智能網聯趨勢一：

LCC+/通勤模式成為實現城市領航重要過渡功能

當前實現全國范圍內的城市領航需要解決諸多的長尾場景，通過增強版LCC、通勤模式等過渡功能覆蓋消費者日常行駛路線，能夠帶來更好的用車體驗

智能網聯趨勢二：

「重感知，輕地圖」將重新定義城市領航輔助

當前高精地圖采集成本、新鮮度等問題拖慢了城市領航輔助的落地速度，企業紛紛轉向輕地圖方案，逐步降低對高精地圖的依賴，以此加快城市領航輔助的落地

智能網聯趨勢三：

高性價比單SOC中低算力平臺有望率先爆發

目前上車的中低算力行泊一體方案大多采用多SOC方案，在新一代平臺上均采用單SOC方案，大算力行泊一體域控由于要支持更高階的智駕功能，考慮到算力預埋的不成熟和系統冗余等問題，主要采用多SOC方案

智能網聯趨勢四：

AI大模型助力自動駕駛

在感知算法上，目前頭部車企都選擇跟進特斯拉的算法的迭代方式，當前頭部車企在BEV+Transformer+ Occupancy基礎上不斷優化體驗，特斯拉2024年初將實現端到端技術的落地

智能網聯趨勢五：

智能駕駛回歸用戶價值

過去車企的智駕方案推崇“硬件預埋+軟件迭代”，當前隨著降本的壓力和軟件算法的逐漸成熟，智駕方案開始回歸用戶價值，追求成本、性能、體驗的平衡

智能網聯趨勢六：

魔毯智能懸掛系統成為新的高階細分賽道

魔毯懸架是主動懸架的進階版，比空氣懸架多一套感知系統，可探知前方路面，提前調整空氣懸掛平穩通過顛簸路段，代表方案為奔馳Magic Body Control，近年國內車企與供應商也加強研發量產

智能網聯趨勢七：

L3高階認知智能座艙開始市場導入

目前的智能座艙處于L2部分認知階段，具備在艙內外部分場景下的座艙主動感知、座艙部分主動執行的能力，普遍實現可持續升級的云服務能力。同時，L3高階認知智能座艙開始市場導入，預計2025年左右實現

智能網聯趨勢八：

大模型打造更智能的語音助手

當前車載語音系統底層是未完全成熟的任務型對話系統，尚無法真正實現個性化和情感化的交互能力，而基于大模型的對話機器人可以通過大數據的持續訓練，讓車載語音助手更加接近真人

智能網聯趨勢九：

體驗提升和成本下降將帶來AR-HUD的普及

AR-HUD具備“充分信息展示+沉浸式體驗”的特點，將成為更多信息的顯示載體，成為車內信息顯示最主要方式之一。隨著技術成熟和成本下降，AR-HUD呈現出向主流大眾市場滲透的趨勢

智能網聯趨勢十：

主機廠的盈利模式更加多樣化

除了當前的OTA付費升級模式，車內豐富的內容生態，也可以成為車企巨大的收入來源；同時，未來的智能汽車將成為繼手機之后的最重要的移動數據收集終端，通過收集大量的數據衍生出多類業務模式

以上技術趨勢來自《2024智能網聯汽車產業分析月刊》

智能網聯月刊目錄

覆蓋領域：智能駕駛、智能座艙

1、市場分析

· 整體市場

· 細分市場

· 競爭格局

2、行業動態

3、前瞻技術解析

4、新車型解讀

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