底盤，或許是中國品牌需要攻破傳統車企的最后技術領地（參數丨圖片）。智能電動汽車時代的底盤，應該是什么樣子？

是智能化？還是電動化？抑或是其他趨勢，這是一個值得思考的系統性問題，尤其是在AI技術與智能電動汽車交匯的當下。

傳統印象中的汽車底盤，是一個自買車之后不會再有更新的配置，或許3萬公里換一個剎車盤、剎車片，或者5-8萬公里更新一下懸架襯套、輪胎等，已經是底盤最大的“更新”。

隨著電子化的普及，底盤開啟“半智能”時代，尤其是“單機”智能時代——以BBA的智能空懸為代表，融合攝像頭等主動感知系統掃描識別路況，主動調整懸架舒適度，帶來車身平穩感受，提升動態感知質量。但是，這樣的高端技術也只在旗艦車型上搭載。

智能電動汽車時代，隨著整車算力、傳感器的疊加，智能座艙、智能駕駛近些年已經成為眾所周知的“雙智”策略。底盤如何搭上智能化、AI化的快車，并且通過智能化實現底盤功能平權，是一個亟待解決的問題。

跨域融合，已經成為一股不可逆轉的技術趨勢，也是底盤智能化、AI化的重要通路。簡單來講，跨域融合就是讓成熟的智能駕駛、智能座艙賦能整車底盤。

2024年以來，行業出現了兩種智能底盤的實踐方式。

一是通過智能駕駛的感知硬件，在原有的攝像頭的基礎上，通過激光雷達收集更多的路面信息。

比如比亞迪云輦系統能借助車身感知傳感器——激光雷達、攝像頭實時感知路面顛簸，在多融合智能控制系統的協調下，讓懸架自適應調節，實現了智能駕駛和智能底盤域部分跨域智能。

再比如華為途靈平臺，其路面預瞄RSS系統與華為ADS智駕感知系統的攝像頭和激光雷達進行深度融合，可提前150米識別路面顛簸，提前調節減振器阻尼，應對各種路面狀況。

華為途靈平臺本身具備AI算法，其智能車輛狀態感知、動態自適應扭矩系統，以及智能車身協同控制系統，能配合進行車身協同控制，但與比亞迪云輦系統相同的是，途靈平臺只在智能駕駛和智能底盤域實現了部分跨域智能，依舊是單機智能范疇。

這樣的解決方案好處是成熟可用，劣勢則是受天氣等方面的影響比較大。

二是借助智能駕駛的“記憶模式”，單車可以收集路面信息上傳到云端，形成所有車型都可以使用的云端圖層，當每臺車經過這個路線的時候，就能自動提前調整相應的懸架高度和硬度。

比如，特斯拉在2024年9月于美國公開了一項名為“車輛懸架控制系統”的專利，該項專利基于懸架傳感器獲取的路面信息上傳至云端，以GPS位置信息構建路面粗糙度圖層，并下放給裝備智能空氣懸架系統（空簧+CDC懸架）的Model S和X車型。

對此，國內新勢力則更為主動。

蔚來就推出了4D全域舒適領航功能，打通了智能底盤域、智能座艙域與智能駕駛域。以行業首創的眾包地圖應用，結合云端路面信息數據和用戶數據，實現AI智能學習進化，能夠前饋主動調節懸架，應對包括連續坑洼、大小起伏、橋接拋跳等顛簸路況，帶來車輛4D（車輛XYZ橫、豎、縱三軸以及時間）維度的舒適體驗，進階成為AI智能底盤。

與蔚來相似的是，小鵬也推出AI底盤，其利用了車輛傳感器與云端AI技術，當判斷車輛經過顛簸點，便立即上傳相關信息至云端，云端形成全新的顛簸圖層，使得車輛能夠更早發現前方的顛簸和坑洼路段，實現運動模式沖擊力下降15%，俯仰控制上升20%等。

總的來看，隨著智能電動汽車硬件的提升，整車體驗也在持續進階，深入到更為精細的底盤領域，兩種路線也將殊途同歸：智能駕駛的感知和算力，可以充分賦能底盤的感知和執行，并且借助云端AI模型，實現更為主動、更為個性化的乘坐體驗。

上文中的智能底盤是L3階段前，智能駕駛賦能底盤的典型路徑，但是面向L4階段，智能駕駛如何與底盤實現更為貼切的耦合呢？

線控底盤，或許是自動駕駛時代的基石。

線控底盤技術，顧名思義就是通過電子信號取代傳統的機械連接和液壓系統，實現對車輛底盤核心系統的控制。其核心在于將駕駛員的操作（如轉向、制動、加速等）轉換為電子信號，由控制器處理并傳遞至各執行器，以實現更高精度和響應速度的車輛控制。

事實上，線控技術其實早已應用到航空技術當中，只需將操縱指令信號傳給飛控計算機，飛控計算機根據信號運算，指令控制各操縱面（方向舵，升降舵，副翼）按需偏轉，從而實現飛行時對飛機的控制，不再需要傳統的液壓鋼索。飛行員更加輕松，飛機也可以減輕自身的重量。

線控底盤技術的核心在于通過電子信號控制車輛的關鍵部件，包括線控制動、線控轉向、線控驅動和線控懸架。

當下大部分車輛的油門已經實現了機械解耦，不再通過機械傳遞部件進行驅動，線控驅動已經非常成熟。此外，空懸、CDC等剛度、阻尼可調的懸架都屬于線控懸架，此項技術也已被充分應用。而多數車型車型則使用電子液壓制動，也已經催熟了線控制動領域。

目前來看，亟待解決的只有線控轉向技術。

2013年，英菲尼迪在Q50L車型上首次搭載線控轉向技術，但仍然保留了機械轉向結構，且上市不到兩年就因線控轉向系統存在安全隱患而進行大規模召回，后續車型也取消了該技術。此外，捷太格特曾在豐田bZ4X和雷克薩斯RZ兩款車型嘗試線控轉向系統的上車測試，不過最終都沒有實現真正量產交付。

最大的難點在于需要解決安全冗余，因為轉向跟驅動、制動等模塊不同，需要更為精確、低延遲的控制。

寧德時代智能科技執行總裁胡國亮曾表示，假如我希望能夠自動駕駛，這時縱橫垂如果分立控制，真正L2到L3這個門檻基本上邁不過去，當然有自動駕駛域的問題，但核心問題是L3以上一定要有冗余，一定要有全冗余，而冗余是有代價的。

2024年11月，蔚來ET9獲得中國工信部生產許可，是中國首個獲得工信部許可的線控轉向量產車型。官方信息顯示，蔚來ET9線控轉向系統擁有“雙重供電、雙重通信、雙重硬件、雙重軟件”的全冗余設計。

從全世界范圍看，目前搭載真正意義上線控轉向系統的量產車型，僅有特斯拉Cybertruck和蔚來ET9兩款。

面向高階智能駕駛來定義整車設計，或許將是未來數年車企下一代平臺的發展方向。底盤從一個被動調節的域，已經成為承托整車體驗的核心部件。

補充一點，多家創業公司押注的滑板底盤，也都采用了線控底盤，將傳統的汽車開發從“整車一體式”升級為“上下分體式”，高度集成智能電動車的核心能力，包含三電、懸架、制動、轉向、智駕及熱管理等。

可見，智能電動汽車的底盤發展，已經從被動轉為主動，從單機智能轉為群體智能，并且將深度綁定高階智能駕駛。AI化、解耦、重構是其中的核心。

2024年，是AI智能底盤的元年，或許是線控底盤發展的元年。