Entscheidung 2026: Zehn strategische Technologietrends im Bereich des technologischen Mobilitätsangebots

Yiou Auto hat das Report "Prognose der 10 strategischen Technologietrends der chinesischen Technologie-Reisebranche 2026" veröffentlicht, das darauf abzielt, Entscheidungsträgern in der Branchenkette eine zukunftweisende Schlüsselhandlungsanleitung zu bieten.

Dieser Bericht geht von drei strategischen Dimensionen aus: Kostensenkung und Effizienzsteigerung der Unternehmen, Verbesserung der Benutzererfahrung und ökosystemübergreifende kooperative Innovation, und analysiert tiefgreifend die Kerntechnologietreibkräfte hinter der Umgestaltung der Branchenwettbewerbssituation im Jahr 2026.

Im Zeitalter der beschleunigten Integration von Intelligenz, Elektrifizierung und Künstlicher Intelligenz erlebt die chinesische Technologie-Reisebranche eine tiefgreifende systemische Transformation.

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs in der globalen Automobilindustrie, der beschleunigten technologischen Iteration, des Preisdrucks und der Umgestaltung des Gewinnmodells geht die Branche von der Phase der Volumenzunahme in eine Phase des hochwertigen Wachstums über, in der Effizienz, Skalierung und systemische Fähigkeiten im Mittelpunkt stehen.

Basierend auf der langfristigen Nachverfolgung und Forschung der Branchenkette sowie auf tiefgehenden Befragungen und Diskussionen mit Branchenexperten und mehreren Unternehmen veröffentlicht das Yiou Auto Institute seit mehreren Jahren Berichte über Technologietrends in der Technologie-Reisebranche und der Automobilintelligenz, um ein systematisches Verständnis für den Branchenentwicklungspfad zu erhalten.

Darauf aufbauend hat Yiou Auto das Report "Prognose der 10 strategischen Technologietrends der chinesischen Technologie-Reisebranche 2026" veröffentlicht, das darauf abzielt, Entscheidungsträgern in der Branchenkette eine zukunftweisende Schlüsselhandlungsanleitung zu bieten.

Dieser Bericht geht von drei strategischen Dimensionen aus: Kostensenkung und Effizienzsteigerung der Unternehmen, Verbesserung der Benutzererfahrung und ökosystemübergreifende kooperative Innovation, und analysiert tiefgreifend die Kerntechnologietreibkräfte hinter der Umgestaltung der Branchenwettbewerbssituation im Jahr 2026.

Trend 1:

Chiplet überholt die Architektur von Fahrzeugchips und

schafft ein Superhirn für intelligente Autos

Die traditionellen Ein-Chip-SoCs können die kombinierten Anforderungen von L3+-Autonomem Fahren und Cockpits mit großen Modellen an Rechenleistung, Energieverbrauch und Iterationseffizienz kaum mehr erfüllen. Die Architektur von Hochleistungsfahrzeugchips befindet sich nun in einer Phase der Umgestaltung.

Mit dem Designkonzept von "Teilen und heterogener Integration" entkoppelt Chiplet Funktionsmodule wie CPU, GPU und NPU und passt verschiedene Fertigungsprozesse und Technologien an, um die Rechenleistung bedarfsgerecht zu erweitern, die Koststruktur zu optimieren und die Entwicklungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Mit der allmählichen Einführung von L3-Autonomem Fahren im Jahr 2026 und der weiteren Zunahme des Rechenleistungsbedarfs im Fahrzeug wird die Chiplet-Architektur möglicherweise zunächst in Premiumfahrzeugen eingesetzt und sich allmählich zur Standardlösung für Hochleistungs-Intelligent-Driving-Chips entwickeln, die als Schlüsselbasis für das "Superhirn" intelligenter Autos fungiert.

Trend 2:

AI Box entkoppelt die Rechenleistungseinrichtung und unterstützt das schnelle Einbringen von großen Modellen in Fahrzeuge

Angesichts des schnellen Einbringens von großen Modellen in Fahrzeuge und der rapide wachsenden Rechenleistungserfordernisse im Fahrzeug wird die AI Box zur Schlüsselübergangslösung für Automobilhersteller, um die Rechenleistung flexibel zu erweitern.

Im Vergleich zu traditionellen Lösungen, die eng an Domänencontroller gebunden sind, existiert die AI Box als unabhängige, Plug-and-Play-Berechnungseinheit. Ohne die elektronische und elektrische Architektur im Fahrzeug wesentlich zu verändern, kann sie dem Fahrzeug schnell lokale KI-Rechenleistung hinzufügen und die Entkopplung von Hardware und Software sowie die kontinuierliche Entwicklung von OTA unterstützen.

Betrachtet man den Anwendungsweg, so übernimmt die AI Box zunächst hauptsächlich die Inferenzaufgaben von großen Modellen im Zusammenhang mit intelligenten Cockpits, wie z. B. Sprach- und multimodale Interaktionen. Mit der Verbesserung der Rechenleistungsdichte und der Bandbreitefähigkeit könnte sich ihr Anwendungsbereich möglicherweise auf Kernanwendungsfälle wie Intelligentes Fahren ausweiten.

Trend 3:

Getrieben durch Kostensenkung und Service beschleunigt sich die Lokalisierung von Fahrzeugchips umfassend

Getrieben durch die Sicherstellung der Lieferkette, die Kostensenkung und die Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit der lokalen Serviceunterstützung haben Kommunikationschips (z. B. Ethernet-Kommunikationschips), Leistungshalbleiter (SiC/GaN-Bauelemente) und MCUs zuerst die Hürde der Lokalisierung genommen, gefolgt von AI SoCs.

Im Bereich der Fahrzeugkommunikation und der Leistungshalbleiter sind die lokalen Chips von der "technischen Machbarkeit" in die Phase der "Masseneinführung" gelangt und stellen die ersten beiden Hauptlinien dar, in denen die Branchenwerte der Lokalisierung von Fahrzeugchips realisiert werden.

Trend 4:

Fahrzeugoptische Kommunikation geht von der technischen Validierung zum Serienproduktions-Kipppunkt über

Mit der Entwicklung von intelligentem Fahren, Sensordatenfusion und Fahrzeug-Cloud-Synergie wächst der Datenstrom im Fahrzeug exponentiell. Die traditionelle Fahrzeug-Ethernet-Technologie stößt an Grenzen in Bezug auf die Bandbreitenobergrenze, die elektromagnetische Verträglichkeit (EMC) und das Kabelbaumgewicht.

In diesem Zusammenhang bietet die optische Faserkommunikation mit ihrer ultrahohen Bandbreite (10 Gbps+), starken Störungsresistenz, Leichtigkeit und geringen Latenzzeit die Möglichkeit, eine schnelle Interkonnektivität zwischen Einheiten über optische Module zu realisieren und ist somit ein langfristig machbarer technischer Ansatz.

Betrachtet man den Branchenverlauf, so befand sich der Zeitraum von 2019 bis 2025 in der Phase der Standard- und Produktsvalidierung. Die Veröffentlichung von IEEE-Standards sowie die Einführung von fahrzeugtauglichen Chips und Modulen legten die Grundlage für die industrielle Umsetzung.

Von 2026 bis 2027 beginnt die Phase der Teilstichproben und der Serienproduktionseinführung, wobei die Kommunikationsbandbreite 10 - 50 Gb/s erreichen kann. Top-Automobilhersteller beginnen, die optische Kommunikationsarchitektur in bestimmten Premiumfahrzeugen oder Teilsystemen zu testen.

Nach 2028 wird die fahrzeugoptische Kommunikation möglicherweise mit dem Sensorsystem tiefgreifend integriert und in die Reifezeit eintreten, vor allem mit der Vertiefung der 5G/6G-, AI- und "Fahrzeug-Cloud-Integration"-Architekturen.

Trend 5: Die 48-V-Niederspannungsarchitektur wird zur Schlüsselbasis

für die Einbringung von Hochleistungs-Intelligentkomponenten in Fahrzeuge

Mit dem Eintritt der Elektromobilität in die Phase der tiefgreifenden Intelligenzierung und der kontinuierlichen Einbringung von Hochleistungs-Intelligentkomponenten in Fahrzeuge stößt das 12-V-System an Grenzen in Bezug auf die effiziente Systemoperation und die Unterstützung des physikalischen Leistungsbedarfs.

Der Branchenentwicklungspfad zeigt eine klare logische Abfolge der schrittweisen Ersetzung:

Medium- und langfristig wird ein Übergang zur 48-V-Hauptverteilungsnetzarchitektur möglich. Kurzfristig wird es hauptsächlich um die "12-V-Hauptverteilung + die bevorzugte Einbringung einiger 48-V-Hochleistungsbauteile" gehen, wobei Schwerpunkt auf Anwendungen wie elektronischer Lenkung, aktivem Fahrwerk und Hochleistungs-Thermomanagement liegt.

Betrachtet man den Implementierungszeitplan, so wurden die 48-V-Bauteile bereits in Fahrzeugen wie dem Tesla Cybertruck auf ihre Machbarkeit getestet. Ab 2025 werden sie in Premiumfahrzeugen wie dem NIO ET9 und dem ZEEKR 9X massenhaft eingesetzt. Das Jahr 2026 wird ein Schlüsselpunkt für die Einführung der 48-V-Niederspannungsarchitektur in mehr Flaggschiffmodellen.