熬过“撞墙期”，汽车产业的下一战场在哪里？

“汽车智能化正处在马拉松三十公里的撞墙期，糖原耗尽、切换供能模式的阵痛不可避免。”在11月6日的四维图新Evolution创想大会上，四维图新CEO程鹏用马拉松的“撞墙点”比喻产业处境。

行业利润率连续六年下行，价格战内卷不止。程鹏的答案是：告别价格战、转向价值战，靠长期耐力穿越关口。他的判断围绕数据、算力、智能应用展开，串起从“地图人”到“汽车人”再到“AI人”的跃迁，其中两个观点尤其值得细品。

数据，是汽车产业的“第二战场”

过去十年，汽车产业的第一主战场属于电池，赛道里跑出了具备稳定盈利能力的巨头。程鹏判断，下一个核心战场是数据。

图片来源：四维图新（下同）

他甚至给出一个相当具体的预言：“三年之后行业争论的焦点，会从纯电还是增程，转向数据合规、隐私保护、各国数据与国家安全法规。”

全域AI转型正在车企内部铺开，智驾、座舱大模型只是开端，底盘、车身、环境感知等零部件都在向数据闭环、可迭代的方向演进。而数据治理是所有AI工作的前置基础，用程鹏的话说，“数据治理缺位，AI落地、产品打磨、效率提升都会无从谈起”。

问题是，行业的数据仗打得并不好。程鹏点出四大痛点：数据采而不用、迭代链路缓慢、行业数据孤岛、数据相关成本高昂。

车企斥巨资采集存储数据，半数以上却处于闲置，兼容问题和团队更迭带来重复建设；数据沉淀之后，又缺少通畅链路转化为体验升级；各家独立采集、互不共享，重复消耗产业资源。更现实的是成本——数据采集、存储、训练、分发本就是智驾开发最烧钱的板块，部分企业每月投入可达上亿元，甚至超过毛利。真正的闭环，必须打通“找得到、传得回、用得上、回得去”四个环节，啃下合规、数据边界最小化、成本管控等硬骨头。

到了海外，形势只会更严峻。今年中国汽车出口量已突破800万辆，全年有望冲击1000万辆，头部车企利润增量超百分之百来自海外。但曾有自主品牌在欧洲投入数亿广告、搭建渠道，最终因车辆标准、数据采集等全链条不合规无法售卖，投入全部损失。欧盟数据保护法规的罚款上限，是企业全球年销售额的4%。

“能源革命是长达五十年的长期趋势，数据赛道才刚刚起步。”程鹏提醒，数据合规必须前置设计，事后补救成本极高，海外口碑一旦受损，修复难度极大。

车企之间是直接竞争对手，天然难以交换数据。程鹏开出的药方，是可信中间层加产业协同：竞品组建联盟攻克共性难题，央国企带头推动，四维图新搭建数据合规基础设施。早在2011年，公司就在欧洲设立子公司，深耕海外十五年，服务覆盖160多个国家，海外业务今年盈利，并推出“数据本地化、模型全球化”与“合规数据出入境”两套方案。

当电动化红利见顶，谁能把数据从“成本中心”变成“体验引擎”，谁才握有价值战的入场券。

穿越“撞墙期”，让整车进化为移动超级智能体

“撞墙期”为什么疼？程鹏拆解为四重压力：研发不能中断、交付周期持续压缩、成本降价压力、海外法规与本地化适配复杂。熬过去没有捷径，只能夯实底层能力，做好四件事：打磨性价比、平台化复用、建设数据闭环、用AI提升全链路效率。

安全是不可失守的底线。手机卡顿只影响心情，车辆失灵却关系生命。目前L2级辅助驾驶渗透率已超过四分之三，很快将成为新车型标配。程鹏明确，技术推进必须安全可控，产品节奏也因此务实：主力打造千元以内行泊一体方案，提前布局适配2027年驾驶辅助强标的产品。

降本的另一抓手是舱驾融合。在保障安全的前提下同步优化体验、压缩成本，同等体验下综合成本有望下降30%；座舱端以大模型为核心，相关产品出货已超400万台。

融合的底气，来自十年磨出来的国产算力底座。四维图新从地图跨界车规芯片，最初竟是被互联网免费地图“逼”出来的转型。如今SoC与MCU出货均突破亿级。他给出一组数字：一辆车最多搭载三四百颗MCU，非安全类国产化率约30%，安全类仅3%。第六代芯片AC8035支持舱驾融合、舱泊一体，内存带宽达同价位产品的2至3倍，明年一季度出样；上一代AC8015出货突破500万颗、覆盖160多个国家，被称为“出海神器”。

如果说芯片解决的是“身体”，2026年被程鹏定义为“智能体上车元年”，争夺的则是“灵魂”。两款大模型产品同时亮相：座舱垂域模型DriveMind为车载场景专项训练，规避通用大模型参数过大、依赖云端的问题；OmniCore全域认知架构能识别乘员意图，打通整车软硬件协同。公司还与微软联合打造出海多语言大模型生态，对方看中的正是合规与AI一体化、产品可复制和全球化交付能力。

更大的棋在汽车之外。在程鹏看来，所有移动智能体底层逻辑相通，都离不开本体载体、感知执行和数据闭环；汽车是要求最高的试验场，具身智能则是下一站。四维图新的RND时空数据集，已在北京亦庄人形机器人半程马拉松中服务22家厂商，助力机器人完成21公里自主奔跑；公司还出任工信部人形机器人与具身智能标委会数据工作组组长单位，把成熟的合规体系平移到新场景。

“熬过这个阶段，前路会更加从容。”马拉松的撞墙点从来不是终点，而是切换供能模式的拐点。对汽车产业而言，这个拐点的名字，或许就叫AI。