AI大模型时代下，2025年智驾竞争激烈，行业整合加速，市场分划至2026年，将达到行业稳态，并且，车厂及供应链稳定及技术迭代也促使行业进入了拐点

文/郑怡爽 李皙寅

2024年12月27日，深圳佑驾创新科技股份有限公司（简称佑驾创新）正式于香港联交所主办挂牌上市，这正是北京四维图新科技股份有限公司（简称四维图新）的间接参股公司。

“我们的选择标准，是三观一致、能力互补，目标是否真的热爱扎根这个赛道，能力是否真的能补上我们的短板。”数日前，在四维图新举办的媒体交流会上，当谈及投资话题时，四维图新CEO程鹏告诉笔者，已经把这个领域的创业公司，花了差不多一年扫了一遍，大体知道每家的状态。我们在地图、芯片、数据领域都有很多积累，但也许目前在AI大模型领域不够强。为了成为弄潮儿，需要通过快速整合，力争成为领先者。

程鹏认为，四维图新的战略思考叫以终为始。要看2030年是什么样，市场渗透率是怎么样，智驾领域、座舱领域，市场的渗透率是什么样的，车厂谁会在？智驾公司谁会在，我们在里面该做什么，扮演什么角色。

在程鹏看来，2024年车厂和供应商之间的分化已经比较明显。到了2026年，市场将迎来一个“稳态”——活着的公司会有自己的细分赛道和客户群。

四维图新，正式成立于2007年，总部位于北京海淀区，专注于提供智能汽车的软硬件解决方案，业务涵盖芯片、智能座舱、大数据和高精度定位等多个领域，是国内最大的导航地图和动态交通信息服务提供商，并且在车联网、汽车电子芯片及智能驾驶等领域不断拓展潜能。

四维图新也仍在图“新”。2024年12月24日消息显示，国家知识产权局授予北京四维图新科技股份有限公司一项名为“交叉口车道冲突类型自动处理方法、装置、介质和设备”的专利，授权公告号CN 116229711 B，申请日期为2023年1月。

12月18日，四维图新亮相2024火山引擎FORCE原动力大会，并宣布将与火山进行端到端自动驾驶训练合作。此前，四维图新已与滴滴共同增资四维智联，进一步加大在智能驾驶领域的布局。

01 竞争加剧，2025年格局渐显

2025年预计会有几十个车型搭载智驾系统，涉及车厂的平台数大概十个上下，因一个平台适配多车型，出货总量有望突破百万套。对于四维图新来说，做地图本身就可以采集大量数据用于研发，与车厂做数据合规工作时，能协商数据使用权限，量产时也会约定车厂提供数据以助力迭代、提升用户体验。

未来拼的是数据，行业整合已经是必然趋势，那么在这个情况下，具备综合能力如芯片、工程化、功能安全、交付等能力，且数据积累快又多的企业自然有望笑到最后。虽然今年智驾领域出现了IPO潮，不少热门概念被众多企业翻炒，但程鹏认为即便上市融到钱，很多企业到2026年也撑不住，没上市的如今已开始倒下，剩余的两三家要么被车厂收购，要么与其他企业整合。

事实上，程鹏认为，当下有些车企布局相关业务是模仿特斯拉，并非真的要大力投入自研芯片、搞机器人等，更多是期望从中获得启发或新的产品定义思路。

在智驾时代里，合资和外资品牌重现燃油车时代辉煌已无可能，若分开看待各车企情况，其实部分有较强纠错、反应能力以及组织进化和修复能力的车企，也可以通过调整策略，比如引入中国优质供应商、招募人才、开展合作等方式找到生存之道，而进化力差的车企则会逐渐退出中国市场。

“行业进入了收敛期。今年已经开始该淘汰的淘汰，该冲量的冲量了。好公司和不好的公司已经开始分化了，好的公司已经浮出水面并不断往上冲，出现了两极分化，已经知道未来终局谁能活到最后。”程鹏对2025年的行业进行预判，并表示价格战与内卷已成为常态。

赛道好才会吸引众多参与者，卷意味着竞争激烈，而淘汰也是自然选择，是市场经济下社会资源重新配置的过程。届时存活下来的公司会有各自细分赛道与稳定客户群，有的靠拼成本走量，有的靠高毛利服务特定用户群体。在2025年，行业内车市会进行混战，出现更多的资源分配与淘汰，预计在2026年格局有望达到稳态。

02 2026年是新的拐点

2026年能看到变局，伴随着车厂和供应链的收敛以及技术的迭代，拐点将至。

随着数据量不断增大，虽然整体朝着端到端方向发展，但车的高低端在传感器配置和芯片算力上存在明显差异，大模型时代下，自动驾驶借助大量数据、实时感知能力和足够算力实现端到端控制输出，人车交互也从过去离散、无交互的各模块功能转变为多模态交互，能综合识别多种信息且准确率高。

尽管当前有上市融资潮，但即便融了钱大多也只能撑一年，没上市的已开始倒下，而头部车厂会更聚焦、更明确，车厂和供应链关系逐渐稳定，到2026年各车企能找到自身细分赛道和稳定客户群，不同车企针对不同用户特征形成特定用户群体。智驾公司等也能看出谁能支撑到那时，便于对未来市场渗透率、各主体角色等进行判断。2026年成为了一个变局的拐点，行业达到稳态。

以下是四维图新CEO程鹏在四维图新媒体开放日与媒体的问答：

媒体：你提到2026年，行业会出现大变局，这是为什么？

程鹏：为什么说2026是一个变局的点，是因为到那个时间点，头部车厂都出来了，也更聚焦了，谁能够撑到那个时间点，到时判断就差不多了。

四维图新怎么做？首先，我们有市场监控，每两个礼拜给团队刷新一遍，包括车企出什么新产品？毛利率是多少？供应链怎么管？我们会不断地去监控。另外C端的用户的消费偏好，我们都会有人监测。

除了车企，我们也关注所有的竞对和产业链上下游，我们大概知道一个成功的创业公司应该长什么样子，比如他怎么决策，定力够不够，学习能力行不行，他的韧性行不行，遇到困难怎么应对。

媒体：您说2026年达到稳态，会成中低端一个阵营，高端一个阵营。大家都是端到端，只不过分中低高端？

程鹏：不能这么说，趋势都是朝一个方向发展，因为当你数据量足够大时，所谓的中低高端区别在于车里面装的传感器的配置和算力大小，算法和模型占不了多少空间。在车里成本区别主要在传感器配置的价格差异比较大。

二是用什么芯片。但是在做模型过程中都可以用端到端的模型去循环，100多T的端到端也是能做的，区别在于用户体验，可能会导致我的最终衡量是在接管率，高速上接管率做到1000公里接管一次，但是在城区低端的做不好，高端的一定能做到，城区了NOA在各种场景下都能做到。实际上，功能体验决定了价格的差异。

媒体：作为小股东，未来的商业化形态将如何落地

程鹏：现在到了变局的时间点，一是车厂和供应链的收敛，二是因为技术迭代的拐点也到了。 现在真正的汽车智能化时代要来了，早期搞导航和地图是初级的智能化，是基于规则去做算法。即使没有大量的数据依然能把功能开发出来。但现在叫大模型时代，用户体验是以前的智能化汽车想象不到的。

举个例子，第一是自动驾驶，我不用做太多的算法上的逻辑，有足够的数据和感知能力，把感知到的所有数据扔进去，就能自动地输出控制的结果。第二是人和车的交互跟以前会完全不一样，早期跟车的交互是方向盘和各种旋钮按钮，这是第一代，后来变成触摸，再变成语音交互，现在有了大模型，我们就可以搞多模态的人车交互。

昨天发布了VLM，通过视觉做大模型的理解，放在车机里后，人跟它的交互变得非常容易。可以把人所有的动作、眼神、情绪都识别出来。然后跟声音一结合，人脸是兴奋还是沮丧的准确率非常高。

媒体：在智能化赛道，行业分合作派和自研派，以前号称要自研的企业慢慢也变成合作派了，您觉得未来五年或者到2030年，智能化赛道大概有几家企业还在牌桌上？

程鹏：建议车厂不要全栈自研而是全栈可控。一家车厂地量是不足以支撑那么高的自研投入的，比如你做一颗芯片，那颗芯片可能得1500万台车才能把研发成本收回来，但是供应商可以服务全球，所以能做到分摊量。车厂都自研的话，大概率是没有利润的。

在早期资本市场融资比较容易时，车企要通过自研把用户体验做到极致，同时供应商不一定同意为初创车企做定制。全栈自研反应比较快，可以快速地抢市场。但是当进入成熟期后再搞全栈自研，毛利率和利润率都是亏的。至于2030年还能剩几家是可以统计的，其实我们几年前就做了判断，到今天为止依然没什么变化。

媒体：同样之前的业务形态下同样的企业，他们有的已经烂透了或者消失了。为什么20多年能发展到今天，你们的业务形态和业务边界变得这么大，是靠什么划这个边界，文化和组织是怎么搭的？

程鹏：我觉得持续迭代最关键，公司跟人一样，都有新陈代谢，就如“熵减”，如果不去自我纠正，不去复盘，不去学习，不去迭代，那就是“熵增”，组织就会慢慢烂透。

我和我的同事，大家都有不断学习进步研究的复盘的心态，我们公司做任何的项目，做完都要复盘，做得好与不好的都要复盘，复盘完了以后就吸取到教训了，主要是找有问题的地方，这样下次不那么干就会更好。