在这个风起云涌的造车时代，纯电车企们正经历着一场悄无声息的“集体倒戈”。曾几何时，“只做纯电”是许多新势力挂在嘴边的骄傲，增程式汽车更是在角落里被群嘲为“脱裤子放屁的落后技术”。 然而，市场的耳光往往来得既响亮又无情。当我们站在2026年的当下回看，理想靠增程年营收突破千亿，曾经信誓旦旦的纯电坚守者们——小鹏、智己、极氪，纷纷低头补齐了增程或插混的版图。 出海数据更是令人咋舌：插电混动与增程式出口量呈几百倍的爆发式增长。 为什么会这样？因为车企最终要卖的是车主愿意掏钱的车，而不是工程师心目中最纯粹的模型。消费者心里有一本明晃晃的综合账：既要城里通勤便宜安静，又要长途过年没有续航焦虑。 能在这个年代稳稳解决痛点、让车主开得舒服的，恰恰是插混和增程。 它们不仅不是技术的倒退，反而是真正洞悉人性的“版本答案”。 新能源车从上半场的电动化，发展到下半场的智能化，相关标的此起彼伏，从特斯拉、比亚迪、理想，到华为系的江淮和赛力斯，再到最近的小米，一浪高过一浪。新能源智能化之后，整个行业发生了非常根本性的变化。 过去更多把目光放在特斯拉身上，其实更大的机会，应该把视野放得更远、更宽。在今年一月份的达沃斯论坛上，OpenAI 的创始人山姆曾经提到，未来的货币就是智能计算和储能。 未来 AI 的终极落地模式，最有可能实现的有三个方向，一个是智能化的新能源车，一个是无人驾驶，还有一个是人形机器人。所以未来全球头部的智能化新能源车企业，必然会成为 AI 的集成者。 比较巧合的是，比亚迪、特斯拉，还有华为、吉利，都纷纷布局电池或者储能行业。 储能行业正是前面提到的 AI 三大落地形态，新能源车、无人飞行器、人形机器人必备的核心支撑。 从液态电池到固态电池，这些技术都将驱动 AI 向前发展。当时很多人认为这种底层颠覆专属于纯电，但现实是，如果缺少了增程与插混在全天候场景下的保驾护航，纯粹的数字大厦极易成为空中楼阁。 要承载如此庞大的技术资产，车企必须直面真实的痛点。智能化之后，对整个行业带来的根本性变化是怎样的。 现在谈论三点，第一点叫做数据，第二点是算法，第三点是算力。无论是智能汽车，还是未来的人形机器人，底层逻辑都可以归结为这三点。这三点还可以向下延伸，也可以向上延伸。向下延伸来看，汽车从过去机械属性的运动商品，转变为全数字化的商品。 底盘数字化、整车数字化，都会成为非常大的增长点。向上延伸来看，数据、算法、算力，最终都归结到能源，因为需要依靠能源来驱动所有这些形态。 无论是主机厂，还是行业从业者，能力都会迎来彻底颠覆。企业会从传统的制造外包模式，转变为全链条数字资产的运营者和管理者，同时还要成为未来能源形式、算力的经营者。 这对于所有主机厂来说，都是最大的挑战，也是未来行业格局发生变化非常重要的转折点。新能源车智能化之后，会带动企业技术进一步迭代，推动技术飞轮以更快速度发展，对于中国企业而言，也迎来新的机会。 这不仅解释了为何纯电车企纷纷倒戈去拥抱插混与增程，因为只有卖出更多的车，才能支撑起极其烧钱的智驾算法迭代。 回看这起事件，让系统落地的普及率依然是关键。 智能驾驶路线一直在变化，从最开始依赖高精度地图，到轻度依赖地图，再到无图端到端视觉、视觉语言模型，国内智能驾驶的发展同样精彩纷呈。根据十月份最新数据，具备高速 NOA 功能的车型占比大概百分之二十，具备城区 NOA 的占比大概百分之十五。 从新车渗透率角度，基本达到百分之二十的水平。如果从存量角度，存量渗透率大概在百分之三到百分之五。 全社会乘用车总量大概是二点九亿，这里统计的是乘用车，不是全部机动车。存量占比只有百分之三到百分之五，说明从存量角度，智能驾驶仍然处于刚刚起步阶段。 百分之二十这个渗透率，可以对照创新者的窘境所描述的扩散曲线。百分之十五对应的是早期尝鲜者，百分之十五到百分之五十这部分用户属于早期使用者，之后才是晚期大众，最后是顽固保守派。 现在百分之二十，只是刚刚进入早期使用者阶段，距离全面普及还有非常大的距离，这就是从数据看到的整体发展现状。从技术路径来看，不管是无图方案， 还是端到端方案，智能驾驶本质上目前没有代差， 只有时间差。 这个时间差，一方面来自投入起点不同，另一方面来自数据量级的差异。短期来看，各家的时间差基本在十二个月左右。在这场残酷的时间赛跑里，纯电的单一路线渐渐显出疲态，而增程与插混则凭借极强的适应性，为头部车企输送了源源不断的销量弹药，助其跨越算力投资的生死线。 总体来看，这个行业头部聚集效应非常明显。现在打开汽车相关平台，中国在售汽车品牌超过一百个，在售新能源品牌超过七十个。 回过头思考，中国市场真的需要这么多汽车品牌吗，答案是否定的。再看全球市场，美国排名前十的汽车品牌，销量占到整体销量百分之八十以上。中国销量比美国更大，未来规模可能达到美国一倍，大