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2026奇瑞全球创新大会 要做新物种的拥抱者 不做守旧的养马人

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2026年10月20日,奇瑞全球创新大会在芜湖盛大启幕,央视财经《风云(参数丨图片)汽车》对大会进行了直播。与往年不同,今年大会主题从“创新·智领全球”收缩为两个字:“改变”。


奇瑞汽车董事长尹同跃的发言令人印象深刻:奇瑞就是一家披着“汽车马甲”的高科技创新企业,同时他还以100多年汽车诞生时汽车/马车双方的观点举例,奇瑞要做新物种的拥抱者,创造者,不做守旧的养马人,必须成为一系列新物种的拥抱者、创造者和新生态的组织者。

奇瑞明确将其战略定位从“传统汽车制造商”转向“以AI驱动的全球智能科技公司”,并公布了面向2035年的“瑶光2035”路线。


如果只看技术清单,这仍是一场密度极高的发布会——11大核心技术集群,从大模型、芯片、固态电池到Robotaxi、eVTOL、人形机器人,覆盖出行、能源、粮食与生活四个维度。但真正值得辨析的,不是清单的长度,而是奇瑞试图用一条什么样的逻辑,把这些原本分属不同产业的技术串成一家公司的“新身份”。这条逻辑的锚点,是 CheryMind。


CheryMind的实质:不是“又一个车机大模型”,而是生产系统的AI化

奇瑞将 CheryMind 定义为“为物理AI而生的垂类基础大模型”。单看“垂类”和“物理AI”的标签,容易滑入营销修辞。但公开披露的运行数据提供了一个更实在的观察切口:CheryMind 已打通400余个企业系统,覆盖200多个业务场景,6万余名员工每日使用,端到端业务流程接入1500余个;其数据底座包含700TB企业知识与200PB工程数据。


这组数字的意义不在于“大”,而在于“用”。多数车企发布大模型时,落点集中在座舱语音或智驾感知;CheryMind 的落点首先是研发、制造、质量、供应链与运营——让模型学习“车是怎么被造出来的”,再以企业垂模的形式回流到 CAD、质量检测、制造调度等真实流程中。换句话说,奇瑞在尝试把三十年的制造经验从“人的经验”转化为“模型的参数”。这一步如果走通,其壁垒不在于模型本身,而在于“业务系统被AI穿透的深度”,这是通用大模型厂商难以在短期内复制的。


但这也恰恰是需要审慎看待的地方。企业级AI的难点从来不在模型能否生成代码或文档,而在它生成的结论能否被嵌入对容错率极低的工程决策链条。CheryMind 公布的“使用人数”是 adoption 指标,而非 efficacy 指标。它是否真正改变了研发周期、制造良率或供应链响应速度,需要后续的运营数据来回答,而非发布日的数据看板。


“瑶光2035”的跨度:从产品规划到身份定义

瑶光2035的特殊性在于,它被表述为一次“自我否定式的定位调整”。过去瑶光序列的落点是具体的技术节点——2025看新能源与智能化,2023看混动与纯电。2035则直接绕开了“造什么样的车”,转而回答“AI驱动的科技公司该长什么样”。


支撑这一跃迁的硬件底座,是奇瑞同步展出的紫微芯片系列。其中 C100 中央计算芯片整车 NPU 算力2400 TOPS,支持100B大模型端侧部署,计划2027年推出;车规级 SiC 芯片已覆盖750V至1500V平台,1500V器件最高效率≥99.6%、最高结温200℃。芯片与大模型的软硬协同,是“物理AI”叙事在逻辑上能够自洽的前提:没有端侧算力,物理世界的实时推理无从谈起;没有车规认证与量产验证,算力数字便只是实验室参数。汽车供应商网在当日评论中提醒了一个关键区分:3nm/先进制程的真正分量,不在制程数字本身,而在 AEC-Q100 认证周期、-40℃至125℃全温区稳定性与十五年级别供货承诺,“3nm这个数字真正的分量,要等量产车型的实际装车与验证数据出来才能确认”。这一判断同样适用于紫微 C100:2027年的量产节点是承诺,不是既成事实。


能源与出行:商业逻辑比技术参数更值得关注

在能源侧,奇瑞此次最具实质进展的动作发生在大会之前。10月16日,奇瑞绿能与国网安徽电力明生集团签约,首个车网互联 V2G 规模化运营场站在芜湖启用,车辆低谷充电、高峰放电参与调峰,用户年收益预估3000元以上;2029年规划全球建成2万座 V2G 场站。迅龙秒充同步亮相,系统功率1.44MW,目标充电5分钟补能500公里。


V2G 的意义不在“能放电”这一技术动作,而在于它把电动车从“用电设备”重新定义为“储能资产”,为车主创造了出行之外的第二重现金流。但规模化落地的瓶颈不在车端,而在电网侧:单个场站可以示范,2万座场站的规划则需要配电网改造、计量结算规则与分时电价机制的同步演进。秒充同理,桩端1440kW的能力不等于全网可用,实际体验取决于场站密度与电网容量。奇瑞在能源板块展示的是一条完整的“获取—存储—传输—应用”链条,但链条中最关键的公共基础设施环节,并不完全由一家车企掌控。


出行侧的 Robotaxi 与 eVTOL 则更像是为“物理AI”叙事保留的远期入口。行业首款原生前装 Robotaxi 规划2030年10万辆全球运营,凌霄 eVTOL 探索低空立体出行。这两项业务短期内不贡献销量,但它们与 CheryMind、紫微芯片共享同一套感知与决策技术栈——这正是奇瑞“技术复用”逻辑能否成立的压力测试场景:如果汽车上训练的模型和芯片无法有效迁移到飞行器与机器人,所谓“共同技术底座”就仍然停留在架构图层面。


奇瑞此次大会最值得记录的时刻,或许不是某一项参数的公布,而是一家年销规模已居前列的车企公开说出“不再把自己定义为汽车公司”。这句话的分量不在于姿态,而在于它承认了竞争维度的切换:下一阶段的胜负手,可能不在发动机和底盘,而在数据闭环的厚度、算力自主的可控性,以及AI穿透业务系统的深度。这也难怪有些朋友参观完今年的创新大会,“感觉奇瑞的汽车越来越不像汽车了,奇瑞也越来越不像一家车企了。”


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