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不做最懂AI的車企，做最懂產品的AI公司。

文｜張霽欣

編輯｜冒詩陽

汽車像素(ID:autopix)原創

01

汽車企業里最懂AI的

去年年初，何小鵬在接受專訪時說，他要做大型的、制造業的、關注科技創新的CEO。“科技創新”這個曾印刻在小鵬汽車基因首位的詞，被調整到了末位。

他想把小鵬汽車，改造為一家更重、更扎實的制造業車公司。

但到去年底的科技日，畫風又變了。何小鵬在臺上講得最多的，不是新車，而是AI大模型、機器人、具身智能。

更奇怪的是，新勢力“三傻”中的尖子生理想，也開始做同樣的事。

3月12日，理想汽車發布2025年財報。公司總收入1123億元，同比減少22.3%；歸屬于普通股股東的凈利潤為11.39億元，同比下降85.8%。公司錄得5.21億元的經營虧損，而上年度的經營利潤為70億元。

▍理想汽車港股財報節選

外界以為會看到理想如何應對成立以來最大的賣車逆境，但在財報后的電話會上，李想及高管團隊圍繞AI做了大量表述，提出今年是理想汽車進化為“具身智能企業”的關鍵之年，2025全年理想研發支出113億元人民幣，其中一半投向AI相關。

他認為，對理想而言，AI涉及兩個層面，一是創造AI，為產品賦予生命力；二是使用AI，提升組織效率。

1月下旬的內部會上，李想大半時間，在講AI和機器人，幾乎不聊車。到今年初，理想拆掉了自動駕駛團隊被拆，整個智能研發體系重組，面向AI。

這一年，小鵬銷量暴漲，理想銷量下滑。一個順水，一個逆風。

按常理，兩家都該趁勢或承壓，努力賣車。像零跑那樣，國內拼刺刀、海外拼渠道，核心是為了擴大規模。但是，按理想近日公布的計劃，2026年銷量目標48萬輛，竟比2025年已經實現了的50萬輛，還少2萬。

兩家汽車新勢力中的元老級公司，同時做了一樣的決定。淡化汽車，All in AI。

這是為什么？

如果只看銷量，小鵬2025年同比漲126%。理想雖然是負增長，新勢力頭部的底子還在。小鵬年銷42萬輛，理想40萬輛。往下看，已經比大多數新能源品牌活得好了。

但往上看，離比亞迪、吉利這樣真正制造業基因的車企，差了不止一個量級。

吉利汽車去年賣了302萬輛，同比增幅39%，銷量凈增86萬，光是增長的部分，比理想、小鵬全年銷量的總和還多。比亞迪2025年銷量460萬輛，增幅雖然只有7.7%，基數擺在那，一年的凈增長也有33萬。

新勢力與老自主品牌之間的差距并沒有縮小，反而在擴大。這傳遞出一個非常危險的信號，新能源汽車領域，靠領先一步的技術變革所能帶來的競爭優勢，已經是強弩之末了。

更重要的不是在智能技術上實現百尺竿頭更進一步，而是擴大規模帶來成本優勢，攤平代際技術研發。

靠著數百萬輛的基盤，吉利、比亞迪已經能收放自如的做戰略沉淀。比如增長趨緩了幾年的比亞迪，去年完成純電技術的二度革新，本月初發布了二代刀片電池及閃充技術，并且在海外做好布局，這些成果，讓他們敢于在今年沖刺600萬輛銷量——凈增140萬。

比亞迪內部有個戰略推演，認為到2027年至2028年前，全球規模居前的車企都會完成新能源的掉頭。所指是銷量過千萬輛的豐田、超八百萬輛的大眾。

巨輪掉過頭來之前，連比亞迪這樣的大船，都需要抓緊時間，搶占戰略窗口期。新勢力這邊，卡在40萬輛關口上，還需要積蓄調整、驗證、糾錯，在技術細節和產品策略上反復打磨。

繼續做汽車企業中最懂AI的，已經很難贏。新勢力車企的決策者，需要想新辦法。

02

具身智能行業最懂制造的

2026年，各個行業都在討論AI。幾乎每個月，都有新模型刷新上限。推理能力暴漲、算力成本攤薄。

但真正讓行業震動的，除了涌動的資本、參數規模和算力，還有更重要的，AI大模型能力的泛化。

智駕模型不再只能識別紅綠燈、車道線。它開始基于VLA和初級的世界模型，來理解物理世界。知道物體會不會動，知道人可能往哪走。甚至能在腦海里“預演”，下一秒會發生什么。

這是一種可能影響本質變化。過去的輔助駕駛，是規則+感知。現在的大模型，是理解+預測。前者像答題機器，后者是真正的AI。

那一刻，很多人突然意識到一件事，如果AI真的能增加對物理世界的理解，那開車，只是簡單的一件事，它需要一副更復雜的身體。需要能移動、能抓取、能和現實互動的載體。

▍理想的AI眼鏡Livis

雖然比起很多AI公司，車企的智駕大模型要小得多、結構簡陋得多，但該有的框架是在的。更何況，車企的優勢是，距離商業化最近、距離使用場景更近，那就有可能初步實現數據閉環。而數據，是所有AI公司的核心護城河。

把機器人產業拆開看，你會發現一件很有意思的事。它需要什么？一個負責感知、決策和控制的大腦，一副電機、電池、控制器、結構件組成的身體，最好再加上，能夠攤薄成本的規模化量產能力，以及真實落地的商業場景。

這四條鏈路，算法、硬件、制造、商業化。創業的具身智能公司，最多能跑通一半，但車企，四條都握在自己手里。

自動駕駛模型的泛化能力提升后，可以作為具身智能的大腦。汽車工廠，是現成的量產線。門店和服務網絡，是天然銷售渠道。車企擁有成熟的制造流程和供應鏈管理、調度的能力，這些都是具身智能創業公司難以做到的。

所以何小鵬，才會在AI day上這么說：“智能汽車公司做機器人，是技術同源，更是AI探索的必然。”

03

重修護城河：落地場景、商業和數據閉環

除了算法、硬件和制造，對于具身智能公司，商業化能力不僅決定了公司能否賺錢，還會影響數據閉環的打通，而數據，是最有價值的護城河。

雖然現在仿真數據越來越強，抖音、YouTube等平臺的真人視頻Vlog，都可以用作訓練。但真實世界里直接采集來的數據，對于AI模型的訓練，依然是最稀缺的。

具身智能公司需要賣出產品，讓產品進入更多落地場景，才能搜集真實數據，去迭代算法。這也是為何今年具身智能公司爭相上春晚，這里面當然有吸引資本關注的意圖，但更正道的，是走近電視機前的消費者。

讓產品有銷量，具身智能公司還有很遠的路要走，他們也許能當工程和技術大拿，但未必做得好產品經理——這是理想擅長的。

在車企，這些都不是問題。他們已經有汽車這個天然的落地場景了，數百萬輛車已經在路上跑著，回傳數據。

車的駕駛數據對訓練AI理解物理世界來說，是有價值的，但對于訓練人形機器人，的確還是太單薄。

后者車企也有場景可用，最直接的落地場景是汽車生產線。現在的人形機器人，距離進入精細場景還有很遠，比如擰瓶蓋、做咖啡，太難為他們了。

▍小鵬機器人IRON

但在重復、繁重、封閉場景的大型汽車生產線上，人形機器人的能力已經很接近了。甚至還有優勢，比如體力。

銀河通用機器人創始人&CTO王鶴簡單算過一筆賬，如果具身智能公司自己花錢，鋪機器人來采數據。一臺人形機器人的成本是10萬元左右，鋪一萬臺來采集數據，需要十個億。

每臺兩班倒，雇人遙操的人工費用，再加上標注和質檢的人工費用，一萬臺機器人，每月維護機器人運行的雇員成本，在數億到十億元左右。

在具身智能公司，這筆賬只會帶來成本項，但在車企，它會帶來成本，也會帶來成本替代。機器人上崗后所替代的人力成本，可以一定程度轉移至機器人的運維。

04

車停了，路沒停

我們再回頭看理想、小鵬今年年初的那些動作，能夠理解，為什么他們做的第一件事，不是調整汽車產品，而是動刀組織。

李想把原本最核心的自動駕駛團隊拆掉，重組成基座模型、軟件本體、硬件本體三個團隊。

這不是汽車產業的擴張，更像是在AI領域重新創業。李想在1月26日的全員會上給出判斷：“2026年，是成為AI頭部公司的最后窗口期，再不轉型，就沒位置了。”

自動駕駛和智能座艙，原本是小鵬最早、也最自豪的兩支王牌團隊。現在，它們被直接合并，重組成一個“通用智能中心”，何小鵬親自盯。

為的就是一件事，建設通用AI大腦，提升技術的泛化性。車能用，人形機器人也得能復用。他甚至公開說：“未來三到五年，所有汽車都會變成超級智能體。”這句話翻譯一下就是，車，只是AI的第一副身體。

在AI上加碼，是理想、小鵬跳脫出單純的汽車制造業思維，在具身智能領域構建護城河的戰略舉動。

這算是冒險嗎？未必，畢竟大洋彼岸的特斯拉已經打了樣。

特斯拉從第一天起，就沒把自己當成傳統車廠，不想只做規模、供應鏈管理為核心的大型制造業生意。

所以馬斯克堅持不做更廉價的“model2”，雖然那能讓汽車銷量更高，但只會讓整個公司的基因更偏制造業。一款新車，不僅需要新開模具，還可能要新建產線，讓零部件的SKU變復雜。

馬斯克甚至砍掉modelS和X，把產品精簡到兩款，3和Y。他寧愿做更便宜的“廉價版”，更貴的7座版，這些都是在原有產品的制造體系中做簡單加減法，就能實現的產品。

騰出的精力，馬斯克將它用在了模型訓練和人形機器人上。FSD當大腦、Cortex訓練模型，人形機器人Optimus能直接復用整套視覺，和硬件體系。

▍特斯拉Optimus

機器人像“新車型”一樣，占據原本屬于ModelS和X的超級工廠量產。Optimus的第一批客戶，就是馬斯克自己的工廠。

這也是為什么今年3月，馬斯克自信的在社交媒體，特斯拉將成為首個，制造人形通用智能的公司。

過去幾年中，小鵬和理想先按“傳統造車”的邏輯走了一圈，拼產品、拼技術、拼銷量、拼品牌，沒想到造車的天花板這么近。

抬起頭看，他們突然意識到，自己手里的籌碼，其實跟特斯拉很像。

十年前，能源形式的變革讓小鵬和理想迅速崛起，成為了汽車新勢力中的頭部。而這一次是智能技術變革，車，反而變成了入口。

如果把汽車，看成一種機器人，那問題也就變了。車企，會不會變成下一代物理AI公司？

現在沒人知道答案。但至少，小鵬和理想，已經開始把自己的創業故事，到具身智能領域里，來重寫了。

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       原文標題 : 從造車到造機器人，新勢力二次創業