绿源携手深开鸿，锚定行业首款L2-Ultra级开源鸿蒙智慧两轮车

EDIT 2026-5-25 14:40 中国企业

2026年5月23日，在“绿源2026智慧双核技术暨战神S系列新品发布会”上，绿源与深开鸿的战略合作正式亮相，宣布将锚定L2-Ultra这一行业最高智能化标准，打造首款基于开源鸿蒙的智慧两轮车。这条消息触及了当前电动两轮车行业智能化竞赛的一个根本命题：智能化的深度，到底取决于功能数量，还是取决于系统架构？

L2-Ultra：全行业都盯上、但至今啃不动的骨头

当前行业主流智能方案高度集中在“连接”层面——APP解锁、蓝牙控车、远程查看，本质上是将车辆作为手机的延伸。这并不是路径错误，而是智能化发展的必然阶段。在技术储备和成本约束尚未突破之前，“先连起来”是理性的第一步。

但问题在于下一步怎么走。继续沿着“加功能”的路径叠加，还是从底层架构着手，让智能成为车辆自身的原生能力？两条路径的分野，L2-Ultra是最明确的地标。

2024年9月，中国电子商会智能电动汽车专委会发布了全球首个两轮车智能化分级团体标准——《摩托车和轻便摩托车骑行智能化分级》（T/CECC 028—2024），将骑行智能化由低到高划分为L0至L2-Ultra共六个等级。

L2-Ultra作为该标准的最高等级，考核的不是某一项功能，而是整车作为一个系统的全维度感知、决策与执行能力。要求的不是“多加传感器”，而是车辆各部件之间必须实现毫秒级的实时协同——电机、控制器、传感器、域控制器要在同一套“语言体系”下工作。当前行业多数产品的架构特点是“异构组装”：部件来自不同供应商，运行独立的嵌入式软件，通过传统总线通信。这套架构在L1级别以下运转良好，但面对L2-Ultra要求的整车系统级协同，延迟和误差将构成实质性障碍。

要抵达L2-Ultra，不是“换零件”，而是“换底层”。

绿源深开鸿智能，一套“从底层长出来”的解决方案

绿源与深开鸿的合作，正是对这一命题的回应。方案的逻辑简洁而明确：以开源鸿蒙为统一操作系统底座，以绿源自研液冷动力系统为物理执行平台，让智能能力从车端硬件底层生长出来，而非外挂在应用层。

硬件层面：自研是精准执行的物理前提。绿源的液冷电机技术已形成系统性壁垒，通过将航空级绝缘冷却液注入电机腔体，可使工作温度降低30℃以上。这一技术的深层价值，不仅在于提升电机寿命——更在于它让电机本身具备了稳定的热管理能力和毫秒级的响应精度。正如绿源相关人士透露“研发液冷电机就是在为机器人关节做热管理储备。”这意味着，绿源对硬件的自研，从一开始就不是单纯为了造一辆“跑得远”的车，而是为了构建一个可以被AI精准控制的动力执行系统。对于L2-Ultra所要求的高阶辅助驾驶功能——动态扭矩调节、主动安全介入——AI指令能否被电机精准执行，取决于硬件底层是否具备足够的响应精度。

软件层面：开源鸿蒙是“统一语言”的系统级底座。深开鸿由深圳市国有资本运营集团、华为公司和中软国际三方共同发起，专注于开源鸿蒙操作系统的研发与创新。其打造的KaihongOS，是目前极少可实现从20KB传感器到GB级PC弹性部署的操作系统，能够彻底统一各类异构设备的软件生态。在开源鸿蒙社区，深开鸿代码贡献量突破800万行，位居华为之外所有生态厂商之首。KaihongOS此前已服务高铁、隧道、港口、电网、燃气、水务等多个国家关键基础设施行业，其技术成熟度经过了严苛场景的工程验证。

开源鸿蒙的战略价值集中体现在分布式软总线技术上——各部件在端侧直接互联，实现能力互助与算力协同。车内从传感器到电机的数据链路，不再通过异构总线“各说各话”，而是在系统层面实现端到端的统一语言。

此次合作的目标，是打造以车机为核心、具备独立智能能力的移动终端——车辆不再依赖手机作为“智能中枢”，而是自身成为原生智能的承载者，实现从“被手机定义的智能”到“车辆自身定义的智能”的体系跃迁。

用户能感知到什么：L2-Ultra的四个可体验价值

技术路径的差异，最终要落到用户体验上。L2-Ultra级智慧两轮车带来的变化，可以概括为四个可感知的维度。

从“被动执行”到“主动服务”。传统电动车“人操作、车执行”，车辆不做任何判断。而L2-Ultra级车辆通过多维传感器与AI算法协同，能够主动感知场景并做出决策。车辆不再等待指令，而是预判需求、先行响应。

主动安全：让危险消失在发生之前。从ABS、TCS等“被动响应式”配置，到L2级要求的毫米波雷达盲区监测，再到L2-Ultra所指向的“主动干预”——湿滑路面、坡道驻车、过弯侧倾等场景中，车辆在骑行者察觉危险之前主动介入。标准要求车辆具备纵向、横向及侧倾控制能力，安全保护从“单点配置”升级为“全场景主动闭环”。

高级辅助驾驶：让两轮车拥有“汽车级”的协同能力。标准要求L2-Ultra级车辆实现自适应巡航、自动跟车等高级辅助驾驶功能，并能根据前方车辆速度自动调整车距。与此同时，车辆需具备车联网通信能力，实现车与车、车与路基础设施的信息交互。对用户而言，这意味着两轮车开始拥有“协同感知”能力——不仅能识别自身状态，还能感知周围交通环境的变化，并在必要时主动介入。这不是让车“自己开”，而是让车在骑行者主导下，提供适时、精准的辅助。

从“千人一车”到“千车千面”。基于统一操作系统并外接AI Agent，车辆通过持续学习识别用户骑行习惯——加速偏好、刹车力度、常用路线、载重特征——动态调整动力输出曲线和行程电量规划。同时，开源鸿蒙分布式架构支持手机、车机、穿戴设备间无缝协同：导航自动流转至车机仪表，无需停车掏手机；无感解锁，靠近即走；出发时家中智能场景自动切换至离家模式。软件能力持续进化，车辆OTA升级不仅限于车机功能迭代，更可覆盖动力控制策略和主动安全模型，常用常新。

这些价值并非停留在概念层面。绿源与深开鸿锚定L2-Ultra进行联合开发，预计年底将有初步成果。

AI友好：为下一个十年预留通道

在“系统原生智能”之外，笔者了解到这套方案还隐含了一个面向未来的设计原则——对AI友好。

当前AI与硬件结合的核心难题在于数据质量。绿源与深开鸿的方案对此做了前瞻性设计。数据层，统一操作系统使各部件运行数据以标准化格式输出，大幅降低AI的清洗和解析成本；控制层，系统预留面向AI Agent的开放接口，使AI不仅能分析骑行数据，还能在授权前提下参与动力调节、安全干预和能耗优化。这使搭载该系统的两轮车，天然具备成为“AI智能体最佳载体”的潜力。

一次系统层的协同，一个开放生态的开端

将这场合作放在产业坐标系中审视，双重意义值得关注。

第一，提供了一条不同于“技术平迁”的智能化路径。当前部分探索是将汽车领域高算力方案向两轮车压缩移植，成本较高；绿源与深开鸿的逻辑是“从两轮车自身技术特性出发”——先解决动力系统的可控精度，再用统一操作系统打通部件协同，走“轻量化原生智能”路线。两条路径并不互斥，但适应不同的产业基础。

第二，让“国产根技术+中国制造”有了消费级验证场。深开鸿KaihongOS已在关键基础设施领域规模化验证，进入年销超5000万辆的消费级市场是全新考验；绿源积淀近三十年的制造能力，也需要能释放硬件溢价的操作系统级伙伴。双方合作在硬件壁垒之上叠加了生态想象空间。

两轮车智能化的下一程，比的不是谁的功能更多，而是谁的架构为下一个十年的AI进化预留了足够空间。绿源与深开鸿的联手，为这场竞速写下了一个值得持续关注的分叉口。

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