文章核心观点 - 部分倒闭或濒临倒闭的新能源汽车品牌旗下车型正以3-7折的低价在二手市场流通，形成“烂尾车”市场 [6][13][19] - 以Z世代为代表的年轻消费者正成为购买主力，其购车逻辑从追求品牌和智能驾驶转向看重核心硬件配置和极致性价比 [24][30][36] - 消费者对汽车价值的认知发生根本转变，从信任整车品牌转为信任核心零部件供应商，购车行为被视为一场“硬件赌局” [19][30][40] - 围绕“烂尾车”已自发形成包括第三方维修、配件拆车件、软件刷机、保险代办等在内的民间售后生态体系 [42][48][50] 市场现象与价格动态 - 市场上出现特定“新能源坟场”或停车场，集中停放并特价处理倒闭品牌的库存车，例如极越07从原价22.99万降至14.8万 [8][18] - 多款曾定位高端的车型出现大幅折价，例如高合HiPhi X从原价73万降至18万，威马W6从原价28万降至6万 [21][29] - 此类交易活跃于新能源车友群、小红书“捡漏”话题、闲鱼“倒闭车源”专区等线上平台 [14] 消费者行为与心态 - 年轻消费者购车预算集中在数万元至十万元区间，核心诉求是满足基础出行需求，对智能功能失效的容忍度较高 [8][30][55] - 购车决策依据主要是冰冷的配置单，重点关注电池（如宁德时代）、芯片（如高通8295）、悬挂等核心硬件 [16][40] - 部分消费者会自行或通过第三方对车辆进行改造，如刷机、加装Carplay、拆除智能网关等，将其转化为基础代步车 [30][33] 产业链与售后生态 - 车企倒闭导致官方售后缺失，原“终身质保”等承诺无法兑现，车主面临配件短缺、车机停服、保险拒保等风险 [43][47] - 催生了民间售后体系，包括专做倒闭车型配件的商家、提供刷机越狱教程的车友群、代办保险的经纪人等 [48][50][51] - 部分车型的配件甚至已形成二级市场，有第三方维修店开始专攻特定烂尾车型 [50] 行业背景与未来展望 - 中国新能源汽车行业经历洗牌，品牌数量从2018年的400多家锐减至2025年的40家左右 [54] - 行业报告预测到2030年，品牌数量将进一步从137个锐减至19个，意味着将有更多车企退出市场 [54] - 技术快速迭代（如宁德时代计划2027年量产全固态电池）使得当前“堆料”的烂尾车未来面临技术过时的风险 [54][55]

行业核心现象 - 部分已倒闭或濒临倒闭的新能源汽车品牌（如威马、高合、哪吒、极越）的车型，正以3至7折的深度折扣在二手车市场流通，形成“烂尾车”或“电子孤儿”市场 [10] - 这一现象催生了一个全新的二手车生态，在车友群、社交平台和二手交易平台野蛮生长，其交易基础是冰冷的配置单而非品牌信仰或售后服务 [9] - 截至2025年，中国新能源汽车品牌数量已从2018年的超过400家锐减至约40家，超过30家车企在过去十年中退场，行业报告预测到2030年品牌数量将从137个进一步锐减至19个 [24] 消费者行为转变 - 购买主力为Z世代年轻消费者，其购车逻辑发生根本性转变：从看重品牌信仰和智能驾驶转变为“硬件赌局”，即赌核心供应链（如宁德时代电池、高通芯片、博世部件）比车企寿命更长 [8][9][18] - 消费者购车决策极度理性，核心关注点是车辆是否“堆料”，即硬件配置（如100度宁德时代三元锂电池、高通8295芯片、双叉臂悬挂）和原价基础上的折扣幅度（如原价22.99万的极越07现价14.8万，原价73万的高合HiPhi X现价18万） [8][9][13] - 消费者对智能驾驶等软件功能需求退烧，更看重“降本增效”，将汽车视为“移动的硬件组合”或基础代步工具，愿意通过第三方刷机、汽配城改装（如加装CarPlay、手机支架）来满足基本出行需求 [15][16] 市场影响与衍生业态 - “烂尾车”市场催生了新的民间生态，包括专做倒闭车配件的商家、提供刷机包和越狱教程的车友群、专攻特定烂尾车型的第三方维修店，甚至代办特殊保险的经纪人 [19][20] - 巨大的存量市场对现有售后体系构成挑战，尽管途虎、天猫养车等已开始入局新能源专修，但仍难以完全消化需求，抱团养车成为常见模式 [20] - 技术快速迭代（如宁德时代计划2027年量产续航突破1500公里的全固态电池）使得当前购买的“堆料”烂尾车未来面临技术过时的风险，但部分消费者因即时需求和预算限制（如10万内）仍选择购买 [24]

产品发布与定价 - 北京现代首款纯电平台SUV EO羿欧于10月16日正式开启预售 [1] - 新车预售价区间为13万至15万元 [1] 智能座舱与科技配置 - 座舱搭载高通8295芯片，算力约为30TOPS [3] - 全系标配27英寸超薄4K宽幕 [3] - 搭载首次与杜比合作研发的专车BOSE音响系统 [3] - "赛博之眼"前景显示HUD支持HDR 30000:1对比度，晴雨强光下均清晰 [3] 电池续航与补能效率 - 配备88.1千瓦时电池，CLTC续航里程达722公里 [3] - 电量从30%充至80%所需时间约为27分钟 [3] 主被动安全性能 - 主销车型标配9个安全气囊，包含前排中央气囊 [3] - 车身采用"8横7纵"高强度梁网结构包覆电池 [3] - 在25%偏置、64公里/小时碰撞测试中，A柱无变形且车门可正常开启 [3]

产品交付与发布 - 第10000辆零跑B01正式交付 同时发布全球车型零跑B10全新摩根粉配色 [1] - 零跑B10上市4个多月创下交付破5万辆记录 首批车辆已启程欧洲并将登陆9月慕尼黑车展 [1] 产品配置与定价 - 零跑B10推出5款车型 提供510km和600km两种CLTC续航版本 官方指导价区间为9.98万至12.98万元 [3] - 搭载高通8295芯片及LeapmotorOS4.0Plus交互系统 集成DeepSeek和通义千问两大AI语音大模型 [3] 销售业绩表现 - 连续5个月蝉联新势力品牌国内销量第一 2025年7月单月销量首次突破5万辆 [3] - 2025年1-7月累计出口销量达24980辆 位居中国新势力品牌出口销量榜首 [3] - 截至8月21日累计交付量超90万辆 上半年实现净利润转正 成为国内第二家达成半年度盈利的新势力企业 [3]

小鹏汽车图灵芯片技术突破 - 小鹏G7成为首款搭载自研图灵芯片的车型，Max版配双英伟达Orin-X芯片（500Tops算力），Ultra版配三颗图灵芯片[1] - 单颗图灵芯片有效算力相当于三颗英伟达Orin X或两颗特斯拉FSD芯片，且通过编译优化未来可能提升至"1颗顶4颗"[1] - G7全车有效算力超2200Tops，达行业算力的3-28倍，支持L3级智能驾驶和本地部署VLA大模型[1] - 图灵芯片研发历时5年耗资百亿元，2020年底组建团队，2023年8月流片成功，40天完成2791项功能验证[2] 芯片研发战略与行业趋势 - 公司认为大算力是智能汽车时代的关键入场券，未来AI汽车公司都将研发主芯片作为核心壁垒[2] - 芯片研发曾因架构问题赔偿数亿元重启项目，最终实现全自研有效算力，避免通用芯片的算力浪费[3] - 图灵芯片突破智能驾驶与座舱的算力隔离，Ultra车型中两颗支持智驾（VLA/VLM大模型），一颗搭配高通8295支持座舱（有效AI算力达行业26倍）[4][5] - 公司采取双轨策略，不同车型将同时采用图灵芯片和英伟达芯片[5] 市场竞争与产品定位 - G7定位23.58万元SUV市场，预售46分钟订单破万，搭载三颗图灵芯片+华为AR-HUD，主打25万元级高性能SUV市场[8] - 直接对标特斯拉Model Y（1-5月在华销量超10万辆），面临智界R7、阿维塔07、乐道L60及小米YU7等竞品围剿[8] - 公司以"硬核科技"作为差异化卖点，将智能驾驶算力天花板作为核心竞争优势[8] 商业化与研发投入 - 图灵芯片需百万片销量才能盈利，未来计划拓展至AI机器人、飞行汽车等领域[7] - 2024年前五月公司月销均破3万辆，一季度登顶新势力销量榜首[7] - 2024年AI领域研发投入约45亿元，加飞行器研发总投入近100亿元，一季度研发费用19.8亿元（同比+46.7%）[10] - 公司战略从"软件开发汽车"转向"AI开发汽车"，通过VLA+VLM路线构建体系化能力[10]

行业趋势 - 端到端模型处理数据量将是过去的10倍以上 [5] - 智能驾驶从规则驱动转向数据驱动范式 模块化端到端模型预计年内量产 one-model端到端模型预计2026或2027年量产 [5] - 智能驾驶技术处于弱专家系统阶段 即将进入通才阶段 未来对算力要求将增长 [5] 技术发展 - 端侧大模型参数量多为几十亿参数 受芯片算力与功耗限制 [4] - 端侧模型需运行在高通8295等高性能芯片上 NPU算力达30TOPS 算力较低车辆难有良好体验 [4] - 智能驾驶神经网络采用VLA架构 具备思维链能力 [5] 企业动态 - 腾讯推出座舱端侧大模型 基于混元2B小参数模型 与多家车企合作推进量产 [1] - 英特尔与面壁智能共同研发端侧原生智能座舱 [1] - 宝马宣布DeepSeek年内搭载于多款在售新车 [1] 应用场景 - 端侧模型聚焦用户行为与意图识别 提供驾驶建议与操作指导 复杂问题转云端处理 [1][2] - 腾讯将Agent与大模型能力结合社交娱乐生态 实现车载场景智能服务如咖啡订购 [2] - 汽车和手机被视为今年AI落地最佳场景 [1] 技术挑战 - 端侧2B模型缺乏强推理能力 需依赖云端模型补充 [2] - 需应对AI幻觉问题 通过加入行业数据训练与增强知识理解提升精准度 [4] - 端侧模型落地受车端算力与应用结合进展制约 [4]