2025年3月18日，奇瑞汽车在智能化战略发布会上喊出了“油电同智 全球同行”的口号。在初次听说“油电同智”这个概念时，智驾最前沿是非常惊讶的，因为在汽车智能化的进程中，传统燃油车是远落后于新能源汽车的，并非传统燃油车不想智能化，而是新能源汽车在智能化上拥有太多的先天优势。今天就带大家分析下为何传统燃油车很难智能化。
回顾自动驾驶技术的发展过程，可以发现自动驾驶系统离不开传感器融合、实时算法决策、高性能计算平台以及车辆总体控制系统等诸多领域，这些技术的实现对车辆底盘及整车电子架构都有极高要求。新能源汽车由于在设计阶段便融入了大量智能网联系统和电控架构，无论在电子系统的分布、供电系统的整合，还是在计算中心的布置上，都比传统燃油车更具前瞻性，因此新能源汽车也成为自动驾驶技术落地的主要载体。
从整车架构方面讨论
从整车架构上来看，新能源汽车作为以电驱动为核心的产品，其整车电子架构是“从零开始”设计的。相较传统燃油车需要兼顾内燃机与机械传动系统，在增加车载电子系统时要先解决很多的历史遗留问题，新能源汽车的智能化更为方便。
燃油车在早期设计时更多关注动力传动、燃油供给、排放控制等领域，对于后续搭载大规模传感器、激光雷达、摄像头等智能化设备未做充分的预留空间。而新能源汽车一开始就将整车电子系统、CAN总线、电控子系统等作为主要使用部件，这种“扁平化”和高度集成的架构为自动驾驶系统提供了更为充裕的资源和扩展接口，这也给新能源汽车智能化提供了更加有利的先天条件。
从传感器搭载方面讨论
从传感器集成和数据处理上来看，自动驾驶需要依赖摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器以及超声波传感器等多种感知硬件来实现环境感知、目标识别和动态决策。新能源汽车在整车设计初期便预留了大规模数据传输和处理平台，因此在传感器的安装和调试过程中可以做到更高的集成度。
而传统燃油车在车身结构和供电系统等方面存在一定的自身局限性，这不仅会让传感器难以安装到需要的位置，也可能无法满足传感器所需的电力要求。此外，传统燃油车在运行过程中，发动机也会产生振动，更会发出噪音，长此以往，可能影响敏感传感的感知效果，使得传感器的测量数据出现漂移或误差。因此，在实现自动驾驶高精度环境感知上，新能源汽车凭借电动机的平稳性和整体系统的低噪设计，更适合安装各类传感器模块。
从计算平台方面讨论
自动驾驶车辆不仅需要及时处理来自不同传感器的数据，还要进行复杂的地图匹配、路径规划以及决策控制运算，而这些运算往往需要高性能且低功耗的嵌入式计算平台来支撑。新能源汽车恰与新一代芯片、边缘计算以及人工智能算法同期出现，主机厂在新车设计阶段就会采用专门为自动驾驶量身打造的计算芯片，从而在数据处理速度、能耗管理和散热设计上具有很大的优势。
传统燃油车则在发动机和变速箱等核心技术方面形成了相对成熟的工艺体系，但在新一代计算平台的兼容性及集成设计上存在一定瓶颈，短时间内将现有的传统燃油车辆改造为具备高水平自动驾驶功能的智能化系统需要付出更高的成本和工程风险。
从电源管理与能量利用方面讨论
新能源汽车的设计理念注重整车系统的高集成度和高效能量管理。自动驾驶系统往往需要在行驶过程中长时间持续工作，对于电池与电源系统的稳定性提出了极高要求。
新能源汽车自带的大容量、高性能电池组不仅能够为动力系统提供必要的能源支持，更可以为各类电子设备、计算平台和传感器模块提供稳定的电力保障。传统燃油车主要依赖于发电机及12 V蓄电池，这种系统在额定输出和动态响应方面相比新能源汽车显得较为薄弱。
在进行自动驾驶系统的改造时，燃油车的电源系统需要进行额外的改造以支持高功率电子模块的稳定供电，这在很大程度上增加了改造的复杂度和系统的不稳定性。此外，由于内燃机系统在发动机启动、运行过程中对电能的瞬时需求波动较大，改造后的燃油车在额外负载下容易出现电源供电不足或者电压波动问题，从而影响整体自动驾驶系统的稳定性和安全性。
从整车控制系统来看
自动驾驶技术不仅仅是一个简单的硬件堆砌，而是需要车载网络、分布式控制器与高精度定位系统之间相互协同。新能源汽车在设计时便倾向于采用高度集成的车载通信协议和模块化控制平台，这些系统可以通过统一的管理中心实现信息的共享与调度。如车联网技术（V2X）在新能源汽车中被提前布局，通过车辆与外部环境及其他智能终端的高频次数据交互，提升了自动驾驶系统在不同场景下的响应速度和判断准确性。
传统燃油车在早期设计时更注重机械结构和传统的ECU控制系统，不仅在车载网络的高速数据传输能力上存在一定限制，且在后续增加大量智能传感器和计算节点时，易遭遇系统稳定性、抗干扰能力不足以及实时性要求难以满足等问题。这些缺陷也使得在同样的自动驾驶算法和系统架构设计下，燃油车难以达到新能源汽车那样的整体性能。
从高精地图搭载方面考虑
自动驾驶技术的关键之一在于高精地图与定位系统的构建。这些地图数据通常要求以厘米级甚至毫米级的精度描述道路结构、障碍物、交通标识及周边环境特征，而这对车辆上的高精度GNSS接收器、惯性导航系统（INS）以及传感器数据融合技术提出了苛刻要求。
新能源汽车由于具备较为现代化的数据总线和信息处理能力，能够更好地整合来自多种传感器的数据，从而实现高精度定位和实时地图更新。传统燃油车由于电子架构相对陈旧，难以在短时间内实现与最新传感器、处理单元之间的无缝对接，即便进行二次改装，也难以达到同等精度要求。这在某种程度上限制了传统燃油车在高精度定位与动态路径规划中的应用，同时也使得自动驾驶系统在复杂路况下的鲁棒性降低。
从自动驾驶算法方面考虑
自动驾驶技术中数据处理与决策控制是重中之重。当前自动驾驶算法普遍采用深度学习、强化学习以及多传感器数据融合等方法，这些算法对于计算硬件、数据总线速度和网络延迟等方面都有严格要求。
新能源汽车凭借其全新设计的电子平台，能够以更高的实时性和稳定性支持这些复杂算法的运行，确保车辆在应对突发情况时能迅速做出反应，且电动机的控制逻辑相对简单，通过电压的大小的变化便可直接改变动力输出，这非常有利于速度的控制。
反观燃油车，从架构设计到动力传输系统的改造往往需要对原有控制器进行大规模更换和重构，这不仅增加了系统的不确定性，还可能因为各部件之间的适配性问题引入额外的延迟或者系统断层，此外，燃油车发动机工作时，还经常会出现爆燃、爆振等问题，无法通过某一数据来直接调控，这无疑增加了其智能化的难度。
此外，新能源汽车还具备更完善的软件更新与升级机制，通过OTA（Over-the-Air）技术可以实时将最新的自动驾驶算法推送到整车系统上，而燃油车在这一方面的改造成本相对较高，且在车载网络传输能力、数据安全性以及更新机制上存在诸多局限，这使得燃油车在面对快速迭代的自动驾驶技术时难以做到及时适应与更新。
从工程设计方面考虑
从工程实践角度看，整车平台的设计周期和改造难度也是关键因素。新能源汽车作为近年来新兴的汽车品类，其产品设计理念更趋向于模块化、平台化，并且从一开始就融入了智能化、网联化的元素。厂商在推出新能源汽车时，会同时规划自动驾驶功能，借助硬件选型、软件平台以及车辆电子架构的统一设计，从整体上降低开发风险。
而传统燃油车经过多年的工艺沉淀，形成了成熟的产品体系，但这一体系在很多情况下受到历史遗留设计的限制，使得在后期添加或升级自动驾驶系统时不得不面对庞大、复杂的系统集成问题。大量传统部件与新型电子器件混搭的方案往往难以达到理想的效果，甚至在改造过程中可能出现兼容性问题，引发更多安全隐患。因此，从工程风险与产品生命周期的角度来看，新能源汽车在整车协同、系统优化和安全验证上具有明显优势，也因此成为自动驾驶技术研发与推广的主流平台。
在对比新能源汽车与燃油车在自动驾驶系统集成上的技术难点时，还必须正视各自系统设计、测试验证和生产制造过程中存在的差异。新能源汽车从系统架构、功率管理、车载网络到安全机制等诸多方面的设计均为自动驾驶提供了优质平台，而燃油车由于历史原因，其设计理念和硬件构成并非为高精度智能化应用而优化。改造燃油车不仅需要对现有控制系统做深入修改，还必须解决因为内燃机噪声、振动及电源波动等带来的额外干扰，这使得原本依赖于精准传感与实时决策的自动驾驶系统难以在此环境下发挥最佳性能。在实际道路试验中，由于燃油车的动态响应、系统一体化程度不足，往往难以达到新能源汽车那种从零开始所设计出的最佳系统整合效果。这种差距在数据融合、传感器标定以及冗余设计等关键技术环节尤为明显，直接影响了整车在复杂交通环境中的稳定性与安全性。
写在最后
通过上述分析，不难看出，想要实现“油电同智”并不简单，这涉及技术体系、整车架构、电源系统和数据处理等多个方面。即便是想搭载智驾系统，也主要侧重于传统碰撞安全、ABS制动以及部分主动安全辅助功能，在面对自动驾驶系统所需的高度实时的冗余和容错设计上，还存在设计理念上的差距。面对不断涌现的智驾需求，传统燃油车或许只有找到一个更加中和的技术方案，才能推进“油电同智”。
-- END --
原文标题 : 油电同智？为何传统燃油车很难实现自动驾驶？
2025年3月18日，奇瑞汽车在智能化战略发布会上喊出了“油电同智 全球同行”的口号。在初次听说“油电同智”这个概念时，智驾最前沿是非常惊讶的，因为在汽车智能化的进程中，传统燃油车是远落后于新能源汽车的，并非传统燃油车不想智能化，而是新能源汽车在智能化上拥有太多的先天优势。今天就带大家分析下为何传统燃油车很难智能化。
回顾自动驾驶技术的发展过程，可以发现自动驾驶系统离不开传感器融合、实时算法决策、高性能计算平台以及车辆总体控制系统等诸多领域，这些技术的实现对车辆底盘及整车电子架构都有极高要求。新能源汽车由于在设计阶段便融入了大量智能网联系统和电控架构，无论在电子系统的分布、供电系统的整合，还是在计算中心的布置上，都比传统燃油车更具前瞻性，因此新能源汽车也成为自动驾驶技术落地的主要载体。
从整车架构方面讨论
从整车架构上来看，新能源汽车作为以电驱动为核心的产品，其整车电子架构是“从零开始”设计的。相较传统燃油车需要兼顾内燃机与机械传动系统，在增加车载电子系统时要先解决很多的历史遗留问题，新能源汽车的智能化更为方便。
燃油车在早期设计时更多关注动力传动、燃油供给、排放控制等领域，对于后续搭载大规模传感器、激光雷达、摄像头等智能化设备未做充分的预留空间。而新能源汽车一开始就将整车电子系统、CAN总线、电控子系统等作为主要使用部件，这种“扁平化”和高度集成的架构为自动驾驶系统提供了更为充裕的资源和扩展接口，这也给新能源汽车智能化提供了更加有利的先天条件。
从传感器搭载方面讨论
从传感器集成和数据处理上来看，自动驾驶需要依赖摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器以及超声波传感器等多种感知硬件来实现环境感知、目标识别和动态决策。新能源汽车在整车设计初期便预留了大规模数据传输和处理平台，因此在传感器的安装和调试过程中可以做到更高的集成度。
而传统燃油车在车身结构和供电系统等方面存在一定的自身局限性，这不仅会让传感器难以安装到需要的位置，也可能无法满足传感器所需的电力要求。此外，传统燃油车在运行过程中，发动机也会产生振动，更会发出噪音，长此以往，可能影响敏感传感的感知效果，使得传感器的测量数据出现漂移或误差。因此，在实现自动驾驶高精度环境感知上，新能源汽车凭借电动机的平稳性和整体系统的低噪设计，更适合安装各类传感器模块。
从计算平台方面讨论
自动驾驶车辆不仅需要及时处理来自不同传感器的数据，还要进行复杂的地图匹配、路径规划以及决策控制运算，而这些运算往往需要高性能且低功耗的嵌入式计算平台来支撑。新能源汽车恰与新一代芯片、边缘计算以及人工智能算法同期出现，主机厂在新车设计阶段就会采用专门为自动驾驶量身打造的计算芯片，从而在数据处理速度、能耗管理和散热设计上具有很大的优势。
传统燃油车则在发动机和变速箱等核心技术方面形成了相对成熟的工艺体系，但在新一代计算平台的兼容性及集成设计上存在一定瓶颈，短时间内将现有的传统燃油车辆改造为具备高水平自动驾驶功能的智能化系统需要付出更高的成本和工程风险。
从电源管理与能量利用方面讨论
新能源汽车的设计理念注重整车系统的高集成度和高效能量管理。自动驾驶系统往往需要在行驶过程中长时间持续工作，对于电池与电源系统的稳定性提出了极高要求。
新能源汽车自带的大容量、高性能电池组不仅能够为动力系统提供必要的能源支持，更可以为各类电子设备、计算平台和传感器模块提供稳定的电力保障。传统燃油车主要依赖于发电机及12 V蓄电池，这种系统在额定输出和动态响应方面相比新能源汽车显得较为薄弱。
在进行自动驾驶系统的改造时，燃油车的电源系统需要进行额外的改造以支持高功率电子模块的稳定供电，这在很大程度上增加了改造的复杂度和系统的不稳定性。此外，由于内燃机系统在发动机启动、运行过程中对电能的瞬时需求波动较大，改造后的燃油车在额外负载下容易出现电源供电不足或者电压波动问题，从而影响整体自动驾驶系统的稳定性和安全性。
从整车控制系统来看
自动驾驶技术不仅仅是一个简单的硬件堆砌，而是需要车载网络、分布式控制器与高精度定位系统之间相互协同。新能源汽车在设计时便倾向于采用高度集成的车载通信协议和模块化控制平台，这些系统可以通过统一的管理中心实现信息的共享与调度。如车联网技术（V2X）在新能源汽车中被提前布局，通过车辆与外部环境及其他智能终端的高频次数据交互，提升了自动驾驶系统在不同场景下的响应速度和判断准确性。
传统燃油车在早期设计时更注重机械结构和传统的ECU控制系统，不仅在车载网络的高速数据传输能力上存在一定限制，且在后续增加大量智能传感器和计算节点时，易遭遇系统稳定性、抗干扰能力不足以及实时性要求难以满足等问题。这些缺陷也使得在同样的自动驾驶算法和系统架构设计下，燃油车难以达到新能源汽车那样的整体性能。
从高精地图搭载方面考虑
自动驾驶技术的关键之一在于高精地图与定位系统的构建。这些地图数据通常要求以厘米级甚至毫米级的精度描述道路结构、障碍物、交通标识及周边环境特征，而这对车辆上的高精度GNSS接收器、惯性导航系统（INS）以及传感器数据融合技术提出了苛刻要求。
新能源汽车由于具备较为现代化的数据总线和信息处理能力，能够更好地整合来自多种传感器的数据，从而实现高精度定位和实时地图更新。传统燃油车由于电子架构相对陈旧，难以在短时间内实现与最新传感器、处理单元之间的无缝对接，即便进行二次改装，也难以达到同等精度要求。这在某种程度上限制了传统燃油车在高精度定位与动态路径规划中的应用，同时也使得自动驾驶系统在复杂路况下的鲁棒性降低。
从自动驾驶算法方面考虑
自动驾驶技术中数据处理与决策控制是重中之重。当前自动驾驶算法普遍采用深度学习、强化学习以及多传感器数据融合等方法，这些算法对于计算硬件、数据总线速度和网络延迟等方面都有严格要求。
新能源汽车凭借其全新设计的电子平台，能够以更高的实时性和稳定性支持这些复杂算法的运行，确保车辆在应对突发情况时能迅速做出反应，且电动机的控制逻辑相对简单，通过电压的大小的变化便可直接改变动力输出，这非常有利于速度的控制。
反观燃油车，从架构设计到动力传输系统的改造往往需要对原有控制器进行大规模更换和重构，这不仅增加了系统的不确定性，还可能因为各部件之间的适配性问题引入额外的延迟或者系统断层，此外，燃油车发动机工作时，还经常会出现爆燃、爆振等问题，无法通过某一数据来直接调控，这无疑增加了其智能化的难度。
此外，新能源汽车还具备更完善的软件更新与升级机制，通过OTA（Over-the-Air）技术可以实时将最新的自动驾驶算法推送到整车系统上，而燃油车在这一方面的改造成本相对较高，且在车载网络传输能力、数据安全性以及更新机制上存在诸多局限，这使得燃油车在面对快速迭代的自动驾驶技术时难以做到及时适应与更新。
从工程设计方面考虑
从工程实践角度看，整车平台的设计周期和改造难度也是关键因素。新能源汽车作为近年来新兴的汽车品类，其产品设计理念更趋向于模块化、平台化，并且从一开始就融入了智能化、网联化的元素。厂商在推出新能源汽车时，会同时规划自动驾驶功能，借助硬件选型、软件平台以及车辆电子架构的统一设计，从整体上降低开发风险。
而传统燃油车经过多年的工艺沉淀，形成了成熟的产品体系，但这一体系在很多情况下受到历史遗留设计的限制，使得在后期添加或升级自动驾驶系统时不得不面对庞大、复杂的系统集成问题。大量传统部件与新型电子器件混搭的方案往往难以达到理想的效果，甚至在改造过程中可能出现兼容性问题，引发更多安全隐患。因此，从工程风险与产品生命周期的角度来看，新能源汽车在整车协同、系统优化和安全验证上具有明显优势，也因此成为自动驾驶技术研发与推广的主流平台。
在对比新能源汽车与燃油车在自动驾驶系统集成上的技术难点时，还必须正视各自系统设计、测试验证和生产制造过程中存在的差异。新能源汽车从系统架构、功率管理、车载网络到安全机制等诸多方面的设计均为自动驾驶提供了优质平台，而燃油车由于历史原因，其设计理念和硬件构成并非为高精度智能化应用而优化。改造燃油车不仅需要对现有控制系统做深入修改，还必须解决因为内燃机噪声、振动及电源波动等带来的额外干扰，这使得原本依赖于精准传感与实时决策的自动驾驶系统难以在此环境下发挥最佳性能。在实际道路试验中，由于燃油车的动态响应、系统一体化程度不足，往往难以达到新能源汽车那种从零开始所设计出的最佳系统整合效果。这种差距在数据融合、传感器标定以及冗余设计等关键技术环节尤为明显，直接影响了整车在复杂交通环境中的稳定性与安全性。
写在最后
通过上述分析，不难看出，想要实现“油电同智”并不简单，这涉及技术体系、整车架构、电源系统和数据处理等多个方面。即便是想搭载智驾系统，也主要侧重于传统碰撞安全、ABS制动以及部分主动安全辅助功能，在面对自动驾驶系统所需的高度实时的冗余和容错设计上，还存在设计理念上的差距。面对不断涌现的智驾需求，传统燃油车或许只有找到一个更加中和的技术方案，才能推进“油电同智”。
-- END --
原文标题 : 油电同智？为何传统燃油车很难实现自动驾驶？
