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芝能汽车出品 英国 11 月新车销量为 151,154 辆，同比下降 1.6%。 动力类型结构方面： ◎ 电动车销量为 39,965 辆，同比增长 3.6%，增速跌至近两年来低点； ◎ 插混增长 14.8%，达到 18,005 辆； ◎ 混动微增 1.3%。 ◎ 汽油车下降 5.9%，柴油继续剧烈萎缩至仅 4.7% 的份额。 英国电动化的推进不再呈现高速扩张，消费者在成本和充电环境上的顾虑重现。 在品牌层面： ◎ 大众以 13,072 辆领先，保持其在英国市场的长期优势。 ◎ 奥迪继续稳居第二。 ◎ 而宝马尽管同比下降明显，但依然位列前三。 ◎ 福特和起亚表现亮眼，稳定进入前五。 ◎ 日产、丰田、现代等品牌普遍下滑，反映其在紧凑型 SUV 与主流家用轿车市场面临更激烈的竞争压力。 ◎ 雷诺本月增长 16.9%，重返前十，是欧洲品牌中的最大亮点。 ◎ 中国品牌比亚迪 4,637 辆，同比激增超过两倍；杰酷以 3,397 辆的成绩继续刷新存在感；欧萌达增长超过一倍；奇瑞首次进入榜单；零跑也在逐步展开销售；极氪首次录得 353 辆的注册量。 在车型方面： ◎ 福特彪马以 3.2% 的份额位居榜首，是本月最大赢家。 ◎ 起亚狮铂拓界维持第二。 ◎ 日产逍客仍保住三甲，但跌幅较大。 ◎ 日产劲客表现强劲升至第四。 ◎ 大众途岳和大众高尔夫均有明显增长。 ◎ 杰酷 7 再次进入前十，表明中国品牌在 SUV 市场的渗透正在形成持续性，而非偶然表现。 2025 年 11 月共有多个中国品牌进入英国市场榜单，包括比亚迪、杰酷、欧萌达、奇瑞、零跑和极氪，形成较为完整的阵营。 ◎ 奇瑞系破了6000台，杰酷取得 3,3

芝能汽车出品 目前欧洲不少国家的汽车销量出来了，中国车企在不少国家的数据都不错。 我想可以这么比较：先把中国车企和特斯拉的销量比较一下，在重点国家的销量再比较一下。 ● 先从北欧说起，特斯拉在这里的表现其实有些两极分化。 比如挪威，特斯拉卖了6211辆，放到丹麦、瑞典、芬兰，特斯拉就没那么强势了——销量分别是534、588、257辆，在芬兰还卖不过部分中国品牌。 中国车企，比亚迪、MG在这里销量规模不大，北欧仍是特斯拉的“基本盘”。 ● 西欧战场英国、西班牙、意大利、法国这几个国家是中国品牌的舞台。 ◎ 英国：特斯拉卖了3772辆不算少，但比亚迪4637辆、MG5682辆、奇瑞更是高达6490辆，在没有关税保护的地方，中国品牌开始逐步超过特斯拉。 ◎ 西班牙：特斯拉卖1523辆，比亚迪2934辆、MG2976辆、奇瑞4177辆（多个品牌）。 ◎ 意大利：特斯拉1281辆，但比亚迪3526辆、MG3636辆，奇瑞2204辆。 中国品牌销量加总，英国、中国车企整体达到17493辆，西班牙达到10691辆，意大利更是11730辆。 ◎ 荷兰、比利时、瑞士这些成熟市场，荷兰中国品牌总销量1678辆，几乎追平特斯拉的1627辆；瑞士、比利时虽然整体规模较小，但MG在瑞士卖了409辆。 ◎ 罗马尼亚、克罗地亚这类新兴市场也不错， 罗马尼亚，比亚迪198辆、MG303辆、奇瑞209辆，中国品牌合计826辆，远超特斯拉的121辆。 小鹏、极氪、领克和零跑也在这些国家卖了不少，如下所示，也比较清楚了，特别是零跑在意大利、英国和西班牙、法国的销量也慢慢起来了。 小结 到月底我们再补齐一下其他欧洲国家，大概可以看看中国电车出海的轨迹，和特斯拉进行一定的参照对比。

蔚来旗下的独资芯片公司（神玑技术），又入股了一家新的合资企业。顶着车企的门户之见，蔚来这是要拆分芯片业务，准备正式向同行开放授权、大力卖芯片了吗？ 是，也不完全是。 ●1:00 蔚来不能单卖芯片，卖的是…… ●2:15 蔚来靠卖芯片能发财吗 ●4:09 竞争激烈，蔚来卖芯片，凭什么 ●4:53 蔚来究竟在下一盘怎样的棋 ———————— 大家有没有看到这条新闻：蔚来旗下的芯片公司，神玑技术最近和另外两家也是智驾零部件供应商成立了一个合资公司，注册资本一个亿。蔚来这是要干什么？ 咱们来拆解一下。蔚来想走的应该是这么一步棋：它把自家“闭门修炼”的芯片技术，从后台推向了前台，准备开放给整个行业了。 ●卖“芯片”，还是卖“方案”？ 传统的芯片公司卖芯片，卖的不是单颗芯片，而是一整套“能用的解决方案”。车企需要的是知道如何把芯片用好。 这时再回看这个合资组合，它的巧妙之处就显现出来了： 蔚来，提供了经过验证的“超级大脑”（神玑芯片） 豪威，提供了顶级的“眼睛”（图像传感器） 爱芯元智，则贡献了在“小算力平台”上积累的宝贵经验和算法 这两家公司补齐了蔚来的短板，所以，这个合资公司的真正目标变得非常清晰：它是要在蔚来神玑芯片的基础上，搭建出一套“开箱即用”的标准化辅助驾驶模组——将传感器、算力芯片和基础软件全部打包。 这样一来，它就能将这套成熟的方案，卖给其他车企，特别是那些希望拥有更多选择权、正在使用英伟达等品牌的中国车企。 再往远了看，这套标准化的硬件模组，其应用边界还能进一步扩展，无论是商用车，还是机器人等新兴市场，都可能成为它的用武之地。 ● 蔚来的神玑芯片，靠不靠谱？蔚来靠卖芯片能发财吗？ 蔚来之所以要投入巨资自研芯片，根源在于“成本”与“自主”这两大痛点。 以前蔚来是下了很大血本，用英伟达芯片四颗Orin，一方面相当贵，现在蔚来自己设计芯片，通过内置高性能ISP和自

芝能智芯出品 之前我们参加了英飞凌的技术交流会，有关毫米波雷达，特别是感知方面的毫米波雷达，我们也梳理一下。 在辅助驾驶领域，英飞凌的产品主要覆盖计算、通信与感知的完整技术体系（ AURIX 系列产品、以太网和感知领域），通过这个讲座也是探讨毫米波雷达的技术发展方向，以及英飞凌在雷达架构上的策略规划。 从高速 NOA、城区 NOA，到如今的端到端大模型、VLA 与世界模型，随着 SoC 计算能力持续提升，自动驾驶系统对感知侧提出了更高要求。 毫米波雷达作为全天候感知的重要传感器，在低光、雨雾、沙尘等场景中具备明显优势，加之激光雷达逐步普及，整个感知系统正在迎来结构性升级。 《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》等新国标的落地，推动了前向雷达能力的提升。 现在大多数车载毫米波雷达仍采用“三发四收”或“四发四收”架构，这种方案通道数有限，输出能力更偏向于辅助视觉、支持基本制动场景。 然而，新国标提出的锥桶识别、隧道协停等场景，对雷达分辨率、探测距离、点云密度提出了全新的要求。 随着安全性的提高，前向雷达正从传统架构加速向“八发八收”升级，并成为中低端辅助驾驶平台中相较激光雷达更具性价比的主流选择。 围绕这一趋势，英飞凌提出了两条技术路线： ◎ 第一条路线：基于 TC45 的雷达边缘架构。  CTRX8188F 射频前端与 AURIX TC4x 系列 MCU 相结合，其中 TC45 专门用于雷达信号处理。这一组合可构建高分辨率的八发八收雷达系统，满足新国标要求，同时降低对 SoC 的算力依赖，更适配中低端智驾平台。 ◎ 第二条路线：面向中央计算的原始数据雷达架构。 车端 SoC 算力的快速提升，雷达信号处理正从以往的边缘 MCU，向 ADCU 集中的中央式架构迁移。雷达端不再进行目标级处理，而是通过高速链路（如 SerDes）将原始数据直接送至 S

芝能科技出品 如果说前段时间Elon Musk马斯克提出的“手机将消失、OS 和 App 终结、设备只剩屏幕与 AI 芯片”的观点，还有有点激进的话。 随着豆包手机的尝试，基于 2025 年正在发生的芯片、架构与边缘 AI 的底层变化，确实推动我们随身携带，花时间最长的智能终端的变化。 这一预言的核心是手机正在被 AI SoC + AI的任务推动变化，终端从“程序执行中心”转向“AI 推理/生成节点”。 传统智能手机架构以 CPU/GPU 为主，操作系统负责提供 API 和 App 管理，App 则以“硬编码逻辑”实现功能。用户与设备的交互，本质是“程序控制”。 马斯克之前说的是颠倒了这一关系：程序消失、OS 退化、AI 前置。 在他的设想中，手机是一个“AI 渲染终端”，屏幕负责显示像素，扬声器负责播放声音，核心计算全部由内置的 AI 芯片完成。用户不需要打开任何 App，甚至不需要知道 App 的存在，只需表达意图，AI 模型就自动生成任务流程、界面、信息和操作。 这个其实有点像理想汽车来做AI眼镜，也是配合手机来进行，把很多的控车的功能通过手机进行，理想汽车OS底层来予以支持。 在这样的架构下，手机是 AI 推理节点；智能不在操作系统了，而在AI模型本身，AI模型的入口来操作这个手机了。 从这个意义上来看，AI 大模型在云端爆发之后，“端侧模型”如果辅助，两者结合会带来很大的变化。 ◎ 第一，NPU 成为真正的主角：苹果的 A18 Pro、三星/高通的旗舰 SoC，NPU 的地位都大幅提升，能执行多模态推理、实时生成内容、运行 10B 级模型，当然由于模型还小，需要和云端模型一起使用，才能慢慢实现“用 AI 替代 App 逻辑”的基础，而且App现在反扑的很猛。 ◎ 从终端的承载能力来看，能加载小模型，也可以通过分段调度、蒸馏、混合精度等方式运行更

芝能智芯出品 我们最近试驾了最新蔚来ES8，感受深刻的是“神玑安全影像”——在中控屏幕中的三摄拼接实现 A 柱补盲和 180° 超广角画面，这个实际画面还带滤镜效果，非常好看，尤其是在山路跑的时候，风景有种大片既视感。 传统的影像系统几乎不会触碰这种“智驾级摄像头多路联合拼接”的复杂工作，因为需要精准同步、标定矩阵、动态畸变控制、算法实时性等等一整套工程体系支撑。 这是一种过去只有辅助驾驶系统让系统了解道路环境情况才会去做的处理，拿来用于提升日常驾驶体验是一方面，如果把这个图像导出来，拍出来的效果比你的手机、Pocket和相机都要好很多。 我们想探讨一下，如何在集成化架构下，用高性能的算力芯片调用摄像头，如何能做出有意思功能? 这里主要有四个功能 ◎ 视野补盲能力（跨域融合架构） Cedar S/Cedar车型支持的神玑安全影像系统可以实时调用Aquila超感系统的800万像素智驾摄像头，使座舱在不同场景下获得更广的可视区间，包括侧向盲区、A柱盲区和内后方视野，通过车上的 11 颗摄像头，包括主前视、侧前视、侧后视、后视及360环视摄像头，覆盖多类驾驶场景。 转向盲点影像 / 外后视镜影像使用侧后视智驾摄像头（800万像素、4K、FOV 120°）。相较物理后视镜，有明显视野提升，裁切后用于盲点显示的FOV约为90°，车辆低速（＜21km/h）且打转向灯时，在HUD或中控屏显示对应侧A柱盲区画面。 解决A柱遮挡带来的转向风险，适合城市慢行、窄路掉头等场景。由800万主摄+两颗800万前向摄像头组合，通过自研拼接算法生成补盲画面。 内后视镜影像（流媒体）采用后视摄像头（800万像素、FOV70°），视野范围明显大于传统内后视镜。即使后备箱堆满物品，也能完整看到后方道路，适用于变道、出匝道或观察后车动态等场景。 ◎ 夜间与特殊场景影像增强（AI超级夜景） 系

芝能汽车出品 澳大利亚11月汽车市场销量同比下降1.8%，销量为99,906辆，年初至今的销量同比增长0.8%，达到1,139,524辆。 澳大利亚如果从进口来看： ◎ 日本增 5.2% 至 29239 辆， ◎ 中国激增 27.8% 至 21485 辆（占比 21.5%）， ◎ 泰国降 9.7% 至 19324 辆， ◎ 韩国增 1.4% 至 12506 辆， ◎ 德国降 5.2% 至 4270 辆。 中国品牌在澳大利亚市场的存在感持续提升。长城、比亚迪、奇瑞和MG 四个核心品牌合计销量达 14,259 辆，占整体市场约 12.2%。 ◎ 比亚迪和奇瑞增长最为明显，实现同比 +144.2% 和 +105.3%， ◎ 长城汽车稳居品牌榜第七， ◎ MG 虽然同比下滑明显，但依然维持在 TOP15 阵列中， ◎ 吉利、Zeekr、Omoda Jaecoo 等新入榜品牌也入选了。 在中国品牌车型的具体表现中 ◎ 除了 Chery Tiggo 4 的快速提升外，BYD 新上市的皮卡 Shark 6 在首月即达到 1,217 辆，进入全国第 19 名，显示出澳大利亚皮卡市场对新能源或混动产品的进一步开放。 ◎ GWM 的 Haval Jolion 同比增长 26.4%，保持稳定热度。 消费结构上： ◎ 澳大利亚私人车销量微降 1.4% 至 46593 辆， ◎ 企业用车降 4.9% 至 35970 辆， ◎ 租赁车增 19.4% 至 7919 辆，扭转上月跌幅， ◎ 政府用车降 10.8% 至 2746 辆。 在动力结构上： ◎ 汽油车降 18.1% 至 35390 辆， ◎ 柴油车降 9.4% 至 27906 辆

芝能汽车出品 2025年中国车企已经很少介绍电子电气架构了，因为确实在中国座舱和辅助驾驶融合以后，很多内容变化太快了。 在IEEE的会议中，宝马的Christoph Gollob介绍了一些欧洲车企的看法。 ◎ 从车企的角度来看，现在做一个连贯架构的难度越来越高，需要考虑的维度越来越多、越来越复杂； ◎ 要保证跨代际的架构稳定，软件全生命周期维护的压力非常大； ◎ 还有全球不同市场变化带来的各种差异和监管，这都使得原来一套架构打全球市场的逻辑发生了改变。 现阶段不光是考虑规模效应和研发均摊，是不同市场对产品迭代的时间周期的差异带来变化。 汽车行业对于企业来说应对的当前趋势主要包括这么几个： ◎ 强化分区化：电源、数据分配、在线功能、音频这些都要归到分区架构里去，要实现真正快速的控制回路分区化是把骨干网升级到千兆以太网。 ◎ 汽车里面的差异化因素：所有连接需具备底层安全性（以 MACsec 为标杆），车辆使用中需要实现快速稳定的 OTA 更新；L2+级辅助驾驶系统（ADAS）和车载信息娱乐系统（IVI）集成到高性能计算平台里面 HPC里面。 从Neue Klasse开始，宝马把MACsec直接做到最底层；对摄像头这类非诊断部件，用后量子密码（PQC）做密钥交换；CAN FD上用SecOC。 ◎ 全球地缘的需求，汽车电子的接口高度标准化、可互操作，随时能换掉单个部件；并且建立全球化的供应链应对生产需求。 “车端与云端AI集成” 这个趋势是我们今年看到的车企明显的变化，将数据汇聚到高功能集成的 AI 平台（ASA-ML + ETH），车端 LLM/VLM 无需后端连接，可用性更高、延迟更低，保障数据隐私，且算法互联性强；云端 LLM/VLM 模型更大、算力更强，结果更优，数据可预处理或通过 IP 直接传输；车端与云端代理可

芝能科技出品 昨天理想汽车发布了 理想AI 眼镜 Livis，这个产品等于眼镜+扬声器+摄像头+蓝牙连接+大模型的入口，希望理想的车主能把这个产品无感随时佩戴， 变成一个贴身的智能终端。 眼镜这种最自然的可穿戴形态，的确可能是AI 交互的下一代智能硬件风口。拍摄、听觉、交互、AI、车控等功能都可以融为一体。 Livis 的核心设计目标三个：自然、轻量、深度融合。 备注：目前来看这个是扩大理想车主使用便利性的产品，其实和蔚来开发手机有点相似。 从发布会来看，理想选择眼镜这一形态，是因为它比手机更贴身、比耳机更有多模态能力、比手表具备更强的感知与长时佩戴属性，戴上即用，不需要学习成本，也不破坏用户自然习惯。 Livis 是想做成一个 “随时在线的 AI 助手”， MindGPT-4o 能做到毫秒级响应，这是产品成立的前提。 当然最大的卖点是，眼镜离用户最近，也离驾驶场景最近，因此适合作为车控入口，理想想把手机—车机的交互链路进一步压缩，让用户只需“动嘴”和“动眼”。  Livis 的重量是亮点，36g。如果不能像普通眼镜一样全天戴着，就无法成为真正的智能终端。 但对重量的要求也带来一个问题：没有我们所期待的AI眼镜“应该”有的屏幕。 所以理想汽车眼镜更像是理想汽车选装配件： ◎ 第一视角影像记录器，0.7 秒闪拍，Live Photo、视频录制，让记录生活不再依赖手机，提高记录密度与自然性。 ◎ 耳机：开放式空间音频，模拟“头枕音响”体验，其实就是一个类似苹果无线耳机的功能，边走边听、边开车边听的安全性更强。 ◎ 原生 AI 交互载体，300ms 唤醒，800ms 完成交互，理想同学 App 与车控深度绑定，这是 Livis 的灵魂，直接决定“使用频率”与“粘性”。 ◎ 车控 + 驾驶场景适配这个就是开车用的，可清晰看到 HUD

芝能汽车出品 GB17675- 2025《汽车转向系 基本要求》线控转向系统（SBW）国家标准发布，这是国内智能底盘核心技术在标准化与先进性层面实现的重大突破。 这项标准能够支撑线控转向技术的产品准入与落地应用，也将引导我国汽车转向技术的研发方向和产业路径。中国正在智能底盘领域迈入新的阶段。 在产业层面，蔚来 ET9 成为中国首款通过公告认证并量产交付的全线控转向车型，可以作为一个案例来进行解析。 从技术演进来看，汽车转向系统升级路径是这样的：从手动转向（无助力）到液压助力转向（发动机驱动，含转向器总成、助力泵、储液罐），再到电动助力转向（EPS，电机驱动，柱式或齿条式安装），终极的目标是线控转向（SBW，无机械连接，含方向盘执行器、车轮执行器）——带来更高自由度的底盘控制、更强扩展性的智能驾驶交互。 Part 1 蔚来ET9的设计 我们现在普遍使用的电动助力转向（EPS）解决的痛点是车身加重，需更高扭矩输出，功能安全等级（ASIL）提升，冗余设计和高可用性。但是想要过渡到线控转向（SBW）还是挺长的一段路，虽然两者均依赖高可靠性电子元件。 在这个标准出来以前，蔚来能把ET9上的线控转向做成量产也是非常不容易的。24年11⽉，蔚来ET9上公告，成为国内⾸个获准上市的线控转向量产⻋型，25年3⽉开启交付，是中国第⼀款量产线控转向⻋型。 GB 17675-2021《汽⻋转向系基本要求》中删除了“不得装⽤全动⼒转向机构”的规定，在21年9月中汽中⼼标准化研究院启动线控底盘技术及标准化需求的研究，起草《线控底盘技术发展与标准化需 求研究报告》，在23年5月发布《线控底盘技术发展与标准化需求研究 报告》，同年9月全国汽⻋标准化委员会正式成⽴线控底盘标准⼯作组成立，然后这个过程就开始了。 大家可能会奇怪：为什么蔚来要做这个线控转向？ 底盘系统的线控化在全球范围内是常识。执⾏器