对话 | C Talk栏目主理人、盖世汽车CEO兼资讯总编 周晓莺

撰文 | 盖世汽车编辑 占亚娥

“真正发生变化的，不是方向，而是速度。”

在接受盖世汽车《C Talk》专访时，易特驰（ETAS）全球总裁兼管理委员会主席Thomas Irawan用这样一句话，概括了他对当前汽车产业变革的观察。

几年前，行业还在讨论软件定义汽车（SDV）何时真正到来；而今天，随着大模型、生成式AI以及AI Agent的快速发展，“AI定义汽车”（AIDV）已经从概念逐渐走向现实。站在当下节点回望，软件定义汽车时代所描绘的技术蓝图正在加速落地，而AI则成为推动产业演进的新变量。

但在Thomas看来，汽车产业的底层逻辑并没有因此被颠覆。

从软件定义汽车到AI定义汽车，变化的不是方向，而是技术进化和产业创新的速度。过去几年，AI的发展呈现出前所未有的指数级增长。从Thomas所说的“ChatGPT时刻”开始，AI能力不断突破边界，模型更新速度远超行业预期，也推动汽车软件行业进入一个全新的发展阶段。

如今，一个简单的自然语言指令，已经能够驱动AI完成软件架构设计、代码编写、测试验证以及文档生成等工作。过去需要多年经验积累才能掌握的软件开发能力，正在被AI以全新的方式重新定义。

不过，AI并非汽车产业唯一的变量。

随着汽车逐渐演变为高度复杂的软件系统，产业面临的另一个现实问题是软件复杂性的持续增长。Thomas将这种趋势比作物理学中的“熵增”——复杂性不会消失，只会不断增加。对于车企和供应商而言，真正重要的不是试图消除复杂性，而是如何管理复杂性，并通过更合理的产业分工和生态协作去分担复杂性。

这也是他对于汽车产业未来生态演进的重要判断。过去几年，越来越多车企开始强化软件自研能力，尤其是在中国市场，全栈自研一度成为行业趋势。但随着软件规模和开发复杂性持续提升，越来越多企业开始重新思考：哪些能力必须掌握在自己手中，哪些能力更适合通过合作掌握。

Thomas认为，在当下汽车行业的转型下，没有任何一家企业能够长期独自承担汽车软件不断增长的复杂性，单打独斗已无法取得成功，因为这是生态协同的时代。在基础软件、中间件以及通用能力领域，通过生态合作共享底层能力，反而能够让车企将更多资源投入到真正创造用户价值和产品差异化的创新中。

而观察这一趋势，中国市场无疑是最具代表性的样本之一。Thomas指出，中国企业在这方面的选择非常明智，他们会权衡哪些模块自研能够提升速度，以及哪些模块需要与外部合作。也因此，中国正在形成一些生态体系，在这个体系中，大家共享底层基础能力。而易特驰希望参与这一生态，并在理想情况下成为合作的“桥梁”，链接本土与全球协作。

除了良好的生态体系，“创新能力”是Thomas对中国市场的另一重要印象。

“我们将中国视作创新实验室，因为大多数新事物首先诞生在这里。”

在他看来，无论是AI技术的应用速度，还是产品形态与商业模式创新的活跃程度，中国市场都处于全球领先位置。更重要的是，中国车企展现出的快速迭代、快速决策和快速交付能力，正在持续影响全球汽车产业的发展节奏。

而随着越来越多中国品牌走向全球，中国创新和中国速度也正在迎来更大的舞台。对于中国车企出海，Thomas认为，中国企业已经展现出强大的产品创新能力和开发效率优势，但进入海外市场后，还需要面对不同国家和地区在法规、安全、可靠性等方面的要求。

这恰恰也是全球产业伙伴能够创造协同价值的领域。凭借长期积累的汽车嵌入式软件开发经验、信息安全解决方案以及咨询与支持服务，易特驰正在帮助越来越多中国企业适应全球市场需求，并支持其全球化发展。

以下为Thomas Irawan与盖世汽车C Talk栏目的对话实录，在此次访谈中，Thomas围绕AI定义汽车、软件复杂性管理、中国市场创新、生态体系建设与协同以及中国品牌全球化等话题，分享了他对汽车产业的观察与思考。在他看来，AI正在重构汽车产业的发展方式，而决定未来竞争力的，不仅是技术本身，更是速度、创新与生态协同能力。

易特驰全球总裁兼管理委员会主席Thomas Irawan与C Talk栏目主理人、盖世汽车CEO兼资讯总编周晓莺

访谈实录：

变革与重塑——AI定义汽车的新时代

周晓莺：几年前，行业还在谈论软件定义汽车，如今已经开始迈向AI定义汽车。回顾这一演进过程，有哪些底层逻辑始终没有改变？又有哪些认知或方向需要重新审视？

Thomas Irawan：我认为基本逻辑仍未改变。因为三年前我们在谈论软件定义汽车时，就已经提出软件定义汽车架构，如今这一切已经成为现实；几年前我们还在说软件定义汽车时代已经到来或者说接近实现，而现在，我们已经迈向AI定义汽车，从2026年北京车展也能看出，AI定义汽车已初具雏形。

真正发生变化的，我认为是速度。因为AI的发展在过去几个月乃至几年里呈现出指数级增长，这极大地推动了AI定义汽车的发展。如今我们已经在车中看到了实实在在的AI功能，而我认为在三、四年前，我们不会预料到AI大模型会有如此指数级的增长或发展。

周晓莺：您感受到的AI最大的变化是什么？

Thomas Irawan：我认为AI领域正在发生太多变化。如果几年前你问我，我不会预料到有如此迅猛的发展。这一切其实始于我常说的“ChatGPT时刻”，自那之后，几乎每隔几天都会出现一个新的AI模型，并且功能更强大、回答更精准。现在，我们已经进入了一个全新的阶段。

我个人会亲自尝试很多AI编程工具，现在，我只需要一个指令就能构建真正的应用程序；只靠一个指令，AI编程工具就能自动完成测试、编写测试用例、设计软件架构，真正从零开始构建。因此，现在即使没有基础编程知识，你也能开发出真正的软件和应用。我认为没有人曾预料到这一点，因为如今最先进的AI编程工具的能力至少已经达到博士级或者资深程序员的水平，它们生成的代码不仅整洁，而且是真正可运行、文档完备的代码，这些原本都是初级程序员需要花数年时间学习的能力。

因此，AI正在改变整个行业的工作方式，尤其是在软件领域，未来也会影响到生活的方方面面。

周晓莺：我对AI时代的人才需求感到很好奇。易特驰未来发展需要什么样的新型人才？

Thomas Irawan：我其实认真思考过这个问题。几年前我可能认为，学计算机科学、掌握一门编程语言是个稳妥的选择；但今天，我不会再这样推荐了，因为单纯的代码能力已经不再那么重要。

所以现在如果我要招聘人才，我更需要那些能够把AI当作工具或者伙伴来使用的人，像智能代理一样，将AI作为助手，更多去思考如何借助AI创造价值，而不是凡事都亲自动手完成，我认为这正在彻底改变我们对人才画像的定义。

周晓莺：作为一家全球化公司，易特驰在全球拥有很多分支机构，但不同地区在AI应用上其实存在很大差异。如何去平衡不同地区AI的应用标准？

Thomas Irawan：这其实又回到了“标准化与速度”之间的平衡问题。现在如果要在全球范围内统一标准，很多事情可能会变得非常缓慢，这也是为什么在AI发展的当下阶段，我不希望标准化拖慢速度。所以我们的策略是尽可能快速地利用现有工具。

正如我刚才所说，我们真正标准化的是一些指导原则，比如我们不会在安全关键系统中使用AI，如果它不安全、不可靠或者不符合汽车行业标准。所以我们会遵循一些统一原则。

单就AI应用速度而言，不同市场各有不同。在中国，我认为AI的采用速度明显更快。

深耕与洞察——中国市场的重要性与生态协同

周晓莺：除了速度之外，您觉得中国市场还有哪些特点？

Thomas Irawan：中国市场对易特驰来说非常重要。我们将中国视作“创新实验室”，因为大多数新事物首先诞生在此。通常来说，最初的应用落地以及最早的创新，都会首先出现在中国，而这也是我们如今越来越重视的地方。

我们在中国的本土团队不断强化“在中国，为中国”，真正建立一支服务中国市场的本地团队；同时，也让本地创新反向赋能全球产品。

周晓莺：当你们与中国本土品牌合作时，是否感受到它们与海外车企之间存在一些不同？

Thomas Irawan：有一个不同之处我特别欣赏。因为我们与中国本土主机厂有过一些很棒且有趣的项目合作，他们的工作方式非常现代、合作紧密、迭代速度非常快，而且是平等协作，不再是过去那种传统的供应商与主机厂的模式，更像是双方携手快速集成软件、快速迭代、快速修复问题、快速交付。当然，这也带来了巨大的压力，但另一方面我们也在这种市场速度的推动下获得了极大的效率提升，这正是我们可以向中国主机厂学习的地方。

周晓莺：作为一家在中国运营的全球供应商，易特驰当前面临的最大挑战是什么？

Thomas Irawan：挑战有很多。首先，跟上中国市场节奏并不容易，因为中国主机厂的要求非常高；其次是竞争与价格压力，在一些业务领域，价格确实在快速下滑。对于中国主机厂来说，情况也是一样，车型竞争、价格竞争都异常激烈。此外，当前另一个挑战是如何平衡中国团队的本地需求与全球产品战略之间的一致性，因为最终我们也会销售很多全球化产品，但同时，我们也希望实现更快的本地化落地或者让全球产品更好地适配中国本土市场需求。

周晓莺：部分中国主机厂的自研能力非常强，尤其在软件领域，他们试图做到全栈自研。易特驰如何去应对这一挑战？

Thomas Irawan：这显然是一个关于自研与外部合作之间的讨论。我想先从更宏观的层面谈起。在我看来，在当前这场转型中，没有谁能继续保持单打独斗，因为汽车软件太复杂了。而谈到复杂性，以我物理学背景来看，复杂性总是在增加。复杂性就像“熵”， 是物理定律，也是自然规律。它只会不断增加，你无法简单消除它，但你可以投入精力去管理它。

这与汽车软件非常相似，因为汽车软件的复杂性同样也在持续增长，我们无法简单消除这种复杂性，但可以分担负荷，决定在哪里投入精力。易特驰希望承担的复杂性工作是不构成差异化竞争的，比如基础软件、中间件等对主机厂而言不构成差异化的部分，然后主机厂就可以将精力投入到应用软件以及面向用户的功能创新上。从结果上看，这相当于降低了复杂性，但本质上其实是更合理地分担了这种复杂性。

很多人认为复杂性会增加成本，但实际上，碎片化才是最大的成本来源。如果全球主机厂仍在不断重复开发那些并不具备差异化价值的软件模块，他们本质上就是在增加“熵”，或者说增加整个行业的复杂性。

这也让我想到中国市场，因为我认为中国企业在这方面的选择非常明智，他们会权衡哪些模块自研会提升速度，以及哪些模块需要与外部合作，我认为他们一开始有意识地选择了先通过大量自研来提升速度，但他们也明白，从长期来看必须放弃一部分自研努力，尤其是那些本就不具备差异化价值的工作。因此我现在也看到中国正在形成一些生态体系以及更多本土合作关系，大家共同共享底层基础能力。易特驰希望参与这一生态，并在理想情况下成为合作的“桥梁”，链接本土协作与全球协作。

周晓莺：所以这是易特驰与中科创达建立本土合作关系的原因吗？

Thomas Irawan：是的，这对我们来说非常重要。因为本地生态系统具备很多优势，而易特驰在中国也不可能事事亲力亲为，事实上我们也不希望如此。所以我们会在本土生态中寻找很多优秀伙伴，共同为主机厂打造更好的解决方案。

竞争壁垒与出海赋能——借助自身优势助力中国品牌走向全球

周晓莺：如果中国的价格战继续持续两到三年，你会如何在市场份额和利润率之间做选择？

Thomas Irawan：这始终是个关键点，一个典型的权衡问题。首先我认为，必须承认竞争已经存在，价格竞争也确实存在，而且会持续并加剧。因此我们也在积极应对，通过提升生产力并借助人工智能来提升整体价格竞争力，最终我们希望在中国实现增长。因为如果无法在中国实现增长，我们很可能会落后。因此对我来说，在中国实现增长是优先事项。

周晓莺：谈到竞争，易特驰的核心优势是什么？

Thomas Irawan：我认为我们有几个优势。首先，易特驰始终致力于成为中国汽车产业强大且可靠的合作伙伴，这意味着我们希望客户将我们视为兼具全球视野和经验以及本地洞察和执行能力的合作伙伴。目前，我们在中国拥有8个办公地点、240名专业人员，这意味着我们能够非常贴近客户，用本地语言、在本地时区提供支持，并具备本地知识与经验。因此，“贴近客户”是我们的核心优势之一。

其次，在中国生态系统的推动下，我们的本土团队非常富有创造力，能够不断提出新的想法，这是我们的另一个优势，因为我们在中国不仅仅只是一个销售办公室。

第三个优势是我们拥有丰富的全球经验积累。我们在汽车行业拥有三十年经验，拥有深厚的专业知识，特别是在安全系统与嵌入式软件领域，这些能力我们都可以带到中国市场。

周晓莺：在中国本土品牌出海过程中，易特驰可以提供什么帮助？

Thomas Irawan：我们的确可以提供帮助，并且已经在这样做。因为我们理解，中国主机厂要走向全球，将需要支持以应对本地市场需求以及本地法规等相关要求，我们随时准备用我们的解决方案提供支持，同时在必要时提供知识与咨询服务，例如在安全和可靠性方面，对于先进自动驾驶系统来说，这一点非常重要，需要了解其在德国、欧洲或其他市场的运行方式。

周晓莺：对于那些正在出海的中国企业，您有什么建议？

Thomas Irawan：我建议他们与易特驰以及我们的母公司同行，因为我们非常了解欧洲市场的运作方式以及全球各个市场的运行逻辑。因此我们可以用完整的产品组合和专业能力提供支持，他们可以完全信赖我们，而不是事事亲力亲为，因为那样效率不高。

另外，我认为他们在海外应继续保持“中国速度”，因为这一能力更应该带向全球，将“中国速度”带到世界。

五年规划——未来愿景与期待

周晓莺：今年是中国“十五五”规划的开局之年。从易特驰的战略视角来看，你们的五年规划是什么？

Thomas Irawan：未来五年，我们有多项规划。首先，如前所述，我们希望实现全球增长的平衡，我们希望在中国实现更强增长，因为我们在其他市场已经很强，因此在中国市场实现增长至关重要。

我们还将在所有产品以及所有业务环节全面融入AI，我们已经启动了多个内部项目，重点通过AI提升生产力，尤其是利用AI智能体，因为大量重复性任务甚至复杂任务都可以被自动化，由AI智能体来完成。

我们还在持续推进未来创新，正如我们常说，我们和所有人一样，都在寻找下一个重大突破，看看这一突破是否会发生在中国。

周晓莺：拭目以待！

Thomas Irawan：谢谢。