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今年 2 月，特斯拉首量 Cybercab 从产线落地。 大多人都盯着这台车的反常规设计，无方向盘、踏板，整辆车所有驾驶任务交给 FSD，远程监管系统兜底。 但忽视了核心一点，Cybercab 本质带有强烈的金融属性。 按照规划，这台车将以低于 3 万美金价格，出售给个人用户。车主可以把车辆接入特斯拉的 Robotaxi 网络，利用闲时自动接单。 用户买一台Cybercab，相当于买了台“移动印钞机”。 而为了支撑「汽车理财」的逻辑，汽车本身也必须被重新制造。 于是，100 年前，福特发明的汽车工业流水线，在 100 年后被马斯克拆掉了。 据悉，Cybercab 采用全新的 Unboxed 模块化制造体系。不同模块在不同区域并行生产，最后再完成整车合装，优点在于效率，目标可做到 10 秒一台，当下生产一台 Model Y 的时间，最少 30-40 秒，10 秒相当于效率翻了三倍。 把「反常规」进行到底，Cybercab 背后是一个更大的命题： 如果汽车开始自己赚钱，汽车产业的产品形态、生产方式与商业模式，都将会变成什么样？ 在 Cybercab 身上，可以看到第一份答案。 01、Cybercab，一款新型「理财产品」 两年前，木头姐旗下的 ARK Invest 曾经做过一个极具争议的预测：到 2029 年，Robotaxi 业务将贡献特斯拉约 90% 的市值，总价值高达 7.2 万亿美元。 很多人觉得这是典型的「木头姐式想象力」。但马斯克自己回应称，有挑战性，但可以实现。 底气在几个月后揭晓。特斯拉 Robotaxi 发布会上，带来了一台造型、设计极度前卫的 Cybercab。 马斯克还强调了两个数字：单车售价 3 万美元；运营成本 0.2 美元 / 英里。 当时很多人热衷帮他算一笔账，按照传统 Robotaxi 运营逻辑，特斯拉回本周期，至少需要 6 年时间。 但这显然不

商用车智能化的价值中枢正在发生一场静默的迁移。 过去几十年，燃油商用车的核心竞争力围绕「黄金动力链」展开——发动机、变速箱、车桥，决定了车辆能否跑起来。 而在新能源与智能化交汇的今天，商用车的动力链演进为三电系统，商用车的价值评判标准也在发生深刻变革，极目智能将这一新范式定义为「黄金智能链」，即以智能驾驶、线控底盘、数据及保险为核心的系统，它决定了商用车能否在日益复杂的运营环境中，实现更安全、更高效、更经济的长期运行。 极目智能最新推出的舱驾一体域控方案 Z1，正是这条黄金智能链的关键落子。 作为行业首款实现智能驾驶与智能座舱深度融合的商用车域控制器，Z1 不仅是一次硬件集成度的跃升，更是极目智能十余年商用车智能化积累的集中呈现。 01、从分体式到舱驾一体：一次必然的架构革命 当前商用车智能化面临的结构性困境显而易见： 中控、仪表、AEBS、环视四大系统各自为政。一套传统方案需要四套独立控制器，硬件成本居高不下的同时，线束复杂度也在吞噬装配效率，供应链管理与研发协同的难度随着功能增加呈指数级上升。 极目 Z1 的解题思路是用「All in One-Chip」彻底重构这套架构。 一块域控主板替代四套控制器，硬件成本大幅下降。但这只是表象——更深层的价值在于，极目智能将过去十余年积累的 L2.1 级智驾能力、AI 大模型、双屏交互全部集成进这颗芯片，让「上车即顶配」从口号变为现实。 与传统 L2 方案仅覆盖法规认证场景不同，极目 L2.1 的 AI 算法能够应对 200 余种真实道路高频高危场景。 这套系统的技术本质是「用 L4 的技术深度保障 L2 的安全广度」——在极目智能看来，商用车智驾的核心目标不是舒适性评分，而是可量化的资产安全与持续盈利能力。 它并非乘用车技术的降维应用，而是一个需要深入产业、理解安全成本、并拥有长期数据闭环的独立赛道。 02、技术内核：AI 驱动的

一个特斯拉铁粉变心，需要多久？ 一个半月。 春节前美国特斯拉社区的粉头 Brian White，来中国试了次小鹏智驾测试版。结果等到小鹏第二代 VLA 正式发布时，他又来了。 这次，他的感受又不一样了。 Brian 没想到只过了六周小鹏的变化这么大——广州满大街逆行的电动车给老哥看懵了，一边说自己可不敢在中国开车，一边被小鹏第二代 VLA 的表现震惊。 用老哥的话来说，「我没想到才过了六周，中间你们还放了个春节长假，结果这个版本就变得更舒服、更流畅了。要是小鹏继续用这样的中国速度推进，那离 L4 不远了。」 实际上小鹏智驾系统内部的更新速度，比 Brian 想象中还要更夸张，自 2025 年 11 月到现在的半年里，小鹏第二代 VLA 开发了 468 版模型，平均每天就有 4.1 个版本。 这种速度远超特斯拉「测试版每 5 到 10 天更新一次、公开版一个月以上更新一次」。 这么估算，中国的 AI 团队一个月半月的时间就完成了特斯拉一年左右的工作量。 中国团队之卷，令人咂舌。 很有意思的是，上一个能引起智驾圈这么关注的还是规则切换成端到端的范式变革。当时，不少人借道超车，成为了智驾第一梯队。 而这一次小鹏第二代 VLA 预告了即将到来的下一个范式变革：做好基座模型，将会直达智驾终局 L4。 何小鹏的观点是，基座模型必须继续加大力度，否则上限很低，智驾做到某个点就做不动了。 换句话说，智驾想要有能自主思考的涌现能力，得靠基座模型。 这段时间媒体、车主专门测试第二代 VLA 过程中，专门挑荒地、土路、坑路测试系统上线，结果出现了大量可自主思考的现象。 这验证了全球汽车市场上有 2 家车企，通过基座模型，做好了跃迁 L4 的准备。 01、所有人都在等的第二代 VLA，效果如何？ 开年之后物理 AI 大乱斗，融资、发布会开得眼花缭乱。 其中小鹏第二代 VLA 大面积测试最受瞩目。

2026 年，智能汽车竞争的关键分水岭，正被激光雷达的「线数竞赛」重新划定。 3 月 4 日，**发布全新一代 896 线物理激光雷达，并将其率先搭载于尊界 S800 与问界 M9 两款旗舰车型。 **的带头示范效应，释放了两个关键信号： 第一，激光雷达进入超高线数时代。从「高清」迭代至「4K」级感知密度； 第二，超 500 线，成为旗舰智能车的新门槛。没有搭载超 500 线激光雷达的车型，都难以在旗舰阵营中立足。 过去，车顶有没有那个醒目的「犄角」，是判断一辆车是否进入智能赛道的标志。而今天，这个标准已经显得粗糙。 现在问题关键，不再是「有没有激光雷达」，而是「有多少线激光雷达」。 高线数背后，是点云密度、空间分辨率与极端场景下的稳定性。超 500 线带来的，不只是参数提升，而是感知能力的跃迁——更远距离、更高精度、更强冗余。 更重要的是，它与 L3 级智能驾驶能力同步落地。某种程度上，这已经把技术逻辑讲清楚： 高阶智驾的上限，取决于感知底座的上限。 从这一刻起，旗舰智能车的技术基准线，已经被整体抬高。 01、超 500 线+L3，从先锋走向主流 而这场高线数竞赛的序幕，其实早已由速腾聚创与极氪、智己等先锋企业拉开。在**入局之前，全球唯一实现量产的 500 线以上激光雷达，来自速腾聚创。 2025 年 7 月，极氪 9X 率先搭载速腾聚创 EM4 上市，成为全球首款搭载超 500 线激光雷达的量产车型。随后，智己 LS9 等高端车型陆续上市。 截至 2025 年底，EM4 已于极氪 9X、智己 LS9 等高端车型量产交付，并已获得包括奥迪、大众、一汽丰田等 12 家海外及合资车企定点。 市场表现验证了这一技术路线的成功。极氪 9X 截至 2026 年 2 月累计交付突破 3 万台，智己 LS9 上市不足百天交付超 1 万台，两者均以亮眼战绩证明，超 500 线激光雷达+

智驾蓝海，正从乘用车向商用车转移。 一条主线是「跨界」，乘用车玩家看到了可落地的 L4 前景，集中涌入商用车。 卓驭、Momenta 寻找商用车业务增量。卓驭官宣进军重卡 NOA，首个项目将在 2026 年上半年量产。 Momenta 内部已经组建了超过 10 人的研发团队，进军商用车自动驾驶。 另一条主线是资本热。矿卡自动驾驶公司希迪智驾在港交所上市，以主线科技之为代表的玩家们也提交了 IPO 报表，离上市只差临门一脚。 但资本市场对自动驾驶商用车的「不友好」也是出了名的。前有图森、Embark 的前车之鉴，后有希迪智驾上市股价破发，市值跌破 100 亿。 原因是现在资本对商用车自动驾驶的标准，更早转化为对商业落地能力的考察。 最近，卡尔动力获得了 L4 级自动驾驶「1 拖 3」道路测试资质，正式迈入全无人运营阶段。截至目前，公司已累计获得行业规模最大的干线无人驾驶运营牌照，总数超过50张。 与此同时，卡尔动力在 B 轮还获得了超 1 亿美元融资，由地平线与高榕创投联合领投，红旗投资、峰尚资本、东方嘉富等联合投资，部分老股东超额跟投。 据知情人士透露，目前卡尔动力已启动新一轮融资，引发市场广泛关注。这些都给卡尔动力提供了不少砝码。 商用车自动驾驶的生存标准只有一个——更早实现无人化、商业化「双腿落地」的玩家，才能笑到最后。 01、场景为王，商用车没有万能公式 商用车与乘用车自动驾驶截然不同。 乘用车先烧钱做通用技术，再大规模商业化，商用车自动驾驶一开始就要从场景痛点入手，解决问题。 商用车自动驾驶的特点就是「场景为王」，没有万能公式。 商用车自动驾驶三大场景对应了三类玩家：城市道路、干线物流、封闭场景，每一类玩家都有特定玩法。 第一类城市道路：九识与新石器。 城市道路场景核心是整合资源打规模效应，把「产品战」变成「平台战」。 城市道路场景两大巨头，九识、新石器的共同特点，

「如果我想去远远甩开当前的对手，这一代智驾我们应该怎么做？」 时间回到两年前，在美国硅谷小鹏的办公室，何小鹏见到刘先明时，几乎只问了这一个问题。 这个问题非常关键。 刘先明的回答是拆掉语言的 VLA。在一个小时的交流里，刘先明觉得这不像是一场面试，也不需要说服老板接受新的技术方案，而是两个人已经开始商量去做这件事的具体步骤。 刘先明从何小鹏的办公室出来之后，只有一个想法：「这是一个我必须来的地方。」 而刘先明，已经是小鹏自研智驾十年来的第四任大将。 吴新宙完成了小鹏智驾的「代际领先」；李力耘完成了小鹏从规则时代到端到端的转型。但正在这个阶段，很多玩家靠着端到端火速完成超车。 显然，小鹏没有预想到其他人跟进速度如此之快。 就在小鹏下线第 100 万辆车的时候。外界有一种声音：小鹏销量从 ICU 到了 KTV，但智驾却被「理想、**们」围追堵截，甚至陷入「吃老本」的质疑。 小鹏智驾的起伏很像中国新势力智驾突围史的缩影，均围绕着体系、量产、算法三种能力比拼。 但同时它又具备特殊性。 8 年间小鹏三次换帅，牵引出了另一层深意： 真正的智驾战争，不是眼前的技术代差，而是对抗组织惯性。 时代变了、架构在变、主导的人，也需要变。 放眼望去，只有少数车企，敢在智驾这件事上反复自我革命。 这种自我革命，不是说在端到端时代就一定要推翻一切，而是说有没有推倒重来的底气——你敢不敢拆掉过去自己费尽心思搭建的金字塔？你敢不敢承认每个人都有属于自己的历史使命，而完成使命的感觉是「自己干掉自己」。 01、问题的开始，为何小鹏需要甩开「对手」 2024 年，何小鹏之所以问出「怎么样才能甩开对手」，恰恰就是他更早意识到小鹏的智驾不再「高人一头」。 这个问题的起点来自吴新宙与李力耘建立的智驾宇宙观。 吴新宙建造的小鹏智驾，是规则时代的巅峰期。 系统出身的吴新宙，全局意识要比大多数一号位强得多。吴新宙加入小鹏一

智能驾驶，总是伴随着冰与火的残酷与热烈。 2025 年，毫末智行、大卓智能悄然退场，这些一度估值几十亿的独角兽倒下，并不是寒潮来临。 而是所有人都认清了这个行业技术难、周期长、烧钱猛，仅靠单一创业难以杀出重围。 「独立智驾公司」不再是加分项，反而成了高风险选项，行业也逐渐形成了共识：不抱车企的大腿，基本走不到终局。 甚至，抱车企大腿只是前提条件，也不代表抱了就能走到终局。 典型如大卓智能，3 年前奇瑞出于全栈可控的目的，控股 80% 成立了大卓智能。结果大卓进展缓慢，由于高阶智驾迟迟无法量产落地，大卓被整合，最终反而让奇瑞更加拥抱外部供应商。 2026 年智驾格局陆续稳定，形成了新战国七雄：引望智能（**）、地平线、Momenta、千里科技、卓驭科技、元戎启行、轻舟智航。 这些玩家也无一例外证明了，行业已经从十年前单点作战进入到了网状作战——每家背后都有多家车企站台，提供量产项目+资金双重支持。 其中的核心是与车企的各类边界问题。抱大腿已是既定事实，接下来抱大腿的姿势则变得则至关重要。 不求智驾独立公司，但求智驾独立人格，成了所有智驾公司需要琢磨的问题。 01、格局初定，战国七雄背后大多站着车企 智驾公司烧钱是共识，但不要忘了做智驾不是一时烧钱，而是一直烧钱。 几个智驾公司的真实案例，大体可以描摹出智驾公司的烧钱速度。 千里科技是上市公司里的代表。 研发智驾和智舱的前后研发支出对比非常明显。 根据千里科技提交的统计期财报显示。千里科技 2024 年前半年研发支出 1.8 亿。自从新增智驾、智舱之后，千里科技同期研发增长了 60%，2025 年上半年研发支出 2.8 亿。 没上市的公司，情况也大抵如此。 卓驭科技 CEO 沈劭劼透露，卓驭团队 1000 人左右，第一轮融资最开始只到账了 5 亿元，结果只够几个月的开支。 **每年在智能汽车领域投入研发费用超 100 亿元，其中

如果把近两年智能驾驶的技术讨论拆开看，会发现一个现象。 无论是端到端、VLA，还是世界模型，看起来路径各异，最后几乎都会指向同一个词：强化学习。 理想基于“VLA+强化学习”构建新护城河；小鹏也强调，“云端基座模型+强化学习”的组合，是模型性能突破天际的最好方式；Momenta则通过押注强化学习，打造出R6飞轮大模型……越来越多玩家，都在把资源往这条线上堆。 强化学习，正在从“技术选项”，变成“必选项”。 有意思的是，这个词在过去一点都不性感。 在更早的深度学习体系里，它只是一种相对小众、冷门的训练流派，长期存在于学术与实验系统中。 直到 AlphaGo、ChatGPT 这类产品出现，行业才突然意识到：原来让AI自己试错，才是进化最快的方式。 2025年，理查德·萨顿和安德鲁·巴托拿下图灵奖，算是给强化学习彻底“正了名”。 现在，强化学习是行业公认通向人工智能的必经之路。在智能驾驶这个最难落地、最讲安全的场景里，它正在悄悄变成决定上限的底层能力。 但，如何用好强化学习这一重磅级武器，强化学习能把智能驾驶带到哪一步？还需要更加确切的答案。 01、理解强化学习，先得理解模仿学习 在强化学习成为行业热词之前，智能驾驶真正吃香的，其实是模仿学习。 简单来说，模仿学习的思路是：让 AI 反复观看“老司机”的驾驶录像，然后不断刷题、照着学。红灯刹车，路口减速，变道打灯，全部变成“标准答案”。 这就像是给AI刷驾考题库，只要题库够大，成绩就不会太差。 在任何“学习”的语境中，模仿都是一种快速、稳定、成本相对可控的方式。 AI发展的早期阶段，很大程度上正是建立在模仿学习之上。 典型案例是AlphaGo。在进入强化学习阶段之前，AlphaGo先看了大量人类高手的棋谱，学会“人一般怎么下”。那时候的 AlphaGo，可以达到顶级业余棋手的水准。 但问题也恰恰出在这里，模仿学习的上限，往往只能是

“不能制造零部件的车企，不是好车企”，这是近两年国内汽车产业投资人的普遍共识。 之所以有这样的判断，是因为在当下的市场竞争中，每一家车企都需要在成本与利润之间寻找微妙的平衡。 从采购、合作到自制，车企分三层管理供应商。 第一层是最直接的买卖模式，也是博弈最深的供应关系。 一家车企通常对应数千家供应商，基本每家都要反复经过价格-质量-稳定的多重考核。 配合的继续留下，不同意就出局。 宁德时代曾在小米SU7的电池供货中占比9成，后来因商业条款未达成一致，小米YU7标准和Pro版本的电池主力供应商，变成了比亚迪旗下的弗迪电池。 第二层是合作共制模式，车企深度参与技术研发。 理想和欣旺达合资成立子公司，采购欣旺达电芯，自研理想牌电池。 第三层是车企自研自制关键零部件。 走供应商的路，榨干供应链利润。过去丰田、比亚迪这条赛道的代表，自己设计、研发和制造关键零部件，后来零跑也走上了垂直整合之路。 零跑自研自产的部分已经覆盖70%的整车成本，相当于10万块钱的成本，有7万块钱零部件是零跑自制，按照外购10%毛利空间差价计算，零跑比别人有7000元的竞争力。 这些数据，似乎不断地验证开头投资人的那句话。 01、垂直整合是被逼出来的 一辆电动车主要的硬件成本分为五部分： 电池占40%、电驱动系统占12%-13%、汽车电子占13%-14%、车身及底盘占14%-15%、内外饰占17%。 目前能覆盖所有研发和制造的玩家只有两位：零跑和比亚迪。 零跑和比亚迪垂直整合的核心，都是为了以更有竞争力的价格卖出更多的车，但二者的侧重不同。 零跑和丰田一样，偏向理性主义，自制零部件的原则是：制造能合资就合资、厂房能租就租、工厂能近就近。 油车时代，丰田的零部件自制率超过80%，但大部分都是轻资产运营。 比如通过投资、持股等手段，丰田制造了一个核心供应商集团——“协丰会”，包括做变速箱的爱信、做电器配件的电装、

2025年，长城整体销量132万辆，同比增长7.3%。 但要知道2020年时，长城销量已经达到111万辆。十年来，长城年度总销量始终没有突破200万。 再看魏牌，2025年销量刚刚突破10.2万辆，创造了近六年来的最好成绩。2025年魏牌做到了小步快走，也为长城年度销量新高作出主要贡献。 帮助长城破局年销200万年销量的，只可能是魏牌。 其实，魏牌走的这条国产高端之路是有机会的。 蔚来、理想、小鹏、零跑，都陆续进入了百万俱乐部，四个国产玩家其实给魏牌创造了国产崛起的背景板：中国消费者对国产品牌的信任度，正处在历史最高峰值。 魏牌也在趁这个机会进行着一场变革。这场变革的第一幕是坦诚。 在魏牌第十任CEO冯复之离职后，魏建军直言不讳：“不是我们辞退人家，是他们压力太大”、“中国只有高端产品，还没有高端品牌”。这些话是在为魏牌解释还需要时间。 此前魏牌频繁更换CEO，似乎还在寻找着一位最强产品经理。就类似《大话西游》：我的意中人是一个盖世英雄，有一天它会踩着七色的祥云来娶我。 面对这些困境，长城和魏牌终于开始了新的摸索，先是统一所有动力平台、又公布即将推出魏牌最新六座旗舰SUV。或许，长城终于意识到，意中人不用等，山不见我，我自见山。 01、魏牌组织架构十年演进，积攒手感 据公开信息，魏牌成立以来经历过10次CEO调整，共有9人担任过魏牌一号位。 这在中国高端品牌历史上比较罕见。汽车之心统计了除魏牌在外的十大中国自主中高端新势力，发现未更换过CEO的高端品牌占70%，更换过CEO的高端品牌占30%，且平均每平均3.4年更换一次CEO。 魏牌更换CEO的频率是其他高端品牌的3倍，CEO平均任期不足1年，最短仅4个月。 这种高频的调整可以从两个层面来看：一方面新的CEO能带来新的战略视角，在面对国内激烈的市场竞争，可以通过快速试错找到转型方向。 短期内这种试错是能激发组织活力的。但另