一、引言
在当前科技飞速发展的时代，我们面临着诸多挑战和僵局，传统的技术和方法在某些领域已经无法满足日益增长的需求。
为了打破这一局面，我们必须寻找替代方案，特别是在智能驱动与高精度控制技术的应用方面。
本文将探讨如何运用智能驱动与高精度控制技术寻找替代方案，以应对各种挑战。
二、智能驱动技术的应用
智能驱动技术是近年来迅速发展的一项技术，它可以应用于多个领域，为打破僵局提供有效方案。以下是一些智能驱动技术的应用实例：
1. 智能制造：智能驱动技术可以应用于智能制造领域，实现生产线的自动化和智能化。通过集成人工智能算法，使机器能够自我学习、自我优化，提高生产效率和产品质量。同时，智能驱动技术还可以实现设备的远程监控和管理，降低运营成本。
2. 智能家居：在智能家居领域，智能驱动技术可以实现家庭设备的互联互通，为用户提供更加便捷、舒适的生活体验。例如，通过智能家居系统，用户可以远程控制家电设备，实现智能化管理。
3. 智能交通：智能驱动技术还可以应用于智能交通领域，通过大数据分析、云计算等技术手段，实现交通信号的智能调控，提高交通运行效率，减少交通拥堵和事故发生率。
三、高精度控制技术的应用
高精度控制技术是一种能够实现精确控制的技术手段，它在许多领域都有着广泛的应用前景。以下是一些高精度控制技术的应用实例：
1. 精密制造：在精密制造领域，高精度控制技术可以实现产品的精确加工和组装，提高产品质量和性能。例如，通过高精度数控机床，可以实现微米甚至纳米级别的加工精度。
2. 航空航天：在航空航天领域，高精度控制技术应用于导航、飞行控制等方面。通过高精度卫星导航系统，可以实现飞机的精确导航和定位；通过高精度飞行控制系统，可以实现飞机的稳定飞行和精确着陆。
3. 医疗器械：在医疗器械领域，高精度控制技术可以应用于手术机器人、影像诊断等方面。通过高精度手术机器人，可以实现精确手术操作，提高手术成功率；通过高精度影像诊断设备，可以实现疾病的早期发现和治疗。
四、智能驱动与高精度控制技术结合的应用
智能驱动与高精度控制技术的结合应用可以产生更多的创新解决方案。
例如，在机器人领域，通过结合智能驱动技术与高精度控制技术，可以实现机器人的自主导航、精确操作等功能。
在新能源领域，智能驱动与高精度控制技术可以实现风能、太阳能等新能源的精确控制和优化调度。
在环保、农业、物流等领域，智能驱动与高精度控制技术的应用也具有广阔的前景。
五、如何运用智能驱动与高精度控制技术寻找替代方案以应对挑战
1. 加强技术研发：我们需要加强智能驱动与高精度控制技术的研发工作，不断提高技术的水平和应用范围。
2. 推广应用：我们需要积极推广这些技术的应用，鼓励企业采用新技术，提高生产效率和质量。
3. 培养人才：我们还需要加强相关人才的培养和引进，为技术的发展提供人才支持。
4. 加强合作：最后，我们需要加强国内外的技术合作和交流，引进国外先进技术，推动国内技术的创新和发展。
六、结语
智能驱动与高精度控制技术是打破僵局的重要手段。
我们需要加强技术研发、推广应用、人才培养和合作交流等方面的工作，以应对各种挑战。
通过这些技术的应用，我们可以实现各个领域的智能化和精确化，推动社会的进步和发展。
基于比较分析的人工智能技术创新路径研究
一、前言
人工智能（AI）技术诞生于 20 世纪 50 年代，已发展成为当前最前沿、最热门的高新技术之一，在第四次 科技 革命中处于核心地位，成为未来综合国力较量的重要方面。 美国、俄罗斯、欧盟、日本等国家和地区高度重视 AI 技术的发展，积极制定相关战略和规划，加强技术研究与开发 [1~4]。
近年来，我国推出了多项战略和政策，加强顶层布局为 AI 发展指明方向，支持 AI 技术快速 健康 发展。 在这一过程中，需遵循技术发展客观规律，寻求适合国情的 AI 技术创新路径。 当前亟待解决的重大难题是研究新时期举国体制下 AI 技术的发展创新模式和优选路径， 探索 与之相适应的投资政策、人才机制、项目管理制度和绩效考核体系。
AI 作为一项颠覆性新兴技术，对其发展规律的系统化研究尚不充分。 为此，本文运用对比分析方法，选取相对成熟的核能、光伏技术与 AI 技术进行对比，从基础理论、技术发展和技术市场应用模式 3 个方面展开论述，梳理 AI 技术特有的发展规律和创新路径，提出推动我国 AI 技术创新发展的措施与建议。
二、AI 技术和产业的概念界定
（一）AI 技术概念界定
国家标准化管理委员会将 AI 定义为 [5] ：利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
依据这一定义，可将 AI 理解为通过特定技术手段使机器“模仿”人的智能。 按照“模仿”能力的成熟程度，AI 技术可以分为弱 AI、强 AI 和超 AI 等阶段 [6] 。 弱 AI 指擅长于单一方面的 AI，基本处于计算和感知的智能水平。 强 AI 指能够进行思考计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、深度学习等操作，在各方面能和人类处理水平类似的 AI。 超 AI 指在几乎所有领域都比人类处理能力更强的 AI，如科学创新、通识和社交技能等。 目前 AI 技术处于弱 AI 阶段 [7,8]，要从弱 AI 阶段发展到强 AI 阶段，需要在基础前沿、核心技术等方面取得重大突破。
AI 的核心技术包括：机器学习、计算机视觉、知识工程、自然语言处理、语音识别、计算机图形学、多媒体技术、人机交互技术、机器人、数据库技术、可视化技术、数据挖掘、信息检索与推荐等。 得益于高等院校、科研机构和企业在 AI 核心技术方面取得的进展，AI 技术逐渐具备智能化、广泛性、高效性和全球化的特征，在经济 社会 发展中的作用将越来越重要。 也要注意到，AI 核心技术还存在灵活性不足、可解释性弱、鲁棒性差等问题，对未来 AI 技术的发展构成了严峻挑战。
（二）AI 产业概念界定
产业是一个复杂的经济系统，包括管理、技术、人员、生产、市场、资源和信息等多类要素 [9] 。 目前，AI 产业概念界定通常有广义和狭义两种方式，相关要素的含义与表现形式不尽相同。 从广义角度看，AI 产业指通过 AI 技术的深度广泛应用，促进技术集成与商业模式创新，推动重点领域智能产品创新，带动重点行业智能化升级，形成智能驱动、人机协同、跨界融合的产业发展新形态。 从狭义角度看，AI 产业指群体、团队、个人针对 AI 基础理论、技术、系统、平台以及基于 AI 技术所推出产品和服务的研发、生产、销售等一系列经济活动的集合[10] 。 本文研究是基于 AI 产业的狭义概念来开展的。
AI 产业是一个结构性体系，从产业链各阶段的供给和依赖关系来看，从上到下依次分为基础层、技术层和应用层（见图 1）。 基础层主要提供数据或计算能力支撑，如芯片、传感器、生物识别等。 技术层主要进行关键技术研究和相关应用，依托运算平台和数据资源进行海量识别训练与机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，如语音及自然语言处理、计算机视觉和机器学习等。 应用层主要是在细分行业场景中应用，核心在于 AI 技术的商业化，利用 AI 技术提供产品、服务和解决方案 [11] 。
图 1AI 产业结构图 [10]
注：GPU 表示图形处理器；FPGA 表示现场可编码门阵列。
（三）AI 技术与 AI 产业的关系
新兴产业是通过前沿技术不断发展进而经工程化、产业化而形成的， 科技 创新是新兴产业发展的重要动力 [12,13]。 AI 产业作为重要的新兴产业之一，与 AI 技术的关系阐述如下：AI 技术是推动 AI 产业发展的重要内核；AI 产业的发展趋势是以 AI 关键技术为核心，向上向下分别辐射带动 AI 产业结构基础层和应用层的发展；AI 产业的整体发展程度受限于 AI 核心技术的发展创新能力，促进 AI 关键技术创新发展是必然的选择。
目前我国 AI 产业发展整体形势仍落后于欧美发达国家， 探索 符合国情的 AI 技术创新发展路径，通过“以技术促产业”模式推动我国 AI 产业快速发展，具有重大现实意义和深远战略价值。
三、基于比较分析的 AI 技术发展规律初探
技术发展通常表现为以基础理论为先导、以市场需求为拉动，旺盛的市场需求促使技术不断升级和优化。 通过分析基础理论突破与市场需求生成对于技术发展的影响，有助于加深对技术发展规律的认识和理解。 由于 AI 技术起步较晚，本文将之与发展较为成熟、应用广泛的核能和光伏技术进行对比分析，研究各自的发展特点以 探索AI 技术发展的普遍规律。
（一）核能技术
1. 基础研究进展
核能技术基础理论主要是在科学家实验研究的基础上，通过分析实验现象并总结推理而得到的。 1919 年，英国物理学家卢瑟福用α粒子轰击氮原子核的方式获得了质子，第一次实现了原子核的人工转变。 1939 年，诺贝尔物理学奖获得者费米提出链式反应原理，为和平使用原子能奠定了理论基础。 目前，核能技术经过较长时间的研究已经具备了充分的理论基础。
2. 技术发展情况
以基础理论为基石，核能技术的发展受到国防军事需求的强力牵引，逐步具备了完善的技术能力，已被视为成熟的技术领域。 美国 1940 年启动的“曼哈顿工程”是核能技术研究的经典模式。 此后，美国、苏联、英国、法国的原子弹相继爆炸成功，我国分别于 1964 年、1967 年成功爆炸第一颗原子弹和氢弹。
3. 技术市场应用
核能技术最初定位于国防军事领域应用，如 1933 年匈牙利物理学家齐拉德发表了相关论著，提出核能开发可用于国防军事领域。 第二次世界大战结束后，依托扎实的核能技术研究基础，科学家迅速将核能应用转向和平用途，如 1954 年苏联建成的世界上第一座 5 MW 实验性石墨沸水堆（奥布宁斯克核电站），是核能技术在民用市场领域应用的重要标志。
综上，核能技术基础理论研究充分，技术研究扎实，以国防军事应用需求为起点，带动民用需求的蓬勃发展，是 20 世纪高新技术发展的典型范例。
（二）光伏技术
1. 基础研究进展
太阳电池的工作原理是光生伏特效应，1839 年由法国科学家贝克雷尔在实验中发现。 该原理的发现推动了光伏技术的研究和产业的发展。 随着理论研究的深入，科学家发现多种材料具备光伏效应。 例如，1877 年 Adam 和 Day 研究了硒的光伏效应， 1904 年 Hallwachs 发现铜与氧化亚铜结合在一起具有光敏特性，1932 年 Audobert 和 Stora 发现硫化镉具有光伏现象，1941 年奥尔在硅上发现光伏效应。
2. 技术发展情况
光伏技术发展至今，常见的太阳电池包括硅太阳电池、III-V 族太阳电池、铜铟镓硒太阳电池、碲化镉太阳电池、有机太阳电池和染料敏化太阳电池等。 近年来，随着新材料的不断研发，光伏技术研究呈现多样化趋势，发现了越来越多的新型电池材料（如钙钛矿、石墨烯等）。 但新型太阳电池的技术研究也面临着一些问题。 例如，钙钛矿太阳电池相较于众多新型太阳电池，具有成本低、效率高的优势，但在有毒金属替代、电池长期稳定性、大面积太阳电池制备工艺等方面存在不足，这对产品商业化提出了挑战 [14,15]。 因此，光伏技术虽然具备较好的理论基础，但在先进材料研发和制备方面还存在短板，技术研究略显薄弱，不同技术方向的研究水平也参差不齐。
3. 技术市场应用
光伏技术的市场应用模式与核能技术类似，也是以军用需求为起点，随后带动民用需求发展。 1958 年，美国第一个由光伏电池供电的卫星“先锋一号”发射入轨，是光伏技术早期应用于军用市场的标志。 1962 年，配备了 14 W 太阳电池的商业通信卫星 Telstar 发射入轨，成为太阳电池在民用市场应用的开端。
综上，与核能技术类似，光伏技术的基础理论研究充分，在技术市场应用中也是起始于国防军事领域，并以此带动民用需求发展。 受限于新材料研究水平，光伏技术的各子方向研究水平参差不齐。
（三）AI 技术
1. 基础研究进展
不同于核能和光伏技术，AI 技术发展初期并未具有完备的基础理论。 1936 年，英国人艾伦·图灵创立了自动机理论，可以视作 AI 概念的起源。 1956 年，约翰·麦肯锡、明斯基、罗切斯特和香农等首次提出了 AI 技术定义。 在 AI 技术的发展过程中，针对某一领域的方法研究远远多于基础理论研究。 AI 的早期基础理论定位于“思想”“概念”，并没有提出充分的原理性解释 [8,16]，更多注重某些具体领域的方法研究；基础理论研究薄弱，存在很多需要进一步 探索 的未知领域。 一般认为，AI 技术的基础理论存在一定的缺失和不完备，尚未达到核能、光伏技术的研究水平。
2. 技术发展现状
AI 技术的发展与核能、光伏技术也有很大的不同。 AI 技术目前还处于弱 AI 阶段，虽已在众多领域应用，但限于技术本身不足而导致技术的可信赖度不高，尚未在国防等“高精尖”领域获得广泛应用。 在常规的民用领域 AI 技术得到了广泛应用，且更新迭代速度很快。 目前 AI 技术处于出常规技术较好而高端技术发展不足的局面。
3. 技术市场应用
AI 技术应用的发展经历了 3 次浪潮 [6] ，代表性的节点和应用均产生于民用市场领域。 例如， 1973 年日本开发的 Webot 1 机器人是第一个基于智能软件的人形机器人，可以播放音乐；1980 年日本开发的 Webot 2 机器人可以与人沟通、阅读乐谱并演奏电子琴；1997 年国际商业机器公司（IBM）开发的“深蓝”击败了国际象棋冠军；2006 年法国阿尔德巴兰机器人公司研发了智慧机器人 Nao。 从需求方面看，鉴于国防领域需求场景的特殊性，如数据少、边界不确定、环境复杂和高实时响应等，AI 技术在国防领域中的应用还存在一些问题。 整体来看，AI 技术的市场应用有别于核能、光伏技术，目前仍以民用需求为主；受技术水平所限，在未来很长一段时间内民用领域的应用要比军用领域更广泛。
（四）比较分析结论
通过与核能、光伏技术在基础理论研究、技术发展情况和技术应用市场模式的发展规律进行对比（见表 1），可以发现 AI 技术具有以下发展规律。
表 1核能、光伏和 AI 技术研究对比
（1）AI 技术在基础理论研究方面相对匮乏 [16] ，尽快打牢基础理论研究是推动未来 AI 技术成熟发展的重要方面。 创新是信息技术发展的灵魂和核心， AI 技术的快速持续创新是其发展的必经之路。
（2）与核能和光伏技术类视，AI 技术也具有军民两用的潜力，军民市场协同发展是未来发展的必然方式。 限于 AI 高端技术发展不足、军民市场需求对 AI 技术存在显著差异化， 探索AI 技术在军民市场应用中的特色创新发展路径，是 AI 技术的重点发展方向。
四、AI 技术创新的路径
（一）“演化式”发展是 AI 技术发展的必然选择
基于基础理论发展不充分，技术层面以弱 AI 为主，民用市场巨大、军用市场需求明显但实际应用偏少的现状，我国 AI 技术发展须采用独特的创新路径。 为此，本文采用“内卷式”和“演化式”发展的概念来进行阐述。 “内卷式”指通过在有限领域内投入大量既有技术来获得总产量增长的方式 [17] 。 “内卷式”通常表现为技术的复制、延伸和精细化发展，在发展过程中存在效率提升有限的困境。 “演化式”发展重在技术本身的发展与突破，并通过应用领域扩张带来新的 社会 效益。
目前，AI 技术表现为“内卷式”的发展方式，如常规技术发展较好、高端技术发展不足、技术价值和影响力未充分展示。 AI 的某些技术（如语音识别、图像识别）已在社交、翻译、安保、医疗等领域获得广泛应用，但其鲁棒性不高、可解释性不强等问题并未得到根本性改善，应用场景也受到了制约。 这种现象一方面源于技术突破本身存在难度；另一方面由于国内民用市场规模巨大，仅仅将弱 AI 用于某些特定市场及其细分市场就可以使技术拥有方获得较大收益，导致深入研究 AI 技术缺乏动力。 “内卷式”发展的高收益是短暂的，随之而来的市场竞争将削弱收益 [18] 。 只有加强革新与创造，采取注重非特定市场与“非舒适区”市场应用的“演化式”技术发展模式，AI 技术才能保持旺盛的技术生命力。
（二）融合发展推动 AI 技术“演化式”发展
为促使 AI 技术发展走出“舒适区”、从“内卷式”发展转变为“演化式”发展，需要有新的外部环境驱动因素。 相比于民用需求，军用需求“高精尖”特点更加突出，市场特征差异明显。 要在强 AI 和超 AI 领域有所突破，仅仅依靠民用市场需求是无法实现的，需要通过军用需求加以牵引。 军用场景应用要求 AI 技术具有边界不确定性、博弈强对抗性、响应高实时性、环境高复杂性与信息不完整性等战场特性，相应的装备应满足可靠性、可维修性、可测试性、安全性与环境适应性等多方面要求，而这正是从弱 AI 向强 AI 和超 AI 发展进阶的引路标。 可以认为，以军用需求为牵引来实现 AI 技术融合式发展，成为当前克服 AI 技术创新困难、保证创新活力的优选路径。
也要注意到，AI 技术面向军民市场的发展模式，相比核能、光伏技术有所不同。 核能、光伏技术的市场应用模式首先服务于国防军事领域，而后带动民用领域应用；从军用市场向民用市场转移的技术壁垒相对较低，较易打破军民产业边界，实现技术在军民领域的“演化式”发展。 由于军民市场需求差异性明显，AI 技术在军用需求和民用需求之间的相互转化阻碍较大；强化军用需求牵引，打破军民产业边界，才能实现 AI 技术的“演化式”发展。
立足国情，实现 AI 技术融合发展可以采用“三步走”路线。 第一步，民用技术成果根据军用市场的特殊需求，与需求应用场景进行匹配，实现民用成果直接转化为军用应用。 例如，智能安防技术的民用市场发展相对成熟，但军用场景尚未深入开发；通过这种转化，不仅可以扩大技术的应用范围，还可以初步考验常规弱 AI 技术的成熟性与可靠性，快速定位技术短板。 第二步，新兴 AI 技术，如智能安全技术应通过军民协同创新和联合攻关予以突破，促使具有强 AI 特征和军民两用属性的通用 AI 技术诞生；第三步，针对军用的高需求，由军方针对特殊需求保障必要投入，开展民用领域难以开展或不愿开展的高端技术研究，推进超 AI 技术的研制与产品化；阶段性地向民用领域转移研究成果， 探索 形成“军用牵引民用”的发展格局，如生物智能、智能微系统是可能的技术应用方向。
五、对策建议
（一）顶层布局，构建新型研发机构
构建在民用和军用领域具有领导力和资源调配能力的新型研发机构，建议由国务院和中央军事委员会联合引导并支持。 鉴于 AI 技术的多元化与“群智”的特点，本着高效与务实的原则，采取“顶层统筹、军民协同、各有侧重、群策群力”的项目运行模式，使 AI 的基础理论研究能够自由 探索 ，使高端技术研究能够有拥有良好的团队进行集中攻关；有效协调军用与民用市场需求，使得新型研发机构的运行符合 AI 技术创新的基本特征和发展规律。
（二）拓宽渠道，加大资源保障力度
AI 技术融合发展需要有稳定的经费支持渠道，建议采用“科研经费 + 市场效益”驱动模式。 在民用成果转化为军用时，设立国家 科技 领域重大专项，通过科研经费形式进行资源保障。 在军民协同创新和军用牵引民用阶段，相关研究成果向民用领域转化时，考虑引入行业内的国有或民营企业，由民用产品专项培育基金予以定向支持。
（三）重视人才，推动融合型人才队伍建设
目前 AI 领域的领军人物和团队集中在国内外的知名科研院所和重点企业，但 AI 技术融合发展需要构建多源融合的人才团队以更好集中力量开展科研攻关。 人才队伍建设需依托相关科研机构实体，初期可采用“双聘制”模式引进先进人才和团队，明确人员的权利和义务；团队建设逐步成熟后可引入定向培养机制，培育核心团队和领军人物，打破现有人才引进僵局。 另外，做到“同工同酬”，吸引军队人才与地方人才联合攻关；发挥各自优势，真正做到军民协同创新。 在人才队伍建设过程中，同步建立体现差异化的考评机制。
（四）协同发展，开展伦理研究
零跑首发CTC电池技术，将免费开放共享
零跑首发CTC电池技术，将免费开放共享
零跑首发CTC电池技术，将免费开放共享，从官宣的信息来看，零跑C01确实是目前首款量产CTC电池底盘一体化技术的车型。 零跑首发CTC电池技术，将免费开放共享。
零跑首发CTC电池技术，将免费开放共享1
当下，越来越多的车企瞄向了动力电池CTC（cell-to-chassis）技术。
4月25日，零跑汽车正式发布了CTC技术，通过将电芯直接集成到车辆的底盘中，省去此前动力电池中的模组，进一步简化电池包的内部结构。
在此之前，特斯拉CEO马斯克在2020年9月的特斯拉电池日上发布了结构性电池（structural battery），即CTC电池车身 一体化技术；2021年7月，在沃尔沃和大众集团举办的战略发展大会上，两家传统车企巨头都不约而同地提及CTC，越来越多的车企把CTC作为未来技术路线的重点方向。
去年底，宁德时代透露2025年前后计划推出第四代高度集成化的CTC电池系统。图为宁德时代展示的CTP技术 每经记者 李硕 摄
电动车企瞄向CTC技术
公开资料显示，新能源汽车中的动力电池为“电芯-模组-整包”的三级Pack结构，通过层层分级的方式，由电池管理系统对动力电池进行管理。 不过，其中难免出现动力电池占用面积过大和空间浪费等问题。
为了让有限的汽车空间能承载更多电池，同时还不增加整体重量，宁德时代、比亚迪等动力电池厂商，特斯拉、零跑汽车等车企都在寻找新的解决方案——CTC技术。
零跑科技电池产品线总经理宋忆宁解释称：“CTC技术，即cell-tochassis，是指将电池、底盘和下车身进行集成设计，简化产品设计和生产工艺的前沿技术。 ”简单而言，CTC技术跳过了模组和电池包机构，直接将电芯集成在汽车底盘中，以底盘的上下板作为电池壳体和盖板，使得电芯直接成为底盘结构件的一部分。
在2020年特斯拉电池日上，马斯克用机翼形象解释了CTC技术：“原本飞机会把燃料箱放置在机翼之中，但为了更大程度利用空间，便拿掉燃料箱，直接用机翼储存燃料，能容纳的燃料便更多了。”
零跑汽车方面透露，在不改变车身结构的情况下，CTC技术可以让电池布置空间有所增加，以即将发布的零跑C01为例，可增加14.5%的布置空间。 在同等轴距的情况下，车辆可以布置更多电池，获得更多续航。
其次，由于简化了电池结构，让电池和车辆底盘合二为一，车身的垂直空间可以增加10mm。 而在续航方面，更高的电池空间利用效率可以在一定程度上提升续航，另一方面由于电池结构减少可以在座舱和电池之间增加保温层，在冬季能更好地为电池保温。 因此，在配备了CTC技术之后，车辆的综合续航可以提升10%。
天风证券观点认为，CTC技术是未来电动汽车电池技术的重要发展方向。 随着电动汽车对于便捷性、轻量化的要求提升，CTC将逐渐成为技术研发和应用的重要方向。
值得一提的是，在发布CTC技术时，零跑汽车董事长朱江明宣布，零跑汽车将会向全行业开放CTC技术，希望更多的玩家参与进来，一起促进行业的继续发展。
CTC并非适合所有车企
当前，随着车身设计、智能座舱、辅助驾驶等技术逐步成熟，电动底盘技术竞争日益激烈，电池系统与驱动系统集成化、底盘系统滑板化成为电动乘用车新的竞争热点。 其中，CTC的电池高度集成化技术是新一轮电动化底盘的核心技术之一。
2021年年底，宁德时代透露2025年前后计划推出第四代高度集成化的CTC电池系统，2028年前后有望升级为第五代智能化的CTC电动底盘系统。
宁德时代表示，CTC技术不仅会对电池进行重新排布，还会纳入三电系统，通过智能化动力域控制器优化动力分配和降低能耗，目标2030年前完成技术开发。
此外，海外车企热衷的滑板底盘也可以实现在一个相对较薄底盘上集成电池以及整车所需电动传动系统。 据了解，滑板底盘技术下，底盘之上的车身可以随意变化，并按照不同的定制需求（乘用车、商用车、专用车）来调节底盘的性能参数，具备极强的兼容性和扩展性。
对车企而言，其需要在可以实现电动底盘一体化的CTC技术和车电分离之间作出选择。 CTC可以提高空间利用率以及底盘的通过性，提高驾乘体验，但也面临故障维修成本高、电池回收难等缺点。 特斯拉的专利显示，采用CTC方案之后，电池包作为结构件的.刚性、热失控管理等都有更高的要求。
以蔚来为代表的车电分离方案给消费者最直观的感受则是新能源汽车价格下降。 目前，电池成本约占到电动车成本的25%至40%，通过换电模式实现车电分离，可使电动车购置成本低于同级别的燃油车，解决买车贵的问题。 这也更加有利于促进主机厂的销量规模，进一步降低成本。
有分析认为，没有强大的品牌技术能力形成爆款车型的主机厂选择CTC的风险极高。 市场已经验证了电池容量密度在不断提升，一块标准电池包用于不同车型的高效率模式是主机厂的必然选择。
对此，宁德时代则在回答投资者关于研究CTC技术是否代表不看好换电模式、是否会导致电池更换、维修成本大幅增加等问题时表示，新能源车目前在多个方向探索，每个技术有自身不同特点和应用范围，公司同时看好换电和CTC未来方向。
零跑首发CTC电池技术，将免费开放共享2
特斯拉和比亚迪都没量产的CTC电池底盘一体化技术，零跑领先了？
答案是肯定的，预计5月份首发亮相，6月份开启预售，8月份上市的零跑C01，宣布率先使用CTC电池底盘一体化技术，最先实现CTC技术量产。
CTC技术（cell -to -chassis）是指将电池、底盘和下车身集成，车身结构作为电池包外部结构，取消原来的模组和电池包外壳的方案。 优势在于增强了底盘结构，加固了电池外壳，优化了车内空间。 零跑C01采用CTC技术后，整车垂直空间增加10mm，电池布置空间增加14.5%，车内空间布置更灵活实用。
CTC技术提升了续航表现。 零跑CTC技术有更好的气密性，提升电池保温性能，同时基于AI BMS大数据电池管理系统，能耗管理更经济，提升10%续航里程。 一方面实现充电5分钟，续航超过200km，再者零跑C01的续航可达717km。
CTC技术增强车身刚性。 零跑CTC技术提升25%的扭转刚度，轻量化系数达到2.4，提升20%。 车身扭转刚度越高，抵御共振能力就越强，意味着整车能够拥有更加出色的驾控性能，更好的底盘响应效率，对NVH表现也能有所帮助。
据悉，比亚迪即将发布的海豹也将采用CTC电池底盘一体化技术，不过比亚迪官方没有正式公布，特斯拉在欧洲的工厂也在筹备量产搭载CTC电池底盘一体化技术的Model Y，但尚未实现量产。 从官宣的信息来看，零跑C01确实是首款量产CTC电池底盘一体化技术的车型。
零跑C01拥有5米级车身长度，定位于一款中大型纯电动轿车，将拥有717km的综合工况续航，“3秒级”零百加速能力，使用无边框车门和隐藏式门把手，搭载CTC电池底盘一体化技术是一大亮点。
零跑之前在售的车型都主打性价比，预计零跑C01的价格将颇有优势，你觉得零跑C01上市后会成为爆款吗？
零跑首发CTC电池技术，将免费开放共享3
在销量进入爆发阶段后，新能源汽车的技术革命正在朝着更深层次发展。 技术革命的核心聚焦于推进更高效的电动化、更高层级的智能网联化。
作为新能源汽车的心脏，电池理所当然地成为了最受关注的“角色”。 无论是电池制造商还是整车厂，现在的核心任务之一便是想尽一切办法，以更低的成本打造出更安全、能量密度更高的动力电池。
除了在动力电池的原材料与材料物态（主要指电池的电解液）方面做文章，其结构和智能化也越来越受到行业的关注。 2020年9月，在特斯拉举办的电池日上，马斯克曾表示，未来特斯拉车型将采用CTC（电池底盘一体化）技术，配合一体化压铸技术，可以节省370个零部件，为车身减重10%，将每千瓦时的电池成本降低7%。
此外，宁德时代、比亚迪、博世等汽车各领域的巨头也纷纷对外表示正在加大CTC技术研发速度。
但让行业没想到的是，如此难以攻克的技术，已经被国内一家头部造车新势力量产落地了。 近日，在零跑CTC技术发布会上，零跑宣布已在国内率先量产了CTC电池，该电池将首先搭载在零跑第四款车型零跑C01上并同步量产。
那么，什么是CTC技术？为什么众多行业龙头都在争先恐后地研发CTC技术？零跑汽车又凭什么成为将技术落地的车企？
CTC技术兴起
未来全球电动车发展谁主沉浮？
锂离子动力电池的诞生要追溯到上世纪90年代。 1997年日产制造出世界上第一辆使用圆柱锂离子电池的电动车Prairie Joy EV，这款车每次充电后行驶里程超过200公里。
或许是Prairie Joy EV让大家看到了电动汽车兴起的希望，进入21世纪后，包括材料界国际著名企业韩国LG化学、彼时还不怎么知名的国内车企比亚迪等都开始研发车用动力电池。
2009年，日本商业巨头松下成功收购三洋电机后，在全球电池行业的地位迅速提升，并成为特斯拉此后多年动力电池的唯一供应商。
2010年之后，随着中国开始大力扶持新能源汽车产业，作为核心零部件的动力电池受到高度重视。 国内电池企业比亚迪、宁德时代等在国家的支持下，大力投入研发。 在国内巨大市场的支撑下，宁德时代与比亚迪等迅速成长为全球动力电池装机量龙头企业。
到2018年，宁德时代全球装机量达23.54Gwh、比亚迪全球装机量为11.6Gwh，二者分列当年全球装机量第一与第三。 2021年，宁德时代全球装机量提升至96.7Gwh、比亚迪全球装机量提升至26.3Gwh，二者分列第一与第四。
多年来，全球的电池厂商都在尝试通过各种途径提高动力电池能量密度，但电池材料科学的突破并非朝夕之功，因此厂家们纷纷将解决途径寄望于基于现有材料，如何从改善电池结构、通过控制软件提升效率等方面提升性能表现。
到了2019年，代表2.0时代的动力电池：CTP电池开始出现。 相较于此前的动力电池，CTP电池去掉了模组，提高了电池包内部的空间利用率，从而提升了电池的综合性能表现。 如今，CTP已经成为全球主流的动力电池技术。 在这一阶段，中国电池企业凭借着此前积累的优势，走在了行业前列。
仅仅一年之后的2020年，特斯拉宣布，未来特斯拉车型将采用CTC（电池底盘一体化）技术。 其他电池厂、车企也相继开始研究CTC技术。
CTC即cell –to-chassis，它是一种将原本包裹在电池包与模组中的电芯直接搭载到汽车底盘中的全新动力电池技术，可以被看作是3.0版本的动力电池。
对于第三代电池技术的掌握，也成为全球车企和电池企业的必争之地。
而因为CTC技术除了电池技术外，在设计、研发、生产到装机，与整车尤其是底盘的结构设计、制造关系更加密切，因此在动力电池进入第三代后，只拥有电池技术的中国动力电池巨头们，因为不具备整车设计和制造能力，在电池、底盘一体化设计、制造方面将会遇到极大的挑战。
与此同时，如果没有中国车企接过动力电池向CTC技术发展的接力棒，那么，中国动力电池企业甚至中国电动车企业这几年建立起来的技术和市占率优势，有可能被特斯拉等具备雄厚电池、整车技术的外国品牌一朝颠覆。
中国汽车行业想要借助电动车实现对国外汽车品牌“弯道超车”的宏伟目标，在马斯克“特斯拉一年要卖2000万辆”的豪言下，也泛起了一丝隐忧。
令不少业内人士有些“意外”的是，打破这一僵局的，是一家一直低调做研发的中国电动车品牌——零跑汽车。 说“意外”，是因为在中国汽车行业里，前有底蕴深厚的“四大四小”传统车企，后有“蔚小理”新势力三强，甚至目前炙手可热的、电池和整车“双修”的国内电动车一哥比亚迪，截至目前都尚未将CTC技术实现量产。
在4月25日的零跑智能动力CTC技术发布会上，零跑不仅率先发布可量产CTC技术。 同时，零跑科技董事长朱江明还宣布将对所有CTC技术免费开放共享，其促进全行业共同发展的胸怀，令人称道。
为什么是零跑？
相比于比亚迪、宁德时代等行业巨头，零跑汽车为什么成为国内率先将该技术落地的车企？
首先，源于敢想敢干的浙商创业精神。
零跑科技创始人朱江明在2016年受智能手机电池集成的启发：既然智能手机能将电池集成变得更加轻薄的同时又不影响性能表现，那电动车为何不能借鉴这一思路？
彼时，行业中还没有任何关于该技术的声音。 不过，受限于当时整个行业的技术水平，即使将电池进行集成化设计都困难重重，想要一步到位实现电池车身 一体化设计更是难于登天。
零跑人没有气馁，先是于2018年在行业内较早的攻克了第二代CTP大模组技术，接着又从2019年开始调集电池、底盘、试验验证以及工艺等多路精兵强将，历经两版CTC技术验证方案，终于在2021年底将CTC可量产的方案定型，并在2022年4月进行了正式发布。
其次，源于长期以来立足全域自研所积累的雄厚技术功底。
自2015年创立以来，零跑一直坚持技术立企，智能电动汽车所有核心系统和电子部件均为自主研发、设计与生产制造。 前不久，零跑汽车在向港交所提交的上市招股书中透露了自己在汽车各技术领域所取得的成绩。
资料显示，在电池这一最为关键的零部件上，零跑汽车仅电芯为外购，其他如模组、电池包、车身集成以及一体化设计一直都是亲自下场。 这也是零跑汽车能先于更加专业的电池厂商，在最新一代电池技术中取得优势的根本原因。
据了解，零跑CTC技术将电池与下车身进行集成设计，减少零部件数量，简化产品设计和生产工艺。 在提升空间利用率和电池系统比能量的同时，车身与电池结构互补，使电池抗冲击能力及车身扭转刚度得到大幅度提升。
CTC技术除了在硬件上的创新外，零跑汽车还在软件算法上为它进行了赋能。 零跑汽车表示，公司自研的AI BMS大数据智能电池管理系统也已经开始运用到最新车型上。 这一技术车端BMS可实时在线检测，云端可实现电池大数据管理，并通过AI深度学习，实现车端云端全时主动守护，为用户带来长寿命、高效率、高安全的动力电池系统。
正所谓酒香不怕巷子深，2021年1-12月份，零跑汽车累计交付量为台，同比上涨278.6%，2022年第一季度，零跑汽车累计交付量为台，同比增长410%，其中3月，零跑汽车交付量成功突破万台大关，达台。 由此，造车新势力格局正在由“三强”向“五虎”转变。
在技术、销量双双支撑品牌向上的历史时刻，零跑下一款重磅车型C01也即将投入“战场”，CTC技术的加持给了零跑C01成为爆款车型的底气。 CTC技术取消了电池上部结构和多余的组件，用车身结构作为电池包外部结构，不仅为C01带来了更强的车身结构强度，还带来了更大的驾乘空间、更强的操控性能以及更高的安全保障。
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