随着汽车进入“AI驱动”的时代，不止各大品牌新车拼智能，出行平台也在布局面向智驾产业的 “自动驾驶工具链” 。
这是今年在广州车展中展示的一个特别现象。
上周举行的广州车展上，国内“Robotaxi第一股”如祺出行发布了基于其自动驾驶运营优势和自动驾驶数据解决方案构建的“数据闭环飞轮”。
其中包括了众源地图技术路线，4D标注工具及平台等方面的细节。
当大部分的出行平台还在路上“跑车”，如祺出行已经跑出了Robotaxi、跑进了自动驾驶的深水区——数据驱动。
这是国内第一次有出行公司对外发布数据闭环解决方案。
为什么一个出行公司，要去打造自动驾驶的“数据闭环”？
低成本、高质量数据是自动驾驶竞争核心
自动驾驶中的数据闭环，是指算法研发由case-driven转向data-driven的核心步骤。
自动驾驶和数据闭环结合在一起成为一大解决方案，主要原因是自动驾驶的算法和模块是数据驱动的——自动驾驶工程已经被认可是一个解决数据分布“长尾问题”的任务，时而出现的corner case（极端情况）是对数据驱动的算法模型进行升级的根源之一。其次，源源不断的数据需要有合理有效的方法去利用。
过去几年，自动驾驶数据闭环已从过去“从无到有”，发展到现在及未来“从有到精”。
在全球，不少车企、自动驾驶技术及人工智能公司，在针对智驾解决方案时，都有针对数据闭环的设计。比如：
下图是Tesla的Autopilot数据引擎框架：确认模型误差、数据标注和清洗、模型训练和重新部署。
英伟达
英伟达在自动驾驶开发建立的机器学习平台MAGLEV，是基于闭环的模型迭代：其中有smart的数据选择、数据标注、模型搜索、训练、评估、调试和部署。
如祺出行
如祺出行的数据闭环，则是“嵌入”在包括智驾流程内。基于出行服务运营的基础，数据闭环覆盖了智驾领域从数据采集、标注、存储、管理到应用全流程，包括众源地图解决方案、4D标注工具等技术及解决方案，涉及环境感知、路线规划、行为决策、控制等各个领域，是智驾技术工具链的核心环节。
行业内普遍认为，完备的闭环模型需要大规模、高质量、多场景的数据，高算力、高效率、相对低成本的算法模型，趋向自动化的数据标注与处理水平，高速率、低成本的传输速率与存储模式，再加上合规性的要求，数据质量和规模直接影响到了车的智力水平。如何高效低成本的获得高质量的数据集成为了自动驾驶企业的核心竞争力。
出行平台凭什么做好“数据闭环”？
如祺出行正在切入的数据闭环，一个很重要的优势在于其作为出行平台、基于运营优势实现的“低成本及规模化数据”的优势，以及未来对于合规数据应用的预期。
假如技术路径及合规路径都“跑通”，基于高质量及低成本规模化数据优势，出行平台的自动驾驶数据解决方案将可能成为车企、自动驾驶技术公司的“必争之地”。
2024广州车展上，如祺出行CEO蒋华称，出行平台切入数据闭环的重要优势是基于其运营优势实现的“低成本规模化数据”。
当全球自动驾驶技术公司发展挺过了上半场之后，发现在L4级自动驾驶商业化过程中，需要和车企合作，还要和出行服务平台合作。
当自动驾驶进入“端到端和大模型”时代 ，技术互补和生态合作正变得越发重要。通过比较地平线、如祺出行、文远知行、黑芝麻智能等近期上市的智驾科技公司招股书可见，除了像特斯拉的“单打独斗”模式外，自动驾驶在国内有了车企、出行平台及技术公司的生态“加持”，其商业化落地进程在全球具备领先竞争力。
其中，在出行平台方面，滴滴市占率为国内第一，如祺出行在大湾区用户渗透率超过45%，它们都已有自动驾驶技术商业化落地场景及路测数据。更为重要的是，这些国内最早涉猎自动驾驶赛道的出行公司，已有了在Robotaxi商业化落地的经验和成果。
Robotaxi是L4级别自动驾驶商业化落地的最好选择 。由于端到端大模型的上车，自动驾驶技术正从规则驱动转向数据驱动。L4 Robotaxi离不开数据闭环能力，数据与算力将成为企业新的核心竞争力和壁垒。
对于自动驾驶企业来说，要想在各种竞争中崭露头角，当下最重要的是提升规模化水平。
一方面，提升运营车辆的数量，尽快实现规模经济，有望早日实现盈亏平衡。 车辆的采购成本、维修成本、运营管理成本等会随着规模扩大而降低，这对于业务的可持续发展至关重要。另一方面，规模化也有利于提升服务质量。Robotaxi有赖于大量数据训练，更多的车辆和更长的运营总时长，意味着更多的数据来源，有利于提高自动驾驶的智能化水平，并且优化调度算法，进一步提高运营效率。
以如祺出行为例 。根据公开信息，截至2024年10月，如祺接入运营的Robotaxi已超过280辆，自营Robotaxi车队规模超过50辆，服务已运营累计超过30000小时，覆盖1800余个站点，完成近900000公里安全运营里程。如祺也是目前Robotaxi唯一进驻南沙、前海、横琴等三个粤港澳重大合作平台提供服务的出行平台。
在如祺这套自动驾驶数据解决方案中，众源地图技术将地图更新的重心从传统的中心化绘制方式转移到了车辆感知的分布式上传，车辆在行驶过程中收集道路信息并上传至云端,在云端完成地图绘制，实现低成本、高实时性、轻量级、高度自动化。
同时， 如祺众源地图技术还首次探索基于历史预测结果的在线矢量地图构建方案，能够高效利用历史信息解决遮挡问题，并提升检测精度 。该项研究成果已被全球计算机视觉及机器学习领域知名学术会议WACV 2025直接接收，具体包括首次使用历史帧预测表征进行时序建模、首次提出双模式训练策略、将训练阶段的辅助一对多匹配机制优化为group-wise版本等。
而在数据标注方面，如祺出行称，已形成稳定、高效的生产能力，月标注产能在50万帧以上，其4D标注解决方案则是在传统3D静态标注的基础上增加了时间维度，通过云端大模型实现路面要素高度自动化标注，拥有目标跟踪标注、叠帧时序标注等一系列效率工具，较传统静态标注可以节省60%的人工标注成本。
相关分析指，全球Robotaxi服务有望在2026年左右实现商业化，中国预计将成为全球最大的Robotaxi服务市场，市场规模预计在2025年达到2亿美元，2030年达到390亿美元，约占全球Robotaxi服务市场份额的一半以上。根据 《智能汽车行业专题报告》预测，自运营与聚合型模式或为Robotaxi中长期竞争力玩家。
谁在用这些出行平台的数据解决方案？
自动驾驶数据闭环驱动商业闭环已成为行业共识 。
但一个有趣的现象是，同样是自动驾驶赛道上的科技公司，出行平台的“数据闭环”业务，对车企和自动驾驶技术公司来说似乎不是敌人，而是“朋友”。
翻阅如祺出行的主要股东结构发现，广汽集团、滴滴自动驾驶、文远知行、小马智行等是其主要股东。
对车企来说，自动驾驶能力将重新构筑车企竞争壁垒，数据和算力将成为核心竞争要素，头部车企或供应商能掌握更多更优的“数据”，以及更强更快的“算力”，而优秀的智驾能力有望加强销量转化。同时在开展安全、高效的Robotaxi业务时，车企需要出行平台“协助”打造数据闭环工具链，打造能够满足端到端大模型的自动驾驶工具链。
2024年6月，广汽集团成为全国首批获准开展L3自动驾驶上路通行试点的车企之一，如祺出行作为该试点智能网联汽车使用主体，也是全国首批获准试点的出行科技平台。
小鹏汽车董事长何小鹏曾经提到，基于“端到端”大模型积累的原始数据，进而构建的闭环能力、体系能力，是真正决定一家车企能否在AI竞争淘汰赛中存活的关键。
此外行业内观点普遍认为，从特斯拉的路径看来，Robotaxi的推出将有望加强L4自动驾驶的商业变现能力，反哺自动驾驶技术路线实现规模化的路测数据。
Momenta CEO曹旭东此前在接受采访时曾表示，L4 Robotaxi要实现10倍人类的安全性，要解决数百万个长尾问题，依靠规则控制很难实现这个目标，一定要数据驱动，数据驱动是可以自动化地解决绝大部分的问题。
“ 需要的数据量非常惊人，至少需要千亿公里的数据，家用车乘用车一年的里程大概一万公里，千亿公里需要一千万辆车跑一年的时间，才能够达到千亿公里的里程，而且这是实现规模化L4的必要条件。 ”曹旭东说。
关于未来在推进Robotaxi商业化路径，市场预期行业将逐步形成由“车企+自动驾驶企业+运营商”形成的三方合作模式——
自动驾驶数据闭环方案将成为中国新能源汽车发展的标配，而孰优孰劣，市场销量将给出最终的评判。
后来居上？智己汽车发布“未来3~5年智驾产品落地路线图”
2023年8月16日，清华科技园，“IM AD DAY智己汽车智能驾驶发布会·清华篇”隆重举办。 此次发布会邀请的嘉宾也与清华颇有渊源：智己汽车副CTO/智能驾驶首席科学家郭辉、全球头部智能驾驶算法玩家Momenta的CEO曹旭东和清华大学车辆与运载学院副院长李升波教授。 前两位均为清华校友。
发布会现场，三位大咖与到场嘉宾就自动驾驶终局来临之前的技术路线、体验标准、发展趋势等诸多话题展开交流与讨论。
活动上，清华大学李升波教授分享《自动驾驶汽车的安全挑战与技术进展》，高度概括“数据驱动”赋能自动驾驶“安全”的技术演进路径。
李教授分享到，感知、预测、决策和控制的大模型对自动驾驶的影响应该是方方面面的，很多企业和研发团队都在该领域进行发力和发展，目前感知网络大概做到了一亿到十亿左右的参数规模，决策和控制网络大概在百万级别和千万级别参数的规模，未来还有很多工作需要做。 谈到对未来的一个预期，李教授认为自动驾驶现在已经进入新的发展赛道，在这个赛道大家要更换一些思路，一方面要重视数据的闭环，通过数据闭环的方式使得我的自动驾驶不断完整，另一方面要重视验证，通过验证闭环使我的功能不断完善和更新，最后达到类似于人类水平的自动驾驶功能。
智己汽车智能驾驶首席科学家郭辉回顾了智己2年走完头部玩家9年智驾路的技术进化轨迹，并大胆预测道“自动驾驶「终局」将会在3-5年后到来”。 他表示在「终局」到来之前智己汽车已做好准备打赢这最后一仗。 他公布了“未来3~5年智己汽车智驾产品落地路线图”，宣布将于今年10月份正式开启“IM AD城市NOA”公测，与全球头部玩家同步迈入“城市NOA时代”。
从2021年品牌发布至今，智己先后推出了L7、LS7两款智能旗舰产品。 与此同时，智己各项智驾技术迅速落地，不断刷新行业最快速度，仅仅2年时间，就迎头赶上，追平友商9年时间走过的智驾之路。 在智能汽车领域，智己作为后来者，之所以进化得更快，还依托于更高效的数据生产能力。 我们构建了具备亿级数据生产能力的数据-模型产线，可以对数据进行全自动标注，得益于量产数据指数型增长和成熟的数据闭环工具链，更快解决智驾过程中的长尾场景。
Momenta CEO曹旭东则详细解析“基于DDOD、DDLD、D.L.P.人工智能模型，IM AD智能驾驶将实现完全数据驱动，并在未来的3-5年实现绝大多数场景的自动驾驶”，迈向自动驾驶终局！
智己2年走完友商9年智驾路，2025年将迈入Door to Door时代
即将于10月开启的城市NOA公测，意味着智己汽车用2年时间（智己品牌于2021年发布）完成其它行业头部玩家长达9年的积累，并不断刷新业内“智驾产品最快量产”的落地纪录。
从路线图上看，未来3~5年内，智己汽车将开启智驾产品落地加速跑，去高精地图NOA、城市NOA、通勤模式等智驾产品将密集上线：
以技术优势保持加速进化，全数据驱动实现安全、舒适、智能
作为新创品牌，智己汽车2年拉齐头部玩家距离的背后，是与Momenta联合开发、双向赋能的底层技术优势——更高效的架构、快速进化的算法与更高利用率的生成式数据构成的核心能力，将持续驱动IM AD智驾进化的加速跑。
IM AD唯二兼容Xavier、Orin两种高低算力的双智驾计算平台，架构适应能力更高效，算力需求降低90%，模型运行效率则大幅提升500%。 基于IM AD智驾技术，可实现一键场景代驾，这项功能在当下乃至未来3-5年里都极具意义。 一键场景代驾可以帮你解决哪些难题？靠边停车把握不好距离，一键贴边轻松搞定。 当你行使到陌生的狭窄路段，特别是北京和上海我们经常开到小区去找车位，开进去发现是死胡同，此时一键循迹，能让你轻轻松松“原路返回”。 在路边停车的时候也经常会遇到非常窄的停车位，人停还是有困难的，点一下一键泊车，完美停进车位。 不光停得进，也出得来，即便是复杂的泊出不景，一键脱困轻松搞定。 除此之外， 还有更多其他场景的“一键”还在陆续开发，尽情期待。
值得关注的是，作为智己汽车智能化的巅峰产品，即将于成都车展亮相的第三款车型智己LS6，全系具备去高精地图的NOA能力，交付即搭载业内首创的“一键场景代驾”功能，基于IM AD智驾技术解决用户城市出行中确定性场景下的高频痛点。
目前，IM AD正在为技术出海做准备。 目前智己IM AD感知已完成欧洲本地化适应性训练，规划算法已适配当地环境及驾驶习惯，打造更贴近欧洲用户习惯的产品。 2024年，伴随着智己汽车首款全球战略车型LS6出海，智己汽车将与世界分享中国的智能驾驶技术，迅速扩大海外影响力。
结语
作为由上汽集团、张江高科和阿里巴巴集团共同打造的全新用户型汽车科创公司，智己汽车作为后来者参局，志向深远，这里有初生牛犊不怕虎的精神，或许这份自信更来自于它背后的依托。 对于大多数的用户来说，自动驾驶或许来得突然，但对于深耕这个领域的技术人员，实际上是数十年如一日在这里面去坚持、打磨、完善，才有今天自动驾驶技术的发展。 智己汽车正是与在这个行业深耕的技术与人员深度结合，才能用2年走完友商9年智驾路，才能有最快的迭代速度，有“达到人类驾驶安全3.2倍”的体验表现。 智己，未来可期！
小马智行：年内量产高速、城区行泊一体辅助驾驶方案
易车讯 日前，小马智行核心管理层彭军、楼天城、王皓俊亮相2023小马智行技术分享日，首次对外介绍了小马智行的技术商业化思路——未来几年，小马智行商业化规划将围绕智能驾驶技术前装量产、自动驾驶出行服务商业化运营以及智慧物流生态三大维度全面发力。
在智能驾驶技术领域，目前城市NOA、高速NOA、行泊一体等技术已成为市场爆点，因此在技术分享日上，小马智行首次详细阐释了旗下智能驾驶业务三大产品线小马识途、方载、苍穹的产品布局和核心技术，并发布了小马识途NOA方案上路实测视频。
小马智行联合创始人兼CEO彭军表示，未来三年将是小马智行商业化的关键攻坚时期，公司战略目标非常明确，已形成自动驾驶出行服务（Robotaxi）、自动驾驶卡车货运（Robotruck）以及乘用车智能驾驶（POV，Personally Owned Vehicles）三大业务线。 在商业化路径上，三大业务将齐头并进，落实自动驾驶技术商业化应用场景。
小马智行CFO兼技术商业化负责人王皓俊介绍，三大业务已于去年取得突破性进展，今年将完成业务“从1到100”的工作——POV方面，小马智行将上市多款辅助驾驶方案、域控制器、工具链产品，开拓更多定点项目；Robotaxi方面，将在北京、广州落地全无人自动驾驶服务商业化试点，车队规模从百辆向千辆迈步；Robotruck方面，以合资公司为载体，扩大智慧物流服务规模和智能重卡量产交付，推动“技术-场景-车辆”黄金三角的快速运转。
此次技术分享日最大亮点是小马智行首次对旗下POV业务的产品体系及技术逻辑的深入介绍。 目前小马智行POV业务主要发力三条产品：辅助驾驶软件方案“小马识途”、自动驾驶域控制器“方载”、数据闭环工具链“苍穹”。
根据产品规划，年内小马智行将量产高速、城区行泊一体辅助驾驶方案；向多家客户量产交付NVIDIA DRIVE Orin版域控制器，并开启基于多芯片平台的域控研发；同时，小马智行将向定点OEM交付全链路数据闭环工具链，向市场推出灵活选配的工具链产品。
小马智行CFO王皓俊表示，在独立事业部的支持下，我们将全力为市场提供高性能、高性价比的全套智能辅助驾驶量产方案。
小马智行于2020年下半年开始布局POV业务，同时进行技术和商业模型的验证，并快速开启辅助驾驶方案、域控样件及数据工具链的产品化进程。 产品开发进程能够如此迅速，得益于小马智行超2000万公里的测试里程所带来的算法先天优势以及全栈技术量产能力。
通过洞察市场需求和自身技术优势，小马智行成功为市场带来了智能驾驶技术的“更优解”。
小马智行联合创始人兼CTO楼天城表示，小马智行有信心，基于我们过往六年多的技术领先优势，我们推出的产品一定更适合智能驾驶场景。
小马识途楼天城介绍，为解决当前硬件成本高昂、软件算法却无法对硬件物尽其用的行业难题，小马识途开创性地将硬件成本和覆盖场景纳入产品维度综合考量——从千元级到万元级，小马识途解决方案对成本和性能灵活配置，实现在预期成本下覆盖尽可能多场景。 除了安全、舒适、效率三大评价维度之外，小马识途辅助驾驶方案还将“系统可控性”列为辅助驾驶系统研发中的又一关键目标，让智驾系统能够提供卓越表现的同时，驾驶者也能够明确功能边界，科学地使用辅助驾驶功能。
小马识途辅助驾驶方案不强依赖高精地图，但并不是简单通过“重感知轻地图”来移除对于高精地图的依赖，而是感知、预测、规控等所有模块同步提升。 面对复杂城市场景，小马识途着重打磨两大技术优势——首先，为了让规控算法在无高精地图时保持同样水准，小马智行重新设计了规控架构，称作Navigation Link Path Planning，简称NLPP架构，是小马智行去高精地图的核心技术；其次，小马智行设计了一套“伸缩网络”多任务大模型BEV算法架构，可基于不同算力平台灵活调整网络大小及其对应的资源消耗率，更高的算力可识别更多的静态元素类型、更多的动态障碍物细分类，和更好的识别范围。
在小马智行最新公布的实测视频中，这套辅助驾驶方案能够灵活应对高速以及城市交通场景，在自主变道、上下匝道、定速巡航、车道居中、躲避障碍物等场景中表现丝滑，再次体现了小马智行的技术实力。
方载高阶智能驾驶趋势下，小马智行在高性能计算硬件研发的多年投入遇到了最佳量产落地机遇。 小马智行深谙域控制器设计和软件适配的诉求，并具备全栈研发、一站式交付的能力，顺势推出方载系列域控制器，针对性地解决了市场上的新需求和痛点。 目前方载系列已有三款产品面世——单DRIVE Orin液冷版和风冷版以及双DRIVE Orin液冷版，主要面向辅助驾驶和低速无人驾驶的两类场景。
小马智行硬件团队对平台化硬件设计有深刻的技术理解，精通软硬件联合调优，使得产品能超越参考设计，性价比更高，同时体积较市面同产品小40%，并将高算力芯片性能充分挖掘。 同时，小马智行通过多方面来重点保障产品的可靠性、安全性、量产交付和服务管理，产品执行最严企标，建立全套车规级安全及质量管理体系，提供灵活选择的商业模式，搭建起了强大产业链生态。 最终目标是为市场提供真正理解智能驾驶需求且无短板的域控产品。
苍穹苍穹是一款串联起算法研发全过程的数据工具链产品，帮助客户在成本可控下最大化数据价值。 高阶智能驾驶下的研发模式向数据驱动和场景驱动变化，让开发者看到了数据工具链的价值。 数据爆炸时代下，苍穹将迎来更为广阔的市场。
苍穹主要由三大模块组成——车云协同的大数据平台，围绕数据提供全链路的服务，加速数据闭环；云端大规模仿真平台，提升仿真链路信度，为算法迭代提供有益反馈；自研AI研发平台，包括标注和数据平台。 为了提高自身竞争力，苍穹具备更优的易用性和多业务通用性，并通过动态调整计算存储来降低成本，通过流程全面自动化来提升效率，通过提供高效优质咨询和服务、定制开发工具来深度赋能客户。
打开易车App，点击首页“智能化实测”，多角度了解热门新车科技亮点，获得选购智能电动车的权威参考依据。
「人汽」10万亿蛋糕待分割，谁能抢到最大的一块？
：王珊珊
过去两年，新能源车市场规模迅猛发展，至今年一季度渗透率已经超过30%，成为中国乘用车市场“最靓的仔”。
相比传统燃油车，新能源车给用户带来全新的驾驶和出行体验。 汽车市场围绕新能源车出现新一轮产业链调整升级，也孕育出更多新机会。
“一个10万亿规模的产业正在发生一场巨大的变革。” 根据国际数据公司IDC预测，汽车在软件领域的突破创新将成为重点差异化方向，创新性功能将有效刺激用户需求并推动软件成为产业链利润最厚的环节。
数据和算法即竞争优势
“软件创新形成差异化是争夺产业利润空间的第一步。”
在IDC中国研究经理杨洋看来，汽车的智能网联化重新定义了云与产业的关系——云即生产系统、数据和算法即竞争优势、软件重新定义产品和服务。
未来，新能源汽车凭借强大的数据和算法优势，有望大幅降低成本。 它有越多的用户，就可以获取越多的数据，可能在未来又获取到了更多的是用户，慢慢会产生一个数据的码头效应。
而在数据闭环和仿真环节，大模型将赋能自动驾驶。 在人工智能1.0时代，大量的人工标注导致数据标注时间长、成本高、挖掘难度大。 但在人工智能2.0时代，基于大模型可以实现自动标注，大大降低成本，可快速进行优化和迭代。
一个越来越明显的现象：不论是“蔚小理”等造车新势力，还是北汽、广汽等传统车企，它们身后都站着商汤科技、网络和华为等科技大厂的身影，后者不约而同地向大模型和大算力方面持续投入和布局，并推出了各自的智能汽车解决方案。
“企业最终竞争核心本质是效率的竞争。 ”在岚图汽车CEO卢放看来，最近这两年，中国新能源汽车赛道出现越来越多的词就是“卷”，卷的本质还是竞争，竞争的关键就是效率。
“燃油车决定生存，混动车决定生死，而电车决定未来。 ”奇瑞副总经理、奇瑞汽车营销公司总经理、捷途汽车总经理李学用预计，2025年月销量过万的企业估计全中国只剩7-8家。
在产业迭代过程当中，拥有足够的技术储备将是车企非常核心的竞争力，用极致的成本能力以及对产品价值的打造，取得先机。
智驾与智舱是两大支柱
新能源车智能化的下半场，将会是一场史无前例的竞赛。 未来，车辆将更多地参与用户生活，在智能生态中扮演更加重要的角色。
“智驾与智舱是汽车市场智能化的两大支柱。” IDC中国研究经理王博介绍，自动驾驶技术在当下乘用车市场的落地形式依然以驾驶辅助功能为主，在20至40万价位段尤其集中。L2级自动驾驶渗透率快速提升，今年一季度，L2级自动驾驶在乘用车市场渗透率达到45.3%。
电车对油车的替代不仅改变着用户以车辆作为移动工具时的使用习惯，也在重塑着座舱的使用场景。
IDC研究显示，今年一季度，智能座舱相关功能在中国乘用车市场中的渗透率稳定增长至88.8%。 其中，座舱智能化水平的评价一方面在于车机与用车者之间交互模式的直观性与交互维度的丰富性，另一方面在于舱内电子终端设备对车舱应用场景的延展。
近几年，国内智驾、智舱技术的快速落地和发展背后，车联网能力的产业升级是重要支撑和推手。
IDC中国高级分析师洪婉婷表示，车联网市场不仅是“十四五规划”中提及的重要“新型基础设施”，也是车企满足终端用户对汽车智能、网联需求的重要路径，是技术提供商进行技术创新、产品升级的重要抓手。
随着车联网的进一步发展，汽车行业对车联网的基础设施“汽车云”的需求日趋重视，汽车云市场将迎来快速发展。
2022下半年，中国汽车云市场规模达39.6亿元，同比增长41.8%。IDC预计， 未来五年，中国汽车云市场的增速将不断创新高，未来五年复合增速达53.6%，2027年该市场规模突破600亿元。
人汽观察：
“能生存下来的物种，从来不是战斗力最强的，也不是头脑最聪明的，而是那些对变化作出快速反应的。 ”达尔文在《进化论》中的这句话不仅适合于生物，同样也适用于车企。
传统燃油车发展至今已超过百余年，汽车产业的产业分工已成定局、利润分配已经相对固定、各领域巨头地位难以撼动。
展望未来，随着新能源车的进一步普及，智能化、网联化、自动驾驶、软件定义汽车等新技术的快速发展推动汽车产业不断转型升级。
这一升级过程中，汽车产业链将被重塑，也将形成新的市场竞争格局，产业链中各企业如何抓住市场机遇、结合自身优势能力勇立转型升级潮头，成为企业需要思考的重中之重。
