转身挥别2024，2025如约而至。
2025年是“十四五”收官之年，中国汽车行业虽面临多重挑战，但也蕴藏无限生机，将于泥土中开出花朵，在寒冬中孕育新春。
从手工搓车身，到合资办厂学技术，中国汽车产业发展至今已有70余年历史。如今，行业可以骄傲地喊出“我们已经走在世界前列”，尤其是在引领汽车产业变革浪潮的新技术及其应用方面。
此前，中国汽车工程学会（以下简称“学会”）围绕《节能与新能源汽车技术路线图3.0》（待发布）“5大技术群＋26个专题”，聚焦重大技术突破、新量产和应用规模显著提升的三类技术，整理总结并发布“2025年度中国汽车十大技术趋势”。《中国汽车报》记者以此为基础，展望中国汽车产业将如何书写新技术落地的又一篇章。
趋势1
新能源A级乘用车百公里行驶电耗将降至10kWh以下
与传统汽车时代迫切降低油耗相似，降低新能源汽车电耗水平已经成为新时代消费者的刚需，同时也是汽车产业节能降耗、实现“双碳”目标的关键举措。
硬件技术创新和软件优化协同的整体解决方案，可有效降低新能源汽车电耗，显著提升续驶里程。低滚阻、轻量化、高效电驱动系统、低功耗芯片等硬件技术的日趋成熟，大力推动新能源汽车行驶电耗下降。整车热管理集成化和智能化程度的提高，叠加预测能量管理技术的广泛应用，是支撑新能源汽车行驶电耗显著降低的软件基石。比亚迪、国轩高科、中创新航电等企业从动力电池PACK环节入手，采用FPC（柔性印制线路板）方案替代传统线束方案，大大降低电池自身重量，并让BMS实现更好地集成管理。而电子电气架构革新，也带来更多零部件的整合与协同优化，国产化芯片的开发更适配、更集成，与国产操作系统从开发端就实现很好的融合。
操作系统与芯片构成汽车智能化的数字底座，只有紧密融合才能搭建高效可靠的汽车电子电气架构。作为重大突破技术，2025年，汽车行业将突破多合一电驱动系统、芯片集成、智能能量管理策略等关键技术，实现新能源A级乘用车百公里行驶电耗降至10kWh以下。
趋势2
车载智能计算平台降本提质助力NOA等智能驾驶技术快速发展
车载智能计算平台为智能驾驶提供核心算力支持，其性能差异是智能驾驶水平高低的核心影响因素。它集成多个SoC，支持大量数据并行计算和复杂逻辑功能，具备更高的计算能力和能效;通过软硬件协同优化，实现更高效的算力利用、降低功耗、提升系统稳定性。
当前，车载智能计算平台已实现超大存储带宽，支持高效数据指令交换，算力最高可达500TOPS以上，能满足端到端等先进模型的海量数据增长对更高算力的需求。
此前，学会发布的《车载智能计算基础平台参考架构2.0》指出其主要目标包括：支持异构多核高算力与冗余的硬件架构、SOA软件架构、车内高带宽主干通信网络及多种网络协议、OTA升级等；满足高实时、多级功能安全需求，网络安全与数据安全要求；实现软硬件的平台化、标准化，构建软硬件一体化技术体系；促进智能网联汽车的创新化、生态化发展。
到2025年，车载智能计算平台有望持续优化降本提质，助推NOA等智能驾驶技术广泛应用于高中低端各种车型。同时，车载智能计算平台的性能将不断升级，成本呈现进一步降低的趋势，助力NOA等智能驾驶技术渗透率接近20％。
趋势3
智驾与智能底盘融合将显著提升L3以上车辆运动控制性能
智驾与底盘的深度融合是实现自动驾驶汽车更安全、更舒适、更高效、更节能的关键基石，主要通过传感器、执行器和控制策略的深度融合，增强自动驾驶汽车的感知、决策能力和精准控制能力，显著提升行车安全、驾驶舒适性与系统效率优化，降低自驾退出频次，助力L3以上自动驾驶落地应用。
智驾与底盘的深度融合涉及系统集成、域内融合、跨域融合等多个方面，包括增强底盘感知技术、线控技术、协同控制算法、冗余设计等关键技术，将重塑汽车产业整零合作模式。
随着汽车产业从稳步发展走向技术跃迁，底盘这一最后也是最难攻克的技术高地也插上了智能化的大旗。比亚迪云辇系列底盘、上汽智己灵蜥数字底盘、吉利汽车AI数字底盘、江汽集团全域线控智慧底盘、小米汽车智能底盘预研技术……车企智能底盘技术自2024年以来纷纷亮相。
2025年，通过智驾与智能底盘的深度融合，将实现极限工况下底盘智能运动控制技术的重大突破，如智驾与底盘动力学控制联动的湿滑路面智能平稳无接管退出的换道功能、智驾与动力联动的自动无停顿泊车功能、智驾与动力系统联动的能耗控制回收系统、智驾与底盘联动的魔毯功能等。
趋势4
安全可靠的整车全域操作系统将迎来量产元年
作为新量产技术，车用全域操作系统不仅是安全、高效、可扩展的整车基础软件底座，更是支持车辆全局智能化控制和决策、加速产品创新选代的原动力。
一方面，在高级别自动驾驶应用探索的驱动下，整车电子电气架构向中央计算演进，实现全域软件定义的整车SOA架构快速发展，推动操作系统从域内融合向整车全域融合架构演进。另一方面，安全编程语言日益广泛应用，如清华大学、国家智能网联汽车创新中心等联合研发的基于Rust安全语言的组件化内核、跨内核驱动框架，可助力操作系统更安全、更稳定。
事实上，2024年，蔚来、华为等企业已发布车用全域操作系统产品。小鹏、理想、小米、斑马、中兴等整车与零部件企业也在积极探索座舱、智驾等跨域融合操作系统的解决方案。
2025年，车用操作系统将向安全可靠的整车全域架构演进，并迎来量产元年，预计部分车企与零部件一级供应商将实现整车全域操作系统的量产落地。
趋势5
AI赋能的合成数据将成为自动驾驶研发的重要数据资源
人工智能技术如井喷式出现，对训练所需数据的需求也呈指数级增长。利用生成式AI和世界模型等先进人工智能技术生成高质量的合成数据，可有效缓解数据短缺难题，提升算法模型的可靠性，是自动驾驶模型训练极具前景的发展方向。
高质量的真实数据成为越来越稀缺的资源，合成数据优势在于采集成本低、自带标注、跨平台通用性强，能有针对性地补充潜在危险场景和边缘场景，完善长尾场景库。
先进AI技术可以处理文本、图片、视频等不同类型的数据，并快速提取大量未标记数据的有价值信息，如不同类型交通参与者的信息，以及交通参与者之间的交互行为等。
2024年，特斯拉、英伟达、Wayve、百度和蔚来等公司率先布局了世界模型的前瞻研发应用，支持部分算法上车。2025年，随着高阶自动驾驶上路进程加速，AI生成的合成数据将逐步取代传统数据采集方式，普遍应用于自动驾驶模型的高效训练和仿真服务，成为满足自动驾驶数据需求的主要来源。
趋势6
智能高效混合动力控制策略将持续优化并日益普及
在实现“双碳”目标的指引下，节能与新能源汽车“两条腿”走路的战略取得阶段性成功。其中，在不容忽视的混动赛道，新技术的涌现也带来新的助力。
智能化为混合动力系统节能潜力进一步释放提供了关键技术支撑。个性化、全局优化成为混动能量管理策略量产应用的新范式。智能化高效混合动力控制策略克服了传统基于规则的控制策略工况适应性差、标定依赖大量工程经验等缺陷，通过在实时状态信息的基础上，综合处理静动态交通信息、驾驶人特征、驾驶工况、云平台大数据等多源信息，以智能规划优化算法为核心，匹配适宜的动力输出与能量回收逻辑，实现复杂工况下系统效率始终处于最优状态，持续释放混合动力系统的节能潜力。
2025年，过半数车企将在混动车型上量产应用智能化动力控制策略。比亚迪第5代DM平台技术以电为主的动力架构，全混域整车热管理架构，智电融合的电子电气架构，在动力域、座舱域和智驾域都实现了高效的融合。长安汽车发布智慧新蓝鲸3.0，首次提出“软件定义动力”的新理念，通过采用PDCU动力域控制器，融合发动机和机车集成控制，确保混动专用发动机发挥更好性能。北汽高集成混动域控平台及全域智慧算法，实现了混动域控内部六合一的集成，重构整个软件架构，通过域控的集成创新开发出43项的融合功能，同时进行了混动动力域性能的控制融合。其他如广汽、吉利、长城、奇瑞、东风等整车企业都将加快智能化高效混合动力控制策略量产上车。
趋势7
EMB技术日趋成熟即将迎来量产应用
EMB（电子机械制动）系统具备结构简洁、响应快速、控制精准、安全性能显著提升等优势，是适配高级别自动驾驶的关键制动技术，也是未来车辆制动系统的重要发展方向。
与传统机械结构和EHB（电子液压制动）相比，EMB取消了传统制动系统中的制动主缸和液压管路，结构更为简洁小巧，在提升整车性能和品质、促进底盘控制系统升级等方面具备显著优势。
EMB可实现通过电信号直接控制轮端电驱制动器，从而将汽车响应速度提升40％，百公里制动距离缩短5％，调节精度提升20％，安全冗余度更优。
目前，博世、采埃孚、大陆等传统制动系统巨头已进军EMB领域，并逐步实现本土化量产。此前，大陆集团宣布与一家北美车企达成合作，定于2025年为其生产、供应前湿后干的EMB系统，为全球汽车EMB系统量产上车给出明确时间表。国内方面，一汽、比亚迪、理想、长城、万安、伯特利等企业积极推进EMB研发，已具备2025年量产技术储备。京西集团表示，在2024年完成了EMB产品A样开发，2025年将建成全自动生产线，进而达成2026年量产的目标。2025年，伴随相关法规标准逐步明确和完善，EMB将实现小规模量产搭载应用。
趋势8
多模态大模型有望推动自动驾驶感知决策能力实现创新突破
在汽车行业，大模型无疑是炙手可热的“香饽饽”——利用多模态大模型通识能力增强现有的自动驾驶模型，可有效应对智能感知中存在的长尾问题，显著改善车辆对场景、障碍物、导航信息等要素的理解能力。
多模态大模型基于大规模数据训练，实现对世界的认知和理解。通过指令微调和后训练精调，多模态大模型可应用于自动驾驶复杂场景的感知决策中，构造自动驾驶专用的多模态模型。当前，以视觉语言大模型为代表的多模态大模型，相较于传统视觉模型，能更好地识别和处理行驶环境中的罕见事件，显著提升自动驾驶系统对长尾场景的鲁棒性和泛化能力。
小鹏汽车发布了国内首个量产上车的端到端大模型“AI天玑5.4.0”，通过构建“云端大模型”，尽可能地穷尽，做到不分场景全量使用端到端大模型。比亚迪宣布，自主研发的高阶智能驾驶辅助系统“天神之眼”，采用端到端大模型架构，融合多种传感器的实时数据，能够精准捕捉并处理道路环境信息，可实现全国范围内各类道路（无图）智能领航。
2025年，自动驾驶模型有望随着多模态大模型算法改进数据生成能力提升、算力和训练时长扩增，助推自动驾驶感知决策控制能力实现重要突破。
趋势9
智能电池将实现感知器件、自修复新材料的重大突破
动力电池是新能源汽车的核心零部件，其安全性一直备受关注。提升动力电池安全性、可靠性，进行有效监控，预防电池变形、自燃、爆炸也一直是行业的攻坚方向。
智能电池通过先进传感内植和自修复、防护材料的主动调控，能实现电池安全风险可知可抑，是提升动力电池安全的重要手段。受制于电池内部风险参数不可测，电池安全管控往往处于“黑箱状态”。应用光纤、参比电极、薄膜传感等材料，准确测量电池内部温度、气体浓度、气压、应力应变、折射率、电势等6种以上物理状态，将构建起单体级电池智能感知系统。自修复、热防护电池新材料可实现多种滥用条件下电池损伤的自主修复、主修复、温度异常的自主阻断，显著提升电池的本征安全。
2025年，智能电池有望实现内部电势、温度、形变、气压、关键组分的同步自感知、内部气压自调节、短路损伤自修复。关键技术创新点包括攻关外壳屏蔽效应实现内部安全强关联参数的自感知、形变、内短路、产气等失效场景下电池的自主防护与自主修复等。
目前，北理工、清华、华科大、一汽等科研团队正在积极开展自感知、自修复电池相关技术研发工作，同步开展小规模试制验证，预计2025年将取得关键技术突破，未来5～10年内迎来产品级应用。
趋势10
自动驾驶运行安全风险管控系统将逐步上车部署与应用
“自动驾驶汽车投放市场前必须解决好系统安全问题，投放市场后必须解决运行安全问题。”中国工程院院士、中国汽车工程学会名誉理事长、清华大学教授李骏曾这样强调。
与自动驾驶量产落地息息相关的安全课题，始终是行业关注焦点。作为新量产技术，2025年，车载运行安全风险管控系统将逐步在自动驾驶系统实现部署应用，服务自动驾驶运行安全监管与实施。
自动驾驶安全体系由系统安全和运行安全共同构建，必须在大规模投放市场之前验证认证，保障车辆全生命周期安全。“运行安全”以全生命周期运行风险管控和运行安全保障为核心，是自动驾驶安全研究的焦点问题。自动驾驶运行安全风险管控涉及安全要求、安全模型、事件记录、数据存储和在用车辆监测等多方面。车载运行安全风险管控系统整合车辆运行全过程安全关注事项，为风险统筹管控提供解决方案。目前，自动驾驶系统安全设计方法和技术标准体系已初步形成，并被汽车行业广泛采纳。
据了解，目前清华大学、北京航空航天大学、一汽、比亚迪、长安等正积极投入车载运行风险管控单元开发与部署，预计2025年部署量产车型，助力高级别自动驾驶运行安全，降低事故率至可接受水平。
文：张雅慧 编辑：庞国霞 版式：刘晓烨
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