上期节目我们聊到了AI带给汽车行业的变化，那本期《刨根问底》我们继续来聊聊，这样的发展趋势之下的产业第三曲线，车企需要做什么？这样变革的趋势又是怎样的？
以下为本期播客视频文字版：
在过去几天，理想汽车李想也说过， 公司要转型，最主要我们要把人工智能AI汽车化。
汽车是一部最大的机器人，是最靠近我们的智能机器人。
但是李想讲完之后，有些员工表示听不懂。所谓的听不懂，本质建立在这样一个基础上：如果理想汽车的销量处在高速增长期，有足够多的现金流和利润回报，来支持第三曲线的增长，这个逻辑上是没有问题的。
但是当本来就在销量和市场竞争中遇到困难的时候，这些规划其实离理想太远。如果想要接近这些目标，必然会要有巨额的投入和时间成本，这些投入其实跟短期汽车业务和现金流又是相矛盾的。
对于传统汽车制造商而言，都面临着现在理想相同的境地。车越卖越少，利润越卖越薄，还要投入大量软件人才、辅助驾驶研发、智能座舱研发，企业资金投入压力很大。
中国传统车企
面对AI转型该如何破局？
这一现状很残酷，会对汽车业产生 优胜 （ 参数 丨 图片 ）劣汰的结果，行业真正进入淘汰赛。
有几个关键的问题：我们现在的产品已经领先西方世界3-5年。如果我们只在国内互相内斗，其实很可惜。
所以我们必须站在全球汽车市场的角度，做好产业分工，而不是大家都去攻同样的细分市场，盲目跟风只会淘汰更多企业。
不能流行什么就做什么。我们现在不缺从0到1的创造，而是有了产品以后，如何让体验变得更好，把产品做得更有深度，真正重视顾客体验，而不是只做到功能具备即可。
我们要立足全球市场整体考量，从长期开发角度明确行业参与者定位，各方分工布局，各自主攻不同细分领域。
第二件事就是软硬件的融合。除了硬件之外，软件部分要提早制定行业标准，特别是云端计算这一块。
回想新能源汽车的发展历程，早期并不被市场看好，依靠强政策支持，甚至大量补贴扶持。即便部分补贴存在浪费流失，但整体战略方向明确、目标坚定，实实在在推动行业发展。如今新能源车市占率已经超过50%，再加上国家电网大规模投入建设充电桩，为电动车普及打下了很好的使用配套基础。
如果未来要持续打造汽车强国，在软件层面，也要像十几年、二十年前扶持新能源车一样，具备强有力的前瞻性，出台具体落地策略。
不要忘记，如今的L3、L4自动驾驶标准，都是十几年前美国SAE制定的。当时制定这套标准时，还没有如今的AI技术。
我们应该看得更远，国内目前已经落地L3运行执照标准，正在征集意见筹备L4标准制定，全世界其他国家还没有推进到这一步。我们要凭借先发优势，把制定的标准辐射影响到其他国家和区域，从顶层设计上站稳全球竞争高度。
L1、L2、L3、L4都是十几年前欧美厂商制定的标准。现在我们应该为十年后全球自动驾驶和AI对汽车行业的影响，出台全新的行业标准，这需要具备前瞻性的战略考量。
我们不能只局限中国市场，去年国内机动车销量3300多万台，汽车出口700万台。2026年国内市场竞争内卷、需求增长有限，预计出口量能达到900万台。
加上国内市场本身的激烈竞争，意味着全球将近一半的新车，会由中国品牌或中国制造车企生产，这是非常夸张的数据。
我们的发展策略也不能只聚焦AI智能车，要考虑全球不同国家的市场需求，根据各地需求做产品设计和性能匹配，满足差异化市场需要，这方面需要制定相关政策规划。
此前提到的Smart Mobility智慧出行，未来几年会伴随大量商机。目前芯片行业、机器人行业热度很高，资本市场股价也大幅上涨。
接下来，一旦用户使用习惯发生改变，自动驾驶结合服务舱理念，会给用户消费和整个消费市场带来很大变化。
现在很多商场、医疗机构等业态，都是依托用户刚需存在。未来类似丰田当时提出的e-Shop、e-Palette这类车型，会催生全新消费场景。
比如在家搭建专业家庭影院可能要花费几十万，而花费少量费用，预约智能车型停到地下车库，坐在车内就能享受和电影院一样的观影效果，体验感更好、环境更舒适，同时带动整个产业链格局发生变化。
这对汽车厂商来说也是新的机会，这类移动服务场景，车企具备天然的制造优势。
过去我们引进国外合资企业的产品、技术，在国内国产化落地；现在形势相反，变成我们反向输出技术与供应链。
国外品牌在借用中国先进的供应链、高效的工程资源，补足自身智能驾驶、智能客舱的短板。我们要更进一步，利用合作关系向外输出国际行业标准，带动全球企业共同参与。
未来以中国为核心的AI汽车行业新标准，和以美国为主的AI标准，需要达成良性合作，让汽车行业健康走向全球，不局限于中国本土市场。
我们要参与不同等级的全球市场竞争，比如东欧市场，暂时不需要国内高阶的智能驾驶，但可以输出智能座舱，让当地用户先体验座舱和车载AI生态。
不能把国内全套产品直接照搬至海外，需要做好规划、制定标准，和当地合作伙伴共同运营，同时催生很多新商机。
产业链和研发能力对外输出，雷诺就是很好的例子。雷诺在国内市场销量萎缩，但依托中国产业链与研发体系，仅用半年时间就研发出全新Twingo ETech车型，售价2万欧元以下，兼具成本优势和智能化体验。
这种模式会带来新的商机，国内大量产业链企业、细分市场服务可以走出国门，扶持海外传统汽车品牌持续盈利，海外品牌盈利的同时，国内合作企业也能同步获益。
同时要布局汽车产业第三曲线，把传统造车和高科技造车深度融合，完善产业闭环，衔接用户需求、低空经济、具身机器人，融合形成全新业态，这是未来AI技术与产业发展的关键。
未来五年
中国汽车行业如何理清逻辑？
从AI视角看技术与产业发展，汽车制造商也面临新的挑战。过去车企核心重点是制定标准、落地产品、打造大规模制造能力，很多产品能力依托外部供应商。
接下来布局AI相关理念、服务以及第二、第三增长曲线，和现有车企具备的能力、人才结构存在很大差异。
在人才治理、人才培养上需要重新布局。大众普遍认为AI普及后会造成很多人失业，但马斯克、黄仁勋等行业从业者并不这么认为。
他们的观点是，AI会催生新的需求，关键在于引导传统从业者转型，针对性培养适配新岗位的专业人才。
我们本身具备硬件制造优势，这是长期积累的基础。汽车产品安全是底线，硬件根基绝对不能丢掉，这也决定整车架构的底层逻辑。
另一方面，要把现有软件和AI工程能力持续升级，从产业演进角度和其他行业跨界合作。
比如宇树机器人专注机器人研发，却缺少全球化生产布局能力。未来比亚迪等车企走向全球时，可以带动这类机器人企业同行，整合生产资源协同合作。
效仿特斯拉模式，实现机器人与汽车OS系统互通共享。打通智能汽车、智能航空、AI机器人产业生态，统筹国内发展布局，联合共建全球细分市场产品行业标准，具备重大战略意义。
所谓阴阳结合，鸿蒙智行就是很典型的例子。华为坚持不造车，不涉足整车硬件制造，专注发挥自身擅长的通讯、手机、光学、声学等技术能力，把工程能力拓展到汽车领域软件、SDV赛道。
未来五年，汽车厂商如果能理清这套逻辑，依托自身扎实的硬件基础，联动各细分领域优质企业跨界融合，会彻底改写行业竞争格局。
共同制定软件、SDV、车载AI领域的通用行业标准，打通AI算力与云端算力，结合车路协同V2X、万物互联，真正落地智慧出行服务。
梳理完整行业逻辑可以发现，未来五年有几个核心问题：第一，汽车制造商要想清楚如何活下去；第二，在生存过程中寻找合作伙伴，共同做大产业蛋糕。
从产业链角度，供应链企业也要找准自身定位，选择深耕硬件生态或是软件生态。
从行业从业者角度，也要做好选择：继续强化传统造车优势，还是联动软件合作方，补齐智能化能力短板。
很多人认为可以舍弃硬件、专攻软件，这种想法并不正确。在高端精密硬件制造上，我们目前还没有达到日本的水平，仍有很大提升和研发空间。
立足长远视角，行业应该抱团共生、共同发展，稳固中国汽车产业的全球领先地位。
奇瑞、英伟达、吉利等汽车及非汽车企业，都已经布局相关赛道。相信未来五年，汽车行业会迎来全新变革。大家担心的失业问题、产业第三曲线发展，都会衍生大量新岗位、新机会。
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