IDC研究顯示，中國乘用車市場指導價高于20萬元人民幣的車型出貨量占比不斷提高，高價位段占比較高的SUV、MPV車型出貨量亦不斷上升。

在二胎、三胎政策開放后的第一批多孩家庭中，年齡較小的兒童逐漸步入學齡，家庭用車在空間方面的需求得到進一步凸顯。因此，在車身形態(tài)方面對MPV元素體現(xiàn)較多的車型預計將在2024年涌現(xiàn)更多爆款。SUV、MPV車型用戶對座艙舒適度與科技感的關注將進一步影響整車市場對內飾、HMI設計的傾斜。

IDC預測，配備智能座艙功能的乘用車出貨量將在2024年達到2,264萬輛，在新車中占比超過90%。

汽車行業(yè)的電動化進程為智能座艙的發(fā)展奠定了良好基礎。當車輛處于靜止狀態(tài)時，傳統(tǒng)燃油車需要以怠速狀態(tài)維持電瓶供電，不經濟，亦不環(huán)保，極大限制了座艙場景向外拓展的想象空間。相比之下，新能源車電池以支持電動機運轉為主要目的，在蓄電量、供電穩(wěn)定性、用電限制等方面均有質的提高。同時，新能源車的快充場景為用戶在車輛靜止狀態(tài)下使用座艙內娛樂設備提供了新的觸點。在座艙場景上實現(xiàn)創(chuàng)新的品牌將在這一契機下有效拉近產品與用戶間的距離。

電池衰減是消費者的主要用車顧慮之一，也是影響新能源車二手車殘值的重要因素。售前階段由于電池成本在整車中比重較大，“車電分離”模式可有效降低新能源車的首購成本，促進消費者對車輛的購買。

早期的“車電分離”主要以換電模式下的物理分離為基礎，該模式受規(guī)模限制難以充分滿足消費者的補能需求。但隨著電動化浪潮的不斷推進，新能源車保有量持續(xù)提升，金融行業(yè)將逐漸衍生出更加適應消費者需求的金融產品。并且隨著換電模式在運營壓力較大的出租車、客車等行業(yè)不斷鋪開，電池管理的機制在實踐中不斷成熟，車輛與電池間的“價值分離”與“物理分離”將以創(chuàng)新的形式實現(xiàn)統(tǒng)一。這一變化將促使消費者過往對車輛獨占的觀念發(fā)生潛移默化的改變，在消費者意識層面為出行市場未來的變革奠定基礎。

目前市場上智能化水平較高的車型已經能夠在高速路段實現(xiàn)完整度較高的駕駛輔助，可以在一定程度上起到緩解駕駛員疲勞的效果。IDC預測，2024年中國乘用車市場中滿足L2級自動駕駛標準的新車將達到1,478萬輛，在全部新車中的占比達到59.8%。

駕駛輔助功能的進一步發(fā)展需要覆蓋復雜程度更高的城區(qū)場景，包括繁忙的交通、復雜的道路標志以及行人和自行車等各種非機動車輛。為了實現(xiàn)這一目標，駕駛輔助技術需要更強大的感知和識別能力，以及更加智能的決策和控制系統(tǒng)。此外，還需要考慮到城市中的多樣化道路結構和交通規(guī)則，以確保駕駛輔助系統(tǒng)在不同城市環(huán)境下的適用性和穩(wěn)定性。技術的進步需要以長尾數(shù)據(jù)的積累為基礎，體現(xiàn)于自動駕駛算法魯棒性的提升。

汽車端AI算力所支持的對象不僅覆蓋自動駕駛，還包括語音控制、導航、疲勞監(jiān)測、駕駛員識別、主動降噪等座艙功能。生成式AI的發(fā)展極大帶動了座艙內人機交互功能的智能化，大語言模型使用戶毋須再花費心智將下意識的反應轉化為指令性的語言，多模態(tài)融合的進步又在交互方式上實現(xiàn)了語音與手勢、表情等維度間的打通。

此外，基于大語言模型的全雙工對話技術使車機更加擬人，通過多輪次的溝通拉近車機與用戶間的心理距離，不僅在功能性維度提升了用戶調用座艙功能的效率，還幫助車機產品在情感層面與用戶建立聯(lián)結。

IDC預測，2024年中國汽車市場新能源車出貨量將達到1,108萬輛，年增長率30.4%。其中，乘用車與商用客車市場將繼續(xù)維持增長，新能源卡車市場亦將迎來增長機遇。

卡車市場客戶以成本收益為主要導向，而新能源卡車電池所造成的載重在一定程度上擠占了車輛的載貨能力，加之過往充換電設施的密度較低，造成貨運業(yè)務閉環(huán)的拉長，運營者傾向于選擇燃油車。如今隨著商用車行業(yè)電動化技術的進步，電池能量密度與充電速度不斷提升，充換電基礎設施的建設亦日漸完善。同時，排放政策的日漸收緊造成燃油車運行的高成本與低出勤率。此消彼長之下，商用卡車的全生命周期成本（TCO）逐漸向新能源車傾斜，尤其對于載重較小但基數(shù)較大的輕卡市場，電動化的進程逐漸進入提速階段。