汽車再畫大“餅” 這次是汽車+機器人｜汽勢述評

汽勢Auto-First｜撒馬爾

1月，總是一個非常獨特的時間刻度。車市熱鬧非凡，有人事更迭，有年終車市數據，多家車企的2026年年度目標和長遠規劃也浮出水面。

但舊的規則也可能失效，總有人想要重新建立新的規則。拋除眼前各家車企對于銷量和增長的壓力，2026年最迷人的敘事和賽道無疑是“汽車產業開始和機器人進行深度的融合”。

這不，1月的最后一天，李想、賈躍亭、馬斯克、何小鵬又一次站在同一個賽道。

事實上，命運的齒輪早在數十年前便開始轉動。

2014年4月，李想成為在北京現場接受鑰匙的8個首批Model S（參數丨圖片）車主之一。

2026年1月，在Q4財報電話會開場白環節上，特斯拉CEO埃隆·馬斯克宣布將在2026年第二季度結束前，停產兩款高端車型Model S和Model X。根據特斯拉的規劃，停產留出的空間將用于建立年產100萬臺機器人的超大規模生產線。

在財報電話會上，馬斯克表示特斯拉“可能會在幾個月內發布Optimus 3。”馬斯克同時宣布了有史以來最為龐大的資本開支計劃，全年投資將高達200億美元。這些投資大都集中于AI、無人駕駛與機器人業務。

有意思的是，這與賈躍亭、馬斯克的邏輯何其相似。

1月26日上午10點半，理想汽車CEO李想召開了一場線上全員會。近兩個小時的全員會議，李想強調了幾件大事的時間節點：

1.2026年是所有想要成為AI頭部公司上車的最后一年；

2.最晚2028年，L4一定能落地；

3.在汽車之外，理想一定會做人形機器人，并會盡快落地亮相；

4.同時布局基座模型、芯片、操作系統、具身智能等業務的公司，最終全球不會超過3家，理想汽車會努力成為其中一家；

5.未來，理想會進一步強化具身智能的品牌定位，而不僅僅是創造移動的家。

理想汽車CEO李想的選擇是：不談車，談AI。

最新的思考和戰略分享來自長期押注自動駕駛和Ai的小鵬汽車。

“在未來數十年里，最確定、持續時間最長的一輪技術浪潮，將是AI。”

“小鵬有信心成為第一家抓住自動駕駛‘DeepSeek時刻’的公司。”

“汽車和AI正式進入跨域融合的大時代。”

上述分享正是來自小鵬汽車董事長何小鵬，他是在小鵬汽車2026年年會上做出上述表述，核心高度圍繞汽車、AI、自動駕駛與人形機器人。

且何小鵬再次明確2026年的目標核心是把物理AI+全球化做好，并提出了全新的四大戰略方針：

第一，以規模增長為第一要務，同時推動商業創新，必須在商業模式、商業組織、商業的策略、商業的結果上要有新的創新并且取得價值；

第二，聚焦汽車、機器人、全球化三條核心增長曲線；

第三，做好物理AI相關技術全棧自研，實現科技溢價；

第四，通過創新，建立具有Agent 效應的新商業模式。在未來，人、機器人和無人駕駛汽車，機器人和機器人之間全部都有全新的生產關系，這會產生了全新的下一個時代模型。

北京時間1月26日，造車新勢力的【先驅】代表賈躍亭通過社交媒體發文，公布了旗下EAI機器人業務的重大進展。

據悉，FF首款EAI機器人已正式完成美國法規相關認證，即將啟動銷售，其余首批產品的認證工作也在加速推進，有望盡快實現“發布即銷售，銷售即交付”戰略，目標在產品發布當月開啟交付。

四位大佬隔空同框，畫下了汽車產業最大、也最燒錢的一張餅——汽車與機器人深度融合，AI具身智能成終極賽道。

在汽勢Auto-First看來，自動駕駛的感知算法、控制邏輯、AI大模型能力，與人形機器人的核心技術高度互通，車企跨界布局，本質是把車端成熟的技術體系，遷移到新的硬件終端上，試圖用技術協同降低研發成本，打開第二增長曲線。但這門生意的門檻，遠不止技術遷移這么簡單。

人形機器人的量產供應鏈、成本控制、場景落地，都是尚未破解的行業難題。特斯拉百萬臺產能的規劃，是用汽車制造的規模化優勢賭量產可行性，可機器人的商業化場景仍在探索，海量產能能否轉化為真實營收，依舊是未知數。

理想、小鵬押注全鏈路AI布局，要啃下芯片、大模型、操作系統的硬骨頭，持續的研發投入會成為懸在頭頂的達摩克利斯之劍。即便是拿到合規認證的FF，也難逃“重概念輕落地”的老問題，沒有成熟的量產與交付體系，所謂的“發布即交付”，更像是資本層面的噱頭。

開年第一個月，車圈四大頂流玩家隔空會師，拋下銷量內卷的老劇本，集體轉向汽車與機器人融合的新賽道，這場聲勢浩大的戰略轉向，看似是產業技術迭代的必然，實則是車企們在存量競爭里，不得不賭的一場生死局。

汽勢觀：誰能笑到最后

四位大佬殊途同歸，背后是汽車產業的殘酷現實，純電車的同質化內卷已觸頂，價格戰換不來長期壁壘，只有向AI與機器人跨域融合，才能重新定義產品價值與商業模式。但這張餅看似美味，消化難度卻超乎想象。特斯拉的200億美元投資，是燒錢換時間的豪賭；小鵬的全棧自研，需要持續投入海量研發資源；理想的全鏈路布局，要跨越芯片、大模型、硬件制造多重技術鴻溝；FF的快速落地，更要解決量產、交付、盈利的連環難題。

這場汽車+機器人的賭局里，畫餅容易，落地最難，只有把技術協同、量產能力、商業閉環做扎實的玩家，才能把餅變成真正的產業版圖。至于誰能笑到最后，時間會給出最殘酷也最真實的答案。（部分圖片由AI生成）