根据亿欧智库，AI在底盘域应用于车身姿态和悬架调整，AI车路云数据融合的智能地盘是未来的发展方向。当前底盘域对AI的应用处于较为初级的阶段，国内车企厂商对AI均有不同程度的运用。以吉利和智己为代表的厂商通过AI融合地盘传感器数据，辅助地盘控制；而华为在此基础上增加了环境传感器数据，通过更大规模的AI数据融合计算，提升车的灵活性；还有蔚来引入云端计算和众包地图，将AI的服务范围从单车拓展到多车上。亿欧智库预测未来车路云数据融合，AI综合信息并计算后辅助汽车地盘根据路况前馈调节车身姿态和悬架参数是发展方向。
根据亿欧智库未来发展的大致方向为：车端数据融合的AI应用阶段到车端多维数据融合的AI应用阶段，通过多模态融合感知系统帮助汽车感知路况,在AI智能协同下实现智能扭矩控制以及智能阻尼调节，提升汽车灵活性，降低行驶中的颠簸感及冲击感。车端数据结合AI的应用阶段，这个阶段是通过车云数据融合，提前获取前方道路起伏、颠簸信息，并前馈调节悬架参数，提升驾乘的舒适性和安全性。最后是车路云数据结合的AI应用阶段，通过AI车路信息融合计算加众包地图更新，实现地盘控制。
动力域对AI技术的应用范围不断拓展
目前，AI技术在动力域的应用正迅速扩展，据悉，该技术在电池管理进而能源分配方面发挥着重要作用。在电池管理方面，AI能够结合大数据和数字孪生进行无监督学习，在云端实现电池状态预测，为用户提供电池管理策略。在能量分配方面，大模型通过充分学习导航信息、油门开度、刹车、速度等车端数据和惯用路线、驾驶习惯和用户习惯等数据，实现能量管理策略的智能化，有效降低能耗。
图：车身域各功能组件逐渐加强与AI技术的连接
亿欧智库认为，未来AI在汽车动力领域的应用范围将不断拓展，补能管理或许是AI技术下一个深化应用的领域。预计未来AI在动力域的应用将从电池、能量管理领域向补能领域拓展。从电车端来看，AI大模型将辅助汽车补能策略，通过智能化的补能管理，智能调节充放电策略，实现补能利用效率最大化和节能降耗。从设备端看，AI大模型将应用在移动充电设备上，进一步提升了补能的灵活性和便捷性。从电网端看，AI技术将推动电网建设的智能化和高效化。通过数据分析和优化算法，AI能够更好地管理电网资源，确保在高峰时段能高效地为电动汽车提供补能服务。
车身域与AI技术的连接日益紧密
根据亿欧智库，车身域各功能组件正在逐步实现与AI技术的结合，雨刮器和后视镜系统通过增加深度学习算法实现功能升级；外部照明设备结合机器学习、卷积神经网络和感知算法实现智能化控制；内部照明、空调、车窗、天窗、车门和后备箱逐步与AI智能助手连接，实现能够由AI控制的功能调节。亿欧智库认为，未来将出现统一控制和协调车身域各功能组件的AI智能助手，为用户提供更智能化的驾乘体验。
从亿欧智库的分析来看，2025年及以后有望形成由AI智能助手统一控制的车身域功能系统。未来，AI智能助手将根据座舱内外环境、乘员情况调控内外部照明等开关，以及根据天气状况自动启动或关闭雨刮器系统。智能后视镜将与自动驾驶技术结合更加紧密，充分保障行车安全。在AI技术的加持下，车身域将提供更加智能化的驾乘体验。
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