傳統車企不想卷了？

文｜三少爺

一千個人的眼中有一千個哈姆雷特。

日前，中國一汽戰略與合作部副總經理、智能產業發展辦公室主任周時瑩在智能電動汽車高層論壇的一場演講，引發了不大不小的爭議，“戳破了智駕自研的泡沫”、“把預算投入到自動駕駛上，等于放棄了造車的本質”、“本土車企只知道在國內互相廝殺”……各種觀點不一而足。

橫看成嶺側成峰，這個世界的精彩本就在于人們視角的參差不同。不過，完整看完了整場演講后，在我心底反復涌動的卻是：現在的車企真難。 其實，周主任的本意，與其說是訴苦，不如說是點出了行業的集體困境：在智能化這座大山面前，整個行業正在經歷一場無法繞開的轉型陣痛。

智能化下半場，是一場“負重登山”

百年汽車史已經走到了電動化、智能化的轉折點。在比亞迪第二代電池暨閃充技術發布會上，船夫哥用一句話給這個時代定了性：電動化的上半場已經收官。市場數據也證實了這個判斷。2025年，本土電動汽車滲透率已穩穩超過50%。這意味著，每賣出兩輛車，就有一輛是純電或混動或增程。電動化這場圍繞三電技術、補能網絡和成本控制的普及戰，已經打完了。

圖片來源：比亞迪

但是，下半場的戰事才剛剛開始。而且，智能化這場圍繞算法、數據和體驗的戰爭的難度，遠比上半場要高，畢竟，電動化面臨的只是換引擎的工程挑戰，智能化涉及的卻是更換大腦的系統性革命。

當然，個中關鍵不在于技術的研發有多難，畢竟這取決于車企選擇聯手外部合作伙伴、部分自研還是全棧自研。關鍵在于，消費者對智能電動汽車的期望，已經被華為和特斯拉拉升到了天花板，以至于所有玩家的產品在形態和體驗上，都會被拿來對比標桿。

華為、特斯拉這些標桿，就是行業最亮的燈塔與樣板。他們的品牌光環與技術實力，共同完成了對市場的普及教育。他們在智能駕駛和智能座艙上的表現，讓消費者第一次知道，原來一輛「真」智能的電動汽車應該是什么樣子。你沒開過問界，你不知道鴻蒙座艙原來可以絲滑到什么程度；你沒體驗過FSD V14，你不知道“端到端”帶來的擬人化流暢是什么感受。一旦體驗過（或者刷過視頻），就像品味過細糠就再也吃不了粗糧一樣，他們的期望值就被牢牢錨定住，再也回不去了。

圖片來源：特斯拉

具體到智能駕駛上，消費者已經不滿足于L2+甚至L2++的輔助了。在特斯拉FSD和華為ADS的光環照耀下，L2級“人機共駕”已經無法滿足市場的期待了，大家的眼睛都盯著能脫手脫腳的L3，甚至憧憬著徹底解放精力的L4。具體到智能座艙里，消費者也不再滿足于只能控車、聊天的語音助手了，他們要的是“一句話辦事”，期待的是座艙能無縫連接外部數字生態，一句話點外賣、一句話訂咖啡、直接在車上完成支付與生活服務。

圖片來源：智己汽車

反正，無論你是走聯合、自研還是真自研哪條路線，壓力都是同樣的。用供應商方案的，要滿足被吊高的消費者期望，車企和供應商必須盡力跟得上華為、特斯拉的迭代節奏，不能拉得太遠，否則你的產品就會被消費者用腳投票，迅速邊緣化。選擇部分自研的，研發投入必須持續加碼、不能中斷，否則產品力會肉眼可見地掉隊。選擇深度全棧自研的，從研發體系、頂尖人才團隊到數據閉環，每一樣都不能少，當然，每一樣也都是吞金獸。

所以，這不是簡單的路線之爭，而是產品形態發生了根本性變革，帶來了沒有任何一家車企可以豁免的共同壓力。當消費者的期望被拉升到天花板，苦逼的車企們就只能拼命追趕了。但是，追趕的代價，是整個行業陷入了“競速（參數丨圖片）陷阱”。

產品形態變革帶來的壓力，必然傳導為研發周期的大幅壓縮，這才是車企全面承壓的核心所在。節奏徹底變了，燃油車時代，一款產品的研發周期是五到七年，換代周期也大致如此。進入智能電動汽車時代，研發周期被普遍壓縮到三年甚至兩年。一年一改款，早已經不是某家激進車企的個別策略，而是成了整個行業被卷入的生存現狀。消費者等不了，市場等不了，車企只能拼命往前趕。

圖片來源：大眾

這種“競速”導致研發體系、成本結構、盈利模型三個維度的全面承壓。研發體系要適應軟硬件解耦、持續OTA升級、數據驅動閉環，每一項都需要全新的能力，傳統V型開發流程備受挑戰。成本結構上，800V高壓平臺等高端配置快速下探、大算力智駕芯片成本高企、軟件與算法研發投入持續加大-成本曲線沒有最低，只有更低。盈利模型則因產品迭代速度加快而承受壓力：老款車型的保值率加速下降，消費者持幣觀望、等待的時間窗口越來越長。

所有這些壓力，最終凝結成一個冰冷的財務體現：“（個別車型）賣一臺車虧兩三萬。”這不是車企的經營失誤，而是必須支付的轉型代價。

這是一個最好的時代，這是一個最壞的時代。對消費者而言，這是最好的時代。汽車產品正在經歷前所未有的電動化、智能化變革，能提供越來越豐富、越來便捷的出行體驗-消費者是幸福的。但對車企來說，這是最壞的時代。這種產品形態的劇烈變革，讓整個行業陷入了一場看不到終點的競速陷阱-研發必須越來越快、成本居高不下、虧損持續發生。

大鵬說，關鍵的問題，在于找出問題的關鍵。這里的關鍵在于，車企們到底該咋辦？

出路在組織，核心在能力體系

事情是人干出來的，偉大的事業，是靠企業、組織、流程、制度、文化，發揮人才的力量，一起合作出來的。所以，在AI全面接管人類社會（且早著呢）之前，車企唯一的出路，是在組織體系、人才結構上做好適應智能化浪潮的配置和轉型。

先從個人談起吧。這兩年，為了追趕AI浪潮，不被時代淘汰，我把與AI相關的各種知識學了不少，感覺就一個字-“累”，就像長安老板朱華榮講的那樣，“學不完，真的學不完。”沒辦法，在大顛覆、大變革的AI時代，新的工具、新的知識、新的協作方式層出不窮，原地踏步意味著迅速落伍。個人要想不被淘汰，必須快馬加鞭、持續學習。網上有個調侃的段子：“學得慢就不用學了，因為這些知識很快就被淘汰了。”這只能作為一種調侃，當真你就輸了。

圖片來源：Anthropic

個人不能在知識體系內構建+AI、AI+的能力，可能會被職場淘汰；車企建設不了適應智能化時代的能力體系，同樣會被市場淘汰。這種焦慮，是共通的。只不過，傳統車企面臨的壓力和焦慮，比新勢力和頭部自主品牌更大。

小鵬汽車早在前兩年就喊出要向“AI汽車公司”轉型，理想汽車的目標是躋身全球前三的AI終端企業，吉利汽車也明確了向“AI科技公司”進化的路線。這表明，新勢力和頭部自主品牌在組織與能力建設的賽道上，已經起跑并積累了一定的訓練數據。如果把一個組織比作一個神經網絡，這里面的區別就清晰了：新勢力們有點像“AI原生”，從一開始就按照智能化的任務來設計和訓練網絡架構，手里已經有一個不錯的基座模型，后續的升級更像是高效的微調。

而傳統車企面臨的，則是在一個為燃油車時代任務而優化的成熟網絡上，進行徹底的重構和再訓練。這就好比要把一幅已經畫得滿滿當當、線條固化的舊畫，修改成一幅符合全新審美和主題的新作，其難度和需要打破的慣性，遠非從零開始可比。

圖片來源：小鵬汽車

而且，人生沒有白走的路，每一步都算數，這里真的沒有捷徑好走。輔導過孩子作業的都知道，如果娃沒有四則運算的扎實基礎，就很難真正理解代數的抽象與深邃。同樣，沒有數字化的管理根基和敏捷的IT系統做鋪墊，車企所謂的智能化轉型也很容易淪為空中樓閣。

還有組織慣性的問題，這是比技術更難翻越的大山。大象轉身，比豹子起步慢，不是因為不想轉，而是因為體量巨大、慣性太強、包袱沉重。所以，傳統車企的能力體系升級焦慮，本質是帶著腳鐐跳舞，難度遠高于新勢力和頭部自主品牌。

在這個大變革的時代，車企自身當下能做的，只有一件事：刀刃向內，咬著牙加快轉型的步子。

未來的幾年里，車企們還是會很難，但這口氣，不能松，松了，就真的趕不上智能化這趟重塑行業格局的班車了。眼前的這場智能化“負重登山”，沒有捷徑可走。它考驗的不僅是技術攻堅的銳度，更是組織革新的決心與耐力。

流水不爭先，爭的是滔滔不絕。在這場漫長的轉型中，比一時快慢更重要的，是構建起能持續進化、自我迭代的能力體系。陣痛正在經歷，接下來要做的，就是把這份昂貴的代價，真正轉化為面向下一個時代的、扎實的競爭力。

誰都不能躲，誰也躲不掉。