智能汽车解决方案2030钛祺智库报告分享 乐道L60何时交付？乐道汽车回应

智能汽车解决方案2030钛祺智库报告分享 乐道L60何时交付？乐道汽车回应， 

智能汽车解决方案2030钛祺智库报告分享

做智能汽车领域的增量部件供应商，帮助车企“造好”车，造“好车”

从 2021 年开始，汽车产业正在加速向智能电动汽车的方向发展。智能电动汽车时代将比想象中来 得更快，也将更深刻地影响每个人的生活。

汽车产业的电动化、智能化转型趋势已经成为共识

面对汽车产业的电动化、智能化转型所趋，车企们纷纷调整战略布局，加大研发投入，制定了明确 的转型计划并逐步付诸行动。

技术和用户体验驱动新能源汽车市场快速成长

通过积极投资研发、快速跟进用户需求，新能源汽车企业构建起“技术 + 用户体验”的双驱动引擎。2023 年中国乘用车市场，在全新一代智能新能源车型批量入市推动下，持续保持复苏趋势，新能 源汽车销售实现 35% 的高速增长，国内市场销量达到 794 万，远高于整体市场 5% 的增速，新能 源汽车市场份额从 27.6% 提高到 35.5%。

“数据 + 软件”定义汽车，驱动传统汽车向智能化转型

以“数据 + 软件”支持整车功能快速迭代，一方面持续给用户带来越用越好、超出预期的体验，另 一方面通过不断迭代的新功能、新服务帮助车厂获得持续的收入，引领产业从以产品为核心向以用 户为核心的经营模式转变。

智能电动汽车时代，车企“造好”车、造“好车”的内涵发生了深刻变化

当下，用户的关注点正逐步从汽车的机械属性，转移到智能化和电动化相关属性。未来一辆好的智能 电动汽车，不仅需要在研发端通过数字平台使能，实现快速开发、降本增效，在用户侧也需要面对 软件快速迭代与整车安全、可信的多重挑战，车企“造好”车、造“好车”的内涵正发生着深刻变化。

未来智能网联汽车增量部件市场将达到万亿级规模，华为希望发挥自身在 ICT 行业的技术优势，成 为智能汽车领域的增量部件供应商，携手产业链伙伴拥抱汽车电动化、智能化变革，一起“造好”车， 造“好车”。

政策松绑，2030 年全球 SBW 线控转向市场规模有望超千亿元。2022 年初，汽车转向新国标删除了执行 20 年的不得装用全动力转向机构 的要求(线控转向即为全动力转向)，线控转向有望在智能化趋势下逐 步取代传统转向系统。据电动汽车联盟发布的《智能电动底盘技术路 线图》目标：2025 年线控转向渗透率达到 5%，2030 年渗透率达到 30%。我们预计 2025 年全球线控转向市场规模为 186 亿元，2030 年为 1004 亿元，期间 GAGR 为 40.2%；2025 年中国线控转向市场规模为 63 亿元， 2030 年为 376 亿元，期间 GAGR 为 42.8%。

一、宏观趋势

汽车产业迎来变革浪潮，跨界合作助力商业共赢

在智能电动的产业变革下，产业转型加速、产品属性变革、行业格局重塑，ICT 与汽车产业加速融合、 合作共赢成为主要趋势。华为致力于 ICT 基础技术研究，通过与车厂合作，将 ICT 技术赋能产业发展。

1.1 产业转型升级加速：汽车电动化、智能化前景可期

1.1.1 政策持续利好，汽车电动化、智能化迎来新机遇

从环保角度看，当下碳中和已成全球共识，各 国围绕碳中和正在开展新一轮竞赛。交通运输 行业成为实现节能减排的重要切入点，带动新能源汽车产业迎来新机遇。

国际层面，欧盟碳排放法规加严、处罚力度加大，导致传统燃油车合规成本大幅增加，同时为了鼓励新能源汽车发展，加大了购置补贴，推行 电动车税收减免政策。美国明确了面向 2030 的 汽车电动化规划，正在加快部署充电基础设施。

国内层面，汽车低碳化正在成为实现国家双碳目标的重要抓手之一。一方面，相关部门正积 极围绕碳中和目标制定汽车产业、交通行业碳达峰行动方案和路线图；另一方面，双积分政策加严，积分变现产生效益，持续驱动行业积极布局新能源汽车；公共领域电动化的强力推进，也将进一步带动和扩大新能源汽车消费。

从行业政策法规环境角度看，近年来，各国政 府陆续研究发布了一系列政策指导以规范智能 汽车产业发展。以中国为例，围绕着质量安全、 功能安全、网络安全、数据安全、道路测试规范 等方面的智能网联汽车相关政策密集出台，推 动了智能汽车产业的示范落地。未来，随着智能汽车相关标准法规的进一步完善和政策的持 续引导，将形成有章可循、有法可依、有标可达的政策法规环境，从而推进成熟技术加速产业化落地，推动智能汽车产业健康可持续发展。

此外，“新基建”背景下，围绕信息、融合、创新基础设施的顶层设计不断加强、5G，大数据 中心、人工智能、新能源汽车充电桩，车路云一体化等基础设施将进一步强化底层支撑。在加快 构建国内国际双循环的新发展格局下，国内大循环将进一步释放内需潜力，“双循环”将为中国 汽车产业参与国际竞争创造有利条件。

1.1.2 ICT 技术驱动加速，推动智能汽 车产业升级

汽车全生命周期的持续功能升级，对整车电子电 气架构、SOC 算力、软件和数据的有效利用及信息安全提出了新的要求，伴随相关 ICT 技术和解决方案的加速注入，汽车产业将迎来巨大变化。

摩尔定律是半导体产业的黄金定律，诞生50余年来，深刻影响了 PC、数字化和互联网等产业 的发展。未来 10 年，摩尔定律也将持续引导车 载领域的算力发展。华为 GIV 预测，到 2030 年， 车载算力可达 5000+Tops，算力将不再是智能驾驶、智能座舱、XR（AR、VR 等）等车载应用的发展瓶颈。

在移动场景下，5G（含 5G-A）以其特有的大 带宽、低时延，高可靠等特性，将为智能汽车 的互联互通提供基础保障。面向 2030 年，5G 将实现全面覆盖，以云、大数据、IoT 等多种新 技术为基础，智能数字平台将打通汽车的物理 与数字世界，极大激发行业创新，推进产业升级。

1.1.3 供给端布局加速，2030年新能源汽车销量将超越燃油车

华为 GIV 预测，2030 年中国新能源汽车将占据 当年销售新车总量的 82%。电动车购置成本将 显著低于燃油车，充换电效率普遍实现 1 秒钟 1 公里。随着用户的增长和国家“新基建”的推动，充换电基础设施数量将持续增长，彻底解决续航焦虑与便利问题。

同时，国内外车企正在加速新能源汽车的产品布 局。沃尔沃、宾利、捷豹、比亚迪、吉利等车企 已宣布在 2030 年之前将全面转向新能源；大众、 宝马等车企规划在 2030 年全球出售的新车中新 能源车型占比不低于 50%。

1.1.4 需求端变化牵引，激活智能电动汽车市场潜力

在需求端，用户对智能电动汽车的需求正在不断增加。随着电动车购车成本和综合使用成本的大幅降低以及使用便利性的不断提升，中国作为巨大消费市场的资源优势将进一步显现，为智能电 动汽车的发展提供良好的市场基础。一方面，相较于发达汽车市场，中国汽车保有量仍有巨大的增长空间。另一方面，相对全球其他地区用户， 中国用户对于电动车、智能驾驶等新事物有更强的接受力和更高的消费意愿。

同时，由于人口结构、收入结构以及消费者购买行为等的不断变化，中国市场的消费结构正 在加速变革：1）中国将逐步迈入中高收入经济 体，随着人均 GDP 提升和家庭可支配收入的增 加，消费需求将不断升级；2）消费人群变化带 来多样化需求：生于互联网时代、热爱科技、 追求个性的 Z 世代成为新的消费主力军；人口老龄化背景下“银发经济”悄然兴起；二胎三 胎带来家庭消费需求变化。

诸如此类的消费结构变化将在汽车消费领域以 显著的特征，直接和间接地影响着市场，并带动 中国汽车消费转型升级，逐步从“传统消费”走 向“数字化消费”，从“商品消费”走向“体验消费”，从“共性消费”走向“个性消费”。

1.2 产品属性发生变革：汽车产业价值体系正在重塑

1.2.1 整车差异化焦点转移：从动力传动性能到智能化性能

车的动力系统从燃油转向电动后，其动力传动性 能将逐步实现“标准化”，整车的差异化焦点向 智能座舱、智能驾驶等智能化属性转移。汽车座舱和驾驶的智能化程度将成为用户买车的关键考 量，用户通过 OTA 不断获得的持续性体验升级，也将进一步提升用户对智能化价值的认可和依赖。

整车差异化焦点的转移，为车企进一步探索市 场增量空间提供契机。一方面，随着政策法规 的不断完善及智能驾驶技术的逐步成熟，2030 年自动驾驶将在 robotaxi 和低速封闭 / 半封闭场景实现规模商用，并逐步拓展到乘用车领域。另一方面，随着人机交互技术的不断发展、智能座舱应用生态的丰富完善，汽车作为移动的 智慧“第三空间”的属性也将越来越明显。

1.2.2 产业边界扩展：从汽车产品到全场景出行服务

5G（含 5G-A）、IOT、人工智能、边缘计算、 低碳技术等前沿技术的快速发展、融合与迭代， 推动着汽车产业向电动化、智能化、网联化和共享化的加速变革，智能汽车在特定场景中的商业化路径日渐清晰。

在智能驾驶领域，伴随细分市场、典型场景的智能驾驶技术水平逐步提升，场景驱动下的自 动驾驶应用将逐渐落地并持续扩容。各种场景下新形态的自动驾驶交通工具将不断出现，不 同场景的交通工具之间的接续性将变得更加无缝，自动驾驶出行服务将出现在人们出行中的 每一个环节，人们的出行方式、人和交通工具及交通工具之间的交互方式将发生根本性的变 化，“出行即服务”的体验将得到较大提升。出行的根本需求逐步从拥有多个场景的交通工 具，转移至基于出行综合场景的一体化出行解决方案。面对如何基于出行综合场景实现出行 工具在各不同场景的无缝接续，如何在出行旅程为用户提供端到端智能化服务等问题，一系 列的第三方应用开发者将不断调动产业资源，基于场景需求开发出新的服务应用，产业价值 也将逐步转移至围绕出行解决方案的出行服务。

1.2.3 盈利模式转变：从硬件收入到软 件 / 服务收入

随着整车差异化焦点的转变及产业边界的扩展， 智能汽车将成为持续创造价值的平台，汽车产 业原有商业模式和价值分配格局将出现转变。

长期以来，整车企业利润模型主要取决于“整 车或硬件单价 × 新增销量”，依赖于一次性硬件交易获取利润。随着软件定义汽车时代的到来，软件利润和服务收入将成为新的收益锚点，盈利结构将转向“软件收费 × 保有量”。未来，汽车产业将以软件 + 数据为基础，通过 OTA 实现车辆功能和体验的持续迭代，完成远程问题修复、产品升级、体验提升等，为用户提供更灵活、可运营的服务模式，引领产业从以“产品” 为核心向以“用户”为核心转变，形成商业模 式闭环，持续获取利润。

预计 2030 年汽车产业软件及其服务收入将达万亿美金，以智能驾驶为代表的新的运营收费模 式将成为行业的关注重点，极大拓展车企的盈 利空间和利润水平。此外，软件定义汽车使原有的产业链价值发生转移，价值空间的扩大有望吸引更多的第三方开发者和创新者投入智能汽车行业，不断完善智能网联汽车产业生态，形成价值创造的良性循环。

1.3 行业格局正在重塑：跨界合作助力商业共赢

1.3.1 车企与科技公司加速融合，优势 互补形成合力

智能汽车是 ICT、软件、大数据、AI 与传统机 械等核心技术的集大成者，是多产业融合的产 物。新势力造车最先发力，引领了“新四化”（电 动化、智能化、网联化、共享化）1.0 阶段的发展， 加速了行业的转型节奏。同时，面对冲击，车企 纷纷加速转型，自建软件中心、开始研究掌控 软件、电子、大数据等核心竞争力。

另一方面，随着下车体解决方案逐步平台化、标 准化，消费电子、互联网科技巨头等各类科技 企业，不断以自制或者联盟的方式进入汽车行 业，这类企业具有足够的资金支撑、雄厚的 ICT 基础能力、技术创新能力和巨大的品牌影响力，它们的进入将推动智能网联汽车快速发展，加 速“新四化”进入 2.0 时代。

汽车行业经历百年沉淀，车企在汽车生产制造、 质量控制及安全可靠性等方面有着独特的优势；而科技巨头则在智能化技术应用上，如 AI 算法及大数据等，有着跨领域海量平台积累的经验 和优势。软件定义汽车的时代，企业的价值获 取方式、用户服务思维、人才结构都将发生重 大变化，这些都要求产业链上的各个企业不断 适应新环境，在各种不确定的情况下具备动态 调整的能力，并在跑步中调整队形，以满足用 户不断提升的高阶需求。随着产业软硬解耦和 平台化、标准化的不断深入，更加开放的供应 链体系和更加柔性的整车定义模式会成为未来 的主流趋势。整车企业和科技公司需要充分发 挥各自优势，创新合作，实现共赢，最终实现 企业利益和社会效益的最优化。

1.3.2 新出行产业日益繁荣，ICT 技术 使能出行体验升级

随着产业边界的不断扩展，围绕着细分市场、典型场景的出行、运输服务等需求不断提升，运 输终端形态、数量及相关的基础设施也将带来海量增长，越来越多的传统厂商开始宣布自己向出行解决方案商转型，分享新出行产业变化带来的市场红利。

在这个变化中，出行解决方案商通过提供端到端的解决方案，满足用户出行场景需求，掌握用户出行的流量入口；封闭场景运营者掌握运营需 求，定制终端运输形态，并负责封闭场景基础设施配套建设；汽车制造商基于生产制造平台及供应链资源，实现运输终端的生产制造；科技企业 提供智能软硬件、智能驾驶、舱内舱外联网控制等解决方案；第三方生态开发者不断提供海量繁荣的生态应用，为用户提供无缝的出行体验。

在运输终端形态、数量及基础设施快速增长的同时，打通各典型场景，实现海量终端及相关基础设施的互联，基于全局的交通大脑实现跨 场景的调度衔接、不同运输终端之间的数据共 享，承载场景融合的智慧服务应用，实现端到端的出行体验升级，都将依赖能实现各场景内 万物互联、数字服务共享无缝联接的 ICT 能力。

二、场景演进

把智能带入每一辆车， 赋能产业实现智能驾驶、智慧空间、 智慧服务和智能生产

面向未来，数字化技术普及和全球碳中和共识的背景之下，汽车电动化和智能化深度结合已形成清晰 的路径。把智能带入每一辆车，将真正实现智能的驾驶、智慧的空间、智慧的服务和智能的生产，使 交通更加安全和高效、出行更加便捷和绿色，生活更加智慧和有趣、生产更加高效和低碳。

2.1 智能驾驶：提供安全、高效、顺畅的出行体验

智能驾驶按照其能力等级可分为 0 至 5 级。其 中，L0 级表示无自动化，L1 级表示驾驶员需要 一直监控，L2 级表示部分自动化，L3 级是辅助 驾驶，L4 级是高度自动化，L5 级是完全自动化。覆盖的场景包括封闭道路场景、开放道路场景 以及全场景。智能驾驶将给出行行业甚至整个 社会带来颠覆性变化。L2 级的智能驾驶已经在 乘用车规模商用，给消费者带来了更安全、更智能的驾驶体验。L3 级以及更高级别的智能驾驶已在试验中；L4/L5 高级别的智能驾驶将率先 在高速、园区等封闭道路场景中实现，并逐步覆盖开放道路中如城区在内的全场景。

到 2030 年，由自动驾驶车队提供的 Robotaxi 服务能够节省司机人力成本，同时提供 24 小时不停歇的移动出行服务，将以更为经济的方式增加出行服务的灵活供给。

智能驾驶技术将与已有的各类交通方式进行融合，为不同的出行场景提供兼具效率、安全、 体验与经济性的出行服务解决方案。届时，出行领域实现资源统一与实时数据共享，从而构 建点对点、门对门的“端对端无缝出行网络”，实现全社会出行资源的最大有效利用。当用户 安排出行时，网络大脑根据实时的交通情况， 综合所有可能交通方式，分时段、分路段规划 出最合理的出行方案。多元的出行资源让用户 能够享用高效、绿色、安全的出行，从而维持 城市运力资源的动态平衡，助力城市的可持续发展。

2.2 智慧空间：从“灵活的移动空间”到“虚实融合的智能生活空间”

汽车的属性不再仅局限于出行工具，车与人、车 与周边的关系正在发生颠覆性变化。

一方面，智能驾驶技术的发展使人类注意力逐 渐从驾驶行为中释放出来，碎片化的自由时间 逐渐整片化；伴随着车内自由时间的增加，移 动场景下的用户体验将更加多元。在车内，应 该和在家里、办公室里一样舒适、方便，处理 工作、娱乐都可轻松实现。

另一方面，多元化的人机交互技术、车载光技术、沉浸式的 AR/VR 技术等丰富了智能座舱的功能 形态，除了移动场景，静止场景中的汽车使用时 间也将延长，座舱功能日渐丰富和有趣。例如， 在车里看个电影，用车灯为爱人献上浪漫表白。

面向未来，汽车作为一个全新智慧空间，既可以丰富人们在移动场景下的体验，又可以满足 人们在静止场景中的多样化需求，座舱的空间和时间价值大大延伸，交互无处不在，随时畅 享休闲娱乐的美好时光。

座舱形态或将完全脱离方向盘 + 仪表盘 + 屏幕 的传统组合，而逐步呈现出虚实融合的新特征。一是人机交互的需求输入进一步简化，语音控 制、人脸识别、手势交互等多模态交互更加自 然和高效，脑机互联的交互形态或许也不再是 天方夜谭。二是人机交互从简单的需求输入向主动的需求识别演进，人工智能、生物识别、情 绪感知、生物体征监测等技术使得车辆更了解 使用者的行为习惯和思维，真正成为知你懂你 的亲密伙伴。三是车载光技术丰富了空间光学 体验，AR/VR 技术进一步打破时间和空间的限 制，沉浸式、代入感的体验使得汽车在移动场 景和静止场景中的应用更加丰富和有趣。

面向未来，智能汽车将真正成为虚实融合的智能生活空间：

1）安全出行场景下，车身传感设备和用户可穿 戴设备的有效结合，可准确识别用户健康状 况和疲劳状态，并及时予以提醒，确保驾驶 员安全驾驶。

2）娱乐场景下，演唱会、体育赛事等不必亲临现场也可以身临其境，院线观影不再是最佳 方式，游戏也可在增强现实技术下更有沉浸感。汽车可以成为用户的专属娱乐空间、专 属私密影院、智能车灯露天影院、游戏会友 的首选地。

3）移动办公场景下，座椅可调整旋转，车窗可成投影大屏，手机会议流可轻松转入车内空 间，音区屏蔽功能又能确保会议私密；汽车成为职场人士的移动办公空间，在他们奔向 机场、餐厅、家庭的途中高效完成工作。

4）社交场景下，窗外美景不会轻易错过，车外 摄像头可记录、剪辑、分享唯美视频，堵车 也不再无聊，附近车友可通过车机互动、游 戏、交友，AR/VR 使用户和朋友尽在咫尺，私 密音区保证悄悄话不被泄露。

2.3 智慧服务：场景融合驱动服务从“主动”向“智慧”转变

随着数字经济浪潮以势不可挡之势席卷全球，未 来十年消费形态的变革将使各个行业的服务更 呈现出在线化、定制化、个性化、响应及时化的特征，服务场景化的特征将更为凸显。随着数字 化技术与汽车的深度融合，场景驱动下的服务将 更加智能和高效，真正实现从“人找服务”到“服 务找人”，再到“场景融合的智慧服务”。

第一，汽车智能化发展使得交互和服务更紧密 地结合，智能算法可以对交互内容进行识别、分 析和理解，结合车主身份的基本信息和历史偏 好，进行行为预测和匹配服务。未来，汽车作为 出行机器人将更能理解用户、并不断学习和进 化，就像一个伴随你左右、知你、懂你、帮你的私人助理。

第二，汽车智能化发展使得实时服务场景识别更 为高效和精准。通过车辆数据、位置信息以及周边环境的识别和分析，进而判断用户所处的场 景，主动预测用户的需求，从而提供精准的服务。

第三，互联互通的全新操作系统能够打通更多 服务场景，基于新交互方式的应用生态应运而 生，互联世界所激发出的更多服务将承载到智能汽车上，让汽车成为新的智能载体。伴随着 智能世界的到来和数字经济的不断发展，数字化全景生态日渐丰富，场景驱动下的智能车联 功能和服务更加智能、高效和便捷。

大胆设想，如果消费者预约远途出行服务的同时，希望在车上和朋友享用一顿牛排大餐。那么， MaaS 出行服务商会依据消费者的出行目的和个性化偏好，提供一辆匹配其驾乘习惯的共享车辆，并在规划好的行驶路径周边，选择一家备受好评的西餐厅预订送餐服务；这家餐厅会依据车辆预计抵达交货地点的时间进行备餐，无人机会准时将餐饮送到指定位置，车辆自动开启天窗，无人机完成牛排的递送，车辆继续向目的地出发，这一切都将无缝衔接。

2.4 智能生产：自动驾驶有望率先落地商用车领域，提振智能作业生产力

商用车作为社会运行最主要的运输工具和生产资料，其智能化、自动化发展，符合社会碳中和 发展目标，有助于提升工作、生产效率，是智能 驾驶产业生态链逐步成熟的重要发展方向。面向 2030 年，自动驾驶商用车将逐步实现从封闭区域 / 专用道路向干线物流公开道路拓展并率先落 地，实现智能作业，大幅提升生产力。

由于封闭区域与外界交通没有交互，在有限环 境因素和交通要素的综合影响下，可以穷举出 自动驾驶中的所有应用场景和潜在突发事件。因 此，商用车封闭区域内的自动驾驶技术将率先 大规模商用。以港口、矿山、农业、园区、机场、 景区为主的封闭区域中，商用车智能化技术将不 仅仅体现在运输车辆上应用，还将与生产管理 系统进行融合，在核心生产、运输、调配等环 节形成完整的无人生产体系，并实现大规模的 商用化落地。

面向 2030 年，在封闭区域中，依托于“车 - 路 - 云”协同解决方案，可以打通垂直行业多车协 同的端到端自动驾驶商用场景。通过全息环境感知、全局资源调度、动态业务地图、多车协同驾驶、车道级路径规划、信号协同控制、业务仿真测试等服务能力，进一步消除业务流程 断点，实现自动驾驶的多车智能协同，提升场 景化作业和运输效率，从而真正实现降本提效。

云调度成为业主管理和自动驾驶调度核心。封闭区域的智能商用车场景中，运营管理者需要通过 车云控制管理系统，进行自动驾驶车辆调度管理、车辆监控、以及通过端到端大模型进行业务 和安全体系的支撑。例如，港口场景中，智能水平运输系统运控平台与港口集装箱码头生产 操作系统（ToS）实现对接，将自动驾驶集装箱卡车的调度完全融入港口自动化调度系统中，实现港口统一调度和对接，实现全自动化的港口生产作业流程。

干线物流场景下，面向 2030 年，商用车也将实 现从辅助驾驶到自动驾驶的逐步演进。随着城 市短途运输中车辆电动化普及程度的提升，以及路侧网络基础设施的智能化水平提升，在包 括城市道路在内的复杂公开道路中，商用车智能驾驶渗透率有望大幅提高。同时，依托于自 动驾驶的基础能力以及不同场景的商用化潜力， 可以联合生态伙伴一起打造更多可落地的、场景驱动下的商用车智能驾驶应用。

三、技术趋势

智能汽车增量部件 持续为产业注入新活力

3.1 架构平台：向计算和通信架构演进，实现软件定义汽车

早期的电子电气架构采用分散式架构，单一功能采用独立的控制器，造成整车控制器近百个，整车线束超过 3 公里，成本高、重量大、组装自动化水平低；同时，过去面向众多不同厂家开 发的 ECU，车厂要进行新功能开发和 OTA 都非常困难；未来，智能网联汽车的功能越来越复杂，通过各种传感器采集的数据量显著增大，对数据传输和处理的实时性要求也越来越高，这些因素都推动了整车电子电气架构不断进行迭代。

随着数字化、智能化技术的快速发展，汽车功能逐步整合集中，从分散式架构到域融合架构，再 到中央计算平台，集中化的演进趋势已成为行业共识。将传统的功能“APP化”，集成到中心处理器中，共用整车各种传感器和执行器，零部件逐步变成标准件，有利于降低成本和开发难 度，域控制器聚焦于通过增加软件特性实现产品增值。到 2030 年，电子电气架构将演进为中 央计算平台 + 区域接入 + 大带宽车载通信的计 算和通信架构。

3.1.1 高性能车载中央计算平台，成为 软件定义汽车的基石

区域接入 + 中央计算的星型或者环形架构保证了整车架构的稳定性和功能的扩展性，新增的外部部件可以基于区域网关接入，硬件的可插拔设计支持算力不断提升，充足的算力支持应用软件在中央计算平台迭代升级。面对复杂多变的移动出行与生活场景，以及不 断涌现的智能座舱、智能驾驶、整车控制等的功能创新，需要强劲性能的中央计算平台来支持。高性能车载计算平台，将提供数千 TOPS的极致算力，强劲性能的 SoC、与 SoC 深度优 化的 OS 及中间件与工具链、统一的平台架构， 高效支撑 SDV 的架构稳定与平滑演进。同时，底盘域、动力域、座舱域、智驾域对车载计算的安全性、实时性、动态性以及软件生态有着 不同的要求，高性能车载中央计算平台通过硬件虚拟化技术和统一的功能安全框架，利用 AI 驱动的资源调度算法，在不同域间实现硬件资 源的安全共享和高效调度。其关键技术包括：

大算力融合芯片：SoC 芯片具备底盘域、动力域、座舱域、驾驶域等全域所需的数千 T 算力，存算一体 (CIM) 的应用技术，同时内置可信和功能安全内核。

确定性低时延、高速并发处理技术：除了大带宽传输，确定性低时延更多依赖的是对信息实 时处理的能力。通信的高速并行处理能力并行 接受多个渠道的数据、解决峰值数据冲击的问 题，高并发任务处理能力满足越来越多的应用 APP 及其多维度运行的请求。

硬件虚拟安全分区（Hypervisor）：Hypervisor 根据不同域的功能安全需求，对硬件资源实现 安全分区，利用 AI 引擎对不同分区的负载进行 监控和预测，通过硬件资源动态切分，实现分 区间的安全隔离和负载均衡。

应用程序间 FFI（Freedom From Interference）：利用 Hypervisor 的虚拟安全分区功能，实现从 应用程序、通信机制、操作系统、硬件加速器 的垂直资源安全隔离；同时，利用芯片内的安 全内核（Safety Island）构建三级安全监控机制， 安全岛内置智能 Fail safe 和 Fail operational 响 应机制，实现横向的功能安全防护。基于强大中央计算平台的稳健基石，软件定义 汽车聚焦于智能汽车创新功能的敏捷开发与实 时发布，满足智能汽车时代用户移动出行与智 慧生活的多样性场景需求。

3.1.2 大带宽多协议通信技术，构建软件定义汽车的车载网络

随着车载功能的集中化演进，接入方式和通信模 式也将发生质的改变。综合考虑功能、位置、重 要性、安全特性等要素，车内将会被划分为若 干区域，每个区域部署区域网关作为区域接入 节点。传感器、执行器就近接入，通过骨干网集 中与远端中央计算平台进行数据传输。由此，线 束大幅节省，功能也将有效拓展，传感器不再 仅仅为单一功能服务，执行器也不再仅受直连 控制器控制。

到 2030 年，多种接入协议将会共存。低速的 LIN/SENT/PSI5 由于其成本优势仍将部分存在， 而超高清摄像头、4D 毫米波成像雷达、高线束 激光雷达的引入，将带来超过 10G 的点对点通 信、超过 50G 的骨干网通信带宽诉求。车载通 信的以太网化将成为主要技术趋势，而光通信技术在解决车规问题后，以其带宽大、重量轻、电磁干扰不敏感、成本低等优点，也将大量应用于车载领域。

· 钛祺智库 ·

1、如欲获取完整版PDF文件，可以关注钛祺汽车官网—>智库，也可以添加钛祺小助理微信，回复“报告名称：大模型安全研究报告（2024年）：”智能汽车解决方案2030”

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3、钛祺智库持续更新、收录行业深度技术文章、研究报告，并不定期上传行业专家特约文章，为汽车行业朋友提供专业支持。

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乐道L60何时交付？乐道汽车回应

证券时报网讯，据“乐道汽车”微信公众号消息，乐道汽车发布乐道问必答第一期相关内容。针对乐道L60交付时间，乐道汽车回应称：“由于乐道L60爆单了，我们第一时间拉通了所有的核心合作伙伴一起想办法，增加资源投入拉升产能。预计交付日期随之会发生变化，我们需要周一下午才能更新完毕给各位大定用户推送。首批乐道L60预计交付时间将于9月23日推送至用户。”

校对：姚远?