苗圩：汽车产业链、供应链在加速重构

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苗圩：汽车产业链、供应链在加速重构

张敏

· 10月11日

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车用操作系统成为“兵家必争之地”。

苗圩：汽车产业链、供应链在加速重构

00:00 12:04

10月11日，在第三届全球新能源与智能汽车供应链创新大会上，全国政协经济委员会副主任苗圩在报告中，就关于汽车产业变革趋势的思考，分享了自己的一些想法。

世界汽车工业正在经历百年未有之大变局

他的报告主要分为四个部分，第一部分，他阐述了汽车产业变革趋势之一的“世界汽车工业正在经历百年未有之大变局”，主要体现在三个“变”上。

第一个“变”，动力系统正在从内燃机驱动向纯电驱动转换。

早在2012年，国务院发布的《节能与新能源汽车产业发展规划（2012-2020年）》当中，就对此给予了明确。具体来说，包括纯电动、插电式混合动力、燃料电池汽车。它们有一个共同的特征，就是驱动形式已经从过去的内燃机转向电机来驱动，而这里没有包括油电混合的混合动力汽车，就是因为它的驱动主要还是依靠内燃机来完成的。

2020年，全球新能源汽车的销量已经达到了307万辆，渗透率提高到4.0%，全球新能源汽车的保有量超过了1000万辆，纯电动汽车占比达到了67%。

在这1000万辆的保有量当中，中国新能源汽车的保有量接近500万辆。全球已经有20多个国家制定了汽车电动化或者燃油车禁止销售的政策，有8个国家制定了二氧化碳近零排放的政策。汽车电动化是道路交通系统实现“双碳”目标的一个重要途径，驱动系统的转换已经进入了快车道。

第二个“变”，整车的控制系统正在从分布式控制向集中控制演进。

随着整车电子电气产品应用的增加，ECU的数量从几十个快速增加到100多个，这对原有的电子电气架构提出了挑战，推动控制系统从分散控制向集中域控制器方向的演进，第一步将实现域控制器的架构，未来还会向整车中央计算平台架构进一步演进。

第三个“变”，产业分工体系正在由行业自成体系向跨行业的开放合作演进。

过去汽车企业的产业链、供应链基本上是垂直一体化的链式关系，一家总成和零部件企业，可能同时要供应多家整车厂商的多个车型，同时一个车型又需要有多家供应商来供货，形成了汽车行业整车和零部件的供应体系。

供应商为了降低成本，经常采用一种ECU来适应多种不同的车型，用汇编语言写成的小程序来存储在ECU的存储器当中。为了降低成本，只是调整一些小软件来适应不同车型的不同要求，所以ECU的技术更新十分缓慢。但是现在的分工体系是一种网状的生态体系，原有的分工体系已经被打破，专业化分工体系正在重塑，网状的产业链、供应链体系正在加速构建。

汽车产业链、供应链在加速重构

苗圩在报告的第二部分，重点提到了汽车产业链、供应链在加速重构，主要有四大特点。

特点一：以电池、电机、电控为代表的动力系统产业链供应链已经形成。

100多年来，传统汽车的产业链结构基本上都是整车厂要掌握发动机、变速箱和底盘等核心技术，而在新能源汽车发展当中，动力电池、驱动电机、电控系统等关键核心部件研发与配套能力显著增强，宁德时代、比亚迪、精进电机、上海电驱动等一批零部件企业进入国际配套体系，形成了体系完整、上下游贯通、具有国际竞争力的产业链条。

特点二：操作系统成为“兵家必争之地”。

在操作系统方面，车用操作系统分为车控的操作系统和车载操作系统，其中车控操作系统分为安全车控操作系统和智能驾驶操作系统，安全车控操作系统主要是面向车辆控制领域，如动力系统、底盘系统、车身系统等，智能驾驶的操作系统主要是面向智能驾驶的领域，应用于智能驾驶域控制器等；车载操作系统主要是面向信息娱乐和智能座舱，主要应用于车机中的控制系统。

广义的操作系统还包括系统软件和功能软件。系统软件一般包含操作系统的内核、中间件和虚拟化管理（如 Hypervisor）等等，功能软件主要包含核心共性的功能模块。

目前，车用的操作系统普遍采用的是底层内核主要有Android、Linux、QNX，三种操作系统各自有它们的优势，也有各自的不足。国内车用操作系统，像AliOS、鸿蒙等等正在开始起步。

缺芯少魂一直是中国制造之痛，操作系统是汽车企业实现数字化转型的关键，也成为各企业必争的战略要地，面对国际三大OS，国内企业也应该志在必得。

特点三：以大数据分析为代表的人工智能应用（ADAS）已在新车型上崭露头角。

人工智能环境感知算法、机器学习算法逐步应用于驾驶辅助系统，语音识别等功能贴近用户需求，搭载率逐步提升。

2021年1月—8月，带有自适应巡航、自动紧急刹车、车道保持等功能的L2级别智能网联乘用车的渗透率已经达到了20%。

同时，基于大数据的自动驾驶系统，通过数据收集、标注和持续的训练学习等技术，结合模拟仿真、测试技术，使高级别自动驾驶技术逐步优化迭代。

特点四：传统供应体系随汽车电子电气架构变化而面临重塑。

面对智能网联汽车的发展方向，汽车企业应该准确识变、科学应变、主动求变，牢牢地把握发展的主动权，形成从硬件到基础软件、从上层应用到用户数据的完整生态链，从而牢牢抓住智能网联汽车的价值核心。

特斯拉是第一个摆脱了AUTOSAR，直接从Linux起步开发了自己完整的电子电气架构。大众公司也成立了软件研发部门，计划到2025年要扩大到5000人的规模。大众的VW.OS系统将用于集团旗下各品牌的智能化电动车型。

产业基础高级化、产业链现代化势在必行

在报告的第三部分，苗圩提到，芯片将成为汽车产业发展的关键因素，车规级的芯片按照功能划分，可以划分为功能型芯片、功率半导体和传感器芯片三大类。

功能型芯片，包括CPU、GPU、 AI、存储芯片等等，在车规级芯片当中大约占20%左右。今后，随着智能网联汽车的发展，高运算能力的AI芯片将会有较大幅度的增长。

功率半导体，包括IGBT、场效应晶体管（MOSFET）和电源管理芯片。在传统车当中占比大约40%左右，在新能源汽车当中占比达到50%，是目前最紧缺的芯片。

传感器芯片，2020年，全球车规级芯片销售额达到460亿美元，比上一年降低1.1%，我国的车规级芯片使用量占全球车规级芯片的30%左右，但是由于国内的保障水平只有不到10%，如上汽、比亚迪、长城等汽车车企，安世半导体、华虹、华为等电子信息企业，已经开始投资车规级的芯片。

在AI芯片方面，地平线、黑芝麻、四维图新等也都有产品开始在车企应用，解决芯片短缺的问题应该立足在国内，实行车企与ICT企业之间的合作。

产业生态将成为未来发展的焦点，我们现在遇到的问题主要有单车自动驾驶算法能力仍然有限，协同感知控制技术存在困难，通讯系统建设支撑不足，测试评价体系还有待完善，协同发展仍然处在初期阶段。

面向“双碳”目标，大力推进新能源汽车发展

在报告的第四部分，苗圩提到，我国新能源汽车发展在国际竞争的环境下，上半场打的不错，2021年1月—8月，我国新能源汽车累计销量已经达到接近180万辆，渗透率达到了10.9%，呈现出快速增长的趋势，进入了发展的快车道。

但苗圩认为，真正决定胜负的还在以智能网联汽车为标志的下半场竞争，这是决定胜负的关键所在。中国率先提出了单车智能和网联赋能协同发展的创新方案，以信息物理系统架构和计算技术平台、云控基础平台、高精地图基础平台、车载终端等平台为载体，加速推进产业化的进程，我们要保持战略定力，加快技术创新，保持已有的优势，继续在智能网联汽车的发展下半场竞争当中发挥我们独特的优势，带争取全部的胜利。

关于燃料电池商用车发展的问题。苗圩指出，截止到2021年8月份，新能源汽车在商用车领域的渗透率还不足3%，乘用车快、商用车慢的不平衡现象非常显著。分析原因，主要是以重型载重车为代表的商用车，以载重的吨位为主要的竞争标志，而作为传统的动力电池用在这个方面无疑重量太大，充电不方便，会带来一定的制约。现在社会上已经形成了比较广泛的共识，燃料电池汽车技术应该率先在中重型长途运输的商用车当中去推广、去普及。但是这里遇到的最大的一个瓶颈，还是在全国近520万公里的公路上，或者全国16万公里的高速公路上是否能够建设起加氢站，这是一个非常大的系统化工程，必须要超前谋划，来适应这种中重型长途运输商用车燃料电池发展的需要。

加快新能源汽车发展来推动能源转型和绿色低碳的发展。从零碳的能源结构来看，以电动汽车为代表的新能源汽车发展，无疑在运行过程当中不产生二氧化碳排放，将来随着新能源汽车保有量的不断增长，还可以发展电动汽车到电网之间存储能源的功效，每一台新能源汽车就是一个储能器，将来可以把储存在车上的能源再回馈给电网，以此来获得一定的收益，国家电网也可以由此减少过去建设抽水蓄能电站而带来的一系列问题。

智能网联汽车发展还会促进共享化的发展方向，它还可以助力于道路交通运输的减碳，最典型的例子，如果将来通过大数据分析能够为所有的车减少空驶率、提高载货率，这样带来的效益就是一种双赢的局面。

从乘用车的角度来看，如果未来实现了完全无人驾驶，车辆的利用率也将会大大的提升，可以利用共享的方式，用最少的能源消耗、最少的排放来达到最大的社会效益，所以人、车、路和基础设施要一体化考虑，通过整体的谋划来大幅度的降低二氧化碳的排放。

展望未来，苗圩提出，在“十四五”时期，以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的新发展格局之下，汽车的产业链、供应链需要补短板、强弱项，特别要加大对车规级芯片、车用操作系统、新型的电子电气架构等关键核心技术和产品的技术攻关，加快构建开放共享、协同演进的产业生态。

面向“双碳”目标我们要坚持纯电驱动的战略取向不变，加快推动新能源汽车的产业发展，实现智能化、网联化赋能新能源汽车。

同时，充分发挥我国的优势，坚持单车智能+网联赋能，奋力构建中国标准的智能网联汽车体系，向世界汽车行业提出中国的方案，加快建设汽车强国。（本文首发钛媒体APP）

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