主持人：请各位嘉宾一起合影留念。再次感谢大家，请回到嘉宾席就座。刚才几位嘉宾的讨论真诚而又热烈，再次感谢他们。

　　我们即将要进行的是今天大会的第三场圆桌论坛。AI汽车的发展，不仅需要技术突破和场景验证，也离不开资本的长期陪伴与产业资源的协同支持。本场论坛的主题是《产业和资本赋能AI+汽车落地》，将从资本与产业协同的角度展开深入探讨。

　　有请本场圆桌论坛主持人，国联民生证券研究所副总经理兼汽车行业首席分析师崔琰

　　以及本场圆桌论坛的嘉宾：

　　轩元资本创始人及董事长王荣进

　　嘉实基金副总经理、股票投研首席投资官姚志鹏

　　中国汽车流通协会乘用车市场信息联席分会秘书长崔东树

　　博泰车联副总裁兼联合创始人高颖辉

　　商汤绝影CFO张君毅

　　接下来把时间交给几位嘉宾。

　　崔琰：大家下午好，我们下面就开始今天的第三场圆桌，也是今天的最后一场圆桌，本场是由产业嘉宾和资本嘉宾跟大家一起来探讨产业和资本如何赋能AI+汽车落地。

　　下面我们进入第一个话题的讨论，过去几年我们也看到AI+汽车的落地已经从概念进入规模化的阶段，我们想请教一下轩元资本的王总，请您跟大家分享一下从资本的角度怎么去看这个AI+汽车的核心价值？王总也是在二级和一级市场投资多年，对于AI+包括对汽车行业非常熟悉，下面听一下您的见解。

　　王荣进：感谢主持人，非常有幸在这里跟大家作交流。我们团队在汽车行业投资有十几年的时间，团队小伙伴都来自于车企，做研发、采购等等相关的。关于这个主题也是业内一直比较关注的，我们在这个过程中也是关注AI和汽车产业怎么产生一些新的变化或者化学反应。

　　回到主持人的问题，我觉得AI对于汽车行业不是简单功能的堆积或者叠加，是整个汽车产业链价值重塑的过程。从产品设计到研发到生产以及销售，以及用户服务，我觉得它贯穿了整个价值链。我相信未来对于汽车行业不能说完全颠覆，但是是重大革新的这么一个价值。无论是从用户端还是车企端，感受都会非常深刻。

　　之前有一份外资投行关于AI在整个环节有一个大概的数据，我简单分享一下。大概AI对研发端的降本达到10%—15%，生产环节能降本7%左右，销售环节能降低成本5%点几，这是一个简单的数据作为量化的感观。

　　崔琰：谢谢王总，下面请教姚总，姚总是嘉实基金的CIO，本身也对智能汽车领域有多年的投资经验。您在投资过程中对所谓的AI+汽车行业的投资机会怎么看待，包括怎么选择其中的一些重点公司？

　　姚志鹏：感谢主持人。对于AI+来说，这肯定是投资的热点，因为从我们投资的方法论和视角来说，跟随时代和产业趋势，去寻找发展空间最大、发展趋势最明确的行业，这是一直以来的方法论。从当年的互联网到现在的AI，这是毫无疑问的，这是未来一个重要的趋势。

　　沿着这个趋势，会衍生我们的一个投资视角，我们怎么投？选择什么阶段去投？从我们的视角来说，在AI大模型导入之后，包括它的技术越来越好之后，大家会发现AI这个过程中有很多的汽车链条，不光是汽车，各行各业都在导入AI，在系统办公和工作中内嵌AI的很多工具，对于我们的降本、提效，以及创造一些我们想象不到的以前传统人工达不到的领域和方向，无疑都产生了一些机会。这是对全链条的影响，也是对社会的提效，谁能把AI用好，谁就是这个领域的赢家。

　　对我们来说更关注的一点，除了对产业链的影响以外，我们也关注AI的结合中，到底谁是一个比较重要的阶段。回顾过去信息产业革命的时候，从大型机、小型机到笔记本和手机的过程。我们一直观察AI的核心能力，或者说需求最大的基础来源于能源，它比较耗电，另外就是算力要求比较大。而这两个同时具备的终端目前来看成熟的可能是汽车，也许再等五年或者十年，机器人可能更具备了。所以我们在想汽车有没有成为AI落地真正的硬件，其他的所有可能的终端都在算力和能源续航上有致命缺陷，从第一性原理来说，本质是不可能成为这一阶段AI技术的终端。汽车也许在导入过程中有各种各样的风险，但是它目前是最像的，所以我们观察目前智能汽车成为AI的第一个终端，这个过程中它作为一个场景和触达终端会产生什么新的应用或者什么科技软件公司在里面，甚至都不是整车和供应链企业。所以我们也在观察这样一个机会，我觉得这个机会随着自动驾驶或者萝卜快跑的持续推进，越来越靠近现实。如果后面有更多的迹象显示，如果变为现实，我觉得会有巨大的投资机会。在这个过程中找靠近终端的，有独特技术优势或者掌握数据接口的，我觉得一定是AI+汽车行业潜力最大的。

　　崔琰：谢谢，刚才姚总也分享了，觉得汽车这个赛道足够大，第二，就是AI落地最快的场景。关于这个问题我们想请教一下崔东树老师，您也是对汽车行业有多年的研究和观察的行业专家，您怎么看待这个问题？

　　崔东树：我觉得AI+汽车实际上是AI+一切的一个体现，但同时汽车面临着一个百年未有之大变局，变局的核心特征就是从燃油车走到了电动化，整个产业发生了深度的变革，整个汽车的概念被重新定义。包括这次北京车展我们可以看到过去汽车八年一换代，基本上属于一个机械类产品，现在属于消费电子类产品，它变成了电动化驱动的产品。而AI和电动化的结合，把车变成了一个全新的产品，变成了一个智能AI加持下的生活空间。车过去是用来开的，现在是用来玩的，用来娱乐的，车跟人的关系发生着快速的变化，所以AI在这里面起到了重要的推动作用，包括我们智能座舱、智驾还有智能体验系统，还有人在车内对周围事物的安排，AI都起到了巨大的作用。所以我觉得AI对汽车行业的变革起到了至关重要的推动作用，使汽车从一个简单的出行工具变成了更加低成本有效的交通工具，同时变成了人更好的合作空间和生存空间，而我们认为AI把汽车变成了一个新基建，新基建的概念就是一个车里把所有新科技都放进来，AI变成串起了所有科技智能体东西的一个主要推手，使人在车内享受到更好的娱乐生活和出行场景。所以我认为AI对汽车行业的改变是极其巨大的。

　　崔琰：谢谢崔老师。我们今天还有两位是来自产业的专家，下面请教博泰车联的高总，我们知道博泰车联是全栈解决方案的供应商，也是去年登陆了港股市场，站在博泰车联视角下，AI+汽车具体的核心价值，包括落地的核心场景有哪些？咱们如何布局这些场景？

　　高颖辉：博泰车联是一家汽车行业企业，这个行业已经工作了17年，我个人也在汽车行业工作很多年了，今天很荣幸跟大家分享作为一个车联网从业者看人工智能技术在这个行业的应用，以及我们对它的判断。

　　汽车行业研发周期相对是比较长的，任何新技术在汽车行业落地、实践乃至到商业模式变现，其实都是需要周期的。可是汽车行业非常美妙的就是所有行业都跟它相关，在我们公司还有一个生态合作部门，专门和各类厂商合作伙伴沟通，怎么把他们的产品落在车内，给用户提供价值，达到最终的商业变现或者其他的目的。

　　人工智能在整个汽车行业可以应用的领域很多很多，从制造、研发、设计，再到用户的使用。从我们作为一个车联网企业来说，我们从技术维度能看到的主要就是在座舱和自动驾驶方面的应用。博泰是一家座舱企业，我就主要从座舱领域谈一谈。

　　实际上我们在座舱领域，过去我们在这个行业工作了17年，有可能是服务客户最广泛的独立第三方车联网企业。我们有一次跟一个服务了很多年的豪华品牌车企做一个总结会，他说只有你们是很特殊的，其他供应商告诉我们是ABC，只有你们来了说我们要做这个服务，请你们提供ABCDE。同样场景下，如何提供最佳的用户体验，我们其实是有数的，所以我们就告诉客户，你要配合我做到ABC，我就可以快速完成。这本身是需要业务知识的积累，技术的尝试、验证、推广等过程。

　　人工智能在领域内目前看到最热的能够应用的两个领域，一个是座舱、一个是智驾。智驾就不讲了，座舱是用户在车内的沟通途径，在这里就产生了很多有意思的应用，我们内部是把这些服务分类的，有些是车辆强相关的，比如说安防、防盗服务，有些是娱乐相关的，有些是车人或者第三方关联的。如何洞察解决用户的车内或者车外的需求，这是我们作为座舱企业要解决的。

　　举一个例子，我们之前有一个客户服务的过程中提供了一个救援服务，这是非常传统的服务，在欧洲是一个行业标准，国内现在在研究是否成为国标的东西。我们告诉客户，你给我提供ABCDE我们就可以把服务完成，最后我们很快把业务搭建了，客户说只有你们是这样的，其他供应商我都告诉他应该这样做，只有你们完成的所有的交付。这就是因为行业知识的积累。

　　人工智能也是一样，人工智能只是一种技术手段，无非就是能够给你提高产品服务递交用户的准确度，满足服务的标准度，如何从A车型复制到B车型再到C车型，不同的用户群体，电车和油车区别是什么。如果有些是网约车，有些是私家车，人工智能在其中的技术落地是怎样的。要根据不同的领域做分析，比如说这个车是做出行的，人工智能技术在这个里面能提供什么功能，要具体去看。当然从我们工作经验来看，在人工智能在每个领域的落地都是要从用户需求角度出发，最后才能达到最好的效果。

　　我们有一个客户在所有的车联网里一般都是在APP端会提供周边商品的购买，他们有一个商品卖得很好，就是个行车记录仪。他说在我们车的后视镜这里有一个供电插口，你用一根非常短的电源线就可以。我原来的车是需要一个很长的线，通过这么一个很小的改变，他说我这个单品每月都是销售的前几名。从技术到车内的落地，客户的需求是什么，你解决这个诉求的方法是什么，这个方法用到了什么技术，这个技术实践以后真的达到了效果吗？你观察数据，就可以成为下一代迭代的技术。这就是我们看到人工智能技术不光是在哪个领域应用，基本上就是这么一套逻辑。

　　崔琰：好的，谢谢高总，高总非常具象化跟我们分享了关于博泰车联在座舱领域的核心落地场景。下面我们想请教一下商汤绝影CFO张总，商汤绝影也是商汤在智能汽车解决方案一个非常重要的载体，我们想请教张总，商汤绝影在AI+汽车落地的核心场景有哪些？我们是如何布局这些场景的？

　　张君毅：谢谢主持人，也谢谢各位观众。我是商汤绝影CFO张君毅，商汤集团可能大家不陌生，人工智能四小龙，我们公司成立了12年，如果用现在比较时髦的词汇来说，是一个AI原生公司。在汽车领域，很多人不了解商汤，其实商汤在2016年就开始从事深度的汽车行业所谓AI+汽车的工作。

　　其中有两部分工作，一部分是大家能在产品上看得到的，一部分是大家在产品上看不到的。在产品上能看到的部分就是绝影承担的一系列工作，比如说最早的AI视觉在车上的应用，现在国内每一台车都有DMS、OMS，都有哨兵系统。在过去连续五年的时间里，商汤绝影AI这块业务一直是全国第一的水平。

　　另外一个情况，今年特别火的AIAgent，实际上多模态大模型这个工作，商汤绝影在三四年以前就开始深度的从事在座舱方面应用，我们很早就推出了多模态大模型产品，给座舱提供它的大脑，而且有情绪化的大脑，让家庭提供一个生态伙伴，其实也服务了很多车企。最近在座舱这块，我们还把它进行了具象化，我们打通了座舱办公室和随身宠物，今年车展之前就发布了一个产品，它就是随身机器人，可以脱离车上的算力来完成你想完成的一系列多模态大模型的任务，甚至它可以成为你的办公助手，你想用龙虾完成的工作，它也可以帮助你完成，你想调用其他大模型，也都可以实现，有很多的场景。

　　2016年我们就获得了本田专门研究纯视觉的智能驾驶的项目，本田出了两亿美金投给商汤在日本建立实验室研究纯视觉的智驾方案，当时行业提到了端到端的智能驾驶，那篇最佳论文就是由商汤完成的。智驾的技术路线在不断迭代，我们也建立了我们自己的智驾模型，在这块我们也是世界第一。智驾到深水区以后，大家既需要算法，也需要数据和算力，现在比较流行说空间智能，商汤绝影应该也是行业里最领先的一个企业，可能这块的估值比国外低很多。

　　此外，我们也在做一系列的AI云上的服务，刚才我介绍的一部分都是车上的内容。另外一块，我们也在做车外的工作。大家都知道，随着AI大模型的应用，AI在汽车生产、制造、研发过程中发挥了很多的作用，像国内某些车企现在就采用我们商汤的编码小浣熊来帮它进行70%—80%的代码编程，以及对它的代码校核工作。今天会上可能很多领导都提到了一家非常出名的电池公司宁德时代，事实上宁德时代的电池包检测算法也是商汤提供的。我想说的是，商汤希望做的角色不仅仅是车企的供应商角色，而是希望成为车企和产业生态公司的合作伙伴，我们可以走到台前给你供货，我们同时也可以帮助车企完成自研工作。最近一段时间我们帮助东风在自研上推出了一系列的产品，现在在行业里对标当中已经达到了智驾接管率参数上的最佳水平，而且也实现了车企非常强的降本需求。

　　这就是商汤绝影做的一系列工作，给大家简单分享一下。

　　崔琰：好的，谢谢君毅总。刚刚您在分享时也提到了针对这类型公司估值的问题，借着这个话题我想再跟王总聊一聊，站在投资人的视角，觉得AI+汽车哪些场景是更具投资价值、更吸引我们的？以及我们更看重企业的哪些核心竞争力？

　　王荣进：刚才几位嘉宾讲得非常充分，AI在汽车很多环节都会赋能和创造价值。从投资维度，其实两个环节目前的价值是最大的，它的效果也是最显性的，就是智能驾驶和智能座舱，这块应该说也是业内大家比较关注的。

　　从估值角度，我们历史上也投了一些跟这个相关的标的，坦率讲，座舱也好、智驾也好，估值都不低，我们无非就是从企业是不是能够创造核心价值、能够从商业上进行闭环这个维度去判断它的投资价值。当然也有些企业可能就是披着概念性的外衣，但是估值也非常高，最终从股东回报或者价值创造角度并不凸显，对于这样的项目我们会比较谨慎或者做一些回避。

　　崔琰：好的。刚刚王总也分享了站在一级投资人视角上他们在选项目过程中的关注点，现在二级市场也有非常多所谓AI+相关的公司，想请问姚总，在投资过程中怎么去选，或者说哪些场景和赛道是我们更看重的？以及在其中我们在寻找企业、寻找标的过程中，更看重哪些核心竞争力？

　　姚志鹏：在二级市场我们主要是已上市公司为主，往往在商业模式上处于发展中期，包括产品和商业模式都可以有很多观测指标。当下市场跟AI各行各业的结合都非常热，我们更关注AI领域和各行各业结合的可见性，因为长期看，市场空间是很大的，但是长期看，很多公司可能在这样一个结合中，未来是不是目前这些企业能获益？因为如果你拉回20多年前，上世纪90年代末和2000年的时候，当时互联网也展现了一个非常火热的状态，大家都在探索互联网+的各种可能性。事后看，很多很好的企业并不是2000年之前成立的，而是之后成立的，有些偏早期的项目可能对用户场景完善度还需要斟酌，包括技术路线存在不确定性的，以及在整个投入回报率上没有形成有效的闭环，就存在被更新锐的企业颠覆的可能性。这样的话，这些公司如果说给新用户估值比较满的话，对投资者来说就不是一个很好的性价比，反而一些我们能看得到的比如AI在提效领域的应用，比如说智驾。虽然智驾现在没有收费，但是智驾对于整车销售的帮助，像这些都是能够被投资者接受，是算过来账的。

　　算不过来账，我们会关注技术的长期性，有些短期确实有收入，或者收入比例不高，但是我们更看重从第一性原理角度来说，这个环节是不是产业发展必然或者绕不开的，以及这个公司在这个产业链目前形成的优势是非常微弱的，我们可以迅速复制的，还是已经形成了别人很难追赶的角度。从这个角度来判断这些资产是否值得在这个时间点去拿它，然后等一个中长期回报，这个我们会反复评估。简言之，就是你能看得见回报的很好算，把基本面算清楚。看不见回报，对于质地的要求以及中长期方向的要求就会越来越高。

　　崔琰：好的，谢谢姚总。崔老师，您对这个问题有什么看法？

　　崔东树：我觉得现在AI+赋能对汽车行业尤其是对乘用车行业有巨大的拉动作用，有些场景可能是伪命题，比如说自动驾驶收费的问题到底有多少收钱，都是买车头两年车企送。你要看到怎么做到闭环，这个产业价值很大。同样一个60度电池的车和80度电池的车，这个车可以卖15万和50万，这是翻倍的价值，硬件有这么大的价值吗？那些激光雷达很便宜，摄像头和其他的东西都很便宜，关键是形成AI+之后给用户带来不同的体验，也带来了品牌美誉度和消费者乐意为技术议价而付费，他可能需要付十几万、几十万，而这样就形成了闭环，把真正AI+变成了汽车与传统车的变化。过去我们都买保时捷，现在来看为啥要买小米？因为这些车比保时捷更智能、体验更好，这个闭环就起来了，车企会为这个议价在AI做更多的投入，也使AI技术落地形成真正的闭环，给车企带来巨大的增值服务。车企卖一个高端车和入门车的毛利率差异极其巨大，因为成本没差多少，就是AI的赋能。我认为资本会在这里面起到很大的作用，二级市场或者消费者都会认同这种价值赋能的。

　　崔琰：产业方在AI+汽车落地过程中可能会面临短期研发投入高、落地周期长，包括短期可能盈利上有压力这样一个痛点，我们想请教一下博泰车联的高总，我们怎么看待短期投入和长期空间呢，这两个算错位，这个矛盾站在产业方怎么解决？

　　高颖辉：这是非常好的问题，我们每天都在面对这个问题，汽车本身是长周期研发过程，不像互联网产品，如果用户需求没有被满足，我可能几周、几天就可以把产品迭代，然后满足用户需求。汽车不是这样的，有些东西天然是改不了的，因为它的物理特性在那里。能改动的地方，迭代周期又很长。所以我们基本上就是这样，如果长周期的研发，我们就用跟我们站在一起的投资方，他们认可我们在这件事上的判断，也认同我们的专业观点，所以就用长钱解决长期投入的研发。然后把研发收入的一部分投到近期客户觉得短期迫切需要解决的问题，基本上就是采用这样一种策略来解决周期不匹配的问题。

　　另外，在落地本身就是把产品到价值变现的过程里我们也会做不同的尝试和试点，比如有些服务就在这个地区适用，我们会先投进去看反应是怎样的。传统的做法是用长钱保证长期的研发，然后用短期的钱解决用户眼前最急迫要解决的问题。另外就是选对合作伙伴很重要，如果合作伙伴认同你的观点，又愿意投入资源来做这个事，那么相对就会简单一些。在业内我们是这么做的。

　　崔琰：明白，短期的业务和长期结合，包括说找到几个好的客户合作伙伴。谢谢高总！

　　就这个话题再请教一下君毅总您怎么看待产业方破局，关于短期和长期的矛盾？

　　张君毅：这里面也有一个错位因素，我们看到的情况，对于汽车智能化里面的很多环节，投资人给予的估值和预期是不一样的。举个例子，大家最近发现的一个情况，我们实际上是原生就在做多模态大模型的公司，我们已经给车企进行了服务，但是车企是按照功能给你进行收费的。对于企业来说，它的难度在于开发周期之前，你是不赚钱的，那你的投入会很大，尤其是在智能化这块，你要花的是员工工资，你要花的是算力费用。但是好在你从事的这个软件业务是个高毛利行业，你可以摊销，今年你的毛利率可能就是百分之四五十，明天甚至有项目可以达到百分之一百，通过时间错配去解决。

　　另外一点叫作“打高卖低”的方式。当一个零部件公司去做AI+的时候，事实上它的投资人给的估值也好、给的资源也好，都是有限的，但是当一个AI的公司、大模型公司去从事汽车行业应用的话，你就能获得比较好的认可。因为这个时候就变成了钱都是不一样的单位，同样一个汽车零部件公司，你赚的硬件的钱可能是8000万、一个亿，是一家非常小的公司。但是如果一个机模型公司能够在汽车行业当中脚踏实地赚到8000万和一个亿，那就是一个重大成功。这也是切入行业视角的问题。为什么蔚小理能够成功？很大的因素不在于他们的产品创新，而在于他们背后的投资人对这件事的看法是不一样的。一批互联网投资人短期亏钱是常见的事，但是它能够在美国上市，所以就起来了。当没有在美国上市，且没有抓到港股上市机会的企业，就算你表现比较好，到最后也走不下去了。这里面就是在什么时间点，切入什么技术，不能太早，太早别人也听不到。如果三年前我告诉人家AIAgent起来，在内部我立项做工作都是不容易的，因为这方面的人才太贵了，一个人基本上是80—100万，你要达到一个开发烈度的话，可能需要100人。这样报上去，项目就被否了。但是如果你咬紧牙关做下去，我们当时没有别的办法，只把几个类似的项目组合并在一起，聚焦完成。这也是为什么现在大家能看出可悠的情况，真的是咬紧牙关聚焦做出来了。如果还是探索型的去做也是很难的。

　　另外，在投资界、产业界有一个认知时间的问题，你需要领先，但是很多时候半步就好，领先一步很多时候是很难的。我们内部一直在商榷汤老师给我们的使命，这句话是非常感人的话，就是“坚持原创”。因为在汽车行业来说是走宽路的地方，如果你走窄路，在研发和探索过程中，你是希望独一无二的技术，但是宽广的大道、更大的生态才能够使这条路走下去，而且有些东西在中国的商业模式跟海外是完全不一样的，比如说海外同样一个世界模型公司起步35亿美金，我们一个35亿人民币都不一定能到得了。商汤历史就是一个很好的教训或者经验，商汤曾经在人脸识别和人工视觉领先，然后中国市场的算法占有率是90%以上，但是真正成功的商业化公司是谁？是大华，是海康威视，所以有了这样的教训以后，我们也会更切实的尊重产业规律，尊重行业规律，跟我们的合作伙伴去做这项工作。

　　再打个比方来说，智驾这个事是非常烧钱的。在中国即便是头部的企业，它赚的钱是NRE的费用，研发开发费的钱。这个是错位的问题，等于说你做的项目越多，赔得越多。我们现在跟客户谈成一个比较好的方式是，我们的人才集中度比较高，而且他们探索性比较强，让他们做零到一的事或者一到十的事，十到一百复制性很高的事，换一个体系用更低的成本，甚至不用人去完成这些工作。这样的话，可能能够走下去一个过程。另外一个，到了一定时间点以后，技术进行突破迭代。像现在很多智驾公司都在采用的一个方式，我们应该搞L3、L4了，萝卜快跑和低速电动车可能就是我们下一步的市场，在那个市场当中你可以有定价权。这就是这样一个方向。

　　崔琰：好的，非常感谢君毅总的分享。他刚才其中一个观点就是时机很重要，不能早也不能晚。我们最后一个话题想讨论一下，如果看一个三年左右的中期维度，对于AI+汽车，包括AI+具身智能，因为现在汽车产业链基本上大部分企业都在布局具身智能，想请教各位嘉宾怎么看待AI+汽车包括AI+具身智能三年维度的空间和斜率以及这个产业链的格局？

　　王荣进：这个问题可能是车企内部或者说机器人企业会有更深刻的理解，我只能谈一点我个人肤浅的感观。前面有些嘉宾已经提到了，有些车企都在开始AI+汽车，但是总体上的速度和进度并不是特别快，可能跟核心高层认知有关，第二，跟团队执行力有关。因为这对整个体系带来的挑战和影响还是比较大的。

　　我觉得三年之内可能在主机厂层面应该说三年以后有50%的渗透率，这应该是比较不错的结果，所以我觉得这块是可以期待的。但是我们了解到机器人企业第一公司比较小、比较灵活，整个组织反应速度也比较快一些，第二点，机器人创业者普遍看下来，我觉得他们可能会比较快，但是因为机器人企业不停像雨后春笋一般冒出来，所以从百分比上不一定很大，但是绝对数量上一定会比较快。所以我们觉得这块可能是两者的差异。

　　姚志鹏：AI和汽车的结合，现在以智驾为代表的辅助驾驶已经下沉到十万元左右的汽车了，同时座舱域里面各种各样的大模型上车，辅助语音指令这些方向应用已经很普遍了，更多是产业链怎么在这个过程中通过提升自己的产品力、提升用户体验，以及控制成本，打磨产品，提升经济效益这个过程。我觉得基本上现在是一个大的趋势。

　　具身智能相对特殊一点，因为现在具身智能一是有原生的具身智能机器人公司只做机器人的企业包括供应链，也有我们熟悉的汽车行业、零部件企业去做，大家都在做具身智能相关的东西。但是具身智能和汽车应用场景还是不同的，汽车整体是2C的生意，当然有人会用车做交通工具，做客运货运，但是整体是一个偏个人生意。但是机器人很大的场景是需要在B端应用的，当然也有家用，但是家用机器人的使用场景可能更多跟家电行业相似，在室内。所以跟传统汽车客户群的偏好和场景还是有所不同的，所以在客户触达上还有差异。传统汽车行业做具身智能的优势是供应链复用性，毕竟全球知名的具身智能企业都是知名汽车公司，有助于早期工程化的打磨，他们的产品打磨工程化和工业化能力都比较高，原生的具身智能公司在产品的一致性、稳定性方面比较差一些。不足的是毕竟应用场景和企业文化还是有差异的，将来在具身智能尤其是目前大家看到的科研、展演以及细分的市场上，这些市场谁能更快获得或者形成产业链的飞轮效应，大家看到像科幻片一样的具身智能应用场景还需要一些年数，所以谁能够生存下来甚至发展壮大还是需要观察的。

　　崔东树：我觉得具身智能包括人形机器人肯定是汽车公司获得突破，而不是跑得最快的公司获得突破。我们说机器人不是说头脑简单、四肢发达，而是需要头脑发达、四肢相对来说比较稳，所以我个人认为，未来从具身机器人像中国或者美国的这些科技公司才能实现，而跑得快的、跳得远的、能跳舞、能跑步的这些并不是未来的突破方向。所以我个人认为以中国和美国汽车公司他们的数据、他们的算力、他们的体系能力是远超初创公司的，初创公司不可能在长跑中获得真正的一个大脑突破，而我们汽车行业这些公司的大脑突破在场景算力和结合方面具有巨大的优势。未来来看，没有铺装道路的这些也能够实现，真正实现汽车的智能化、自动驾驶变成一个简单的功能，或者说跟大家一样，用的手机没有说你用什么操作系统，我用什么操作系统，你是什么水平，我是什么水平，已经突破了这个界限。而是在这个方面做到了更深的突破，基本实现了AI平权，且达到了低成本实现突破。我前两天提到了一个观点，汽车才一个亿的销量，为什么不是四个亿的销量，为什么高AI的车能卖到50万、80万，而不是降到20万、30万，就跟我们现在用的大部分的操作系统都基本上平价的系统，未来AI在几个亿规模的基础上，成本会大幅下降，未来三年我认为汽车会平权化的发展，AI在绝大部分功能上是汽车的自动驾驶和座舱功能得到有效地普及，使我们汽车从过去的燃油车底盘变成了智能电动化底盘，变成了超低标准化的低成本体系，汽车行业会实现规模量的增长和整个AI的平权，这是我的个人观点。

　　崔琰：好的，再请教高总，博泰车联如何布局未来三年AI+的机会？

　　高颖辉：汽车行业相对比较成熟，哪怕你是人工智能或者任何新鲜技术的导入，在汽车行业都不是第一次出现，三年的时间是能够改变一些产品落地的商业模式固化以及最优实现路径的。比如几年前ETC，包括其他的视频、传感器设备在车内安装都有成本或者应用场景考量，现在都不存在了。三年在最优解上会趋同，比如现在车内的有些内饰，尤其是新能源，中间和前排驾驶的很多设计是趋同的，有一个无线充电板，放杯子的托架，小冰箱、扶持等等。虽然品牌不同、用户群体不同，最后大家都会找到一个最优解决这个需求的办法。三年的时间内，很多需求都是可以达到这个程度的。

　　自动驾驶我认为也是一样，会找到一些可能能够适用大多数场景或者用户的最优解，市面上可能有几家公司是可以提供很好的优秀的解决方案，供主机厂做选择，或者主机厂自己自研。我们在车联网的行业经验以及我们工作的实践来看就是这样，三年也不算短，最优解找到以后，商业模式就会固化，实现的方式就会被固化。

　　具身智能我觉得就是一个新兴行业，要解决的具体问题是什么？技术的针对性是什么？可能还在探索过程里，这个不太好判断，因为具身智能技术要解决，其实要分行业来看，放到不同行业，具身智能技术解决哪些问题，它会导致技术路线、落地商业化会有不同的变异。对于汽车行业我们看得比较清楚，我们判断认为三年以后会有些局部点上的最优解出现，然后厂商都会选择这样的最优解。这是我的看法。

　　崔琰：好，谢谢高总。最后请教一下君毅总。

　　张君毅：关于车这块，我可以分享一下我个人的情况，为什么商汤或者绝影能够做一些不一样的事？因为智驾到一定程度以后，最终目标是把人点到点安全送到位置上，下一步工作是用户体验上，无论L3、L4对座舱和AI应用都会发生本质变化，这上面就有一个很大的变革过程。包括现在大家看到的可能这些变革并不来自于车本身，甚至来自于模型本身的情况，所以这两个行业都有一个需要不确定的、跳跃突破的可能性存在的情况。

　　第二个情况，讲到具身智能的状态。我觉得可以拿智能驾驶做对比，因为智能驾驶也经历过绝望之谷，也经历过五年多没有任何声息的事情。我现在看到任何公司的估值，智能驾驶上市公司的市值跟2019年时的价格是差不多的，基本上这几年都浪费了。同样，现在看到的具身智能的火热，还有很多问题没有想清楚。当然这跟智驾不一样的地方在于很多公司比之前聪明，利用市场化的因素，成立2—3年的公司就可以上市了，通过上市解决了资金的问题，然后再解决场景问题，可能会给它更大的一个平稳的机会。当然有智驾能力，做人工智能的公司，它的知识是可以迁移的，就像现在做智驾的世界模型就移植到具身智能。有一点我是非常警惕的，这里有一个讨论，就是车企做具身智能跟独立的小公司做具身智能的事情。我当然相信如果具身智能只是一个制造的工作，或者说大脑可以通过外部生态合作获得，那汽车企业会有一个非常强或者快的复制能力。但是，我们也经历过一个行业的重大变革期，大家看一下，刚才余老师讲的时候提到了汽车早期是马车进化过来的，请问我们这么多车企里面有哪家是马车公司衍生过来的？所以这里有很多不确定的事情，大家共同探索。谢谢大家！

　　崔琰：好，谢谢君毅总。最后想请每位嘉宾用一句话作为本场圆桌的总结。

　　王荣进：我觉得AI赋能整个汽车全产业链，从研发、生产、销售等多个环节，从而提高整个行业的效率，提高整个行业的ROE，为资本创造更多价值。

　　姚志鹏：我觉得是AI和整个电气化双轮驱动，会驱动整个汽车行业进入一个前所未有的高度。

　　崔东树：AI赋能汽车变成一个智能新空间，整个汽车行业将蓬勃爆发式的增长。

　　高颖辉：AI与汽车双向赋能，共生共赢，大家合作伙伴一起推动中国汽车从本地规模化向海外市场成为引领企业。

　　张君毅：汽车是一个长产业链工程，AI也是一个生态非常强的系统，两者的融合一定能给我们的消费者带来更好的体验。

　　崔琰：好的，我们本场圆桌到此结束，谢谢各位嘉宾！