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为什么新供应商进入理想汽车很难?
汽车商业评论· 2025-12-09 23:07
文章核心观点 理想汽车供应链副总裁孟庆鹏在公开演讲中,坦诚剖析了公司在当前激烈市场竞争下面临的五大核心挑战,并系统阐述了以“共赢、创新、连接”为核心理念的应对策略,其核心在于通过加速产品迭代、深化成本控制、强化供应链韧性、提升质量与组织效率,与合作伙伴共同穿越行业周期[4][6][9] 业务层面面临的挑战与应对策略 挑战一:消费者需求进化与产品迭代提速 - 中国汽车产业已进入“速度模式”,产品生命周期急剧缩短,公司第二代增程产品上市不到4年即感产品力“强弩之末”,L系列车型今年市场表现挣扎[4][11] - 公司内部反思后,决定将产品迭代周期“大幅度跃进”,这导致对“创新密度”的要求大幅提升[4][11] - 应对策略是推行“联合创新”,按品类组织产品、研发、供应链及合作伙伴,通过“创新小黑屋”等形式共识创新焦点,并建立激励机制确保落地[11][13] - 对于新合作伙伴,进入门槛较高,公司坚持“聚量策略”与老伙伴共进退,但拥有“压箱底技术”的新伙伴在联合创新阶段是进入的契机,公司计划将部分定点机会从后期商务环节前置至早期预研阶段[7][13] 挑战二:价格内卷与成本压力 - 新能源车平均成交价持续下降,今年较去年又下降4%,目前中国新能源车平均成交价为17万元,且明年购置税等补贴政策退坡将带来进一步压力[14][18] - 公司将成本作为所有平台化产品的经营主线,因为平台化产品决定了整车约65%-70%的物料成本(BOM)[18][19] - 内部推行“成本领先战略”,明确产研(前端)需承担70%的降本责任,供应链(后端)承担30%,并推动价值工程(VAVE)等活动前置以避免浪费[18][21] - 在供应端实施差异化策略:对“红海”传统零件持续聚量,帮助现有合作伙伴稳定规模、共享收益;对“蓝海”新技术零件加大培育,投入研发与工业化团队,加速其工业化、市场化以实现规模效益[6][21][23] 挑战三:地缘政治与供应连续性风险 - 外部环境风险加剧,2024年有260家实体被列入美国实体清单,且2025年上半年(H1)中国平均每月有约1500家企业倒闭,供应链网络稳定性面临挑战[25][30] - 应对战略资源(如存储芯片)短缺,2025年存储供应满足率可能不足50%,策略是多元化互补、与战略伙伴互锁乃至必要储备[28] - 针对供应网络,公司有约500家Tier1供应商,Tier2/3超过5000家,将通过数字化和AI手段加强对Tier N(Tn)网络的监控,以识别经营风险[30][31] - 鼓励Tier1供应商对关键Tn能力进行“垂直整合”,并选择优秀的Tn伙伴长期合作,公司也会投入资源帮助合作伙伴构建能力(如座椅骨架能力),认为垂直整合是大趋势[33] 挑战四:市场波动与供需预测 - 新车上市后需求波动大,常出现“上市即上量”,随后因竞品涌入而迅速回落,给产能规划带来挑战[35] - 通过“产能柔性”和“计划柔性”应对:研发坚持平台化、通用化;供应端坚持聚量定点以平衡产能;制造端构建产线柔性,推广复合机器人[38] - 生产模式升级为“以销定产”,目标将整车库存从中位数10天、上限12天的标准进行严格控制,6月时整车库存曾达到近30天[39] - 加强“精准EOP”(产品终止生产)管理,因过去一款车生命周期所赚利润在EOP时因零部件呆滞损失全部赔出,损失超过8亿元[42] 挑战五:新技术应用与质量挑战 - 随着电子、软件用量增加,电子安全、电化学安全、软件安全方面的质量挑战增大,且为抢新技术首发,开发周期常不足,埋下质量隐患[42][43] - 公司将“0缺陷”作为核心质量目标,尤其关注热失效、售后批量问题、M抛(制造过程抛料)三类问题[46] - 强调“设计可靠”和“过程可靠”,呼吁行业更重视实验验证以查漏补缺[7][46] - 在过程可靠方面,已在约50家合作伙伴的生产设备上部署AI预警系统,监控生产参数趋势;同时加强Tn质量穿透,因为零部件60%-80%的质量取决于子部件(Tn)[46][48] 体系与组织层面的策略 绿色供应链 - 公司承认在节能降碳方面行动较晚,但指出国家能源结构持续优化,煤电比例已从5年前的78%降至67%,若未来可再生能源占比达50%,将事半功倍[48][50] - 正从低碳材料、低碳制造、物流及循环再生等方面开展行动,力求与国家的能源结构优化汇流[50] 组织效率提升 - 认为伴随AI技术进步,组织效率将成倍增长,正积极探索物理世界与数字世界的融合[50][52] - 在物理世界,与政府、中科院等合作开发外观检测、NVH检测、质量风险预警等产品,并在合作伙伴处试点[52] - 在数字世界,探索智能排产、供应风险预警、质量问题智能分析等,质量团队的APQP(先期产品质量策划)审核、采购合同审核已主要由智能体完成,人工进行二次判断[52]