新能源汽车智能化技术已成为推动产业升级的关键核心：一方面，它通过数据连接，将能源、动力、环境、人、车、路整合为高效协同的系统，在“用能端”将电能浪费降至最低，在“行驶端”将事故概率降到最小，在“体验端”让出行成为个性化、可成长的服务；另一方面，通过软硬件持续迭代，汽车从“一次性交付的机械产品”被重塑为“全生命周期可进化的移动智能终端”，既为车企开启后续收费、生态运营的新增长路径，也为社会提供了一条以电动化为基础、智能化为放大器，同步实现能源清洁化、交通高效化、出行人本化的可持续发展路线[1]。简言之，智能化不仅涉及技术升级，更决定了新能源汽车能否真正打通商业闭环、最终实现“双碳”目标与人民对美好出行的双重期待。

2.1  能源管理技术

能源管理技术是决定整车效率、电池寿命与驾乘体验的关键。通过动态规划、模糊逻辑与神经网络等智能算法，系统能根据实时路况、电池状态和驾驶习惯，在线优化电机与电池的功率分配，既延长了续驶里程，又提供了个性化的用能服务。同时，制动能量回收和废热回收技术有效提升了能源利用效率，高精度的电池管理系统则确保了电 池的安全与长寿命。

2.2  自动驾驶技术

自动驾驶技术正从辅助驾驶向自主决策阶段快速演进。以特斯拉、小鹏为代表的头部车企，通过融合激光雷达、毫米波雷达与视觉摄像头，显著提升了车辆的环境识别能力[2]。软件算法方面，基于鸟瞰图感知模型（BEV）和Transformer算法架构，L3级系统在城区道路的适用场景覆盖率已突破99%。然而，高精度部件的成本和技术门槛仍是大规模应用的障碍。目前，L2级自动跟车、车道居中功能已广泛普及，而L3级系统则能在特定场景下实 现脱手驾驶。

2.3  用户交互技术

用户交互技术对于提升驾驶安全性、舒适性和便捷性至关重要。人机交互技术通过语音识别、手势识别、人脸识别等先进手段，实现了新能源汽车与驾驶员的自然交互，提供了个性化的辅助驾驶服务。信息显示技术则通过高清液晶显示屏、投影仪或增强现实技术，将车辆状态、驾驶辅助信息和导航信息以直观、易理解的方式展示给驾驶员，减少了视线转移，提高了驾驶安全性。

3.1  技术的创新

技术创新是新能源汽车智能化发展的核心动力。人工智能、5G通信、大数据等技术的迅猛发展，正推动车辆从“机械工具”向“智能终端”转型[3]。在智能驾驶领域， AI算法经海量路况数据训练，已可识别暴雨模糊车道线、夜间逆光行人轮廓等复杂场景，部分车企自动驾驶误判率较2022年下降67%[4]。充电技术瓶颈亦逐步被突破：新一代智能充电桩能实时分析电池健康状况，动态调整充电功率，使快充效率提升30%，且电池过充风险控制在0.02%以下。当前技术升级有两大显著特征：（1）车载传感器精度与算法泛化能力实现同步提升，如激光雷达分辨率从128线升级至256线，BEV+Transformer模型可完成跨摄像头视角的三维空间重建；（2）车-路-云实现深度融合，5G网络支持车辆实时获取前方2公里内的道路动态（如塌方预警），云端交通大脑能协调区域车流，某试点城市早高峰通行延误降低22%。

3.2  跨界的融合

新能源汽车智能化技术的发展并非仅局限于汽车产业内部，而是与多个领域深度交织，催生跨行业协同效应。新能源汽车与智慧城市概念互为支撑，依托智能车联网技术，车辆可实时获取城市交通、天气等数据，为驾驶者提供更智能的出行服务。其还与能源互联网领域深度融合，借助智能充电技术与可再生能源的联动，促进绿色能源高效利用。这种行业间的协同创新既为新能源汽车拓展了更多发展空间，也为社会可持续发展注入了新动能。

3.3  场景的落地

当前的智能新能源汽车已不再是传统意义上的孤立交通工具，而是融入城市“感知—决策—执行”大网的协同智能节点。车联网系统让每辆车都能实时读取红绿灯倒计时、拥堵路段、突发事故等信息；早高峰时段，座驾会主动推送路径优化建议，背后是信号灯、气象卫星与百万辆车的实时对话。能源互联网侧，智能充电桩已承担起分布式电力调度角色，当光伏电站出力激增，场站自动上调充电功率；阴雨天气则切换至储能电池供电，上海某科技园区凭此把光伏利用率提升27%，年省标准煤约400t。部分示范站更进一步，让电动车在低谷储电、高峰返售，化身移动“电力银行”[5]。

当单车再向前一步，接入“车—桩—网”协同平台（图1），能源管理便从“单车最优”跃升为“系统最优”。平台级EMS统一调度光伏、储能、超充与V2G资源。光—储—充—放闭环让电能在时间与空间上多次“搬运”，实测综合用电成本下降约一成，电池循环寿命同步延长约一成。上海嘉定、深圳福田、合肥滨湖等首批示范站已开通该模式，成为“双碳”场景下交通与能源深度融合的鲜活注脚。

4.1  关键技术的创新及未来趋势预测

新能源汽车自动驾驶技术在传感器配置与算法架构上持续创新：2021~2023年，激光雷达前装率从3.2%快速提升至18.7%，800万像素摄像头装车率已达40%；BEV+Transformer 架构将目标漏检率降至0.8%，小米SU7搭载1颗禾赛AT128激光雷达、5个毫米波雷达，结合20亿公里路测数据，在上海内环实现0.3次/百公里接管率及99.2%代客泊车成功率。下一步，多光谱传感器、舱驾一体千TOPS芯片及L3法规松绑将同步落地，推动城区高阶智驾从“可用”向“普及”升级。在未来，车联网将向通信、传感和计算一体化的方向发展，通信数据的安全性研究也在不断加强，中国科技大学已经开始进行量子密码的实验研究，利用量子密钥分发技术抵御黑客的入侵。并建立面向全域的“数字孪生”模型。

特斯拉已经完成了光、储、充一体化的规划，并与之相匹配的储能装置，可有效降低对电网的依赖性；华为车载系统采用600 kW液冷-超充技术，5分钟可达到300km/h，极大地减少了用户的充电时间[6]。在今后的研究中，智能充电技术还会不断地进行创新，利用人工智能和用户的使用习惯对充电计划进行优化，从而减少充电费用。

4.2  新能源汽车智能化技术的发展趋势

目前，国内外关于新能源汽车智能发展的研究，主要集中于技术演化和商业角度，而忽略了其对我国交通产业的作用。本文立足于交通产业的角度，对我国新能源汽车的未来发展进行了展望，以期促进我国新能源汽车与我国经济的协调发展。在交通方面，要促进新能源汽车的智能化发展，还需要强化基础设施的支持。一方面，要重视道路上的智能化改造，到2023年，5G-V2X的路侧设备覆盖率将达到12%，到2025年达到30%。到2023年，智能灯的覆盖范围将达到8%，并在2025年增加到25%；到2023年，高精度地图的覆盖范围将达到350,000km，到2025 年，将达到1百万公里[7]。同时，也需要制定相应的政策措施，以应对智能汽车发展过程中可能出现的各种风险，如：健全L3及以上无人驾驶事故责任认定规则，搭建车载数据安全监管平台，规范道路试验管理体系等[8]。

今后，还需要将重点放在如下几个方面：一是利用新能源汽车的智慧，研发智能接驳车，推动老年人无障碍交通；为乘客提供更方便、无障碍的出行服务，一键呼叫系统。二是推进省级公共服务平台的建设，使我国90%的主要道路都能接入到该平台中，实现道路和车辆之间的实时数据采集和信息交换，为“数字孪生”的交通治理提供支持。三是在救灾情景中运用新能源智能车，采用无人驾驶的物流车辆，实现灾区物资的运送；为保障网络中断情况下的车载网络通讯，搭建应急指挥车联网系统。

新能源汽车智能化技术正以数据为核心驱动力，引领汽车产业向高效协同、安全性与可持续发展的方向迈进。通过能源管理、自动驾驶及用户交互技术的不断创新，不仅提升了车辆性能与用户体验，还促进了与智慧城市、能源互联网的深度融合。未来，随着关键技术的持续突破与基础设施的完善，新能源汽车智能化技术将成为实现交通高效化、能源清洁化及出行人本化的重要力量，推动社会迈向更加绿色、智能的明天。

参考文献

1  李婷.新能源汽车充电技术的智能化发展及其应用[J]. 汽车电器, 2025(06):1-3. 

2   张育武.新能源汽车智能化技术发展路径与前景展望[J]. 大众汽车, 2025(05):4-6. 

3  刘为为.智能化技术在新能源汽车中的应用及优化[J]. 太阳能学报, 2025,46(03):706. 

4   关莹莹.新能源汽车智能化技术发展现状及前景展望[J]. 汽车维修技师, 2025(04):66-67. 

5  钟志坚.新能源汽车智能化发展前景展望[J].太阳能学报, 2024,45(12):689. 

6  罗泽飞,覃元庆.新能源汽车电池智能制造工艺的创新与优化研究[J].储能科学与技术, 2024,13(05):1751-1753. 

7  孟宪民,王韬,孙浩洋.新能源汽车产业高质量发展及其财政支持政策探究[J].地方财政研究, 2023(11):81-89. 

8  廖勇,张炎,汪浩,等.智能网联新能源汽车中的人工智能技术应用综述[J].重庆理工大学学报(自然科学),  2023,37(07):1-15.

（来源：高科技与产业化/李金凤）