從馬斯克到李想，車圈開始流行「不務正業」

文 | 螺旋實驗室，作者 | 無情，編輯 | 堅果

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，更多後起之秀崛起，車圈競爭變得更加激烈。

對於這樣的變化，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。但在財報發布後，特斯拉的股價漲幅一度超過4%，市場似乎並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，整場會議並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，特斯拉和理想並非孤例。近幾年來，當消費者在談及汽車市場，彷彿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慧領域……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、貼標籤，還是汽車行業下一個十年的生存必需？

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「人工智慧企業」。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、製造、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、賓士、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」，卻是資本市場樂於看到的。

以特斯拉為例，儘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，卻願意為它的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，也並不只是小鵬的銷量，而是其ai、科技及robotaxi的生態聯結。

在這背後，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%，處於歷史最低位。

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技術也並不僅僅只是「燒錢」，也開闢了全新的盈利模式。

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，以及其在生產製造、供應鏈採購等方面的優勢，可以相對平滑地遷移至機器人以及其他智能硬體端。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，汽車製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」，並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「製造」通往「智造」的窄門。

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「軟體定義汽車」向「ai定義汽車」的方向演進，從過去由軟體主導汽車的功能特點、系統開發和軟硬體更新，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不僅能向下打通晶元、感測器與底層驅動軟體的協同，還能向上賦能智能座艙、自動駕駛乃至車雲一體的服務生態。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、製造流程與商業模式。

簡單來理解，過去車企比拼的是誰的發動機更有勁，誰的底盤更紮實，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製造，並吸納更多的合作夥伴。

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；如果聚焦於智能終端，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最大的想像力在物理世界」。

如此一來，也就更容易理解為什麼車企都想要變成 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麼功能、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體產品雖然也能盈利，但最賺錢的卻是這個入口背後，智能生態所持續產生的數據服務、軟體訂閱等收入。

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。

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、生態合作以及收購併購三種不同的路徑。

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晶元、操作系統到大模型、智能硬體的全鏈條自研模式，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，快速建立技術壁壘並進入實際應用場景。

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，儘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，在車企主動求變背後，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並非一件容易的事情。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。

對於習慣了製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。

最後，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，市場也願意給探索留出空間，但這並不意味著市場願意為單純停留在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，自己究竟是一家什麼公司？用ai和機器人來解決什麼問題？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，註定是一條「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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