Technology 软件定义汽车与人工智能：汽车产业的下一步演进 2026-04-02 汽车行业正在发生一轮深层变化。车辆不再只是由硬件决定，而是越来越依赖其背后的软件系统和智能能力。软件定义汽车（SDV）的出现，已经改变了汽车的开发方式和更新节奏。现在，这一演进正在进入新的阶段——汽车开始迈向 AI 定义，在这一阶段，人工智能将成为车辆平台的重要组成部分。行业中的一系列变化，也正在不断验证这一趋势 为什么 SDV 的发展正在发生变化 在向软件定义汽车转型的过程中，一个关键变化是车辆计算架构正在走向集中化。过去分散在不同控制单元中的功能，正在逐步整合到更少但更强大的计算平台上。这不仅提升了软件开发效率，也为新的商业模式提供了基础，同时让 AI 和高级驾驶辅助系统（ADAS）的部署更加可行。 从某种程度来看，这一轮 SDV 转型与车联网早期的发展有些相似：方向明确、关注度高，但行业内部对其定义和落地方式仍然存在较大差异。SDV 已经开始进入市场，但整体仍处于逐步推进的阶段，而不是一次性的转变。 SDV 让车辆功能可以通过软件进行控制、更新和扩展。而“AI 定义汽车”（AIDV）这一概念，则逐渐被用来描述这一演进的下一阶段。在 AIDV 架构中，人工智能开始参与对环境的理解，并基于数据进行持续学习，从而在运行过程中实时影响车辆行为。可以理解为，SDV 解决的是架构层的问题，而 AIDV 引入的是智能能力，使车辆能够更好地适应用户需求和实际使用场景。 推动 SDV 转型的四大关键变化 集中式计算平台 车企正在加速向集中式计算平台转型，将原本分散的车辆功能整合到更少但性能更强的计算单元中。这一变化让车辆可以通过远程 OTA 更新进行更有效的全生命周期管理，也使车企在车辆交付之后，仍能与用户保持持续连接。与此同时，这种架构转变也在支撑新的商业模式：车辆可以在使用过程中持续获得软件和体验的升级，从而带来长期的用户互动以及新的收入机会。 更灵活的动力系统组合 车企也在重新调整动力系统策略。相比于按照统一的全球路径推进电动化，越来越多的主机厂开始采用更加灵活的组合方式，在纯电、混合动力和燃油车之间进行平衡。政策变化、区域市场差异以及成本压力，都在推动这种更加务实的选择。电动车仍然是长期重点，但在不同地区的推进节奏和策略正变得更加有针对性。 跨区域主机厂合作 另一个明显趋势是车企之间的跨区域合作正在增加。目前，一些以电动车为核心、在 SDV 方面具备领先技术的产品，正来自中国车企。同时，传统车企也在通过合作或合资的方式，与中国主机厂建立更紧密的关系。这类合作一方面帮助传统车企加快软件能力建设，另一方面也为中国车企进入西方市场提供了路径。 SDV 架构为 AI 定义汽车奠定基础 尽管许多车企仍处于 SDV 转型的早期阶段，但行业中的先行者已经开始探索下一阶段——AI 定义汽车（AIDV）。在这一类架构中，人工智能不再只是应用层能力，而是贯穿整个车辆平台的基础组成部分。AI 定义汽车有望带来更具适应性的车辆系统、更快的软件开发节奏，以及更加智能的车内体验。 市场变化如何影响车企战略 SSDV 的发展叠加市场环境的变化，已经促使部分传统车企开始重新调整战略。更灵活的动力系统组合，预计将在未来一段时间内成为行业的重要特征。同时，车企也在持续投入集中式计算平台以及模块化整车架构，以支持不同动力系统的并行发展。 这类架构让车企可以在保留现有产品体系的同时，逐步向软件定义甚至 AI 定义汽车过渡。同时，也有助于降低开发复杂度，支持可规模化的 OTA 更新，并为软件驱动的收入模式提供基础。 对于许多传统车企来说，关键在于如何在两者之间取得平衡：既要稳住现有市场，又要为下一代出行技术打下基础。 车企如何应对逐步成熟的电动车市场 在这些技术演进的同时，全球电动车市场也在发生变化。正如我在上一篇文章中提到的，BEV 市场正进入一个更加成熟的阶段，同时也呈现出更明显的区域分化。尽管欧洲整体汽车销量有所下降，但多数地区的电动车需求仍在增长。东南亚是增长最快的区域之一，而中国依然是全球电动车需求最强的市场。中国车企在本土市场占据主导地位，而许多国际传统品牌仍在寻找突破口。 可以看到，车企并没有放弃电动化，而是在重新校准策略。关注点正逐步转向成本控制、盈利能力以及更具区域针对性的布局。东南亚市场的快速增长也表明，新兴市场将在下一阶段电动车发展中发挥更加重要的作用。同时，AI 的应用正在加速，并逐渐渗透到 BEV、SDV 以及 AIDV 的各个环节。 人工智能在汽车开发中的角色演进 人工智能正在迅速成为推动汽车创新的重要力量。汽车领域中的 AI，正从早期探索阶段走向覆盖整个价值链的系统性应用。这一变化正在影响多个方面： 工程与开发 AI 可通过仿真、自动化测试和虚拟验证等方式加速软件开发，降低工程复杂度，并缩短开发周期。 车内体验 AI 也在推动车内体验向更加个性化发展。未来的生成式 AI 助手，有望在行程规划、充电管理、信息娱乐以及人机交互等方面提供实时支持。 运营与车联网服务 AI 正在推动车联网服务从“被动响应”向“主动预测”转变。例如，系统可以提前判断充电需求、优化车辆性能，或在风险发生前识别潜在安全问题。 车辆平台与 ADAS 在高级驾驶辅助和自动驾驶技术中，AI 也将发挥关键作用，包括基于 Vision-Language-Action（VLA）模型的感知与决策能力。AI 模型能够提升目标识别、车道理解以及驾驶辅助的实时性与准确性。 WirelessCar 一直积极参与 SDV 的发展，并与客户保持紧密合作，共同推动 AI 定义汽车的落地。未来，我们也将持续关注这些变化——无论是渐进式的演进，还是具有颠覆性的突破，并持续分享行业中最值得关注的趋势。 你也可以在 WirelessCar Insights Blog 上查看我此前关于相关主题的文章，以及关于 AI 合规、开源软件等更多内容。. William Ranåsen Market Intelligence Analyst 联系我们
