软件使车企可以在产品销售基础上，通过OTA功能向用户提供全生命周期服务。汽车产业价值曲线向后延展，整车销售由价值变现的终点变为起点。据麦肯锡统计预测，2020年全球汽车软件市场规模为340亿美元，至2025和2030年将分别达到630亿美元和840亿美元，2020-2030年复合增速将达到9.5%。罗兰贝格报告显示，单车软件价值将从当前的8000-16000元增长至2030年的16000-32000元，其价值占整车硬软件物料清单(BOM)的比例，预计将从当前的4-9%增加至2030年的8-12%。

从层级看，应用软件价值占比将持续上升，预计到2030年占整车软件价值比重超过52%。从类别看，自动驾驶软件和智能座舱软件，将成为汽车软件的主要价值来源。根据罗兰贝格预测，到2030年，两者在汽车软件中的价值占比将超过77%。从具体的价值场景看，区别于手机、传统汽车的增量功能，且具备高频使用潜力的软件，将成为潜在的高价值服务来源，如城区领航辅助驾驶。

目前，以新势力为代表的车企均在探索基于软件的增值订阅或买断服务。例如特斯拉FSD（完全自动驾驶功能）订阅服务费每月99美元，3年订阅套餐（含FSD+高级车载娱乐服务包+免费超充服务）5000美元；华为乾崑智驾高阶功能包包月100元/月，包年1000元/年，一次性购买5000元等。

智能网联汽车全生命周期会产生大量数据。据测算，2025年L2及以上智能网联乘用车，每年上传至云端的数据量将超过7万PB。汽车数据具备规模报酬递增、非竞争性、低成本复用等特点，汇聚形成全链“数据粮仓”，会带动碎片化数据由“垃圾资产”变成集成式“数据金矿”，产生价值裂变。据统计，当其他投入保持不变时，数据要素投入每增加1%，信息传输、软件和信息技术服务等产出会增加3%。预计2030年，汽车数据产业市场规模接近6000亿元。目前，围绕汽车数据已经形成全新的产业链，收集、存储、处理、合规、交易等全生命周期环节将诞生整车销售以外的巨大价值增量。

数据存储阶段，吉利、上汽等主流车企积极自建数据中心，一个中等规模数据中心的建设成本约在数千万元到数亿元之间，会带动土建、服务器、存储设备、网络设备、运营维护等多维产业资产增量。

数据处理阶段，回传数据中高价值数据占比很小，只有经过清洗、标注等加工处理后，才能用于智能化功能开发、个性化服务创新及数据变现。车企作为数据所有方，会借助数据服务商的能力，筛选出极端场景下的高价值场景数据。仅标注环节，一家车企年度预算就超过千万甚至亿元。

数据公开阶段，主流车企每年收集的数据为百PB级，企业、第三方行业机构、监管部门等都有利用这些数据提升自身能力的需求，通过共享、交易等方式推动数据在多方主体间流动，最大化发挥汽车数据资产价值。其中，车企数据交易可直接成为新的收入来源，据调研，部分车企据此能够获得超千万元额外收入。

数据合规环节，汽车数据安全是智能汽车发展过程中需牢牢守住的红线，数据的存储、加工、提炼需要在保证安全的前提下开展，数据利用与共享需要在安全合规的边际内进行。当前车企正逐步将数据安全防护融入汽车产品全生命周期中，整车数据安全逐渐从单点式防护向全栈式防护转变。另外，用户隐私意识开始觉醒。据调研，43%的用户将信息安全和品牌外观、价格、续航等一同纳入了购车首要考虑因素。安全合规也成为企业打造差异化竞争力的着力点之一，成为一个新的价值增量。预计2025年汽车数据与网络安全市场规模将超过300亿元。

Robotaxi空间广阔，企业加速商业化应用。根据麦肯锡市场调研报告显示，预计Robotaxi市场价值规模将以超过75%的复合年增长率增长，到2032年市场价值有望达到78.42亿美元。

目前，萝卜快跑通过建立全球最大的无人车自动运营网络，实现了自动唤醒、自动出车、自动换电和自动清洁等无人车服务全生命周期的自动化，已在北上广深等多个城市布局运营，搭载的百度Apol1o L4级自动驾驶技术，可应对海量城市道路场景。根据估算，萝卜快跑每日单车成本308.4元，收入416.5元，盈利能力可观。未来随着单车价格的降低和规模的扩大，成本优势和经济效益将持续释放。

探索汽车+运营服务。整车企业可以发展智能化车队服务，从单一卖车模式向全生命周期运营服务模式转变。比如福特Pro为车队企业提供全方位的车辆解决方案，深入挖掘商业客户的潜在需求，通过软硬件一体化的服务模式，帮助企业实现高效运营和成本控制。其目前拥有50万订阅者，毛利率高达50%。据估计，未来几年远程信息处理和其他非传统订阅服务，每年将为福特Pro带来每辆车约2000美元或每月约167美元的收入。

特斯拉发布的Robotaxi将搭载最新的FSD技术，同时具备自动充电、自动消毒和车队管理等功能，并且在模式方面提出，车主未来可以将他们的特斯拉汽车加入共享车队，从而在不使用车辆时获取收益。根据摩根士丹利预测，到2030年，特斯拉移动出行业务收入将达到170亿美元。

车路云一体化通过融合“聪明的车”“智慧的路”“强大的云”，可以深度赋能智能汽车与城市应用。在自动驾驶方面，车路云可弥补单车智能感知不足的短板，有效提升盲区预警能力和道路通行效率，且可在系统层面实现交通效率最优化；在辅助驾驶层面，通过红绿灯、拥堵信息推送等服务，显著提升车辆驾驶体验及通行效率；在交管和城管方面，车路云可实现道路信息的实时感知，应对交通拥堵、交通安全、停车服务等交通管理场景，并在城市灾害预警、道路巡检等城市管理场景方面发挥重要作用，有助于形成智慧交通和智慧城管的中国方案。

受益于基础设施建设成本快速下降及领先城市的探索，下一步车路云智能基础设施建设，将从区域性小规模建设向全域覆盖发展，应用场景也将从服务自动驾驶，向服务有人辅助驾驶及交管城管等应用主导的路线发展。

车路云有望拉动新一轮智能基础设施投资，提升车路城协同智能化水平。国内领先城市在车路云基础设施建设及应用方面已取得一些成果。

北京高级别自动驾驶示范区1.0-3.0共建设1000余套边缘计算设备，实现了基于车路协同的信息交互服务,目前正在推进建设的4.0阶段计划投资近100亿元，新建包括7000余套路侧边缘计算节点及超18万台路侧感知设备等在内的智能基础设施，助力自动驾驶车辆运营监管、智能交通及智慧城市服务。上海建成路侧控制单元和数据处理单元532套，通过应用协同感知、协同决策和协同控制，实现了车路主动安全控制和道路协同管理。广州建成300余台路侧计算单元以及近900套感知设备，可落地120个车联网应用场景。

在市场规模方面，据中国汽车工程学会和国家智能网联汽车创新中心预测，2025年、2030年，车路云一体化智能网联汽车产业产值增量分别为0.7万亿元、2.6万亿元，在智能网联汽车感知、决策及执行零部件以及应用软件、车载通信单元、自动驾驶出行及物流服务、智能化路侧基础设施、云控平台、高精地图定位和车联网安全等领域市场前景广阔，其中车端零部件和出行物流服务的规模占到80%左右。

传统零部件进入收缩期。以燃油动力系统为代表的传统零部件企业受盈利模式透明、电动化转型滞后、需求缩减等因素的影响，已处于较低的盈利水平。以发动机、变速器、传动系统等为主的主流传统供应商平均利润率不足5%，与新兴零部件企业的盈利差距巨大。新兴零部件和科技型企业具有“三高”特征，传统零部件和整车企业则呈现出“三低”特征，企业应重点关注具备发展潜力的新型零部件。

以半导体芯片、软件为代表的新兴零部件，正在重新定义汽车产业链价值。新兴零部件企业凭借跨行业的专业技术优势，通过与整车企业建立新的合作关系，深入参与并主导着汽车产业价值链，已显出了远超整车的盈利能力，具有高市值、高增长、高盈利的“三高”特征，尤其以半导体和软件为代表的欧美科技型企业息税前平均利润率普遍超过30%，市值普遍超过万亿美元。目前人工智能芯片领先的英伟达市值是英特尔的几十倍。

科技持续赋能新能源车险行业优化。随着新能源汽车智能化程度的不断提升，车险将逐步向“按使用定价”（UBI）模式发展。通过车联网、大数据和AI技术，保险公司能够实时监控车辆状态和驾驶行为，动态调整保费，从而实现更精准的风险评估和定价。此外，智能化的理赔系统显著缩短了理赔周期，提高了运营效率。科技的赋能不仅推动了新能源车险的产品创新，还助力整个行业的服务升级与风险管控，进一步推动车险市场向智能化、精细化方向发展。