“从2002年至今，四维图新经历了从‘地图人’到‘汽车人’的身份转变，如今正朝着‘AI人’的方向进化。”近日，四维图新CEO程鹏在接受《中国经营报》记者采访时表示。
这一转型路径背后，是中国汽车智能化发展的一个典型缩影。目前，AI正在引发真正的生产力革命。记者通过采访了解到，智能汽车的重构期，本质是“人的重构”。当AI成为生产要素与创新引擎，“汽车人”向“AI人”的转型不再是选择题，而是生存题。未来，“AI人”将与智能体形成“人×AI”的协同范式——人类聚焦创新设计、情感连接与复杂场景决策，AI则承担重复性劳动与数据处理，共同推动智能汽车从“会思考”迈向“有温度”。
AI开拓增量市场
“智驾是我们的核心业务。”程鹏表示，“公司内部总体战略是‘以智驾为龙头的新型Tier1’。”那么为何以智驾为核心？对此，程鹏表示，因为智驾业务具有很强的牵引作用——其技术难度高、涉及领域广，涵盖芯片、底层软件、硬件、测试及交付等环节，且需实现舱驾融合，是规模最大的业务板块。它能牵引公司其他业务协同发展，包括地图、定位、芯片及座舱软件等，是带动全业务线的龙头产品线。
据了解，四维图新辅助驾驶产品已形成完整的进阶图谱。2024年至2025年上半年，四维图新与鉴智机器人累计获得585万套智驾方案的新增定点，覆盖20+主流车企，100+定点车型.
高工智能汽车研究院最新数据显示，2025年上半年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配智能驾驶芯片交付量同比增长42.3%。在这一高速增长赛道中，四维图新旗下杰发科技SoC与MCU累计出货量双双突破亿颗大关，成为国内少数实现“双破亿”的汽车芯片企业。
“客户、市场对我们的认知还停留在‘地图公司’，但实际上非地图业务的营收占比已超80%。”程鹏表示。
四维图新高级副总裁、杰发科技总经理毕垒则对记者表示：“公司已制定面向增量市场的战略布局。我们在汽车业务实践中发现，MCU（微控制单元）需持续迭代升级，未来需融入边缘AI技术，以实现更优化、高效的本地处理能力。这种能力体现在MCU业务的核心积累中，包括MCU设计能力、边缘AI技术基础储备，以及众多驱动电机算法，这些均是我们在汽车领域长期深耕所沉淀的核心优势。”
毕垒进一步表示：“这些核心能力向具身智能领域的迁移具备平滑适配性。具身智能的诸多驱动场景均需MCU支持，且对技术能力的需求与现有积累高度契合。我们先将这些能力在汽车市场充分落地验证，未来向具身智能领域迁移时将更具便利性。具身智能市场未来必然会迎来爆发，且规模将十分庞大，只是短期内尚不会快速显现，因此我们的策略是先在汽车领域夯实能力基础，待具身智能市场成熟后再进行技术迁移，整体思路大致如此。”
事实上，四维图新的AI转型代表了部分侧重技术的汽车供应链企业在智能化浪潮中的方向选择。“从单一产品供应商，到智能化整体解决方案提供者，这条路是必然选择。”程鹏表示，品牌升级是业务发展、组织进化、产品跃升后的对应结果，具有必然性。
目前，AI的到来也在重构公司的营收。程鹏透露，当前四维图新的营收结构为“三七开”，其中云服务、地图、定位业务占比70%；预计三年后这一结构将反转——基于AI的业务订单与定点占比将达到70%，传统业务占比则为30%。
从“实现功能”到“提供情绪价值”
当前，中国智能汽车产业已进入智能化深度重构的关键阶段，AI技术正成为重塑行业格局的核心变量。智能化渗透率的快速提升，正推动行业从电动化上半场全面转向智能化下半场。在此背景下，一场围绕“人”的变革正在汽车行业深度上演：传统“汽车人”——那些深耕机械制造、动力工程的从业者，正加速向懂AI、懂数据、懂交互的“AI人”转型。
作为汽车产业链的重要参与者，四维图新的战略调整正是行业AI化转型的缩影。据程鹏介绍，四维图新的AI战略是渗透到公司各个环节的，从组织架构到数据、定位、芯片等业务，最终都会应用AI技术。AI带来的变革不仅体现在产品力层面，也体现在生产力层面。
“产品力方面，各产品线需借助AI提升竞争力；生产力方面，AI能大幅提升效率——比如原本由人工完成的代码编写，现在可通过AI辅助；原本依赖人工的制造环节，现在机器人也能完成。这种变革甚至渗透到企业文化中：当大家觉得某项工作耗时较长，我们会启发团队先尝试用AI工具解决。目前公司已形成共识，遇到问题会优先考虑AI应用。”程鹏表示。
事实上，AI技术已成为全行业的破局关键。目前，汽车行业的竞争焦点已从电动化转向智能化，2025年，无论是新势力还是传统车企，都将AI大模型、智能驾驶、智能座舱作为核心赛道，研发范式与竞争逻辑正在被彻底改写。
阿里云AI汽车行业线解决方案部副总经理白强则表示，端到端智能辅助驾驶改变了研发范式。“端到端智驾颠覆了原有的技术架构，车企又回到了智驾竞速起跑线，重新比拼高质量数据、算力和研发效率。”白强说道。
在程鹏看来，AI的价值远不止于技术层面的革新。他认为，AI不应仅仅是功能点缀，而是驱动汽车从“功能载体”进化为“有情感的移动智能体”的核心力量。“AI的本质是重构产品逻辑，从‘实现功能'到'提供情绪价值’，这是智能汽车进化的关键方向。”
数据作为AI发展的“燃料”，其质量也成为行业关注的焦点，而公司以及人对AI的思考也至关重要。鉴智机器人CTO、联合创始人都大龙则认为，很多公司缺的不是数据，是高质量、高价值的数据。之前自动驾驶很多数据都是浪费的。“非常考验企业对AI架构的思考。你要看数据是不是适合你自己的架构。”他说。
对于AI的长期发展，程鹏有着清晰的判断：在程鹏看来，AI已成为行业变革的核心驱动力。他将AI发展划分为聊天、推理、智能体、创新、组织者5个阶段，预测当前正处于智能体深度影响产业效率的关键期，而未来三至五年将迈入AI自主创新阶段，十年内有望实现智能体成为生产组织者的突破。
