在第三十三届中国汽车工程学会年会暨展览会新闻发布会上，中国汽车工程学会副秘书长、国汽战略院执行院长郑亚莉围绕汽车产业运行态势与热点技术趋势进行分享，并接受证券时报等媒体采访。
郑亚莉表示，随着汽车产业转型持续深化，汽车技术创新正进入多路径并行突破的新阶段，围绕混合动力、智能驾驶、智能座舱、车用芯片、智能底盘等热点领域，社会各界对技术路线和发展方向的关注持续升温。
HEV并非过渡技术，L3是自动驾驶商业化必经之路
2026年上半年，国内车企密集投放全新HEV（油电混合动力汽车）产品，HEV已成为乘用车市场中少数实现销量正增长的细分品类之一。针对行业关于HEV是否属于阶段性过渡技术的讨论，郑亚莉表示，中国汽车工程学会的判断是：HEV并非过渡性技术，而是在传统能源乘用车电动化转型过程中具有长期价值的关键技术路线。
“在油耗法规持续收紧与政策环境变化的共同作用下，传统燃油技术的降耗空间逐步收窄，HEV成为实现阶段性节能目标的重要技术支撑。”郑亚莉进一步分析表示，从技术演进来看，大电量HEV正在成为重要发展方向，其在提升整车动力响应和平顺性的同时，进一步增强了能量回收与调度能力，并为智能化功能的稳定运行提供电能支撑，从而实现整车能耗经济性与智能驾乘体验同步升级。
2026年上半年，行业内对自动驾驶的讨论一直围绕着“是否要跨过L3级展开”。面对技术路线之争，郑亚莉透露道，中国汽车工程学会方面认为，在Robotaxi、无人配送、矿山港口等封闭或特定场景，确实可以跳过L3直接实现L4的商业化运营。但L4要在乘用车领域实现大规模、商业化、规范化的量产应用，L3会是必经之路。
郑亚莉分析表示，L3级自动驾驶实现了有限条件下的驾驶权转移，标志着从“辅助驾驶”到“主导驾驶”的质变，是技术创新、安全责任和用户认知的拐点。其不可替代性主要体现在三方面：一是技术方面，L3量产车辆能够积累真实道路中的长尾场景，为面向L4的算法迭代与安全验证提供重要的数据基石；二是法规方面，L3的法规体系构建及责任机制探索，能够为L4的合规监管提供宝贵实践经验；三是用户认知方面，L3的逐步普及能够引导用户完成从“人主导”到“车主导”的认知转换，为L4商业化落地培育更成熟的用户市场。
基于此，她判断，未来很长一段时间内，行业将呈现L3量产应用与L4限定场景商用长期并行、互补递进的发展格局。
AI Agent加速上车，汽车向“超级智能体”演进
2026年上半年，AI Agent加速进入量产应用阶段，并逐步成为智能座舱能力升级的重要方向。与传统语音助手相比，新一代车载AI Agent在多模态融合交互、长上下文理解、自主决策执行以及跨设备协同能力等方面持续增强，交互方式从“指令－响应”为主，逐步向融合用户需求与场景感知的连续化、个性化服务模式演进，推动人车交互从“语音控制”和“指令响应”向“理解需求、辅助决策和主动服务”方向拓展。
郑亚莉指出，AI Agent规模化应用仍处于发展初期，在模型可靠性、端云协同机制、数据安全与隐私保护、人机交互边界等方面仍有待进一步验证和完善。
“AI大模型上车本质上不仅仅是简单的技术叠加或功能增强，而是正在成为重塑汽车产品形态、底层技术架构与用户体验生态的核心驱动力。”郑亚莉向证券时报记者表示，AI对汽车的全面赋能将推动汽车成为具身智能体，即AI Car。这一形态将通过智驾、座舱、底盘、动力多域智能的融合协同，实现汽车产品从单一功能智能化向系统级智能协同转变，具备更强感知、决策与服务能力，以“专业可靠的司机+聪明温暖的伙伴”双重角色，成为下一代智能空间的核心载体与智慧出行的生态节点。
从技术发展现状来看，这一趋势已在多个领域同步推进。在驾驶域，VLA（视觉语言动作模型）与世界模型等技术正在加快应用，推动自动驾驶系统向更强的环境理解与预测能力演进。在座舱域，AI Agent正在重构人车交互方式，使座舱从被动响应向主动服务转变。在底盘域，线控与AI融合推动车辆运动控制向协同智能演进。在动力域，AI正用于电池管理优化与能量策略协同，并推动车辆与能源系统的更深层连接。
郑亚莉认为，AI正在从单点赋能走向系统重构，汽车也正在从“功能载体”向“超级智能体”加速演进。
谈及AI算力产业的爆发以及智能汽车渗透加速带来的车载存储芯片紧张话题，郑亚莉表示，与2021年通用芯片急性短缺不同，本轮“缺芯”属于高规格专用存储芯片的长期“慢性病”，其根本原因在于传统的被动式响应、多层递进式供应链管理模式已无法适应智能汽车需求的快速迭代节奏。
在她看来，这一局面虽带来短期挑战，但也为国产存储芯片创造了难得的战略窗口期。当前，长江存储、长鑫存储等国内龙头已实现关键技术突破并进入汽车供应链，从一定程度上缓解了阶段性缺芯问题。长期来看，汽车产业的应对策略应从“应急纾困”式的短期保障供应转向长期能力体系的系统重构，强调与芯片企业在需求定义、协同设计和供应链机制上的深度协同，而非简单追求自研芯片。
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