越来越多的造车企业正在转向AI科技公司，细究其中原因，意蕴深长。
近日，据外电报道，特斯拉已经把AI和机器人当成企业的核心未来，这不仅是口号，也是已写进公司战略并增加了资源投入。特斯拉CEO马斯克在多个场合强调，人形机器人整个赛道将成为全球最大产业，未来地球上机器人的数量甚至会超过人类。
锚定目标规划蓝图
其实，特斯拉的战略重心早已开始悄悄转向。其2025年9月发布的宏图计划第四篇章，核心就是大规模将AI融入物理世界，并明确未来约80%的企业价值将来自人形机器人Optimus。 这标志着特斯拉从电动汽车制造商向AI+机器人公司转型。
尽管有华尔街金融巨头认为这是“画大饼”，但并未影响资金涌向特斯拉股票。与此同时，特斯拉AI超算系统驱动的FSD完全自动驾驶订阅软件的付费用户大幅增长、Robotaxi无人驾驶里程扩张，以及Optimus“擎天柱”人形机器人进入早期生产，预计未来会将Optimus交付给特斯拉以外的公司，首批高价值场景将是全天候的重工业和危险重复性工作，这些最新动态可谓共同强化了特斯拉的物理人工智能(Physical AI)叙事。
现在的特斯拉已经停产Model S和Model X两款高端电动汽车产品，对应产能用于Optimus人形机器人的生产。
舆论认为，上述预测并非毫无道理，需要人形机器人的资本和企业，其需要用这种可以高效生产的工业产品来替代人工；机器人产业规模的扩大会伴随机器人产品价格的不断下降，即产业规模化优势，当使用机器人和人工智能技术去生产制造工业产品的成本可以更低的时候，工业生产乃至更多行业就会出现一系列变化。
产业未来如何变迁
尽管对于行业发展的未来尚无定论，行业意见也并不完全统一。但外界有评论认为，AI与机器人赛道很有可能是汽车业的重要未来方向。但更准确地说，是汽车业正在被AI重构，并向“具身智能”延伸。这不仅是技术升级，也是产品形态、竞争逻辑和产业边界同时改变。
为什么说AI是汽车业的“新底座”？这是因为，AI不再只是座舱或智驾的附加功能，正在成为贯穿汽车研发、制造到使用全过程的底层系统。已有车企提出从“装上AI的车”转向“AI参与设计制造的车”，即AI作为整车全生命周期的基础底座。当行业利润承压时，AI被视为重塑竞争规则的关键，汽车从硬件交付转向持续运营的智能服务，自动驾驶、智能座舱和AI生产力成为三大竞技场。
同时，机器人是汽车业“溢出”的新赛道。智能汽车与人形机器人在软硬件底层技术、供应链和生产环节高度协同，车企顺势切入具身智能。国内已有14家主流车企布局人形机器人，特斯拉等车企均已下场。
有行业人士指出，其间的关键边界，是方向明确，但商业化有距离，投入与回报不匹配：从L3到L4的投入可能是5倍乃至10倍，行业利润率仅约3.6%，现阶段，机器人业务短期难盈利，部分车企或“陪跑”。而且，量产时间表偏乐观：机器人量产节点普遍留至少一年缓冲，大规模商业化仍需不确定的时间。
因此，较为一致的看法是，无论AI与机器人如何发展，短期内仍不影响买车用车。消费者选车时不必为机器人噱头买单，更应关注车企主业技术积累和实力、服务等必备条件。综合看，AI与机器人是汽车业演进方向，但“未来”是渐进式落地，并非一夜变天。
立足现实应对变革
不少舆论称，AI与机器人正在从产品形态、生产方式到商业模式全方位重塑汽车业，核心趋势是汽车正从“交通工具”进化为“移动智能体”，而车企也在从“制造公司”转向“AI科技公司”。AI与机器人展示的汽车业未来，核心是汽车变成能自己开、能主动服务、还能自我进化的智能伙伴，同时整个造车链条被AI重构，车企竞争从硬件比拼转向算力、数据和生态的较量。
沿着这一构想，汽车产品形态将实现从“车”到“智能体”的转变。自动驾驶成为主流，VLA大模型（视觉语言行动模型）成为主流技术路线，让车能像人一样“观察-思考-行动”。2026年上半年，国内L2级辅助驾驶新车渗透率已超70%，预计2030年L3级有条件自动驾驶渗透率将超35%。
目前，Robotaxi（自动驾驶出租车）正走向规模化落地。全球Robotaxi运营城市从2022年的4个增长到2026年的26个，日订单量超10万单。成本正逼近私家车，预计2035年每英里成本降至0.25美元，仅为私家车的三分之一，届时“买车”可能变成“呼叫出行”。
智能座舱从“会聊天”到“会办事”。座舱AI进入Agentic办事期，能主动规划行程、订咖啡、买门票，做到“未说先知、未触先达”。车不再被动等指令，而是主动理解用户习惯和场景，成为“懂你”的智能伙伴。
“新三样”扩展边界：车企纷纷布局人形机器人和飞行汽车。一些车企已发布或量产人形机器人，用于工厂实训、导购等场景；飞行汽车预计2026年进入量产节点，低空出行从概念走向现实。
在汽车生产方式上，AI将重构全产业链。“数字员工”与智能体，AI数字员工已进入车企研发，通过AI驱动软件开发，整体效率提升30%，写代码效率提升50%。研发、仿真、测试环节被AI智能体重构，大幅缩短车型开发周期。
人形机器人进厂进程上，特斯拉等工厂已部署人形机器人，用于零部件搬运、装配、巡检。单台机器人成本持续下降，预计2030年跌破1.7万美元，人机协同生产成为下一阶段核心课题。
AI赋能品控与供应链：机器视觉检测速度和稳定性远超人工，AI需求预测能在供应链断供风险爆发前预警，从源头拦截缺陷，被视为投资回报率最高的智能化改造方向之一。
“AI正在改写汽车产业。”正如外界舆论所言，汽车产业正从“硬件制造”转向“高固定成本、低边际成本”的软硬结合模式。软件和AI部分贡献更高利润率，如特斯拉FSD利润空间接近90%，而汽车硬件利润仅15%-20%。这重新定义了竞争规则，车企可选择“利润优先”或“市场占有率优先”。规模与数据成为护城河，物理AI的数据必须靠车在路上跑出来。百万辆装车等于百万个持续采集真实数据的传感器阵列，覆盖各种长尾场景。数据飞轮一旦转起来，竞争维度不再是单点模型分数，而是整条链路的迭代速度。
车企身份正在转变，更多车企已经提出成为“AI科技公司”。甚至有舆论指出，未来真正被淘汰的不是传统车企，而是拒绝拥抱AI、不敢用AI重构自己的企业。
有评论认为，生态竞争取代单点比拼：智能汽车、机器人、飞行汽车底层架构相通，要素通用性超70%。车企竞争从硬件参数比拼转向软件算法、数据生态与跨产业协同的较量，掌握产业链、AI创新氛围和市场规模上的优势，成为车企占据发展主动权的关键变量。
来源：中国汽车报
