電車通：為了趕超中國新勢力，日本車企要開掛！_風聞

近兩年，日系新能源車刷屏不斷，豐田、本田等巨頭的概念車身影充斥着各個大型車展。無論是Honda e：N2 Concept，還是AFELLA，無一例外，都是活在理念當中的智能汽車。

**不難看出，日本對智能電動車還處在「想象階段」，新技術遲遲無法落地量產，只能拿概念車「賣概念」****。理想和現實總是差距太大，日本車企能夠想象智能汽車的樣子，卻無法短期內造出來，在現實面前犯了難。**反觀國產車一款接一款，迭代節奏快，新車佈局速度更是前所未有。

問題在於，日系車的研發週期長，流程固化，從概念車走到量產，需要的時間往往更長。再這樣下去，想要趕上智能汽車的浪潮，恐怕只會更難。

AI大模型等一系列數字化技術，給各行各業提供了便利，也給了汽車行業新的曙光。藉助數字化，過去繁瑣複雜的驗證、測試，都讓計算模擬代替了。這毫無疑問可以為汽車開發按下加速鍵。

為了加快新車技術研發，日系汽車巨頭走起了「捷徑」，推動新車開發和創新，紛紛採用生成式AI，縮短新車的研發週期。

那麼，新技術加持的日系車，又需要花多少時間才能趕上中國新能源車企呢？

生成式AI參上

日系車走上了「捷徑」

有媒體報道，日本各大汽車企業已經陸續在開發新車型時使用生成式AI，包括豐田、馬自達、斯巴魯、本田等車企。

其中，豐田研發子公司Toyota Research Institute已經在使用圖像生成式AI，根據新車設計圖得出具體風阻係數，並對設計進行優化，目的是兼顧設計、功能性的同時，提高開發效率。

由本田、索尼對半出資的Sony Honda Mobility則使用生成式AI技術開發2025年上市的AFELLA新車，新車安全駕駛、高級輔助駕駛（ADAS）等系統的研發，均有AI參與。

至於馬自達和斯巴魯，當前計劃是對內部多名員工接受AI培訓，目的是瞭解AI的工作原理和用途，縮短時間，將其作為降低工序和成本的手段。

幾家車企已經在新車研發流程當中引入了AI等一系列數字化技術，他們的目的只有一個——縮短研發時間，降低工序成本，提高內部運行效率。電動化賽道，日系車企走得並沒有大家想象中順利，在一聲聲「抵制電動車」當中錯失了電動汽車最發展窗口。

索尼本田社長長川西泉此前公開批判中國電動車，認為中國電動車企業只是把智能手機的功能移植到汽車上，並不是真正的創新。國產新能源汽車進入日本市場時，同樣遭到了猛烈的抵制。

日本企業在電動車、電池等方面的研發實力並不弱，甚至是先行者，只不過兩者均未在日本當地實現規模化量產，無法成為強有力的產業支柱。中國在電動化賽道上高歌猛進，僅用幾年就打造了完善的電動車產業鏈和成熟的電池技術，走在世界前列。

不少日本汽車巨頭推出的電動汽車，產品力不理想，市場接受度一般。有些日系巨頭為了讓電動產品更成熟，找上了中國企業。豐田的bZ3和近期上市的第九代凱美瑞，前者採用的是比亞迪的電池和電機，後者則用上了與華為合作打造的智能車載系統。

站在自研的角度來看，日本車企當下還無法給出強有力的回答。現在的我們，只能通過一款又一款概念車，窺探日系智能汽車的未來。

作為「科技先鋒」，AI為各行各業帶來了新的曙光，數字化的介入有效縮短了以往人們計算、修改、驗證的繁瑣流程。在生成式AI面前，參數化的東西都可以通過計算模擬得出研發人員花大量時間測量出來的結果。

小通暫且不説AI最終會為日本車企的汽車發展帶來多少效益，但目前的情況是，新能源車技術、新車型迭代速度早已不是當年的樣貌，日系車已經落後不少，依靠AI技術「走捷徑」，有總好過沒有。

但智能汽車沒辦法走捷徑，AI現在還不是車企的「萬能解藥」，想要趕上主流，該走的路還是要走，該花的時間還是要花。

智能汽車的未來不需要「工匠精神」

**大眾汽車乘用車品牌董事會成員、技術研發負責人Kai Grünitz表示，過去一輛汽車的上市週期是48個月，最快也要24個月。**一款新車從立項到上市，需要耗費車企大量的時間和資金。

所以以往的燃油車，他們都有一個明確的改款、換代節奏，以小改款為主，很少做換代升級，而且更新節奏緩慢。

因為，每一次換代，都有可能大幅調整車身設計和結構，涉及到零部件重新定製採購，研發團隊也要對新技術、新結構進行長時間的驗證測試，以確保可靠性。

作為大件商品，新車從設計圖到量產車需要漫長的過程，設計圖只是設計師的一個想法，隨後要綜合現有的材料、技術水平、生產成本、規模化等多方面綜合考量。

新車設計出來後，工程團隊還需要建造實體模型、原型車，反覆驗證車身造型和機械結構的可行性以及優化空間。

顯然，汽車研發體現的還是車企內部研發體系水平，這也進一步證明汽車不是有錢就能隨便造。

讓AI進入汽車開發，已經成為當下汽車行業的共識。傳統車企也認識到，國產品牌的新車上市週期越來越短，上市週期可以壓縮到18個月、14個月甚至更短，佈局速度遠超我們想象。

而對於還處在電動化初級階段的日本車企，言論攻擊國產電車已經浪費了時間，面對電動浪潮，他們不得不正視中國電動車的挑戰，並且還要按下加速鍵。

加速鍵背後，就是AI。生成式AI可以幫助研發團隊模擬計算，得出驗證結果，並給出優化建議。同時，AI也可以通過快速計算，給出兼顧設計、風阻係數、製造成本、配置性能的最優方案。

未來的汽車，真的不需要60秒擰一顆螺絲的「工匠精神」。

AI無法讓日本車企「彎道超車」

小通認可生成式AI對汽車行業的正面影響，在這個追求高效低成本的時代，AI計算確實可以大幅縮短產品的驗證和調整週期。

但問題在於，用AI加速汽車研發的不止有日本車企，國產自主品牌以及海外車企，都看到了AI的作用。可以説，整個汽車行業都不約而同地抓住了AI。

在國內，長城汽車藉助AI大模型打造一個全新的知識體系，作用於內部所有運營流程，包括汽車研發。領克表示，未來將會讓AI更多地參與到汽車研發當中。大眾也透露，為了跟上國產電車的開發節奏，他們內部已經有了對策。

換句話説，小通並不認為日本車企能抓住AI，實現對中國新能源汽車的「彎道超車」，因為整個行業都在用。

而新能源汽車並非只是加速研發這麼簡單，補能網絡建設需要明確規劃和時間；汽車智能輔助駕駛需要時間；汽車智能座艙技術和交互優化需要時間。總之，國產新能源車走過的路，日系車企都要走一遍，這裏面沒有捷徑。

國產新能源汽車的成功並非一朝一夕，智能輔助駕駛和智能座艙需要大量的市場反饋和使用數據堆砌。國產車崛起只是一個爆發點，背後多年的努力不應忽略。

公開詆譭電動車也無法阻止電動浪潮襲來，日本車企想要在下一個百年曆程站穩腳跟，能做的只有迎合市場需求，加強技術研發和產業轉型，只有這樣才能得到市場認可。

**不可否認的是，AI大模型在汽車的智能駕駛、座艙當中具有重大意義，日本車企懂得「乘東風」跟上行業節奏，從態度上值得認可。**不過要將日系智能汽車的概念變成現實，AI只是「錦上添花」，打鐵還是要自身硬。