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汽车再画大“饼” 这次是汽车+机器人|汽势述评

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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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