特斯拉在中国挣钱的秘密：不是卖车，而是提前把规则走完

真正值得中国企业反复研究的，不是特斯拉的某项技术，而是它的顺序：先把规则走通，再谈规模；先确保自由行动，再谈全面竞争。

作者 | 霍格

很多人谈特斯拉在中国挣钱的秘密，

总喜欢从价格、效率、政策红利说起。

但这些，都解释不了一个更深层的问题：

为什么在中国这样一个制造能力极强、学习速度极快、竞争异常激烈的市场，特斯拉不仅活下来，而且长期保持主动权？

真正的答案，不在某一款车型上，

而在于它做对了一件更早、更难、也更关键的事。

特斯拉真正的定位：不是外资车企，而是“规则型公司”。如果你把特斯拉当作一家汽车公司，就会天然低估它。

特斯拉更接近的是一种规则型企业：

• 它不急于在每一个环节做到最好

• 而是专注于控制那些“一旦确立，别人只能跟随”的节点。

在中国，这些节点主要集中在三处：

1.软件与数据如何定义汽车能力

2.制造系统如何决定成本下限

3.知识产权如何保障长期“运营自由”

只要这三件事走在前面，价格、配置、车型节奏，反而都可以灵活调整。

第一层秘密：特斯拉不是在中国“造车”，而是在中国“造系统”。中国车企最强的地方在于制造，而特斯拉恰恰把最重的筹码，压在了制造系统本身。以上海超级工厂为例，特斯拉并没有简单复制一条海外产线，而是围绕一体化压铸（Giga Casting）+ 并行装配（Unboxed）重构了整个制造逻辑。

这带来的不是“某个零件更先进”，而是三个结构性后果：

• 零件数量断崖式下降

• 装配路径被压缩、并行化

• 单位产能的边际成本持续下降

这意味着什么？

意味着当价格战来临时，特斯拉不是“被迫降价”，而是有能力选择降价。

第二层秘密：在中国最复杂的路况下，特斯拉押注“数据而非传感器”。在自动驾驶领域，特斯拉在中国的路线选择，长期被认为“激进”——坚持纯视觉，拒绝激光雷达。

但如果你把这件事放在中国语境下看，逻辑反而异常冷静：

• 中国城市路况极端复杂

• 场景变化远超规则化道路

• 人工标注和规则建模很快触顶

在这样的环境下，真正可扩展的，不是硬件堆叠，而是数据+ 算法的闭环能力。特斯拉在中国的优势，不在于“现在比谁更聪明”，
而在于：它是少数能持续把真实道路数据，转化为算法能力的公司。

而这件事，本质上是一种长期主义优势。

第三层秘密：特斯拉对中国知识产权体系的理解，远超大多数外资企业。这是最容易被忽视、却最关键的一点。很多外资企业在中国的知识产权策略，本质是防御性的：

• 尽量不被告

• 出问题再补救

而特斯拉的做法，完全不同。它在中国的IP策略，呈现出三个非常鲜明的特征：

1.把中国当成“核心专利区”，而不是“备案区”

特斯拉在中国并非象征性布局专利，而是围绕软件、制造、自动驾驶感知持续申请高质量专利。这意味着它默认一个前提：中国不仅是市场，更是未来竞争规则的发生地。

2.主动出击，而非被动防守

特斯拉在中国并不回避专利冲突，相反，它会主动发起无效、清理潜在风险。

这种策略的核心目标只有一个：
确保自己的技术路线不被“历史专利”卡死。

这为它在中国快速扩张，提供了极其重要的“运营自由”。

3.懂得如何与本土供应链“既合作又博弈”

特斯拉在中国并没有建立封闭体系，而是深度绑定了一批本土供应商——从电池到压铸件，从电子系统到材料。

但这种绑定，并非简单的“扶持”，而是建立在清晰的技术边界和IP分工之上。合作可以很深，但路线不能混乱。

我们也注意到，为什么很多中国车企学得很快，却始终学不全？

一个残酷但真实的现象是：

• 中国车企在产品层面，追赶速度极快

• 在工程实现上，差距迅速缩小

• 但在系统级决策上，仍然容易被牵着走

原因并不在于能力，而在于目标函数不同。

很多企业在问的是：“这一代车，怎么赢？”

而特斯拉问的始终是：“下一代规则，谁来定义？”

这两个问题，决定了完全不同的路径选择。

所以，真正的结论：特斯拉在中国成功，不是因为它是特斯拉，特斯拉在中国的成功，也并不源于“外资身份”，而源于它用了一套极其中国化、但又极其长期主义的方法论。

它提前完成了三件事：

1.把制造成本的下限打穿

2.把数据与软件能力放在硬件之上

3.把知识产权当作“行动自由”的前提条件

当这些事做完，卖什么车、卖多贵、卖给谁，反而都变成了可以调整的策略问题。

真正值得中国企业反复研究的，不是特斯拉的某项技术，而是它的顺序：先把规则走通，再谈规模；先确保自由行动，再谈全面竞争。

这是特斯拉在中国挣钱的秘密。

（本文仅代表作者观点，不代表知产力立场）

封面来源 | AI