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2016年出版的技术路线图1.0经过深入研判，提出了汽车产业技术“低碳化、信息化、智能化”的发展趋势。随着近几年来以互联网、大数据、云计算、人工智能、新能源、新材料等技术为代表的新一轮科技革命和产业变革的影响不断加深，“低碳化、信息化、智能化”也呈现出不断强化、融合叠期、相互赋能的新特征，其外延进一步拓展，内涵则更加丰富，不断向纵深发展。
新一轮汽车产业变革的驱动力主要来自能源、互联和智能三大革命。
1 ） 能源革命是指传统动力汽车向新能源汽车的转变 。受此影响，“三电”（电池、电机和电控系统）技术成为新的汽车核心技术，围绕“三电”将出现并行于传统动力系统产业链的全新产业链，以及与新能源汽车匹配的充换电站、加氢站等基础设施和运营服务体系。
2 ） 互联革命和智能革命相辅相成，互为支撑，密不可分 。互联化和智能化技术也将成为新的汽车核心技术，并推动汽车产业迎来新开发模式、新制造模式、新使用模式、新维护模式、新基础设施、新出行生态圈，进而催生出全新的产业生态系统。在此背景下，汽车产品也将发生六大突破性变化：一是由信息孤岛向智能终端转变；二是由人驾驶车向车自动驾驶转变；三是由耗能机械向可移动的储能供能单元转变；四是由拥有使用向共享使用转变；五是由制造向智造（智能制造）转变；六是由移动工具向出行服务转变，具体如图1-2-1所示。
3 ） 能源 、 互联 、 智能革命带来重大战略发展机遇 。一是节能环保压力带来产业技术低碳化发展机遇，以纯电驱动为主线的低碳化发展，可以使各种技术路径在不同的适宜场景下发挥各自的作用，为全球汽车企业实施动力技术攻关提供了广阔空间。二是汽车智能网联化催生产业互联发展新机遇，将不断推动汽车研发、制造、服务一体化和基于数据驱动的服务。未来汽车产业将以出行、互联、共享、服务等全新特征，催生出产品、技术、用户体验、商业模式和应用场景等新机遇。三是跨界融合创新带来生态重构新机遇，以“SCSTSV”（SC是指智慧城市，ST是指智能交通，SV是指智能汽车）为核心的汽车产业跨界融合创新将带来生态重构的主要载体。围绕“SCSTSV”融合发展，将为智能汽车、智能交通、智慧城市、智慧能源、信息产业、通信产业、物联网等相关产业带来生态重构的机遇。
图1-2-1 三大革命驱动汽车产业深刻变革
注
：C2B是Custmer to Business的简称，即客户对企业；B2B是Business to Business的简称，即企业对企业。
1
）
汽车产品结构向
“
绿色低碳
、
智能网联
”
转型
。一方面，在不断加严的汽车燃料消耗、污染物排放以及碳排放控制法规的背景下，汽车产品结构正由传统内燃机占绝对主导的格局，进入诸多技术并存的动力多元化时代，节能汽车技术与新能源汽车技术共同进步、有效组合，未来将逐步成为汽车市场主流产品。另一方面，汽车智能网联化技术发展迅速，相关整车企业在其量产车型上已经装配驾驶辅助（DA）、部分自动驾驶（PA）级辅助驾驶系统产品，同时纷纷发布具备有条件自动驾驶（CA）与高度自动驾驶（HA）级自动驾驶功能及基于蜂窝通信的V2X
（C-V2X）功能汽车的量产计划。智能网联汽车与新能源汽车将叠加交汇，并实现大规模协同发展。
2 ） 汽车产业价值链 “ 总量上升 、 重心后移 ”。从产业价值链维度看，传统汽车产业价值链聚焦“制造”，而未来汽车产业价值链，受益于新科技革命带来的价值增值，将是“新制造+新服务”的集成。其中，“新制造”将包含低碳化、智能化、信息化相关新技术和智能制造；“新服务”则不仅体现在价值曲线的后端，而且将贯穿于设计研发、采购物流、生产制造、销售及售后服务的各个环节。汽车产业价值链将呈现“总量上升、重心后移”的基本特征和发展趋势。总量上升意味着汽车产业价值体量将整体上扬，比以往创造更大的价值和商机；重心后移则是指汽车产业价值内涵向服务端（尤其是出行领域）深度扩展，产生巨大的发展空间。
新科技革命带来的汽车产业价值增值如图1-1-2所示。
图1-2-2 新科技革命带来的汽车产业价值增值
3 ） 汽车产业生态系统 “ 开源创新 、 开放融合 ”。从产业格局维度看，产业边界不断扩展且渐趋模糊，汽车领域的竞争格局正在发生重大改变，呈现“多方参与、竞争合作”的复杂态势。除了传统整车企业、供应商和经销商以外，“三电”企业，信息通信技术企业，全新软硬件科技公司，新的运营商、服务商、内容商，以及新基础设施公司等正在快速融入汽车产业，如图1-2-3所示。
图1-2-3 汽车产业生态系统“开源创新、开放融合”
注
：资料来源于中国汽车工程学会《中国汽车产业发展报告2019》。
技术路线图1.0发布以来，汽车“低碳化、信息化、智能化”相互支撑、彼此赋能，正在引领全球汽车技术创新发展，也孕育了新的内涵和外延，其中融合发展成为主旋律，主要体现在新技术与新技术、新技术与新模式、新技术与新生态之间的融合发展。例如，智能新能源汽车的兴起反映了汽车电动化技术和智能化技术的融合发展；而汽车电动化、智能化技术与共享出行新模式的融合发展，则将带来汽车产品结构、产业形态的变化；新一代移动通信、大数据、云计算技术则催生了智能汽车、智能交通、智慧城市的协同发展。
“低碳化、信息化、智能化”的发展方向备受各国政府、产业界和科技界的高度关注。 1 ） 从国家战略来看 ，各个国家和地区都把节能汽车、新能源汽车、智能网联汽车放到核心战略发展地位，制定一系列的战略规划以及法律法规支持产业发展； 2 ） 从市场前景来看 ，节能汽车在相当长一段时间仍是市场主体，到2035年，新能源汽车将成为市场主流产品，各类智能网联汽车将获得广泛应用； 3 ） 从技术趋势来看 ，节能与新能源汽车将成为新一轮科技革命和产业变革的标志性、引领性产品，是新一代信息技术、高端装备制造、新材料、新能源等战略性新兴产业的创新集成载体。
低碳化是全球汽车产业长期关注的关键技术方向之一。目前，各国整车企业正多管齐下，加紧推进不同技术路线的发展进步。
1 ） 节能汽车在一定时期内仍是市场主力，具有较大的节能减排潜力 。当前，主要发达国家对传统燃油汽车平均燃料消耗量及排放量提出了严格的要求，并呈不断加严的趋势，推动着整车企业加快进行传统动力系统的优化升级，基于自身积累发展相应的混合动力技术，采用先进变速器、轻量化技术等技术路径实现节能减排。在技术发展趋势上，节能技术呈现出发动机高效化、机电耦合低碳化、变速器多档化及轻量化等趋势。
2 ） 电动化战略转型加速，市场和技术层面迎来激烈竞争 。中国、欧洲、美国、日本等汽车产业领先国家和地区及主要整车企业围绕未来汽车电动化发展达成高度共识，纷纷发布电动化战略目标，加快汽车电动化转型。其中，包括德国在内的欧洲在汽车电动化转型方面明显加速，2020年6月，欧洲电动汽车销量创纪录，达到9.3万辆，同比增长95%。从企业层面来看，几乎所有国际重点整车企业均发布了新的电动化目标和产品规划。在技术发展趋势上，汽车电动化技术整体呈现出平台化、一体化、轻量化、高压化发展趋势。此外，动力蓄电池系统追求寿命、成本、能量密度、功率、充电倍率等性能的大幅提升，固态蓄电池研发力度加大；电驱动系统追求小型化、轻量化、集成化，机电耦合系统不断优化；电动汽车安全以及充电等相关技术等也成为研发的重点领域。
3 ） 氢燃料电池汽车产业化预期提前，新一轮示范应用酝酿开启 。作为能源技术革命的重要方向和未来能源战略的重要组成部分，氢燃料电池汽车得到了日本、欧洲、美国等国家和地区的高度重视。随着一些典型车型的推出和关键技术的突破，氢燃料电池汽车产业化预期有所提前。截至2019年底，全球范围内氢燃料电池汽车累计销量超过2.4万辆，加氢站数量超过450座，但进一步的商业化仍面临成本、氢能供给等方面的挑战，新一轮商业化示范运行正在酝酿启动。在技术发展趋势上，基于新材料体系的电池堆技术、更高压力的气态氢气运输储存技术、成本降低与产品量产技术能力等成为近期该领域的主要技术攻关方向。
信息化与智能化指向未来汽车对“安全、舒适、高效”的更高追求，目前，这两个技术领域的发展趋势主要体现在智能网联汽车和智能制造等方面。
1 ） 智能网联汽车产业技术加速发展，技术跨界融合成为创新发展的主基调 。美国、欧洲、日本等汽车产业领先国家和地区已基本形成国家战略引导、跨部门协同合作的机制，创造了有利于智能网联汽车市场和技术发展的政策法规环境。主要汽车企业也纷纷加快布局智能网联汽车产品，具备部分自动驾驶、有条件自动驾驶级自动驾驶能力的智能网联汽车正陆续投放市场，示范应用方兴未艾，技术架构及路线逐步清晰。在技术发展趋势方面，智能网联汽车技术呈现出如下发展趋势：从单车智能化逐步向智能化与网联化相融合的路径发展；自动驾驶推进汽车软件化进程，新型电子电气（EE）架构将成为未来发展趋势；新技术在特定场景优先得到实践应用，随着技术的不断验证与成熟，逐步向城市及郊区道路、高速公路等场景拓展；智能网联汽车推动汽车产业生态重构；智能网联汽车与智慧城市、智能交通实现融合成为主要发展趋势。
2 ） 数字化技术助力，汽车从制造迈向智造 。智能制造技术主要可以分为三个层面：一是数字化集成，实现实体工厂的数字化以及与虚拟工厂的数字化集成；二是信息物理集成，实现企业内部信息系统以及信息系统与物理系统的集成；三是工业大数据集成，以工业互联网为支撑，在更高维度上实现不同企业之间的数据流通与业务集成。在数字化集成方面，未来技术发展趋势是进一步提高工厂数据采集的深度与广度，发展虚拟工厂、数字孪生等技术。在信息物理集成方面，当前的攻关重点是提升企业的信息利用率和流通便捷性，优化流程与业务，如物理资产的建模和数字化，信息物理系统的构建以及相关支撑软硬件工具和方法。在工业大数据集成方面，未来方向是逐步发展构建工业互联网平台，利用其连通、计算能力、存储优势，实现各种离散工业资源的有效集成与优化应用，进而真正实现大规模定制化生产的智能制造。