作為全球關注度最高的話題，AI 在汽車圈同樣受到追捧。

特斯拉是典型案例。目前特斯拉現在正處于兩大增長浪潮之間——第一波浪潮是 Model 3/Y 的全球化擴張；下一波浪潮則是特斯拉 FSD、機器人等新產品的推進。

大西洋的另一邊，造車新勢力蔚小理都將 AI 視為未來戰略中至關重要的一環。

但與特斯拉不同的是，這些玩家的主線是扮演好一家車企的角色，賣車依舊是核心的業務增長。

以 All in 姿態向 AI 產業挺進的特斯拉，新車節奏遲緩，選擇重注 AI 技術，激進推向 FSD、Robotaxi 以及家用機器人等商業化路徑，更像是一場破釜沉舟式的豪賭。

在汽車市場實現盈利之前，AI 只是國內玩家描繪極具吸引力的商業愿景，包括小鵬的 AI 機器人、理想的 AI 跑車都是短期內無法看到收益，長期承載想象空間的物種。

提前官宣 AI 宏圖，只不過是國內玩家將特斯拉視為參考系，催生「萬億」市值的神話而已。

01、如何成為一家萬億市值的車企？

2023 年，當特斯拉銷量被比亞迪超越后，馬斯克認為「特斯拉與比亞迪不是一類公司」，比亞迪是純粹的汽車制造企業，而特斯拉是一家人工智能企業。

無論是在馬斯克的邏輯，還是在市場估值的邏輯里，特斯拉一直包含著兩部分：

一部分，是一家年銷量 180 萬的汽車企業；另一部分，是一家人工智能企業。

前者為特斯拉提供切實的收入，后者短期內無法提供太多的收入，卻支撐著特斯拉無限的想象力和市值。

目前，特斯拉以 1.29 萬億美元市值成為全球汽車第一股，比第二名的豐田多出了 1.03 萬億美元；前者是一家把賣車當副業的 AI 公司，后者是長期穩坐全球第一大汽車集團的寶座。

換句話說，即便是豐田強大的耐挫和抗跌能力，光靠賣車很難追上特斯拉的萬億市值。

市場不缺講故事的能力。

汽車行業規模有限、盈利性差，豐田的市值已經是傳統車企的上限，但如果踏上 AI 浪潮、搖著自動駕駛大旗，就有機會跟上特斯拉的步伐。

雷軍說過，要想做成高估值公司，首先還是得 Go big market（去大市場），做一個最肥的市場。

萬億市值，是市場價值層面的數字里程碑，從某種層面來說，這也是市場對一家公司在價值層面的認可。

理想是國內車企沖擊萬億市值的挑戰者之一。

2022 年底，李想說過理想的目標就是成為萬億市值的企業，次年理想就登上了千億營收的高峰，向萬億俱樂部發起挑戰。

按照理想港股最新的股價 100.40（HKD）來算，距離李想的萬億時刻還有 5.33 倍。

這可能嗎？我們來算一筆賬。

從銷量上推算，理想 2023 年賣 37.6 萬輛換來了破千億的市值，而擠進萬億俱樂部需要銷量再漲 4 倍，相當于一年至少要賣 150 萬輛新車，銷售額破 5000 億元。

作為對比，同一年頭部豪華品牌BBA 在國內市場，分別賣了 76.5 萬輛、82.4 萬輛和 72.8 萬輛。

按照理想 2024 年以 33% 的銷量增速推算，理想預計最快在 2029 年實現年銷破 150 萬輛。

極其有挑戰，關鍵還要看理想如何守住增程市場，開擴純電第二增長曲線，以及重新提高整體的車均售價，畢竟理想千億市值的背后，離不開上百億凈利潤的支撐。

理想 2024 年第三季度車均售價只有 27 萬元，同比下降了 5 萬元，核心原因高價位的 L9/L8 每個月只賣了 6000 輛左右，L7 維持在 1 萬輛左右，而主力是月均超過 2 萬輛的 L6，售價為 24.98~27.98 萬元。

不難看出，如果理想的成交價持續向下探，豐田就是理想的天花板，但如果價格不斷向上走，理想又很難維持每年 33% 的銷量增速。

這跟蘋果當年的處境有些許相似。

從 1980 年上市到市值萬億，蘋果用了 38 年。

這個過程最大的轉折點在于，蘋果意識到 iPhone 的價格不可能無止境的上漲，需要拉長戰線，依靠 iPhone 龐大的用戶規模和更高的軟件服務質量，才能持續突破上限。

站在這個角度，理想從千億到萬億市值的突破，核心在于如何基于百萬的用戶規模，持續挖掘用戶粘性，將有限的資源變成可持續裂變的價值。

02、汽車+人工智能到哪一步了？

如何復刻蘋果用戶高粘性密碼？

車企們的方向已經很明確了——AI 定義汽車，讓用戶不再認為車只是從 A 點到 B 點的交通工具，而是覺得車變得有趣好玩，不用自己開車了。

過去，汽車主要聚焦于通勤出行、功能服務層面，不負責用戶的情感化體驗，但 AI+汽車能產生長期的新鮮感，很容易走進用戶心里。

目前來看，智能座艙和智能駕駛，成為人工智能在車端落地的兩個主要著力點。

首先是變聰明的智能座艙。

目前大部分語音助手都接入 AI 大模型，提供語音助手的對話、理解、創作等能力，對于用戶的價值更側重于知識交互、信息提供、娛樂等方面，會比以往更聰明些。

能秒變成專業的用車管家，或者是用戶走遍世界的良師益友，更像是一個 ChatGPT 的語音版。

從人性角度出發，語音是最簡單、自然的交互方式，這是車企最容易發揮的切口，也是用戶感知度更高的功能。

從長遠來看，語音助手會扮演成「AI 操作系統」的角色，將 AI 能力與用戶的不同用車場景進行緊密結合。

比如遇到冬季，主動幫用戶開加熱功能，而不是等用戶發出指令、再執行；或者是主動監測用戶的駕駛姿態，及時給出「座椅向前傾斜，視線向后延展，能降低會發生事故的建議。

說白了，現階段 AI 座艙只是幫用戶解決疑難雜癥、執行指令，下一步是理解用戶的意圖，并通過用戶的行為推理出合適的操作，滿足用戶的需求。

英特爾汽車事業部總經理 Jack Weast 預測，2025 年，中國將有 80% 的智能座艙滲透率，AI 將成為智能座艙最顯著的特征。

其次是不斷快進的智能駕駛。

行業一個共識是，無人駕駛是 AI 落地場景中一個重要子集。

照著這個方向，智駕行業從分使用場景、到全國都能開、再到車位到車位持續內卷，每個階段都減少駕駛員的開車負擔，下一步或許還能合法釋放駕駛員的視線。

余承東曾透露尊界 S800 首發的 ADS4.0 實現高速 L3 級自動駕駛，何小鵬表示在 2025 年內實現類 L3 的自動駕駛能力；同樣理想也官宣今年實現 L3 級智能駕駛。

有什么區別？

從技術難度上來說，L3 相比此前的最大區別是「駕駛者扶不扶方向盤、能否實現車輛部分的自主駕駛、出了事故誰負責」，而 L3 則明確了車企的責任。

目前政策法規要求 L3 級以上自動駕駛，采用了車企兜底+分布追償的模式劃分責任和賠償路徑。

從功能體驗上來說，不同于現階段處于 L2 的城區 NOA，L3 核心是提升智駕系統的可用性、應對復雜場景。

前者把使用場景橫向大幅拓寬，后者則縱向打開了一個很窄的突破口，主要體現在細節上的差異。

無論是智能駕駛，還是智能座艙，車企們對人工智能的擁抱，都指向了一個基本事實：它能夠給汽車的智能化帶來無限機會和可能性。

在 AI 技術快速向汽車滲透時，就像從冷兵器時代來到熱兵器時代，過去冰箱彩電沙發是「冷兵器時代」，只要湊齊了武林高手就可以打，但熱兵器時代比的是誰更智能、誰體驗更好。

03、車企轉型 AI，還處在第一層

如果看向智能汽車的終局，布局人工智能技術，幾乎是車企們必然的戰略選擇，尤其是追求產品體驗的新勢力。

作為人工智能的擁躉者，馬斯克認為，雖然人工智能有可能毀滅人類，但總體還是利大于弊。

李斌則認為，一家成功的智能電動車公司，一定是一家成功的 AI 公司。

李想的態度是，要是未來不做人工智能，理想什么都不是。

何小鵬說未來 10 年要成為一家 AI 汽車公司。

車企轉型 AI 公司的背后，是極度內卷的中國汽車市場的競爭升級，唯恐在這場 AI 技術的競爭中落后于對手。

這也意味著，誰掏不出 AI 大模型、拿不出高階智駕，基本就代表跟智能汽車沾不上邊。

短期來看，車企將 AI 作為提升汽車智駕、座艙等體驗的基礎能力；長期來看，汽車只是 AI 的載體之一。

換句話說，跳脫出汽車概念做 AI 的車企，只是將汽車作為物理形態的一種產品，讓有限的空間有無限的延伸；而局限在汽車概念做 AI 的車企，只能簡單的加上屏幕，減少按鍵。

這是車企轉型 AI 公司的初衷，整個百年汽車產業正經歷智能化變革，最核心的驅動因素就是 AI，傳統的競爭優勢已不再足以支撐汽車企業的未來發展。

車企擁抱 AI 的迫切可見一斑，但這個過程的難度也顯而易見：

一方面是投入的決心。

理想目前在人工智能領域投入超過 50 億元，其中光是在算力芯片的囤儲至少花了 21 億元。

小鵬去年投入了 35 億元用于 AI 研發，計劃今年年底，小鵬云端算力的規劃會比 2024 年增加 2.6 倍，相當于達到 6.5EFLOPS。

作為參考，華為目前的云端算力是 7.5 EFLOPS，而理想則超過了 8.1EFLOPS。

傳統車企同樣在加快步伐。比亞迪新成立了先進技術研發中心，團隊目前約有 500 人，未來計劃擴充到千人規模。

據晚點報道，比亞迪先進技術研發中心更像是「技術中臺」，包括 AI 實驗室、AI 超算開發部、大數據平臺部等，主攻 AI 算法、AI 基礎設施、大模型等技術及平臺，任務是為比亞迪的智駕、智艙等業務提供算力、技術支持。

從智能駕駛到人工智能，這對算力、數據和資金的要求會越來越高，既是技術比拼，同時也是資源競賽。

另一方面是不同領域的探索。

李斌認為，人工智能最好的應用場景是智能電動汽車，花了 4 年研發面向 AI 打造的汽車智能底座——SkyOS·天樞。

理想、小鵬和比亞迪等傳統車企則有更長遠的野心，接連投入研發人形機器人、飛行汽車。

對于不同領域的跨界布局，何小鵬認為，動力團隊除了做汽車動力，還在做機器人動力；自動駕駛不光做全球汽車的自動駕駛，還要做機器人的自動駕駛。

本質上來說，AI 技術是底層的圖紙，不同的載體只是對于場景應用的挖掘，但關鍵需要先在更加殘酷的汽車市場中活下來，確保有足夠的底氣向 AI 轉型。

以特斯拉為例，特斯拉的終局是人工智能公司，每個階段無論是造電動車、儲能，還是 Robotaxi、機器人，都是路徑明確、產品極致和執行堅決，這就是價值務實。

車企向 AI 公司轉型，始終繞不開量變到質變的過程，而這才剛剛開始。

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