汽車智能化下半場：競爭正在回歸?...

來源：市場資訊

（來源：芝能汽車）

隨著AI的風刮到各行各業，2026 年的汽車行業也不一樣了。

過去十年，全球的汽車行業的聚焦點在于“動力切換”，是內燃機和電池的競爭；而今天，汽車到了增加大腦的階段，變革的核心都壓在了“智能系統”上。

但當算法卷到極致、算力堆到封頂時，工程師們猛然發現，阻礙智能進化的物理瓶頸，竟然回到了最基礎的環節：材料物理。

3月23日，陶氏公司在上海陶氏中心揭幕熱管理材料科學實驗室汽車智能化平臺，依托有機硅材料科技，聚焦高算力熱管理、精密感知防護、高速電磁互聯三大核心能力，協同本土伙伴研發適配智能電動汽車、自動駕駛與具身智能的材料方案，以一站式平臺打通芯片至整車價值鏈。

Part 1

物理層面的硬約束：熱、穩、連

我們把智能汽車做一個拆解分析，現在最新的研究，已經不是內燃機和電池了，創新都圍繞著硬件層面的“高密度電子系統”和軟件和AI算法平臺，這種轉變帶來了三個極其棘手的物理難題，算力問題，感知持續度。

● 算力從散熱到控熱

在中央計算架構下，域控制器的功耗從過去 ECU 的幾瓦暴漲至數百瓦。從英偉達Orin-X 到Thor，中國自研芯片越來越多，算力也在不斷膨脹，現在車載AI芯片發熱量不是線性增長，而是指數級躍遷。

在汽車狹窄且密閉的物理空間內，這種熱密度的聚集是破壞性的。以前的導熱墊片（Thermal Pad）只要能把熱傳導出來就行，但現在的核心挑戰是生命周期的穩定性。

汽車不是手機，設計的使用時間需要考慮10-15 年，且常年處于 -40°C 到 125°C 的劇烈溫差中。如果導熱材料在幾千次熱循環后產生微小的位移、泵出（Pump-out）或者老化干裂，芯片就會因為熱聚集迅速降頻。

這時候，再強的 AI 算法也會因為物理層面的“高燒”變成一堆廢鐵。陶氏公司提出的“Compute & Cool”是在為算力償還物理世界的“熱債”。

● 智能感知的零件

智能駕駛極度依賴激光雷達和高像素攝像頭，但這些精密光學部件極其脆弱。

有一個經常讓工程師頭疼的現象：封裝材料中的微量小分子揮發物（VOC）。這些肉眼看不見的分子，如果控制不好，會在極端高溫下析出，并在鏡頭內壁或激光雷達的窗口上形成一層薄霧。這種“物理層面的白內障”會直接導致感知系統失效，甚至引發誤剎。

現在的材料需求從零部件層面，已經從簡單的“粘得住”，到細節層面要做到物理中立。材料必須在各種極端振動和溫差下，依然保持化學結構的絕對穩定。

陶氏公司強調的“Sense & Protect”，是在智能化系統周圍拉起一道看不見的可靠性防線。

● 當 EMI 遇上熱管理

隨著車載以太網和 5G 通信的普及，電磁干擾（EMI）成了核心設計問題。

過去，散熱歸散熱，屏蔽歸屏蔽，兩者井水不犯河水。但現在，為了壓縮體積和重量，工程師要求一種材料同時具備導熱和電磁屏蔽兩種功能。這種“既要又要”的需求，讓材料研發進入了多變量耦合的禁區。

如何在高填充導熱粒子的同時，保持電磁損耗的精確控制？材料廠家從單純的化學配比，需要考慮電子工程層面的協同設計。

Part 2

產業鏈角色變化，

材料供應商的“前置化”

在傳統的汽車分工中，材料處于供應鏈的最末端。

從整車企業給出大的構想，Tier 1 給規格，材料商根據材料的數據庫篩選，類似照方抓藥，這個鏈條上還需要有各個層面的測試驗證，使用一種新的材料周期是挺長的。

但現在，這種“后置模式”正在由于響應速度太慢而被拋棄。這里可以從設計周期、成本結構等問題來思考。

● 材料即設計

由于材料性能直接決定了系統散熱效率、封裝尺寸和成本結構，如果等到系統架構定型后再去找材料，往往會導致大量的冗余設計。比如，因為材料導熱差，被迫增加了一個風扇，這不僅增加了成本，還引入了額外的振動風險。

陶氏公司在上海建實驗室，推行的是“早期介入（Early Engagement）”，在整車架構還在畫草圖的階段，材料專家就要和系統工程師坐在一起談參數。這種分工的前移，是為了在材料層面提前做工藝匹配，避免后期推倒重來。

● 如何用最合理的成本

在當前中國汽車行業“刺刀見紅”的價格戰背景下，單價策略已經失效了，這是一個系統成本的考慮，如果光考慮單價，整體的成本并不一定是最低的。

某款廉價導熱硅脂，單價看似便宜，但在自動化產線上的點膠效率極低，良率只有 90%。而一款定制化的、與點膠工藝完美匹配的材料，雖然單價略高，但能讓產線直通率達到 99.9%。

“總成本邏輯”，就是把材料能力嵌入到制造體系中。通過本地化研發，讓材料去適配自動點膠、適配真空灌封、適配快速固化。在工程世界里，能提高產線效率的材料，才是真正的降本。

● 跨界溢出：汽車可以作為具身智能的出發點

這次發布中，關于機器人（具身智能）的布局是一個非常清晰的信號。汽車正在成為機器人的技術母體。機器人所需的感知系統、計算平臺、關節執行器，與智能汽車在物理底座上是同構的。主要考慮更嚴苛的微縮約束和動態疲勞挑戰。

機器人比汽車更“難搞”，關節空間極其狹小，但電機的瞬時功率極大，散熱壓力比汽車電池包還要集中。這就要求材料具備更高的導熱密度和更精細的界面控制。

機器人是高頻運動體。這意味著材料不僅要穩，還要能扛得住持續的彎折和振動。

陶氏公司在汽車領域積累的抗震、耐疲勞材料體系，正在迅速向機器人肢體外溢。這種跨行業的滲透，預示著材料科學正在成為智能硬件領域的“最大公約數”。

小結：

真正的壁壘，藏在看不見的地方

智能汽車競爭，我們可以看是屏幕的大小、智駕NOA的體驗和價格戰。但這個表象之下，競爭正在向“物理層”回歸。芯片決定了智能化的上限，而材料和工程細節，技術的規模化落地能力和長周期運行的確定性。

陶氏公司在上海做是在構建一套支撐智能化下沉的工程能力，是從材料、能力和協同的思考。