文 | 螺旋实验室，作者 | 无情，编辑 | 坚果
2025 年，全球汽车行业的价格战打得刀光剑影，市场格局也迎来了新变化，曾经的"销量王"不再稳守龙门，更多后起之秀崛起，车圈竞争变得更加激烈。
对于这样的变化，有的企业选择直面竞争，迎难而上；但也有企业选择了另一条截然不同的道路，往汽车以外的方向讲故事。
近日，特斯拉发布了 2025 年四季报，全年汽车交付量同比下降 8.6% 至 164 万辆。但在财报发布后，特斯拉的股价涨幅一度超过 4%，市场似乎并不在意其汽车业务下滑的事实。
无独有偶，理想董事长李想近期召开了一场全员大会，但出乎很多人意料，整场会议并未深度提及汽车销量、产品迭代，而是全程围绕 AI 领域，李想更笃定"一定要做机器人"。
然而，特斯拉和理想并非孤例。近几年来，当消费者在谈及汽车市场，仿佛都有一种车企越来越不像汽车公司的感觉：小鹏端出被误以为是"真人套皮"的人形机器人、比亚迪设立未来实验室专攻具身人工智能领域……一时间，车企似乎集体"不务正业"。
当传统车企不再埋头"造车"，而是集体向 AI 科技企业转型，这到底是为了赶风口、贴标签，还是汽车行业下一个十年的生存必需？
车企集体"不务正业"
不只是马斯克，国内车企都有一个"科技梦"。
小鹏是最早全面转向 AI 的造车新势力。2024 年，小鹏汽车将品牌升级为"小鹏 AI 汽车公司"；去年 11 月，将公司定位升级为"物理 AI 世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司"。
理想董事长李想在 2024 年的访问中，正式宣布公司从"智能电动车企业"转型为"人工智能企业"。今年 1 月，奇瑞汽车也发布了向"全球 AI 科技公司"转型的宣言。
过去几年，AI 早已深入到几乎所有车企的基因中，从智能座舱到辅助驾驶，从 AI 集成智能系统到数据定义开发，成为驱动汽车研发、制造、销售乃至服务全链条运转的"操作系统"。
在这个过程中，AI 不仅赋能智能汽车，还赋能具身智能。去年以来，全球至少已有 17 家主要车企宣布进军机器人领域，包括国外车企特斯拉、奔驰、丰田、现代等，以及国内车企比亚迪、小米、小鹏、广汽、理想、奇瑞等，而且这个数字还在持续增加。
汽车行业似乎变得越来越"不务正业"，但这样的"不务正业"，却是资本市场乐于看到的。
以特斯拉为例，尽管其汽车业务持续疲软，但其总市值已经重回万亿美元关口，创下历史新高，市场已经不在乎特斯拉卖了多少车，却愿意为它的 AI、机器人和商业航空买单。
同样，去年小鹏的股价也迎来了一波持续上涨，创下自 2022 年 7 月以来新高，资本市场看好的，也并不只是小鹏的销量，而是其 AI、科技及 Robotaxi 的生态联结。
在这背后，是汽车市场正从"增量竞争"彻底转向"存量厮杀"的残酷现实。根据乘联会数据，2025 年我国汽车行业销售利润率降至 4.1%，处于历史最低位。
瑞银中国汽车行业研究主管巩旻表示："过去这些年，成立的太多车企，好处是推动了创新与产业链成熟，坏处是无序竞争、利润稀薄，大家赚钱都很辛苦，淘汰和整合是大势所趋。"
因此，汽车业务虽然仍是车企的基本盘，但在此之外，车企也要未雨绸缪，寻找新的增长曲线和故事，为下一个十年做好铺垫。
目前来看，AI 技术也并不仅仅只是"烧钱"，也开辟了全新的盈利模式。
比如小鹏与大众汽车的技术授权业务已成为重要收入来源，2025 年三季度，小鹏的服务及其他收入达 23.3 亿元，贡献了整体毛利的 42.4%。
除此以外，车企向 AI 大模型和机器人赛道发展，本就具备天然优势。
一方面，智能汽车在自动驾驶、智能座舱等领域所积累的技术能力，以及其在生产制造、供应链采购等方面的优势，可以相对平滑地迁移至机器人以及其他智能硬件端。工信部电子第五研究所测算显示，车企研发人形机器人的成本，比普通机器人公司低 1/3 左右。
另一方面，汽车制造本身就是机器人落地需求较为明确的场景。优必选的 Walker S 已进入一汽 - 大众等工厂，执行车辆质检、安全带检测等工作；特斯拉的 Optimus 也在自家工厂进行电池电芯的分拣；奇瑞人形机器人"墨茵"则在奇瑞 4S 店承担销售辅助工作。
对车企而言，从"卷造车"到"卷科技"，并非只是天马行空的尝试，而是商业化路径自然延伸，当它们尝试跳出传统造车思维，才能找到那条从"制造"通往"智造"的窄门。
车圈卷向生态竞争
与此同时，豪赌"下一个十年"的行业话语权，也是车企们真正想要争夺的终极战场。
随着 AI 技术与智能汽车的不断融合，汽车行业正从"软件定义汽车"向" AI 定义汽车"的方向演进，从过去由软件主导汽车的功能特点、系统开发和软硬件更新，逐渐发展至由 AI 应用为汽车的高效开发与运行提供全方位支持。
AI 不仅能向下打通芯片、传感器与底层驱动软件的协同，还能向上赋能智能座舱、自动驾驶乃至车云一体的服务生态。更重要的是，它还能以真实场景中持续产生的海量数据，重塑汽车的研发逻辑、制造流程与商业模式。
简单来理解，过去车企比拼的是谁的发动机更有劲，谁的底盘更扎实，谁的外观更漂亮；在电动车时代，大家则开始比电池、比续航、比屏幕大小。
但在未来的 AI 时代，车圈的比赛将会滑向一个更抽象的层面，比的是谁的汽车更智能、更懂人；谁的生态系统更强大，能够用技术赋能整车制造，并吸纳更多的合作伙伴。
在这一背景下，车企"造人"，本质上是在造"下一代的智能终端"，这也是当下 AI 行业最被看好的方向"物理 AI "—— AI 将会走出屏幕，以物理实体的形态渗透到城市、工厂、家庭等场景。
小鹏董事长何小鹏曾表示，如果 AI 无法与物理世界交互，其实际价值将极为有限，只有赋予 AI "身体"，使其能走、能看、能交互，AI 才能真正改变人类的生产与生活方式。
理想董事长李想也谈及对未来智能汽车的设想，他认为如果产品竞争只停留在电动车层面，竞争的逻辑就会变成参数大战；如果聚焦于智能终端，就只是把智能手机的功能搬到车上，相反，具身智能才是真正可以改变用户生活的产品。
海内外的科技圈大佬也频繁提到"物理 AI "：英伟达 CEO 黄仁勋认为"物理 AI 将主导 AI 的下一个阶段"；阿里 CEO 吴泳铭则表示，" AI 最大的想象力在物理世界"。
如此一来，也就更容易理解为什么车企都想要变成 AI 公司，因为未来的智能汽车将只是一个载体，决定这个载体能实现什么功能、创造多大价值的，是其所连接的智能生态。
届时，销售汽车或机器人等智能硬件产品虽然也能盈利，但最赚钱的却是这个入口背后，智能生态所持续产生的数据服务、软件订阅等收入。
谁能率先搭建起开放兼容的技术标准与生态体系，谁就能吸引更多品牌加入到自己的"朋友圈"，共享技术、数据和用户资源，随着生态规模"越滚越大"，其竞争壁垒也会坚实。
谁能赢得下一张船票
为了争夺这场车圈生态战的最终胜利，车企纷纷开始加速科技转型，目前来看，主要包括全栈自研、生态合作以及收购并购三种不同的路径。
以特斯拉、小鹏等为代表的具备全栈自研能力的企业，它们坚持从 AI 芯片、操作系统到大模型、智能硬件的全链条自研模式，拥有极强的技术可控性和快速迭代能力。
以吉利、广汽、奇瑞等为代表的新能源车企，则在已经具备核心部件自研能力的基础上，通过与供应商、科技公司合作实现资源互补，快速建立技术壁垒并进入实际应用场景。
以现代、宝马为代表的传统车企，则通过收购或合作快速获取核心技术，尽可能降低自主研发的成本和风险。
车企的转型路径各异，但本质上都是"适合自己的才是最好的"。
新势力车企的技术基因更厚，全栈自研能够帮助它们更好吸引资本市场的认可；传统车企转型步伐更慢一些，通过合作和收购能更快补上短板，毕竟，留在牌桌上才是最重要的。
不过，在车企主动求变背后，还有硬币的另一面：正确的事情，也可能是最难的事情。
首先是商业化难题，新技术研发往往面临着巨额投入与漫长周期，特斯拉在 AI 领域的累计投入以百亿美元计；比亚迪也表示要在智能驾驶领域投入千亿资金。
这些投入在短期内难以看到清晰的商业化回报，还会不断挤压车企本就因为市场内卷而变得微薄的利润，如果没有强劲的主业"输血"，新业务的投入甚至可能会成为拖累。
其次，车企要顺利完成角色切换并非一件容易的事情。前沿科技研发是典型的资本密集型、人才密集型的长跑，非常考验企业战略定力和组织能力。
对于习惯了制造业管理模式的传统车企而言，如何重构组织架构、企业文化，去配适科技公司敏捷响应、容错试错的扁平化文化，将会是不小的挑战。
最后，车企的雄心壮志始终要用技术成果来兑现，而这恰恰是外界质疑声最响的地方。
特斯拉将三代 Optimus 人形机器人的量产时间不断推迟，技术难题仍有待攻克；小鹏 IRON 人形机器人在走秀时摔倒，也反映了具身智能从实验室走向真实场景的"阵痛"。
诚然，这些"失误"是技术迭代中不可避免的试错成本，市场也愿意给探索留出空间，但这并不意味着市场愿意为单纯停留在 PPT 阶段的概念买单。
当所有车企都在抢 AI 时，卷科技本身不是目的，而是手段。
车企终究还是要回答一个问题，自己究竟是一家什么公司？用 AI 和机器人来解决什么问题？否则只有宏大叙事，却没有落地价值，"科技梦"便只能被现实打回原形。
通往科技的最前沿，注定是一条"高处不胜寒"的道路。这条路没有捷径，车企只能在一次次跌倒与爬起之间艰难前行，唯有一步一脚印，才能走得更远、更稳。
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