智能驾驶突围战: “智能化”已成为燃油车新卖点?
曾经被嘲讽为老气横秋的燃油车，如今正悄然披上智能化的外衣，试图夺回市场话语权。
十一假期期间，全国多地车展上，消费者惊讶地发现，燃油车已不再是昔日的模样。吉利星越L全新东方曜搭载了Flyme Auto智能车机系统，上汽大众途昂Pro更实现了L2+级智驾。
这些变化背后，是一个被长期忽视的事实：燃油车仍占据中国乘用车市场的一半以上份额。中国汽车工业协会数据显示，今年8月，国内传统燃油乘用车销量达90.2万辆，同比增长13.5%，已连续3个月保持增长。
01 市场逆转：燃油车回暖信号明显
近期，车市出现了一个转折点。燃油车市场连续三个月保持增长，6-8月涨幅分别达9.7%、9.5%和13.5%。这一增长拉动1-8月累计销量回升至714万辆，同比增长1.1%。
在新能源汽车渗透率不断突升的市场中，燃油车的逆势回暖引发行业对动力格局的重新审视。这轮燃油车复苏是多重因素共振的结果，市场理性回归让燃油车的固有优势重新凸显。
政策推动是重要因素之一。2025年以旧换新政策在拉动大量家庭换购需求，燃油车作为传统主力车型受益明显。同时，价格优惠成为燃油车最直接的破局武器。不少车企推出一口价模式，通过全国统一售价、大幅降价吸引消费者。
02 技术破局：攻克物理困局
业内普遍认为，与纯电平台相比，燃油车实现高阶智能驾驶面临四大核心难题：热管理与振动控制、电子电气架构适配、传统机械部件的精准控制，以及成本与商业模式的现实抉择。
燃油车发动机是大热机，振动大且无法方便地采用水冷散热。卓驭科技首席执行官沈劭劼表示，团队必须在有限空间内找到最优的风冷方案，并克服振动对系统稳定性的影响。
传统燃油车的分布式电子电气架构也是一大瓶颈。这种架构导致算力分散、信号传输慢，难以满足智驾系统对高算力与低延时的实时要求。
动力的机械迟滞同样棘手。从控制指令到发动机、变速箱、传动轴的响应链条长，实现平顺精准地控制极具挑战。
03 差异化路径：燃油车的智能解决方案
面对技术瓶颈，燃油车阵营探索出独特的技术路径。轻终端+强云端的算力分配模式成为突破口之一。
华为ADS 3.0的端到端架构通过神经网络的自我进化，将规控模块压缩了70%。而东风日产搭载元戎D-PRO方案的燃油车型，通过车端8TOPS算力+云端大模型补偿的模式，在广东暴雨天气测试中实现了与华为系车型相当的脱手率。
硬件复用则成为降本利器。地平线J6芯片的开放生态战略正在收获意外成果。某合资品牌燃油车型通过复用座舱域控制器的冗余算力，以硬件零增配方式落地高速NOA功能，将智驾系统成本控制在4000元以内。
04 本土化合作：破解智能化难题的关键
面对技术瓶颈，燃油车企业纷纷选择与本土科技公司合作。合资品牌在这场智能化转型中表现尤为积极。
广汽丰田发布的4款2026款全球车型均搭载了华为HiCar 5.0。华为终端云服务负责人表示，华为与广汽丰田从2021年确定合作，2022年启动开发，2023年开始交付8款车型。
上汽奥迪则选择与华为牵手，推动燃油车智能化转型步伐。据华为智能汽车解决方案BU产品营销部部长聂奕介绍，华为乾崑通过与上汽奥迪深度合作，共同破解了燃油车智能化的三大核心挑战。
本土团队主导研发成为关键。保时捷全新一代中国专属车载信息娱乐系统基于中国本土团队主导研发，并与博泰车联等本土伙伴展开深度合作，更贴近中国用户的数字化用车需求。
05 现实挑战：燃油车智能化的天花板
尽管燃油车智能化取得进展，但先天局限性依然存在。岚图汽车CEO卢放曾公开表示：燃油车在系统反应时间、冗余设计等方面存在先天不足，并非智能化最佳载体。
电子电气架构的差距是核心问题。燃油车的分布式电子电气架构与新能源汽车的域控或中央计算相比，数据传输速度与处理能力差距巨大。
散热瓶颈限制了算力进一步提升。燃油车因缺乏原生水冷系统，计算平台的算力受风冷散热能力的天然上限制约。要实现城市NOA所需的更高算力，就必须突破这一限制，其中一个方案是为燃油车专门加装一套水冷系统。
成本与商业模式的抉择同样关键。有业内人士直言，在行业资源聚焦电动化的背景下，为日渐式微的燃油车投入巨资攻克高阶智驾，从商业回报上看并非最优解。
06 未来展望：多元并存成新常态
那么，燃油车的智能化之路将走向何方？同济大学汽车学院教授韩志玉的预判颇具代表性：到2030年，中国市场60%的新车仍需内燃机。
他进一步拆解这一结构：纯电动车将占据40%市场份额，而插混、增程式与非插电混动产品合计占据60%份额，其中增程式与插混渗透率有望突破40%，形成千万辆级市场规模。
混合动力正成为关键过渡形态。插电混动（PHEV）与增程式车型正成为市场折中选择。乘联会8月数据显示，混动车型销量同比增长42%，占新能源汽车销量的38%，成为连接燃油与纯电的重要桥梁。
上汽大众党委书记、总经理陶海龙认为，燃油车难以智能化的说法如今已不成立。随着技术发展，油车也能提供智能座舱、高阶辅助驾驶等功能。
当特斯拉的纯视觉路线与燃油车的多模态融合方案同台竞技，当科技公司的算法与传统车企的工程能力深度融合，智能辅助驾驶的竞争早已超越技术参数的军备竞赛，转而成为不同产业哲学的角逐。
写在最后，正如内燃机历经百年仍在寻找热效率的极限突破，智能驾驶技术的商业化进程，需要的不仅是颠覆性创新，更是对工程本质的深刻理解。
