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特斯拉引發(fā)的又一場革命:當(dāng)汽車成為“AI?具身智能體”

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不管是激進(jìn)還是穩(wěn)妥,所有車企都將走進(jìn)這場汽車未來之爭。

十年磨一劍,Robotaxi終破曉:當(dāng)汽車成為“AI具身智能體”

2025年6月22日,美國得克薩斯州奧斯汀,已從DOGE(政府效率部)全身而退的馬斯克,迫不及待地在自家社交媒體 X(前身為推特)上宣布:Robotaxi試運(yùn)營,初期固定收費(fèi)4.20美元。果不其然,特斯拉股價(jià)應(yīng)勢大漲??磥恚Y本市場早就期待馬斯克從“增本增效”的 DOGE里退身,專注研發(fā)自動(dòng)駕駛才是正經(jīng)事。

6天后,也就是2025年6月28日,特斯拉官方又發(fā)出一段視頻:一輛煥新版 Model Y從特斯拉Gigafactory Texas(得克薩斯州超級(jí)工廠)出發(fā),開啟了一段無人駕駛、無人監(jiān)控、無人干預(yù)的交付旅程。這輛 Model Y先后經(jīng)過城市主干道、高速公路、有密集人群通行的十字路口、鄉(xiāng)村道路,一直行駛到用戶所在的社區(qū)停車場,全程30分鐘,最高時(shí)速為116公里。這一次,自動(dòng)駕駛終于從配角變成了主角,從錦上添花的“附加功能”變成了汽車本身。

“Robotaxi試運(yùn)營 +Model Y自動(dòng)交付”,這不僅是自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域的里程碑事件,更是汽車行業(yè)百年范式的分水嶺:汽車正在從交通駕駛工具變身為“AI具身智能體”。10年前,特斯拉推出 Autopilot(自動(dòng)駕駛儀),首次引入特斯拉 Model S,最初版本依賴“攝像頭+激光雷達(dá)+超聲波”的輔助系統(tǒng),需要駕駛員高度警惕,且只能在高速公路上簡單保持車道、適度變道。此后,F(xiàn)SD(完全自動(dòng)駕駛系統(tǒng))Beta版出現(xiàn)在少量用戶的車機(jī)系統(tǒng)中,初步實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)泊車、自動(dòng)變道、自動(dòng)導(dǎo)航行駛、召喚等功能,并開始以純視覺為主線探索未來路徑,自動(dòng)駕駛從“助手”向“輔助駕駛員”過渡。

從2021年起,“偏執(zhí)狂”馬斯克力排眾議,陸續(xù)移除 FSD中的激光雷達(dá)與高精地圖,改用攝像頭與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,由此將 FSD帶入純視覺路線。這種“少即是多”的路線,在當(dāng)時(shí)備受質(zhì)疑。Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)平臺(tái)的上線,是特斯拉進(jìn)入自動(dòng)駕駛第二階段的分水嶺。通過海量車主真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)的深度訓(xùn)練,特斯拉不再單純依賴仿真測試,而是在全球道路上進(jìn)行“實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)”。每一次轉(zhuǎn)彎、每一次避讓,都是 AI自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化的一部分。再加上強(qiáng)大的 OTA(遠(yuǎn)程在線升級(jí))機(jī)制,讓特斯拉在軟硬件協(xié)同與大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練中建立了優(yōu)勢,并讓數(shù)以億計(jì)的真實(shí)駕駛場景反饋回歸到算法與數(shù)據(jù)中心。

而此次 Robotaxi的試運(yùn)營與 Model Y的自動(dòng)交付,則標(biāo)志著特斯拉在硬件架構(gòu)、軟件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)算法與商業(yè)模式上的“四合一”業(yè)務(wù)閉環(huán)驗(yàn)證成功,也宣告了汽車將從交通駕駛工具逐步轉(zhuǎn)變?yōu)椤癆I具身智能體”。盡管這個(gè)過程依然會(huì)經(jīng)歷包括商業(yè)模式、法律條款、交通基礎(chǔ)設(shè)施、AI算法與算力的多重考驗(yàn),但在馬斯克看來,F(xiàn)SD的一小步,將是百年汽車行業(yè)的一大步。

當(dāng)然,業(yè)內(nèi)的評價(jià)并非一邊倒地叫好。在馬斯克公開 Robotaxi試運(yùn)營與 Model Y自動(dòng)交付的消息后,一向和馬斯克唱反調(diào)的市場研究公司——“特斯拉空頭”GLJ Research指出,當(dāng)前的特斯拉Robotaxi更 像“AI輔助演練”,仍需監(jiān)管員保障,因此不要高估Robotaxi的商業(yè)價(jià)值。 NHTSA(美國國家公路交通安全管理局)則代表官方發(fā)聲:“我們將立即開展調(diào)查,尤其是對(Model Y自動(dòng)交付過程中)違反交通規(guī)則、意外停車等情況進(jìn)行法律審查?!倍谝恍┥缃幻襟w上,F(xiàn)SD早期用戶發(fā)布的視頻既有贊美也有警示:平滑換道、實(shí)時(shí)避障等功能還不錯(cuò),但偶然超速、選錯(cuò)車道等問題也客觀存在。

不錯(cuò),但不完美——這或許就是特斯拉從汽車邁向“AI具身智能體”的現(xiàn)實(shí)寫照。然而,對馬斯克而言,這都不是事。之所以“先發(fā)車,再完善”,從戰(zhàn)略層面來看,出于4個(gè)關(guān)鍵要素的考量:一是關(guān)系到“先發(fā)定義規(guī)則”。誰先發(fā)車,誰就掌握了自動(dòng)駕駛時(shí)代的話語權(quán)。二是關(guān)系到數(shù)據(jù)的積累與算力的優(yōu)化。與封閉實(shí)驗(yàn)室里的測試不同,馬斯克更加看重真實(shí)駕駛場景的反饋、現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的積累和對算法的持續(xù)優(yōu)化,這是使特斯拉成為“AI具身智能體”的關(guān)鍵一步。三是引發(fā)公眾、媒體以及官方對自動(dòng)駕駛的關(guān)注,尤其是涉及認(rèn)知、習(xí)慣與法律條款的部分。四是關(guān)系到 FSD的商業(yè)閉環(huán)。無論是 Robotaxi的試運(yùn)營,還是 Model Y的自動(dòng)交付,都涉及汽車共享化,而這恰恰是 FSD商業(yè)閉環(huán)的一部分。從邏輯上講,如果 FSD沒有清晰的問題解決場景,那么“賺錢”這事將遙遙無期。

目前,科技圈有關(guān)“AI具身智能體”的核心表達(dá)是具備智能決策能力,能與物理世界互動(dòng),并在具體環(huán)境中自主執(zhí)行任務(wù)的 AI系統(tǒng)。斯坦福大學(xué)人工智能研究所發(fā)布的《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》中明確將機(jī)器人、自主駕駛汽車、智能無人機(jī)等納入典型的“AI具身智能體”范疇。麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室提出 “AI具身智能體”三層模型,強(qiáng)調(diào)“三位一體”,即具備感知層(通過多模態(tài)傳感器,如視覺、雷達(dá)、激光等,采集環(huán)境信息)、推理層(通過 AI模型進(jìn)行認(rèn)知、推理、決策)、行動(dòng)層(通過物理執(zhí)行器,如輪胎、機(jī)械臂等,完成實(shí)際運(yùn)動(dòng)),才能稱得上真正的“AI具身智能體”。據(jù)此,搭載 FSD的特斯拉電動(dòng)車型,包括試運(yùn)營的 Robotaxi與可以自動(dòng)交付的Model Y,當(dāng)然屬于“三位一體”的 “AI具身智能體”。



從本質(zhì)上講,特斯拉 Robotaxi=AI具身智能體+共享經(jīng)濟(jì)模式+自動(dòng)駕駛技術(shù),它是 AI與物理世界深度融合的標(biāo)志性產(chǎn)品,也是人類通向 AGI(通用人工智能)的里程碑。汽車 AI時(shí)代正在到來。

共享化成為現(xiàn)實(shí):“汽車新四化”的最后一塊拼圖

過去10年,以電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化為代表的“汽車新四化”,是汽車領(lǐng)域高頻出現(xiàn)的關(guān)鍵詞。確切地說,“汽車新四化”不僅是汽車技術(shù)的發(fā)展趨勢,更是汽車產(chǎn)業(yè)變革的風(fēng)向標(biāo),它從4個(gè)不同維度影響和決定了車企的走向。

首先是電動(dòng)化。這是標(biāo)準(zhǔn)的“從政策驅(qū)動(dòng)到市場驅(qū)動(dòng)”的產(chǎn)物,最早源于全球各國政府對于碳排放、碳達(dá)峰的焦慮,歐美最先熱心電動(dòng)化,但政策執(zhí)行最堅(jiān)決、最有力、最到位的絕對是中國。根據(jù) CPCA(中國乘用車市場信息聯(lián)席會(huì))發(fā)布的數(shù)據(jù),2024年,中國新能源汽車滲透率達(dá)到38.4%,同期德國為18%,美國為9.6%,日本僅為3%。然而,現(xiàn)今的電動(dòng)化早就過了“補(bǔ)貼為王”的階段,以中國市場為例,電動(dòng)車(從產(chǎn)業(yè)鏈角度看)整體生產(chǎn)成本大幅降低,隨著電池技術(shù)的發(fā)展、充電基礎(chǔ)設(shè)施的加速布局以及快充技術(shù)的普及,所謂的“續(xù)航焦慮”正在快速下降。電動(dòng)化是為智能化做準(zhǔn)備的,其競爭格局已基本成形。

其次是網(wǎng)聯(lián)化。所謂網(wǎng)聯(lián)化,表面上看是讓汽車接入互聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)“人—車—云—路”的互聯(lián)互通,背后卻是一次系統(tǒng)性的商業(yè)模式重構(gòu)。當(dāng)前,汽車網(wǎng)聯(lián)化面臨技術(shù)領(lǐng)先但商業(yè)落地滯后的困境。一方面,對于大多數(shù)車企而言,車機(jī)聯(lián)網(wǎng)只是汽車銷售的一個(gè)賣點(diǎn),還缺乏真正的數(shù)據(jù)變現(xiàn)的能力;另一方面,包括蘋果、華為、小米在內(nèi)的科技公司,則試圖把車聯(lián)網(wǎng)打造成“移動(dòng)智能終端”,推動(dòng)車內(nèi)生態(tài)深度融合。從這個(gè)層面來講,網(wǎng)聯(lián)化同樣是在為智能化做準(zhǔn)備。

再次是智能化。這是當(dāng)前新能源車企競爭的焦點(diǎn)。汽車智能化包括智能車機(jī)系統(tǒng)、智能座艙、智能駕駛等在內(nèi)的一攬子智能解決方案。對于傳統(tǒng)車企而言,所謂的智能駕駛更像是為了滿足“讓車更好賣”的需要;而對于特斯拉、Waymo、百度 Apollo、Momenta、Pony、地平線等可以提供自動(dòng)駕駛解決方案的科技公司而言,智能化當(dāng)然不能停留在智能駕駛階段,必須進(jìn)化到自動(dòng)駕駛,最終使汽車成為“AI具身智能體”,這才是智能化的本質(zhì)要義。

最后是共享化。這里的共享化,可不是人們之前所理解的滴滴、Uber等網(wǎng)約車出行模式。技術(shù)層面的共享化,其實(shí)是讓每輛車都具備 Robotaxi功能。最典型的場景是:你早上搭乘自己那輛具備自動(dòng)駕駛功能的智能汽車上班,到公司后這輛車也不閑著,馬上去接活,然后在你下班前返回公司接你回家。這一天下來,不僅解決了你的通勤問題,而且順帶幫你賺了錢。當(dāng)然,要實(shí)現(xiàn)這種場景,必須高度依賴電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化,而特斯拉 Robotaxi的推出,讓共享化不再是拼車、打車的升級(jí)版,而是作為 AI驅(qū)動(dòng)、自動(dòng)運(yùn)營的新物種,補(bǔ)全了“汽車新四化”中最具想象空間的那一塊拼圖,“無人+共享”的商業(yè)模式終于完成閉環(huán)。

特斯拉自動(dòng)駕駛沖擊波:傳統(tǒng)車企可選擇的3條路

對于傳統(tǒng)車企而言,特斯拉 Robotaxi的試運(yùn)營與 Model Y的自動(dòng)交付,可不僅僅是科技酷炫那么簡單。一方面,“汽車新四化”集結(jié)完畢,傳統(tǒng)車企即將迎來“諾基亞”時(shí)刻,感受到來自特斯拉 FSD的自動(dòng)駕駛沖擊波;另一方面,傳統(tǒng)車企不能再停留在單純能源視角而猶豫不決了,面對汽車行業(yè)大變局,全面擁抱智能、向科技公司進(jìn)化才是真正的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型之選。簡言之,面對特斯拉自動(dòng)駕駛沖擊波,傳統(tǒng)車企有3條路可選:

第一條路:全面轉(zhuǎn)型——徹底進(jìn)化為科技公司

幾年前,我在撰寫關(guān)于豐田、大眾、通用、福特等傳統(tǒng)車企巨頭的轉(zhuǎn)型內(nèi)容的文章中,一直堅(jiān)持的觀點(diǎn)是:要從制造企業(yè)向科技公司轉(zhuǎn)型。然而,盡管很多傳統(tǒng)車企巨頭在其戰(zhàn)略愿景中加入了所謂“全面轉(zhuǎn)型為科技出行公司”的描述,但無論是商業(yè)模式與經(jīng)營理念,還是組織架構(gòu)與管理體系,都只是對現(xiàn)狀的“修修補(bǔ)補(bǔ)”或 PPT上的“精修細(xì)描”,實(shí)踐少之又少。關(guān)鍵原因在于兩方面:

一方面,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)所限。傳統(tǒng)車企的業(yè)務(wù)架構(gòu),過去幾十年來都是圍繞“硬件制造(總裝)+全球供應(yīng)鏈”搭建的。哪怕是大眾早已啟動(dòng)了電動(dòng)化轉(zhuǎn)型,但其內(nèi)核仍然是“先定義硬件,再疊加軟件”的硬件主導(dǎo)模式。而反觀特斯拉、華為與小米的造車邏輯,一切從軟件和系統(tǒng)出發(fā),硬件只是實(shí)現(xiàn)軟件與系統(tǒng)功能的載體。一邊是“軟件是硬件的補(bǔ)充”,一邊是“硬件是軟件的載體”,這種業(yè)務(wù)架構(gòu)上的差異是傳統(tǒng)車企與科技造車企業(yè)的最大不同。

當(dāng)傳統(tǒng)車企意識(shí)到這一問題時(shí),很多車企開始大膽地“改弦易轍”。大眾曾設(shè)立獨(dú)立子公司CARIAD,專門負(fù)責(zé)軟件與自動(dòng)駕駛技術(shù)開發(fā);豐田曾將 Woven Planet定位為智能駕駛核心部門,甚至不惜重組董事會(huì),讓數(shù)字化主管擁有更高話語權(quán);奔馳則把 MB.OS操作系統(tǒng)作為未來產(chǎn)品競爭力的核心,試圖在智能車機(jī)系統(tǒng)上打一場漂亮的翻身仗。然而,有勇氣改變方向并不一定就有好的結(jié)果,尤其是受限于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)所造成的認(rèn)知固化,大多傳統(tǒng)車企在軟件應(yīng)用、AI算法、數(shù)據(jù)訓(xùn)練與 OTA能力上的積累,依然與特斯拉等科技造車企業(yè)相去甚遠(yuǎn)。

另一方面,成本投入與研發(fā)周期的雙重挑戰(zhàn)。即便是傳統(tǒng)車企愿意轉(zhuǎn)型,但“錢從哪兒來”是個(gè)大問題??萍荚燔嚻髽I(yè)的“燒錢”速度驚人,傳統(tǒng)車企承受得住嗎?

以特斯拉 FSD背后的 Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)平臺(tái)為例,特斯拉投入高達(dá)數(shù)十億美元,背后是數(shù)百萬車主每天數(shù)億公里的駕駛數(shù)據(jù)積累、訓(xùn)練與分析。而大多傳統(tǒng)車企只能依賴模擬仿真,效果自然大打折扣。并且傳統(tǒng)車企往往對財(cái)務(wù)穩(wěn)定性要求極高,對于動(dòng)輒5—10年的 AI研發(fā)周期,很難具備持續(xù)的資金容忍度,也很難支撐如此高的人才密度。在成本投入與研發(fā)周期上的雙重挑戰(zhàn),讓很多傳統(tǒng)車企在向科技公司轉(zhuǎn)型中步履蹣跚。

第二條路:聯(lián)盟共生——與科技公司深度捆綁

既然進(jìn)化為科技公司如此之難,那么無論是基于成本和時(shí)間的考慮,還是從傳統(tǒng)車企戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的難度考慮,與科技公司深度捆綁都成為大多傳統(tǒng)車企轉(zhuǎn)型的首選。

  1. 現(xiàn)代汽車與 Aptiv(安波福)組建 Motional。早在2020年,韓國現(xiàn)代汽車就與 Aptiv組建了合資公司 Motional,專攻 L4自動(dòng)駕駛技術(shù)。雙方合作的核心邏輯很清楚:現(xiàn)代提供車輛平臺(tái)與生產(chǎn)制造能力,Aptiv負(fù)責(zé)提供 AI算法、感知系統(tǒng)與自動(dòng)駕駛核心技術(shù)。目前,Motional已在美國多地展開Robotaxi測試服務(wù),盡管規(guī)模有限,但已成為現(xiàn)代汽車切入 AI領(lǐng)域的重要途徑。

2.Stellantis集團(tuán)與 Waymo合作。被戲稱為“萬國車企俱樂部”的 Stellantis集團(tuán)(包括菲亞特、克萊斯勒、標(biāo)致雪鐵龍等)與谷歌Waymo已有多年合作,目標(biāo)就是將 Waymo的自動(dòng)駕駛技術(shù)集成到Stellantis的商用貨車與 Robotaxi平臺(tái)上。也就是說,以市場換技術(shù)。

3.奔馳與 NVIDIA(英偉達(dá))深度綁定。奔馳將AI芯片、算法、操作系統(tǒng)“托管”給 NVIDIA,從MB.OS到自動(dòng)駕駛,幾乎全部基于 NVIDIA的硬件與軟件框架,形成戰(zhàn)略層面的深度捆綁。這種合作模式基于雙方的“背靠背信任”,雖然有些孤注一擲,但好處是避免了多家供應(yīng)商“彼此打架”,從一開始就做到了技術(shù)層面的一致性。

從短期來看,聯(lián)盟共生是傳統(tǒng)車企的務(wù)實(shí)選擇,但從長期來看,數(shù)據(jù)歸屬權(quán)、用戶運(yùn)營權(quán)、技術(shù)主導(dǎo)權(quán)仍然是難解的博弈焦點(diǎn)。畢竟,誰掌握了行車數(shù)據(jù)、用戶習(xí)慣與 AI模型迭代權(quán),誰才真正擁有了產(chǎn)業(yè)鏈層面的話語權(quán)。對傳統(tǒng)車企而言,早點(diǎn)兒認(rèn)識(shí)和解決這個(gè)問題,才能在聯(lián)盟共生之路上走得更遠(yuǎn)。

第三條路:發(fā)揮所長——聚焦制造做代工

對于大多數(shù)缺乏智能化基礎(chǔ)、不具備 AI研發(fā)投入、轉(zhuǎn)型窗口期較短的傳統(tǒng)車企而言,還有一條路可選,那就是發(fā)揮自身“造車”之長,聚焦制造做代工。

千萬別覺得做代工不好意思。事實(shí)上,能成為一家好的代工企業(yè)也超級(jí)難。這背后是極致的降本增效與敏捷的管理體系,還有對上下游、產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合。這里不得不提到幾個(gè)品牌:比亞迪除了是全球第一大新能源車企,還是 EMS(電子制造服務(wù))排名靠前的企業(yè);大名鼎鼎的富士康,一度成為蘋果等高端消費(fèi)電子品牌的“御用”代工廠;臺(tái)積電則是芯片代工領(lǐng)域的“無冕之王”。這樣看來,代工的門檻也是很高的。只不過,傳統(tǒng)車企還要過另一道坎:沒了自己的品牌,退居幕后做代工,到底甘不甘心?



話說回來,甘不甘心是一回事,能不能在代工領(lǐng)域活下來是另一回事。富士康早在幾年前就推出了自家汽車品牌 Model C,是為了告訴計(jì)劃造車的蘋果:“過去我能造 iPhone,現(xiàn)在也能造智能電動(dòng)汽車?!奔词购髞硖O果暫停造車計(jì)劃,但富士康已向業(yè)界證明了其在供應(yīng)鏈管理與制造效率層面的極致優(yōu)勢依然可以在造車領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。歐洲早先的一些二、三線車企品牌,或主動(dòng)或被動(dòng)地為一線主流品牌提供整車制造或動(dòng)力系統(tǒng)模塊供應(yīng),早已將主力業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向代工與模塊制造。如果沒有富士康優(yōu)秀的成本控制、供應(yīng)商管理、運(yùn)營體系,沒有臺(tái)積電的持續(xù)改善與創(chuàng)新能力,加之代工的模塊技術(shù)含量低,自身競爭力不夠強(qiáng),很多傳統(tǒng)車企即使做代工也可能處于產(chǎn)業(yè)鏈的低端,盈利微薄,戰(zhàn)略選擇空間有限。

傳統(tǒng)車企在決定選哪條路之前,不妨先來回答下面3個(gè)問題:

你的企業(yè)對未來汽車的理解是“AI具身智能體”,還是交通駕駛工具?

你的企業(yè)是否準(zhǔn)備好把數(shù)據(jù)、算法、AI、OTA與出行運(yùn)營視作企業(yè)的核心資產(chǎn)?

你的企業(yè)是否已經(jīng)達(dá)成“硬件制造只是戰(zhàn)略護(hù)城河中的一環(huán),而非終極武器”的戰(zhàn)略共識(shí)?

這3個(gè)問題并不好回答,但可以幫助傳統(tǒng)車企更好地看清未來。其實(shí),選哪條路都面臨風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn),都存在很多不確定因素,但唯一可以確定的是:越早決定,主動(dòng)權(quán)還能在自己手里;越晚決定,可能只有背水一戰(zhàn)了。

造車新勢力再進(jìn)化:從智能化到“AI具身智能體”

面對特斯拉自動(dòng)駕駛沖擊波,如果說傳統(tǒng)車企面臨的轉(zhuǎn)型問題是“老船換新舵”,那么對于華為、小米等造車新勢力而言,它們面臨的挑戰(zhàn)將是從智能化的競爭優(yōu)勢進(jìn)化為“AI具身智能體”的打造能力,這可不是可以輕易解決的問題。

過去幾年,以華為、小米、理想、小鵬、蔚來等為代表的造車新勢力,將汽車智能化演繹得淋漓盡致。滿車的大屏、隨時(shí)響應(yīng)的語音助手、方便敏捷的輔助駕駛與智能網(wǎng)聯(lián)……對于傳統(tǒng)車企而言,造車新勢力的這些創(chuàng)新在前期確實(shí)存在一定的領(lǐng)先優(yōu)勢。然而,特斯拉自動(dòng)駕駛的商用化(Robotaxi的試運(yùn)營與Model Y的自動(dòng)交付),則讓造車新勢力過去的智能化打法失去了競爭優(yōu)勢——智能化,絕不是單純的配置升級(jí),也不能停留在輔助駕駛、座艙娛樂等層面,而是需要進(jìn)化到“AI具身智能體”,從“汽車新四化”視角去重新理解智能化問題。這將是造車新勢力群體面臨的最大挑戰(zhàn)。

以某造車新勢力為例,即便這家車企是造車新勢力群體中最具互聯(lián)網(wǎng)基因的企業(yè),在發(fā)布新車時(shí)也高調(diào)宣布了“全棧自研智能駕駛”“用 AI算法定義出行”的理念,但離真正的戰(zhàn)略落地還存在不小的差距。比如,缺乏真實(shí)道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在這方面,并不是有了全場景的技術(shù)架構(gòu),與多家傳感器、芯片、地圖公司保持開放合作關(guān)系就能解決的。對比來看,特斯拉靠全球數(shù)百萬車主積累真實(shí)道路數(shù)據(jù),Waymo、百度擁有數(shù)十億公里的 Robotaxi實(shí)戰(zhàn)樣本,而這家車企造車起步較晚,數(shù)據(jù)測試還在逐步積累中,靠“大定數(shù)據(jù)亮眼”還無法解決道路數(shù)據(jù)采集與 AI訓(xùn)練能力問題,數(shù)據(jù)壁壘本身不可小覷。

而對于另外一家“不造車”的造車新勢力而言,它的智能化水平在造車新勢力群體中相對最高,擁有 AI芯片、傳感器、操作系統(tǒng)、云平臺(tái)的完整能力鏈條,其自動(dòng)駕駛解決方案已實(shí)現(xiàn)城區(qū)、泊車、高速等全域覆蓋。它擁有全棧自研能力、算法領(lǐng)先、商用速度快的優(yōu)勢,特別是在城區(qū)智駕場景中,已率先跑通“無圖智駕”,技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢明顯。然而,問題在于它“不造車”,制造這一環(huán)節(jié)就掌握在合作伙伴手里,它更像是一個(gè)技術(shù)賦能者,難以像特斯拉那樣,從一開始就建立起軟硬件一體的“AI具身智能體”。同時(shí),在商業(yè)模式層面,特斯拉不存在“誰給誰授權(quán)”的問題,但這家造車新勢力的商業(yè)模式仍以硬件銷售與技術(shù)授權(quán)為主,缺乏像 Robotaxi那樣的“共享化運(yùn)營”商業(yè)閉環(huán),可能很難在“AI具身智能體”這個(gè)層面掌握定價(jià)權(quán)與用戶入口。

還有不少造車新勢力對智能化的理解與傳統(tǒng)車企差不多,那就是“為了賣車而智能”。這種以“賣車”為主要決策依據(jù)的智能化,其在“AI具身智能體”的戰(zhàn)略路徑是模糊的,共享化運(yùn)營能力尤其薄弱。同時(shí),“車的智能化”絕不等同于“AI具身智能體”,也不等同于“車的 AI平臺(tái)化”。一旦特斯拉 Robotaxi正式運(yùn)營,便意味著未來車企的競爭力不再是“智能化的車好不好賣”,而是“你的車能否自動(dòng)賺錢,你的AI能否自我成長,你的數(shù)據(jù)是否掌握在自己手里”。對于造車新勢力而言,如果不能跳出“賣車”邏輯,再先進(jìn)的智駕技術(shù),再炫目的 AI座艙,都只能是智能化功能,無法成為真正的競爭力。

大膽想象一下,未來的汽車可能不再是“賣一輛,賺一輛”的消費(fèi)品,而是“AI具身智能體”,是自動(dòng)運(yùn)行的 AI經(jīng)濟(jì)體,是城市智慧交通網(wǎng)絡(luò)中的智能節(jié)點(diǎn),是平臺(tái)與服務(wù)的入口。誰能打造 AI驅(qū)動(dòng)的共享化智能體,誰就擁有未來;誰還沉迷于傳統(tǒng)“賣車”思維、功能戰(zhàn)術(shù),誰就將被徹底淘汰。



結(jié)局或許早已注定,但主動(dòng)權(quán)最好在自己手里,現(xiàn)在轉(zhuǎn)型剛剛好。(作者:楊繼剛,企業(yè)轉(zhuǎn)型專家,“汽車新四化”產(chǎn)業(yè)研究者,知行韜略合伙人)

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