有锂数

2025-03-28

导读：博世中国吴永桥在谈到燃油车升级高阶智能驾驶时，明确表明从技术角度而言，燃油车实现中高阶智驾完全可行。

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博世智能驾控系统中国区总裁吴永桥在谈到燃油车升级高阶智能驾驶时，明确表明一个老牌Tier 1的立场：从技术角度而言，燃油车实现中高阶智驾完全可行。

博世智能驾控系统中国区总裁吴永桥在谈到燃油车升级高阶智能驾驶时，明确表明一个老牌Tier 1的立场：从技术角度而言，燃油车实现中高阶智驾完全可行。

他认为燃油车过去面临的三大技术瓶颈——12V蓄电池功耗、散热系统不足、发动机迟滞——在现阶段均可解决：

电耗问题：车辆运行时由发电机直接供电，智驾系统功耗（约110W~250W）仅占燃油车低压系统总功率的10%-20%，不会过度增加蓄电池负担或显著提高油耗。

散热问题：中阶智驾（如J6E芯片）可采用风冷方案；高阶智驾通过新增空调冷却回路解决，成本仅增加200-300元。

动力响应迟滞：纵向动力响应差异与人类驾驶油车体验一致，如“油车加速响应更平顺”，不影响法规要求与安全性。

吴永桥的观点，由博世的技术实力背书，并暗示着智能驾驶技术市场可能比单纯聚焦于电动汽车领域更为广阔。博世作为横跨燃油车和电动车平台的主要供应商，其公开声明燃油车具备升级高阶智能驾驶的能力，旨在鼓励主机厂对该领域的投资和研发，从而扩大其潜在客户群和收入来源。

传统燃油车主机厂的“自我救赎”

一个引人注目的案例是奇瑞汽车发布的“猎鹰智驾”方案。该方案明确覆盖燃油、混动及纯电动车型，并针对燃油车在动力响应、电气架构和能耗散热方面的挑战提出了具体的解决方案。例如，通过算法和导航关联预测驾驶员动作，利用中央数字架构实现低延时通信以解决油车机械结构在控制方面的反应速度问题；通过低功耗系统设计和加快OTA速度解决驻车时的功耗问题；以及通过风冷加辅助散热解决域控制器和大算力元件的散热问题。

豪华汽车品牌也在燃油车高阶智能驾驶领域有所布局。奔驰已在其S级轿车上推出了可选配的L3级自动驾驶系统DRIVE PILOT，允许驾驶员在特定条件下脱手驾驶。这表明在技术层面，燃油车完全可以实现较高水平的自动驾驶能力。奔驰S级燃油车已在德国获得L3级自动驾驶认证并在美国部分州获得商用许可。

燃油车智驾技术生死局：三座大山真能翻过去吗？

尽管吴永桥从技术角度提出了燃油车实现中高阶智驾的可行性，但燃油车的基本架构存在局限性，核心挑战在于动力系统的先天缺陷，导致其方案的技术竞争力存疑。

12V蓄电池功耗问题

吴永桥的分析主要着眼于车辆运行时的功耗情况。

然而，燃油车在静态场景下例如停车时，主要依赖12V蓄电池供电，而其容量通常远小于电动汽车的动力电池。即使智能驾驶系统的瞬时功耗不高，长时间运行（例如特斯拉的“哨兵模式”）仍然会对燃油车的蓄电池造成显著负担，可能导致电量耗尽，影响车辆的正常启动。此外，虽然发电机在车辆运行时可以为智能驾驶系统供电，但频繁启停的发动机会影响供电的稳定性。升级电气系统以提供更稳定和充足的电力是燃油车实现高阶智能驾驶的关键挑战之一。燃油车需要优化电池管理系统，提升发电机效率，以满足智能驾驶系统的电力需求。

散热系统不足问题

吴永桥的观点认为中阶智驾可采用风冷方案；高阶智驾通过新增空调冷却回路解决，成本增加有限。

吴永桥提出方案在技术上具有可行性。然而高阶智能驾驶系统通常需要高性能计算芯片，例如英伟达的OrinX，其功耗较高，散热需求也更大，主动散热是更可靠的保障。虽然被动散热的芯片（如地平线J6E/M）功耗较低，更适合燃油车搭载，但算力可能无法完全满足最高级别自动驾驶的需求。

新能源车原生水冷系统无需改造，燃油车通常没有专门的低温冷却系统，需“打补丁”式升级，技术路径落后。新增冷却回路可能会对整车的布置和安装带来新的挑战。

而高阶智驾对散热的要求很高，这是一个重要的挑战。

动力响应迟滞问题

吴永桥认为纵向动力响应差异与人类驾驶油车体验一致，如“油车加速响应更平顺”，不影响法规要求与安全性。

智能驾驶系统对车辆的反应速度要求达到毫秒级，以应对快速变化的路况。燃油车由于其复杂的机械结构，从驾驶员操作到车辆实际响应存在一定的延迟，这对于需要精确控制的自动驾驶系统来说可能是一个潜在的风险。

传统燃油车的电子系统就像是分封制的诸侯国。一台主流B级燃油车竟藏着85个独立控制模块。当智能驾驶系统需要协调操控时，就像同时拨打85部电话下达命令：

数据通过慢速CAN总线（500kb/s）传输

处理一条变道指令需协调15个控制器

数据延时可长达200ms

引用一位线控底盘公司CTO的观点，认为电机是自动驾驶所需的精准控制的最佳载体，因为内燃机的控制和输出之间存在非线性关系，需要大量的标定工作。提到，电动车的电机可以在毫秒级响应加速或减速指令，而内燃机与变速箱的动力响应延迟会影响实时控制。认为燃油车需要缩短从驾驶员操作到车辆实际响应的时间延迟，以匹配智能驾驶系统的需求，可能需要改进动力传动系统，采用更先进的控制技术。提出通过优化算法，使智驾系统更好地与燃油车的机械结构相匹配，弥补发动机迟滞等先天不足。

研发中心之外的困局

供应链整合的挑战

燃油车企业在推进高端智能驾驶的过程中，需要与众多技术供应商合作。核心技术供应商包括博世，大陆集团，Mobileye ，英伟达，高通，华为，地平线，Momenta ，Valeo ，采埃孚等。这些公司在传感器、芯片、软件算法、高精度地图、仿真平台等领域拥有领先的技术和产品。

技术供应商与燃油车企业的合作模式主要包括技术授权、零部件供应、联合研发、以及提供全栈式解决方案等。高通的Snapdragon Ride平台、Mobileye的EyeQ系列芯片和软件栈、英伟达的DRIVE平台、以及华为、博世等提供的软硬件一体化方案，都旨在缩短传统汽车制造商的上市时间。然而一些智能驾驶技术供应商对与燃油车企业合作持谨慎态度，认为投入回报低，其思维保守且功能开发困难。供应链的协同也是燃油车实现智驾突破的关键环节，需要燃油车企业与供应商建立更加紧密的合作关系，共同研发和生产智驾相关零部件。此外，燃油车在智能化方面存在的固有技术短板，如系统反应时间长、冗余不足以及电气架构的差异，也给技术供应商的集成和开发带来了挑战。

成本和回报因素

从成本角度来看，燃油车发展智能化可能面临更高的投入。虽然智驾组件本身的成本可能与电动车相当，但燃油车可能需要额外的电气系统升级和更复杂的散热解决方案，尤其是在追求高阶自动驾驶时。将复杂的传感器、计算平台和软件系统集成到燃油车上可能需要对现有平台进行改造，大幅增加研发和制造成本。这个是否能在量产化后取得可观的回报还无法预估。

相比之下，电动车通常拥有更适合智能驾驶的电气架构，可以更方便地集成高功率计算平台。

买单的用户群体

燃油车和电动车的用户群体在需求和偏好上存在一定的差异。燃油车在续航能力和加油便捷性方面仍保持领先，尤其适合长途旅行。而电动车用户，如体验了两年的车主所述，更看重智能且静谧的驾驶体验，智能座舱使用以及较低的使用成本和免摇号、不限行等优势。随着智能驾驶技术的普及，越来越多的消费者，也开始对职能驾驶功能表现出浓厚的兴趣，尤其是在高端车型领域。而电动汽车，天生和智能驾驶体验相匹配，在90后00后群体中，几乎是智能化的代名词。燃油车在这一群体，几乎是难以用智能驾驶这一卖点打动年轻的消费者。

燃油车和电动汽车在智能驾驶方面的全面比较

特性	燃油车	电动汽车	对智能驾驶的影响
电力系统	主要依赖 12V 蓄电池和发电机，电池容量有限	高电压、大容量动力电池系统	电动汽车能为高功耗智能驾驶系统提供更充足、稳定的电力，支持更多高级功能（如长时间传感器运行），而燃油车可能受限。
软件架构	通常为分布式或域控制，OTA 能力可能较弱	更倾向于集中式或区域控制，软件驱动，OTA 能力强	电动汽车的软件架构更易于集成复杂的智能驾驶软件和进行持续的OTA升级，燃油车可能需要进行更多改造。
动力响应	机械结构复杂，动力响应存在一定延迟	电机直接驱动，动力响应迅速	电动汽车在动力控制的精确性和响应速度方面更具优势，这对于需要快速决策和控制的自动驾驶系统至关重要。
重量分布	发动机通常位于车头，可能影响车辆平衡性	电池包通常位于底盘中部，有助于优化车辆重量分布	良好的重量分布有助于提升车辆的操控性和稳定性，对自动驾驶系统的性能和安全性有积极影响。
能源效率	能量转化效率较低，能量损耗较大	能量转化效率高，能量损耗较小，且具备能量回收功能（再生制动）	电动汽车更高的能源效率意味着智能驾驶系统消耗的电力对续航里程的影响可能小于燃油车智能驾驶系统对油耗的影响。再生制动也有助于提高能源利用率。
静谧性	运行噪音和振动较大	运行噪音和振动较小	更安静的环境有助于提升智能驾驶系统的传感器性能（如麦克风阵列），并为乘客提供更舒适的乘坐体验。
维护成本	零部件较多，维护项目相对复杂	零部件较少，维护项目相对简单	长期来看，电动汽车可能具有更低的维护成本，这对于自动驾驶车队的运营具有经济性优势。
环保与可持续性	产生尾气排放，依赖化石燃料	零尾气排放，可使用可再生能源	虽然与智能驾驶本身关联不大，但符合未来交通发展趋势，可能影响消费者对不同类型智能驾驶汽车的接受度。