[首發于智駕最前沿微信公眾號]2025年3月18日，奇瑞汽車在智能化戰略發布會上喊出了“油電同智 全球同行”的口號。在初次聽說“油電同智”這個概念時，智駕最前沿是非常驚訝的，因為在汽車智能化的進程中，傳統燃油車是遠落后于新能源汽車的，并非傳統燃油車不想智能化，而是新能源汽車在智能化上擁有太多的先天優勢。今天就帶大家分析下為何傳統燃油車很難智能化。

回顧自動駕駛技術的發展過程，可以發現自動駕駛系統離不開傳感器融合、實時算法決策、高性能計算平臺以及車輛總體控制系統等諸多領域，這些技術的實現對車輛底盤及整車電子架構都有極高要求。新能源汽車由于在設計階段便融入了大量智能網聯系統和電控架構，無論在電子系統的分布、供電系統的整合，還是在計算中心的布置上，都比傳統燃油車更具前瞻性，因此新能源汽車也成為自動駕駛技術落地的主要載體。

從整車架構方面討論

從整車架構上來看，新能源汽車作為以電驅動為核心的產品，其整車電子架構是“從零開始”設計的。相較傳統燃油車需要兼顧內燃機與機械傳動系統，在增加車載電子系統時要先解決很多的歷史遺留問題，新能源汽車的智能化更為方便。

燃油車在早期設計時更多關注動力傳動、燃油供給、排放控制等領域，對于后續搭載大規模傳感器、激光雷達、攝像頭等智能化設備未做充分的預留空間。而新能源汽車一開始就將整車電子系統、CAN總線、電控子系統等作為主要使用部件，這種“扁平化”和高度集成的架構為自動駕駛系統提供了更為充裕的資源和擴展接口，這也給新能源汽車智能化提供了更加有利的先天條件。

從傳感器搭載方面討論

從傳感器集成和數據處理上來看，自動駕駛需要依賴攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、紅外傳感器以及超聲波傳感器等多種感知硬件來實現環境感知、目標識別和動態決策。新能源汽車在整車設計初期便預留了大規模數據傳輸和處理平臺，因此在傳感器的安裝和調試過程中可以做到更高的集成度。

而傳統燃油車在車身結構和供電系統等方面存在一定的自身局限性，這不僅會讓傳感器難以安裝到需要的位置，也可能無法滿足傳感器所需的電力要求。此外，傳統燃油車在運行過程中，發動機也會產生振動，更會發出噪音，長此以往，可能影響敏感傳感的感知效果，使得傳感器的測量數據出現漂移或誤差。因此，在實現自動駕駛高精度環境感知上，新能源汽車憑借電動機的平穩性和整體系統的低噪設計，更適合安裝各類傳感器模塊。

從計算平臺方面討論

自動駕駛車輛不僅需要及時處理來自不同傳感器的數據，還要進行復雜的地圖匹配、路徑規劃以及決策控制運算，而這些運算往往需要高性能且低功耗的嵌入式計算平臺來支撐。新能源汽車恰與新一代芯片、邊緣計算以及人工智能算法同期出現，主機廠在新車設計階段就會采用專門為自動駕駛量身打造的計算芯片，從而在數據處理速度、能耗管理和散熱設計上具有很大的優勢。

傳統燃油車則在發動機和變速箱等核心技術方面形成了相對成熟的工藝體系，但在新一代計算平臺的兼容性及集成設計上存在一定瓶頸，短時間內將現有的傳統燃油車輛改造為具備高水平自動駕駛功能的智能化系統需要付出更高的成本和工程風險。

從電源管理與能量利用方面討論

新能源汽車的設計理念注重整車系統的高集成度和高效能量管理。自動駕駛系統往往需要在行駛過程中長時間持續工作，對于電池與電源系統的穩定性提出了極高要求。

新能源汽車自帶的大容量、高性能電池組不僅能夠為動力系統提供必要的能源支持，更可以為各類電子設備、計算平臺和傳感器模塊提供穩定的電力保障。傳統燃油車主要依賴于發電機及12 V蓄電池，這種系統在額定輸出和動態響應方面相比新能源汽車顯得較為薄弱。

在進行自動駕駛系統的改造時，燃油車的電源系統需要進行額外的改造以支持高功率電子模塊的穩定供電，這在很大程度上增加了改造的復雜度和系統的不穩定性。此外，由于內燃機系統在發動機啟動、運行過程中對電能的瞬時需求波動較大，改造后的燃油車在額外負載下容易出現電源供電不足或者電壓波動問題，從而影響整體自動駕駛系統的穩定性和安全性。

從整車控制系統來看

自動駕駛技術不僅僅是一個簡單的硬件堆砌，而是需要車載網絡、分布式控制器與高精度定位系統之間相互協同。新能源汽車在設計時便傾向于采用高度集成的車載通信協議和模塊化控制平臺，這些系統可以通過統一的管理中心實現信息的共享與調度。如車聯網技術（V2X）在新能源汽車中被提前布局，通過車輛與外部環境及其他智能終端的高頻次數據交互，提升了自動駕駛系統在不同場景下的響應速度和判斷準確性。

傳統燃油車在早期設計時更注重機械結構和傳統的ECU控制系統，不僅在車載網絡的高速數據傳輸能力上存在一定限制，且在后續增加大量智能傳感器和計算節點時，易遭遇系統穩定性、抗干擾能力不足以及實時性要求難以滿足等問題。這些缺陷也使得在同樣的自動駕駛算法和系統架構設計下，燃油車難以達到新能源汽車那樣的整體性能。

從高精地圖搭載方面考慮

自動駕駛技術的關鍵之一在于高精地圖與定位系統的構建。這些地圖數據通常要求以厘米級甚至毫米級的精度描述道路結構、障礙物、交通標識及周邊環境特征，而這對車輛上的高精度GNSS接收器、慣性導航系統（INS）以及傳感器數據融合技術提出了苛刻要求。

新能源汽車由于具備較為現代化的數據總線和信息處理能力，能夠更好地整合來自多種傳感器的數據，從而實現高精度定位和實時地圖更新。傳統燃油車由于電子架構相對陳舊，難以在短時間內實現與最新傳感器、處理單元之間的無縫對接，即便進行二次改裝，也難以達到同等精度要求。這在某種程度上限制了傳統燃油車在高精度定位與動態路徑規劃中的應用，同時也使得自動駕駛系統在復雜路況下的魯棒性降低。

從自動駕駛算法方面考慮

自動駕駛技術中數據處理與決策控制是重中之重。當前自動駕駛算法普遍采用深度學習、強化學習以及多傳感器數據融合等方法，這些算法對于計算硬件、數據總線速度和網絡延遲等方面都有嚴格要求。

新能源汽車憑借其全新設計的電子平臺，能夠以更高的實時性和穩定性支持這些復雜算法的運行，確保車輛在應對突發情況時能迅速做出反應，且電動機的控制邏輯相對簡單，通過電壓的大小的變化便可直接改變動力輸出，這非常有利于速度的控制。

反觀燃油車，從架構設計到動力傳輸系統的改造往往需要對原有控制器進行大規模更換和重構，這不僅增加了系統的不確定性，還可能因為各部件之間的適配性問題引入額外的延遲或者系統斷層，此外，燃油車發動機工作時，還經常會出現爆燃、爆振等問題，無法通過某一數據來直接調控，這無疑增加了其智能化的難度。

此外，新能源汽車還具備更完善的軟件更新與升級機制，通過OTA（Over-the-Air）技術可以實時將最新的自動駕駛算法推送到整車系統上，而燃油車在這一方面的改造成本相對較高，且在車載網絡傳輸能力、數據安全性以及更新機制上存在諸多局限，這使得燃油車在面對快速迭代的自動駕駛技術時難以做到及時適應與更新。

從工程設計方面考慮

從工程實踐角度看，整車平臺的設計周期和改造難度也是關鍵因素。新能源汽車作為近年來新興的汽車品類，其產品設計理念更趨向于模塊化、平臺化，并且從一開始就融入了智能化、網聯化的元素。廠商在推出新能源汽車時，會同時規劃自動駕駛功能，借助硬件選型、軟件平臺以及車輛電子架構的統一設計，從整體上降低開發風險。

而傳統燃油車經過多年的工藝沉淀，形成了成熟的產品體系，但這一體系在很多情況下受到歷史遺留設計的限制，使得在后期添加或升級自動駕駛系統時不得不面對龐大、復雜的系統集成問題。大量傳統部件與新型電子器件混搭的方案往往難以達到理想的效果，甚至在改造過程中可能出現兼容性問題，引發更多安全隱患。因此，從工程風險與產品生命周期的角度來看，新能源汽車在整車協同、系統優化和安全驗證上具有明顯優勢，也因此成為自動駕駛技術研發與推廣的主流平臺。

在對比新能源汽車與燃油車在自動駕駛系統集成上的技術難點時，還必須正視各自系統設計、測試驗證和生產制造過程中存在的差異。新能源汽車從系統架構、功率管理、車載網絡到安全機制等諸多方面的設計均為自動駕駛提供了優質平臺，而燃油車由于歷史原因，其設計理念和硬件構成并非為高精度智能化應用而優化。改造燃油車不僅需要對現有控制系統做深入修改，還必須解決因為內燃機噪聲、振動及電源波動等帶來的額外干擾，這使得原本依賴于精準傳感與實時決策的自動駕駛系統難以在此環境下發揮最佳性能。在實際道路試驗中，由于燃油車的動態響應、系統一體化程度不足，往往難以達到新能源汽車那種從零開始所設計出的最佳系統整合效果。這種差距在數據融合、傳感器標定以及冗余設計等關鍵技術環節尤為明顯，直接影響了整車在復雜交通環境中的穩定性與安全性。

通過上述分析，不難看出，想要實現“油電同智”并不簡單，這涉及技術體系、整車架構、電源系統和數據處理等多個方面。即便是想搭載智駕系統，也主要側重于傳統碰撞安全、ABS制動以及部分主動安全輔助功能，在面對自動駕駛系統所需的高度實時的冗余和容錯設計上，還存在設計理念上的差距。面對不斷涌現的智駕需求，傳統燃油車或許只有找到一個更加中和的技術方案，才能推進“油電同智”。