从“替代者”到“定义者”，经纬恒润打响供应链争夺战

经纬恒润总裁兼CTO范成建博士（左）从工具链到ZCU，“汽车神经”的国产替代用80%复用率与AI杠杆打造体系化护城河从汽车到机器人，供应链竞争维度再升维

2026年北京车展现场人声鼎沸，但热闹的背后，也隐藏着中国汽车正在经历的一场深刻变革——一方面，自主品牌整车在全球舞台上高歌猛进；另一方面，核心工业软件国产化率仍不足5%，关键零部件在高端领域依然受制于人。

在这种“冰与火”交织的背景下，经纬恒润从软件与硬件两端同时发力，在多个关键赛道上逐步打开局面。软件侧，其自研的VBA总线工具、VDE网络设计工具等工具链，已被比亚迪、吉利等头部车企规模采购，部分领域甚至超越了国外同行；硬件侧，其ZCU以18.07%的市场份额领跑国内市场，累计出货量突破200万套。

此次车展，经纬恒润集中展示了五大类核心零部件：智驾域（传感器与算力平台）、车身域（物理区域控制器、车门域控制器等）、动力域（多合一控制器、直流-直流转换器等）、底盘域（转向控制器、悬架控制器等）及座舱域（HUD、AI-Box、氛围灯、投影大灯等）。这既是对自身技术实力的全面检阅，也向外界传递出充足的未来底气。

车展期间，《汽车观察》受邀参观经纬恒润展台，并独家专访了经纬恒润总裁兼CTO范成建博士。他以一家供应链公司的成长逻辑为线索，深度解读了中国汽车供应链如何在产业变革中抓住窗口、实现换道超车。

当前汽车产业正经历一场深刻的电子电气架构变革。传统分布式架构中数十个独立ECU带来的算力浪费、线束复杂和OTA升级困难，已难以满足智能汽车的发展需求。“中央计算+区域控制”成为行业共识，而经纬恒润正是这一变革中的代表性供应商。

要理解经纬恒润的变革逻辑，需要先看清两个层面的变化：一是物理架构的集中化，二是开发工具链的自主化。

第一个层面是物理架构的变革。 ZCU作为连接中央计算平台与各执行器的关键节点，充当着车辆的“神经系统”，负责区域内的智能配电、数据枢纽与功能集成。官方数据显示，2025年，经纬恒润的ZCU累计出货已突破200万套，配套小米SU7（参数丨图片）、吉利银河等爆款车型。从2024年底的100万套到2025年底的200万套，仅用一年时间实现翻番。这种放量速度既是产品成熟度的体现，也意味着国内车企的“中央+区域”架构已从试点走向规模化应用。

第二个层面的变化则更为隐蔽，也更具挑战性，那就是工具链。在ZCU这一物理“神经中枢”之外，工具链是工业软件领域最难啃的“硬骨头”。过去多年，国内车企在汽车电子研发中依赖Vector、dSPACE等国外工具，这些工具积累了数十年的工程经验，短期内难以被替代。但经纬恒润的INTEWORK工具链正在打破这一格局：VBA车载总线工具在比亚迪、长安、东风等客户处批量交付上万套；VDE网络设计工具与吉利、大众、阿维塔达成深度合作；TAE自动化测试软件在多家头部车企完成了国产替代评估与增购。

面对记者关于“国产替代窗口期究竟如何打开”的追问，范成建博士解读为“恰逢其时”与“长期准备”的结合。疫情期间海外交付受阻，给了本土企业快速响应的窗口；国家鼓励本土IC产业发展的政策，也为本土工具链提供了需求土壤。但更根本的是，经纬恒润从20年前进入汽车电子行业起，就一直在做工具和服务。

“我们对客户的需求痛点、对电子产品开发过程中需要哪些工具，都有着非常深入的了解。”范成建博士表示，这种“身在此山中”的理解深度，使得其工具链并非国外产品的简单复刻，而是源于本土研发实践的有机产物。在长期被国外垄断的工具链领域，本土团队依托二十年的工程经验，终于找到了在特定细分赛道上突破的切口。

当然，理解经纬恒润的竞争优势，不能仅仅停留在技术层面。更值得关注的，是这家企业能够跨越产品线复用底层技术、并穿越业务周期保持战略定力的能力。

对于一家Tier1而言，产品线的横向扩张往往是双刃剑。覆盖智驾、座舱、车身、底盘、动力等多个域控领域，一方面能够提供系统级解决方案、增强客户粘性，但另一方面，每新增一条产品线都意味着研发资源的重新分配，容易陷入“摊大饼”式的能力稀释。如何在不牺牲核心竞争力的前提下实现多线并进，成为所有综合性供应商必须回答的考题。

经纬恒润同时布局ZCU、ADAS、AR-HUD、座舱、底盘等近十个产品线，核心能力会不会失焦？面对记者的质疑，范成建博士给出的答案是否定的。

范成建博士详细阐述了经纬恒润的技术复用逻辑，他表示，所有产品可以归为机电系统或光机电系统，底层技术——从操作系统、中间件到执行器的控制算法——高度可复用。“我们有自己in-house的操作系统，有自己in-house的AUTOSAR软件，包括诊断和标定工具。所有这些加在一起，能让我们快速进入一个新领域。”

这意味着，每新增一条产品线，研发团队并非从零开始，而是基于已打磨成熟的底层平台进行上层开发。AR-HUD中的光学技术与ZCU中的控制算法在底层并不直接相通，但当它们必须运行在相同的中间件架构、遵循相同的功能安全标准、被同样的诊断工具所覆盖时，协同效应便自然浮现。

如果说技术复用是企业积累的“存量杠杆”，那么AI则指向了“增量杠杆”。2025年，经纬恒润走出了一条颇具代表性的盈利修复曲线：全年实现营业收入68.48亿元，同比增长23.59%；归母净利润1.00亿元，成功扭亏为盈。实现这一转变的核心策略，正是通过AI工具应用降低研发与测试成本，通过国产替代压缩采购开支，以“规模扩张+效率提升”双轮驱动，显著改善了人均创利能力。

值得注意的是，并非所有Tier1都能在AI与复用之间找到平衡。相较于部分海外Tier1仍依赖传统的工具授权模式，经纬恒润选择了另一条路径：将AI深度嵌入研发全流程，并强调底层技术的跨产品线复用。

至于“AI究竟如何落地研发环节”，范成建博士介绍：在测试用例生成环节，最初仅靠AI大语言模型独立生成时，正确率只有六到七成。但当工程师不仅把需求文档输入模型，还把相应的代码也加入训练时，程序逻辑本身形成了一种天然的“标注”，测试用例生成的成功率迅速提高到了90%以上。此外，经纬恒润已尝试用AI直接生成代码，Claude Code等工具正在进入验证阶段。

他进一步解答道，速度、质量、成本、创新——这四个竞争维度在过去几乎难以同时兼顾。而在AI加持下，这一多重约束正在被逐步打破。

对于业内普遍认同的“软件正在定义汽车”的观点，范成建博士给出了不一样的看法：“我认为是市场或企业的使命来定义汽车。软件确实可以定义硬件，甚至软件可以决定硬件。”

范成建博士独特见解的背后，其实是对Tier1角色的深层思考：当整车厂与供应商都在讨论“软件定义”时，真正的定义权究竟掌握在谁手中？答案或许更接近“相互促进”。正如范成建以IT行业为例所做的类比：美国有微软这样强大的软件公司，软件需求推动了英特尔等硬件公司的发展；反过来，强大的芯片硬件又催生了更复杂的软件创新。中国汽车供应链正在经历类似的螺旋上升。

更进一步，范成建提出了“AI for Vehicle”和“AI in Vehicle”的双重维度。前者是用AI重构开发范式，从测试用例生成到硬件布局设计再到代码自动编写，所有环节都在被AI重新定义。后者则是将AI本身装入车辆，神经网络、Transformer架构不再是实验室里的玩具，而是车辆自身智能系统的一部分。当把这两端串联起来，就触及了汽车产业最前沿的命题：具身智能。

关于具身智能，范成建博士的论断毫不含糊：“以后汽车就是一个具身智能的机器人，这一点毫无疑问。最终它能够自己学习、自己思考，成为人类很好的一个朋友。”这一判断并非停留在概念层面。经纬恒润已经在机器人领域完成了关键卡位——其基于辉羲智能“光至R1”国产大算力芯片、采用大小脑融合架构的具身智能域控制器，已率先在具身智能头部客户实现量产交付和国产化替代。

从汽车到机器人，经纬恒润跨界的步伐为何如此神速？范成建表示，经纬恒润的技术复用路径十分清晰：机器人的48V电子电气架构与汽车上的48V系统高度一致；基于自研的 EtherCAT 协议栈，能够确保多轴运动控制系统达到1毫秒的同步通信与精准控制；48V电机控制器可用于机器人髋关节、肩关节的执行器控制；电池包、电池管理系统（BMS）、配电单元、DCDC等高可靠性电源系统产品同样可以直接向机器人行业输出。

“作为综合性Tier1，进入具身智能机器人行业，经纬恒润有比较大的优势。”范成建自信地表示。当大多数同行还在谈论“紧跟趋势”时，经纬恒润已经完成了从汽车供应链到机器人供应链的能力溢出。这种提前一个时代进行战略布局的能力，也许正是其不同于一般本土Tier1的本质特征。

记者手记

当疫情窗口期过去、当海外竞争者对本土挑战做出回应、当AI带来的所谓“后发优势”变成通用工具，经纬恒润的护城河还能持续多久？采访最后，记者追问道。

范成建博士从两个层面进行了解读。第一，他认为在AI工具竞争上“各家差距没有那么大”，因为GPT时刻刚发生不久，过去的积累并不能保证未来的领先。“你过去的领域知识加上AI，会带来一种新的玩法和新的竞争。”这意味着，对任何一家企业而言，过去的优势都需要在AI时代被重新定义和重组。第二，他也给出了自己的信心来源——二十年的know-how积累并非一朝一日所能替代。“你对客户需求痛点的深入理解”，“你积累了二十年才知道开发过程中需要哪些工具”，这些领域知识恰恰是AI时代最有价值的“训练素材”。

从定义ZCU的产业化方案，到定义AR-HUD的92英寸新尺寸，再到定义大小脑融合架构在具身智能上的量产标准，当一家公司不仅在产品参数上优于竞品，更在技术变革的参与者名单中占据一席之地时，那种真正意义上的“定义权”才开始向中国供应链倾斜。