智通财经APP获悉，IDC基于科技产业最新趋势，以及中国汽车市场近年来的发展历程，对2024年市场进行如下预测：乘用车市场价格将继续向高价位段转移；座舱对用户的粘性将成为汽车市场产品力要素的核心构成；新能源车电池产权与使用权的分离将撬动用户对车辆所有权的固有观念；自动驾驶的进步体现于驾驶辅助功能对边缘场景的覆盖；大模型技术发展的外溢效应赋能座舱内人机交互；新能源轻卡增长进入加速期。
洞察一：乘用车市场价格将继续向高价位段转移
IDC研究显示，中国乘用车市场指导价高于20万元人民币的车型出货量占比不断提高，高价位段占比较高的SUV、MPV车型出货量亦不断上升。
在二胎、三胎政策开放后的第一批多孩家庭中，年龄较小的儿童逐渐步入学龄，家庭用车在空间方面的需求得到进一步凸显。因此，在车身形态方面对MPV元素体现较多的车型预计将在2024年涌现更多爆款。SUV、MPV车型用户对座舱舒适度与科技感的关注将进一步影响整车市场对内饰、HMI设计的倾斜。
洞察二：座舱对用户的粘性将成为汽车市场产品力要素的核心构成
IDC预测，配备智能座舱功能的乘用车出货量将在2024年达到2,264万辆，在新车中占比超过90%。
汽车行业的电动化进程为智能座舱的发展奠定了良好基础。当车辆处于静止状态时，传统燃油车需要以怠速状态维持电瓶供电，不经济，亦不环保，极大限制了座舱场景向外拓展的想象空间。相比之下，新能源车电池以支持电动机运转为主要目的，在蓄电量、供电稳定性、用电限制等方面均有质的提高。同时，新能源车的快充场景为用户在车辆静止状态下使用座舱内娱乐设备提供了新的触点。在座舱场景上实现创新的品牌将在这一契机下有效拉近产品与用户间的距离。
洞察三：新能源车电池产权与使用权的分离将撬动用户对车辆所有权的固有观念
电池衰减是消费者的主要用车顾虑之一，也是影响新能源车二手车残值的重要因素。售前阶段由于电池成本在整车中比重较大，“车电分离”模式可有效降低新能源车的首购成本，促进消费者对车辆的购买。
早期的“车电分离”主要以换电模式下的物理分离为基础，该模式受规模限制难以充分满足消费者的补能需求。但随着电动化浪潮的不断推进，新能源车保有量持续提升，金融行业将逐渐衍生出更加适应消费者需求的金融产品。并且随着换电模式在运营压力较大的出租车、客车等行业不断铺开，电池管理的机制在实践中不断成熟，车辆与电池间的“价值分离”与“物理分离”将以创新的形式实现统一。这一变化将促使消费者过往对车辆独占的观念发生潜移默化的改变，在消费者意识层面为出行市场未来的变革奠定基础。
洞察四：自动驾驶的进步体现于驾驶辅助功能对边缘场景的覆盖
目前市场上智能化水平较高的车型已经能够在高速路段实现完整度较高的驾驶辅助，可以在一定程度上起到缓解驾驶员疲劳的效果。IDC预测，2024年中国乘用车市场中满足L2级自动驾驶标准的新车将达到1,478万辆，在全部新车中的占比达到59.8%。
驾驶辅助功能的进一步发展需要覆盖复杂程度更高的城区场景，包括繁忙的交通、复杂的道路标志以及行人和自行车等各种非机动车辆。为了实现这一目标，驾驶辅助技术需要更强大的感知和识别能力，以及更加智能的决策和控制系统。此外，还需要考虑到城市中的多样化道路结构和交通规则，以确保驾驶辅助系统在不同城市环境下的适用性和稳定性。技术的进步需要以长尾数据的积累为基础，体现于自动驾驶算法鲁棒性的提升。
洞察五：大模型技术发展的外溢效应赋能座舱内人机交互
汽车端AI算力所支持的对象不仅覆盖自动驾驶，还包括语音控制、导航、疲劳监测、驾驶员识别、主动降噪等座舱功能。生成式AI的发展极大带动了座舱内人机交互功能的智能化，大语言模型使用户毋须再花费心智将下意识的反应转化为指令性的语言，多模态融合的进步又在交互方式上实现了语音与手势、表情等维度间的打通。
此外，基于大语言模型的全双工对话技术使车机更加拟人，通过多轮次的沟通拉近车机与用户间的心理距离，不仅在功能性维度提升了用户调用座舱功能的效率，还帮助车机产品在情感层面与用户建立联结。
洞察六：新能源轻卡增长进入加速期
IDC预测，2024年中国汽车市场新能源车出货量将达到1,108万辆，年增长率30.4%。其中，乘用车与商用客车市场将继续维持增长，新能源卡车市场亦将迎来增长机遇。
卡车市场客户以成本收益为主要导向，而新能源卡车电池所造成的载重在一定程度上挤占了车辆的载货能力，加之过往充换电设施的密度较低，造成货运业务闭环的拉长，运营者倾向于选择燃油车。如今随着商用车行业电动化技术的进步，电池能量密度与充电速度不断提升，充换电基础设施的建设亦日渐完善。同时，排放政策的日渐收紧造成燃油车运行的高成本与低出勤率。此消彼长之下，商用卡车的全生命周期成本(TCO)逐渐向新能源车倾斜，尤其对于载重较小但基数较大的轻卡市场，电动化的进程逐渐进入提速阶段。
