行业核心战略转向 - 各大车企纷纷将AI智能化作为未来发展的核心战略，例如小鹏宣布成为“全球AI汽车公司”并计划AI单项年投入45亿元，理想自研AI基座大模型MindGPT已进入第三阶段，蔚来为NOMI GPT引入多智能体架构，吉利发布“智能汽车全域AI”技术体系 [1] - 行业共识认为软件定义汽车、数据驱动设计、AI重塑体验已成为不可逆转的潮流，AI技术正推动汽车产业步入人工智能定义汽车时代 [1] 汽车软件产业的结构性变化 - 产业链价值重心从传统硬件制造向软件与服务迁移，利润结构从“单次交付型”向“全周期服务”转变 [2] - 具体数据显示，硬件在车企的利润收入占比从2020年的79%降至2025年的69%，预计2030年将降至约59%；同期软件利润占比从6%升至17%，预计2030年将达到25% [2] - 软件成为产业融合的桥梁，衔接整车企业、芯片厂商、基础软件提供商及科研机构等各方优势，实现资源高效整合与系统层级性能提升 [3] - 车载操作系统的商业价值日益凸显，2025年中国智能汽车操作系统市场规模约为600亿元，预计2030年将超过1000亿元 [3] 汽车软件发展的未来趋势 - 首要趋势是融合化，发展路径从各功能域独立走向跨域初步融合、整车级阶段融合，并最终指向高度自适应的智能操作系统 [4] - 操作系统将作为协同中枢，支持车、路、云、边端的一体化资源调度与共享 [4] - 手车互联功能在新车中的前装搭载率持续提升，预计到2027年其前装内置率将超过70%，年新增搭载量将突破2000万辆 [4] - 其次是操作系统的AI化趋势，AI能力将从应用层简单集成，到为上层应用提供标准化服务，最终实现与操作系统的原生融合，形成能理解用户意图的智能操作系统 [4] - 最后，开源化已成为行业普遍认可并践行的重要技术路径，多家企业及欧洲主流车企已通过开源项目共建基础平台以解决跨企业协作挑战 [5] AI技术应用与市场规模 - AI技术正加速在汽车领域应用落地，2024年中国软件自动驾驶方案市场规模为3.5亿元，2025年预计将突破190亿元，2030年将突破600亿元 [6] AIDV规模化落地面临的挑战 - AI系统具有“黑箱”特性，如功能追溯链条松散、行为难以预测、故障模式与传统系统不同，给系统验证与量化评估带来困难，需在可解释性、验证方法和安全工程等方面突破 [6][7] - 生态体系尚不完整，行业缺乏统一、开放的软硬件平台生态，开发不同车型常需适配多种芯片，各芯片厂商开放程度与接口标准不一，导致软硬件协同适配困难 [7] - 跨企业间的协同机制不顺畅，在芯片平台、内核、中间件、基础软件等多个层面需大量定制化适配，企业间难以在成本、进度与技术路线上达成一致 [7] - 装车落地难度大，国产芯片与软件方案在首台套应用阶段效益不明显，量产认证门槛高、周期长，从成熟方案切换到新国产化平台前期投入大、验证复杂且整车验证周期长 [7] - 其他问题包括行业复合型人才培养体系有待完善、有限的车规算力功耗与复杂AI模型之间难以平衡、数据标准缺失与质量不足等 [7] 行业未来的共同行动方向 - 通过开源共建形成统一的技术底座，降低全行业成本，鼓励整车、芯片、软件及科研机构等各方参与车用操作系统、中间件、算法等开源项目，构建共赢生态 [8][9] - 建立国内广泛采用的统一基础软件平台，减少行业重复投入，并针对关键核心技术设立专项进行攻关，整车厂发挥示范作用推进国产芯片、操作系统与算法融合落地 [9] - 建立统一的标准与接口是加速技术上车、缩短开发周期的关键前提，行业需共同定义一套覆盖芯片、操作系统到中间件的标准架构和接口规范 [10] - 未来将聚焦基础软件接口、AI算法应用、数据与功能安全等重点领域明确技术标准与应用规范，并积极参与国际标准制定 [10] - 在生态共建中嵌入前瞻性安全功能，提前布局如“量子安全”等新技术，并将安全能力从初始阶段融入研发流程 [11] - 建议将行业协同生态从“车、路、云”延伸到“车、路、云、星”的范畴，利用中国低轨卫星通信网络建设基础，打通卫星通信与现有系统，构建空天地一体的数据和算力网络 [12] - 汽车是当今最大规模的具身智能应用载体，中国智能网联汽车渗透率已超过75%，每年新增超千万辆，AI需要通过汽车和物理世界互动以消除幻觉并最终走向通用人工智能 [12]