在由上海有色网信息科技股份有限公司（SMM）、上海有色金属行业协会、苏州市压铸技术协会主办的SMM ASCC 2026（第八届）汽车供应链大会暨产业协同论坛-汽车&机器人协同论坛上，上海算法创新研究院 AI for Industry 中心主任、清华大学上海校友会 汽车专委会副秘书长 霍飞蛟围绕“人工智能重构汽车产业”的话题展开分享。
AI不再是汽车的功能，而是汽车的物种定义者。
上半场：电动化
格局已定：中国新能源渗透率2025年达52%，全球七成动力电池产能在手。
下半场：智能化
胜负未分：算力与数据闭环取代发动机、变速箱，成为新的定价权。
上半场已定局，下半场定生死——智能化的窗口就在这三五年
世界汽车产业，何去何从
汽车强，则国家强
1929年美国一国汽车产量占全球比例高达90%，底特律的繁荣即美国世纪的缩影；2025年中国汽车产销约3450万辆，占全球三分之一，连续16年第一；产业领导权之争的核心，从机械制造能力转向AI算力与数据闭环能力。
机械时代的护城河（发动机、变速箱）正在被系统性夷平。
百年产量霸权三次易手
每次交接，换的都是生产方式的定义权。
1929年美国占全球90%以上；1980年代日本精益制造反超；2009年中国登顶，2025年占全球约1/3。
下一张门票：智能化。
变革三驾马车之一：政策40年一贯
关键判断：政策退坡不是利空，而是行业成熟的标志——真正的竞争从此开始，靠产品力和智能化说话。
变革三驾马车之二：史上最残酷的淘汰赛
四股势力水火不容，"周销量榜"式的内卷消耗的是全行业的利润与信任——淘汰赛的下半场靠差异化，不靠价格战。
变革三驾马车之三：生产方式重写
数字孪生先行：西门子Xcelerator ×英伟达Omniverse——工厂建成前先在虚拟世界跑通全流程；
物理AI（Physical AI）被Gartner列为2026年十大战略技术趋势之首；
一体化压铸+ AI排产+ 数字孪生：整车节拍从53秒逼近10秒；
AI黑灯工厂：无人化、24小时连续生产、质量自检自纠。
电动化的本质：能量体系重写
下一个十年胜负手不在产线，在实验室：AI把材料发现从"试错十年"变成"计算筛选"，这是电动化的下半场。
智能化的本质：价值转移
智驾范式：规则驱动→ 数据驱动→ 模型蒸馏，全球处于L2+向L3量产过渡的关键节点；
电子电气架构：分布式→ 域集中→ 中央大脑——架构不重构，堆再多算力也是浪费；
L2+装机率已达49.4%（2024全年），智能化从卖点变成入场券。
产业链：从层级关系到共生关系
过去：层级关系
OEM → Tier1 → Tier2 → Tier3； 链式传导，主机厂拥有用户
未来：共生关系
"车能路云"生态+ "整零服贸"融合；城市云、智驾云、能源云互联
全球化的两道坎
"卡脖子"：高端AI芯片、EDA工业软件；
"壁垒"：欧盟REACH与电池法规、碳足迹、GDPR与数据出境、反补贴关税。
出海下半场拼的不是产品力，而是合规能力——欧盟市场要"严选品质"，更要"合规先行"。
中国汽车产业的"三天"
四个阶段：一部创业奋斗史
'国产化上不去，一切等于零'——桑塔纳国产化会议（1987）
开放合作的方法论：命运握在自己手里
四条道路：依靠自身力量自主发展；收购国外企业合作生产；深化战略合作合资生产；合资企业创建自主品牌。
三不一用：不完全依赖外方；不排斥外方参与；不违反知识产权；充分利用世界资源。
发展新能源汽车是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路。一定要把关键核心技术掌握在自己手里。——习近平总书记
核心只有一条：用市场换技术，但绝不把命运交给外方——今天智能化时代的合资合作，攻守之势已异。
今天的市场特征：新、卷、旺、缺
新· 结构：2025年新能源渗透率52%（2026预计58%）；自主品牌零售份额69.5%；自主在新能源占比85%；
旺· 出口：2023年出口超日本登顶全球第一；2026年有望突破1000万辆；大众7亿美元入股小鹏、Stellantis 15亿欧元入股零跑——技术流向首次逆转；
卷· 市场：四股势力水火不容；2026上半年行业利润率仅3%；何小鹏：行业痛苦、极其煎熬；
缺· 责任：热失控、夸大宣传、智驾事故、水军黑公关——跑得越快，越要警惕信任赤字。
结构之变：两个"过半"的历史性时刻
2025年新能源渗透率达52%，2026预计将提升至58%；2025年自主品牌乘用车零售份额69.5%；中国动力电池与隔膜产能全球占比70%+。
量变已经完成，质变看智能化——体系优势在手，但技术优势才是下一阶段的胜负手。
繁荣背后的两个critical风险
风险一：同质化的创新焦虑
2026北京车展：1451台展车、180多款新车、200多场发布会，却"少了些独树一帜"——设计配置趋同、扎堆上新。
判断：差异化窗口正在关闭，趋同的内卷没有赢家。
风险二：责任与安全的信任赤字
电池热失控、智驾事故、夸大宣传、水军黑公关——规模狂飙与责任建设不匹配。
判断：智能化越深入，安全与信任越是行业的命门，这是最大的暗礁。
'新、卷、旺'是表象，'缺'才是命门——明天会更好的前提，是迈过智能化与责任这两道坎。
AI革命浪潮，如何应对
AI涌现：这不是产业选项，是国家命题
大师之争的焦点，恰是智能驾驶的命门
判断：AI能否理解物理世界，决定智驾的天花板——世界模型是绕不开的技术路线。
产业落地：工业AI的"不可靠、不敢用、用不起"
模型格局：美国强在通用能力（GPT-5、Claude 4、Gemini）；中国强在开源与落地（DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱）——开源路线是产业界用得起AI的前提。
Agent进工厂：大模型+工具+记忆+规划+执行；英伟达Omniverse×西门子已落地工厂自动化设计、质量控制、供应链优化——制造业是下一个被接管的行业。
实践：上海算法创新研究院（IAAR）×品见智能
"本体论+工业世界模型+智能体工厂+AFDE"四位一体，破解工业AI三大痛点；排程大模型落地灯塔工厂：270万约束、50万变量快速求解，产能利用率+24%，数据准备时间-70%，年经济效益3800万元——工业AI的价值算得清。
把AI开发从"手工作坊"变成"智能体工业流水线"，开发周期从月级压到小时级——规模化的钥匙在范式升级。
产品重构之一：智能驾驶的三条路线
第一性判断：路线分歧不在算力，在对"安全与体验"的取舍。
特斯拉的护城河不在车端，在"百万级车队数据→模型迭代→订阅收入→自研芯片→15万GPU算力"的完整闭环——数据飞轮一旦转起来，追赶窗口会越来越窄。
产品重构之二：座舱、底盘与Robotaxi拐点
智能座舱：从"以指令为中心"到"以意图为中心"；车从工具变伙伴，成为虚实融合的第三空间；光进铜退，形态颠覆传统汽车概念；
智能底盘与动力：线控三件套+域控融合+固态电池；从"执行命令"到"预判需求、主动调整"——执行层智能化是L4落地的物理前提；
原生AI OS：APP进化为Agent，开放MCP、A2A互联——谁先做出车规级AI操作系统，谁就拿走生态税。
Robotaxi试金石：成本拐点=商业化拐点
格局洗牌：研发范式与生态链双重重构
成为领先企业的三件事：企业价值链重构、基于场景的产品重构、AI成为发展的内核。
关键是在通讯计算、操作系统、大模型、端云融合的技术底座上取得领先地位。
