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作者 |EV 编辑 |德新 在豪华纯电市场里，宝马一直是非常特殊的存在。BBA的新一轮电车竞争中，宝马来得最晚，同时新世代车型又强烈保留了油车时代的驾控基因，在外观设计上又有旗帜鲜明的特色。 过去几年，基于CLAR平台的i3、iX3凭借后驱底盘、操控以及底盘质感，收获了不少认可，但有几个核心问题也被车主集中诟病：冬季续航衰减大、高速能耗偏高以及低温快充速度不稳定。 很多人简单把问题归结为 “电池不大”“热泵不够强”，但真正的行业工程师都清楚：所有表象的续航、快充、温控短板，本质都是旧平台电子电气架构与热管理体系的先天上限。 CLAR是油电兼容平台，属于 “燃油架构改造电气化”；而全新Neue Klasse是宝马首个完全为纯电而生、从底层重构的全域智控架构。 单单看一点就可以知道NK架构对新世代车型的更新有多大，根据工信部的公示信息，iX3长轴版的CLTC综合续航达到了919km。 不过在中国市场，新世代的i3和X3预计要今年底明年初才能交付。在那之前，我们从ECU层级架构、整车控制逻辑、双回路热管理、能量调度机制、新老平台驾控差异、续航能效对比六大硬核维度，来一一拆解： 宝马为什么要彻底推翻旧体系？ NK 架构到底解决了i3/iX3哪些根治不了的顽疾？ 新一代纯电宝马的续航、快充、操控、智能体验全方位提升，来自哪些底层技术变革？ 一、从上一代平台说起，CLAR的硬伤 现款i3、iX3基于CLAR纵置后驱燃油平台改造而来，属于典型的后置电气化改造方案。 整车底盘布局、线束走向、控制器架构、热管理回路，都需要迁就燃油车结构，无法做到原生纯电的最优设计。这也决定了它的电气化上限。 第一，分布式 ECU 架构，策略割裂、协同低效。 CLAR平台采用传统多ECU分布式控制：BMS电池管理、PCU电驱控制、HVAC空调控制、车身 BDC、充电KLE各自独立工作。各控制器各司其职，但缺少

作者 |德新 编辑 |王博 创业27年后，Mobileye的创始人Amnon Shashua教授决定卸任CEO。这不是一次普通的管理层更替，而是这位自动驾驶领域最重要的科学家之一，认为我们正在步入自动驾驶后一个全新的时代。 在财报电话会上，他给出了非常明确的判断：自动驾驶的核心科学问题已经基本解决，Mobileye正在进入下一个阶段——物理AI。 在这季财报中，Mobileye的当季营收5.08亿美元，同比基本持平，但二季度GAAP营业亏损及非GAAP调整后营业利润大幅改善，分别比上年同期改善59%和46%。同时，公司将2026财年全年营收展望中值上调2000万美元，全年营收指引落在了19.7 - 20.2亿美元，预期同比营收增长4%至7%。基本稳中有升。 Shashua教授本人后来在财报电话会中，解释了他接下来的打算——自动驾驶的科学难题基本已被解决， 无论是SuperVision还是Robotaxi，底层的算法架构已经定型，接下来主要是商业落地、大规模工程化与运营拓展。 同时由于AI演进太快，他认为公司需要一位强运营能力的职业经理人/CEO去带队跑通Robotaxi运营和汽车供应链。而他自己则需要将全部精力解脱出来，专注于AI最前沿的科学突破、长期技术战略以及Mentee人形机器人的前沿研发，确保Mobileye始终处于Physical AI的技术制高点。 一句话翻译一下：公司业务基本盘趋于成熟，教授要回归到AI技术的前沿探索，帮助Mobileye打开下一个阶段物理AI的布局。 Mobileye过去27年的使命是「让机器学会开车」，如今Shashua教授认为这个使命已经基本解决，所以公司开始挑战更大的问题，让机器理解广泛的物理世界，并服务人类。 一、Mobileye进入3.0阶段：辅助驾驶已是成熟业务 如果回顾Mobileye近30年的历史，可以大致分为3个阶段： 19

作者 | 本一 编辑 | 德新 10分29秒483，这是今年6月22日小米YU7 GT（赛道套件版）在完全无人驾驶状态下跑完纽博格林北环赛道的成绩。 这个速度什么概念呢？大概比小米首席测试车手任周灿的圈速纪录慢了大概3分钟，比人类创下的最快纪录（由保时捷919 Hybrid Evo保持）大概慢了5分钟。 这个圈速在赛车界看起来不算很快。但如果你去翻纽北将近百年的赛道记录，从没有一台自动驾驶车在20.8公里的赛道上实现过有效官方记录。 纽北赛道位于德国埃菲尔山区的原始森林，两侧全部被密密麻麻的绿树覆盖，被称为「绿色地狱」，其以弯道多、视野差、缺乏缓冲、天气诡异多变以及极长的赛道长度，极具挑战和危险性。10分29秒是纽北无人驾驶品类的第一个有效圈速记录，做成这件事的是一家2021年进入造车领域的手机厂商。 小米内部给这个项目取了个代号，叫MARS（Mi Autonomous Racing System，小米无人赛车系统）。项目团队的核心成员只有2到3个人是全职，项目负责人王东从小米汽车内部整车、座舱、智驾等部门抽调了人员，组成了超过200人的协作团队。 小米为啥要做这件事？一家新的汽车厂商，为什么要把资源投到一个看起来像噱头的赛道项目上？ 一、纽北是小米 L3 的起点 MARS项目负责人王东说，他们一开始并没有直接研究怎么跑赛道，而是先做了详细的技术方案解构。 让自动驾驶汽车跑赛道，行业常见的做法是录制人类车手的操作数据然后回放，成绩也能不错，但这种操作最多只能体现通信链路和车辆基础冗余能力。 小米选了一条更难的路——从最底层的物理数学模型开始，一层一层往上搭，先建非线性的整车动力学模型和轮胎模型，再往上叠加传统控制方法、优化控制以及规划方法。 为什么要走这样的路线？ 因为赛道和日常驾驶工况根本区别在于，在日常驾驶中，方向盘、油门的输入，跟车辆的响应基本是线

作者 |德新 编辑 |王博 过去几年，随着中国智能新能源车的发展，国内车企在几个关键领域逐渐击穿了传统合资品牌的优势，包括三电、辅助驾驶和智能座舱。甚至可以说，中国车的技术、品质以及成本，已经时不时让西方同行们瞠目结舌。 但有一个领域，一直被认为是欧美厂商和豪华品牌的传统优势项目，也最难被取代，那就是底盘操控。 因为决定底盘综合素质、有没有高级感的，不只是配置表上堆的硬件，背后还有几十年的调校功力和对车辆动力学的理解。如果你去看早期国内新势力的几款代表车型，背后都有欧洲调校大师团队的身影。 但这个领域也在发生变化。今年以全新一代问界M9等为代表的新豪华车型，正把竞争推到深水区，改变局面的关键词是，全主动底盘。 一、赶超欧美，中国车底盘再进阶 此前我们在底盘技术发展的年度复盘中也提到，上一年中，中国汽车行业在底盘基础能力进步巨大，可以说头部厂商基本甩开了「船感、松散、廉价」等负面标签，在操控和舒适性表现都升了很大一个台阶。这些成绩，你可以看作是中国车追赶底盘技术的第一阶段。 按照要上市的车型数和质量来看，今年毫无疑问是智能新能源车发展的超级大年。如果从底盘技术去看，今年同样是一个超级大年——执行器升级、集中式架构、智能化技术演进以及高压平台的普及，都为底盘的发展带来了一轮强大的技术红利。 从空气悬架、后轮转向、线控底盘、全主动悬架乃至全主动底盘，中国在底盘新技术的探究和应用速度，已经超越了欧美。 尤其是空气悬架，空悬曾经是豪华品牌S级/7系/A8上可选的配置，但仅去年一年国内乘用车配套的数量就超过了120万套；在20万元以上的市场中，空悬的搭载率更是肉眼可见飞速增长。可以说短短两三年，中国车将空悬从高阶配置，变成了豪华的基础门槛。 而今年，中国车企正式大规模化量产全主动悬架甚至全主动底盘。底盘，这个汽车上非常传统的系统，正从「被动响应」走向「主动控制」。 二、底盘从被动向「主

作者 | EV 编辑 | 德新 一块100度电的电池包，自重超过600公斤。为了撑住这块电池，车身必须加粗、底盘必须加强。于是车越来越重，电耗也随之增加，只能继续堆更大的电池——这不是开玩笑，这是过去几年电动车行业真实的“增重竞赛”。 全球首个电动汽车电耗强制性国标，将能耗指标拉升至同安全法规同等地位，超标车型无法进入新能源购置税减免目录，对消费者来说将直接带来购车成本增加。 行业测算，目前近40%在售车型不达标，预计2028年缓冲期结束后，约10%技术落后车型将被清退。 实际上，很多人没有注意到，随着今年1月，首个电动汽车电耗强制性国标（GB 36980.1—2025）的实施，电动车持续多年的“重量竞赛”，正被按下了暂停键。 以一辆20万元级的电动车为例，这意味着消费者购车成本将直接增加1万多元，对价格敏感的用户几乎是“一票否决” 。 而在2026年之前，即便车辆达不到指标，依然可以生产销售，只是拿不到与能耗相关的财政补贴和双积分，新国标使能效指标具备了与车辆安全指标同等的法律地位。 法规为何突然“下狠手”？背后数据，触目惊心。 一、法规为什么出台：从“加法”到“减法” 汽车工业发展100多年，从木质车身到钢制车身，从铸铁发动机到铝合金底盘，每一项技术进步都指向了同一个方向：轻量化、降能耗。 然而最近几年，新能源汽车走上了一条奇怪的路。 为了提升「舒适度」，比如加厚座椅、多层隔音玻璃、车载冰箱、后排大屏、更大的电池，整车重量一路飙升。 2012年， 我国乘用车平均整备质量仅1312公斤；2024年， 这个数字飙升至1704公斤。12年累计增重近400公斤，增幅高达30.5%。 更值得注意的是，2020到2024年这四年的增重幅度，超过了2012到2020年八年的总和。增重速度在加快，不是放慢。 到2025年，新能源乘用车平均整备质量已突破2吨，市场上在

作者 |本一 编辑 |德新 2026年4月，中国市场在售的车型有660款，但月销过万的，只有29款。 5月底的深圳，13位汽车行业掌门人齐聚第四届未来汽车先行者大会。上午聊产品重构，下午聊星辰大海，但几乎所有人在说同一件事：参数竞赛打不下去了，下一张牌得是品牌。 行业利润率跌到2.9%，国内乘用车零售同比暴跌近19%，一年150多款新车挤进市场却大多数连用户的选择圈都进不了，「卷参数」这条路的终点，所有人应该都看见了。 一、全行业的「品牌觉醒」 李斌引用了一组麦肯锡调研的数据：品牌在消费者购车决策中的排名，两年前还排第五，现在已升到第二。「相信很快就会进入第一名。」 来源：未来汽车先行者大会 这个判断在不同的演讲嘉宾嘴里得到了反复验证。 阿维塔董事长王辉说，消费者不再需要你告诉他加速有多快、续航有多远，「他们更加理性地想知道，这个品牌相信什么、追求什么、值不值得托付。」 零跑高级副总裁徐军更直接。「参数已经沦为最基本的入场券，不再是胜负手。」 奇瑞副总裁王琅则认为，性价比解决的是「值得买」，品牌价值解决的是「值得相信、值得长期选择、值得向别人推荐」。 每家发布会都在讲800V平台、AI大模型、端到端智驾，「如果一直这样下去，就没有产品差异性了」。 如果全行业的这些重要决策者们开始集体用「品牌」替代「参数」进行对外表达时，这本身就传递出一个清晰的信号：中国智能电动汽车的竞争，正在从「卷硬件」转向品牌维度的竞争。 二、利润降至2.9%，被逼出来的共识 阿维塔王辉分享了一组来自乘联会的数据：2025 年国内汽车销量超过3440万辆，但利润率只有 4.1%。 到2026年1-2月，这个数字进一步跌到了 2.9%。 他在现场说得很尖锐，「没有利润的销量是伪销量，靠价格战换来的规模更是虚假的繁荣。」 乘联会秘书长崔东树从供应链角度对这一数据做了补充。 整车企业卖车不挣钱，「基本变成给上

作者 |德新 编辑 |王博 英伟达汽车业务的天花板，不在一辆车卖几颗芯片，而在每年十万亿英里级的道路里程，有多少最终跑在它的技术栈上。 2023年8月，吴新宙从小鹏离职加入英伟达，担任汽车业务的全球负责人，直接向黄仁勋汇报。 时隔两年多后，在英伟达北京办公室，我们再次见到了吴新宙。 这是他加入英伟达之后，第二次公开的媒体沟通。 上一次还是在2024年的北京车展。相比上届北京车展，当时英伟达的DRIVE Thor正值装车量产前夜，业内除了特斯拉，大部分公司基于大模型的端到端辅助驾驶还没开发出来。 但两年后，中国辅助驾驶市场已经发生了翻天覆地的变化，随着城区辅助驾驶的普及，Thor的装车量以及车企投入辅助驾驶的数据中心算力也水涨船高。 2024年当年度也是英伟达的关键一役。随着AI迅猛发展，英伟达的市值，这年从1万亿美金跨到了年底超过3万亿美金，如今更是超过了5万亿美金。 从汽车业务侧，在吴新宙率队开发一年多之后，英伟达自研的辅助驾驶技术栈DRIVE AV向奔驰交付。英伟达如今有将近4000人的团队，在同时向着L2+、L3以及L4自动驾驶推进。 此时的新宙，无疑比当时更加游刃有余。 他认为当前L4已经没有重大的技术卡点，随着大语言模型以及推理能力出现，解决了很多技术门槛。今天看L4，更多是一个需要软硬件协同，以及实现极高安全性的庞大系统工程。 根据英伟达的时间表，其计划在2027年与Uber合作推出L4的试点；2028年在洛杉矶奥运会期间，其将开始对外提供L4无人驾驶服务，并计划在当年推广至20 - 30个城市。 在L2+上，英伟达今年将和奔驰在全美落地类FSD的点到点城区辅助驾驶，并拓展到欧洲等其他地区。继全新CLA之后，奔驰在中国区之外的车型将大规模采用英伟达的方案。 至于L3自动驾驶，新宙认为L3、L4在能力要求上，并没有太大的差别，但支持城区的L3和支持高速的L3有很大

作者 |本一 编辑 |德新 5 月 15 日，第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛开幕。贾可给 2026 年的中国汽车业下了一个关键词：转折。 他一口气列出 10 个转折点：存量博弈、海外 25% 天花板、智驾从小模型到大模型、智舱进化成 AI Agent、Robotaxi 重塑出行底层逻辑、企业身份重新定义...... 每一个转折点，落到车企身上，都是一道选择题：价格战之后，靠什么活下去？智能化下半场，车企到底要自研，还是开放合作？中国汽车出海，是继续卖车，还是输出体系？当汽车不再只是汽车，车企又该把自己定义成什么公司？ 这届蓝皮书论坛上，8 家车企的掌舵人陆续登台，给出了各自面向 2026 以及未来几年竞争的答案： 何小鹏押注 AI，把「小鹏汽车」正式改名为「小鹏集团」； 魏建军反复强调「真实」和「契约」，拿出了一车多动力的归元平台； 卢放刚带岚图完成港股上市，他强调高端的本质不是高价格，而是高价值； 文飞试图用神行者证明，新合资模式不再是「市场换技术」，而是中国供应链能力的反向输出； 北汽新能源要在最迟 2030 年冲击百万辆规模； 北汽自主则押注方盒子和泛越野市场；广汽把出海确立为第一增长曲线； 李斌继续下注纯电、换电和品牌长期主义。 这些回答看起来各不相同，但背后指向同一个现实：卷参数、卷配置、卷价格，已经卷到极致。下一程，中国车企真正要拼的，是路径选择。 一、何小鹏：押注AI，小鹏去掉「汽车」 小鹏成立 12 年后，在今年从 4 月 1 日，正式更名为「小鹏集团」。 何小鹏给出的解释是，汽车行业的上一个十年，核心是电化学能源 + 初步智能化；新的十年，是两种新能源的叠加，一种是电，一种是数据。 他认为转折点发生在 2024 年。 那一年小鹏停掉了已经投入几十亿的第一代端到端方案，全力切换到第二代 VLA 大模型。在他的判断里，传统软件研发范式下数据只是参数，AI 范式下数

作者 |本一 编辑 |德新 地平线去年研发烧了大概 55 亿，净亏损 20 亿，账上还有 200 多亿现金。 卓驭一年光是跑算力花掉的电费就有十几、二十亿；元戎启行已经把宝押在一颗要等到明年下半年问世的 5000 TOPS 的超大算力的智驾芯片上。 第 18 届轩辕汽车蓝皮书论坛 「JACKTOK 尖峰对话」的第二天，地平线、卓驭和元戎启行三位 CEO 轮流接受贾可博士的灵魂拷问。 讨论从「物理 AI 的发展和自动驾驶的终局」开始，始终绕不开的，是这场「智能持久战」的成本、基础设施和路径选择。 一、世界模型/VLA/VLM，主流玩家技术路线「没有本质区别」 三位嘉宾对同一件事的判断高度一致：自动驾驶规则模块化的小模型时代结束了，下半场是大模型，或者说是「物理世界的基座模型」。 周光给了一组接管里程的数据：小模型架构的天花板，大概能做到百公里接管一次。特斯拉 FSD V14 可以做到千公里级接管的程度，但这也是把硬件升级到 500 TOPS 以上（HW 4.0），全面切到大模型范式之后才发生的。 「只要有人跑通了，路线就被验证了。」 但具体这套新范式「叫什么名字」上，地平线余凯说得很直接:「VLA、世界模型、End-to-End，很多时候是商业包装大于技术实质。真正上牌桌的顶级玩家，技术路线没有本质区别。」 沈劭劼认同这一点，但也指出卓驭「原生多模态基座模型」的两层差异化构成：一是「原生」。没有拿现成的大语言模型(比如 Qwen 开源模型)做底子，而是用纯自动驾驶数据从头训练；第二是「基座」，模型规模要从中型做大。 换句话说，行业不同玩家的真正的护城河不是这些令起来很酷的漂亮话（Buzzword）上，具体可以落在三件事上：模型规模、数据来源、以及谁的工程颗粒度能堆得更细。 二、5000 TOPS 的大算力芯片要来了 如果说大模型范式是底层共识，那算力是这场智驾竞赛中，各家需要

作者 |肖恩 编辑 |德新 **乾昆智驾ADS从1迭代至5，版本在变，功能在扩，但主线始终没有偏离——让辅助驾驶在更多真实道路场景里，比人类驾驶更稳定、更少犯错，完成从功能型辅助驾驶到具备自主思考、全局预判与极致安全的高阶自动驾驶体系的进化。 这也是**乾昆在4月23日发布ADS 5时所打出的口号“ADS 5，为自动驾驶而来”的底气。 ADS 5的关键词依然是安全，可以说安全是**乾昆智驾的技术底色。不过，此次技术升级，他要回答的问题将更加具体：在那些最难、最险、最不常见的场景里，系统如何看得更准、判断更稳、反应更快？ **乾昆在回答这个问题的同时，也意味着他将把智能辅助驾驶的竞争继续推向下一个阶段：安全如何被持续进化、验证，并最终转化为用户的信任。 一、ADS 5 让安全进入新阶段 **乾昆智驾迭代到ADS 4时，就已经形成了较完整的日常出行体验。高速 NCA、城区 NCA、车位到车位，把辅助驾驶从结构化道路延展到复杂城市道路，再进一步贯通出发、行驶、泊入的完整链路，形成了相对稳定的安全体验，但智能辅助驾驶的安全上限，并未止步，而是继续向那些低频、高危、数据稀缺、反应窗口极短的长尾场景纵深发展。 城市路口的无保护左转，车辆需要在对向车流、行人、两轮车之间判断通行时机；大车遮挡或路侧盲区之后，行人、两轮车可能突然进入行驶路径。这些场景不是每天都会发生，但一旦出现，就会同时考验系统的三种能力：能否在数据稀缺的场景中保持泛化，能否在不规则交通行为中完成意图判断，能否在极短时间窗口里稳定执行决策。 靳玉志在 4 月的智能电动汽车发展高层论坛上曾给出一个判断：要达到 L4 级别的自动驾驶，让人完全离开驾驶位，系统至少要比人类驾驶安全 10 倍。目前 ADS 在辅助驾驶状态下，安全性已经达到人驾的 4.37倍，人驾加 AEB 状态下达到 2.93 倍。 “10倍安全”对应的是一个更高