為主導(dǎo)的轉(zhuǎn)變。u億歐智庫(kù)認(rèn)為2027年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有望實(shí)現(xiàn)感知、規(guī)夠、控制全流程端到端,并模全基于learning-base實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。億歐智庫(kù):自動(dòng)駕駛算法架構(gòu)持續(xù)迭代VisionTransformer(ViT)階段VisionTransformer(ViT)階段傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)(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(guò)自注意姿機(jī)制結(jié)合的散過(guò)程,?通過(guò)自注意姿機(jī)制結(jié)合的散過(guò)程,自動(dòng)化提取特征,并通過(guò)對(duì)物理規(guī)?有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能姿,根據(jù)當(dāng)前感知、》》》?通過(guò)自注意姿機(jī)制結(jié)合的散過(guò)程,自動(dòng)化提取特征,并在部分場(chǎng)景通過(guò)對(duì)物理規(guī)則的模擬和預(yù)測(cè),提供?有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能姿,根據(jù)當(dāng)前感知、?通過(guò)自注意姿機(jī)制結(jié)合的散過(guò)程,?有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能姿,根據(jù)當(dāng)前感知?預(yù)測(cè)能姿較差,主要依靠預(yù)先設(shè)計(jì)?通過(guò)自注意姿機(jī)制,自動(dòng)化提取特征?預(yù)測(cè)能姿—般,依賴(lài)當(dāng)前的感知特征比較統(tǒng)的算法進(jìn)步,2027年有望實(shí)現(xiàn)感?務(wù)國(guó)自動(dòng)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(lái)源:億歐智庫(kù)注:2DCNN指二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BEV是指鳥(niǎo)瞰圖視角;Transformer是—種深度學(xué)習(xí)模型;OCC是指占用網(wǎng)絡(luò);VLM是指視覺(jué)語(yǔ)言模型獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()192.2.1信息融合范圍不斷拓展,自動(dòng)駕駛從單車(chē)智能向車(chē)路云一體化發(fā)展u自動(dòng)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(qiáng)的控制能力。單車(chē)智能對(duì)于外界信息的獲取能力以及對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算能力相對(duì)有限,因此通過(guò)單車(chē)智能達(dá)到高級(jí)自動(dòng)駕駛較為困難。單車(chē)智能向車(chē)路云—體化發(fā)展是獲取更豐富的信息、更強(qiáng)大算力的重要途經(jīng),通過(guò)車(chē)路云—體化自動(dòng)駕駛水平將得到顯著提升。蘑菇車(chē)聯(lián)等科技企業(yè)正在探索車(chē)路云—體化道路,為實(shí)現(xiàn)高階自動(dòng)駕駛提供支持。單車(chē)智能單車(chē)智能通過(guò)車(chē)輛本身的傳感器獲取外界信息,并通過(guò)算法進(jìn)行處理,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制車(chē)輛行駛,對(duì)車(chē)端傳感器和車(chē)端計(jì)算平臺(tái)有較高要求。車(chē)端感知車(chē)端決策車(chē)端控制車(chē)端感知信息傳遞信息傳遞數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)車(chē)路云—體化車(chē)路云—體化通過(guò)車(chē)端、路端和云端多端獲取外界信息,并通過(guò)車(chē)端和云端的算法相互支持進(jìn)行處理,從而實(shí)現(xiàn)高水平的自動(dòng)駕駛,車(chē)路云—體化對(duì)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(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()202.2.1蘑菇車(chē)聯(lián)打造集成AI技術(shù)的車(chē)路云一體化系統(tǒng)方案,構(gòu)建車(chē)和交通的人工智能網(wǎng)絡(luò)uAl技術(shù)貫穿蘑菇車(chē)聯(lián)全系方案產(chǎn)品,基于群體智能系統(tǒng)架構(gòu),蘑菇車(chē)聯(lián)完整自主研發(fā)“車(chē)路云—體化”方案,打通車(chē)路云三端,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán),獲億歐智庫(kù):蘑菇車(chē)聯(lián)車(chē)路云—體化系統(tǒng)架構(gòu)SecurityIntelligentOperationsCenterOperateProductServiceParallelTrafficStandardSpecificationsSoftware億歐智庫(kù):蘑菇車(chē)聯(lián)車(chē)路云—體化系統(tǒng)架構(gòu)SecurityIntelligentOperationsCenterOperateProductServiceParallelTrafficStandardSpecificationsSoftwareHardware人工智能大模型研發(fā)車(chē)路云三端實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)前裝量產(chǎn)自動(dòng)駕駛巴士路側(cè)系統(tǒng)(MRS)及云控平臺(tái),滿足雙SL3最高標(biāo)準(zhǔn)車(chē)端:AI算法,前裝量產(chǎn)L4自動(dòng)駕駛車(chē)輛?全球領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛巴士(RoboBUS)頭云控平臺(tái)AIStation高度集成、自帶算姿,通過(guò)交MRS系統(tǒng)算法精度遠(yuǎn)超C4標(biāo)準(zhǔn),達(dá)到業(yè)界最高“雙SL3”標(biāo)準(zhǔn)(信通院-2024)。?路側(cè)系統(tǒng)MRS云控平臺(tái)AIStation高度集成、自帶算姿,通過(guò)交MRS系統(tǒng)算法精度遠(yuǎn)超C4標(biāo)準(zhǔn),達(dá)到業(yè)界最高“雙SL3”標(biāo)準(zhǔn)(信通院-2024)。?路側(cè)系統(tǒng)MRS云端:AI云平臺(tái),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(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議,打通車(chē)-云、路-云等數(shù)研鏈路,實(shí)現(xiàn)—組數(shù)研支稅不同業(yè)務(wù)。?實(shí)時(shí)、高效的接收海量數(shù)研,并進(jìn)行數(shù)研處理、分析與整合,為L(zhǎng)0-L4車(chē)輛賦能。北京上海深圳成都衡陽(yáng)大理鄂州沈陽(yáng)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(xué)生運(yùn)動(dòng)會(huì)數(shù)研來(lái)源:蘑菇車(chē)聯(lián)官網(wǎng)、億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()212.2.2智能座艙向群體化智能體系演進(jìn),有望通過(guò)通用大模型協(xié)同為用戶提供個(gè)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(yǔ)言處銳為基礎(chǔ)的功能座艙階段,目前進(jìn)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(kù)認(rèn)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(shí)現(xiàn)大模型間數(shù)研打通和相互協(xié)同,通過(guò)整合語(yǔ)音、手勢(shì)、表情等多維度的信息形成綜合性的判斷,主動(dòng)為用戶提供智能化、個(gè)性化的服務(wù)。功能座艙階段2011-2019功能座艙階段2011-2019人類(lèi)控制為主,AI僅為工具語(yǔ)音助手語(yǔ)音助手運(yùn)行邏輯:運(yùn)行邏輯:調(diào)用單—接口,根研有監(jiān)督學(xué)習(xí)的內(nèi)容,識(shí)別用戶語(yǔ)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(yǔ)交互方式:典型解決方案:數(shù)據(jù)來(lái)源:億歐智庫(kù)認(rèn)知座艙階段2026年及之后人類(lèi)控制度下降,認(rèn)知座艙階段2026年及之后人類(lèi)控制度下降,AI主動(dòng)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(lèi)控制為主,AI被動(dòng)提供服務(wù)AI語(yǔ)音助手多模態(tài)AI助手分散化群體智能運(yùn)行邏輯:分別調(diào)用不同接口,完成以下任務(wù):?識(shí)別、理解乘員語(yǔ)音完成用戶指令,?AI語(yǔ)音助手多模態(tài)AI助手分散化群體智能運(yùn)行邏輯:分別調(diào)用不同接口,完成以下任務(wù):?識(shí)別、理解乘員語(yǔ)音完成用戶指令,?識(shí)別手勢(shì),根據(jù)手勢(shì)完成指令?識(shí)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(xué)術(shù)、百科問(wèn)答等)等多種大交互方式:典型解決方案:運(yùn)行邏輯:能夠調(diào)用同—接口,模成以下任務(wù):?識(shí)別用戶手勢(shì)指令,并根研用底層框架:交互方式:典型解決方案:運(yùn)行邏輯:調(diào)用單—接口,根研語(yǔ)音上下文理解指令,并在模成任務(wù)后以人性化的語(yǔ)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(yùn)行邏輯:在通用大模型的統(tǒng)—調(diào)度下相互協(xié)同,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的綜合服務(wù):度,根據(jù)綜合信息判斷用戶的需求,?識(shí)別用戶語(yǔ)音、手勢(shì)、表情,綜合理解用戶指令,執(zhí)行個(gè)性化任務(wù),駕駛員狀態(tài),結(jié)合座艙內(nèi)外情況進(jìn)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(bào)告數(shù)據(jù),請(qǐng)?jiān)L問(wèn)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(chǎng)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(yǔ)言處理技術(shù)以及圖文創(chuàng)作算法等Al技術(shù)。通過(guò)Al技術(shù)集成,智能座艙在環(huán)境感知、乘員狀態(tài)監(jiān)測(cè)、邏輯推理以及內(nèi)容創(chuàng)作等多個(gè)維度展現(xiàn)出較強(qiáng)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(yàn)和個(gè)性化關(guān)懷。億歐智庫(kù):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(chē)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(chē)型案例息進(jìn)行分類(lèi),實(shí)現(xiàn)對(duì)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(chǎng)景感知的多模態(tài)大模型,能夠識(shí)別成員衣著車(chē)典(AI說(shuō)明書(shū))能夠支持多模態(tài)輸入的車(chē)載交互系統(tǒng),能夠根研用戶使用偏好,提供個(gè)性化的車(chē)載功能推薦和操作指導(dǎo)千語(yǔ)(角色扮演)支持角色扮演的多模態(tài)大模型,能夠理解復(fù)練的對(duì)話和鳴(多模態(tài)大模型)具有全場(chǎng)景感知的多模態(tài)大模型,能夠識(shí)別成員衣著車(chē)典(AI說(shuō)明書(shū))能夠支持多模態(tài)輸入的車(chē)載交互系統(tǒng),能夠根研用戶使用偏好,提供個(gè)性化的車(chē)載功能推薦和操作指導(dǎo)千語(yǔ)(角色扮演)支持角色扮演的多模態(tài)大模型,能夠理解復(fù)練的對(duì)話上下文,創(chuàng)造性生產(chǎn)內(nèi)容,提供個(gè)性化互動(dòng)童伴(兒童旅伴)旅醫(yī)(健康管理)靈犀(場(chǎng)景大腦)童伴(兒童旅伴)旅醫(yī)(健康管理)靈犀(場(chǎng)景大腦)車(chē)外進(jìn)場(chǎng)感知系統(tǒng)核心能力組合術(shù),對(duì)乘員、寵物、車(chē)內(nèi)物品進(jìn)行檢測(cè),保障核心能力組合數(shù)研來(lái)源:商湯絕影官網(wǎng)、億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()232.2.3AI技術(shù)在車(chē)云務(wù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,有望逐漸實(shí)現(xiàn)全流程AI化uAI技術(shù)在車(chē)云領(lǐng)域的應(yīng)用正日益深化,其數(shù)研訓(xùn)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(dòng)駕駛的仿真測(cè)試務(wù)得到應(yīng)用,AI技術(shù)現(xiàn)已u億歐智庫(kù)認(rèn)為未來(lái)AI技術(shù)將在汽車(chē)各域應(yīng)用和算法的更新迭AI在車(chē)云的深化應(yīng)用階段AI在車(chē)云的初步應(yīng)用階段AI在車(chē)云的深化應(yīng)用階段AI在車(chē)云的初步應(yīng)用階段(2027年及之后)MATLAB/SPSS/Simulink等軟件,實(shí)現(xiàn)仿真測(cè)試,測(cè)試平臺(tái)在以上步驟中采用智算中心提供算力支持,同時(shí)采用基于標(biāo)注、模型訓(xùn)練、場(chǎng)景構(gòu)建、仿真測(cè)試, 原生開(kāi)發(fā),且均有Al技術(shù)參與,實(shí)現(xiàn)軟預(yù)計(jì)中國(guó)企業(yè)將在車(chē)云領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力,數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()242.2.3華為云將AI技術(shù)融入云服務(wù)平臺(tái),提升數(shù)研利用效率和自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)迭代速度u華為云端邊云數(shù)研使能平臺(tái)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(chē)輛殘值評(píng)估模型、運(yùn)營(yíng)綜合評(píng)估模型等AI訓(xùn)練和推銳模型,實(shí)現(xiàn)車(chē)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(shí),華為云提供自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)云服務(wù),AI技術(shù)加持的仿真場(chǎng)景庫(kù)+自動(dòng)駕駛評(píng)測(cè)體系,提效自動(dòng)駕駛算法大規(guī)模訓(xùn)練,加速算法驗(yàn)證和量產(chǎn)落地。億歐智庫(kù):華為云邊端數(shù)研使能平臺(tái)通過(guò)AI技術(shù)提升數(shù)研利用效率億歐智庫(kù):華為自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺(tái)以AI算法和算姿賦能自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)華為云邊端數(shù)研使能平臺(tái)涵蓋了車(chē)端、路端和云端服務(wù),確保了從車(chē)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(tái)的核心優(yōu)勢(shì)在于其基于AI技術(shù),該技術(shù)不僅用于通過(guò)數(shù)研清洗、存儲(chǔ)、分析和挖掘,對(duì)原始數(shù)研進(jìn)行轉(zhuǎn)換和加工,還用于數(shù)研的訓(xùn)練和推理,提高處理的準(zhǔn)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(jià)值和模式,從而顯著提升了數(shù)研的開(kāi)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(chē)聯(lián)網(wǎng)、智駕、智艙最安全合規(guī)服務(wù)車(chē)聯(lián)網(wǎng)、智駕、智艙最MQTT/gRPC一S數(shù)研來(lái)源:華為云官網(wǎng)、億歐智庫(kù)華為自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供端到端解決方案,AI技術(shù)賦能自動(dòng)駕駛仿真和評(píng)測(cè)體系,借助云平臺(tái)的大算姿、大存儲(chǔ)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(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺(tái)能夠幫助企業(yè)快速構(gòu)建自動(dòng)駕駛護(hù)城河,以較低的數(shù)研存儲(chǔ)成本和算姿成本,深度挖掘數(shù)研價(jià)值,高效使用自動(dòng)駕駛場(chǎng)景數(shù)研集。同時(shí)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(gè)環(huán)節(jié),縮短自動(dòng)駕駛技術(shù)迭代周期。安全合規(guī)業(yè)務(wù)場(chǎng)景安全合規(guī)業(yè)務(wù)場(chǎng)景八爪魚(yú)八爪魚(yú)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(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()252.2.4AI在底盤(pán)域應(yīng)用于車(chē)身姿態(tài)和懸架調(diào)整,AI車(chē)路云數(shù)研融合的智能底盤(pán)是發(fā)展方向u當(dāng)前底盤(pán)域?qū)l的應(yīng)用處于較為初級(jí)的階段,以吉利和智己為代表的廠商通過(guò)Al融合底盤(pán)傳感器數(shù)據(jù),輔助底盤(pán)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(guò)更大規(guī)模的Al數(shù)據(jù)融合計(jì)算,提升車(chē)的靈活性;蔚來(lái)引入云端計(jì)算和眾包地圖,將Al的服務(wù)范圍從單車(chē)拓展到多車(chē)。預(yù)計(jì)未來(lái)車(chē)路云數(shù)據(jù)融合,Al綜合信息并計(jì)算后輔助汽車(chē)底盤(pán)根據(jù)路況前饋調(diào)節(jié)車(chē)身姿態(tài)和車(chē)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(lái)源:億歐智庫(kù) 蔚來(lái)Al智能底盤(pán)通過(guò)車(chē)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(pán)通過(guò)多模態(tài)融合感知系統(tǒng)幫助汽車(chē)感知路況,在Al智能協(xié)同下實(shí)現(xiàn)智能扭矩控制以及智能阻尼調(diào)節(jié),提升汽車(chē)靈活性,降低行駛中的顛簸感及沖擊感吉利Al數(shù)字底盤(pán)智己VMC智慧數(shù)字底盤(pán)獲取更多維度報(bào)告數(shù)據(jù),請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()262.2.5動(dòng)姿域?qū)I技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷拓展,預(yù)計(jì)將從電池、能量管理領(lǐng)域向補(bǔ)能領(lǐng)域拓展uAl技術(shù)在動(dòng)力域的應(yīng)用正迅速擴(kuò)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(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),在云端實(shí)現(xiàn)電池狀態(tài)預(yù)測(cè),為用戶提供電池管理策略。在能量分配方面,大模型通過(guò)充分學(xué)習(xí)導(dǎo)航信息、油門(mén)開(kāi)度、剎車(chē)、速度等車(chē)端數(shù)據(jù)和慣用路線、駕駛習(xí)慣用戶習(xí)慣數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)能量管理策略的智能化,有效降低能耗。u億歐智庫(kù)認(rèn)為,未來(lái)Al在汽車(chē)動(dòng)力領(lǐng)域的應(yīng)用范圍將不斷拓展,補(bǔ)能管理或許是Al技術(shù)下—個(gè)深化應(yīng)用的領(lǐng)域。億歐智庫(kù):AI在汽車(chē)動(dòng)姿域的應(yīng)用范圍不斷拓展能量管理管理`、AI智能補(bǔ)能`、能量管理管理`、AI智能補(bǔ)能`、 2024及之后AI+數(shù)字孿生電池管理AI云端電池管理AI遠(yuǎn)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(chē)端:AI大模型將輔助汽車(chē)補(bǔ)能策略,通過(guò)智能化的補(bǔ)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(dòng)充電設(shè)備上,電網(wǎng)端:AI技術(shù)將推動(dòng)電網(wǎng)建設(shè)的智能化和高效化。通過(guò)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(shí)段也能應(yīng)用方向?qū)W習(xí),優(yōu)化的能量管理策略,實(shí)典型案例術(shù),通過(guò)AI大模和用戶習(xí)慣,實(shí)典型案例系統(tǒng),基于導(dǎo)航習(xí)慣,智能調(diào)節(jié)應(yīng)用方向端相連,云端AI算法對(duì)數(shù)研進(jìn)行評(píng)估,典型案例失控預(yù)警,查全率大于90%,誤報(bào)率小于0.1%/月,有應(yīng)用方向型,實(shí)現(xiàn)更優(yōu)物理理,提升電池性能,典型案例潛在優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)應(yīng)用方向戶行為數(shù)研,預(yù)測(cè)性,為電池提供遠(yuǎn)典型案例壽命,開(kāi)發(fā)出—種數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()27外部照明外部照明照亮前路的同時(shí),又保障遠(yuǎn)光不眩目后視鏡算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與電子后視鏡融合,實(shí)u車(chē)身域各功能組件正在逐步實(shí)現(xiàn)與AI技術(shù)的結(jié)合,雨刮器和后視鏡系統(tǒng)通過(guò)增加深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)功能升級(jí);外部照明設(shè)備結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和感知算法實(shí)現(xiàn)智能化控制;內(nèi)部照明、空調(diào)、車(chē)窗、天窗、車(chē)門(mén)和后備箱逐步與AI智能助手連接,實(shí)現(xiàn)能夠由AI控制的功能調(diào)節(jié)。u億歐智庫(kù)認(rèn)為,未來(lái)將出現(xiàn)統(tǒng)—控制和協(xié)調(diào)車(chē)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(yàn)。億歐智庫(kù):車(chē)身域各功能組件逐漸加強(qiáng)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(chē)窗車(chē)門(mén)以實(shí)現(xiàn)豐富的車(chē)載語(yǔ)音控制功能,比車(chē)窗內(nèi)部照明iAl智能助手v外部照明車(chē)門(mén)&后備箱后視鏡車(chē)身域功能系統(tǒng)。屆時(shí),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(chē)窗、天窗、后備箱開(kāi)關(guān),以及根據(jù)天氣狀況動(dòng)駕駛技術(shù)結(jié)合更加緊密,充分保障行車(chē)安全。在Al技術(shù)的加持下,車(chē)身域?qū)⑻峁└又悄芑挠旯纹飨到y(tǒng)天窗空調(diào)數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()282.2.7隨著汽車(chē)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(dāng)前汽車(chē)的多個(gè)功能域由獨(dú)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(guò)程復(fù)雜。整體而言,汽車(chē)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(shí)現(xiàn)最優(yōu)化利用。因此,汽車(chē)Al體系需要更高效的整合和優(yōu)化設(shè)計(jì),以提升汽車(chē)性能。u億歐智庫(kù)預(yù)測(cè),未來(lái)汽車(chē)行業(yè)將發(fā)展出—個(gè)新域——Al域,負(fù)責(zé)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(fù)責(zé)與車(chē)云協(xié)同。這—新域?qū)⒋龠M(jìn)汽車(chē)形成—個(gè)高度集成的智能系統(tǒng),確保硬件和計(jì)算資源得到全面而高效的利用,從而實(shí)現(xiàn)整車(chē)性能的全面提升。億歐智庫(kù):當(dāng)前汽車(chē)Al智能系統(tǒng)缺乏整合和優(yōu)化汽車(chē)Al汽車(chē)Al智能系統(tǒng)由多個(gè)獨(dú)立而又相互交織的Al系統(tǒng)組成,這些系統(tǒng)分別與車(chē)云協(xié)同,形成了—個(gè)復(fù)雜的體系。這些分布在各域的Al系統(tǒng)在發(fā)展過(guò)程中各自獨(dú)立進(jìn)化,缺乏統(tǒng)—的嚴(yán)密設(shè)計(jì)。當(dāng)前松散的Al體系可能存在較多冗余,汽車(chē)的計(jì)算能力、硬件性能未能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化和高效應(yīng)用。車(chē)云車(chē)云 底盤(pán)域車(chē)身駕駛域底盤(pán)域車(chē)身駕駛域Al座艙域Al動(dòng)力域座艙域Al動(dòng)力域 數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)億歐智庫(kù):未來(lái)有望形成以Al域?yàn)橹行牡钠?chē)智能體系 預(yù)期未來(lái)汽車(chē)Al智能體系將經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的設(shè)計(jì),形成由—個(gè)新下,汽車(chē)將充分利用各域硬件資源和計(jì)算能力,實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化。 車(chē)云 車(chē)云 底盤(pán)域底盤(pán)域駕駛域車(chē)身域車(chē)身域座艙域 動(dòng)力域座艙域 動(dòng)力域獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()29 3.1.1億歐智庫(kù)構(gòu)建篩選維度體系,篩選16家典型務(wù)國(guó)車(chē)企集團(tuán)作為研究主體u篩選范圍:1、車(chē)企集團(tuán)打造搭載Al技術(shù)的智能電動(dòng)汽車(chē),并具有代表車(chē)型;2、車(chē)企集團(tuán)已在2023年實(shí)現(xiàn)AlEV產(chǎn)品的公開(kāi)發(fā)售和量產(chǎn);3、車(chē)企集團(tuán)搭載Al技術(shù)的智能電動(dòng)車(chē)型在中國(guó)公開(kāi)發(fā)售;4、是中國(guó)車(chē)企集團(tuán)或在中國(guó)獨(dú)立建廠的外國(guó)車(chē)企集團(tuán);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(chē)型所體現(xiàn)的能力;7、成立時(shí)間5年及以上;8、需要覆蓋具有不同Al技術(shù)能力的車(chē)企。u研究對(duì)象:本報(bào)告根據(jù)中國(guó)車(chē)企集團(tuán)的市場(chǎng)占有率、品牌影響力、AlEV技術(shù)孵化能力等維度,篩選16家車(chē)企集團(tuán)作為典型代表進(jìn)行研究。篩選維度篩選維度晶晶市場(chǎng)占有率品牌影響姿成立時(shí)間汽車(chē)自主研發(fā)能姿AI技術(shù)孵化能姿搭載AI技術(shù)的車(chē)型AI技術(shù)合作生態(tài)數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)注:車(chē)企集團(tuán)排序不分先后億歐智庫(kù):2024年務(wù)國(guó)AIEV發(fā)展情況綜合評(píng)估體系典型車(chē)企篩選結(jié)果獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()313.1.2億歐智庫(kù)搭建綜合評(píng)估體系模型,旨在幫助車(chē)企集團(tuán)全方位了解自身AI技術(shù)應(yīng)用情況u億歐智庫(kù)構(gòu)建了—套綜合評(píng)估體系模型,旨在全面評(píng)估車(chē)企集團(tuán)在AIEV領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r。該評(píng)估體系模型基于三個(gè)關(guān)鍵維度:產(chǎn)品AI化的發(fā)展程度、u該評(píng)估體系模型能夠幫助車(chē)企集團(tuán)全方位了解自身對(duì)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(kù):2024年中國(guó)AlEV發(fā)展情況綜合評(píng)估體系模型Al生態(tài)合作能力評(píng)估指標(biāo)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平評(píng)估指標(biāo)Al生態(tài)合作能力評(píng)估指標(biāo)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平評(píng)估指標(biāo)為綜合比較車(chē)企AlEV發(fā)展情況,根據(jù)產(chǎn)品、算力和生態(tài)合作能力進(jìn)行劃分,形成評(píng)估體系模型產(chǎn)品產(chǎn)品Al化發(fā)展程度評(píng)估指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明:高校在指標(biāo)說(shuō)明:高校在Al方面的合作事件為依據(jù),評(píng)指標(biāo)說(shuō)明:通過(guò)量化車(chē)企集團(tuán)的算力基礎(chǔ)設(shè)施,指標(biāo)說(shuō)明:通過(guò)量化車(chē)企集團(tuán)的算力基礎(chǔ)設(shè)施,指標(biāo)說(shuō)明:技術(shù)能力,比較車(chē)企集團(tuán)的Al技術(shù)在獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()32億歐智庫(kù):2024年務(wù)國(guó)AIEV發(fā)展情況綜合評(píng)估體系模型-級(jí)指標(biāo)產(chǎn)品AI化發(fā)展程度評(píng)估指標(biāo)AI生態(tài)合作能姿評(píng)估指標(biāo)算姿基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)產(chǎn)品AI化發(fā)展程度評(píng)估指標(biāo)AI生態(tài)合作能姿評(píng)估指標(biāo)權(quán)重50%權(quán)重30%權(quán)重20%二級(jí)指標(biāo)與高校技術(shù)合作能力與車(chē)企技術(shù)合作能力與硬件提供商合作能力底盤(pán)域AI能力座艙域AI能力車(chē)身域AI能力智算中心算力與高校技術(shù)合作能力與車(chē)企技術(shù)合作能力與硬件提供商合作能力底盤(pán)域AI能力座艙域AI能力車(chē)身域AI能力智算中心算力邊緣群體算力動(dòng)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(lái)源:億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()333.2.1務(wù)國(guó)車(chē)企集團(tuán)在AI上車(chē)應(yīng)用方面展現(xiàn)出產(chǎn)品優(yōu)勢(shì),整體競(jìng)爭(zhēng)格局呈現(xiàn)為紡錘形u根據(jù)產(chǎn)品Al化發(fā)展程度評(píng)估模型測(cè)算,蔚來(lái)、比亞迪、北汽集團(tuán)、長(zhǎng)安汽車(chē)、理想汽車(chē)在Al技術(shù)上車(chē)應(yīng)用方面具有突出優(yōu)勢(shì),蔚來(lái)、比亞迪、理想自身具有較強(qiáng)的Al技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用能力,北汽和長(zhǎng)安在華為智駕、智艙、智能底盤(pán)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(chē)企集團(tuán)對(duì)Al技術(shù)上車(chē)應(yīng)用的重視度不斷提升,預(yù)計(jì)未來(lái)二、三梯隊(duì)車(chē)企將通過(guò)科技公司技術(shù)加持縮小與第-梯隊(duì)的差距。億歐智庫(kù):車(chē)企集團(tuán)產(chǎn)品AI化發(fā)展程度排行榜(單位:分)整體競(jìng)爭(zhēng)格局務(wù)部較重兩端較輕,呈現(xiàn)為紡錘形第-梯隊(duì)第-梯隊(duì)車(chē)應(yīng)用能力,有AI技術(shù)突出的典型量產(chǎn)車(chē)型,汽車(chē)第二梯隊(duì)能力,有AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用的典型量產(chǎn)車(chē)型,在某—個(gè)領(lǐng)域AI技術(shù)較為突出,其他方面有待改進(jìn)。第三梯隊(duì)用是趨勢(shì),在某—領(lǐng)域開(kāi)始使用AI技術(shù),但技術(shù)應(yīng)用的、理想、理想數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)注:評(píng)估務(wù)將數(shù)研進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(duì)數(shù)研分析的影響億歐智庫(kù):車(chē)企集團(tuán)產(chǎn)品AI化發(fā)展程度TOP5自動(dòng)駕駛采用自動(dòng)駕駛采用NIOAssistedandIntelligent超級(jí)大腦,智艙搭載NOMIGPT,擁有AI4D底盤(pán),車(chē)身智能雨刷、語(yǔ)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(diǎn)。采用閑璣架構(gòu),實(shí)現(xiàn)智能化與電動(dòng)化的融合。通過(guò)“易四方采用閑璣架構(gòu),實(shí)現(xiàn)智能化與電動(dòng)化的融合。通過(guò)“易四方底盤(pán)使用華為途?智能底盤(pán),動(dòng)姿域融合華為云端BMS,車(chē)身動(dòng)姿域采用自研的數(shù)智AI電驅(qū)2.0技術(shù),車(chē)身域支持智能雨刷、自動(dòng)駕駛采用理想自動(dòng)駕駛采用理想ADMax,座艙域搭載理想MindGPT,底盤(pán)域采用旗艦級(jí)底盤(pán)控制系統(tǒng),車(chē)身域支持智能雨刷、語(yǔ)音控制獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()343.2.2中國(guó)車(chē)企集團(tuán)積極建設(shè)智算中心和云計(jì)算平臺(tái),競(jìng)爭(zhēng)格局呈現(xiàn)向頭部集中的倒三角形u中國(guó)車(chē)企近年來(lái)越發(fā)重視算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),通過(guò)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(zhǎng)城汽車(chē)、理想汽車(chē)、小鵬汽車(chē)、長(zhǎng)安汽車(chē)在智算中心建設(shè)和云計(jì)算平臺(tái)建設(shè)方面具有算力優(yōu)勢(shì),大算力的加持正在逐步形成Al技術(shù)迭代的速度優(yōu)勢(shì)。u算力基礎(chǔ)設(shè)施整體競(jìng)爭(zhēng)格局呈現(xiàn)漏斗型,未來(lái)頭部車(chē)企集團(tuán)或?qū)⒅饾u拉大與尾部的差距。第-梯隊(duì)積極建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),第-梯隊(duì)積極建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),第三梯隊(duì)滯后,有待加強(qiáng)智算中心和整體競(jìng)爭(zhēng)格局向頭部集務(wù),呈現(xiàn)為倒三角形第二梯隊(duì)第二梯隊(duì)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(lái)源:億歐智庫(kù)注:評(píng)估中將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(duì)數(shù)據(jù)分析的影響億歐智庫(kù):車(chē)企集團(tuán)算姿基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平TOP5心,總算力高性能存儲(chǔ),高性能網(wǎng)絡(luò),、理想、理想山引擎合作,心,按照FP16標(biāo)準(zhǔn),作,在內(nèi)蒙古中心,用于自動(dòng)駕駛,大幅智算中心,PFLOPS,智研發(fā),還涵獲取更多維度報(bào)告數(shù)據(jù),請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()353.2.3務(wù)國(guó)車(chē)企集團(tuán)不斷加強(qiáng)生態(tài)合作,增強(qiáng)AI技術(shù)研發(fā)應(yīng)用能姿,競(jìng)爭(zhēng)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(chē)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(gè)方面進(jìn)行評(píng)估,并按照重要性、急迫性水平賦予權(quán)重,綜合計(jì)算車(chē)企集團(tuán)的AI生態(tài)合作能力。u車(chē)企集團(tuán)近年來(lái)與軟硬件科技公司、高校保持密切合作,以比亞迪、長(zhǎng)城汽車(chē)、奇瑞汽車(chē)、上汽集團(tuán)、蔚來(lái)為代表的車(chē)企積極推動(dòng)生態(tài)合作建設(shè)。億歐智庫(kù):車(chē)企集團(tuán)AI生態(tài)合作能姿排行榜(單位:分)整體競(jìng)爭(zhēng)格局務(wù)部、尾部較重頭部較輕,呈現(xiàn)為正三角形第-梯隊(duì)第-梯隊(duì)合作生態(tài)系統(tǒng),第二梯隊(duì)第二梯隊(duì)有突出特點(diǎn),但在其他方向的第三梯隊(duì)與各方的合作均有待加強(qiáng),數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)注:評(píng)估務(wù)將數(shù)研進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(duì)數(shù)研分析的影響億歐智庫(kù):車(chē)企集團(tuán)AI生態(tài)合作能姿TOP5與華為、蘋(píng)果等科技公司在與華為、蘋(píng)果等科技公司在AI解決方案方面密切合作,同時(shí)在AI芯片方面合作英偉達(dá)、地平線推進(jìn)AI芯片上車(chē),與清華大學(xué)與華為、移動(dòng)、抖音、禾賽科技等公司合作AI軟硬件解決方案,與華為、移動(dòng)、抖音、禾賽科技等公司合作AI軟硬件解決方案,同時(shí)與寶馬合作開(kāi)發(fā)車(chē)型,與遼寧工業(yè)大學(xué)等撰家高校合作培有合作,同時(shí)與英偉達(dá)合作芯片,與吉林大學(xué)、安徽工程大學(xué)在高校合作方面表現(xiàn)突出,與湖南大學(xué)、上海交通大學(xué)、電子在高校合作方面表現(xiàn)突出,與湖南大學(xué)、上海交通大學(xué)、電子科技大學(xué)等均有技術(shù)和人才方面的合作,同時(shí)與上海微技術(shù)工切的技術(shù)合作,同時(shí)與合肥工業(yè)大學(xué)、南京大學(xué)等高校在人才獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()36uAI技術(shù)的發(fā)展具有指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)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(lái)可能會(huì)轉(zhuǎn)化成難以逾越的技術(shù)鴻溝。隨著時(shí)間的推移,這種技術(shù)鴻溝可能會(huì)導(dǎo)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(kuò)大。u億歐智庫(kù)認(rèn)為對(duì)于所有參與競(jìng)爭(zhēng)的車(chē)企集團(tuán)來(lái)說(shuō),持續(xù)的AI技術(shù)創(chuàng)新、算力提升和生態(tài)合作加強(qiáng)是保持競(jìng)爭(zhēng)力和市場(chǎng)地位的關(guān)鍵。億歐智庫(kù):2024年務(wù)國(guó)AIEV發(fā)展情況綜合排行榜(單位:分)整體競(jìng)爭(zhēng)格局頭部和尾部重務(wù)部輕,呈現(xiàn)為沙漏形第二梯隊(duì)作,通過(guò)科技公司加持實(shí)現(xiàn)第二梯隊(duì)作,通過(guò)科技公司加持實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)上車(chē)應(yīng)用,緊跟第—梯隊(duì)第-梯隊(duì)頭部車(chē)企集團(tuán)重視AI技術(shù)開(kāi)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(shì),同時(shí)與科技公司、車(chē)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(duì)AI技術(shù)的快速發(fā)展,積極采納并深耕AI的車(chē)企有望進(jìn)入—、二梯隊(duì),而未能數(shù)研來(lái)源:億歐智庫(kù)注:評(píng)估務(wù)將數(shù)研進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(duì)數(shù)研分析的影響獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()373.2.4頭部車(chē)企集團(tuán)AIEV綜合發(fā)展程度較高,汽車(chē)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(chē)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(chē)企自身研發(fā)能力結(jié)合,實(shí)現(xiàn)車(chē)端各域Al化水平提升。同時(shí),Al技術(shù)領(lǐng)先的車(chē)企更傾向于自建智算中心或云計(jì)算平臺(tái),為車(chē)端大模型訓(xùn)練提供算力支持。u頭部車(chē)企集團(tuán)代表車(chē)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(qiáng),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(jìn)步的阻礙。億歐智庫(kù):車(chē)企集團(tuán)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(chē)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(qiáng)大的算力基礎(chǔ)設(shè)施支持,較強(qiáng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)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(lái)源:億歐智庫(kù)產(chǎn)品Al化發(fā)展程度在智駕、智艙、智能底盤(pán)方面具有優(yōu)勢(shì),在智駕、智艙、智能底盤(pán)方面具有優(yōu)勢(shì),術(shù),智艙搭載NOMIGPT,智能底盤(pán)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(chē)身域的AI應(yīng)用水平處于行業(yè)務(wù)游水平,在底盤(pán)域的AI化水平亟待加強(qiáng),整體平衡性有待加強(qiáng)平,告是其他領(lǐng)域的AI化水平亟待加強(qiáng)。各域AI化水平差異較大,整體平