AI大模型融入汽车，打造行业第三生命周期曲线，重塑行业价值链
国内汽车行业的发展经历了三条生命周期曲线。第一曲线——燃油车：2008年前后，传统燃油车第一曲线基本进入成长后期和震荡期阶段，之后一直在宏观和产业政策的推动下振荡，2017年呈现下滑趋势。第二曲线——新能源车：与经典产业生命周期曲线的趋势一样，汽车产业在震荡期开始寻求第二曲线；2009年1月我国开始启动新能源汽车“十城千辆”，在政策推动下，新能源车快速崛起并发展到生命周期的成长后期。第三曲线——智能车：生成式AI在端侧落地开花，进一步重塑汽车产业价值链，主流汽车厂商纷纷跟进，智能汽车正在经历智能化技术爆发应用的临界点。具体如图1所示。
图1 国内汽车行业生命周期曲线及其演进
AI落地智能车两大核心领域：智能驾驶与智能座舱
随着AI大模型在汽车行业的落地应用，汽车的网联化和智能化特征日益突出。尤其智能化是业界关注的焦点，智能驾驶和智能座舱则是智能化的核心双主线。
（一）智能驾驶
1.端到端的AI大模型加速智能驾驶进程，但高级别智能驾驶发展低于预期
2024年被业界看作是智能驾驶元年。AI大模型的引入将智能驾驶技术的模块化架构演进为端到端架构，通过大规模数据训练，能够直接从传感器数据中生成控制指令，避免了中间环节的延迟和误差累积，提升了系统的整体性能，加速了智能驾驶的普及进程。
目前我国乘用车市场处于L2及L2+规模化普及、L3/L4级小规模落地的关键节点。国内造车新势力和传统车企的新能源自主品牌均已经推出具备L2或L2+级辅助驾驶功能的量产车型。据盖世汽车数据，2023年我国新能源乘用车市场L2级标配量达到370万辆，渗透率超过了51%，L2已经成为主要驾驶辅助方案。
但受限于技术发展、法律法规进展和基建等多方面的制约因素，高级别的智能驾驶发展低于预期。目前国内L3级正在加速推进，部分L2+车型已经配备L3相关功能，辅助驾驶进阶为智能驾驶，实际落地则属于“高速公路有条件自动驾驶”。
2.智能驾驶体验处于从“能用”向“好用”过渡的关键阶段
用户侧对智能驾驶功能的认知度较高但使用率低。根据调查，用户对智能辅助驾驶的认知率为48%，有车用户的使用率为28%。其主要原因在于目前智能辅助驾驶系统更多依赖于预设规则，虽然能够在特定场景中实现智能辅助驾驶功能，但覆盖范围有限，驾驶体验也有待提升。用户反馈，智能辅驾只能匀速行驶，在其它车辆超车的情况下，不会自动减速、不会自动变道，需要人工接管。
随着端到端AI大模型在智能驾驶领域的应用，在大规模数据驱动和AI模型的持续优化下，智驾系统开始从“能用”向“好用”迈进。未来，随着智驾技术的不断成熟，用户将不满足于基本的功能实现，还期待更高水平的驾驶体验和服务，如舒适性和安全性；调研数据显示，高达63.5%的用户担心用车及行驶等人身安全问题。
（二）智能座舱
在完全的智能驾驶普及前，人机交互的中心是智能座舱。智能座舱在汽车内部融合了先进的信息技术和自动化系统，实现车内环境的升级和优化；同时与车外环境实现互联，以提供更高水平的驾驶体验和乘坐舒适度。智能座舱领域表现出以下三个方面的特征。
1.智能座舱成为车企构建新的差异化竞争优势的焦点，渗透率持续上升
鉴于高级别的智能驾驶发展低于预期，车企将更多的研发资源投入到智能座舱领域。同时，由于智能座舱内的车载信息娱乐系统和座舱域控制系统等更易为车内人员（驾驶员和乘客）所感知，因而成为各大车企的竞争焦点，期望通过智能座舱形成差异化竞争优势。
在车企推动下，我国智能座舱渗透率持续上升。根据毕马威《2023年智能座舱白皮书》，2022年至2026年智能座舱年复合增长率约17%，渗透率有望从59%提升至82%。
2.智能座舱智能化水平有较大提升空间，感知能力尤其需要加强
根据智能座舱的概念界定，智能座舱需要具备感知能力（信息获取）、交互能力、联网能力和个性化服务能力。各能力所对应的主要AI功能见表1。
表1 智能座舱主要AI功能
目前国内智能座舱功能配置和用户体验整体达到良好水平，但还有较大提升空间。根据2024国际汽车智能座舱大会（ICIC 2024）发布的研究成果，智能座舱的四项能力中，服务能力水平最高（7.5分），其次是交互能力（6.5分）和联网能力（6.2），感知能力评分最低，仅为4.4分。
3.硬件配置生态方面，尚未形成行业标准，生态封闭问题明显
虽然智能座舱的整体服务生态不断完善，在导航、多媒体、社交、资讯、游戏等各个方面的应用都有了非常丰富的服务生态；但涉及到硬件匹配场景则存在突出的生态封闭问题。如K歌娱乐功能与车机互联功能，不同车企各自跟不同的硬件品牌合作，座舱内只能使用车企指定品牌的麦克风或手机，有的车企甚至推出自有品牌车机互联手机，排他性严重。
智能汽车未来发展趋势
2024年以来，比亚迪和“蔚小理”为首的新能源品牌对智能汽车的布局在各价位段全面铺开，同时小米、智界等非汽车制造商品牌强势入局，中国乘用车市场的智能化进程将继续稳定推进。未来发展呈现出以下几个方面的趋势：
1.智能汽车市场的发展将不再依赖于基础功能渗透率的提升，而是融合多赛道将智能汽车打造为真正的大型智能移动终端。随着车内智能座舱、车外车联网技术及智能驾驶技术的快速发展，智能车凭借大体积、高能量、移动密闭空间等特质成为众多软硬件的优质载体，有望向更多生活场景渗透，从“车”逐步渗透至手机、可穿戴设备、XR设备、甚至家居场景等。
2.个性化与定制化服务推动商业模式创新。AI大模型在智能汽车的加载应用，使其能够根据用户的习惯和偏好提供个性化驾驶体验和服务。部分车企已开始在国外试点各类数字化软件服务，不仅涉及到导航地图、影音娱乐，还提供各类车载软件功能包，如个性化、灯光类、引擎声、辅助驾驶等。对国内市场，大多数车企看好辅助驾驶相关功能包。未来在用户需求变化和OTA等技术进步的加持下，订阅等个性化服务新模式成为可能。
3.用户看好智能车发展前景，使用意愿高且溢价明显。根据市场调研数据，40.7%的用户认为智能车很快会成为市场主流。而且用户购买智能汽车的意愿很高，78.3%的用户表示会考虑购买智能车；在可接受的价位上表现出较高的溢价倾向。根据市场研究机构wind 2024年6月发布数据，家用轿车市场的销售均价为18万左右，而用户可接受的智能车均价为25万左右，溢价比例高达39%。
4.智能汽车发展存在数据和隐私安全风险。为了优化车辆性能和驾乘体验，智能汽车将不可避免收集大量数据，包括驾驶行为、车辆健康状况、环境信息等；确保数据的安全性和用户隐私将成为重要议题。
AI大模型上车为运营商带来新机遇
AI大模型融入智能汽车，对云网和算力需求大增，运营商可以凭借资源与技术优势解锁新领域，并逐步深化自身在智能汽车行业的影响力。
1.增强车联网服务及5G+AI融合创新：用户对智能车的高接受度表明未来车联网市场广阔。运营商一方面可利用AI大模型优化提升其车联网服务的智能水平，提供更智能、更个性化的用户体验；另一方面立足网络和技术优势，开发基于5G+AI的创新应用，为智能汽车提供更高效、更安全的服务并以此为基础参与城市智能交通系统的建设，提供基于AI的交通管理解决方案。
2.边缘AI计算：随着AI大模型融入智能汽车，其实时性要求对云侧和端侧的计算能力要求很高，尤其是自动驾驶场景。运营商可以在边缘节点部署AI大模型，进行本地数据处理和分析，减少对云侧的依赖，降低数据传输延迟，提高智能汽车的响应速度和安全性。
3.数据隐私与安全防护：运营商可以结合自有安全产品为车企提供安全防护。如结合运营商防火墙与入侵检测等提供稳定与安全的通信通道，结合数据加密和访问控制保障数据访问安全等。
