【深度报道】扬帆远航：汽车软件何以驶向全球蓝海

（原标题：【深度报道】扬帆远航：汽车软件何以驶向全球蓝海）

随着国内汽车产业加速国际化，汽车软件的全球化发展也进入了新阶段。汽车软件不仅为智能化和互联功能的提升提供了基础，还在全球数字化转型的背景下，推动了产业链的高效协同与升级。

进入汽车产业转型的下半场，随着硬件与软件解耦，各大主机厂纷纷推出特色各异的电子电气架构，使得软件定义汽车理念在智能时代的重要性愈发凸显。

11月8日下午，2024中国汽车软件大会举行了“扬帆远航：全球化破浪“主题论坛。会上，工业和信息化部信息中心运行监测分析部副主任王莉、中国汽车企业国际化发展创新联盟高级总监沈庆、易特驰汽车技术(上海)有限公司首席技术官郑心航、阿里云智能集团汽车行业架构师总经理孙勇、上海仙途智能科技有限公司合伙人兼COO刘政康、北京易诚高科科技发展有限公司副总裁张民、捷德(江西)技术有限公司连接服务事业线总监闫智高、恩智浦(中国)管理有限公司智能网联汽车业务经理翟骁曙等嘉宾作主旨发言。就数字化转型、智能网联汽车、国际化策略与技术前沿等话题，探讨中国汽车软件产业在全球化浪潮中的机遇与挑战，为行业实现技术突破与市场拓展提供了宝贵洞察。

本场主题论坛由德国汽车工业协会（中国）首席代表兼总经理张琳主持。他表示，新能源和智能网联汽车已成为全球汽车产业发展的战略共识，正引领新一轮产业变革。作为推动这一变革的核心驱动力，汽车软件不仅赋予车辆更多智能化与互联功能，还在全球数字化转型浪潮中促进产业链向更高效、更协同的方向发展。展望未来，推动全球软件协同创新与跨区域应用将成为提升汽车产业竞争力的关键引擎。

德国汽车工业协会（中国）首席代表兼总经理张琳

在王莉看来，产业数字化转型和生态园区建设是推动汽车产业深刻变革的两大关键驱动。她指出，依托我国园区的载体作用，汽车行业的数字化转型得以加速，助推制造业高质量发展。在智能网联汽车领域，通过最优场景设计、仿真测试与模拟验证的深入推进，创新能力进一步集聚，为行业变革提供新动能。

工业和信息化部信息中心运行监测分析部副主任王莉

沈庆强调，为应对中国汽车产业在国际化进程中的挑战，需要重点从以下几方面入手：一是加强产能合作，实现产业链高效协同；二是提升海外金融服务能力，助力企业拓展国际市场；三是推动国际标准法规的互认，减少市场壁垒。他还建议，在投资布局、法规应对、国际化路径规划及品牌建设等领域进行系统布局，全面提升中国汽车产业的国际竞争力。

中国汽车企业国际化发展创新联盟高级总监沈庆

聚焦AI驱动，提升面向全球的技术竞争力

郑心航围绕智能座舱与自动驾驶的舱驾融合技术，分析了全球发展趋势及其面临的机遇与挑战。他指出，舱驾融合将智能座舱与自动驾驶整合为一个控制器，这对未来的软件开发、底层集成及性能优化提出了更高要求。

易特驰汽车技术(上海)有限公司首席技术官郑心航

为此，他总结了舱驾融合的几大核心挑战：首先，随着软件定义汽车的发展，智能汽车开发逐步向IT行业和智能手机靠拢。舱驾融合通过统一计算平台，有望将整车软硬件能力抽象成通用API，实现“四轮智能手机”的功能，但如何有效实现这一抽象仍是重大挑战；其次，在开发过程中，需要提供整车级别的软件全过程可追溯性与可维护性，提升整车中间件性能，这对硬件和芯片供应商提出更高要求；最后，跨域中间件开发的痛点在于如何为中间件部门与上层开发团队提供基于服务抽象的能力，解决车型快速迭代与多样化带来的“黑洞式”开发成本问题。

郑心航表示，未来需要依托国际化与行业标准化的支持，构建基于开源软件与标准化方法论的工具链，为整车厂赋能，将软件抽象与硬件封装的能力打包为端到端自动化解决方案。他呼吁国内车厂与供应商加强与欧洲市场的合作，共同推进跨域融合技术的发展，提升全球化竞争力。

孙勇认为，公共云是汽车产业迈向全球化的重要基础设施。近年来，随着智能化技术的推进，云计算与汽车产业的结合日益紧密，特别是在智能座舱领域，大模型技术正成为产业发展的关键驱动力。他指出，大模型技术目前尚无固定模式，各企业尚采用不同架构和商业路径进行探索，以求快速完成商业验证。然而，若在初期投入过高成本，可能不利于业务迭代与创新。为此，阿里推出开源的通义模型，旨在赋能各行业构建更高效的场景应用。

阿里云智能集团汽车行业架构师总经理孙勇

其中，在智能驾驶领域，孙勇强调，汽车产品不同于传统消费品，其智能化升级需在确保安全的前提下，需通过算力、数据和算法实现协同推动。“从辅助驾驶到端到端大模型的发展，技术是基础，而创新速度是关键。当前，感知大模型与规控大模型呈现分段式端到端的阶段特征，并将长期延续这一模式。”

国际视角下的商业化趋向

刘政康在论坛中分享了仙途智能在国际化布局中的实践经验，并结合欧美、中东、东南亚等地的试运行项目，探讨无人驾驶商业化的趋势、机遇与挑战。

上海仙途智能科技有限公司合伙人兼COO刘政康

他指出，欧美市场规模虽大，但政策相对保守，当前仅德国出台了较大范围的L3级无人驾驶政策。由于欧美国家高度重视劳工权益，无人驾驶商业化进程较缓，但其巨大的市场潜力吸引了众多企业提早布局。相较之下，新加坡、沙特、阿联酋等国家政策更具创新性，通过中长期规划，如五年计划和“2030愿景”，积极推动无人驾驶技术的商业化。这些政策激励吸引了仙途智能等中国企业，将东南亚和中东作为出海的首站。

在无人驾驶技术的应用场景选择上，仙途智能聚焦于环卫领域，并以L4级无人驾驶清扫技术实现商业化。刘政康列举了三个核心理由：一是市场规模庞大，中国环卫市场年规模已达数千亿元，全球范围内市政与企业的年度预算更是突破万亿元；二是场景易于接受，环卫清扫作业车速较低（5-10公里/小时），相比网约车等应用更容易被公众接纳；三是线路固定，环卫作业路线固定，便于提升地图数据精准度，并且避开交通高峰，有效减少交通干扰。

此外，他也提到产品适应性是技术出海的关键。不同地区的极端天气条件对无人驾驶设备的防热、防尘性能提出了更高要求。针对差异化的市场需求，开拓海外市场不仅需要产品层面的适应，还需在组织管理与文化认知上进行全面调整，以创新驱动国际化发展的深入推进。

翟骁曙以恩智浦半导体的视角，阐述了当前汽车电子电气架构（VEA）与软件定义汽车（SDV）技术的演进趋势，以及其对中国汽车软件企业国际化发展的深远影响。

恩智浦(中国)管理有限公司智能网联汽车业务经理翟骁曙

他指出，VEA的横向转型聚焦于整车电控系统的功能分布与连接方式，即通过不同功能的ECU（电子控制单元）和远端节点的网络串联，实现硬件服务能力的整合。这是汽车电气化构架的“硬件层面”考量。而SDV的过渡则是对传统硬件逻辑的突破，通过软件赋能，使整车具备更强的灵活性和升级能力。

翟骁曙认为，中国整车厂商及Tier 1在国际市场的成功出海，为国内汽车软件企业提供了重要机遇。尽管海外市场中传统强企的技术壁垒难以突破，但中国车厂凭借实际项目落地的技术验证，已逐步赢得国际市场的信任。他强调，中国软件企业可借助国产车企和供应商的出海契机，证明自身技术的可靠性与先进性。他以消费者心理为例总结道：“只要产品足够好且性价比高，没有人会拒绝‘又好又便宜’的选择。”这是国产汽车软件企业赢得国际市场的核心竞争力。

网联通信与eSIM助力车企出海

张民从网联通信技术的角度，分享了如何通过提升通信性能与稳定性，助力车企在全球市场实现软件生态闭环，推动业务模式从硬件销售转向软件订阅服务的转型。在他看来，全球化背景下，出海车企面临的首要挑战是跨区域连接能力。全球运营商的频段分布碎片化，2G至5G网络的兼容性要求车载通信具备卓越的适应性。

北京易诚高科科技发展有限公司副总裁张民

他指出，网联通信作为汽车软件商业生态的技术基础，其稳定性直接影响用户习惯的培养与转变。只有在车载网络性能和稳定性达标后，用户才可能逐步从依赖手机过渡到使用车载软件，进而形成独立的使用习惯。这为增值服务订阅创造了条件，也为车企实现软件盈利模式奠定了基础。

作为移动通信解决方案提供商，易诚高科专注于智能网联汽车与智能终端领域的通信技术，构建了全球化的移动通信仿真平台，通过端到端的解决方案提升产品市场竞争力。通过在欧洲、中东、东南亚等地区的实际测试与数据验证，易诚高科构建了从通信系统验证到系统优化的完整闭环体系。其覆盖道路测试、通信仿真和端到端解决方案的全链条能力，帮助车企在海外市场提升通信适应性和用户体验，为国际化发展提供坚实保障。张民表示，全球化通信仿真测试不仅是车企出海的技术支撑，更是实现软件盈利模式转型的重要前提。

闫智高分享了eSIM技术在助力中国车企全球化布局中的重要作用，指出这一技术能够显著优化车企物料管理、库存调配以及运营成本。

捷德(江西)技术有限公司连接服务事业线总监闫智高

他表示，目前，大部分车联网汽车厂商需要直接或间接从海外运营商采购SIM卡。由于目标市场分布广泛，不同地区的SIM卡种类繁多，这不仅增加了车企的物料管理和库存成本，还带来了较长的物流周期。此外，搭载区域性SIM卡的车辆销售范围受限，难以实现快速跨区域调配，后续切换运营商的灵活性也非常低。

相比传统模式，通过eSIM，车企可以在车辆出厂前预设一个全球性的“种子号码”，在国内激活测试流量。当车辆销往海外后，如果种子号码支持商用服务，可直接激活；如需本地号码资源，eSIM则可下载适配的运营商号码。此外，车企还可以根据当地市场资费条件选择更优的运营商，大幅提升通信服务的灵活性和经济性。

闫智高表示，eSIM技术不仅简化了中国车企的出海联网服务流程，还有效解决了跨区域销售中的物料管理和法规适配问题，为车企在全球市场提升竞争力提供了技术保障。同时，通过灵活调配和资费优化，eSIM为车企创造了显著的成本节约空间，使其成为中国车企出海联网服务的最佳选择。