为更好洞察汽车产业技术发展趋势，把握新机遇、新方向。自2021年以来，中国汽车工程学会持续开展CSAE汽车“技术预见”系列研究，每年年末都会发布次年的《中国汽车十大技术趋势报告》。该报告旨在预判我国汽车技术创新的趋势，引领技术创新方向，为行业提供权威、前瞻性的指导。报告通过德尔菲调查法，邀请来自汽车行业的专家、学者及技术骨干参与，针对节能与新能源汽车、智能网联等多个领域进行深入研究，最终形成凝聚行业共识的年度技术趋势研究成果。
报告不仅为汽车制造商提供了技术发展的蓝图，还为投资者指明了方向。通过了解次年的技术趋势，企业可以提前布局，抢占市场先机，而投资者则能更精准地把握行业脉搏，优化投资决策。此外，报告还促进了产学研用的深度融合，推动了汽车技术的持续创新与发展。
又到了年末时分，《2025年度中国汽车十大技术发展趋势》也再次于中国汽车工程学会年会暨展览会SAECCE上重磅出炉。本次报告主要围绕节能与新能源汽车、技术路线图3.0研究、五大技术群+26个专题，聚焦“实现重大突破”，“实现新量产”和“应用规模显著提升”三类技术趋势。 其内容涵盖了新能源、智能驾驶、智能底盘、全域操作系统等多个前沿领域，展现了中国汽车产业向绿色、智能、高效转型的坚定步伐。
作为汽车行业的风向标，中国汽车工程学会的年度技术趋势报告对于推动汽车技术创新与发展具有重要意义。为此本期我们将为读者，详细解读报告之中提及的具体技术趋势，并附上本刊观点。
新能源A级乘用车百公里行驶电耗将降至10kWh以下
降低新能源A级乘用车百公里行驶电耗至10kWh以下，是汽车产业迈向节能减排、加速实现“碳中和”目标的核心策略。这一宏伟目标的实现，离不开硬件技术革新与软件智能化管理的深度融合。硬件革新方面，低阻力轮胎与轻量化车身材料的运用，显著削减了行驶过程中的阻力；而高效电驱动系统及低功耗芯片的集成，则进一步提升了能源使用效率。此外，多合一电驱动系统的开发，通过高度集成电机、控制器及减速器等关键组件，有效减少了能量传递损失，为降低电耗提供了坚实支撑。
多合一电驱动系统
在软件智能化管理方面，整车热管理系统正逐步向集成化与智能化迈进，通过精确调控电池、电机等核心部件的运行温度，显著优化了能源转换效率。同时，预测性能量管理技术的广泛应用，使得车辆能够根据实时路况、驾驶习惯等因素灵活调整能量分配策略，从而实现能耗的最小化。
轮胎标签上的滚动阻力评级
例如国内领军企业如比亚迪（BYD），凭借其在电池技术与电驱动领域的深厚积淀，推出的“刀片电池”不仅提升了能量密度，还大幅增强了电池的安全性。其DM-i超级混动系统，更是通过创新的能量回收与分配机制，实现了油耗与电耗的双重优化。而在国际舞台上，特斯拉以其Model 3车型为例，凭借卓越的空气动力学设计、高效的电池管理系统以及前沿的自动驾驶辅助技术，已在市场上树立了低能耗的标杆。
直驱伺服轮毂电机驱动板集成
预计到2025年，随着芯片集成技术、多合一电驱动系统以及智能能量管理策略等核心技术的持续突破，新能源A级乘用车的电耗水平将迎来大幅下降。这不仅将极大延长新能源汽车的续航里程，降低用户的日常开销，还将加速新能源汽车的普及进程，引领整个汽车产业向绿色低碳、可持续发展的未来稳步前行。
本刊观点：
新能源A级乘用车百公里电耗的锐减，是中国汽车产业在绿色出行领域的一次重大飞跃。这不仅体现了对技术创新边界的勇敢探索，更彰显了对环境保护和可持续发展的坚定承诺。随着核心技术的不断精进，新能源汽车将变得更加经济高效、绿色环保，为用户带来前所未有的出行体验，预示着交通出行方式即将迎来一场深刻的绿色革命。
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
智驾与智能底盘的深度融合，是实现自动驾驶汽车更安全、更舒适、更高效、更节能的关键。也是推动自动驾驶汽车技术迈向新高度的核心驱动力。这一过程不仅要求传感器、执行器与控制策略的紧密协作，更需要对车辆动力学、控制理论以及人工智能算法等多个领域进行深度整合与创新。
底盘智驾融合
在硬件层面，智能底盘集成了高精度传感器、先进执行机构以及高性能计算平台，使得车辆能够实时感知周围环境的变化，并根据路况、天气以及交通状况等因素，迅速做出精准的控制决策。例如，激光雷达、毫米波雷达以及摄像头等多模态传感器的融合使用，为车辆提供了全方位、多角度的环境感知能力；而电动助力转向系统、线控制动与驱动系统等先进执行机构的引入，则使得车辆能够更快速、更准确地响应控制指令。
途灵底盘
在软件层面，智能底盘的控制策略采用了先进的控制理论与人工智能算法。通过机器学习、深度学习等技术手段，对海量驾驶数据进行挖掘与分析，不断优化控制参数与算法模型，从而实现对车辆运动的精细调控。例如，协同控制算法能够综合考虑车辆动力学特性、驾驶意图以及道路条件等因素，生成最优的控制策略；而冗余设计则通过多系统备份与故障切换机制，进一步提高了车辆的可靠性与安全性。
国内企业如蔚来（NIO）采用的智能底盘系统，通过高精度传感器和先进的控制算法，实现了对车辆运动的精准控制。国外企业如梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz），其S级轿车搭载的预安全系统（PRE-SAFE®）和主动车身控制系统（ABC），通过智能底盘的协同作用，显著提升了车辆的行驶稳定性和安全性。
蔚来的智能底盘
预测到2025年，随着智驾与智能底盘融合技术的不断成熟与普及，L3及以上级别的自动驾驶汽车将在复杂多变的道路环境中展现出更高的自主驾驶能力与安全性。无论是城市拥堵路段的智能跟车与变道，还是高速公路上的自动驾驶巡航与超车，智能底盘都将为自动驾驶汽车提供坚实的支撑与保障。同时，随着新能源技术的快速发展与普及，智能底盘还将在节能减排、提高能效等方面发挥重要作用。
本刊观点：
智驾与智能底盘的深度融合，是自动驾驶技术迈向更高阶段的必经之路。这一创新不仅增强了车辆的感知与决策能力，更在安全性、舒适性和效率上实现了显著提升。通过系统集成与跨域融合，自动驾驶汽车将更加适应复杂多变的路况，为用户带来前所未有的驾乘体验，标志着自动驾驶技术向实用化、商业化迈出了坚实的一步。
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
多模态大模型基于大规模数据训练，具备对世界的认知和理解能力。通过指令微调和后训练精调，多模态大模型可以应用于自动驾驶复杂场景的感知决策中，增强自动驾驶模型对场景、障碍物、导航信息等要素的理解能力。这种模型能够有效应对智能感知中存在的长尾问题，提升自动驾驶系统的鲁棒性和泛化能力。
单模态与多模态的区别
国内企业如百度（Baidu）和华为（HUAWEI），都在积极探索多模态大模型在自动驾驶领域的应用。国外企业如梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）和Waymo，也在这一领域取得了显著进展。
多模态大模型生成用于自动驾驶汽车测试的多样化场景
预测到2025年，随着多模态大模型算法的不断改进、数据生成能力的提升以及算力和训练时长的扩增，自动驾驶模型的感知决策能力将实现重要突破。这将为自动驾驶技术的商业化落地提供更加可靠的技术支持。
本刊观点：
多模态大模型在自动驾驶领域的应用，正引领着感知决策能力的创新突破。通过整合多种模态信息，多模态大模型显著提升了自动驾驶系统对复杂场景的理解与应对能力，有效解决了智能感知中的长尾问题。这一趋势不仅推动了自动驾驶技术的成熟，也为未来智能交通系统的构建提供了强大技术支持。
智能电池将实现感知器件、自修复新材料的重大突破
智能电池技术的革新，依托于先进传感内植、自修复机制以及创新防护材料的主动调控策略，实现了对电池安全风险前所未有的精准监测与有效抑制。该技术通过集成高精度传感器，能够实时、连续地监测电池内部的温度波动、气压变化、形变状态等关键参数，确保电池始终处于安全、稳定的运行状态。一旦监测到异常迹象，智能电池能立即启动自修复流程，通过内置的智能算法对电池进行快速诊断与修复，有效防止故障扩大，保障电池系统的持续稳定运行。
多维传感内植自感知系统
在材料科学领域，智能电池采用了创新的自修复与防护材料，这些材料具有独特的自我修复能力，能够在电池受损时迅速响应，通过材料内部的化学反应或物理机制，自动填补损伤区域，恢复电池结构的完整性，从而延长电池的使用寿命，提高整体系统的可靠性。
AI-Powered-EV-Batteries
国内企业如宁德时代（CATL）和比亚迪（BYD），凭借其在电池技术领域的深厚积累，正积极投身于智能电池的研发与生产之中，不断推动技术创新与产业升级。同时，国际知名企业如LG化学与特斯拉也在该领域展现出强大的研发实力，通过持续的技术投入与市场布局，共同推动智能电池技术的快速发展。
热防护新材料
预测到2025年，智能电池技术有望实现内部电势、温度、形变、气压、关键组分的同步自感知以及内部气压自调节、短路损伤自修复等重大突破。这将为新能源汽车提供更加安全、可靠的电池解决方案，推动新能源汽车市场的快速发展。
本刊观点：
智能电池技术的重大突破，为新能源汽车的安全性和可靠性提供了有力保障。通过内植先进传感器和自修复材料，智能电池实现了对内部状态的实时监测与自主修复，大大降低了电池故障的风险。这一技术的广泛应用，将显著提升新能源汽车的市场竞争力，推动新能源汽车产业的持续健康发展。
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