采埃孚于10月7日宣布，其商用车解决方案部门在比利时布鲁塞尔举行的Busworld 2025上，展示新软件更新管理系统服务套件。
该服务套件旨在帮助客车和长途客车领域的车企安全合规地实施软件更新，以符合UN/ECE R156法规要求。该套件包含咨询、培训、相关文档以及采埃孚获ISO 24089认证的SCALAR软件管理平台等软件工具，同时还集成采埃孚[pro]Diagnostics，可提供维修车间所需采埃孚设备的诊断与配置功能、自动
采埃孚宣布与张家港经济技术开发区签署投资协议，将在张家港生产基地提升主动式后轮转向系统（AKC）与线控转向系统（SbW）产能。
采埃孚将利用约6,900平方米的现有厂房区域，将AKC产品年产能从40万套提升至60万套，同时，SbW产能将达到38万套。计划2026年第一季度投产。
采埃孚的SbW技术已于2025年第一季度在张家港基地投产，并已搭载于蔚来ET9。该技术还将供应梅赛德斯-奔驰的欧洲市场车型。采埃孚AKC已应用于包括上汽智己
采埃孚在德国慕尼黑举办的IAA Mobility 2025上发布了进一步升级的8HP evo自动变速箱，旨在应对全球混动驱动系统需求的增长。
8HP evo以采埃孚标杆级8速变速箱为基础，利用了采埃孚SELECT电驱动平台，并采用模块化和可扩展的设计。与上一代产品相比，8HP evo所用零部件数量更少，因此重量更轻，更易装配。
在插电混动配置下，8HP evo的最大电功率从160kW提升至200kW，电机峰值扭矩从500Nm增至60
采埃孚宣布在德国慕尼黑举办的IAA Mobility 2025上展示其在软件定义汽车、电动化和安全领域的最新创新成果。
该公司提供线控底盘系统和底盘软件，在线控底盘技术方面表现尤为突出。采埃孚已斩获中国、欧洲及北美汽车制造商的线控转向与线控制动解决方案的批量订单。在“底盘2.0”概念下，主动式后轮转向系统AKC、主动和半主动减振系统、电子防侧倾稳定系统等可联网执行器将与“cubiX”软件集成，优化行驶性能并助力ADAS及自动驾驶功能
采埃孚旗下ZF LIFETEC（原采埃孚被动安全事业部）宣布将在德国慕尼黑举办的IAA Mobility 2025上发布一款可变形方向盘概念产品，旨在助力未来车辆内饰的变革。
该概念产品以传统方向盘为基础，保留了所有常见操控功能，并将驾驶员安全气囊集成在方向盘的中心轮毂中。这款新型可变形方向盘可在约两秒内将轮圈电动机械式向下折叠，便于车企将其平稳地收纳入仪表板中。在车辆处于自动驾驶或停放状态期间，上述设计能为用户创造额外的工作或休憩
采埃孚旗下ZF LIFETEC（原采埃孚被动安全事业部）宣布将于2025年9月9-12日在德国慕尼黑举行的IAA Mobility上首发其下一代加热安全带Heat Belt 2.0。
Heat Belt 2.0的厚度仅为1.3毫米，包含了四根精细编织的加热丝，可覆盖乘员的骨盆和胸部区域。凭借全新研发的算法以及可选配的自研电子控制单元（ECU），Heat Belt 2.0可在不到两分钟的时间内从-5℃升温至40℃。
该款安全带的最大加
采埃孚宣布，张家港底盘零部件工厂首个注塑装配（IPA）稳定杆连接杆实现量产。该IPA产线设计产能约为每年160万件，2026年还将有更多项目陆续量产。
采埃孚通过引入IPA球头设计、复合材料连杆等创新技术，在注塑装配稳定杆连接杆轻量化设计上实现了前瞻性技术突破，进一步减轻了产品重量，大幅优化了生产成本。
IPA球头设计，以全塑料壳体取代了传统金属球头中的金属壳体、球座及金属底盖等多部件组合结构。让生产过程中零件的管理和装配更加简单高
采埃孚宣布，为应对挑战性日趋上升的汽车市场，该公司正在加速推进其重组计划和战略调整举措。同时，采埃孚还在调整其产能，以更好地适应市场需求。
采埃孚正计划为电动动力总成技术部门制定一项针对性的重组计划，具体内容包括根据未来需求调整人员规模、评估各座工厂所在地最具成本效益的生产基地选址以及确定内部生产和外包生产的零部件。
作为重组举措的一部分，采埃孚与员工代表就成立联盟达成协议，旨在以此增强电动动力总成技术部门内的竞争力和就业稳定性。该
7月10日，采埃孚在底盘技术日活动上展出了下一代智能底盘传感器，而就在几个月前，该传感器的基础版刚刚配套凯迪拉克CELESTIQ车型。新推出的智能底盘传感器集成于球头节中，可精准测量车轮与车身的相对运动。采埃孚将测量电子装置作为内置部件直接集成于球头节中。
通过分析加速模式及其频谱变化，该传感器可以检测出底盘的异常或损坏，并通过车辆显示屏上的信号触发维护和维修警报。该传感器还能利用专用算法估算整车重量，并能与采埃孚的其他系统无缝集成
7月2日，采埃孚宣布开发出基于人工智能的TempAI解决方案，无需任何额外硬件即可测量和预测电机内部的温度数据。
TempAI在现有的控制单元上运行，并采用基于物理的自学习温度模型，只需极少的计算资源。该解决方案可将温度预测准确率提高15%以上，从而显著提高电机热能利用的精准程度。得益于此，电机的峰值功率可提升多达6%，效率提升也在WLTP循环（实际驾驶排放的全球标准）测试中得到验证。在纽博格林北环赛道（Nürburgring No
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