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11月6日，2026四维图新Evolution创想大会在上海举办。
当前，中国汽车产业告别规模扩张、转入价值制胜的新阶段，AI也从附加功能升级为产品中枢，智能化深水区正在重塑行业竞争底色。会上，四维图新CEO程鹏发表了年度主题演讲。他以马拉松术语“撞墙点”为隐喻，围绕数据、算力、智能化应用，解码穿越产业耐力关口的路径思考，并正式发布向移动智能体领域拓展的战略布局，持续推动四维图新从“地图人”到“汽车人”再到“AI人”的战略跃迁。
以下为演讲实录，由四维图新编辑、整理。
Part1：从价格战走向价值战
当前汽车行业正处在艰难周期当中，全行业利润率连续六年下行，市场竞争日趋白热化。股东关注市值表现，合作伙伴不断提出降价诉求，这就是我们身处的行业现实。
今天我们更想探讨一个核心命题：我们究竟依靠什么来创造价值？行业不能单纯陷入价格战的内卷，必须转向价值战。消费者为什么愿意为产品买单，是我们需要持续深挖的根本问题。
无论技术如何迭代升级，最终都要落脚到用户真实价值、更好的使用体验上。产业的核心课题，就是用合理成本打磨技术，持续优化用户体验。
这个命题可以拆解为四大方向：体验升级、新技术快速上车、数据闭环、全球化与出海。从价格战走向价值战的转型之路充满挑战，却是行业必须完成的课题。
智能化持续演进的前提，永远是安全优先。汽车和其他智能硬件有着本质区别，普通智能设备体验不佳只会影响使用感受，而车辆直接关系驾乘人员与路人的生命安全，这是全行业不可逾越的底线。目前L2级辅助驾驶渗透率已经超过四分之三，在不久的将来，它会成为所有新车型的标配。在特殊场景、恶劣天气下依靠智能化能力守护生命安全，是智能化的第一要务。城区领航、点对点完全自动驾驶会循序渐进落地，但所有技术推进，都必须建立在安全可控的基础之上。
过去一年，智能化相关法律法规密集出台，从行业规范升级到强制标准，智能驾驶领域正式迈入有法可依的阶段，这是行业非常重要的变化。
2026年是智能体上车元年，大模型上车已经成为行业共识，多语言交互、自然语言理解带来了全新的交互感受，让用户实实在在感知到技术跃迁的价值，也愿意为此付费。想要实现技术跃迁、兑现用户体验，数据闭环是必由之路，它包含四个关键环节：找得到、传得回、用得上、回得去。想要打通这四个环节，还要攻克数据全生命周期合规、数据边界最小化、成本管控等难题，数据治理是一套完整的基础设施与运营体系，也是所有车企共同面对的挑战。
Part2：支撑智能化全球落地运营
中国汽车出口增速迅猛，今年出口量已经突破800万辆，全年有望冲击1000万辆大关。一个值得重视的变化是，头部车企利润增量超百分之百来自海外，国内市场销售基本难以盈利，出海能力已经成为支撑头部企业利润的核心支柱。
出海的底层逻辑已经改写：过去中国汽车出海依靠性价比，而现在不少海外市场里，中国智能电动车出现排队提车、加价订购的情况，消费电子领域同样有国产品牌定价比肩海外高端品牌的案例。
新的出海阶段，核心不再是简单把整车销往海外，而是要打造适配当地文化、审美的用户体验，数字化运营、智能化服务的重要性持续凸显。成功的出海项目，都会深耕本土用户体验与数字化运营，比如联合本土设计师打造本地化产品、搭建属地数据中心与音视频生态；反面案例同样值得警惕，有自主品牌在欧洲投入数亿广告、搭建渠道，最后因为车辆标准、数据采集等全链条不合规无法售卖，前期投入全部损失。
欧盟数据保护法规的处罚力度极强，罚款上限为企业全球年销售额的4%，对体量庞大的车企而言风险极高，出海企业必须敬畏法规、深耕本地服务、长期建设品牌。
Part3：数据是汽车行业的“第二战场”
四维图新将自身定位为新型基础设施提供商，作为深耕数据、算力、智能应用的供应商，为车企和Tier1提供数据算力一体化解决方案，和行业伙伴一起打赢价值战。我们的根基始终围绕数据，从传统地图、定位服务到合规能力一脉相承，我们的AI转型也源于一个判断：数据治理是所有AI工作的前置基础，数据治理缺位，AI落地、产品打磨、效率提升都会无从谈起。
回望过去十年，中国汽车产业的第一主战场是电池赛道，用户已经广泛接受能源变革，续航、补能网络成为购车核心决策因素，电池赛道也诞生了具备稳定盈利能力的巨头。下一个核心战场，是数据。全域AI转型正在车企内部铺开，智驾、座舱大模型只是开端，底盘、车身、环境感知等所有车辆零部件，都在朝着具备数据闭环、可迭代的智能化方向演进。
我们预判，三年之后行业争论的焦点，会从纯电还是增程，转向数据合规、隐私保护、各国数据与国家安全法规。能源革命是长达五十年的长期趋势，数据赛道才刚刚起步，数据合规安全必须前置设计，事后补救的成本极高，海外市场一旦口碑受损，修复难度极大。国内相关法规持续收紧，时空数据安全、车载传感器管理等配套要求陆续落地。
四维图新在数据治理实践中，总结出行业普遍存在的四大痛点：数据采而不用、迭代链路缓慢、行业数据孤岛、数据相关成本高昂。大量车企投入巨资采集存储数据，但半数以上数据闲置浪费，兼容问题、团队迭代造成重复建设；数据沉淀之后，缺少通畅链路转化为用户体验升级；各家独立采集、互不共享，重复投入消耗产业资源；数据采集、存储、训练、分发是智驾开发成本最高的板块，部分企业每月相关成本可达上亿，甚至超过毛利，这也是全行业利润率偏低的重要诱因。
Part4：搭建数据合规基础设施，担任可信的中间层
车企之间存在直接竞争关系，天然难以直接交换数据，但我们可以借鉴有关国家汽车产业的协同经验，同供应链体系深度配合，竞品之间也可以组建产业联盟攻克共性难题。我们呼吁行业涌现更多格局开阔的从业者，央国企可以带头推动产业协同，四维图新愿意担任可信中间层，搭建数据合规基础设施，协助企业理解政策法规、匹配技术路线，共同落地项目。
数据治理门槛很高，需要资质牌照、汽车工程能力、全球化合规能力多重叠加，四维图新在数据合规与数据治理领域落地项目与交付规模位居行业前列。出海已经从整车产品出海，进入用户体验出海新阶段，想要让海外用户获得和国内一致的智能化体验，必须深耕本土生态、筑牢数据合规底座。我们推出两套数据闭环合规方案：数据本地化、模型全球化，以及合规数据出入境，适配不同车企海外销量规模的差异化需求，同时配套本地化运营服务。
四维图新早在2011年就在欧洲设立子公司，深耕海外十五年，海外业务今年实现盈利，以欧洲为桥头堡，服务覆盖160多个国家。除数据治理与合规能力之外，我们还具备导航定位等出海刚需服务能力，车道级导航覆盖百国、高精定位接入终端超千万台，也为国产车载操作系统提供地图、高精定位原子服务。我们有能力、有意愿陪伴车企，解决国内外的数据合规与数据治理难题，成为值得信赖的合作伙伴。
Part5：以车规SoC与MCU构筑国产算力底座
过去十年，四维图新开辟了算力芯片这条新赛道。作为一家起家于地图的企业布局车规芯片，源于一次行业冲击：互联网企业入局免费地图业务，我们股价遭遇连续跌停，倒逼我们寻找新的突破口，我们开始思考车载芯片国产化的可能性。
后续通过和国际芯片厂商合作、收购汽车电子业务，从后装娱乐系统起步，逐步切入汽车芯片赛道。芯片自主供应的价值，在缺芯周期里体现得淋漓尽致，曾经几块钱的芯片价格暴涨百倍，存储芯片涨价也持续给行业带来扰动。四维图新的目标，是为国内车企提供稳定的保供选择，长期实现全球交付。十年芯片实践，我们总结出芯片产业四道核心门槛：规模门槛、机会窗口稀缺、完整生态体系、供应链协同难度大。汽车智能化带动座舱SoC、MCU需求持续上涨，国产化率虽然提升，但整体基数仍然偏低。MCU是单车用量最大的芯片，一辆车最多搭载三四百颗，其中非安全类MCU国产化率约30%，安全类MCU国产化率仅3%，成长空间巨大。我们从SoC、MCU、功率器件、胎压传感四个方向做验证，最终聚焦市场空间广阔、客户需求迫切的SoC与MCU赛道。
汽车产业永远把安全可靠放在第一位，这也是我们十年打磨出来的口碑。芯片赛道投入巨大、周期漫长，过程枯燥艰苦，在这里我要感谢给予我们机会的客户、保持耐心的股东、坚守一线的团队，以及协同配合的供应链伙伴，期待后续拿到更多晶圆产能，持续做大芯片国产化生态。
历经十余年投入，SoC与MCU两大产品线出货均突破亿级，我们从行业新人成长为车企与Tier1的核心合作伙伴，欢迎更多生态伙伴一起推进车载芯片国产化。
Part6：SoC聚焦全球化和两轮车市场，AC8035发布在即
SoC是车载复杂度最高的芯片，AI时代大量AI Box的出现，本质也是现有芯片还不能充分适配大模型上车需求。
今天我们正式推出的第六代SoC产品AC8035，支持舱驾融合、舱泊一体，能够省去独立AI Box或者单独智驾AI芯片，获得行业客户认可。这款产品算力领先同价位竞品，内存带宽达到同价位产品的2至3倍，恰逢存储涨价周期，可以很好地帮助客户控制成本；它支持全时全域免唤起多模态交互，深度适配大模型上车，能够理解用户自然对话，不再局限于固定指令，产品计划明年一季度提供样片。
芯片产业周期漫长，客户导入、出货爬坡都需要长期沉淀，前一代产品AC8015累计出货已经突破500万颗，适配全球化出海，覆盖160多个国家，被称为出海神器。这份竞争力来自极致性价比与灵活的方案优化，在存储涨价阶段，我们配合客户在不损失功能的前提下大幅削减内存占用，同步优化PCB进一步降本，搭配套片方案、内置自研DSP算法，这些能力都来自十年技术积累。
从去年创想大会开始，我们的芯片能力持续向汽车以外的市场溢出，两轮车智能化就是典型方向，AC8015发布一年拿下20家两轮车企定点，多个项目已经量产落地，印证了智能化能力可以复用至更广阔的赛道。
Part7：深耕细分应用场景，加速MCU国产替代
随着域集中电子电气架构发展，对单颗MCU芯片性能要求持续提升。
MCU赛道呈现两大趋势：高端化，域控制器对MCU算力、制程标准持续提高；普惠化，智能化普及带动低端MCU需求量持续走高。行业没有走向单颗芯片整车控制的模式，安全冗余的需求决定了车辆会按照功能域集中管控、互相备份，所以MCU产品既要向上迭代，也要深耕不同细分场景。
目前我们MCU累计出货超1.5亿颗，今年单年出货接近5000万颗，明年订单规模已经超过现有产能；首款MCU在2018年量产，历经四代迭代，部分产品实现晶圆、封测、工具链、IP全链条国产化，保障供应链安全。
今天我们同步推介高端安全类MCU代表AC7870系列，产品满足AEC-Q100标准，已有9家客户定点，现阶段出货量尚处在起步阶段，过往几代产品也都是从几万颗逐步成长到千万级规模。这款面向底盘控制的安全MCU，在功能安全、信息安全、实时接口协同上同步升级，我们期待它未来成为行业主流。我们的MCU方案已经覆盖11大功能域、67个细分应用场景，落地项目1000+，海量客户的信任支撑起每年近五千万颗的出货体量。
Part8：以全场景能力，提供极致性价比、安全可靠、可出海的智能体验
依托数据基础设施与算力基础设施，我们持续布局座舱、辅助驾驶应用层产品。
吸取早年地图业务缺少终端应用、被互联网厂商冲击的教训，我们坚持同步打磨应用样本工程，让研发人员真切理解用户如何使用数据闭环、调用芯片算力，让方案设计更贴合实际。我们的应用产品坚持全场景、软硬一体优化，目标是安全可靠、极致性价比、适配出海。
行业里有一句说法，座舱和智驾赛道开局就是激烈内卷，没有蓝海。但我对此保持乐观，我认为汽车智能化正处在马拉松三十公里的撞墙期，糖原耗尽、切换供能模式的阵痛不可避免，产业转型同样如此，熬过这个阶段，前路会更加从容。赛道之所以艰难，源于四重压力：研发不能中断、交付周期持续压缩、成本降价压力、海外法规与本地化适配复杂。
想要穿越周期，核心是夯实底层能力，持续做好四件事：打磨组织与产品性价比、推进平台化工程实现能力复用、持续建设数据闭环、用好AI提升全链路效率。
在产品规划上，我们推进舱驾融合：智驾端优先夯实基础辅助驾驶，守住安全底线、压降成本，主力千元以内行泊一体方案，同步提前布局适配2027年驾驶辅助强标的方案；座舱端以大模型为核心，相关产品出货超400万台，底座升级为AI融合底座，支持海外合规。舱驾融合的必要性，来自体验割裂和成本压力，融合方案可以在保障安全的前提下，同步优化体验、压缩成本，同等体验下综合成本有望下降30%，相关量产订单正在研发推进。
Part9：让整车进化为移动超级智能体
我们推出两款大模型上车产品，有望成为继AC8015之后的又一款出海神器：DriveMind是座舱垂域模型，针对车载场景专项训练，规避通用大模型参数过大、云端依赖的问题；OmniCore全域认知架构，能够区分车内乘员、识别对话意图，打通整车软硬件协同。AI上车不是终点，我们希望和车企一起打造可定义、可进化、可落地的AI座舱，让整车进化为移动超级智能体。
我们和微软联合打造出海车企多语言大模型生态，整合微软全球基础设施、多语言能力，叠加四维的车场景工程能力，面向全球车企交付产品。
微软选择和我们合作，看重三点：方案贴合行业需求、安全合规与AI能力一体化设计；方案具备产品化可复制能力，不是一次性定制项目；双方都具备全球化服务视野，能够持续落地海外交付。
AI座舱已经成为车企出海刚需：传统指令式座舱体验已经摸到天花板，汽车正在转变为移动办公室、移动空间；很多车企海外销量占比很高，出海利润贡献巨大，海外用户体验必须对标国内水平；AI座舱叠加多语言能力，是中国车企全球化的必备能力。我们期待这款联合产品，能够助力车企出海，续写出海神器的价值。
Part10：推动AI时代产业规模化浪潮
通过持续沉淀数据、算力、应用的全套能力，现在我们把能力向外延伸，布局更广阔的移动智能体赛道。
从第一性原理来看，所有移动智能体底层逻辑相通：本体载体、感知执行能力、数据闭环驱动迭代。汽车是要求最高、价值最大的移动智能体试验场，机器人、机器狗等具身智能赛道，底层逻辑相似，但场景、姿态、执行动作、合规风险更加复杂。四维图新将自身定位为移动智能体时代的超级伙伴，依托时空智能底座、数据与芯片能力，为具身智能厂商提供底层支撑，把创新空间留给合作伙伴。
围绕这一战略，四维图新已经形成了从数据、合规到算力的完整布局。数据侧，RND时空数据集已在2026北京亦庄人形机器人半程马拉松中服务22家具身机器人厂家，助力机器人完成21公里自主奔跑；双目视觉融合感知终端、精细动捕手套等覆盖从空间到指尖的多元数据维度；合规与标准方面，四维图新正式出任工信部人形机器人与具身智能标委会（TC8）数据工作组（WG7）组长单位，将汽车领域验证过的数据合规体系平移至智能体场景；端侧算力方面，SoC与MCU产品矩阵覆盖从“大脑”到关节执行的全层级需求，并已收获相关订单。
未来，四维图新会坚守汽车智能化主业，持续向外溢出数据、芯片能力，赋能各类移动智能体产业。
END
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