2025年已然过半，中国汽车产业正在迎来一系列深刻变化。这些变化不仅体现在技术层面，更涉及产业格局、竞争逻辑和发展路径。结合当前产业发展态势，盖斯特预判了2025年下半年中国汽车产业十大趋势，现正式发布。

趋势一：下半年国内汽车市场增速将放缓，预计全年增长5%

2025年下半年，供需两端协同的政策“组合拳”将持续为汽车市场注入关键增长动能：一方面，“以旧换新”政策继续推动，地方政府正在积极制定新一轮相关补贴实施方案；另一方面，新能源汽车下乡活动已于6月中旬启动，有望进一步激活下沉市场的消费潜力。需要关注的是，国内汽车市场面临消费需求前置的压力，今年上半年国内汽车市场实现同比两位数增长，部分消费需求已提前释放。再加上2024年下半年基数较高，预计下半年国内汽车市场增速较上半年有所回落。

盖斯特判断：2025年下半年中国汽车销量将达到1750万辆，同比增速低于1%，但较上半年仍有200万辆增量。预计全年整车销量约为3300万辆，同比增长约为5%。国内新能源汽车市场和海外出口仍是关键增长点。其中，国内新能源市场销量受益于政策利好因素，加之车企普遍加大新能源车型的供给力度，有望推动下半年新能源汽车整体市场渗透率突破50%；出口方面，预计关税及贸易壁垒的影响将有所减弱，下半年整车出口量有望较上半年增加50万辆。

趋势二：新能源汽车下乡激活下沉市场潜力，将带来超60万增量

2025年新能源汽车下乡活动已于年中正式启动。从具体政策内容来看，本次活动的补贴规模、参与主体及车型覆盖范围均有所扩大。其中参与车型达到124款，较去年同比增长25%，同时多款合资及外资品牌车型首次进入新能源下乡车型目录。此外，新能源下乡目录车型突破30万元价格上限，蔚来、理想等自主高端乘用车品牌加码布局下沉市场。

盖斯特判断：当前国内汽车下沉市场仍具有新能源汽车渗透率偏低、以首购为主导的典型特征。从乘用车市场来看，当前下沉市场的新能源汽车渗透率不足30%，大幅低于整体市场渗透率45%的水平，因此未来新能源汽车在下沉市场仍有较高的增长空间。从需求结构分析，当前下沉市场的增换购占比低于45%，其置换潜力仍未得到充分释放。随着2025年度新能源下乡政策的启动，预计下半年将为整体市场带来逾60万辆增量；从细分车型结构来看，A0级精品小车有望贡献超过20万辆增量；新能源汽车下乡叠加“以旧换新”政策的刺激，B级及以上中高端车型有望贡献超10万辆增量。

趋势三：汽车出口有所提振，下半年可重回15%以上增速

2025年上半年，在贸易壁垒抬升、同期高基数等因素制约下，整车贸易出口同比增速回落至9%。而下半年汽车出口有望重新成为拉动市场增长的主力。其一，自主车企正在积极调整贸易出口策略，以应对欧美等地区的贸易限制政策，预计下半年贸易壁垒对出口的影响将有所缓和；其二，自主车企海外本地化建厂进程加速推进，下半年将有更多新建工厂陆续投产，因此通过海外生产基地销售的车型有望贡献较高增量。

盖斯特判断：2025年下半年汽车贸易出口增速预计回升至15%以上，贸易出口总量预计达355万辆，较上半年有近50万辆的增量空间，全年贸易出口总量有望达到660万辆。从车型动力形式来看，自主车企扩大插混和增程车型的出口规模，以规避针对纯电车型的关税壁垒。再加上中南美、中东等区域对插混车型的需求扩张，下半年插混和增程车型有望同比增长近两倍。从出口区域分布来看，俄罗斯市场加强了对中国进口汽车的限制，并提高了准入门槛，预计全年中国向俄出口汽车总量同比下滑约35%；墨西哥、阿联酋市场将反超俄罗斯成为中国汽车前两大出口目的地国家。

趋势四：车企下半年分化加剧，行业集中度进一步攀升

随着监管政策的密集出台与存量市场竞争升级，2025年下半年车企梯队分化将进一步加剧。从政策层面看，近期监管政策并非零散施策，而是直击行业痛点的“组合拳”，涵盖竞争秩序整治、产品安全与技术合规管控、供应商账期问题治理、辅助驾驶功能宣传规范等多个领域，旨在构建全方位的监管框架，以推动行业规范发展。从市场竞争层面看，头部车企主导市场竞争，通过产品全维度的降维打击，持续挤压尾部企业的生存空间。同时，在自媒体主导的营销生态下，流量入口、传播渠道等优质资源加速向头部企业集聚，进一步拉大企业间差距，推动行业加剧两极分化。产业规范化发展的前景下，车企之间竞争关键在于体系化能力，而弱势企业、落后产能将加速出清。

盖斯特判断：从产业视角看，市场份额将加速向头部车企集中，预计2025年前五家车企的市场份额合计将超50%。从企业视角看，头部自主车企的竞争壁垒将不断巩固，其在规模效应、成本控制、技术创新、生态构建、全球布局及品牌力等维度的体系化能力将进一步增强；而新势力企业与主流合资企业面临的挑战日益严峻，部分企业将触及生存临界点，重组整合将成为重要路径。汽车市场竞争已升级至依托体系化能力的高阶较量，企业唯有秉持“守正出奇”的战略定力，通过持续技术创新实现价值突围，方能行稳致远，达成可持续发展目标。

趋势五：更多车企推进AI在全业务场景应用落地

2025年上半年，车企以战略发布为起点，下半年将全面进入AI技术赋能的实践落地阶段。AI应用正在从产品端的智能功能向制造端的业务场景深度渗透，优先在数据积累较完善的领域实现单模块的质量提升、成本降低与效率优化。 

在业务环节，AI技术将优先聚焦于生产制造和营销服务两大领域。在生产制造环节，AI技术将驱动实现柔性制造，智能视觉检测等技术将赋能质检、焊接等关键工序，从而提升生产效率和质量；在营销服务领域，智能用户洞察与精准触达、智能内容生成等功能的应用，将助力车企更好地理解用户需求，提升市场响应效能。

在管理职能方面，AI赋能主要集中在人力资源管理和行政办公场景。在人力资源管理方面，AI面试官等工具将优化招聘流程，提升人才匹配效率；在行政办公方面，资料智能查询、报告智能撰写、会议纪要结构化整理等AI功能的应用，将显著提升办公效率，降低管理成本。

盖斯特判断：随着AI技术的深入应用，2025年下半年车企间竞争焦点将从单一产品性能的比拼，转向“制造效率×管理精度×创新速度”综合能力的较量。新一轮竞赛将围绕智能工厂改造、数据中台建设等核心环节展开，进一步释放AI在流程优化与决策支持中的价值。可以预见，行业将进一步加速分化。其中，领先企业通过全链条AI赋能构建起竞争壁垒，而落后企业可能面临效率与管理双重压力下的被淘汰风险。

需要关注的是，AI对企业产品力、创造力与管理力的全面赋能，已成为行业共识。下半年，车企全面拥抱AI的战略窗口期已然开启。未来，技术整合的深度、业务重构的速度与管理变革的力度，将直接决定企业在产业新格局中的地位。能否抓住AI发展机遇，实现深度AI化转型，将成为车企未来制胜的关键。

趋势六：海外磷酸铁锂电池供需加速释放，本地化运营将是关键

随着全球电池需求加速释放，2025年磷酸铁锂电池全球装机量有望达到750GWh，推动中国电池产业链上下游出海发展，同时出海企业也加快本地化制造与服务体系落地。

海外市场中，动力电池与储能场景需求共同支撑磷酸铁锂电池的高速增长：一方面，海外主要车企纷纷导入磷酸铁锂电池平台化路线，预计2025年全球磷酸铁锂动力电池装机需求将超过480GWh；另一方面，随着海外能源结构转型，储能市场需求持续上升，2025年全球储能出货量有望突破270GWh。在需求预期快速增长的带动下，2025年下半年海外市场将迎来产能密集落地，其中动力端和储能端皆有投产。

在需求扩张及头部车企共同驱动下，磷酸铁锂产业链上游企业加速向海外拓展。在材料端，龙蟠科技等企业通过本地化生产与技能输出机制，在印尼构建起技术工人与人才储备体系；在装备端，以先导智能、利元亨为代表的设备企业正从“设备出口”向“制造能力输出+本地服务”转型，不仅提供整线方案，还包括工艺调试与运维管理，推动电芯制造能力本地化复制。

盖斯特判断：当前企业出海呈现两大新特征：其一，由个别企业的分散式出海转变为上下游企业集群式出海；其二，由整车与电池企业带动上游材料、设备等供应链环节协同出海。对于出海企业而言，若要实现长期可持续发展，构建本地化运营体系将成为关键所在，具体涵盖人才、供应链、服务与本地管理的综合协同能力。

趋势七：超充基础设施布局持续加速，兆瓦级超充技术开始导入

超充基础设施建设保持高速增长，整车企业积极推动建设计划，平台化协同趋势愈发明显。具体而言，多家头部车企已规划建设超过4000座超充站，作为增强用户粘性与品牌闭环体验的关键触点；与此同时，车企间围绕导航集成、桩位状态共享、统一支付接入等展开协同，致力于构建软硬结合的互联生态，优化用户整体补能体验。

在超充站建设方面，在充电功率上未来将引入兆瓦充电方案。目前该方案尚处于起步探索阶段。今后兆瓦充电发展或呈现两大特征：一是从落地场景上，预计率先在特定商用场景应用，而乘用车领域受限于电网承载能力、整车适配性及配套成本等因素，短期内难以实现规模化；二是从企业布局上，预计今年下半年有更多车企与第三方运营商在产品和设施两端尝试跟进兆瓦方案。

盖斯特判断：在政府与企业共同推动下，超充基础设施建设持续提速，逐步走向平台化协同。与此同时，兆瓦级超充处于导入初期，因现有超充方案已基本覆盖主流用户的补能需求，预计未来兆瓦充电将作为特定场景的补充方案，长期共存于多层次补能体系之中。

趋势八：AI大模型赋能智能辅助驾驶，构建新模型协同开发范式

2025年上半年，AI大模型正在深度重塑智能辅助驾驶领域。目前在辅助驾驶“平权化”浪潮下，车企为突破功能同质化的瓶颈，亟需引入新技术以支撑产品创新；另外，以DeepSeek为代表的大模型工程部署方法的开源和普及，推动了大模型定制开发与部署技术的快速成熟。以上两个因素叠加，预计今年下半年，AI大模型在辅助驾驶领域的应用进一步加速，从之前的局部赋能转向全面变革。

在此背景下，理想、小鹏等头部新势力车企基于不同模型的技术特性，构建起“LLM（大语言模型）+VLA（视觉-语言-行为模型）+WM（世界模型）”的协同架构。具体来看，VLA模型通过融合视觉、语言与行为指令，实现从感知到执行的端到端一体化，能够使模型直接理解物理世界并与之交互，由此成为辅助驾驶的核心算法模型；LLM凭借其强大的通用推理与泛化能力，作为基础模型为VLA的开发提供语言理解与逻辑推理支持；WM模型则依托其高仿真能力，生成高密度、多样化的数据，用于加速VLA模型的训练与迭代。以上三者各司其职并协同融合，逐步构建起完整的模型应用范式。

然而，VLA模型若要在今年下半年实现大规模应用，面临着多重挑战：一是算力瓶颈，大模型的实时推理对车端算力提出极高要求，当前仅少数上千TOPS级别的高端芯片能够满足部署需求；二是模型可控性不足，VLA等模型仍存在“幻觉”问题，缺乏可解释性，需通过大规模训练与验证提升其安全泛化能力；三是工程化落地难度高，模型压缩、边缘部署、实时响应等工程问题仍需系统性解决。目前，理想、小鹏、华为等技术领先企业正围绕上述难题开展重点攻关，推动VLA模型向可落地、可量产的方向演进。

盖斯特判断：当前，AI大模型与智能辅助驾驶的融合已进入关键阶段。这不仅有望为用户带来更安全、更高效的出行体验，还将引领汽车产业迈向AI化转型。然而，技术创新只是起点，企业若要实现高级别辅助驾驶汽车的安全性、稳定性与规模化，必须在安全运营、成本优化与合规保障等多个维度协同发力，构建系统性的支撑能力。唯有如此，智能辅助驾驶乃至智能驾驶才能真正从实验室走向市场，从示范走向普及。

趋势九：智能座舱将从多模态交互向智能体化升级

当前，多模态交互渐趋普及，但是各企业产品在语音、手势与触控上的基础体验同质化，被动响应模式高度依赖用户主动输入，且各交互场景之间割裂，未能与车辆状态及用户习惯实现深度耦合。在AI技术加持与用户情感需求提升的双重驱动下，具备多模态感知、端到端交互能力，以及强大泛化理解与执行能力的智能体，成为智能座舱的演进方向。其核心进化在于实现“主动智能”：智能体不仅能理解场景、洞察用户需求，还能主动生成解决方案并精准执行，完成从“听懂看懂”到“预判决策”的跨越，进一步强化座舱的“伙伴”属性。

预计今年下半年，新产品将从成熟场景切入，尝试智能体服务。为此，车企将结合自身业务与核心优势，展开差异化布局。第一，生态融合，整合外部资源，构建覆盖用车全生命周期的智能生态圈，打造“第三空间”；第二，服务延伸，从功能提供者转型为“出行管家”，覆盖更长周期及更多细分场景；第三，驾舱融合，打破智能辅助驾驶与座舱的边界，实现跨域协同的端到端服务，提升场景连贯性与用户体验。这一趋势将推动智能座舱由“功能集成”转向“智能协同”，成为车企构建差异化竞争力的关键路径。

盖斯特判断：智能座舱的竞争维度正在从“功能堆砌”转向“情感化、全方位的用户体验”。为用户打造一位能够共情、会思考、懂生活的“数字伙伴”，即智能体，将成为产品差异化的核心卖点。大模型驱动的“智能体”升级，其核心价值不仅在于显著提升座舱产品力，让座舱更智能、更便捷、更舒适，还在于赋能车企打造具备情感连接力的创新产品，激发全新的创造力。拥抱智能体，构建伙伴式体验，是车企赢得未来智能化竞争的关键所在。

趋势十：更多企业将推出L3级智能驾驶方案

随着智能辅助驾驶的普及和渗透率持续提升，更多L3级有条件智能驾驶方案将在今年下半年公布。L3级方案凭借“可脱手、脱眼”、由车企及运营主体承担首要责任等特点，成为车企下一阶段展示智驾技术先进性、争夺行业话语权的关键战场。但是，L3级智能驾驶的规模化落地依赖于两个核心前提：一是具备高可靠性、低成本的技术实现能力；二是相关法规的统一与完善。

2025年以来，多家车企从技术端发力，陆续发布L3级智能驾驶方案，并计划在下半年实现量产落地。截至目前，华为、小鹏、岚图、奇瑞、极氪等企业已公布其L3级系统方案，体现出当前行业对L3级智驾系统的共性能力要求，其中主要包括四项：其一，AI大模型能力，如部署VLA模型，提升系统对复杂场景的理解与决策能力；其二，高算力支持，需具备1000TOPS以上的算力水平，以支撑大模型在端侧的高效运行；其三，硬件冗余设计，包括转向、驱动、电源、感知等关键系统的冗余配置，确保系统安全可控；其四，明确的ODD（Operational Design Domain，设计运行域）范围：当前主要集中在高速公路和停车场等结构化场景，未来将逐步拓展至城区等更复杂的环境。

盖斯特判断：预计下半年更多车企及供应商通过“方案发布与场景试点”的方式，验证其L3级智能驾驶系统的可靠性，推动技术进一步走向成熟。尽管从技术层面看，L3级智能驾驶方案已具备一定落地能力，但其真正“上路”仍面临法规政策的制约。目前，政府尚未全面开放L3级车辆在公开道路上的使用权限，车企只能在特定场景下进行测试与试点。部分城市（如北京、深圳）虽已启动相关示范应用，但仍处于严格监管和限制阶段。因此，法规的完善与政策的允许，将成为L3级智能驾驶能否实现大规模商业化的关键变量。