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芝能汽车出品 根据中国汽车工业协会刚刚发布的数据，2025年，中国汽车产销累计完成3453.1万辆和3440万辆，同比分别增长10.4%和9.4%，新能源汽车产销超1600万辆；汽车出口超700万辆，新能源汽车出口261.5万辆，同比增长1倍。 我们重点来复盘一下出口的数据。 2023 年出口 491 万辆，2024 年增至 585.9 万辆，2025 年进一步提升到 709.8 万辆，同比增长 21.1%。 不过，2026 年的预测增速明显放缓，预计出口 740 万辆，同比仅增长 4.3%。 结构上，乘用车仍是出口主力。 ◎ 2025 年乘用车出口 603.8 万辆，同比增长 21.9%， ◎ 商用车出口 106 万辆，同比增长 17.2%。 真正的变化来自新能源车。2025 年新能源汽车出口达到 261.5 万辆，同比增长 103.7%，几乎翻倍。其中新能源乘用车出口 253.2 万辆，同比增长 104.3%，新能源商用车也增长 86.8%，新能源已成为中国汽车出口的核心增长引擎。 细分来看，插电式混合动力（PHEV）是增长最快的板块。 2025 年出口 96.9 万辆，同比增长 226.5%，增长 2.3 倍； ◎ 纯电动车（BEV）出口 164.6 万辆，同比增长 66.7%， ◎ 传统燃油车出口 448.3 万辆，同比下降 2%，已进入平台期甚至小幅回落。 12月的出口数据为75.3万台，同比增长49.2%。 12 月新能源汽车综合出口约 30 万辆，同比增长 120%，实现 1.2 倍增长，几乎与上月持平（环比 -0.1%）。 ◎ 新能源乘用车出口 29.4 万辆，同比增长 140%，环比微增 0.2%。 ◎ 新能源商用车出口仅 0.6 万辆，同比下降 33.5%，环比下降 13.7%。 ◎ 

芝能智芯出品 在2025年10月于美国圣何塞举行的OCP全球峰会上，机架与电源成为数据中心技术演进的核心议题之一。 随着AI算力需求爆发式增长，单机架功率正从过去的几十千瓦迅速迈向100kW、甚至250kW以上，传统的交流供电和分布式电源架构已经逐渐逼近物理与效率极限。 这次大会给出的清晰方向是：从50V直流到±400V/800V高压直流（HVDC），从机架内供电到基础设施级供电，电源系统正经历一场深层次重构。 ◎ 短期内（2025-2026年），主流方案仍是采用415/480VAC交流母线，配合50V直流输出的侧置电源或电源+电池备份（BBU）机架； ◎ 中期（2026-2027年），高功率密度机架将引入三相PSU和液冷设计，同时支持50V与HVDC直供服务器； ◎ 长期（2027-2028年），则会进入基础设施级HVDC阶段，机架内直接部署高压直流母线，通过固态变压器（SST）在行尾完成变换，大幅降低能量转换损耗。 从供电架构来看，当前主流GPU服务器（单机架功率<72kW）仍采用“高压交流进、50V直流出”的路径：10kV/13.8kV/20kV电网→400VAC→AC PSU→50VDC→12V→0.xV供给GPU/CPU。 ◎ 面向中期的AI机架（<250kW），开始引入HVDC侧置电源架构，由800V直流降压至50V，再逐级变换； ◎ 而面向下一代超高功率GPU（>250kW），目标是直接采用±400V或800V原生直流输入，通过中间母线电压（IBV）直接降至核心电压，支持3–5MW级配电能力。 这种演进的核心目的，是减少多级AC/DC、DC/DC转换带来的效率损失、体积压力和散热挑战。 OCP高功率机架（HPR）系列给出了明确的工程参数示例。 ◎ HPRv1为33kW规格，1OU高度

芝能科技出品 2025年，辅助驾驶经历了从平权开始、安全为重到快速普及。可以说，2025年城市NOA从“少数高端车型的卖点”，迅速变成“主流车企的标配方向”。 中汽协最新数据显示，2025年1-11月，国内搭载城市NOA的乘用车销量已经达到312.9万辆，城市NOA辅助驾驶正式进入规模化普及阶段。 对于普通消费者来说，城市NOA你要有，我用不用是我的事情，但是你给我是个加分项，这已经开始影响整车产品力、品牌定位，甚至车企的竞争格局。 而企业竞争都在强调四季度要盈利的时候，执着于自研的思路也被车企慢慢放下，所有的车企要有这个功能，第三方智驾供应商的角色变得尤为关键。报告显示，Momenta在2025年城市NOA第三方市场的市占率超过60%，与**形成“双强格局”。 这背后，其实反映的是车企选择路线的变化：相比从零自研，多数厂商更倾向于与成熟的第三方合作，以更快速度把城市NOA推向量产和普及。 从这个意义上来看，自研要花钱，还不一定能做得好，城市NOA已经进入“下半场”，是成本要低，体验要好，部署要快，能覆盖更多的车型。 2026年从20万以上都有，到15-20万甚至特别是10-15万的这个类型的车也要准备有，城市NOA早期比拼的是功能有没有、场景全不全，而现在，真正拉开差距的，是三件事：算法能力、数据闭环能力，以及规模化量产经验。 谁能持续跑在真实路况中，谁就能不断优化模型；谁能规模上车，谁就能形成正向循环。这也是为什么Momenta能够在第三方市场中形成领先优势——不是因为单点技术噱头，而是长期积累的量产经验和数据飞轮。 我们看到奔驰、宝马、奥迪、日产、丰田、通用，这些外资品牌要快速实现有这个功能，开发周期和能力都是问题，所以Momenta成为一个大家都知道技术品类。 辅助驾驶的城市NOA技术路线也在发生变化。端到端大模型逐渐成为NOA升级的核心方向，从“模块拼接”走向“整

芝能汽车出品 蜂巢电池日，有关技术方面的内容，主要是三种核心技术突破：通过材料与工艺创新实现本征安全飞跃的半固态技术；通过电芯与PACK结构革新提升热安全与机械强度的龙鳞甲3.0技术；以及利用离子振荡原理实现低成本、高安全倍率性能的快充技术。  ● 半固态技术的材料与工艺革新，实现本征安全的显著提升，这条技术路线是取代三元电池的发展。 ● 龙鳞甲3.0技术的电芯与PACK结构优化，强化热安全和机械安全的综合防护； ● 离子振荡技术的快充策略创新，确保低成本下高安全的充电体验。 现在的电池技术创新需要和用户痛点和市场需求的结合，需要在成本的基础上来提高产品对市场的适应。  Part 1 半固态技术 蜂巢能源的半固态技术，是基于现有市场技术的审视和对比，也是需要回答现在的市场需求为什么需要半固态技术，成本和投资需要多少的问题。 中国动力电池行业内半固态技术主要分为三种类型，对机理剖析和实测对比，我们可以看看差异在哪里。 ◎ 第一种正极包覆掺混技术，通过降低锂离子低温传输阻抗来减少电芯内阻，从而改善低温功率表现。 虽然三元电池的低温性能已基本满足日常需求，但这种方法会额外增加约2%的成本负担，让人不由得思考其经济性。 ◎ 第二种凝胶半固态技术，蜂巢就曾探索过类似产品，并以“果冻电池”命名进行测试，这种技术能将电芯耐受温度提升5℃以上，具有潜在的热稳定性优势。 然而在实际生产中，控制难度极高，一致性难以保障，产品内阻往往增加10%至30%，从而显著削弱功率性能，早期技术在工业化过程中的瓶颈很明显。 ◎ 第三种半固态涂层技术，则是行业主流选择，包括凹板涂布直接在正极片表面施加涂层，或通过PT膜实现转印，这两种方式都能有效发挥半固态的价值。 例如降低短路风险，并使热失控发生概率下降约25%，但兼容

芝能智芯出品 在CES 2026上，恩智浦的发布内容有S32N7为核心的软件定义汽车平台、与GE医疗合作推进的医疗边缘AI应用，以及全新eIQ Agentic AI框架所代表的智能体AI技术路线。 我们能看到围绕端侧AI和不同领域方面，芯片企业也开始转型，围绕“安全边缘智能平台提供者”这个定位在做。 Part 1  汽车： S32N7重塑车辆核心计算架构 恩智浦的基本盘在汽车领域，这次S32N7处理器的发布，围绕“域控整合”向“车辆核心集中化”的阶段来做自己的产品。 这个产品系列基于5nm工艺，将动力总成、底盘控制、车身控制、网关和安全域等关键功能整合到单一SoC上，使原本分散在几十个ECU中的核心能力集中到“Vehicle Core”这一中央计算枢纽中。 这种架构演进的直接价值体现在系统复杂度下降、线束与硬件数量减少、软件架构更加统一，从而带来最高可达20%的总体拥有成本（TCO）下降。 S32N7是围绕汽车对实时性、功能安全和信息安全的严苛要求进行系统级设计。 动力系统和底盘控制属于强实时场景，对确定性延迟和失效容忍度要求极高，这决定了汽车核心计算平台不能简单照搬消费级或数据中心AI芯片路线。 S32N7通过硬件隔离、高可靠网络、高性能数据主干和安全机制，使应用计算、实时控制与AI推理能够在同一平台上协同运行，为“车辆核心功能的数字化”提供工程可行性。 集中化的车辆核心平台也为AI驱动的创新打开了空间。 汽车电子的AI主要集中在座舱和自动驾驶域，而动力、底盘等系统由于安全限制，很难引入复杂AI能力。 S32N7通过统一数据入口和高性能计算能力，使个性化驾驶体验、预测性维护、虚拟传感器等功能具备落地基础，这种架构支持跨车型、跨品牌的软硬件扩展，为整车厂构建统一的软件平台、加速OTA升级和探索软件商业模式提供了底层支撑。 博世作为首家在其车辆集成平台中部署S32N

芝能科技出品 从去年开始，中国消费者和全球消费者对电动汽车安全特别是电池安全是很关心的。动力电池质量的两起事件，威睿就部分电芯质量问题提起诉讼和沃尔沃EX30在全球启动召回，这两个事情我们来讨论下。 ● 第一个案例是极氪的事情，威睿是极氪子公司，负责电池整体的设计和制造，包含BMS策略、热管理设计、电池包结构防护，是整个电池包集成的角色。而他们提起诉讼的对象是家电芯企业。 一个不算冷的知识，动力电池本质上是一个系统工程，安全表现不仅取决于电芯本身，还与BMS策略、热管理设计、结构防护以及整车匹配密切相关，目前第三方检测与司法程序在进行中，目前还没有最终的权威结论。  这款电芯也不光是用在这里，也在中国其他客户中使用，调查取证的过程想必是漫长而复杂的，在司法程序结果出来之前，就贸然归因，对消费者、对供应链、对产业都是不公平的。 ● 第二个案例，沃尔沃EX30的全球召回事件，电芯由山东吉利欣旺达有限公司生产，并供应给沃尔沃的电池系统供应商，由后者完成电池包集成并销售给整车厂。  电池质量或安全问题，都需要从“电芯—电池包—整车系统”的全链条角度进行分析，对于电池企业来说，普遍面临“话语权有限、责任压力较大”的结构性矛盾。 整车企业掌握产品定义权，但在风险事件中，责任认定从车企来看，供应商的问题更大一些，当然这种失衡（价格定义和风险责任认定）可能影响产业链的长期稳定。 从行业实践来看，前期深度协同是降低风险的关键。包括需求定义、联合测试、数据共享在内的系统性合作，有助于提前识别潜在问题，减少事后追责带来的不确定性，更清晰的责任共担机制，才有利于提升整体安全水平。基于事实、透明沟通、对问题的细致调查，在中国电车出海的过程中是非常重要的。 

芝能科技出品 在CES 2026上，现代汽车集团抛出了一个极具分量的长期目标：到2028年实现年产3万台人工智能机器人。 现代汽车集团在 2020 年 12 月 11 日与软银集团达成收购波士顿动力的主要交易条款，交易对波士顿动力的估值为 11 亿美元，80% 股权的收购金额约 8.8 亿美元。 现代汽车集团收购的核心目的是将波士顿动力的尖端机器人技术与自身在汽车制造、自动化及移动出行领域的优势相结合，推动机器人在工业、物流、智能工厂等场景的应用，助力集团向 “智能移动解决方案提供商” 转型，而收购后波士顿动力也从液压技术路线转向电驱技术。 而CES这次现代不再把机器人视为“技术展示品”，而是要将其纳入工业体系，作为可规模化、可复制、可盈利的生产力工具。 从波士顿动力Atlas的量产版本亮相，到集团自研端侧AI芯片的发布，再到在美国Metaplant工厂的实际部署规划。 现代正在构建一条完整的“机器人产业链”，涵盖硬件、软件、算力、制造和应用场景，逻辑与其电动车和智能汽车的发展路径高度相似。我们来回溯一下这个波士顿动力买的挺值的。 01  波士顿动力 过去十年，波士顿动力给公众留下的印象更多是“会后空翻的机器人”，技术震撼，但离产业化仍有距离。 新版Atlas最大的变化并不是动作更酷，而是工程路线的彻底调整：从液压系统转向全电驱，从实验室展示转向工业场景应用。 56个自由度、50公斤瞬时负载、IP67防护、-20℃到40℃的环境适应能力，这些指标是为工厂、物流和重载作业准备的。 现代计划从零件排序等相对安全的工序开始，逐步扩展到组件组装、重载搬运和高重复性任务，在用“汽车工业的导入逻辑”推进机器人落地，先验证可靠性，再扩大规模，最终嵌入主生产流程。 硬件能力只是第一步，真正决定机器人是否能“走出实验室”的关键，是算力和智能。 现代汽车与起亚在CES Foundry

芝能智芯出品 CES 2026 展会上，STMicroelectronics（意法半导体，ST）展台和同期发布的技术内容，连起来看挺有用的。 边缘 AI 正在成为默认形态，汽车计算架构正在重构，半导体正在从“器件供应商”转向“系统级能力的构建者”。 ST与 Pagani Automobili 的深度合作展示、STM32MP21 微处理器的发布， 以及S对 2026 年及以后七大技术趋势的判断，契合的趋势是当计算从云端下沉到边缘，从通用处理走向专用推理，从“连接设备”升级为“自治系统”，半导体的角色正在发生很大的变化，站在了C位。  Part 1 CES 2026上的发布 ST 与意大利超跑品牌 Pagani Automobili 的合作。 展台中央摆放着 Pagani Utopia 超级跑车及其碳纤维车身部件，这些极致工程美学背后的，是一套基于 ST Stellar G 微控制器的汽车网关系统，运行着 osdyne 操作系统与平台。 这是面向 2030 年后汽车电子架构的“概念验证”：高性能汽车不再只是机械与材料的巅峰，而正在成为以集中式计算、智能网关和高可靠嵌入式系统为核心的“移动计算平台”。 Pagani 以其对工程极限的追求，成为展示未来汽车嵌入式计算架构的理想载体，而 ST 则通过 Stellar 系列 MCU、车规级电源、传感器和安全解决方案，展示了自身在汽车电子全栈能力上的广度，半导体公司正在更早、更深地介入整车架构设计。 ST 在 CES 同期发布的 STM32MP21 微处理器系列。 相比于高性能车规芯片的故事，MP21 的定位更贴近现实市场：成本敏感、功耗受限、强调安全与灵活性的边缘应用场景，比如智能工厂、智能家居和智慧城市。 这一系列产品强调在有限功耗预算下整合更强的计算能力、丰富外设和硬件级安全特性，并瞄准 SESIP Level 3 和 P

芝能汽车出品 2025年上险的终端数据出来了，我们来盘点一下。 2025年12月销量为231.9万，同比下降16.1%；四季度的销量合计为645.2万，和2023年相当，2025年终端销量为2325.3，同比下降0.5%，这个数据和我们的预期是比较一致的。 国内自主品牌可以分为30-50万、50-100万和100万辆三类企业，数据是国内上险数，和企业宣布的交付数据（含出口）是有差异的，和乘联会的数据也有点差异，统计口径的问题。 为什么用这个数据来参考，主要是具有比较强的客观性，这个数据体现出的内容是围绕自主品牌在国内的情况。 ● 大于100万 ◎ 比亚迪全年累计销量达到339.4万辆，虽然同比小幅下滑4.4% ◎ 吉利累计销量为244.7万辆，同比大幅增长33.42%  两家差距是100万台不到一些。 ◎ 奇瑞和长安的销量都在130万辆左右 ● 国内50-100万辆 ◎ 五菱接近90万辆，长城接近70万辆 ◎ 广汽埃安+乘用车销量为55.7万，其中埃安30.4万 ，广汽乘用车 25.7万 ◎ 一汽+红旗也有51.7万（红旗37.6万+一汽16.1万） ● 国内30-50万 ◎ 赛力斯汽车42.5万 ◎ 零跑汽车47.8万 ◎ 小米 41.0 万 ◎ 理想 40.8 万 ◎ 小鹏 38.3万 ◎ 蔚来 32.6 万 展望2026年，主要的车企目标都是突破50万，往更高的销量（国内和国外同时进行），国内的市场份额是需要和竞争对手短兵相接的。 前五家自主品牌在60-100万销量波动 ◎ 2025年累计来看一汽大众（含奥迪）和上汽大众突破了100万，分别为145.54万和104.76万。 在50-100万级别主要包

芝能科技出品 在 CES 2026 上，AMD 经把机器人，尤其是 Physical AI 和人形机器人，作为未来十年最重要的增长方向之一，从云端训练到边缘执行的全栈 AI 计算能力，去支撑机器人进入真实物理世界。 01  AMD 与意大利初创公司  Generative Bionics AMD 与意大利初创公司 Generative Bionics 的合作与投资，确实有对“人形机器人形态本身”的战略态度。  CES 2026 的开幕主题演讲上，苏姿丰亲自邀请 Generative Bionics 的 CEO Daniele Pucci 登台，发布并演示了其首款人形机器人概念平台 GENE.01，通过真实机器人硬件，来证明自身计算平台在 Physical AI 领域的系统级能力。 GENE.01 的核心理念是“像人一样通过身体理解世界”，强调“触觉智能”是机器人认知的重要入口。 通过覆盖全身的触觉皮肤网络，让机器人能够感知接触、压力和微交互，从而实现更安全、更自然的人机协作，GENE.01 把触觉作为主要智能通道之一，使机器人在复杂工业环境中能够更好地理解物理世界。 AMD 在这一平台中扮演的是“全栈计算支持者”的角色。其 CPU、GPU、嵌入式处理器以及基于 FPGA 的视觉和传感器处理平台，被用于构建 GENE.01 的“Body as Compute”架构——也就是把机器人的身体本身当作分布式计算系统的一部分。 触觉、视觉和力反馈数据不再集中到单一“中枢大脑”处理，而是通过低延迟、近传感器计算方式在身体各个节点进行融合，再反馈到决策系统中，对于人形机器人尤其关键，因为它直接影响安全性、反应速度和动作精细度。 Daniele Pucci 在发布会上强调，GENE.01 的设计灵感来自人类本身：智能不仅存在于大脑，也存在于身体。 AMD 的计