文章核心观点 - 舱驾一体芯片架构是迈向L3/L4级自动驾驶的关键第一步，而非算法本身，其本质是通过中央计算架构统一处理智能驾驶和智能座舱任务，以应对算力爆炸、实现降本增效，并为高阶自动驾驶奠定基础 [2][5][45] - 行业正从“量产元年”进入“规模化放量”的关键阶段，2026年北京国际车展将成为各家技术方案和量产能力的集中检阅与正面交锋舞台，竞争将从方案发布转向量产交付 [9][37][42][45] - 消费者对舱驾一体的关注点已从参数表转向实际体验，近期出现的“算力虚标”和车机卡顿等问题，对即将上市的新方案提出了更高要求 [10][12][33] 舱驾一体发展现状与市场预测 - **市场进入放量期**：舱驾一体正从“量产元年”迈入“规模化放量”阶段，据佐思汽研预测，2026年至2030年中国舱驾一体市场规模年复合增长率将达36%，到2030年仍有3.6倍的增长空间 [9] - **2026北京车展成关键节点**：车展将首次设立“舱驾一体”技术专题展区，地平线舱驾融合方案将首次公开亮相，多家Tier 1将展出基于高通8775和英伟达Thor的量产级域控方案，多个自主品牌计划发布基于该架构的新车型 [9][42][45] - **消费者体验问题凸显**：车展前夕，领克、丰田等品牌车主投诉存在“算力虚标”、车机卡顿、功能未开放等问题，表明消费者不再满足于参数，更关注实际体验 [10][12] 主要芯片厂商竞争格局 - **高通：从座舱向智驾延伸** - 采用“全屋定制”模式，凭借在座舱市场的优势向智驾扩展 [26] - 骁龙SA8775P是率先规模化上车的舱驾一体芯片，已获得多家主机厂和Tier 1定点 [15] - 合作案例包括极狐阿尔法T5（144TOPS算力，城区及高速领航辅助）、东风日产N6（沉浸式座舱+驾驶辅助）、别克至境E7（多模态交互）[16][17] - 核心合作伙伴德赛西威基于8775的方案已为奇瑞、塔塔等客户实现单车降本20%-30% [16][29] - **地平线：从智驾向座舱渗透** - 凭借征程系列在智驾芯片市场的份额优势，正向舱驾一体延伸 [18] - 征程6系列已获得超过10家主流车企定点，旗舰版支持舱驾一体，2026年是放量年；征程7系列基于新一代黎曼架构，性能对标特斯拉A15，计划2027年量产 [20] - 核心客户包括理想L系列（NOA导航辅助驾驶）、比亚迪多款车型（高速NOA+自动泊车，覆盖十万价位）、蔚来等 [20] - **黑芝麻智能：原生舱驾一体架构** - 采用“精装交付”模式，武当C1200系列从设计之初就瞄准跨域融合，在架构上更为纯粹 [21][27] - 最核心的合作伙伴是东风汽车，双方从华山A1000到武当C1296芯片均有合作；华山A1000家族已在吉利、领克等品牌多款20万以下车型上量产 [22][23] - 构建了强大的Tier 1生态，与均联智行、大陆集团、斑马智行等联合开发方案 [25] 舱驾一体的优势与驱动因素 - **应对算力爆炸与集中趋势**：随着Transformer、端侧大模型普及，整车AI算力需求呈指数级增长，L4场景中单片算力已达1000TOPS，算力集中势在必行 [29] - **实现降本增效** - **直接降本**：德赛西威透露，高通8775方案可为奇瑞、塔塔等客户实现单车BOM成本下降20%-30% [29] - **提升算力利用率**：通过统一内存与调度实现算力动态复用，整车算力利用率可从不足30%提升至70%以上 [30][31] - **促进跨域融合与体验升级** - **降低延迟**：智驾与座舱运行于同一芯片，数据延迟从毫秒级压缩至微秒级，为L3级人机共驾奠定基础 [33] - **支持创新交互**：为基于模糊指令的全程自主操作等创新功能提供可能 [33] - **加快软件迭代**：统一平台和工具链可大幅提升OTA效率 [33] 舱驾一体面临的挑战与风险 - **技术挑战：安全隔离是核心难题** - 座舱软件复杂度高，而智驾要求ASIL-B级以上功能安全，必须通过硬件虚拟化实现“硬隔离” [34] - **市场与产品挑战** - **上车节奏缓慢**：芯片从流片到量产验证周期超18-24个月，可能跟不上最快仅需9个月的新车上市节奏 [36] - **存在“算力陷阱”**：采用5nm/3nm先进制程导致流片成本高昂，若车型规划不清或销量不及预期，单颗高成本反而不如采购两颗成熟芯片划算，且成熟芯片因优化好可能更流畅 [36] - **实际体验问题**：年初领克、丰田等车主投诉的芯片反应迟钝、死机等问题，说明舱驾一体并非解决所有问题的良药 [33] - **厂商具体短板** - **高通**：智驾软件高度依赖Momenta等第三方算法伙伴，算法迭代主动权不完全掌握在自己手中 [39] - **地平线**：有车主反馈其车机动画流畅度与高通座舱方案相比仍有差距 [39] - **黑芝麻**：合作面相对较小，十分依赖核心合作伙伴东风的放量 [27][42] 行业展望与竞争关键 - **竞争焦点转移**：舱驾一体已从“有没有”进入“好不好”的深水区，2026年北京车展后，竞争将从“方案发布”全面转入“量产交付”阶段 [42][45][46] - **胜负关键因素**：谁能率先在安全隔离、量产节奏与成本控制间找到最佳平衡，并拿出真正可量产、可交付、经得起用户检验的方案，谁就能占据先机 [36][43] - **长期价值**：舱驾一体是为L3/L4时代准备的架构基础，是电子电气架构向中央计算演进的必然产物，胜出者有机会成为未来十年智能汽车的新引擎 [27][45][46]

地平线下一代智驾芯片规划 - 地平线正在筹备下一代智驾芯片征程7系列，最高性能版本J7P目标算力将大幅超越英伟达Thor-X，计划2027年量产 [4] - 征程7将采用地平线第四代BPU架构“黎曼”，全面对标特斯拉AI5芯片 [7] - 与大众汽车合资公司酷睿程联合打造的C7H芯片同样基于黎曼架构，基于J7打造，使用3-4 nm工艺，单颗芯片AI算力500-700 TOPS [7] 产品定义与研发策略转变 - J7的产品规划更大程度来自算法团队，由地平线副总裁兼首席架构师苏箐带领，算法团队主导芯片定义是地平线从芯片供应商向整合方案商更靠拢的一步 [6][7] - 定义地平线J6家族产品的芯片研发负责人陈鹏即将离职 [7] - 一款针对车端智驾的AI芯片从定义、设计、流片到量产通常需要3-4年 [8] 行业算力竞争格局 - 英伟达主流高端智驾芯片Thor X理论算力为1000 TOPS [8] - 蔚来自研神玑NX9031被描述为“一颗顶四颗Orin-X”，按Orin-X单颗254 TOPS估算，达到1000 TOPS [8] - 小鹏图灵AI单颗芯片有效算力为750 TOPS，理想马赫100单颗芯片有效算力达1280 TOPS [8] - 特斯拉AI5芯片预计2027年量产，算力预计为2000-2500 TOPS [9] 行业趋势与挑战 - 车端模型参数正从数百万向数十亿级别扩张，规划下一代高端智驾芯片重点不单是继续拉高算力，更要原生适配一段式端到端、VLA大模型等新算法模型 [7] - 当前多数车端芯片的实际瓶颈并不只在理论算力，内存带宽、数据搬运效率、推理精度都可能限制车端模型的体量 [9] - 超过1000 TOPS可能仅仅摸到下一代车端大模型的门槛 [9] - 地平线CEO余凯曾表示两三年后可能出现L3级自动驾驶，算力需要500-1000 TOPS；L4级自动驾驶实现要到2030年，算力需达2000 TOPS [9] - 华为智驾产品线总裁李文广曾表示，从L2到L4车端算力需要从几百TOPS提升到1500-2000TOPS，云端算力资源需从几十EFLOPS增长到近200 EFLOPS，年租用算力成本从几十亿元到超百亿元 [9] 软硬件协同与竞争压力 - 在“卷”算力之外，行业要解决如何把更大的模型更稳定、更高效地部署进量产车的问题 [10] - 小鹏的想法是把芯片、编译器和模型一起优化；理想提出要通过芯片与算法协同研发，提升算法在芯片上的运行效率 [10] - 地平线面临竞争压力：试图将更多车企变成客户时，也有一部分客户正变成它的竞争对手 [10] - 地平线面向高阶智驾场景的J6P以及自研的智驾模型HSD仍在量产爬坡阶段，今年才开始在奇瑞、长安等车企项目上推进更大规模落地 [10][11] 其他产品动态 - 地平线面向舱驾一体的新芯片产品名为“星空”，支持座舱大模型本地化，计划今年4月发布并在年内量产 [4]

地平线下一代智驾芯片规划 - 地平线正在筹备下一代智驾芯片征程7系列，其最高性能版本J7P目标算力将大幅超越英伟达Thor-X，并计划于2027年量产 [3] - 征程7系列将维持家族化产品形态 [3] - 地平线计划于今年4月发布并年内量产一款面向舱驾一体的新芯片产品“星空”，该芯片支持座舱大模型本地化 [3] 芯片研发与团队动态 - 地平线征程7的产品规划更大程度来自算法团队，由地平线副总裁兼首席架构师苏箐带领，这被视为公司从芯片供应商向整合方案商更靠拢的一步 [5] - 定义地平线J6家族产品的芯片研发负责人陈鹏即将离职 [5] - 地平线CEO余凯此前预告征程7将采用地平线第四代BPU架构“黎曼”，全面对标特斯拉AI5芯片 [5] - 地平线与大众汽车合资公司酷睿程联合打造的C7H芯片同样基于黎曼架构，基于J7打造，使用3-4 nm工艺，单颗芯片AI算力为500-700 TOPS [5] 行业算力竞争与技术趋势 - 当前主流高端智驾芯片多数在2020-2021年前后定义或研发，2025年陆续上车，主要面向模块化算法和早期端到端模型 [6] - 英伟达主流高端智驾芯片Thor X理论算力为1000 TOPS；蔚来自研神玑NX9031被描述为“一颗顶四颗Orin-X”，估算达1000 TOPS；小鹏图灵AI单颗芯片有效算力为750 TOPS；理想马赫100单颗芯片有效算力达1280 TOPS [6] - 行业认为，当前车端芯片的实际瓶颈不仅在于理论算力，内存带宽、数据搬运效率、推理精度都可能限制车端模型的体量 [7] - 地平线CEO余凯曾表示，两三年后可能出现L3级自动驾驶，届时算力需要500-1000 TOPS；L4级自动驾驶实现要到2030年，算力需达2000 TOPS [7] - 特斯拉CEO马斯克称AI5芯片预计2027年量产，曾有媒体预计其算力为2000-2500 TOPS [7] - 华为智驾产品线总裁李文广曾表示，从L2到L4车端算力需要从几百TOPS提升到1500-2000TOPS，云端算力资源需从几十EFLOPS增长到近200 EFLOPS，年租用算力成本从几十亿元到超百亿元 [8] 行业竞争焦点与公司现状 - 在智驾模型尚未彻底拉开代差、芯片技术代际相近的情况下，更深入的软硬件一体优化、对实际算力更高的利用效率，可能比单纯提升峰值算力更重要 [9] - 小鹏和理想等车企强调通过芯片与算法协同研发来提升实际运行效率 [8][9] - 地平线面临部分客户正变成其竞争对手的竞争压力 [9] - 地平线面向高阶智驾场景的J6P及自研智驾模型HSD仍在量产爬坡阶段，今年才开始在奇瑞、长安等车企项目上推进更大规模落地 [9] - 完成规模出货、维持生态和现金流是智驾芯片公司需要面对的现实，下一代平台需提前投入，但当前平台必须先活下来 [9]

文章核心观点 - 商用车行业正经历深刻变革，新能源渗透率持续攀升，智能化已成为核心竞争力，但传统分布式电子电气架构（EEA）存在线束复杂、算力冗余、研发协同困难等问题，阻碍了智能化发展[1] - 极目智能推出的商用车舱驾一体域控方案Z1，凭借“四域合一”及“All in One-Chip”架构设计，已获得多家头部主机厂定点并将于今年实现大规模量产，旨在帮助主机厂实现提质、降本、增效[1][2][3] - 极目Z1方案通过高度集成，不仅带来技术革新和成本优化，还通过打通前装与保险生态，为主机厂开辟了新的商业增长点[6][7][8] 行业背景与挑战 - 商用车行业新能源渗透率持续攀升，智能化已从加分项跃升为核心竞争力[1] - 传统分布式电子电气架构（EEA）下，中控、仪表、AEBS、环视等系统各自为政，导致线束复杂、算力冗余、研发协同困难、供应链管理挑战及多域成本较高[1] - 在运价承压、竞争加剧的背景下，主机厂亟需一套既能提升产品力，又能优化成本结构的系统级解决方案[1] 极目Z1解决方案的技术创新 - 极目Z1采用“四域合一”及“All in One-Chip”架构设计，将传统分布式架构下的中控、仪表、AEBS、环视四大核心域深度融合于一颗高性能SoC芯片[3] - 高度集成带来三重核心价值：1) 资源共享与高效协同，打破数据孤岛；2) 物理层面简化EEA，ECU数量、线束长度大幅减少；3) 数据闭环驱动功能迭代，为AI大模型优化提供数据基础[5] - 在智驾能力上，Z1集成了极目自研的L2.1级智能驾驶技术，其AI算法可识别并处理200余种高频高危场景，远超法规要求，提供更可靠的安全冗余[6] - 在座舱能力上，Z1融合本地与云端舱内感知、高清双屏联动与智能语音控制，结合AI大模型赋能[6] 极目Z1解决方案的成本优势 - 通过高集成度架构，为主机厂带来全链路成本优化[6] - 硬件成本显著降低：一套极目Z1域控制器，可替代传统中控、仪表、AEBS、环视四套独立控制器[6] - 供应链与生产效率优化：单一核心模块采购管理简化了供应链复杂度，降低了库存及物流成本；整车线束减少与装配工序简化，提升了生产线装配效率，缩短了整车制造周期[6] - 研发投入优化：舱驾一体的统一开发平台，有效缩短了系统联调测试周期，降低了研发资源投入，加速产品上市[6] - 该方案可助力主机厂系统成本大幅下降，做到“买得省、用得省、开发快、管理简”[6] 极目Z1解决方案的生态创新与商业价值 - 方案价值不仅在于技术和成本，更在于对商业生态的深度赋能，尤其是在保险领域的创新突破[7] - 针对新能源商用车事故率高、赔付率高的行业痛点，极目智能长期深耕基于AI技术的商用车风险减量，其智驾方案已在新能源轻卡、网约车、新能源重卡等领域取得显著降赔效果[7] - 极目智能已与中国太平洋、中国平安等多家头部保险公司达成全国多城市规模合作落地[7] - Z1将成熟的保险风险减量能力从前装打通，深度融合保险生态，能够为车队及车主争取更具竞争力的承保方案，有效解决商用车投保难、保费高的痛点[7] - 公司推出了自研的商用车风险减量AI工具——“极安AI Agent”（风险减量超级智能体），为每辆营运车配备“AI副驾驶+精算师”，通过系统实时干预降低事故率，并以数据分析驱动“千车千面”的保费定价[8] - 此举为主机厂开辟了新的服务收入模式和商业增长点[7][8] 行业影响与公司地位 - 极目Z1获得多家头部主机厂及创新品牌定点并加速量产，印证了舱驾一体技术路线的市场潜力与成熟度[8] - 该方案正在为主机厂提供一条可接受、可信任、可信赖的智能化升级路径[8] - 极目智能是行业领先的智能驾驶方案提供商，专注于商用车智能化领域，当前供货30余家主机厂，新能源重卡智驾市场占有率超50%[10]

文章核心观点 - 汽车行业在追求智能化的过程中，过度依赖语音助手和触屏交互来取代实体按键，尤其是在控制与行车安全强相关的功能（如大灯、雨刷）时，由于功能安全体系不健全、舱驾系统未真正融合，引发了新的安全风险，行业可能需要回归实体按键作为安全冗余，并面临即将到来的监管约束 [10][11][22][24][33][34][37] 汽车智能化交互的演进与动机 - 过去十年，行业致力于将汽车打造为智能移动终端，将大量由实体按键和拨杆控制的功能转移至中控大屏和语音助手 [12] - 此举的动机包括：符合极简美学和智能化硬件理念；顺应电子电气架构集中化趋势，便于通过OTA更新；降低成本（一个功能对应一个按键的做法成本效率低）；以及随着头枕麦克风、座舱芯片、云端模型等技术的进步，语音识别的正确率和任务完成率大幅提升 [15] - 一个无所不能的语音助手还能提供差异化的情绪价值，塑造智慧管家的形象 [16] - 车企认为这是通过自动化控制与语音、触屏交互带来的交互革命，实现了技术进步、成本控制和体验改善的双赢 [18] “智能化皈依者狂热”与安全冗余的缺失 - 在激烈竞争中，智能化从手段演变为目的甚至“宗教”，导致“智能化皈依者狂热”：屏幕更大、动效更细、语音助手功能更花哨、与实体按键决裂更彻底被视为更智能 [19] - 作为彰显智能座舱便利性的载体，语音助手权限不断扩大：从控制娱乐、空调、座椅、车窗等座舱功能，扩展到控制雨刷、尾门、车外灯光等行车功能，并在去年开始通过智驾部分干预油门、刹车与方向盘 [20] - 与此同时，实体按键阵地缩小，越来越多新能源车将灯光、雨刷、除霜等与行车安全强相关的功能按键简化或去除，交由语音或屏幕控制 [21] - 然而，无论语音和触控技术如何进步，其输入的确定性和即时性在物理学和生物学原理上均不及实体按键，用其取代按键参与行车功能控制带来了新风险，并拆除了一层安全冗余 [22] 功能安全漏洞与“舱驾一体”的挑战 - 近期发生的领克Z10车主夜间用语音关阅读灯却误关大灯导致事故的案例，以及随后其他品牌车型复现类似bug，暴露了功能安全漏洞：在车辆行驶时，高安全等级功能（如大灯）应有默认安全状态，不应被低安全等级的语音直接指挥，或需经过校验和二次确认 [7][8][23] - 问题的根源在于智能汽车智力发展不平衡：智能座舱域（含语音助手）与行车、智驾域大部分时候各自为战，缺乏实时数据交换，形成“两个大脑皮层”[27] - 不掌握全局信息的座舱系统若拥有介入行车的极高权限，风险极高 [28] - 行业理想的解决方案是发展“舱驾一体”，即实现智舱、智驾、行车域打通的“全局智能”，例如理想、小鹏等新势力去年选择VLA大模型技术路线，旨在统一AI软件栈，今年也在组织上整合团队为舱驾一体做准备 [29][32] - 但“舱驾一体”的发展仍面临AI方法论与功能安全对撞、芯片带宽瓶颈、数据频率差异等诸多挑战，其实现尚需时日 [33] 监管趋势与行业应对 - 监管层面已开始行动，公安部于去年11月发布的《机动车运行安全技术条件（征求意见稿）》对智能电车过度智能化的趋势进行了规范，打击目标包括隐藏式门把手、单踏板模式、辅助驾驶滥用，以及“去实体按键，重语音大屏”的行业流行做法 [34] - 该意见稿要求，档位、灯光、喇叭、雨刷等安全相关功能必须配备实体按键，或采用自动化控制的灯光，虚拟按键需在显示屏首页一触即达 [35] - 上述意见已于今年1月结束征求意见，最早可能在今年年中正式发布，明年开始生效 [36] - 在智能技术能为安全充分负责之前，相较于培养用户语音控车习惯，行业可能需要优先考虑恢复关键安全功能的实体按键和拨杆 [37]

公司核心战略与产品发布 - 公司宣布第二代视觉语言动作模型将于3月下旬开启首批全量推送，并计划于2027年开启全球交付，大众汽车将成为该系统的首发客户 [2] - 2026款X9纯电版上市，5款车型售价30.98万元至36.98万元，全系标配800V和5C超充AI电池，充电8分钟可补能400公里续航 [2] - 公司CEO表示第二代VLA是面向完全自动驾驶的第一个版本，将以前所未有的速度快速迭代，并预测完全自动驾驶将在未来1-3年内完全到来 [2] - 搭载第二代VLA的Robotaxi已开始路测，计划今年内试运营，并同样计划在2027年开启全球交付 [2] 技术路线与研发投入 - 公司是坚决押注VLA路线的车企，认为当前L2级辅助驾驶是不同场景底层逻辑切换的“缝合怪”，无法提供真正安心的体验 [4] - 公司CEO将在全国两会上提出建议，呼吁加快推动自动驾驶技术从L2向L4跨越，认为跳过L3直接向L4跨越是更高效的技术落地路径 [4] - 公司敢全面投入VLA的底气来自多年全栈自研积淀，形成了“模型-芯片-数据”的完整技术闭环 [5] - 2024年公司为VLA投入近50亿元，2025年投入进一步增加，仅基座模型的研发就花费几十亿元 [18] 第二代VLA的技术突破与优势 - 第二代VLA的突破遵循L4能力等于“模型x算力x数据x本体”的规模法则，搭载了原生多模态Tokenizer，实现多模输出，其32倍超密视觉思维链让预测误差降低33% [6] - 公司为VLA定制的自研图灵AI芯片已实现量产上车，单颗有效算力约2250 TOPS，通过联合优化使基座模型编译效率提升12倍，大幅优化算力利用率 [8] - 公司五年积累超2亿公里极端案例数据，第二代VLA累计使用50PB训练数据，每秒处理约53亿字节视觉信息，每版模型训练数据达4万亿Tokens [8] - 自2025年科技日以来，公司已开发468版模型，为VLA的持续优化提供保障 [8] - 第二代VLA在实测中综合行车效率提升23%，在广州晚高峰的通行效率快于传统L2智驾和Robotaxi [9] 组织架构调整与跨域融合战略 - 2025年公司进行了人事调整，世界基座模型负责人刘先明接替李力耘成为新的自动驾驶中心负责人，目前其职位是“通用智能中心负责人”，预示着智驾和座舱将迎来融合 [11] - 公司CEO认为自动驾驶是整车运动，智能座舱是整车大脑，未来L4时代将转向跨域融合，让整车从被动使用转向主动服务 [11] - 公司通过图灵芯片支持跨域融合，单芯片可实现L3+高阶辅助驾驶；三芯片组合支持L4级自动驾驶和主动意图理解的座舱系统 [12] - 公司计划将自动驾驶上验证过的AI大规模迁移到座舱，使整车成为一个有机的智能体，实现经验和底层AI基础架构的完全复用 [13] - 公司CEO坚信，在硬件条件支持下，1—3年全自动驾驶会落地、3—5年所有汽车都会升级为可主动服务的超级智能体 [13] VLA路线的挑战与应对 - VLA路线存在从视觉到语言，再从语言到动作的两层转译，这可能导致延时和信息损耗 [14] - 公司的实践是将VLA中的L部分去掉，但并非完全去掉，语言仍处理约20%的高级场景，V-A路线覆盖约80%的场景 [14] - 公司认为数据收集的真正困难在于如何收集有质量、有价值、超大规模的数据，这件事远远没有尽头 [14] - 公司表示第二代VLA模型在没有经过任何海外数据适配训练的情况下已具备很强能力，并将在合规前提下使用全球数据，同时通过世界模型的生成方式快速应对泛化性场景 [15] 多业务布局与经营现状 - 公司CEO提出2026年“把梦想量产”，目标是成为全球第一家让机器人、飞行汽车、Robotaxi三大前沿AI业务量产的企业 [16] - 这种多线作战的布局对企业的资金、人才与战略聚焦能力都是巨大考验 [17] - 2026年2月，公司单月交付量为15256台，同比下跌49.9%，环比下滑23.7% [17] - 多业务并行可能导致资源分散，影响VLA的研发进度与迭代速度，同时新业务短期内难以贡献显著利润，可能加剧现金流压力 [18]

文章核心观点 公司董事长通过内部开工信定调2026年战略方向，核心是“稳进破局”，即在主流汽车市场守住规模与质量的同时，在物理AI（包括自动驾驶、机器人等）领域发起全面冲锋，目标是成为全球首家在同一年实现机器人、飞行汽车、Robotaxi三大前沿AI业务全面量产的科技公司，并加速全球化进程 [1][4][11] 自动驾驶的“DeepSeek时刻” - 公司判断自动驾驶拐点已至，必须抓住属于自动驾驶的“DeepSeek时刻”，其内涵不仅是技术能力涌现，更指向成本的断崖式下降与体验的普及化 [2] - 公司董事长内测的“第二代VLA（视觉-语言-动作）模型”效果惊艳，被视为面向L4全自动驾驶时代的第一个版本，将于本季度正式推送 [2] - 公司已将自动驾驶中心与智能座舱中心合并为通用智能中心，旨在让行车决策与人机交互共享同一套AI基座模型，实现舱驾一体的体验 [2] - 大众集团将成为公司第二代VLA模型的首发客户，这标志着公司从技术输入者向技术输出者角色演变，大众的规模化采购有助于摊薄研发成本，并验证了公司自动驾驶技术的全球竞争力 [2][3] 物理AI的量产分水岭 - 2026年被公司定义为具身智能从“能做”到“能量产”的分水岭，目标是成为全球第一家让机器人、飞行汽车、Robotaxi三大前沿AI业务在同一年全面量产的科技公司 [4] - 在Robotaxi方面，公司计划今年启动网约车车型的试点运营，以跑通技术、客户与商业的初始循环，并且计划推出的四款全新SUV中，有三款计划搭载Robotaxi自动驾驶系统，通过私家车与无人车队同源架构的设计来摊薄硬件成本 [4] - 分体式飞行汽车“陆地航母”已试产下线，今年将实现规模化量产与交付 [5] - 全新一代IRON机器人计划于年底启动量产，目标是成为全球第一个规模量产的高阶人形机器人，将率先落地于导览、导购等场景，并向全球开发者开放SDK [5] - 机器人、飞行汽车、Robotaxi三条业务线内核高度统一，都是物理AI的不同载体，共享同一套底层技术基座，公司旨在构建一个多终端的具身智能生态 [5] 产品大年与全球化并进 - 公司产品策略正从依赖单一爆款转向用“产品矩阵”争夺每一个核心细分市场，2026年被定义为史无前例的产品大年 [6] - 第一季度将有3款超级增程产品落地，标志着公司正式告别纯电单腿走路的历史，首款搭载超级增程的小鹏X9在2025年12月和2026年1月分别交付5424台与4219台，初步验证了增程路线的可行性 [6] - 公司计划在年内发布十余款新品，包括1月已发布的2026款P7+、G7超级增程、G6、G9，以及四款全新SUV，高产品密度背后是对规模效应的渴求 [6] - 2025年公司海外交付量超4.5万辆，同比增长96%，位列中国造车新势力纯电出海销量第一，2026年目标是海外销量翻番，到2030年海外年销100万辆，贡献七成以上利润 [7] - 全球化打法总结为“尖刀”破局与“红毯”留人：“尖刀”指拿出6款全球车型覆盖10万级到20万级价格带，并主攻以色列、德国等五个标杆市场，海外网点今年计划翻倍至680家；“红毯”指扎实建设全球供产规模化能力，包括供应链、制造、物流到备件服务 [8] - 公司的出海不仅是卖车，随着P7+在奥地利完成试制、即将在欧洲25国交付，公司正将中国的智能化体验复制到海外 [8] 组织与运营挑战 - 2026年，公司全球员工总数将再增8000人，其中校园人才拟招5000人 [10] - 公司人才理念包括在全球战场锻炼更多“敢打仗、能扛事”的人，以及让AI Agent成为每个人的“能力外挂”以提升效率，同时强调未来的干部更多将源自内部的成长与晋升 [10] - 尽管2025年销量创下新高，但行业价格战持续，且公司在AI、机器人等前沿领域的研发投入正处于历史高位 [10] - 据内部战略会及券商指引，公司2026年的销量目标为55万至60万辆，这意味着在2025年42.94万辆的基础上需实现约40%的增长 [10]

公司资本与战略动向 - 公司完成工商变更，注册资本由约14.1亿元人民币增至约15.5亿元人民币，增幅约10% [2] - 增资核心归因于2025年下半年香港H股挂牌后的股本确权，以及第二期全球限制性股票激励计划的集中行权 [2] - 此次增资与香港IPO融资（约34.1亿港元）相关，资金已投向基于高通及国产芯片平台的智驾域控量产线 [3] - 增资为公司机器人业务的独立化核算与未来分拆预设了更灵活的股权结构 [4] - 增资伴随汽车安全事业部引入战略投资人的动作，旨在利用H股国际化窗口对冲地缘政治风险 [5] - 公司战略从大规模跨国并购转向通过资本增量撬动技术裂变，回归“技术领主”定位 [5] 业务发展与市场地位 - 公司定位为“汽车+机器人Tier 1”双龙头 [2] - 2025年公司拿下两家头部车企合计150亿元人民币的中央计算单元订单，且订单总额已跨越200亿元人民币大关 [3] - 公司正将深耕30年的汽车安全冗余技术与多模态感知算法，通过“大脑-小脑-肢体”架构迁移至人形机器人领域 [4] - 2025年底与灵巧手独角兽、智元机器人达成战略协同，转型为机器人精密执行器的全球核心供应商 [4] - 公司计划在智舱领域守住国内前三，并利用“Local for Local”策略将中国算法优势赋能全球超100个汽车品牌 [5] - 公司目标是用“安全+智能”双引擎重塑全球Tier 1格局 [5] 技术研发与产品布局 - 公司正处于“全域中央计算”与“具身智能大脑”的商业化拐点 [2] - 行业共识认为2026年是智驾域控从“选配”走向“标配”的决胜年 [3] - 公司正对“舱驾一体”高性能算力平台进行饱和式投入，研发中心位于宁波、上海及欧洲 [3] - 公司的经营范围已深度切入电池与电动机制造 [4] - 公司在墨西哥、罗马尼亚及东南亚的工厂已完成“智改数转”（智能化改造和数字化转型） [5] - 公司的中央计算平台计划在2027年全面上车 [5]

小鹏汽车组织架构调整 - 公司近期将自动驾驶中心与智能座舱中心两大一级部门合并，成立“通用智能中心” [2] - 新部门由原自动驾驶负责人刘先明主导，直接向董事长兼CEO何小鹏汇报 [2] - 调整前，刘先明与智能座舱中心负责人魏斌均直接向何小鹏汇报，魏斌目前据称已休假一段时间 [5] 新部门战略与职能 - 通用智能中心是一个面向“汽车+机器人”的全新AI组织，将围绕基座模型、Infra底座、平台化交付等设立二级组织 [2] - 新部门的AI技术中台底座将同时为智能驾驶、智能座舱、机器人等应用层提供技术支撑 [3] - 此次整合旨在集中AI资源，通过统一的技术底座使资源分配更灵活、业务步调更协调 [5] - 在整合之际，两个团队原有的AI与大模型研发力量已先行整合 [5] 调整背景与行业趋势 - 公司内部此前存在智驾与座舱开发节奏不一致、软件OTA更新相对割裂的问题，被认为组织模式跟不上AI汽车发展 [5] - 当前AI技术发展迅猛，智能座舱逻辑可能改变，带有大模型加持的智能体及“舱驾一体”趋势将更明显 [5] - 行业已出现类似转向：特斯拉向xAI投资20亿美元并计划将部分产线转为人形机器人生产；理想汽车也整合了相关技术团队并将汽车与机器人归入硬件团队 [6] - 公司CEO何小鹏认为汽车与AI已进入“跨域融合”大时代，智能座舱与智能驾驶将技术合流组成“超级智能体” [6] 公司技术产品与战略愿景 - 公司于今年1月8日发布4款新车，顶配Ultra车型搭载三颗图灵芯片，其中两颗用于智驾，一颗用于智能座舱 [6] - 其智驾搭载的自研第二代VLA视觉-动作大模型计划从2024年3月开始推送，该模型旨在跨域驱动汽车、Robotaxi、机器人及飞行汽车 [6] - 用于座舱的图灵芯片则用于驱动VLM大模型 [6] - 公司长期深耕“物理AI”领域，目标是成为首家抓住自动驾驶“DeepSeek时刻”的中国公司 [6] - 公司下一站战略是进化为“全球物理AI科技公司”，用同一套AI技术体系驱动汽车、人形机器人、飞行汽车等不同形态的“机器人”并推向全球 [6] - 2023年，公司全年交付新车42.9万辆，同比增长126% [6]

智能汽车产业链公司赴港上市热潮 - 2026年初智能汽车与高端制造企业赴港上市呈现加速态势 智能座舱龙头德赛西威于1月6日晚发布筹划H股上市公告 同一周内导远科技、曦华科技、臻驱科技也先后向港交所递交上市申请[1] 德赛西威赴港上市动因 - 公司公告给出的港股上市理由包括推进国际化、提升品牌、打造海外资本平台[1] - 赴港募资的紧迫性直接来自技术战场前线 公司需同时守住基本盘并攻坚下一代技术[1] - 在“舱驾一体”关键赛道 公司研发的8775舱驾一体方案预期对比同级非两域融合方案有较大成本优化 性能挖掘更彻底 公司拥有智能座舱、智能驾驶双领域领先优势及突出的配套软件系统能力[1] 行业技术趋势与资本需求 - 行业正从提供单独的智能座舱或智能驾驶模块转向提供将两者深度融合的“中央大脑”[2] - 技术融合可降低整车厂的采购与开发成本 但对供应商的跨域技术整合能力、软硬件全栈能力提出很高要求[2] - 研发高阶产品是一场烧钱的持久战 港股市场便利的再融资渠道对这场“军备竞赛”至关重要[2] - 智能汽车是典型的高技术壁垒、高研发投入、高成长预期行业 自动驾驶及车规级AI芯片等领域均需持续巨额资本投入[2] 国际化战略考量 - 国际化是生存与发展的必然选择 香港作为国际金融中心 上市本身就是全球品牌广告 港股上市是实现该目标的最佳跳板[2] - 德赛西威2025年半年报提出 尽管面临逆全球化贸易环境加剧等挑战 但以技术进步推动的智能化全球普及趋势不可逆转 公司国际化战略坚定向前[2] 行业竞争格局演变 - 汽车产业链竞争已是跨界混战 自动驾驶初创公司正从算法切入硬件集成 消费电子芯片巨头凭借算力优势切入汽车领域 华为等科技公司以全栈解决方案模式直接参与竞争[3] - 市场没有清晰边界 任何细分领域都可能突然闯入新竞争对手 公司普遍遭遇来自不同维度、模式各异的对手挑战[3] - 赴港上市募集的资金在很大程度上是为应对这场“综合消耗战”准备的粮草[3] - 上市后公司将进入更残酷复杂的竞争阶段 面临成本控制能力、商业化落地速度、客户绑定深度及应对跨界打击的敏捷性等关键挑战[3]