持续深耕中国市场：博世助力中国汽车行业新变革

　　● 2018年博世汽车与智能交通技术在华业绩稳步增长，达817亿人民币

　　● 博世在华新能源和节能汽车产品销售额同比翻番

　　● 博世在华高级驾驶辅助系统(ADAS)相关业务2018年强势增长30%

　　● 无人驾驶电动巴士概念车中国首次亮相，诠释电气化、互联化、自动化及个性化未来交通新变革

　　博世亮相2019上海国际汽车工业展览会

　　全球领先的技术与服务供应商博世亮相2019上海国际车展。以“感智·感质·感知”为题，博世在本次展会上展示了一系列面向未来的电气化、自动化、互联化、个性化领域的创新与本土化解决方案。

　　2018年博世汽车与智能交通技术业务在华销售业绩达817亿人民币，较2017年同比逆势增长了2.9%[1]。“2019年是博世深耕中国市场的第110年。近些年来，中国江南网页版登录入口官网下载 市场繁荣发展、互联网的崛起也已渗透到汽车与交通出行领域，中国市场在引领汽车产业电气化、互联化、自动化和个性化的变革中占据了领先地位。”博世集团董事会成员Markus Heyn博士表示：“本次车展，博世无人驾驶电动巴士概念车首次在中国亮相。这辆概念车展示了集最新的电气化、自动化、互联化、个性化为一体的解决方案，立足零排放、零事故、零担忧的未来交通愿景，打造全新的出行方式和移动服务生态系统。”

　　博世集团董事会成员Markus Heyn博士现场发言

　　博世(中国)投资有限公司执行副总裁徐大全博士介绍博世展台

　　博世无人驾驶电动巴士概念车中国首次亮相

　　博世在华新能源和节能汽车领域产品线丰富，销售额同比翻番

　　中国是目前全球最大的江南网页版登录入口官网下载 市场，博世视中国市场为电气化战略要地，多项技术实现中国量产，业绩增长显著，2018年新能源和节能汽车相关产品和服务销售额同比翻番。博世在中国新能源领域的产品线丰富，涵盖从两轮到四轮，从微混到纯电的多元化解决方案。其中，全新开发的48伏电池已于去年年底实现量产。今年，紧凑型动力总成解决方案——博世电桥也将在中国投入生产。本次车展也推出了体积更为小巧、适用于轻型商务车的700伏电机。与此同时，博世开发了一系列可用于燃料电池的核心零部件以及系统。此外，在电动汽车热管理系统内，博世多项关键部件(如水泵、水阀、冷却风扇等)得到了创新的应用，大大提升了电动车热管理效率。

　　凭借一系列电气化解决方案，博世赢得了越来越多本土用户与合作伙伴的信赖。2018年，博世在电动交通领域赢得了几十个项目。在未来，博世将继续深耕中国市场，提升本土实力和竞争力，大力发展新能源业务。博世长沙江南网页版登录入口官网下载 热管理系统实验室即将建成，将研发江南网页版登录入口官网下载 热管理系统的关键部件。此外，博世还将在无锡建立全新的燃料电池研发中心，主要用于研发燃料电池关键部件。

　　博世拓展本土合作，打造智能互联交通生态系统

　　中国移动互联网的迅猛发展和高度开放的用户群体为中国智能网联汽车的发展提供了优越的发展基础。据普华永道预测，中国互联交通服务的市场规模将从2017年的6亿美金大幅增长到2030年的395亿美金。

　　博世不断向未来智能、互联交通出行努力进发，不仅为车辆、用户和互联网之间提供实时的连接，也专注于提供一整套更贴近终端车主的个性化智能交通出行服务，包括车辆预订、车辆远程升级、远程标定、云诊断、自动代客泊车、车队管理以及预测性诊断服务等。得益于中国政府发展智能网联汽车的坚实基础和战略优势，成立一年多来，博世智能网联事业部与不同领域的伙伴建立了紧密的合作关系，包括互联网公司及通讯服务运营商等，旨在将本土化做深做强，携手本土合作伙伴共同打造智能互联生态系统。同时博世在2019年年初成立了一个全新的业务单元——新客户战略部，专注于服务造车新势力及新兴的智能出行服务商。

　　博世在华不断推进自动驾驶，高级驾驶辅助系统相关业务强势增长30%

　　自动驾驶是博世的研发重点之一，为实现“零事故”交通愿景，博世集团的自动驾驶实行双元战略。一方面，专注于开发驾驶员辅助系统，以帮助私家车实现L2及L3级别的部分自动驾驶。博世位于中国的自动驾驶团队正在与本土伙伴积极合作，推动自动驾驶在华实现量产化落地。2019年，博世将为近40个本土车型提供L2级别高级驾驶辅助系统(ADAS)解决方案。与2017年相比，中国高级驾驶辅助系统相关业务在2018年强势增长了30%。此外，博世亚太首个智能助力器生产基地已于南京启用，并于4月实现量产。

　　另一方面，博世即将于2020年初开始部署L4及L5级别的无人驾驶技术。在确保执行系统可靠性的同时，博世也在感知层面引领技术变革。中国政府大力推进V2X智能基础设施的建设以及5G通信技术的推广，这将很大程度上为自动驾驶的深入普及提供便利条件。同时，博世也在积极推进人工智能的研发，将深度学习与自动驾驶感知系统融合以进一步提升自动驾驶的安全性和可靠性。