經(jīng)緯恒潤總裁兼CTO范成建博士（左）從工具鏈到ZCU，“汽車神經(jīng)”的國產(chǎn)替代用80%復(fù)用率與AI杠桿打造體系化護城河從汽車到機器人，供應(yīng)鏈競爭維度再升維

2026年北京車展現(xiàn)場人聲鼎沸，但熱鬧的背后，也隱藏著中國汽車正在經(jīng)歷的一場深刻變革——一方面，自主品牌整車在全球舞臺上高歌猛進；另一方面，核心工業(yè)軟件國產(chǎn)化率仍不足5%，關(guān)鍵零部件在高端領(lǐng)域依然受制于人。

在這種“冰與火”交織的背景下，經(jīng)緯恒潤從軟件與硬件兩端同時發(fā)力，在多個關(guān)鍵賽道上逐步打開局面。軟件側(cè)，其自研的VBA總線工具、VDE網(wǎng)絡(luò)設(shè)計工具等工具鏈，已被比亞迪、吉利等頭部車企規(guī)模采購，部分領(lǐng)域甚至超越了國外同行；硬件側(cè)，其ZCU以18.07%的市場份額領(lǐng)跑國內(nèi)市場，累計出貨量突破200萬套。

此次車展，經(jīng)緯恒潤集中展示了五大類核心零部件：智駕域（傳感器與算力平臺）、車身域（物理區(qū)域控制器、車門域控制器等）、動力域（多合一控制器、直流-直流轉(zhuǎn)換器等）、底盤域（轉(zhuǎn)向控制器、懸架控制器等）及座艙域（HUD、AI-Box、氛圍燈、投影大燈等）。這既是對自身技術(shù)實力的全面檢閱，也向外界傳遞出充足的未來底氣。

車展期間，《汽車觀察》受邀參觀經(jīng)緯恒潤展臺，并獨家專訪了經(jīng)緯恒潤總裁兼CTO范成建博士。他以一家供應(yīng)鏈公司的成長邏輯為線索，深度解讀了中國汽車供應(yīng)鏈如何在產(chǎn)業(yè)變革中抓住窗口、實現(xiàn)換道超車。

當前汽車產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷一場深刻的電子電氣架構(gòu)變革。傳統(tǒng)分布式架構(gòu)中數(shù)十個獨立ECU帶來的算力浪費、線束復(fù)雜和OTA升級困難，已難以滿足智能汽車的發(fā)展需求?！爸醒胗嬎?區(qū)域控制”成為行業(yè)共識，而經(jīng)緯恒潤正是這一變革中的代表性供應(yīng)商。

要理解經(jīng)緯恒潤的變革邏輯，需要先看清兩個層面的變化：一是物理架構(gòu)的集中化，二是開發(fā)工具鏈的自主化。

第一個層面是物理架構(gòu)的變革。 ZCU作為連接中央計算平臺與各執(zhí)行器的關(guān)鍵節(jié)點，充當著車輛的“神經(jīng)系統(tǒng)”，負責(zé)區(qū)域內(nèi)的智能配電、數(shù)據(jù)樞紐與功能集成。官方數(shù)據(jù)顯示，2025年，經(jīng)緯恒潤的ZCU累計出貨已突破200萬套，配套小米SU7（參數(shù)丨圖片）、吉利銀河等爆款車型。從2024年底的100萬套到2025年底的200萬套，僅用一年時間實現(xiàn)翻番。這種放量速度既是產(chǎn)品成熟度的體現(xiàn)，也意味著國內(nèi)車企的“中央+區(qū)域”架構(gòu)已從試點走向規(guī)?；瘧?yīng)用。

第二個層面的變化則更為隱蔽，也更具挑戰(zhàn)性，那就是工具鏈。在ZCU這一物理“神經(jīng)中樞”之外，工具鏈是工業(yè)軟件領(lǐng)域最難啃的“硬骨頭”。過去多年，國內(nèi)車企在汽車電子研發(fā)中依賴Vector、dSPACE等國外工具，這些工具積累了數(shù)十年的工程經(jīng)驗，短期內(nèi)難以被替代。但經(jīng)緯恒潤的INTEWORK工具鏈正在打破這一格局：VBA車載總線工具在比亞迪、長安、東風(fēng)等客戶處批量交付上萬套；VDE網(wǎng)絡(luò)設(shè)計工具與吉利、大眾、阿維塔達成深度合作；TAE自動化測試軟件在多家頭部車企完成了國產(chǎn)替代評估與增購。

面對記者關(guān)于“國產(chǎn)替代窗口期究竟如何打開”的追問，范成建博士解讀為“恰逢其時”與“長期準備”的結(jié)合。疫情期間海外交付受阻，給了本土企業(yè)快速響應(yīng)的窗口；國家鼓勵本土IC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策，也為本土工具鏈提供了需求土壤。但更根本的是，經(jīng)緯恒潤從20年前進入汽車電子行業(yè)起，就一直在做工具和服務(wù)。

“我們對客戶的需求痛點、對電子產(chǎn)品開發(fā)過程中需要哪些工具，都有著非常深入的了解?！狈冻山ú┦勘硎?，這種“身在此山中”的理解深度，使得其工具鏈并非國外產(chǎn)品的簡單復(fù)刻，而是源于本土研發(fā)實踐的有機產(chǎn)物。在長期被國外壟斷的工具鏈領(lǐng)域，本土團隊依托二十年的工程經(jīng)驗，終于找到了在特定細分賽道上突破的切口。

當然，理解經(jīng)緯恒潤的競爭優(yōu)勢，不能僅僅停留在技術(shù)層面。更值得關(guān)注的，是這家企業(yè)能夠跨越產(chǎn)品線復(fù)用底層技術(shù)、并穿越業(yè)務(wù)周期保持戰(zhàn)略定力的能力。

對于一家Tier1而言，產(chǎn)品線的橫向擴張往往是雙刃劍。覆蓋智駕、座艙、車身、底盤、動力等多個域控領(lǐng)域，一方面能夠提供系統(tǒng)級解決方案、增強客戶粘性，但另一方面，每新增一條產(chǎn)品線都意味著研發(fā)資源的重新分配，容易陷入“攤大餅”式的能力稀釋。如何在不犧牲核心競爭力的前提下實現(xiàn)多線并進，成為所有綜合性供應(yīng)商必須回答的考題。

經(jīng)緯恒潤同時布局ZCU、ADAS、AR-HUD、座艙、底盤等近十個產(chǎn)品線，核心能力會不會失焦？面對記者的質(zhì)疑，范成建博士給出的答案是否定的。

范成建博士詳細闡述了經(jīng)緯恒潤的技術(shù)復(fù)用邏輯，他表示，所有產(chǎn)品可以歸為機電系統(tǒng)或光機電系統(tǒng)，底層技術(shù)——從操作系統(tǒng)、中間件到執(zhí)行器的控制算法——高度可復(fù)用?！拔覀冇凶约篿n-house的操作系統(tǒng)，有自己in-house的AUTOSAR軟件，包括診斷和標定工具。所有這些加在一起，能讓我們快速進入一個新領(lǐng)域?！?/p>

這意味著，每新增一條產(chǎn)品線，研發(fā)團隊并非從零開始，而是基于已打磨成熟的底層平臺進行上層開發(fā)。AR-HUD中的光學(xué)技術(shù)與ZCU中的控制算法在底層并不直接相通，但當它們必須運行在相同的中間件架構(gòu)、遵循相同的功能安全標準、被同樣的診斷工具所覆蓋時，協(xié)同效應(yīng)便自然浮現(xiàn)。

如果說技術(shù)復(fù)用是企業(yè)積累的“存量杠桿”，那么AI則指向了“增量杠桿”。2025年，經(jīng)緯恒潤走出了一條頗具代表性的盈利修復(fù)曲線：全年實現(xiàn)營業(yè)收入68.48億元，同比增長23.59%；歸母凈利潤1.00億元，成功扭虧為盈。實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變的核心策略，正是通過AI工具應(yīng)用降低研發(fā)與測試成本，通過國產(chǎn)替代壓縮采購開支，以“規(guī)模擴張+效率提升”雙輪驅(qū)動，顯著改善了人均創(chuàng)利能力。

值得注意的是，并非所有Tier1都能在AI與復(fù)用之間找到平衡。相較于部分海外Tier1仍依賴傳統(tǒng)的工具授權(quán)模式，經(jīng)緯恒潤選擇了另一條路徑：將AI深度嵌入研發(fā)全流程，并強調(diào)底層技術(shù)的跨產(chǎn)品線復(fù)用。

至于“AI究竟如何落地研發(fā)環(huán)節(jié)”，范成建博士介紹：在測試用例生成環(huán)節(jié)，最初僅靠AI大語言模型獨立生成時，正確率只有六到七成。但當工程師不僅把需求文檔輸入模型，還把相應(yīng)的代碼也加入訓(xùn)練時，程序邏輯本身形成了一種天然的“標注”，測試用例生成的成功率迅速提高到了90%以上。此外，經(jīng)緯恒潤已嘗試用AI直接生成代碼，Claude Code等工具正在進入驗證階段。

他進一步解答道，速度、質(zhì)量、成本、創(chuàng)新——這四個競爭維度在過去幾乎難以同時兼顧。而在AI加持下，這一多重約束正在被逐步打破。

對于業(yè)內(nèi)普遍認同的“軟件正在定義汽車”的觀點，范成建博士給出了不一樣的看法：“我認為是市場或企業(yè)的使命來定義汽車。軟件確實可以定義硬件，甚至軟件可以決定硬件?！?/p>

范成建博士獨特見解的背后，其實是對Tier1角色的深層思考：當整車廠與供應(yīng)商都在討論“軟件定義”時，真正的定義權(quán)究竟掌握在誰手中？答案或許更接近“相互促進”。正如范成建以IT行業(yè)為例所做的類比：美國有微軟這樣強大的軟件公司，軟件需求推動了英特爾等硬件公司的發(fā)展；反過來，強大的芯片硬件又催生了更復(fù)雜的軟件創(chuàng)新。中國汽車供應(yīng)鏈正在經(jīng)歷類似的螺旋上升。

更進一步，范成建提出了“AI for Vehicle”和“AI in Vehicle”的雙重維度。前者是用AI重構(gòu)開發(fā)范式，從測試用例生成到硬件布局設(shè)計再到代碼自動編寫，所有環(huán)節(jié)都在被AI重新定義。后者則是將AI本身裝入車輛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer架構(gòu)不再是實驗室里的玩具，而是車輛自身智能系統(tǒng)的一部分。當把這兩端串聯(lián)起來，就觸及了汽車產(chǎn)業(yè)最前沿的命題：具身智能。

關(guān)于具身智能，范成建博士的論斷毫不含糊：“以后汽車就是一個具身智能的機器人，這一點毫無疑問。最終它能夠自己學(xué)習(xí)、自己思考，成為人類很好的一個朋友。”這一判斷并非停留在概念層面。經(jīng)緯恒潤已經(jīng)在機器人領(lǐng)域完成了關(guān)鍵卡位——其基于輝羲智能“光至R1”國產(chǎn)大算力芯片、采用大小腦融合架構(gòu)的具身智能域控制器，已率先在具身智能頭部客戶實現(xiàn)量產(chǎn)交付和國產(chǎn)化替代。

從汽車到機器人，經(jīng)緯恒潤跨界的步伐為何如此神速？范成建表示，經(jīng)緯恒潤的技術(shù)復(fù)用路徑十分清晰：機器人的48V電子電氣架構(gòu)與汽車上的48V系統(tǒng)高度一致；基于自研的 EtherCAT 協(xié)議棧，能夠確保多軸運動控制系統(tǒng)達到1毫秒的同步通信與精準控制；48V電機控制器可用于機器人髖關(guān)節(jié)、肩關(guān)節(jié)的執(zhí)行器控制；電池包、電池管理系統(tǒng)（BMS）、配電單元、DCDC等高可靠性電源系統(tǒng)產(chǎn)品同樣可以直接向機器人行業(yè)輸出。

“作為綜合性Tier1，進入具身智能機器人行業(yè)，經(jīng)緯恒潤有比較大的優(yōu)勢?！狈冻山ㄗ孕诺乇硎尽．敶蠖鄶?shù)同行還在談?wù)摗熬o跟趨勢”時，經(jīng)緯恒潤已經(jīng)完成了從汽車供應(yīng)鏈到機器人供應(yīng)鏈的能力溢出。這種提前一個時代進行戰(zhàn)略布局的能力，也許正是其不同于一般本土Tier1的本質(zhì)特征。

記者手記

當疫情窗口期過去、當海外競爭者對本土挑戰(zhàn)做出回應(yīng)、當AI帶來的所謂“后發(fā)優(yōu)勢”變成通用工具，經(jīng)緯恒潤的護城河還能持續(xù)多久？采訪最后，記者追問道。

范成建博士從兩個層面進行了解讀。第一，他認為在AI工具競爭上“各家差距沒有那么大”，因為GPT時刻剛發(fā)生不久，過去的積累并不能保證未來的領(lǐng)先?！澳氵^去的領(lǐng)域知識加上AI，會帶來一種新的玩法和新的競爭。”這意味著，對任何一家企業(yè)而言，過去的優(yōu)勢都需要在AI時代被重新定義和重組。第二，他也給出了自己的信心來源——二十年的know-how積累并非一朝一日所能替代。“你對客戶需求痛點的深入理解”，“你積累了二十年才知道開發(fā)過程中需要哪些工具”，這些領(lǐng)域知識恰恰是AI時代最有價值的“訓(xùn)練素材”。

從定義ZCU的產(chǎn)業(yè)化方案，到定義AR-HUD的92英寸新尺寸，再到定義大小腦融合架構(gòu)在具身智能上的量產(chǎn)標準，當一家公司不僅在產(chǎn)品參數(shù)上優(yōu)于競品，更在技術(shù)變革的參與者名單中占據(jù)一席之地時，那種真正意義上的“定義權(quán)”才開始向中國供應(yīng)鏈傾斜。