一汽解放汽车供应链怎么样-一汽解放汽车供应链

1.激光雷达“上车”竞赛，变数浮现

2.需求长期向好趋势不改

3.大半个车圈为小米“发烧”，谁来承载雷军的造车梦？

4.汽车行业步入智能时代，车企将如何做好数字化转型？

5.13米冷藏车市场现状

激光雷达“上车”竞赛，变数浮现

当前，激光雷达已经被行业认为是应用于高阶智能驾驶以及自动驾驶逻辑上的“飞跃”。上周，小鹏 汽车 旗下全球首款量产激光雷达智能 汽车 ——小鹏P5下线，即将在本月底开启首批车主交付。

相比于几年前奥迪搭载法雷奥激光雷达不同， 小鹏P5有可能是首个将激光雷达真正应用于可以上路的智能驾驶系统的车型。

为什么是有可能？

因为按照小鹏 汽车 官方说明，相应增强版功能预计在2022年第二季度通过OTA实现，也就是城市NGP功能（自动导航驾驶）。

此外，城市NGP功能需要逐一城市进行大量里程的标定、测试和验证 ，以提高可靠性，我们会从一线城市（北京除外）开始进行标定测试，逐步推广到其它城市，这个过程可能会持续较长时间；

并且城市NGP功能依赖于各城市的高级驾驶地图的行政审批通过 （某些行政管辖区可能会需要更长的时间），该功能推送时不能覆盖所有城市，将依据各城市审批情况逐步开放。

而按照其他车企的，接下来长城摩卡搭载激光雷达的版本将于年底前上市。明年，蔚来ET7、沃尔沃XC90、智己L7等车型也将陆续上市。

显然，对于激光雷达上车并且真正应用于量产系统，还是一个未知数。不过，这并不会影响激光雷达“硬件”上车，因为软件可以OTA更新。

一、

一直以来，激光雷达作为自动驾驶的主要传感器选项之一，成本一直是大规模上车的最大障碍之一。 尽管L4级自动驾驶几乎都有搭载不同类型的激光雷达，但即便是Waymo，车队数量也仅仅不过千辆级别。

而对面向私人用户的乘用车市场，成本敏感度更高。1000元以下，被认为是大规模量产导入的基准线。

目前，大部分激光雷达供应商仍在处于从1000美元到500美元的降本“斗争中”。 对于300美元甚至100美元的目标，部分供应商选择了“降性能”的策略。

现实是什么？

当你看到由激光雷达生成的大量点云的图像时，可以看到很多细节。比如，行人、车、停车标志甚至是车辆上的图像，但这不是点云的“真实”效果，因为通过点云处理会丢弃大部分数据，这一点类似于传统的毫米波雷达。

同时，真实的点云对象也是“模糊的”，即使是像建筑或标识这样的平面，也会有一个个小的凹凸（并非一个真正的平面），这意味着返回的点会在表面纹理的细化上反弹，或者因为用于去除车辆自我运动的算法会产生小错误。

即使是静止的物体，其位置也会发生轻微的变化。因为激光雷达返回的，只是物体表面的一系列点，同时必须对返回值进行卡尔曼滤波等算法来过滤掉抖动。

但对于算法处理来说，这是把双刃剑。

因为如果过滤太多，感知系统可能会“错过”实际运动的对象；但是如果过滤不够，系统可能会计算出一个物体刚刚在毫秒内移动了一个可感知的距离，这对接下来的路径规划可能会产生错判。

当有企业声称他们的激光雷达“看到”200米或250米时，他们真正的意思是，传感器足够敏感，可以探测到从某个距离物体上的某个部分返回的脉冲，但这对系统来说几乎没有任何意义。

这意味着，点云密度至关重要。

因为激光雷达的工作原理意味着点返回的密度与传感器距离的函数线性下降，无论是水平还是垂直视场。点云密度低，就会严重影响对象分割和分类，确定对象类型变得困难，甚至是几乎不可能。

比如，大疆Livox的非重复扫描模式，独特的花状扫描模式，随着融合时间的增加，点云的场覆盖将持续增加，直至场覆盖接近100%。而传统机械式扫描下，当线不够密集时，就有丢失物体的可能。

此前，Livox的Horizon系列的探测范围达260米，水平视野达81.7度，可覆盖4条车道10米的范围。不过，在中高速场景下，这种方式存在障碍物精准识别的延迟问题。

而在给小鹏 汽车 提供的Livox HAP车规级定制版本上，Livox增加了对ROI区域的两次扫描，从而增强对行人和骑行人的安全感知。

对于远距离探测（300米以上），Livox还推出了一种名为Avia的全新解决方案，它可以在不同的扫描模式、范围和不同的场景之间切换。其中，重复扫描模式用来应对高精度和特定区域密集点云的应用需求。

这种改进方式，目的很明确，就是提升部分区域的点云密度。

从技术维度来说，激光雷达的测距、每秒点数（PPS）以及给定视场内的角度分辨率（以及对应的视场角）是三个主要规格，其中，第三个参数用于确定目标检测和分类的能力差异。

在相同的图像刷新率下，较高的PPS倍数意味着在同一距离（R）上给定目标上的点数量显著增加，这直接提升了目标检测和分类的更高精度。

在 Innovusion自动驾驶销售市场副总裁梁鸿燚看来，为什么强调激光雷达要看的远，并不是说要看到250米距离的车辆，而是要看到100-150米距离的小物体，对系统来说才能够有一个安全的预警时间和距离。

这就需要点云密度，尤其是低反射率物体。

比如，100个光子打出去，只有10个光子返回。只有在250米可以看到反射率10%的车辆的情况下，才有可能看到150米的路边低反的轮胎，20 20cm的纸箱，才有可能看到更近距离的100米左右的黑色（更低反射率）小物体。

这背后，还得益于Innovusion激光雷达的远距离探测以及分辨率，在120米外的行人可以获得20多个点或者400米左右的车辆上可以获得20多个点，这对于后续的感知识别算法，至关重要。

此外，Innovusion激光雷达还具有动态聚焦功能，通过局部像素加密，对感兴趣区域关键目标和细小物体进行“凝视”，能获取更加精确的三维信息。

二、

目前，激光雷达的降本策略之一，就是组合不同性能规格的激光雷达。 但，问题是，系统可能需要更多的激光雷达来提供全视场覆盖，或者通过其他传感器来补充。这意味着，更多的数据处理、传感器融合、高数据传输以及高算力要求等。

以Ibeo的方案为例，ibeoNEXT的性能参数是在11.2度水平视场角实现260米目标物探测，32度视场角仍在开发中。这意味着，需要两颗补盲激光雷达，才能形成对前向道路的广覆盖环境感知。

比如，大陆集团在已经自研量产短距FLASH激光雷达基础上，去年通过参股激光雷达公司AEye，从2024年起投产远距离激光雷达。

而一径 科技 则是推出了长距+中短距+盲区的全套MEMS激光雷达解决方案，包括面向短距应用的大视场角MEMS激光雷达，以及基于1550nm光纤激光器的前向长距MEMS激光雷达。

不可否认，激光雷达大规模应用还需要显著降低成本、提高产品寿命，并且需要突破更高的探测距离（超过250m，甚至是300-400m）、超高扫描线束等技术瓶颈。

1550nm是主流选择之一，不管是一径 科技 、AEye还是luminar，都用了该方案设计长距离探测激光雷达。 使用1550nm的激光器不仅可以在人眼安全范围内提升几个数量级的出光功率，而且可以更加有效的避开阳光噪声区域，从而降低背景光噪声。

从一径 科技 推出的1550nm+MEMS方案激光雷达ML-Xs也可以看出，各项参数都达到了全新的高度。比如视场角达到120 25 ，角分辨率达到0.15 ，线束达到200线，背景光噪声（在自然光照条件下）降低了70%。

此外，1550nm的发射器要比905nm的更安全，可加大激光器的功率、提高信噪比、减小脉冲宽度，并且对人眼安全性更高，更重要的是提升了激光雷达的有效距离。

不过，1550nm方案目前最大的障碍，还是成本。对于核心供应链体系的垂直整合也是未来降低成本、保障上游供应的关键一环。

Luminar是收购了InGaAs芯片公司OptoGration Inc.、芯片设计公司Black Forest Engineering，主要布局1550nm InGaAs光电探测器芯片以及专用数据处理芯片，理想状态下，规模化量产成本可以降至数美元范围。

一径 科技 同样选择底层芯片和元器件等自主研发和创新设计，目前其自研的的LiDAR专有芯片和核心算法已经成型，从而进一步降低1550nm激光雷达的成本。

在业内人士看来，“激光雷达的核心电子元器件正在向专用集成电路集成，后者具有密度更高、成本更低和可靠性更高等优点。这种趋势大致遵循集成电路的摩尔定律，意味着激光雷达体积、重量和成本大幅减少成为可能。”

而AEye公司推出的1550nm方案，则更强调了可以放置在挡风玻璃后，类似传统的前向摄像头。这对未来的车型设计来说至关重要，不会影响外型美观以及减少外置可能带来的对风阻系数的约束。

不过，从成本和供应链成熟度来说，905nm目前仍然具备特定优势，尽管这种波长带来了对眼睛安全的担忧（比如加大功率），同时限制了探测范围。

此外，从研发到制造（产品良率，间接影响成本）、供应能力和售后支持，激光雷达供应商还需要向市场证明，持续高效大批量生产已经准备就绪。

在这之前，这个市场还有不少变量因素。

三、

而在众多变量因素中，还有一项非常关键，那就是标准。

众所周知，在 汽车 前装市场，除了车规级、功能安全等一系列行业达成的默认认证之外，不同地区及市场还有相关的性能要求及测试标准，对于全新的 汽车 电子件，激光雷达也不例外。

按照高工智能 汽车 研究院数据预测，随着2022-2023年国内新车搭载L2级比例继续保持快速增长，高阶智能驾驶搭载激光雷达进入第一轮增长周期，预计到2023年国内乘用车前装激光雷达规模将超过150万颗。

这意味着，接下来技术路线如何发展，市场做出什么样的选择，有一点已经非常明确： 激光雷达的前装规模化量产已经开始。而整个行业也迫切需要规范化、标准化，从而为大规模前装量产提供参考基准。

10月12日，全国 汽车 标准化技术委员会电子与电磁兼容分技术委员会组织召开了《车载激光雷达性能要求及试验方法》标准起草组成立会 ，初步确立了车载激光雷达的标准体系构成和标准研制工作的与分工。

其中，在国家标准方面，禾赛作为牵头单位，百度作为联合牵头单位，共同负责国标GB/T《车载激光雷达性能要求及试验方法》的制定。 此外，禾赛还参与牵头制定多项激光雷达行业标准。

就在今年9月，禾赛的Pandar128激光雷达拿到了SGS颁发的全球首张激光雷达ISO 26262 ASIL B功能安全产品认证证书。而ISO 26262作为全球公认的 汽车 功能安全标准，是目前智能驾驶领域核心零部件前装的主要准入门槛之一。

而对于主机厂、一级零部件供应商来说，国标GB/T《车载激光雷达性能要求及试验方法》的起草，意味着，未来可以在一致的标准下对比市场上的各种产品，降低OEM的选型门槛和额外隐性成本。

从此次汽标委的标准起草会议纪要函中，对于标准完善也已经形成了初步的「意见」，在基本框架上增加了自检、故障报警、启动时间、唤醒功能等更加实用的功能，结合实际场景进一步区分了高速物体运动状态和高动态场景的点云性能要求等。

对于激光雷达的测试条件也做了进一步规范建议，例如试验室的光源，测试板的反射率；对于具体的测试布置进行了详尽的说明；对于人眼安全给出了莱茵提供的IEC标准参考；对车规环境测试也给出了全面的要求。

同时，在全球市场，IEEE也在去年启动了激光雷达性能测试方法的标准制定工作，聚焦于性能测试方法，包括距离精度/精度/分辨率、最大/最小距离、探测概率、角精度/分辨率、反射率等。

目前，激光雷达功能范围要求的模糊性，已经明确了相关标准测试方法的紧迫性，这意味着无论是激光雷达供应商还是 汽车 制造商都没有办法横向“比较”产品，行业缺乏透明度。

今年3月，Luminar与沃尔沃 汽车 旗下软件子公司Zenseact达成的协议，将激光雷达硬件和感知软件进行融合，提供一整套完整的自动驾驶解决方案。

因为，对主机厂来说，在为车型筛选出符合要求的激光雷达硬件后，还需要解决如何为硬件开发算法，怎么对系统的感知能力测试验证等问题，以确保达到量产要求。在激光雷达量产项目中，软件和硬件同等重要。

比如，激光雷达的感知算法 ，包括目标检测、目标跟踪、目标分类、速度判断、可行驶区域的判断甚至路径规划等等，在此基础上才能实现具体功能的开发。 一个典型的案例，就是激光雷达输出的原始点云数据也存在Corner Case。

这意味着，激光雷达感知算法与自动驾驶系统算法一样，同样需要大量场景数据的喂养，通过丰富的各类场景验证测试来实现算法的迭代，以保证激光雷达系统安全可靠、检测率和准确度。

此前，基于几年的激光雷达软件“开发+测试验证”闭环落地量产经验，亮道智能推出了面向整车量产的激光雷达系统解决方案 ，支持客户完成量产前激光雷达性能定义、产品硬件选型，感知算法开发与测试验证，以及系统集成到整车的量产目标。

“基于场景进行开发和测试验证成为行业趋势。 汽车 行业急需引入智能传感器软件算法开发，高质量数据集和高效处理等技术，来应对智能化变革。”亮道智能CEO剧学铭表示。

需求长期向好趋势不改

需求长期向好趋势不改

1、新能源车需求持续高涨，逆势而上持续放量?

2022年以来，国内新能源汽车需求持续增长。一季度，我国新能源乘用车累计销量119万辆，同比+145.40%，渗透率为21.88%。其中，3月份新能源乘用车销量45.5万辆，同比+122.40%，环比增长63.10%。渗透率达到25.08%，需求持续上升。

2022年一季度下半年，受疫情蔓延、上游原材料成本高企、地缘政治冲突推高燃油价格、产业链缺乏核心等因素影响，国内汽车供需将面临较大压力。受到一定影响，销售总额增长乏力。数据显示，2022年一季度国内乘用车销量543.9万辆，同比增长8.3%； 3月销量181.4万辆，同比-1.6%。

受益于政策支持、新车型产品能力迭代提升、销售渠道与客户充分沟通等因素，新能源乘用车销量逆势上扬，领跑新能源车企，新能源汽车销量实现生长。威力还是相当可观的。

1-3月，比亚迪累计销量28.63万辆，累计同比+422.%；特斯拉国内累计销量14.17万辆，累计同比增长145.40%；鹏汽车累计销量3.46万辆，累计同比+159.00%；理想汽车累计销量3.17万辆，累计同比+152.10%。蔚来累计销量25768辆，累计同比+28.50%。

2、新能源车产销格局的扰动：终端提价、疫情蔓延与缺芯瓶颈

2022年以来，上游原材料供需紧张的格局持续发酵。与下游需求的飙升相比，上游矿能力不足。加之市场主体短期行为扰动等因素，动力电池原材料价格持续快速上涨。 3月17日电池级碳酸锂市场综合报价48万-52.2万元/吨，而2021年初碳酸锂价格仅为5万元/吨上涨至5.68万元/吨，涨幅较大。

上游价格压力长期传导至下游销售终端。 2022年初和3月份，自主品牌、新势力、合资品牌的新能源车型将有几千元到几万元不等的涨价。 6万-12万元价位段的中低端车型价格涨幅明显高于主流车型。其中比亚迪、上汽通用五菱、哪吒涨价幅度在6%-16%。

我们认为上游成本驱动的价格上涨至少会从两个方面影响新能源汽车的需求：

（1）涨价可能导致部分中低端车型用户推迟购车进程。一般来说，中低端机型的用户对价格比较敏感。对目标用户购车意愿产生影响；

（2）在上游材料成本持续承压的背景下，车企涨价频率增多，可能会进一步挤压部分购车需求。

2022年3月以来，疫情先后在华南、东北、华东地区蔓延，影响新能源汽车产销。我们认为至少体现在以下三个方面：

（1）防疫政策下，车企生产端受到打压：如特斯拉上海工厂自上海进入阶段性封锁策略以来持续停产，导致3月销量不及预期，延长交货时间；理想常州工厂停产2天（已恢复生产）；

（2）疫情防控下，供应链周转水平下降：一是车企上游零部件生产有限，运输情况受防疫政策限制。 Rupp、Aptiv等汽车零部件企业生产活动受到明显影响；

上游汽车零部件的限产不仅延长了周转周期，还直接导致下游汽车企业停产。 4月9日，蔚来汽车在官方APP上宣布暂停车辆生产。停产是由于其上游汽车零部件供应合作伙伴（主要位于上海、吉林地区）因疫情蔓延而停产；二是车企下游整车物流放缓，客户交付周期进一步拉长；

（3）线下客流和新渠道拓展受到影响：在疫情蔓延的背景下，几乎所有车企的线下客流都受到不同程度的影响。对于仍处于快速发展阶段、分销渠道尚未规模化和规范化的新能源企业来说，这种效应更为明显。此外，2020年下半年开始的“缺芯”瓶颈尚未完全打开，新能源汽车对芯片的需求普遍高于燃油汽车。在整体芯片供应相对紧张的背景下，各车企都面临着不同程度的芯片供应紧张。

3、新能源车短期产销面临压力，但不会动摇向好趋势

在涨价、疫情、缺芯的背景下，市场对新能源汽车产销格局演变的疑虑和分歧加大。作为短期因素，会对新能源汽车市场产生扰动，总体上不会扭转新能源汽车产销量的上升趋势。

生产方面，虽然疫情对国内生产活动造成客观影响，但对新能源汽车生产的影响不会太大：

（1）疫情区域层面分化明显，车企保供重点：产销扰动集中在上海、东北地区。

比亚迪、长安、长城、五菱、广汽艾安等国内汽车企业以及部分新能源汽车企业的生产基地主要集中在华中、华南、华北地区。当前疫情对主流车企生产端影响有限；结构复杂度低于传统燃油汽车，零部件相对较少。 “牵一发而动全身”的负面影响较低；而车企则聚焦景气度更高、市场反馈更好的新能源。汽车有望从合资车企平台和上游零部件供应商获得更多有保障的供应，保证生产合理进度；

（2）生产供应链的周转瓶颈也有望在上层政策和疫情控制的引导下逐步打开，缓解疫情对生产端的干扰。与此同时，车企自身也在积极推动复工复产进程：工信部派出工作组赴上海，会同上海相关部门推动重点工业企业稳产复工确保产业链、供应链顺畅运转。

4月5日，工信部党组成员王江平召开会议，研究建立产业链供应链诉求应急协调机制，建立工业企业“白名单”链供应链呼吁工业和信息化领域重点企业，集中重点保障集成电路、汽车制造、装备制造、生物医药等重点行业666家重点企业复工复产。

深入产业链龙头企业，通过点对点、一对一、短时间协调解决关键原材料库存预警等影响稳定生产的紧迫问题术语快速方法。

4月16日，上海市经济和信息化委员会发布《上海市工业企业复工复产疫情防控指引（第一版）》。意见明确，各区、街道、镇、工业园区要积极支持企业复工复产，引导企业“一企一策”，做好疫情防控和复工复产工作。

与此同时，在复工政策推动、地区疫情缓和的背景下，各车企也在积极谋划复工复产。特斯拉上海工厂在停工三周后顺利获批，于4 月18 日恢复生产。

4月11日，一汽全面复工。与此同时，首批47家零部件企业正在有序复工。解放、一汽丰田等工厂也将陆续复工复产； 4月14日，蔚来汽车表示，供应链已略有恢复，合肥生产基地正在逐步恢复生产。后续生产取决于供应链的恢复情况；

上汽集团旗下企业也在调研复工复产准备情况，于4月18日启动复工复产压力测试。

（3）车企继续努力与客户沟通稳定预期：随着疫情稳定，车企有望加快消化积压订单，2022年继续放量。

从客户需求来看，不同的车型对应不同的客户群体，需求和认知水平也存在较大差异。新能源汽车的迭代升级、购买政策、替代效应也影响着客户需求。

因此，我们认为：

（1）市场客户对涨价的态度和反应不同：

涨价带来的需求冲击效应对中低端车型最为明显，短期内中低端车型订单走弱在所难免；主流车型和高端车型的用户对价格的敏感度相对较低，车企整体涨价幅度也比较低。更加理性。 2022年以来，售价12万元至20万元的主流车型价格涨幅基本在1%至5%之间，整体涨幅不大；部分用户对新能源汽车关注度较高，了解涨价原因，延长交付周期，对混合动力汽车的前因后果接受程度较高；对于混合动力汽车的客户来说，购买动机本身在于混合动力汽车经济、省油的特点，几千元的涨价影响有限；

（2）在扶持政策持续以及当前高油价的背景下，新能源汽车仍然具有较高的性价比，保证了需求空间：

限购城市车牌价格较高，加上补贴、免购置税、免牌照、不限流量等上层政策支持，使得新能源汽车的购买和使用成本更高，竞争力更强。混合动力汽车较低的使用成本和节油效果更有吸引力，对中档燃油汽车形成一定的替代效应；

同时，车企终端销售渠道在涨价时，通过金融政策激励等手段对客户进行补偿，这也在一定程度上抵消了涨价对需求的负面影响。

一般来说，小型车（A0级）和紧凑型车（A级）的目标群体会更注重购车的性价比和使用的经济性，而中型车（B级）的销量往往被家庭首次/重复购买或城市白领驱动，他们也会关注新能源汽车相对于燃油汽车的性价比来做出决策。

因此，我们以三年6万公里为标准，计算对应车型档次和价格的代表车型的单位使用成本。结果表明，在高油价和持续政策支持的前提下，新能源汽车的单位成本更低，即经济性更好。计算依据是充电电价为0.56元/千瓦时（家庭电价），但即使设部分充电站电价为1.5元/千瓦时，新能源汽车仍然具有良好的经济性。

（3）电动化+智能化驱动的产品推广将进一步增强新能源汽车的吸引力：

在领先自主品牌和新造车厂商的推动下，新能源汽车的技术属性和消费属性不断提升，产品力成为决定需求的重要因素。由于电气架构等因素的特殊性，新能源汽车更适合智能化解决方案，产品力较同价位燃油车有一定优势，这对提高中高端渗透率有强有力的支撑。高端车辆——高端车型（目标用户通常强调乘客体验）。我们对比中高端车型，根据新能源爆款SUV和高端车型的相关参数，我们发现新能源汽车在空间、加速性能等驾驶体验上具有优势，还有智能化配置，有利于提升乘客体验。

同时，随着新能源汽车智能化、高端化进程的不断推进，2022年高压快充、超长续航、激光雷达等新能源汽车将陆续推出，各大车企的产品线将不断拓展。

智能硬件配置升级的“军备竞赛”已经打响，产品力的不断提升有望进一步打通主流和高端车型，增强新能源汽车的吸引力，打开需求空间。

总体而言，我们认为新能源汽车需求快速增长的趋势并未逆转。干扰因素更多针对的是车企供应链。由于客户订单机制存在时间滞后等因素，车企销售仍有一定缓冲空间，订单水平仍处于旺盛状态。

虽然消费者的看涨心态可能带动一定量的前期需求，但随着历史订单的逐步消化以及涨价效应的逐步体现，4-5月份行业订单可能会有所下降，但主要体现在低端机型，整体降幅有限，下半年需求不会低于预期，总订单需求受到支撑。

4、新能源车市展望：中期原料供应有望恢复平衡、长期渗透率持续提升?

中期看，保供稳价的上层设计持续推进，新增供给有望有序释放，原材料价格有望企稳回落，上游成本压力下降将带动车企提价步伐趋缓，抑制对下游需求的侵蚀；随着新能源车销量增大，平台成本下降，分摊到车的成本，起到一定的抵消效果，控制新能源车的成本上涨，保持性价比，逐步恢复市场平衡。

长期来看，政策完全退坡后，新能源实现和燃油车的充分竞争，新能源的电池技术、可靠性、装备提升、便利性、使用感受相比于燃油车的水平更重要，因此市场最终还是产品的竞争。

新能源车产品力持续提高有望带动新车渗透率持续爬升，主要客户群涵盖都市白领首购用户、家庭增购用户等，用户挖掘空间仍大；保有量方面，国内3.07亿汽车保有量中，新能源车只占不到3%，剩余的换购用户将会是更大的客户来源，随着新能源车使用便利性提升、技术创新迭代、智能化水平提升和厂家品牌营销、用户沉淀、产品可靠性稳定性不断验证、保值率提升，消费者对新能源的认知度和接受度在不断提升，未来的需求发展潜力仍大。

大半个车圈为小米“发烧”，谁来承载雷军的造车梦？

文 | 彭斐

运营 | 宋宋

小米集团高速发展时，雷军曾称自己“行程密时，平均一天有11个会议，每天平均吃饭时间只有3分钟。”而如今对于“押上人生全部声誉而战”的小米 汽车 ，雷军的忙碌只会有过之而无不及。

在宣布造车至正式成立公司的5个月间，雷军频繁走访比亚迪、一汽集团、长城 汽车 、长安 汽车 、东风、恒大 汽车 、上汽通用五菱、上汽集团、北京现代、博世、宁德时代等企业，并时不时与北京、吉林、上海、天津、武汉、合肥多等多个地方传出“绯闻”。

几乎大半个 汽车 圈都在为小米 汽车 “发烧”。随着小米 汽车 落户北京亦庄，其业务开展也将从前期考察逐步进入到实际运营阶段。

下一步，围绕工厂落地何处，又开始了新一轮的激烈争夺。小米 汽车 终会花落谁家？

01

收购宝沃 汽车 工厂？

雷布斯的光环不亚于华为。9月13日，一汽解放开盘股价一度逼近涨停，创年内新高。涨势的背后，是一则“雷军一行到中国一汽集团就合作事宜进行深度对接洽谈”的消息。

可股民只狂欢了一日，一汽解放便于9月14日跌至11.63元/股，跌幅约4%。外界又将之归因于“雷军有了新欢”。

一则“小米 汽车 或将通过收购方式以获得产能和生产资质”的消息开始在业内发酵。同时，宝沃 汽车 作为小米的“新欢对象”也浮出了水面。

“即使向下放到省级发改委和工信局申请新工厂生产资质，也是需要较长的流程和其他配套手续的。” 汽车 行业分析师钟师向车市物语称，“收购别家车企主要是可以节省时间，一步到位，代价就是要付出一定的经济代价。”

小米造车需要抢时间，与特斯拉、蔚来等造车新势力相比，小米进入 汽车 行业时间比较晚，花钱买时间，对于手握千亿资金的小米 汽车 而言，是比划算的买卖。

如果回顾小米从成立至今，之所以在高速发展，雷军认为最核心的原因则是效率高。而北京密云的宝沃 汽车 ，拥有新能源及传统能源的双生产资质，具备年产能36万辆整车的生产能力。这对于小米而言，确实有很大的吸引力。

据相关报道，宝沃 汽车 生产已进入停滞阶段。即使在疫情防控形势持续向好，行业内早已100%复工复产情况下，密云工厂仍处于停工状态，且时间已长达一年。2020年工厂产能利用率仅有4.83%。

而3个月前，就有曝出小米与宝沃 汽车 有过深度洽谈的消息，当时因双方对宝沃 汽车 估值差距悬殊，谈判戛然而止。据知情人士透露：“当时雷军出价极低，远远低于陆正耀为宝沃付出的代价。”

陆正耀是瑞幸咖啡、神州优车、神州租车和宝沃 汽车 的董事长。虽然他于2018年年底，收购了北汽福田手中宝沃 汽车 67%的股权，但陆正耀却没有太多资本与雷军谈判。

对目前的宝沃 汽车 来说，最值钱的资产是其位于北京密云的智能工厂和土地资产。当时，福田对宝沃北京工厂项目“砸”了47.24亿元，其4.0智能工厂甚至获得工信部颁发的“中德智能制造合作试点示范项目”称号，而这些资产并没有被陆正耀收于麾下。

据车市物语查阅，2019年1月，福田曾发布一个公告称，“由于宝沃 汽车 工厂所占用的土地被纳入怀柔科学城规划中，北京市考虑到科学城未来规划的需求，要求福田承诺宝沃 汽车 的土地使用权留在福田，并在北京市要求时将土地交回。”

这也意味着，密云工厂背后的实际所有权不在福田，也不在神州优车，而是北京市。目前，北京市只是依照市场价格把土地和房产租赁给宝沃 汽车 使用。

为了吸引小米 汽车 入资，北京市要求收回厂房，这也非不可能之事。既然小米 汽车 总部选址在北京，那制造工厂落户北京的可能性更高。

“北京市有关方面正积极推动小米通过收购宝沃 汽车 获得生产资质，应该很快就会有结果。”有消息人士称。

眼下，重组电动 汽车 制造产能也是国家所倡导。“目前市场上的电动 汽车 企业太多，相对分散。未来要做大做强，电动 汽车 企业需要进行兼并和重组，在先进技术方面加大投资力度。”工业和信息化部部长日前表示。

理论上，有产能过剩问题的车企都希望与小米“沾上关系”，宝沃 汽车 并非小米 汽车 的唯一选择，但从近期的信息推测，虽然雷军近阶段“打卡”的车企不低于数十家，但一些车企已明确辟谣或官方回应不卖工厂。

小米选择宝沃 汽车 工厂代工这条线显得更为明朗。能造车的车企有很多，但真正能和小米 汽车 谈拢的车企不见得多。这一点从苹果 汽车 项目受挫中可得知。

同样马不停蹄的苹果CEO库克，近段时间不断与现代、日产、大众等车厂洽谈Apple Car整车代工，但意外的是，至今还没有一家车企明确愿意给苹果造车充当代工厂。

原因也很简单，有点实力的传统车企，不想因为与苹果合作成为苹果的代工厂，从而“稀释”了自己的品牌价值。

“诸如比亚迪、长城和一汽集团等有实力的车企，与小米 汽车 汽车 深度谈判的，是希望将自己的平台共享，或是其它方面深入共同造车，而不是沦为代工厂。”业内人士向车市物语表示。

02

激烈的小米 汽车 工厂“争夺赛”

业内人士分析，通过收购工厂获得造车资质，只是短期战略，未来也不排除小米会多点布局，在其他城市自建工厂和研发中心等。无独有偶，9月13日便有消息称，小米 汽车 或将用“双工厂”模式。

“自建工厂肯定是最符合自己满意的地点和环境，能保证永续发展。”在钟师看来，未来的大本营一定放在自建工厂里。当然，如果收购工厂所在地方的支持一直稳定，车企也会乐见其成。“一般还是做两手准备为妥，吉利都做了N手的准备。”

小米造车的野心很大。有消息称小米在 2024年出第一款车，每年推出一款新车，三年的总销量达到90万辆。雷军曾在内部表示，小米 汽车 “3年出车，第一年卖10万台”。

业内人士向车市物语分析，“一年10万台，目标很大，但也非不切实际的空想。‘蔚小理’造车新势力都是从零做起，一开始没有品牌价值，但小米不同，巨大数量的小米产品的数据库沉淀了未来小米 汽车 潜在用户群。”

“如果小米 汽车 在三年后量产，可大胆猜测小米面对的第一难题，不是销量，而是产能不足。”基于这种忧虑，使36万年产能的北京密云工厂被小米收购，那小米也会遇到产能不足的问题。提前布局“双工厂”，逻辑也显得顺其自然。

曾经投资过造车新势力的雷军，无论是代工或自建工厂路线，都有不少经验可以借鉴。

小鹏 汽车 一开始由海马 汽车 代工生产，但2020年3月间接收购广东福迪 汽车 ，获得了生产资质。目前，小鹏G3的改款车型G3i车型尾标已从“海马”标识改为了“小鹏”，小鹏 汽车 肇庆工厂二期也已经动工。

小米 汽车 的最佳选择或是遵循类似小鹏 汽车 的多地布局路线，前期通过收购快速获取生产资质，后期通过自建工厂扩大产能。

自雷军正式宣布小米造车后，各地方马上行动起来，想尽一切办法拉小米到自家城市落地。北京、上海、武汉、合肥、西安、成都等城市纷纷抛出过橄榄枝。可以说，工厂选址的竞争，远比小米 汽车 总部所在地的竞争更加激烈。

“小米 汽车 落户哪个城市，便会为这座城市带去投资，更重要的是能带去 汽车 相关产业链和智能 汽车 方面的人才，有望引进整个新能源 汽车 产业链。”业内人士称。

据汉南区官方介绍，该区有8家整车企业和13家整车生产工厂，包括小鹏 汽车 、东风本田、神龙、东风乘用车、吉利路特斯、吉利商用车等，重点发展锂动力电池、氢燃料电池等领域，同时是智能网联 汽车 测试示范区，具备良好的产业优势。

同时，武汉和雷军也有很深的渊源。武汉大学培养了雷军，雷军也在武汉有产业布局。小米 汽车 在武汉自建工厂的可能性很大。

尽管有“最优”对象，但雷军仍在为造车选址四处奔走。9月11日，据吉林省网站消息，吉林省高层领导在长春会见雷军一行；8月31日，天津市高层领导到小米集团走访调研，就进一步深化市企合作与雷军座谈交流。

（图：吉林省高层领导在长春会见雷军一行）

“最后，小米可能会比较各地的优惠土地政策、税收减免等，并考虑当地的产业链和产业环境等，以此选择自建工厂落地何处。”分析人士称。

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拼命奔跑的小米 汽车

造车并不容易，既然是雷军压上了所有的声誉，小米造车自然要慎重得多。

但雷军对于小米发展的观点一直是，“大方向选对后，一定要保证奔跑的速度，奔跑本身即可解决问题。”

雷布斯造车的奔跑速度不可谓不快。早在2014年便传言发起“泰坦”的苹果项目，至少已经酝酿了6年，而小米 汽车 入局不到6个月，便有一系列实质性进展。

眼下，新能源 汽车 最难的不是制造出一个像样的产品，而是能把一款产品卖到什么销量。用户认可的销量决定产量，产量规模决定供应链和资金链的永续。对于小米 汽车 而言，没有销量，车企就命悬一线，“双工厂”模式也是其前期的一场。

对于小米造车的优势，钟师评价，“小米最有信心的不是能圈多少投资资金，而是原先庞大成熟的小米生态圈已经建立起来，往下 汽车 产品的集客、营销、推广成本，要比任何新生的车企强得多。这是小米造车宝贵的‘无形资产’。”

不过，小米 汽车 作为后来者，需要补课的内容也非常多——智能驾驶就是一门大课程。从目前小米申请的专利来看，主要集中在智能座舱，自动驾驶上的专利要远远少于华为、百度、滴滴等 科技 企业。

从近几个月来看，“不缺钱”的小米正不断对自动驾驶领域企业频频出手。先是抢下对纵目 科技 、禾赛 科技 两家自动驾驶厂商的投资，随后还参与DeepMotion（深动 科技 ），智慧互通（爱泊车）的战略投资。

当然，自动驾驶的技术壁垒并不是收购几家公司就能弯道超车，算法的深入研究，以及真实数据收集都是小米 汽车 无法绕过的一座大山。

深谙此道理的小米 汽车 ，最近也在高薪挖自动驾驶领域的人才，但要找到心仪的人才太难了。虽然小米的薪资比市面高出近20%-30%，小米官方还透露小米 汽车 收到的简历已超过2万份，但最后完成入职的仅有300余人，步伐仍然慢于外界期待。

值得一提的是，就在“小米 汽车 有限公司”正式成立当天，小米官方还晒出了雷军与其他16位团队骨干的合照。而在外界剖析了这16位骨干的“身份”时，不免让人降低了期待值。原因是小米 汽车 高层都是“门外汉”，仅一位成员是 汽车 行业背景，并且是名外饰设计师。

人才的缺失或将拖累小米造车的进度。此前，盛传原吉利研究院院长胡峥楠将加盟小米 汽车 ，但最后或因竞业协议的规避，加入了顺为资本；也有消息称，原福特 汽车 （中国）电动车事业部首席运营官朱江已提出辞职，下一站或是小米 汽车 ，但消息传了有一阵子了，似乎没有最终成行。

2024年，小米能否造出一台让人“尖叫”的车？答案很悬。仅从造一辆车的角度来看待小米 汽车 的未来，小米 汽车 的价值或许不会很高。面对未来强大的竞争对手、复杂的供应链管理，缺少 汽车 产业技术储备的小米要从造车上获得利润非常难。

但换一个角度，从造一个“移动终端和数字空间”来看，如果小米造车，真能像雷军所想那样“是给手机和一整套智能体系加上四个轮子”，小米 汽车 的价值是否会变得不一样？核心前提是，小米能将电子产品生态链成功复制到 汽车 上。

汽车行业步入智能时代，车企将如何做好数字化转型？

在即将成为过去的2021年，互联网企业跨界造车、宁德时代市值破万亿、新能源汽车概念板块频繁拿下涨幅榜收尾……在这些年度关键词的背后，汽车行业的“火热”窥见一斑。

汽车行业从未像如今这样，处在各种新技术变革的交汇点，AI、大数据、云计算、IoT等技术正在深入改变汽车和出行领域。不论是新能源造车新势力，还是传统车企的转型，汽车行业的本质开始从“以产品中心”的生产制造商转向“以用户为中心”的移动出行服务商。IDC数据显示，2020年全球智能网联汽车出货量是4440万辆，到2024年全球智能网联汽车出货量将达到7620万辆。这四年复合增长率（CR）为14.5%。预测到2024年，全球出货的新车中超过71%将搭载智能网联系统，市场将逐渐趋于成熟，移动出行的未来已来。在这些数据的背后，也预示着未来整个汽车乃至移动出行产业，将会在自动驾驶、智能网联车等趋势的推动下，催生出更多的应用场景。“人、路、车”再次被重新定义，而这场变革对于车企们来说，是机遇也是挑战。

数字化转型是汽车行业的“可选项”还是“最优解”？创新技术如何与业务更好地融合？12月19日，2021中关村数字经济产业联盟会员代表大会暨华为北京城市峰会召开，在下午举办的“领跑汽车智能时代”高峰论坛上，一汽解放、阳光出行、禾多科技等多家汽车行业企业，分享了自身的数字化转型经验，探讨了汽车行业的机遇和挑战。下面笔者就带大家看一看，在数字化转型一线阵地的ta们，是如何做的？

一汽解放：数字化背景下，解放的云化之路

1956年7月13日，在长春市第一汽车制造厂装配出第一辆解放牌汽车，中国结束了不能制造汽车的历史。一汽解放60余年的发展历程，一定程度上代表了中国汽车工业发展的进步。

一汽解放作为一汽集团的商用车企业，也是传统车企阵营的代表，对于其所面临的能源和数字化的革命，用一汽解放CIO陈磊的话来说，就是“焦虑”。“首先，传统的优势，在能源革命下，‘护城河’被打掉了。对于传统的IT部门来说，数字化转型也不是自身所擅长的部分，所以需要合作伙伴协助共同做好数字化转型。”

2020年9月，国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确国有企业数字化转型的基础、方向和策略，开启了国有企业数字化转型的新篇章。而一汽集团则在2019年就在全集团范围内正式启动了数字化转型战略，制定了“数字驱动美妙出行”完整战略。一汽解放也按照集团的整体规划，进行了相应的部署和实施。

陈磊回忆道，“从2018年3月，华为给一汽集团提供了DST，从战略的规划到落地的整个流程化的方法论，基于此制定了一汽解放的数字化转型的战略。通过引入ICT数字技术，高度融合于业务和产品，创建数字业务（数字化营销、数字化研发、数字化生产、数字化供应链、数字化产品/服务），最终实现用户为中心体验提升、平台为基础运营效率提升，数据为资产的新商业模式。通过业务与数字技术的‘双轮驱动’，回归业务创造价值，技术驱动产品创新。今年3月份成立了数字化部，为把解放集团所有的IT职能统一，希望能够统一架构，统一底座，然后能够更好降本增效以及响应业务的需求。”

在整个数字化转型战略中，“上云”是重中之重，在内部被称之为“解放云”。从2018年开始，车联网全都放在华为公有云上，经过三年多的时间，连接了一百多万的车辆和一百多万的客户和用户。从2019年开始，持续不断建设私有云，开始私有云建设，陆续扩容至17个节点，在2020年10月私有云二期建设，共12台计算节点，IaaS扩展和PaaS建设。

陈磊透露，最初做云选型的时候充分考虑了一汽解放的业务特点，首先，一汽解放在全国多个城市或区域都有自己的工厂，其次，面对中重卡、轻卡、新能源、海外未来解决方案等新业务，业务场景多样化；再次，历史遗留的系统和技术栈是比较复杂的。“在我们看来，华为能够通过自身的实践经验把能力总结出来，对我们的业务做一个详细的梳理和规划，来指导一汽解放逐步上云。”

在上云的具体成效方面，陈磊举了两个例子：

1、通过华为云来构筑云上的高性能计算平台。

众所周知，汽车行业产品开发中，对CAE仿真设计投入逐年加大，CAE计算量大、对HPC硬件性能要求高，集群规模大。在激烈的竞争环境中，产品研发效率亟需提升，以加速新车TTM，各研发部门对HPC需求呈现明显波峰波谷分布，峰值需求超过平时2-3倍，本地池显然不能迅速满足业务要求。华为云通过弹性扩展，突破了传统超算中心限制，提供无限的计算和存储能力，并实时应用到高性能最新技术产品，即租即用的灵活模式，可节约建设周期，配置多样性满足不同场景。线上线下协同调度，按弹性需求统一调度，互为补充，缩短作业计算时间，满足了突发需求，支撑快速响应研发的业务。

2、“解放行”车联网云化架构提升用户体验和效率。

一汽解放的车联网的品牌叫“解放行”。通过三年持续不断的开发迭代，中重型卡车、轻型卡车 ?还包括新能源卡车等近三年的全部产品都装了Tbox跑在华为公有云，实时在线百万量级车辆和一百多万的用户，用基于华为云的混合云满足高可扩展性，华为云MRS+华为云OBS实现计算与存储分离，以及计算与任务的灵活调度，优化数据湖后台数据模型，结合大禹平台打造数据共享服务，优化用户自助式查询的性能。

“经过与华为五年的合作，特别是近三年与华为云的深入合作，我们越来越觉得，华为无论在数字转型咨询，包括云相关的业务，人才培养等方面，能够很好地符合一汽解放战略转型的诉求。”陈磊说。据了解，在11月，一汽解放和华为再次签署了深化战略合作的协议，未来，华为的数字化经验、云计算等技术能力将以更深入的方式持续不断为一汽解放转型赋能。

一汽解放CIO陈磊

禾多科技：自动驾驶全场景量产实践思考

自动驾驶，任重而道远。

作为量产领先的自动驾驶企业，禾多科技聚焦于行车和泊车两大场景，打造由本地数据驱动的量产解决方案。“打通场景比级别更重要，广泛运行比无人运行更重要”，在禾多科技副总裁王征看来，这是未来自动驾驶真正量产落地的一个必经之路。高速公路和停车场是相对能够更快实现自动驾驶落地应用的场景，禾多科技以这两大场景为量产切入点，进而打通城市场景，最终实现全场景的无人驾驶解决方案部署。

自动驾驶上路到底有多难？提起自动驾驶技术，有代表跨越式路线阵营的Waymo和渐进式路线阵营的特斯拉。禾多走的是渐进式路线。“解决一万个场景可能有一万零一个场景，只有大规模积累在道路上行驶的数据，才能解决自动驾驶长尾的问题。”王征表示，目前国内许多主机厂与禾多签订了平台化自动驾驶的量产合同，预计在未来5到10年，搭载禾多自动驾驶解决方案的车型会有近十款，将达到百万量级的交付，车辆未来5-10年在路上积累百万平方的数据，对于自动驾驶的算法和数据迭代将会是飞跃性的。

2021年，华为云与禾多签订合作协议，开始一起携手实现全国范围大规模的实际路测和数据积累，包括不同的天气情况、道路环境、道路参与者和驾驶行为等多维度的数据。通过华为云助力禾多打造的自动驾驶车辆大数据平台，通过算法针对不同的场景提取，放在仿真模拟的平台上去反哺算法，来打通数据闭环。此外，量产自动驾驶系统会同时收集众包地图，通过云端更新，经过OTA推送到终端车辆，这两个闭环完美实现未来自动驾驶的算法和地图的迭代。

此外，禾多借助华为MDC赋能自动驾驶最强大脑，在MDC610上面部署，可以实现2D、3D可量产的实时感知的效果。基于华为MDC610的领航驾驶系统也已经部署完成，可实现上下匝道、长弯道行驶等复杂的功能。

未来，自动驾驶解锁更多的场景，指日可待。

禾多科技副总裁王征

阳光出行：如何让出行更智慧

从18世纪至今，出行行业最大的变化都发生在近十年。从2012年的“网约大战”，到其用了5年时间统一了整个中国用户侧的出行市场，再到2018年涌现了更多的网约车平台，整个过程看来，是信息技术催生的新商业模式。网约车平台的出现，让原有的用户和司机之前，增加了一个第三方平台侧。

阳光出行CTO孙洪静认为，一站式出行平台面对庞大的不同场景的市场，通过自身平台把全场景服务好的挑战很大。“我们认为，整个产业链从需求、服务到要素市场，如果是让这个市场能够良性运行，需要更多的开放和合作才能达到共赢的阶段。”在此背景和行业判断下，阳光出行没有选择在需求侧也就是流量测，直接面对乘客，而是取在各大流量入口平台后边的运力侧进行服务。具体来说：

首先，建立核心引擎。把流量，各家平台流量重新聚合到一起，再分发给司机，用更公平的方式或者更随机的方式，给司机分发不同的订单。

其次，通过技术赋能司机管理和风控体系。例如，通过智能化的系统来智能触发司机的学习和考试，通过数字化的手段为司机管理提效，提升安全行驶水平。通过AI手段赋能客服端，致力于将全行业平均1%的投诉率降低到0.5%，通过司机和乘客电话、车内服务过程的录音等，转化成服务管控的手段，也跟华为云共同进行探索，如何利用智能化手段提升效率和客户满意度。

再次，通过智能运营系统，区分在什么样的场景下，司机可以更好地去服务，其中有一些价格杠杆和服务体系。

“智能出行领域还可以有哪些创新？产业链上下游都在探索，阳光出行也在实践，我们认为在供需市场上要保持开放合作共赢，作为平台经济的一个代表，核心是要通过技术手段创造价值。”孙洪静说。

阳光出行CTO孙洪静

华为云：助力车企“造好车、卖好车、用好车”

在这些车企数智化实践的背后，笔者发现了一个共同的身影——华为云。据了解，中国TOP30车企的80%都选择了华为，原因又是什么？

在经过多年的研发和投入下，华为已形成了汽车行业“云、管、边、端”的整体布局，2019年，华为轮值董事长徐直军公布了华为汽车行业的战略，即聚焦ICT技术帮助车企造好车，成为汽车行业增量部件的供应商。华为中国区副总裁、华为云中国区总裁张修征在分享中表示：

首先，造好车的关键是实现数字化研发和生产，数字化给汽车制造价值链附加值带来一个显著的变化就是，让研发和生产的附加值大大提升。在研发上，软件、平台、数据等作为企业价值创造的关键因素，比如汽车仿真，低代码开发平台，敏捷软件开发，自动驾驶模型训练，大数据等。在生产上，通过对工厂里生产产品的人、机器、物料、工艺流程和环境进行建模，构建数据底座，通过物联网、互联网进行连接，汽车生产的全流程就可以高度协同。汽车企业通过数字化研发和生产既解决了造好车的问题，同时也实现了大规模实现降本增效。

其次，卖好车的关键是做好数字化营销。随着汽车企业出行相关的服务增多，企业与消费者互动的界面和频次也将大幅增多，汽车企业需要通过数字化营销实现用户增长和维护用户活跃度，比如通过多维度的数据处理技术，完成用户画像，增长分析、智能营销等，围绕消费者用户旅程，进行精准营销，促进消费者留资、试驾、购车、保养、增换购，助力用户活跃度提升，为企业的业务增长助力护航。

再次，用好车的关键是实现价值链的重构，实现数字化出行。汽车企业要解决数字化出行的问题，就要投入整个车联网平台、自动驾驶能力、安全出行保障等。这些都是华为包括华为云所擅长的。

据了解，面向汽车行业，华为云持续和伙伴/客户一起，共同打造了汽车行业全场景的解决方案，除了自动驾驶、移动出行、车联网领域，也提供了面向数字化营销、HPC、数据使能平台等解决方案，助力汽车行业客户应对智能汽车新时代的挑战：

例如，江铃集团与华为云开展合作，华为云为其统筹规划了“数智江铃”数字化转型实施路径。通过打造智慧总部、联动四大板块、建立完善的数字化治理体系，逐步实现可感知、可洞察、可预测、可协同、可共享、可统筹的六大提升。通过优先建设本部数字化项目，实现本部的数字化能力构建，推动客户、员工、管理与服务的“

13米冷藏车市场现状

目前，13米冷藏车市场可谓是非常活跃。随着人们对食品质量要求的提高和冷链物流的发展，冷藏车成为了食品行业和物流行业不可或缺的一环。

13米冷藏车主要用于食品运输，特别是对需要保持特定温度的食品，如冷冻食品、水产品、生鲜蔬果等的运输非常有用。它们被广泛应用于食品生产企业、农产品供应链、餐饮行业、超市配送等领域。

冷藏车市场的现状主要表现在以下几个方面：

1. 市场需求稳定增长：随着人们生活水平的提高，对食品质量和安全的要求也越来越高。同时，冷链物流的不断发展也带动了冷藏车市场的增长需求。

2. 技术创新和产品升级：冷藏车厂商不断致力于技术创新和产品升级，以满足市场需求。例如，一些冷藏车用了智能化控制系统、高效节能的制冷设备等新技术，提高了运输效率和能源利用率。

3. 竞争激烈：随着市场需求的不断增长，冷藏车市场也吸引了更多的竞争对手进入市场，导致市场竞争日益激烈。厂商之间通过技术、品质和服务等方面的竞争来争夺市场份额。

4. 环保和节能的追求：随着环保意识的提高，冷藏车市场对环保和节能的要求也越来越高。一些冷藏车厂商开始推出符合环保标准的车辆，以满足客户对环保和可持续发展的需求。

尽管13米冷藏车市场处于活跃状态，但具体的市场情况因地区和时间而异。建议在购买或投资冷藏车时，根据自身需求和市场情况进行调研和分析。