汽势Auto-First｜撒马尔
1月，总是一个非常独特的时间刻度。车市热闹非凡，有人事更迭，有年终车市数据，多家车企的2026年年度目标和长远规划也浮出水面。
但旧的规则也可能失效，总有人想要重新建立新的规则。抛除眼前各家车企对于销量和增长的压力，2026年最迷人的叙事和赛道无疑是“汽车产业开始和机器人进行深度的融合”。
这不，1月的最后一天，李想、贾跃亭、马斯克、何小鹏又一次站在同一个赛道。
事实上，命运的齿轮早在数十年前便开始转动。
2014年4月，李想成为在北京现场接受钥匙的8个首批 Model S （ 参数 丨 图片 ）车主之一。
2026年1月，在Q4财报电话会开场白环节上，特斯拉CEO埃隆·马斯克宣布将在2026年第二季度结束前，停产两款高端车型Model S和 Model X 。根据特斯拉的规划，停产留出的空间将用于建立年产100万台机器人的超大规模生产线。
在财报电话会上，马斯克表示特斯拉“可能会在几个月内发布Optimus 3。”马斯克同时宣布了有史以来最为庞大的资本开支计划，全年投资将高达200亿美元。这些投资大都集中于AI、无人驾驶与机器人业务。
有意思的是，这与贾跃亭、马斯克的逻辑何其相似。
1月26日上午10点半，理想汽车CEO李想召开了一场线上全员会。近两个小时的全员会议，李想强调了几件大事的时间节点：
1.2026年是所有想要成为AI头部公司上车的最后一年；
2.最晚2028年，L4一定能落地；
3.在汽车之外，理想一定会做人形机器人，并会尽快落地亮相；
4.同时布局基座模型、芯片、操作系统、具身智能等业务的公司，最终全球不会超过3家，理想汽车会努力成为其中一家；
5.未来，理想会进一步强化具身智能的品牌定位，而不仅仅是创造移动的家。
理想汽车CEO李想的选择是：不谈车，谈AI。
最新的思考和战略分享来自长期押注自动驾驶和Ai的小鹏汽车。
“在未来数十年里，最确定、持续时间最长的一轮技术浪潮，将是AI。”
“小鹏有信心成为第一家抓住自动驾驶‘DeepSeek时刻’的公司。”
“汽车和AI正式进入跨域融合的大时代。”
上述分享正是来自小鹏汽车董事长何小鹏，他是在小鹏汽车2026年年会上做出上述表述，核心高度围绕汽车、AI、自动驾驶与人形机器人。
且何小鹏再次明确2026年的目标核心是把物理AI+全球化做好，并提出了全新的四大战略方针：
第一，以规模增长为第一要务，同时推动商业创新，必须在商业模式、商业组织、商业的策略、商业的结果上要有新的创新并且取得价值；
第二，聚焦汽车、机器人、全球化三条核心增长曲线；
第三，做好物理AI相关技术全栈自研，实现科技溢价；
第四，通过创新，建立具有Agent 效应的新商业模式。在未来，人、机器人和无人驾驶汽车，机器人和机器人之间全部都有全新的生产关系，这会产生了全新的下一个时代模型。
北京时间1月26日，造车新势力的【先驱】代表贾跃亭通过社交媒体发文，公布了旗下EAI机器人业务的重大进展。
据悉，FF首款EAI机器人已正式完成美国法规相关认证，即将启动销售，其余首批产品的认证工作也在加速推进，有望尽快实现“发布即销售，销售即交付”战略，目标在产品发布当月开启交付。
四位大佬隔空同框，画下了汽车产业最大、也最烧钱的一张饼——汽车与机器人深度融合，AI具身智能成终极赛道。
在汽势Auto-First看来，自动驾驶的感知算法、控制逻辑、AI大模型能力，与人形机器人的核心技术高度互通，车企跨界布局，本质是把车端成熟的技术体系，迁移到新的硬件终端上，试图用技术协同降低研发成本，打开第二增长曲线。但这门生意的门槛，远不止技术迁移这么简单。
人形机器人的量产供应链、成本控制、场景落地，都是尚未破解的行业难题。特斯拉百万台产能的规划，是用汽车制造的规模化优势赌量产可行性，可机器人的商业化场景仍在探索，海量产能能否转化为真实营收，依旧是未知数。
理想、小鹏押注全链路AI布局，要啃下芯片、大模型、操作系统的硬骨头，持续的研发投入会成为悬在头顶的达摩克利斯之剑。即便是拿到合规认证的FF，也难逃“重概念轻落地”的老问题，没有成熟的量产与交付体系，所谓的“发布即交付”，更像是资本层面的噱头。
开年第一个月，车圈四大顶流玩家隔空会师，抛下销量内卷的老剧本，集体转向汽车与机器人融合的新赛道，这场声势浩大的战略转向，看似是产业技术迭代的必然，实则是车企们在存量竞争里，不得不赌的一场生死局。
汽势观：谁能笑到最后
四位大佬殊途同归，背后是汽车产业的残酷现实，纯电车的同质化内卷已触顶，价格战换不来长期壁垒，只有向AI与机器人跨域融合，才能重新定义产品价值与商业模式。但这张饼看似美味，消化难度却超乎想象。特斯拉的200亿美元投资，是烧钱换时间的豪赌；小鹏的全栈自研，需要持续投入海量研发资源；理想的全链路布局，要跨越芯片、大模型、硬件制造多重技术鸿沟；FF的快速落地，更要解决量产、交付、盈利的连环难题。
这场汽车+机器人的赌局里，画饼容易，落地最难，只有把技术协同、量产能力、商业闭环做扎实的玩家，才能把饼变成真正的产业版图。至于谁能笑到最后，时间会给出最残酷也最真实的答案。（部分图片由AI生成）
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