2025年，全球汽车产业向电动化和智能化的全面转型进入深水区。各类技术创新正从研究与试点走向量产落地与规模化部署，市场与资本持续聚焦关键技术赛道。

据盖世汽车研究院的数据显示，中国作为全球最大的汽车消费与智能化应用市场， ‌2025年中国乘用车市场L2级辅助驾驶渗透率已达57.96%，远超全球平均水平。因此在中国，核心技术集成、数据闭环与软件定义汽车的竞争格局正在形成，主机厂、Tier 1供应商与科技企业正围绕从底层硬件到上层算法的全栈技术展开激烈布局，推动前沿技术从研发试点走向规模化量产。

盖世汽车对2025年全年汽车关键技术新闻进行复盘，整理出2025年主导汽车产业竞争格局的十大关键汽车技术趋势：

1. 线控转向（Steer-by-Wire）实现量产落地

线控转向是通过电子信号代替传统机械连杆来控制驾驶方向的一种技术，使方向盘与车轮之间的联系完全由传感器与执行器完成。这种架构能降低机械部件摩擦与重量，提高操控响应速度，便于与自动驾驶功能协同，为高级驾驶辅助系统（ADAS）和未来自动驾驶功能奠定基础。

同时，线控架构也支持更精细的力反馈调节和多模式驾驶体验，是软件定义车辆（SDV）底盘创新的重要组成部分。随着硬件可靠性与多重冗余安全措施逐步成熟，2025年线控转向开始在高端电动车及智能车平台车型中实现量产搭载。

图片来源：佛瑞亚海拉海报截图

2025年8月，佛瑞亚海拉正式官宣线控转向领域重大进展：继2025年初成功为中德两大高端汽车制造商落地量产项目后，其再度斩获关键成果——已为另一家知名中国汽车制造商启动量产新一代全电动线控转向传感器，标志着其线控转向传感器技术步入大规模应用新阶段。

该产品将传感器精度、冗余通信与故障容错设计集成在一套模块化组件中，有助于实现更高阶驾驶控制与冗余安全体系。

盖世点评：线控转向从理论发展阶段进入量产落地，是汽车底盘智能化的关键里程碑。凭借模块化设计与冗余安全测算，其在提升动态响应与自动驾驶整合方面表现突出，但普及仍受成本与监管适配制约。

2. 城市NOA（Navigation on Autopilot）市场化速度显著加快

城市NOA是在复杂城区交通场景下实现自动导航驾驶辅助的一项核心技术。它通过高精地图、AI感知、实时决策等功能层叠，支持红绿灯、交叉口、慢车跟车、变道等城市路况条件下的自动驾驶辅助，使车辆在繁忙市区环境中拥有更高的自动化能力。随着全球智能驾驶渗透率提高，2025年城市NOA的市场化速度显著加快。

图片来源：高通

今年9月，高通与宝马联合推出基于Snapdragon Ride Pilot的自动驾驶系统。这款先进的自动驾驶系统基于高通技术公司的Snapdragon Ride™系统集成芯片（SoC）构建，并采用双方共同开发的领先Snapdragon Ride自动驾驶软件堆栈。该系统旨在满足最高安全标准，并支持从入门级新车安全评鉴协会（NCAP）到L2+级高速公路和城市自动驾驶导航（NOA）等各种级别的自动驾驶功能。

Snapdragon Ride Pilot搭载全新宝马iX3全球首发，该车型是宝马Neue Klasse系列的首款量产车型，已在60多个国家/地区通过验证，预计将于2026年扩展到100多个国家/地区。

盖世点评：城市NOA是推进L2++自动驾驶技术大规模铺开的重要路径。高通与宝马的协作示范了供应链向软硬协同平台迈进，但要实现更复杂城区的完全释放，还需进一步提升大规模数据泛化能力。

3. 视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）逐渐上车

VLA是将视觉感知、语义理解与行为决策一体化的大模型架构。与传统分离式感知-规划模块不同，VLA在统一学习框架内融合视觉和语义信息，使机器能更接近人类“看—懂—做”的完整决策链。这一架构可以更好地处理复杂交通语义、模糊场景与动态交互，是实现更高阶自动驾驶智能的潜在路径。

图片来源： 元戎启行

2025年8月，元戎启行推出其最新的智能驾驶平台DeepRoute IO 2.0，该平台由先进的VLA（视觉-语言-动作，Vision-Language-Action）模型驱动。

DeepRoute IO 2.0采用灵活的多芯片、多传感器设计，支持激光雷达和纯视觉两种配置，可实现不同车型和汽车制造商之间的无缝集成。它将率先在搭载DriveOS的NVIDIA DRIVE AGX Thor平台上亮相。

目前，DeepRoute.ai已在真实的城市环境中验证了DeepRoute IO 2.0和VLA模型，以确保其在各种条件下的可靠性能。

盖世点评：VLA代表自动驾驶认知智能的重要方向，通过跨模态融合提升场景理解能力，但目前更多处于研发与渐进部署阶段，其性能优于传统模块化系统的程度仍需统一行业实践检验。

4. 端到端自动驾驶模型

端到端自动驾驶模型是通过神经网络直接从传感器输入到车辆控制输出的完整映射方法，省去了传统感知、规划等中间模块的显式分层，使信号处理变得更统一与高效。在AI算力提升和大规模数据积累的背景下，这类模型正在取得更稳定的实车端表现，是自动驾驶架构的重要补充路线。

图片来源： 提雅智行

7月15日，自动驾驶开源软件供应商提雅智行开发出一套端到端的L4+自动驾驶架构，即使在前所未有的场景下也无需人工干预。该架构将于2026年初在日本50个地点的出行服务中逐步引入，作为大规模演示的一部分，以评估其实际性能和能力。

该全新架构将基于扩散模型的机器学习应用于一系列驾驶任务，包括预测周围物体和生成车辆轨迹。这使得系统即使在避障或在繁忙路口转弯等高度复杂的场景下也能模拟人类驾驶行为。同时，系统还集成了基于规则的组件，以确保高度的可解释性和运行稳定性。这种混合方法将基于学习方法的适应性与确定性逻辑的可靠性相结合，使其成为L4级+自动驾驶的实用且前景广阔的基础。

盖世点评：在商业化前，端到端自动驾驶模型仍需在安全可解释性、长尾场景鲁棒性与法规验证方面持续加强，但作为自动驾驶架构的重要补充，其潜力和发展前景依然显著。

5. AI认知代理

AI 已不再是自动驾驶的加速器，更成为车内体验与辅助系统的核心。AI可实现深度语义理解、自然语言交互、行为预测和智能推荐，使座舱成为车辆与用户间更自然的交互平台。随着算力平台进化和云/边协同的成熟，AI在驾驶决策和车内服务中的融合程度持续提升。

图片来源： 高通

9月8日，高通技术公司与谷歌云宣布拓展合作，共同推出面向汽车制造商的 Automotive AI Agent（汽车AI代理）解决方案。

此次全新合作将谷歌云的汽车AI代理（Automotive AI Agent，由谷歌Gemin模型赋能）与高通的Snapdragon® Digital Chassis™（骁龙数字底盘）解决方案套件相结合，助力汽车制造商构建和部署多模态、混合边缘到云端的AI代理。

双方构建了混合边缘到云端的计算架构，使车辆既能实现离线毫秒级语音控制，也能通过云端实现复杂的“多意图理解”。例如，乘客可以发出“我想去个风景好的地方喝咖啡，帮我规划路线并预订”这类模糊指令。该技术已吸引宝马及多家主流OEM进行预集成开发。

盖世点评：AI正在完成从“感知逻辑”向“认知代理”的范式转移。高通与谷歌联手推出的混合计算架构解决了云端延迟与本地算力不足的矛盾，让AI真正拥有了理解物理世界逻辑的能力。

6. 云计算与车-云协同（Road-to-Cloud Ecosystem）

云计算已从单纯的存储后台进化为车辆的“云端大脑”。而车-云生态系统是将车辆从孤立的硬件终端转化为实时在线的数字化节点的技术架构。它通过5G-V2X通信将传感器数据、驾驶行为和系统状态实时映射到云端，形成“数字孪生”。云端利用超强算力进行大数据分析、影子模式训练和远程诊断，再将优化后的算法通过OTA（远程升级）反馈给车辆。该技术实现了从单车智能向群体智能的跨越，是软件定义汽车（SDV）实现全生命周期功能迭代和商业闭环的核心底座。

图片来源： 欧摩威

2025年9月，欧摩威集团（AUMOVIO，原大陆集团旗下汽车部门）推出其面向软件定义汽车的集成式“路端到云端”平台解决方案。该解决方案将提供一个完整的基础架构，赋能主机厂开发并运营安全、创新且互联的车辆。该平台集成了标准化操作系统、中间件、无线更新及网络安全防护体系，为主机厂提供高度灵活的个性化整车架构设计方案。

盖世点评：云计算是软件定义汽车（SDV）的动力源泉。2025年，车云协同的深度决定了车企的进化速度。这种架构让汽车不再是交付即巅峰的机械品，而是能随着云端数据积累而持续进化的数字化产品，彻底改写了汽车业的价值链逻辑。

7. 物理AI

物理AI是赋予机器理解、推理并与物理世界交互能力的前沿方向。在自动驾驶领域，其核心在于构建一种空间智能，使车辆不再仅是识别物体，而是能像人类一样理解三维空间关系、物理规律和复杂语境。这需要将视觉、激光雷达点云、毫米波雷达反射波等多模态传感器数据，在统一的“世界模型”中进行深度对齐与联合推理，从而准确判断物体运动趋势、路面材质变化，甚至理解“施工绕行”标牌背后动态变化的道路拓扑。

图片来源：英伟达

英伟达（NIVIDIA）在GTC 2025大会上发布了用于构建下一代物理AI的海量开源数据集，可以帮助研究人员和开发人员启动难度极高的物理AI项目。开发人员利用该数据集可微调“世界基础模型（World Foundation Models）”，使自动驾驶感知栈具备空间推理能力。目前，奔驰与捷豹路虎已基于英伟达最新的Halos安全架构，利用该数据集优化其新一代L3级辅助驾驶系统的冗余感知能力。

盖世点评：物理AI正从学术概念走向产业化核心，它通过让系统理解物理规律与三维空间，为解决高阶自动驾驶的长尾场景提供了根本路径。英伟达通过开源海量物理AI数据集，实质上统一了全球自动驾驶底层感知的“度量衡”。这种技术能让车辆在浓雾或光照突变的极端环境下，依然拥有超越人类的语义理解力。虽然算力成本和数据融合的复杂性仍是挑战，但它是实现L4级及以上无人驾驶安全闭环的唯一技术通途。

8. V2X从感知预警走向协同控制

V2X协同是打破单车感知局限、实现“全局最优驾驶”的关键通信技术。它通过5G及专用短程通信，使车辆能与周围车辆（V2V）、基础设施（V2I）、行人（V2P）及云端（V2N）进行毫秒级的数据交换。2025年的趋势是由“感知预警”向“协同控制”进化，车辆不再只是接收“前方有事故”的通知，而是能与交通灯协同优化车速，或在盲区博弈中通过路侧算力获得“上帝视角”，从而彻底消除视觉盲区。

图片来源：高通

2025年，高通通过收购V2X芯片领军人企业Autotalks，完成了其骁龙数字底盘（Snapdragon Digital Chassis）在协同感知领域的最后一块版图。同年，高通还推出了Snapdragon Ride™ Flex SoC的V2X增强版，原生支持5G-Advanced和双模V2X通信。

该系统支持“Day 2”级应用，即传感器共享（Sensor Sharing）。在2025年12月与奥迪合作的试点中，车辆能实时接收来自路侧激光雷达的高精点云，使车辆在完全遮挡的十字路口也能精准预判侧向来车。

盖世点评：V2X是单车智能在物理维度上的终极外挂。从宏观规划看，它不仅是安全冗余，更是解决城市级拥堵和整体交通能耗的必经之路。随着车路协同标准的全球统一，汽车将从独立的个体博弈进化为高效的系统协同。

9. 800V全域碳化硅（SiC）平台

800V全域碳化硅平台是新能源汽车补能效率与性能的“双王炸”。相比传统400V架构，800V高压平台显著提升了充电倍率，使“充电10分钟续航400公里”成为可能。而碳化硅（SiC）功率半导体的引入，替代了传统的硅基IGBT，凭借其高禁带宽度和低损耗特性，使电驱系统的逆变效率提升至99%以上。此外，SiC带来的高频特性使电驱、OBC等零部件体积更小、重量更轻，从而显著增加车辆续航并优化整车空间布局。

图片来源：博世

2025年，博世正式开启了其第二代硅基碳化硅功率半导体的全球规模化供应，并推出了高度集成的800V电驱系统解决方案。其自研的800V SiC功率模块采用先进的烧结技术，显著降低了热阻。其2025款SiC逆变器通过更紧凑的设计，功率密度提升了约30%。

盖世点评：800V+SiC标志着电动车补能效率对燃油车发起的反攻。从产业宏观角度看，这是新能源汽车电控系统的一次代际跃迁。当补能效率不再是痛点，电动车将真正具备在全球范围内彻底取代内燃机汽车的底层物质基础。

10. 半固态/固态电池新结构和新材料

半固态/固态电池技术通过减少或完全取消液态电解质，使用固体电解质替代，解决了锂离子电池的安全与能量密度瓶颈。半固态电池作为过渡方案，将液态电解质比例降至10%以下，已在2025年实现能量密度突破360Wh/kg；而全固态电池则彻底消除了漏液与起火风险，并能适配更高电压的正极材料，能量密度有望突破500Wh/kg。该技术是实现乘用车续航1000公里以上及航空、航海领域电动化的终极动力解决方案。

图片来源：Microvast

先进电池技术供应商Microvast Holdings在2025年宣布，其在全固态电池（ASSB）技术领域取得重大突破，通过采用双极堆叠架构，在单个电池电芯内实现了串联连接。此种双极设计极大地减少了连接电芯、电池模块和电池组的部件数量，从而简化了整个系统架构，并提升了能源效率和运行安全性。

韩国延世大学（Yonsei University）研究人员则开发出基于氟化物的固体电解质（LiCl–4Li₂TiF₆），使全固态电池（ASSB）能够在超过5伏的电压下安全运行，突破了电压稳定性方面的一大瓶颈。

这项创新使得尖晶石型正极材料，例如LiNi0.5Mn1.5O4 (LNMO)，即使在严苛的循环条件下也能安全高效地运行。当用作高压正极的保护涂层时，LiCl–4Li2TiF6可以有效地抑制正极与电解质之间的界面退化。实验结果表明，该电池在500次循环后仍能保持75%以上的容量，并支持35.3 mAh/cm²的超高面容量，这是固态电池系统的新纪录。

盖世点评：固态电池是全球能源转型的“圣杯”。宏观来看，它不仅是能量密度的飞跃，更是电池底层物理安全逻辑的重构。2025年的技术进展表明，汽车产业的竞争焦点正从单纯的“制造规模与成本竞争”深化至“核心材料与工艺创新竞赛”。掌握固态电池材料体系与量产工艺，将成为塑造未来产业链格局与实现长期绿色出行愿景的核心要素。

盖世小结：

2025年，汽车产业智能化竞争已从单点技术PK升级为体系化整合的较量。以舱驾融合中央架构和800V碳化硅平台为代表的底层革命，重构了汽车的“躯干”与“心脏”；以端到端模型和VLA驱动的算法跃迁，正推动自动驾驶从“感知”迈向“认知”；而车-云协同与V2X协同则让智能从“单车闭环”扩展至“系统生态”。

中国凭借在量产落地与产业链协同上的优势，正从市场应用者转向技术定义者。未来胜负手，在于车企能否将这些跨域技术高效集成，并实现规模化成本优化，最终完成从智能汽车到移动智能体的终极进化。