AI Car动力智能化白皮书

中国汽车工程学会 国汽战略院研究团队支持单位吉利汽车研究院联名单位发布时间2026年10月29日 AI Car（汽车智能体）是下一代智能空间的核心载体与智慧出行的生态节点，以“专业可靠的司机 + 聪明温暖的伙伴”为双角色定位，以“自主性、交互性、适应性”为关键特征，本质是由多个子智能体有机融合的超级智能体，通过多域智能（智驾、座舱、底盘、动力）融合，实现从“功能集成”到“智能协同”跨越，打通物理世界与数字世界，并逐步深化记忆、推理、主动进化的类生命体特质，最终成为深度嵌入用户生活全场景的智能生态核心枢纽AI 将实现对汽车的全面赋能，推动汽车成为具身智能体（AI Car）2汽车智能体将扮演“司机 + 伙伴”两个核心角色特性交互性能够与人类、其他智能体、交通参与者进行交流合作自主性能够在没有人类干预的情况下，自主决策并执行指令适应性通过不断学习和积累经验，自主优化决策和行动策略自然对话第三生活空间场景预判主动陪伴情感感知主动健康管理沉浸式体验车家互联汽车智能体（AI Car）司机伙伴交互性自主性适应性智能驾驶智能座舱智能底盘智能动力......记忆能力 推理能力 预测能力......产品畅想AI Car 的本质是由多个子智能体有机融合的超级智能体本质驾驶世界模型VLA数据闭环算力优化座舱多模态底盘动力超拟人交互生态互联端云协同融合中枢控制大脑自适应自学习动态响应自主决策车能路云实时感知AI Car 需同步应对兼具多目标性、高动态性与高复杂性的任务，单一智能体难以胜任，因此在 AI 对各域分别实现深度赋能的背景下，AI Car 将进化为由多域子智能体有机协同、深度融合而成的超级智能体，以此突破单一智能体的能力边界，满足复杂出行场景下的多元需求动力智能体的关键作用：基本保障+跨域协同+生态融合3AI Car车能融合生态驾驶域智能化座舱域智能化底盘域智能化动力域智能化生态融合跨域协同域内智能01 为整车智能化体验提供“底层确定性”动力域是整车最具物理约束的系统动力域的稳定性、响应性和预测能力是 AI 决策可信度的重要基础02 支撑跨域智能协同与底盘域、驾驶域协同，实现高阶智能驾驶下的动力与能量控制与座舱域协同，提供人车交互服务，实现驾驶风格与能量策略个性化与云端协同，实现能量、健康与安全的全局优化03 连接车辆与能源生态动力域是车与充电设施、电网、家庭/城市能源系统交互的物理接口，是 AI Car 融入“车能路云”体系的核心入口动力智能体的整体定位不再只是“完成驱制动”，而是以最优方式提供节能、安全、舒适、便捷的能量与动力服务关键作用AI 推动动力智能化转型的代际里程碑4生态节点车能融合生态优化节点车桩网云协同执行单元车云互联能源角色（价值定位层）全感生态（生态交互层）全系统自治协同自进化整车跨域协同全局优化域内优化规则+预测优化跨域融合（系统协同层）控制模式（算法决策层）实时数字孪生云端闭环优化数据上云数据能力（数据驱动层）能源操作系统SOA服务平台化域集中架构数字底座（架构基础层）1.0控制智能化2.0系统智能化3.0能源自主化智能动力 动力智能化可划分为三个发展阶段：1.0控制智能化阶段、2.0系统智能化阶段和3.0能源自主化阶段 1.0阶段以动力域内部优化为核心，实现控制智能化；2.0阶段以整车跨域协同为核心，实现系统智能化；3.0阶段以全系统自治协同为核心，实现能源自主化里程碑AI Car 动力智能化的“三层两翼”技术架构5 AI Car 动力智能化将以“节能与安全”和“舒适与便捷”为核心目标，形成三层技术架构：第一层是智能底座与架构支撑层，负责构建可学习、可仿真、可协同的智能能力；第二层是跨域融合与全时管控层，负责实现全时安全高效控制；第三层是全感交互与无界生态层，负责连接用户与能源生态 未来，动力域将从电驱、电池或热管理的局部升级，拓展为覆盖“感知-决策-控制-服务-反馈”的闭环体系，使车辆能够感知环境、理解用户、协同能源并优化自身，在全生命周期内创造可靠、高效、轻松的出行体验技术架构智能底座与架构支撑全感交互与无界生态构建算力架构支撑构建数字孪生寻优构建智能体群决策构建车桩网云协同智能算法与芯片数字孪生平台高性能计算平台数据中台云平台提供全链用能服务实现能源互动价值打通数据驱动生态智能家居用户服务智慧城市出行生活服务商业与服务生态数据驱动能源服务智能手机充电服务车能融合生态云端全时监控跨域融合与全时管控实现融合运动控制实现全域能量管理管控三电健康状态动力域发动机、变速器电机、电池、电控底盘域转向系统、制动系统、悬架系统、轮胎执行融合控制第一层：智能底座与架构支撑——能力基石1. 构建算力架构支撑：大算力芯片、集中式电子电气架构与端云协同计算将为应用开发提供核心基座2. 构建数字孪生寻优：数字孪生模型能够实时高精度模拟多物理域状态，实现动力、能耗等最优控制3. 构建智能体群决策：原子服务库、智能体群及端云协同架构将推动软件体系向自主决策进化4. 构建车桩网云协同：车、桩、网、云将实现深度融合，形成智慧能源协同调度平台第二层：跨域融合与全时管控——核心执行5. 实现融合运动控制：动力域与底盘域实现深度融合，并共同构成 AI Car 运动操控系统6. 实现全域能量管理：全域感知与协同决策将推动实现能量流整车级智慧管理7. 管控三电健康状态：AI模型与数字孪生平台将对三电系统进行预测性智能运维第三层：全感交互与无界生态——价值延伸8. 提供全链用能服务：动力域将基于场景理解主动提供个性化全链用能服务9. 实现能源互动价值：动力域将升级为能源价值平台，形成开放共享的智慧能源生态10.打通数据驱动生态：数字化将打通车辆全生命周期数据，提供跨生态后市场服务基于三层技术架构，动力智能化的十项关键趋势判断6 基于 AI Car 动力智能化三层技术架构，重点凝练出十项关键技术趋势：智能底座与架构支撑需夯实算力架构，推进数字孪生寻优、智能体群决策以及车桩网云协同；跨域融合与全时管控需实现融合运动控制、全域能量管理，做好三电健康状态管控；全感交互与无界生态需打造全链用能服务，释放能源互动价值，以数据驱动能源生态打通技术判断算力架构支撑数字孪生寻优智能体群决策车桩网云协同融合运动控制全域能量管理三电健康状态全链用能服务能源互动价值数据驱动生态关键词关键词关键词基于三层技术架构，动力智能化的十项关键趋势判断7技术判断智能底座与架构支撑构建算力架构支撑构建数字孪生寻优构建智能体群决策构建车桩网云协同1234跨域融合与全时管控实现融合运动控制实现全域能量管理管控三电健康状态567全感交互与无界生态提供全链用能服务实现能源互动价值打通数据驱动生态8910升级车端大算力芯片，为多域融合提供统一算力基础；采用中央集中式架构，实现软硬件高效解耦与协同；完善端云协同，兼顾车载轻量响应与云端海量处理，共同支撑智能汽车统一大脑基于实车工况大数据，通过机器学习训练出能快速描述车辆动力学、热力学等状态的AI数字孪生模型，再结合控制参数寻优模型，实现全行程最优的动力与能耗控制策略，实现从“被动映射”到“主动优化”的跨越搭建原子化服务库（如计算电池健康度、剩余续驶里程估计），支撑车载 AI 应用快速开发、灵活组合部署；依托