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      從馬斯克到李想,車圈開始流行“不務正業”

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      作者丨無情

      編輯丨堅果

      封面來源丨Unsplash

      2025年,全球汽車行業的價格戰打得刀光劍影,市場格局也迎來了新變化,曾經的“銷量王”不再穩守龍門,更多后起之秀崛起,車圈競爭變得更加激烈。

      對于這樣的變化,有的企業選擇直面競爭,迎難而上;但也有企業選擇了另一條截然不同的道路,往汽車以外的方向講故事。

      近日,特斯拉發布了2025年四季報,全年汽車交付量同比下降8.6%至164萬輛。但在財報發布后,特斯拉的股價漲幅一度超過4%,市場似乎并不在意其汽車業務下滑的事實。

      無獨有偶,理想董事長李想近期召開了一場全員大會,但出乎很多人意料,整場會議并未深度提及汽車銷量、產品迭代,而是全程圍繞AI領域,李想更篤定“一定要做機器人”。

      然而,特斯拉和理想并非孤例。近幾年來,當消費者在談及汽車市場,仿佛都有一種車企越來越不像汽車公司的感覺:小鵬端出被誤以為是“真人套皮”的人形機器人、比亞迪設立未來實驗室專攻具身人工智能領域……一時間,車企似乎集體“不務正業”。

      當傳統車企不再埋頭“造車”,而是集體向AI科技企業轉型,這到底是為了趕風口、貼標簽,還是汽車行業下一個十年的生存必需?

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      車企集體“不務正業”

      不只是馬斯克,國內車企都有一個“科技夢”。

      小鵬是最早全面轉向AI的造車新勢力。2024年,小鵬汽車將品牌升級為“小鵬AI汽車公司”;去年11月,將公司定位升級為“物理AI世界的出行探索者,面向全球的具身智能公司”。



      理想董事長李想在2024年的訪問中,正式宣布公司從“智能電動車企業”轉型為“人工智能企業”。今年1月,奇瑞汽車也發布了向“全球AI科技公司”轉型的宣言。



      過去幾年,AI早已深入到幾乎所有車企的基因中,從智能座艙到輔助駕駛,從AI集成智能系統到數據定義開發,成為驅動汽車研發、制造、銷售乃至服務全鏈條運轉的“操作系統”。

      在這個過程中,AI不僅賦能智能汽車,還賦能具身智能。去年以來,全球至少已有17家主要車企宣布進軍機器人領域,包括國外車企特斯拉、奔馳、豐田、現代等,以及國內車企比亞迪、小米、小鵬、廣汽、理想、奇瑞等,而且這個數字還在持續增加。

      汽車行業似乎變得越來越“不務正業”,但這樣的“不務正業”,卻是資本市場樂于看到的。

      以特斯拉為例,盡管其汽車業務持續疲軟,但其總市值已經重回萬億美元關口,創下歷史新高,市場已經不在乎特斯拉賣了多少車,卻愿意為它的AI、機器人和商業航空買單。

      同樣,去年小鵬的股價也迎來了一波持續上漲,創下自2022年7月以來新高,資本市場看好的,也并不只是小鵬的銷量,而是其AI、科技及Robotaxi的生態聯結。

      在這背后,是汽車市場正從“增量競爭”徹底轉向“存量廝殺”的殘酷現實。根據乘聯會數據,2025年我國汽車行業銷售利潤率降至4.1%,處于歷史最低位。

      瑞銀中國汽車行業研究主管鞏旻表示:“過去這些年,成立的太多車企,好處是推動了創新與產業鏈成熟,壞處是無序競爭、利潤稀薄,大家賺錢都很辛苦,淘汰和整合是大勢所趨。”

      因此,汽車業務雖然仍是車企的基本盤,但在此之外,車企也要未雨綢繆,尋找新的增長曲線和故事,為下一個十年做好鋪墊。

      目前來看,AI技術也并不僅僅只是“燒錢”,也開辟了全新的盈利模式。

      比如小鵬與大眾汽車的技術授權業務已成為重要收入來源,2025年三季度,小鵬的服務及其他收入達23.3億元,貢獻了整體毛利的42.4%。

      除此以外,車企向AI大模型和機器人賽道發展,本就具備天然優勢。

      一方面,智能汽車在自動駕駛、智能座艙等領域所積累的技術能力,以及其在生產制造、供應鏈采購等方面的優勢,可以相對平滑地遷移至機器人以及其他智能硬件端。工信部電子第五研究所測算顯示,車企研發人形機器人的成本,比普通機器人公司低1/3左右。

      另一方面,汽車制造本身就是機器人落地需求較為明確的場景。優必選的Walker S已進入一汽-大眾等工廠,執行車輛質檢、安全帶檢測等工作;特斯拉的Optimus也在自家工廠進行電池電芯的分揀;奇瑞人形機器人“墨茵”則在奇瑞4S店承擔銷售輔助工作。



      對車企而言,從“卷造車”到“卷科技”,并非只是天馬行空的嘗試,而是商業化路徑自然延伸,當它們嘗試跳出傳統造車思維,才能找到那條從“制造”通往“智造”的窄門。

      2

      車圈卷向生態競爭

      與此同時,豪賭“下一個十年”的行業話語權,也是車企們真正想要爭奪的終極戰場。

      隨著AI技術與智能汽車的不斷融合,汽車行業正從“軟件定義汽車”向“AI定義汽車”的方向演進,從過去由軟件主導汽車的功能特點、系統開發和軟硬件更新,逐漸發展至由AI應用為汽車的高效開發與運行提供全方位支持。



      AI不僅能向下打通芯片、傳感器與底層驅動軟件的協同,還能向上賦能智能座艙、自動駕駛乃至車云一體的服務生態。更重要的是,它還能以真實場景中持續產生的海量數據,重塑汽車的研發邏輯、制造流程與商業模式。

      簡單來理解,過去車企比拼的是誰的發動機更有勁,誰的底盤更扎實,誰的外觀更漂亮;在電動車時代,大家則開始比電池、比續航、比屏幕大小。

      但在未來的AI時代,車圈的比賽將會滑向一個更抽象的層面,比的是誰的汽車更智能、更懂人;誰的生態系統更強大,能夠用技術賦能整車制造,并吸納更多的合作伙伴。

      在這一背景下,車企“造人”,本質上是在造“下一代的智能終端”,這也是當下AI行業最被看好的方向“物理AI”——AI將會走出屏幕,以物理實體的形態滲透到城市、工廠、家庭等場景。

      小鵬董事長何小鵬曾表示,如果AI無法與物理世界交互,其實際價值將極為有限,只有賦予AI“身體”,使其能走、能看、能交互,AI才能真正改變人類的生產與生活方式。



      理想董事長李想也談及對未來智能汽車的設想,他認為如果產品競爭只停留在電動車層面,競爭的邏輯就會變成參數大戰;如果聚焦于智能終端,就只是把智能手機的功能搬到車上,相反,具身智能才是真正可以改變用戶生活的產品。

      海內外的科技圈大佬也頻繁提到“物理AI”:英偉達CEO黃仁勛認為“物理AI將主導AI的下一個階段”;阿里CEO吳泳銘則表示,“AI最大的想象力在物理世界”。



      如此一來,也就更容易理解為什么車企都想要變成 AI 公司,因為未來的智能汽車將只是一個載體,決定這個載體能實現什么功能、創造多大價值的,是其所連接的智能生態。

      屆時,銷售汽車或機器人等智能硬件產品雖然也能盈利,但最賺錢的卻是這個入口背后,智能生態所持續產生的數據服務、軟件訂閱等收入。

      誰能率先搭建起開放兼容的技術標準與生態體系,誰就能吸引更多品牌加入到自己的“朋友圈”,共享技術、數據和用戶資源,隨著生態規模“越滾越大”,其競爭壁壘也會堅實。

      3

      誰能贏得下一張船票

      為了爭奪這場車圈生態戰的最終勝利,車企紛紛開始加速科技轉型,目前來看,主要包括全棧自研、生態合作以及收購并購三種不同的路徑。

      以特斯拉、小鵬等為代表的具備全棧自研能力的企業,它們堅持從AI芯片、操作系統到大模型、智能硬件的全鏈條自研模式,擁有極強的技術可控性和快速迭代能力。

      以吉利、廣汽、奇瑞等為代表的新能源車企,則在已經具備核心部件自研能力的基礎上,通過與供應商、科技公司合作實現資源互補,快速建立技術壁壘并進入實際應用場景。

      以現代、寶馬為代表的傳統車企,則通過收購或合作快速獲取核心技術,盡可能降低自主研發的成本和風險。

      車企的轉型路徑各異,但本質上都是“適合自己的才是最好的”。

      新勢力車企的技術基因更厚,全棧自研能夠幫助它們更好吸引資本市場的認可;傳統車企轉型步伐更慢一些,通過合作和收購能更快補上短板,畢竟,留在牌桌上才是最重要的。

      不過,在車企主動求變背后,還有硬幣的另一面:正確的事情,也可能是最難的事情。

      首先是商業化難題,新技術研發往往面臨著巨額投入與漫長周期,特斯拉在AI領域的累計投入以百億美元計;比亞迪也表示要在智能駕駛領域投入千億資金。

      這些投入在短期內難以看到清晰的商業化回報,還會不斷擠壓車企本就因為市場內卷而變得微薄的利潤,如果沒有強勁的主業“輸血”,新業務的投入甚至可能會成為拖累。

      其次,車企要順利完成角色切換并非一件容易的事情。前沿科技研發是典型的資本密集型、人才密集型的長跑,非常考驗企業戰略定力和組織能力。

      對于習慣了制造業管理模式的傳統車企而言,如何重構組織架構、企業文化,去配適科技公司敏捷響應、容錯試錯的扁平化文化,將會是不小的挑戰。

      最后,車企的雄心壯志始終要用技術成果來兌現,而這恰恰是外界質疑聲最響的地方。

      特斯拉將三代Optimus人形機器人的量產時間不斷推遲,技術難題仍有待攻克;小鵬IRON人形機器人在走秀時摔倒,也反映了具身智能從實驗室走向真實場景的“陣痛”。



      誠然,這些“失誤”是技術迭代中不可避免的試錯成本,市場也愿意給探索留出空間,但這并不意味著市場愿意為單純停留在PPT階段的概念買單。

      當所有車企都在搶AI時,卷科技本身不是目的,而是手段。

      車企終究還是要回答一個問題,自己究竟是一家什么公司?用AI和機器人來解決什么問題?否則只有宏大敘事,卻沒有落地價值,“科技夢”便只能被現實打回原形。

      通往科技的最前沿,注定是一條“高處不勝寒”的道路。這條路沒有捷徑,車企只能在一次次跌倒與爬起之間艱難前行,唯有一步一腳印,才能走得更遠、更穩。

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