社区

2025年5月，土耳其新车市场再次刷新历史纪录，销量同比增长7.4%，中国品牌则成为最亮眼的增长引擎。 比亚迪以2380.8%的同比增幅、5,036辆的月销成绩跃升至市场第十，Seal U车型更跻身畅销榜前四。相较之下，雷诺、大众、福特等传统品牌普遍下滑，市场格局加速重塑。 纯电与混动车型需求显著提升，中国品牌凭借智能化、电动化优势，正在迅速撼动欧洲主流阵营地位。 01  整体市场表现：  传统品牌失速， 新势力迅猛崛起 2025年5月，土耳其新轻型车市场共售出107,730辆，同比增长7.4%，仅次于2023年5月的历史最高纪录。 而2025年前五个月累计销量达到489,366辆，较去年同期增长3.7%，刷新同期历史纪录。 从市场份额来看 ◎ 本月最大赢家是菲亚特，凭借10,846辆的成绩重回榜首，同比增长22.9%，市占率为10.1%，超过其在意大利本土的8.6%。 这得益于其在土耳其本地化生产的Egea系列表现抢眼：Egea轿车和Egea Cross两款车型合计销量超过6,000辆，占据全国新车市场7.1%的份额，成为市场上最受欢迎的车型组合。 ◎ 紧随其后的是雷诺（9,025辆，8.4%市占），虽然仍位居第二，但同比下滑16.8%。 ◎ 大众与福特也分别下降14.4%和9.7%，表现低于市场平均水平。 ◎ 标致、欧宝与雪铁龙表现则较为积极，增幅分别为33.5%、60%和41.9%，显示部分法系品牌正在重新赢得消费者青睐。 ◎ 丰田表现强劲，5月销量增长68.3%，排名第七，超越福特和大众，逐渐巩固其混合动力产品的市场接受度。 ◎ 特斯拉则以1,545辆的成绩排名第二十，年初至今，特斯拉在土耳其累计销售5,085辆，同比增长1134.2%。 在车型排行榜方面 ◎ 雷诺Clio仍以

芝能汽车出品 长城汽车是被很多粉丝跟比亚迪放在一起比较，但从产品布局等角度，我们觉得更合适的参考对比对象是长安汽车。 长城汽车从长城品牌到哈弗、魏牌、欧拉和坦克，围绕SUV进行。长安的品牌其实也不少，长安、欧尚、深蓝、启源和阿维塔，他们在今年5月的表现和为什么有这样的表现我们可以探究一下。 截至2025年5月，长安汽车累计销量为50.77万辆，同比下降2.3%；长城汽车累计销量为24.69万辆，同比下降6.7%。 从2018年至2024年，长安汽车累计销量从81.33万辆增长至132.13万辆，整体呈增长趋势，2023年达到阶段性高点的136.60万辆，2024年略有下降到132.13万台。 而长城汽车则由81.45万辆增长至2021年的100万辆后波动下行，2023年降至74.01万辆，2024年为68.3万台。 由于这两家是没吵过架的，风格上也有差异也有一些相似，我们可以放在一起来看，更容易去看问题的本质。长安汽车近年来销量表现相对稳定，长城则呈现一定程度的下滑趋势，这里有哪些差异，我们可以细致分析一下。 Part 1 长安汽车 截至2025年5月，长安系品牌（包含长安、深蓝、阿维塔、长安启源）累计销量达到50.77万辆，同比下降2.30%。 ◎ 其中，长安主品牌实现销量33.15万辆，同比下滑16.00%，燃油车市场需求减弱、竞争加剧依然是销量承压的主要原因。 ◎ 新能源板块整体实现较快增长，深蓝汽车销量达到8.76万辆，同比大幅增长75.00%，已成为拉动集团新能源销量的核心品牌。 ◎ 阿维塔销量同比暴涨98.10%至3.61万辆，长安启源虽然同比微降7.40%，但仍维持在5.25万辆规模。 从2018年至2025年整体趋势看，长安主品牌在2018-2021年期间经历了显著增长，2022年后进入调整期，销量逐步回落；而新能源品牌自202

芝能智芯出品 高通在2025年AWE USA现场展示的智能眼镜，首次实现了在设备端完全运行的生成式语言模型（SLM），也代表生成式AI技术正逐步脱离对云端的依赖，转而走向边缘计算设备的本地部署。 依托新发布的骁龙 AR1+ Gen 1平台，实现了计算架构和功耗效率的突破，下一代智能眼镜将在轻薄化、交互智能化以及多模态感知能力上迎来飞跃。 我们将从技术路径与系统集成两个角度，探讨智能眼镜设备端AI的发展脉络与挑战。 Part 1   边缘AI推理落地： 骁龙AR1+平台架构与性能剖析 现场演示的核心技术基础是骁龙 AR1+ Gen 1平台，实现了在智能眼镜这一受限形态设备上，运行完整的小型语言模型（以LLaMA 1B为代表）的能力。 这标志着本地生成式AI从理论走向应用，对算力、能效比、热管理和模组集成提出了全新要求。 AR1+ Gen 1芯片在工艺层面采用台积电或三星代工的先进节点（可能是6nm以下），具备多核异构计算架构，包括高性能CPU核心、低功耗AI专用NPU、ISP（图像信号处理器）以及低延迟音频子系统。 相较前代产品，其尺寸缩小了26%，这不仅有助于提升佩戴舒适度，也使得散热更为可控。 ◎ 在能耗方面，AR1+平台结合了动态电源管理与时钟门控机制，能够在推理任务不活跃时关闭部分核心以降低功耗； ◎ 而在运行SLM的高负载阶段，则通过优化AI调度器最大化吞吐量，保持实时响应能力。 系统峰值功耗预计控制在2W以内，这对没有主动散热的眼镜设备至关重要。 在AI推理部分，AR1+集成的NPU可提供数TOPS级别的整型（INT8）计算能力，并支持压缩后的模型如LLaMA 1B在本地运行。 为了适配眼镜终端的内存带宽限制，模型通常经过量化、剪枝、分段执行等前处理优化，以在512MB到1GB的RAM范围内运行。 此外，高通还提供了深度融合的AI S

芝能科技出品 上周吉利正式发布了基于AI场景引擎的动力域智能体——星睿AI云动力2.0，并且把雷神超级电混全面升级为“雷神AI电混2.0”，通过AI技术来把吉利的混动系统升级为“最聪明的电混”。 把AI放在座舱和辅助驾驶，大家是好理解的，而发动机和混动系统，如何打造一个可以理解环境、学习用户、主动决策的智能动力体，就很不是特别容易理解，特别是描述成感知山路的陡峭、判断城市的拥堵、预判你的出发时间，提前准备好最优能量组合——节能的同时不牺牲性能，智能的背后更兼顾安全。 我们借着去小规模交流的机会，来帮大家来问一问。雷神电混 2.0 是如何让油耗降低的？这里面的背后的逻辑、挑战与优势，我们需要花一些时间一起来讨论一下。 01   AI电混的技术内核： 从控制逻辑到感知学习 吉利雷神电混2.0系统，是围绕AI技术作为驱动混动系统核心效率跃迁的主角。 传统混动系统，是依赖固定控制策略，通过不断围绕标准工况和路试结果来实现混动系统在这些标准试卷下的效率。而吉利以大模型为核心，通过云端训练与车端实时协同，构建了一套高度动态化、个性化的能量管理系统。 工作机理可以被视为“车-云-用户”三维闭环下的数据驱动型系统。 在传统混动中，能量管理依赖固定工况策略，面对复杂交通与用户行为模式难以精细适配。 这套AI电混系统，依赖智算中心所支撑的大模型训练平台，将海量用户驾驶行为、环境特征、地理信息与能耗表现数据输入模型进行强化学习，最终形成适应性极强的策略优化网络。 为了更好的理解这个，我们可以根据下面的场景来理解 场景1：城市早晚高峰堵车 在早晚高峰的拥堵路况下，传统混动车型由于频繁启停，在电量不足时会频繁启动发动机，反而导致油耗上升。 通过智能预测和能量管理优化这一过程，利用AI大模型提前判断“你即将进入一个堵车区域”，并据此策略性地保留剩余电量用于拥堵路段使用； 在进入拥堵前的畅通路

芝能汽车出品 除了比亚迪之外，中国汽车市场往上走的市场力量，来自吉利和奇瑞两家企业。 ● 吉利汽车在2018–2022年间销量波动明显，2023年回升至136.41万台，2024年进一步提升至183.38万台，2025年上半年已达86.26万台，同比增幅43.1%，在纯电和插电的产品线更新与技术创新推动下市场竞争力显著增强。 ● 奇瑞汽车自2018年32.26万台起步后，2021–2023年持续稳健增长，2024年跃升至126.16万台，2025年上半年51.12万台且同比增长30.1%。 我们根据两家的终端销量的情况来做一些分解和对比，来看看这两家往上走的趋势的核心支撑是什么。 Part 1 吉利销量趋势解读 从年度趋势来看，吉利的变化来自银河，从2023年-2025年，吉利集团在新能源汽车上迎来了大发展。 在去年集团整合以后，现在的品牌战略是很清晰的，2025年1-5月的数据来看，在总销量86.25万台里面，银河占了35万台超过了吉利品牌的32.8万台，领克（10.37万台）+极氪（6.84万台）合在一起17.2万台。 ● 吉利 吉利品牌累计销量32.79万辆，同比增长1.1%，表现略高于去年同期，但增长动力主要集中在少数车型，主力车型表现分化明显： ◎ 星越L持续走强，累计销量9.25万辆，同比增长33.4%，成为吉利品牌最大增长引擎。 ◎ 帝豪系列依然维持5万辆以上的销量规模，但同比下降7.8% ◎ 缤越表现亮眼，增长33.5% ◎ 博越L与老款博越双双下滑，分别下降12.8%和13.8%，部分小众或老款车型（如缤瑞、豪越、远景系列）销量大幅下滑，退出市场趋势明显。 ● 银河 银河品牌累计销量34.92万辆，同比增长264.4%，成为吉利集团最强增长点。 ◎ 星愿5个月销售15

2025年5月，俄罗斯乘用车市场持续承压，同比下滑超28%。 尽管整体需求疲软，但中国品牌在俄市的渗透率却不断提升，部分企业甚至创下历史市占率纪录。其中，来自中白合资的品牌表现坚挺，奇瑞系多品牌战略延续增长动能，而捷途更是在整体走弱的市场中逆势增长，显示出中国品牌在俄罗斯市场日益增强的竞争力。 01  俄罗斯乘用车市场概况：   传统本土品牌疲软， 中国品牌集体发力 2025年5月，俄罗斯轻型车市场延续下行趋势，单月销量为91,218辆，同比下降28.3%。 今年前五个月累计销量为440,259辆，年减幅达26%。这反映出俄国市场整体消费信心疲弱，同时也揭示出品牌间分化愈发明显的格局。 本土品牌拉达依旧保持市场第一，但销量大幅下滑至25,552辆，同比暴跌36.2%，市场份额从去年同期的接近三成缩至28%。 尽管旗下Granta与Vesta依旧包揽销量榜前两名，但跌幅明显，尤其Vesta同比锐减逾五成。 老牌车型Niva Legend则逆势升至第五名，创下过去一年以来的最佳排名，显示出在新车供给受限下，部分消费者回流至经典、易维护的产品。 中国品牌整体表现不俗。 ◎ 其中哈弗以10,623辆的成绩稳居第二，占比11.6%；奇瑞紧随其后，销量为9,780辆，市占率10.7%。这两家企业尽管同比也有双位数下滑，但跌幅显著低于市场平均水平，显示其在品牌力和渠道覆盖方面依然具有强劲支撑。 ◎ 吉利与长安虽然依旧排名前五，但跌幅较大，分别下降38.7%与43.5%。尤其是长安，其曾借助CS55 Plus等车型在2024年强势突围，如今在竞争白热化之下逐步回归平稳。 ◎ 来自白俄罗斯本地组装的合资品牌Belgee以微涨0.4%的成绩实现逆势增长，市占率达到4%，创下历史新高。另一匹黑马捷途则以同比增长8.3%的态势首次突破3.7%份额，

芝能智芯出品 汽车行业加速迈向智能化与电动化，车载半导体系统日益复杂，带来了对芯片质量、可靠性与测试方法的全新挑战。 尤其是在先进制程节点的应用背景下，零缺陷率（DPPM）成为不可动摇的质量目标，而如何在确保质量的同时控制测试成本，成为芯片设计与制造企业亟需应对的难题。 辅助驾驶系统发展、虚拟测试兴起、系统内自测试技术（BiST）的应用以及更先进故障模型的引入，在全新工艺节点背景下，汽车芯片测试领域所面临的多维困境与解决路径。 Part 1   先进节点加速应用 带来的质量与成本双重压力 汽车电子架构正经历着深刻变革。曾经依赖成熟制程和较长开发周期（5至7年）的车用芯片，如今被迫迅速适应来自高级驾驶辅助系统（辅助驾驶）、中央计算单元以及软件定义汽车（SDV）等需求的变化。 5纳米甚至更先进的制程节点已进入汽车领域，不仅提升了计算性能与功耗效率，还让电子控制系统具备了处理更海量传感器数据的能力。 然而，正是这一工艺的跃迁，使芯片测试设计、故障模型更新、现场自检机制等环节面临前所未有的挑战。 传统内燃机汽车所用半导体组件不过数百个，而电动与智能化车型这一数字已提升至5000个以上。 芯片数量的增加叠加先进工艺带来的变异性和缺陷敏感性，使得单颗芯片的质量门槛不得不随之抬高。零DPPM成为业界普遍追求的目标，哪怕单颗芯片缺陷都可能威胁整车安全，甚至人身生命。 为此，设计团队不得不在更严格的失效覆盖率、更复杂的测试方法、更苛刻的三温测试（-40℃、105℃、175℃）和更长生命周期（15年/10万小时）等要求下寻找平衡。 生产环节则必须在测试覆盖率与成本控制间权衡。来自辅助驾驶与SDV的需求，驱动芯片朝着更小、更先进节点迈进，却也意味着测试时间增长、复杂度增加、成本水涨船高。 在利润压力不减背景下，这种矛盾愈加尖锐。尤其对采用多芯片封装（MCM）的SoC产品而言，每颗小芯片

芝能汽车出品 汽车终端销量周度报告，我们会分成两个版本，周三发布销量快报，涵盖主要的企业；周末的深度报告会围绕集团和车型分别去展开。 第23周整体如下所示：比亚迪集团 61,480 辆、大众集团 38,730 辆、吉利控股集团 33,790 辆、广汽集团 24,010 辆、丰田集团 22,140 辆、长安汽车 20,000 辆、奇瑞控股 19,390 辆、上汽集团（自主板块） 14,660 辆、长城汽车 11,260 辆、鸿蒙智行 10,970 辆。 Part 1 集团销量分析 ● 比亚迪集团： ◎ 比亚迪：5.47 万； ◎ 方程豹：0.45 万； ◎ 腾势：0.23 万 。 ● 吉利集团 ◎ 吉利汽车：2.33 万，吉利银河：0.71 万 ； ◎ 领克：0.43 万 和极氪：0.32 万； 目前整体吉利的销量是比较高的。 ● 奇瑞 奇瑞的两个主力品牌 ◎ 奇瑞：0.99 万（燃油车）； ◎ 捷途：0.59 万。 然后新能源部分包括 ◎ 奇瑞新能源：0.11 万 ； ◎ iCAR：0.12 万； ◎ 星途：0.12 万。 ● 长城汽车 长城汽车的坦克品牌是比较稳定，魏牌也比较有起色。 ◎ 哈弗：0.59 万，欧拉：0.05 万； ◎ 坦克：0.34 万，魏牌：0.15 万 。 ● 上汽、长安、东风、广汽等几个主要的国企的情况如下 上汽的自主这块 ◎ 上汽通用五菱：0.96 万，宝骏汽车0.08万台； ◎ 上汽荣威：0.21 万，加上MG一共加起来0.3万台； ◎ 智己汽车：0.13 万。 ● 外资的集团包括大众、丰田、奔驰和宝马 ● 鸿蒙智行 P

芝能智芯出品 在AI加速芯片市场竞争日益激烈的背景下，AMD正式发布了Instinct MI350系列加速器，包括MI350X和MI355X两款型号，试图在性能、系统扩展性与成本控制方面对标甚至超越NVIDIA最新的Blackwell架构产品。 相较于此前的MI300系列，MI350不仅在架构层面进行了迭代，更明确了其面向AI训练和推理的市场定位。 结合发布会信息，对MI350系列的技术规格、性能表现及其背后的系统设计理念进行分析，探讨AMD在AI算力领域所走出的具有现实意义的路径。 Part 1   从“追赶”到“匹敌”： MI350系列的演进方向 在Instinct MI300系列成功打入HPC与AI市场后，AMD此次推出的MI350系列显然不再满足于作为“替代者”的角色，而是主动寻求与行业领头羊NVIDIA展开正面竞争。 MI350系列包括风冷版本MI350X与液冷高性能版本MI355X，两者均采用先进的3nm工艺，并配备288GB HBM3E高带宽内存，延续了AMD一贯的高规格堆料思路。 MI355X作为旗舰型号，其功耗达到了1400W，搭配液冷系统，明显面向高密度计算环境。 在实际性能对比中，AMD选择以MI300X为对照基准，展示MI355X在主流大模型（如DeepSeek R1、Llama 3 70B与Llama 4 Maverick）推理任务中的3倍以上性能提升。这种跨代式跃迁显示出架构层面确有实质优化。 而在与NVIDIA Blackwell平台的对比中，AMD虽尚未完全掌控市场话语权，但凭借相似的计算性能、更大的显存配置与较低的预期成本，在特定客户需求下确实具备一定的竞争力，AMD此次强调的不仅仅是单卡性能，而是整体系统架构的优化与机架规模的部署能力。 MI350系列在规格设计上兼容UBB 8 GPU模块，意味着其可无缝集成至现有的高性能AI计

芝能科技出品 在2025年SNEC国际太阳能光伏与智慧能源展上，蜂巢能源发布了其下一代FlexPod积木式储能系统。 基于短刀叠片电芯和模块化理念打造的储能产品，在系统集成和热管理方面实现突破，提升了运输效率、运维便利性和整体安全水平，这个挺有趣的。在展台上也是和蜂巢能源的。 01   从电芯到系统： 结构创新驱动储能产品形态变革 蜂巢能源的FlexPod积木式储能系统，在其短刀电芯技术持续迭代的基础上，面向大规模储能应用场景推出的一次系统性突破。 产品围绕“叠片电芯+模块化结构”的基本设计路径展开优化，在标准20尺集装箱占地面积内实现9MWh的储能容量，密度提升显著，而且提供12MWh、15MWh乃至18MWh的灵活拓展路径，具备高度适配性。 FlexPod的模块化结构，也有效破解了传统大容量储能系统“运输难、安装慢、成本高”的老问题。 其整机一拖三布局设计，将三个3MWh电池模组置于底座之上，底座支持9MWh的电源接口，具备现场即插即用能力。 相比传统方案，占地面积减少20%，运输成本节省13%，尤其适合海外长距离部署的需求。这套系统核心在于将短刀电芯结构的优势延伸至整个系统设计层面。 其上下叠式分舱架构以及CTR设计使系统结构强度提升30%，而系统零部件数量则减少了36%，大幅简化了装配和维护流程。 02   蜂巢能源的不同方案 ● 浸没式结构和火电分离储能Pack 面对日益复杂的储能应用场景，尤其是在数据中心、通信基站等高可靠性场所，温控能力和安全冗余成为评价系统水平的重要因素。 蜂巢开发了基于浸没式结构的新型储能系统在近期首次公开展示，设计理念来源于高端汽车动力电池的Pack开发，通过将电芯及其电气连接件全部置于阻燃、绝缘液体中，以实现近乎均衡的热管理与强化的安全性能。 这类液体的应用方式类似于传统变压器油冷系统，核心在于温差控制——