À medida que a indústria automotiva entra em uma nova fase de competição inteligente, o software e a inteligência artificial estão se tornando importantes impulsionadores para remodelar o valor dos veículos.
No passado, a concorrência na indústria automotiva girava mais em torno de sistemas de propulsão, desempenho mecânico e configurações de hardware. No entanto, com o rápido desenvolvimento da direção inteligente, cabines inteligentes e tecnologias de grandes modelos, a capacidade de software está gradualmente se tornando a competitividade central que determina o nível de inteligência dos veículos e a experiência do usuário. Desde a atualização da arquitetura eletrônica e elétrica do veículo até a popularização da plataforma de computação central, e passando pela aceleração da integração de grandes modelos de IA e agentes de IA (AI Agent) nos veículos, a indústria automotiva está entrando em uma nova fase impulsionada pela IA como núcleo.
O software não é mais apenas uma ferramenta para suportar a realização das funções do veículo, mas está participando profundamente de todo o processo de percepção, tomada de decisão, interação e serviço, tornando-se um motor importante para impulsionar a evolução contínua dos automóveis.
Do SDV ao AIDV: o software automotivo entra na era nativa da IA
De acordo com a análise do Instituto de Pesquisa Automotiva, a arquitetura de software automotivo está acelerando sua evolução do Software Defined Vehicle (SDV) para o AI Defined Vehicle (AIDV). Essa mudança não é simplesmente um aprimoramento das funções de software, mas uma reestruturação da lógica subjacente da inteligência automotiva – passando de uma arquitetura de software em camadas para uma arquitetura nativa de IA, e de uma resposta funcional para percepção ativa, tomada de decisão autônoma e evolução contínua.
Na fase SDV, o objetivo central da indústria era alcançar o desacoplamento entre software e hardware, melhorando a eficiência do desenvolvimento de software e a capacidade de iteração de funções por meio de plataformas de computação central, arquiteturas de controle de domínio, SOA (Arquitetura Orientada a Serviços) e capacidade de atualização OTA, tornando o veículo um terminal inteligente atualizável continuamente. Com o amadurecimento contínuo da IA generativa, grandes modelos e tecnologias de agentes, a fase AIDV integra ainda mais as capacidades de IA na arquitetura subjacente do software automotivo. Plataformas de IA em nuvem, sistemas operacionais de IA (AIOS), colaboração multiagente e arquiteturas orientadas por modelos permitem que os veículos não apenas sejam atualizados continuamente, mas também tenham a capacidade de entender as necessidades do usuário, tomar decisões autônomas e oferecer serviços proativos.
Paralelamente, a experiência do usuário automotivo também está evoluindo de "funções disponíveis" para "inteligência proativa". O modelo tradicional que dependia de múltiplos aplicativos independentes para realizar serviços está gradualmente evoluindo para aplicações baseadas em agentes. Os veículos podem, com base nos hábitos do usuário, necessidades contextuais e informações do ambiente, agendar autonomamente capacidades como navegação, cabine, entretenimento e controle do veículo, proporcionando uma experiência de interação humano-computador mais personalizada e contextualizada.
De modo geral, do SDV ao AIDV, não se trata apenas de uma atualização da arquitetura de software, mas também marca a transição do veículo de "atualizável continuamente" para "evoluível continuamente", com a IA se tornando a base central que impulsiona o desenvolvimento da inteligência automotiva.
Com o software automotivo entrando na fase impulsionada pela IA, o foco da concorrência na indústria também está mudando.
No passado, as empresas competiam mais em torno de sistemas operacionais embarcados, middleware, software básico e capacidades de desenvolvimento de funções. Agora, com a integração profunda da tecnologia de IA no sistema de desenvolvimento do veículo, o foco da competição está gradualmente se deslocando para capacidades de modelos de IA, plataformas de software e capacidades orientadas por dados. No futuro, a concorrência entre empresas não será mais apenas sobre produtos de software individuais, mas sim sobre a construção de vantagens competitivas abrangentes em torno de modelos de IA, plataformas de software, integração de sistemas, ciclo fechado de dados e capacidade de implementação em engenharia.
Com base nos casos inscritos nesta edição, a inovação em software automotivo está mostrando uma tendência de desenvolvimento em plataforma, IA e sistematização. As empresas estão aumentando continuamente seus investimentos em áreas como sistemas operacionais automotivos, software de direção inteligente, grandes modelos de IA, dados, OTA, AUTOSAR e cadeias de ferramentas de desenvolvimento de software. Através da integração profunda das capacidades de software subjacentes com a tecnologia de IA, elas estão melhorando continuamente a eficiência do desenvolvimento do veículo, a capacidade de iteração de software e a experiência inteligente, fornecendo suporte fundamental para a evolução do software-defined vehicle para o AI-defined vehicle.
Na avaliação da 8ª edição do Prêmio Jinji em 2026, o campo de software automotivo e inteligência artificial dará atenção especial às tecnologias inovadoras e práticas de aplicação que impulsionam o desenvolvimento da inteligência automotiva, incluindo sistemas operacionais, middleware, interação multimodal, atualizações OTA, algoritmos de direção autônoma (algoritmos ponta a ponta), ciclo fechado de dados, grandes modelos de IA, testes de simulação e software de cadeia de ferramentas.
Durante o processo de avaliação, as empresas não precisam apenas demonstrar sua capacidade de inovação tecnológica, mas também esclarecer quais problemas de nível industrial seus produtos resolvem, bem como os resultados práticos em termos de implementação em engenharia, produção em escala e iteração contínua. Para o Prêmio Jinji, a inovação com verdadeiro valor para a indústria não se reflete apenas na liderança tecnológica, mas também na capacidade de impulsionar a evolução contínua da arquitetura de software automotivo, promover a aplicação industrial da tecnologia de IA e fornecer novos motores de crescimento para o desenvolvimento da inteligência automotiva.
Foco na 8ª edição do Prêmio Jinji 2026 e no "Banco de Casos de Inovação da Indústria Automotiva Chinesa"
O "Prêmio Jinji" é iniciado pela Automotive, com a missão de "descobrir boas empresas, promover boas tecnologias e realizar os profissionais da indústria", focando no "Top 100 da Nova Cadeia de Suprimentos Automotiva da China", cobrindo profundamente áreas centrais como ADAS/AD, cabine inteligente, chassis inteligente, chips automotivos de nível automotivo, software automotivo e inteligência artificial, trem de força e eletrificação, recarga e troca de baterias e gerenciamento térmico, carroceria e interiores/exteriores, novos materiais e manufatura avançada, inteligência incorporada e tecnologias transversais. Dedicamo-nos a descobrir e avaliar empresas excelentes e tecnologias de ponta, estabelecer referências no setor e liderar o desenvolvimento de alta qualidade da indústria automotiva chinesa.
Paralelamente, com base em um banco de dados de cadeia de suprimentos que cobre 320.000 empresas e nos resultados de pesquisa da indústria e recursos de casos de inovação acumulados ao longo dos anos pelo Prêmio Jinji, a Automotive lançou oficialmente a construção do "Banco de Casos de Inovação da Indústria Automotiva Chinesa". O banco de casos visa registrar sistematicamente o processo de inovação da indústria automotiva chinesa, consolidar as experiências práticas da indústria e criar uma importante vitrine para exibir a capacidade de inovação automotiva da China para o mercado global.
Este banco de casos aborda diretamente as principais preocupações de OEMs estrangeiros, fornecedores Tier 1 e instituições de investimento, aprofundando-se em áreas centrais como direção inteligente, acionamento elétrico, cabine e gerenciamento térmico, mapeando sistematicamente as empresas líderes em cada setor. Através de perfis detalhados de escala empresarial, estrutura organizacional e composição de custos, demonstramos ao mundo exterior o planejamento estratégico das empresas nacionais em termos de mecanismos de resposta em P&D, estratégias de ajuste dinâmico e layout de globalização. Isso não apenas responde às perguntas "quem faz melhor" e "onde estão os módulos padronizados", mas também fornece uma referência objetiva baseada em dados para as empresas da cadeia de suprimentos estabelecerem fábricas no exterior, localizarem tecnologias e evitarem conflitos interculturais, acelerando a integração da tecnologia chinesa no sistema global da indústria automotiva.
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