四、智能网联汽车未来发展趋势
智能网联汽车作为汽车产业与信息通信、人工智能、新能源等技术深度融合的产物，正成为全球科技竞争的战略高地，其未来发展趋势也将围绕关键技术突破与产业融合创新发力，重塑产业生态。
（一）技术趋势。
1.AI赋能汽车从交通工具向“超级智能体”快速全域演变。AI技术正在推动从规则驱动到数据驱动的转变。通过海量真实道路数据的训练和云端超算中心的强大算力支持，新一代自动驾驶系统展现出前所未有的场景理解能力和决策水平。数据闭环机制的建立使系统持续优化迭代，针对复杂边缘场景的处理能力得到显著提升。即将投入应用的“视觉、语言、动作”融合模型将实现环境感知与行为决策的无缝衔接，使车辆具备更接近人类驾驶员的综合判断能力。这种技术进步正在从根本上改变自动驾驶的发展路径，从单纯的功能实现转向真正的智能涌现。支撑这些变革的是数据、算力和算法三大要素的协同发展。随着关键技术的持续突破和应用落地，智能汽车将完成从功能实现到能力进化的历史性跨越，成为改变人类生活方式的重要推动力量。
2.智能驾驶从单一功能向全场景自动驾驶演进。传感器、控制器和执行器三大核心组件的技术进步与协同创新成为关键。传感器的核心任务是对环境的高精度、高可靠性感知，将实现从单一感知到全域融合；控制器负责数据融合、决策规划与指令下发，其演进方向集中在算力提升、架构集中与功能安全，加速从分布式到中央计算的算力革命；执行器把控制信号转化为车辆动作，其核心挑战在于响应速度、冗余设计与集成化，从机械控制发展为线控冗余的精准响应。
端到端大模型技术迅速发展，推动智能驾驶从规则型策略到环境动作映射的跨越。端到端技术通过单一深度学习模型，直接从传感器输入（如摄像头、雷达等）映射到车辆控制指令（如转向、加速、刹车），跳过传统模块化流程（感知、规划、控制），实现全流程优化与高效决策，目前端到端技术已广泛应用于车道保持、自适应巡航、自动泊车、紧急避障等智能驾驶场景。
3.辅助驾驶功能深度智能化。AEB技术正朝着智能化、全场景覆盖和高可靠性方向快速发展，更加依赖人工智能和深度学习算法，通过多传感器融合（如摄像头、雷达、激光雷达）提升环境感知能力，AEB不仅能够识别车辆、行人、自行车等常规目标，还可以识别动物、道路障碍物等异形目标物，支持更复杂的驾驶场景和更广泛的工作速度。驾驶员监控系统的方向是智能化、个性化和高可靠性，更精准地监测驾驶员状态，包括疲劳、分心、情绪和健康状态等，并结合车内环境数据（如温度、光线）提供个性化提醒和干预措施。同时，DMS将与其他驾驶辅助系统（如AEB、ACC）深度集成，为整车智能化提供关键数据支持，实现整车协同优化。油门防误踩系统将更加注重冗余设计和故障诊断能力，确保系统在各种极端条件下的可靠性。在车位到车位的高阶智驾功能推动下，智能驾驶系统未来将实现停车场与公开道路的无缝衔接，同时成本不断下降，推动技术从高端向主流市场渗透。
4.智能座舱重构人车关系。一是AI驱动人机交互升级。随着AI技术的发展以及AI与智能座舱的深度融合，智能座舱将具备更强大的学习和推理能力，能够根据驾乘人员的兴趣与偏好，主动提供更加个性和智能化的服务。输入方式不再局限于传统的语音指令和按键触摸，手势识别、情绪感知、眼动检测等技术为用户开辟更丰富的交互途径。输出方式也不再是单一的显示屏，甚至会被无屏幕载体替代。交互方式逐步转变为智能交互、多模交互，为用户打造沉浸式驾乘体验。智能座舱与AI大模型深度融合后，能够根据用户的行为习惯与个人偏好，提供个性化定制服务与更加智能的人机交互。
二是车联网开辟“第三生活舱”。智能空间属性将成为汽车的核心能力。智能座舱转型为多功能生活平台，赋予车内更多的使用场景，实现驾乘人员多设备深度联动，将车内体验扩展到车外环境，构建全面智能生态。
三是大模型开启座舱智力比拼。随着DeepSeek等大模型的开源以及在座舱的本地化部署，未来座舱将迎来一场深刻的智能化革命。同质化的AI应用将被打破，取而代之的将是定制化、差异化的智能系统，以及独具品牌特色的智能座舱体验。模型融合与微调策略成为技术挑战，采用何种融合策略以及如何改善资源消耗，决定座舱“智力”高低。大模型应用往往伴随高成本，包括硬件研发、算法优化以及系统维护等，通过优化大模型应用和合理配置硬件资源，实现更具成本优势的智能座舱功能，将是未来竞争的关键。
5.电动化、智能化与高性能化驱动底盘变革。在电动化浪潮下，底盘系统迎来质的飞跃。电机直驱带来瞬时动力响应，加速更迅猛；电控系统实现毫秒级精准调节，行驶更平顺；取消传统变速箱彻底消除换挡顿挫，配合智能悬架系统，打造更好驾乘感。这些进步为电动汽车的性能表现奠定了坚实基础。
线控制动系统大幅提升制动响应速度，使车辆操控更加敏捷精准。底盘域控制器的引入，通过整合转向、制动和悬架系统的数据，实现各子系统间的毫秒级协同控制，显著提升车辆动态性能。
冗余制动系统配合高性能制动材料，确保极端工况下制动可靠性。智能悬架系统能够根据路况实时调整阻尼特性，结合精细化的NVH控制技术，为消费者带来更加静谧舒适的驾乘体验。
这些技术创新共同构建了响应更快、操控更稳、乘坐更舒适的智能底盘系统，重新定义消费者对车辆动态性能的需求。
（二）消费趋势。
1.成本下降与消费升级双轮驱动智能驾驶迈入普及期。消费者对应急辅助类主动安全功能的认知度逐渐提升，其群体不再局限于早期的科技尝鲜者，而是覆盖了从高端豪华车到经济型轿车的广泛消费群体。随着汽车保有量的持续增长和消费者对智能驾驶体验的追求，主动安全系统作为提升驾驶安全性的重要手段，将促使车企加速引入和升级主动安全技术，并推动消费需求持续扩大。消费者愿为更好的高阶智驾体验进行付费，如高速领航辅助驾驶的使用率超80%，消费者对于能解决拥堵场景的跟车、变道难题的城市领航辅助驾驶，智能避障的记忆泊车功能需求旺盛。功能需求从基础安全向智能化延伸，年轻用户偏好AI代驾，女性用户在自动泊车、全景环视功能的选购率高出男性。随着L3级自动驾驶试点工作的开展，也加速技术发展，进一步推动智能驾驶的普及。
2.智能座舱消费呈现个性化、易用性与健康性融合。随着智能座舱技术的不断发展，消费者的需求也在发生变化。未来的智能座舱不仅满足消费者的舒适性和娱乐性需求，还应强调个性化和智能化体验。
（1）个性化需求蓬勃增长，智能化交互拉动消费。消费者在购车时不再仅仅关心价格，而是更重视个性化配置、功能体验等。调查显示，消费者在车内的停留时间大幅上升，在座舱内办公、休息、娱乐频次显著增加。这表明智能座舱已超越单纯的出行工具功能，逐步转变为智能化生活空间。消费者对手机、电脑等电子产品的交互偏好也将逐步迁移到智能座舱交互系统上。汽车产品能否进行个性化的配置和智能交互，将成为消费者下单的关键因素。同时，随着DeepSeek等大模型的部署，未来座舱的智能化水平也将成为关键卖点。人机交互能否做到情感化、场景化以及智能化，交互系统响应速度、回复准确性是消费者购车时重点考量的因素。
（2）智能座舱易用性与理解性成为关键。虽然智能化技术能够带来诸多便捷，但如果这些技术过于复杂或难以理解，也可能会为消费者带来困扰与不愉快的驾乘体验。研究显示，智能座舱中不易理解或难以使用的问题占比达到34%，当越来越多的消费群体开始接触先进科技配置时，易用性和易理解性将成为技术能否被大众广泛接受的关键要素。兼具简单易操作与便捷智能的智能座舱将迎来更广泛的消费者。
（3）健康管理与安全性驱动消费需求。随着消费者对健康和安全的关注度不断增加，未来智能座舱在健康管理和驾驶安全性方面的功能需求将显著提升。借助多种传感器和智能算法，智能座舱将为车主提供更加精准的健康监测和安全保护服务。例如，当系统检测到车主压力过大时，会自动调整座椅位置，播放舒缓音乐或调整车内环境，帮助车主缓解压力；通过面部识别、眼动追踪和疲劳监测等技术，系统能够实时评估驾驶员的状态，并主动提供安全提示或采取适当干预措施，确保驾驶安全性。
3.底盘系统需求迈向智能体验新阶段。消费者对底盘系统的需求从基础性能向个性智能转变。动力性方面，消费者对电动化接受度提升，续航焦虑得到缓解，充电补能效率成为新卖点，混动技术因全场景适配性受到家庭消费者青睐。驾驶性方面，线控技术赋能精准操控，满足不同消费者的驾驶偏好。操纵稳定性方面，消费者对主动安全配置的期望从“安全底线”转向“极限性能信心”，如性能车消费者关注麋鹿测试成绩和高速变道时车身姿态的稳定性。制动性能方面，冗余制动系统成为高端标配，能量回收系统的接受度因消费者群体而异，年轻消费者更倾向于单踏板模式。驾驶平顺性方面，消费者从“基础舒适”转向“全场景静谧与健康”，NVH精细化需求和健康座舱关联性显著提升，如家庭消费者对电动车无电机啸叫的期待值高，高端市场则关注电驱有无防晕车调校。
（三）测试趋势。
1.测试方法面向多目标协同与仿真测试的融合。开展多目标物协同测试、气象模拟场景测试以及模拟仿真测试技术研究，构建更贴近真实交通环境的测试条件，对智能驾驶功能进行充分验证和多维评价，成为行业发展的必然趋势。一是研究多目标物协同测试技术，通过同时控制多个目标物（如车辆、行人、自行车、摩托车等）的运动轨迹，模拟复杂交通场景，全面评估主动安全系统在更贴近实际交通环境测试条件下的表现；二是通过气象模拟场景测试技术，评估主动安全系统在各种恶劣天气条件下的性能和可靠性，提升系统的环境适应性。三是虚拟仿真测试，可实现无数次安全模拟和单日千万公里级测试，同时具有可控性与可重复性。
2.测试技术与大数据验证协同进化。随着智能座舱各项功能的不断进化，其测试技术面临更加复杂和多样的测试需求。测试不仅需要关注基本功能的验证，还需加强对消费者体验、安全性、智能化和系统集成等方面的测试，主要有以下三个方面的趋势：一是仿生式人因工程测试提升座舱舒适度与安全性。测试系统实时采集人体在座椅、方向盘、控制面板等部位的压力、温度、位移等数据，精准反馈不同驾驶场景下的生理需求和舒适度，对驾驶员在各种驾驶状态下的安全性进行全面评估。通过模拟紧急刹车、碰撞等场景，测试座舱内安全装置（如安全带、气囊、座椅等）的反应能力和有效性，确保座舱设计能够最大化地保护驾驶员安全。二是大模型驱动多模态数据融合评估体系。智能座舱的运行依赖多个数据源，这些数据通常是异构的，涵盖数值、图像、声音和文本等多种形式。通过应用大模型技术，能够将不同类型的数据进行有效融合。对融合后的数据进行深入分析可以更全面地了解消费者需求、系统性能及潜在故障，提供更精准的优化建议。三是大数据分析验证AI算法的准确性。通过收集大量的实际应用数据，可以为AI算法的训练和验证提供丰富素材。利用大数据分析技术，对算法输出结果进行对比和分析，找出算法存在的问题和不足，进行针对性优化。
