作为全球关注度最高的话题，AI 在汽车圈同样受到追捧。

特斯拉是典型案例。目前特斯拉现在正处于两大增长浪潮之间——第一波浪潮是 Model 3/Y 的全球化扩张；下一波浪潮则是特斯拉 FSD、机器人等新产品的推进。

大西洋的另一边，造车新势力蔚小理都将 AI 视为未来战略中至关重要的一环。

但与特斯拉不同的是，这些玩家的主线是扮演好一家车企的角色，卖车依旧是核心的业务增长。

以 All in 姿态向 AI 产业挺进的特斯拉，新车节奏迟缓，选择重注 AI 技术，激进推向 FSD、Robotaxi 以及家用机器人等商业化路径，更像是一场破釜沉舟式的豪赌。

在汽车市场实现盈利之前，AI 只是国内玩家描绘极具吸引力的商业愿景，包括小鹏的 AI 机器人、理想的 AI 跑车都是短期内无法看到收益，长期承载想象空间的物种。

提前官宣 AI 宏图，只不过是国内玩家将特斯拉视为参考系，催生「万亿」市值的神话而已。

01、如何成为一家万亿市值的车企？

2023 年，当特斯拉销量被比亚迪超越后，马斯克认为「特斯拉与比亚迪不是一类公司」，比亚迪是纯粹的汽车制造企业，而特斯拉是一家人工智能企业。

无论是在马斯克的逻辑，还是在市场估值的逻辑里，特斯拉一直包含着两部分：

一部分，是一家年销量 180 万的汽车企业；另一部分，是一家人工智能企业。

前者为特斯拉提供切实的收入，后者短期内无法提供太多的收入，却支撑着特斯拉无限的想象力和市值。

目前，特斯拉以 1.29 万亿美元市值成为全球汽车第一股，比第二名的丰田多出了 1.03 万亿美元；前者是一家把卖车当副业的 AI 公司，后者是长期稳坐全球第一大汽车集团的宝座。

换句话说，即便是丰田强大的耐挫和抗跌能力，光靠卖车很难追上特斯拉的万亿市值。

市场不缺讲故事的能力。

汽车行业规模有限、盈利性差，丰田的市值已经是传统车企的上限，但如果踏上 AI 浪潮、摇着自动驾驶大旗，就有机会跟上特斯拉的步伐。

雷军说过，要想做成高估值公司，首先还是得 Go big market（去大市场），做一个最肥的市场。

万亿市值，是市场价值层面的数字里程碑，从某种层面来说，这也是市场对一家公司在价值层面的认可。

理想是国内车企冲击万亿市值的挑战者之一。

2022 年底，李想说过理想的目标就是成为万亿市值的企业，次年理想就登上了千亿营收的高峰，向万亿俱乐部发起挑战。

按照理想港股最新的股价 100.40（HKD）来算，距离李想的万亿时刻还有 5.33 倍。

这可能吗？我们来算一笔账。

从销量上推算，理想 2023 年卖 37.6 万辆换来了破千亿的市值，而挤进万亿俱乐部需要销量再涨 4 倍，相当于一年至少要卖 150 万辆新车，销售额破 5000 亿元。

作为对比，同一年头部豪华品牌BBA 在国内市场，分别卖了 76.5 万辆、82.4 万辆和 72.8 万辆。

按照理想 2024 年以 33% 的销量增速推算，理想预计最快在 2029 年实现年销破 150 万辆。

极其有挑战，关键还要看理想如何守住增程市场，开扩纯电第二增长曲线，以及重新提高整体的车均售价，毕竟理想千亿市值的背后，离不开上百亿净利润的支撑。

理想 2024 年第三季度车均售价只有 27 万元，同比下降了 5 万元，核心原因高价位的 L9/L8 每个月只卖了 6000 辆左右，L7 维持在 1 万辆左右，而主力是月均超过 2 万辆的 L6，售价为 24.98~27.98 万元。

不难看出，如果理想的成交价持续向下探，丰田就是理想的天花板，但如果价格不断向上走，理想又很难维持每年 33% 的销量增速。

这跟苹果当年的处境有些许相似。

从 1980 年上市到市值万亿，苹果用了 38 年。

这个过程最大的转折点在于，苹果意识到 iPhone 的价格不可能无止境的上涨，需要拉长战线，依靠 iPhone 庞大的用户规模和更高的软件服务质量，才能持续突破上限。

站在这个角度，理想从千亿到万亿市值的突破，核心在于如何基于百万的用户规模，持续挖掘用户粘性，将有限的资源变成可持续裂变的价值。

02、汽车+人工智能到哪一步了？

如何复刻苹果用户高粘性密码？

车企们的方向已经很明确了——AI 定义汽车，让用户不再认为车只是从 A 点到 B 点的交通工具，而是觉得车变得有趣好玩，不用自己开车了。

过去，汽车主要聚焦于通勤出行、功能服务层面，不负责用户的情感化体验，但 AI+汽车能产生长期的新鲜感，很容易走进用户心里。

目前来看，智能座舱和智能驾驶，成为人工智能在车端落地的两个主要着力点。

首先是变聪明的智能座舱。

目前大部分语音助手都接入 AI 大模型，提供语音助手的对话、理解、创作等能力，对于用户的价值更侧重于知识交互、信息提供、娱乐等方面，会比以往更聪明些。

能秒变成专业的用车管家，或者是用户走遍世界的良师益友，更像是一个 ChatGPT 的语音版。

从人性角度出发，语音是最简单、自然的交互方式，这是车企最容易发挥的切口，也是用户感知度更高的功能。

从长远来看，语音助手会扮演成「AI 操作系统」的角色，将 AI 能力与用户的不同用车场景进行紧密结合。

比如遇到冬季，主动帮用户开加热功能，而不是等用户发出指令、再执行；或者是主动监测用户的驾驶姿态，及时给出「座椅向前倾斜，视线向后延展，能降低会发生事故的建议。

说白了，现阶段 AI 座舱只是帮用户解决疑难杂症、执行指令，下一步是理解用户的意图，并通过用户的行为推理出合适的操作，满足用户的需求。

英特尔汽车事业部总经理 Jack Weast 预测，2025 年，中国将有 80% 的智能座舱渗透率，AI 将成为智能座舱最显著的特征。

其次是不断快进的智能驾驶。

行业一个共识是，无人驾驶是 AI 落地场景中一个重要子集。

照着这个方向，智驾行业从分使用场景、到全国都能开、再到车位到车位持续内卷，每个阶段都减少驾驶员的开车负担，下一步或许还能合法释放驾驶员的视线。

余承东曾透露尊界 S800 首发的 ADS4.0 实现高速 L3 级自动驾驶，何小鹏表示在 2025 年内实现类 L3 的自动驾驶能力；同样理想也官宣今年实现 L3 级智能驾驶。

有什么区别？

从技术难度上来说，L3 相比此前的最大区别是「驾驶者扶不扶方向盘、能否实现车辆部分的自主驾驶、出了事故谁负责」，而 L3 则明确了车企的责任。

目前政策法规要求 L3 级以上自动驾驶，采用了车企兜底+分布追偿的模式划分责任和赔偿路径。

从功能体验上来说，不同于现阶段处于 L2 的城区 NOA，L3 核心是提升智驾系统的可用性、应对复杂场景。

前者把使用场景横向大幅拓宽，后者则纵向打开了一个很窄的突破口，主要体现在细节上的差异。

无论是智能驾驶，还是智能座舱，车企们对人工智能的拥抱，都指向了一个基本事实：它能够给汽车的智能化带来无限机会和可能性。

在 AI 技术快速向汽车渗透时，就像从冷兵器时代来到热兵器时代，过去冰箱彩电沙发是「冷兵器时代」，只要凑齐了武林高手就可以打，但热兵器时代比的是谁更智能、谁体验更好。

03、车企转型 AI，还处在第一层

如果看向智能汽车的终局，布局人工智能技术，几乎是车企们必然的战略选择，尤其是追求产品体验的新势力。

作为人工智能的拥趸者，马斯克认为，虽然人工智能有可能毁灭人类，但总体还是利大于弊。

李斌则认为，一家成功的智能电动车公司，一定是一家成功的 AI 公司。

李想的态度是，要是未来不做人工智能，理想什么都不是。

何小鹏说未来 10 年要成为一家 AI 汽车公司。

车企转型 AI 公司的背后，是极度内卷的中国汽车市场的竞争升级，唯恐在这场 AI 技术的竞争中落后于对手。

这也意味着，谁掏不出 AI 大模型、拿不出高阶智驾，基本就代表跟智能汽车沾不上边。

短期来看，车企将 AI 作为提升汽车智驾、座舱等体验的基础能力；长期来看，汽车只是 AI 的载体之一。

换句话说，跳脱出汽车概念做 AI 的车企，只是将汽车作为物理形态的一种产品，让有限的空间有无限的延伸；而局限在汽车概念做 AI 的车企，只能简单的加上屏幕，减少按键。

这是车企转型 AI 公司的初衷，整个百年汽车产业正经历智能化变革，最核心的驱动因素就是 AI，传统的竞争优势已不再足以支撑汽车企业的未来发展。

车企拥抱 AI 的迫切可见一斑，但这个过程的难度也显而易见：

一方面是投入的决心。

理想目前在人工智能领域投入超过 50 亿元，其中光是在算力芯片的囤储至少花了 21 亿元。

小鹏去年投入了 35 亿元用于 AI 研发，计划今年年底，小鹏云端算力的规划会比 2024 年增加 2.6 倍，相当于达到 6.5EFLOPS。

作为参考，华为目前的云端算力是 7.5 EFLOPS，而理想则超过了 8.1EFLOPS。

传统车企同样在加快步伐。比亚迪新成立了先进技术研发中心，团队目前约有 500 人，未来计划扩充到千人规模。

据晚点报道，比亚迪先进技术研发中心更像是「技术中台」，包括 AI 实验室、AI 超算开发部、大数据平台部等，主攻 AI 算法、AI 基础设施、大模型等技术及平台，任务是为比亚迪的智驾、智舱等业务提供算力、技术支持。

从智能驾驶到人工智能，这对算力、数据和资金的要求会越来越高，既是技术比拼，同时也是资源竞赛。

另一方面是不同领域的探索。

李斌认为，人工智能最好的应用场景是智能电动汽车，花了 4 年研发面向 AI 打造的汽车智能底座——SkyOS·天枢。

理想、小鹏和比亚迪等传统车企则有更长远的野心，接连投入研发人形机器人、飞行汽车。

对于不同领域的跨界布局，何小鹏认为，动力团队除了做汽车动力，还在做机器人动力；自动驾驶不光做全球汽车的自动驾驶，还要做机器人的自动驾驶。

本质上来说，AI 技术是底层的图纸，不同的载体只是对于场景应用的挖掘，但关键需要先在更加残酷的汽车市场中活下来，确保有足够的底气向 AI 转型。

以特斯拉为例，特斯拉的终局是人工智能公司，每个阶段无论是造电动车、储能，还是 Robotaxi、机器人，都是路径明确、产品极致和执行坚决，这就是价值务实。

车企向 AI 公司转型，始终绕不开量变到质变的过程，而这才刚刚开始。

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