对话 |  C Talk 栏目主理人、盖世汽车 CEO 兼资讯总编   周晓莺

撰文 |  盖世汽车编辑 刘丽婷

2024 年，新能源汽车在中国市场的渗透率已突破 40%，这不仅标志着消费端接受度的跃升，也映射出全球汽车产业正经历百年来最深刻的一场结构性变革。电动化推动技术体系重构，智能化则加速产品形态与使用逻辑的革新。从研发周期的极限压缩，到辅助驾驶技术的快速落地；从整车平台架构的演进，到人车交互方式的变迁，一场围绕效率、智能与体验的系统性重塑，正在重新定义未来出行。

A2MAC1 首席执行官 Patrick Katenkamp 与盖世汽车 CEO 兼资讯总编周晓莺

在这场深刻重塑产业格局的变革中，作为一家专注于汽车产品技术洞察、成本分析与竞争对标的服务型科技企业，A2MAC1 没有在变革洪流中失去方向，而是选择回归工程的理性本质，用一条条结构、一个个节点、一次次测量，构建起通向高质量产品决策的 " 数据密码 "。

A2MAC1 首席执行官 Patrick Katenkamp 直言，如今的汽车工程团队面临前所未有的挑战。" 开发周期不断压缩，团队规模却越来越小。" 但实际决策范围却更广了——不仅是选型和材料，还涉及法规、碳排放、供应链、成本与用户体验。这背后，真正需要的不是某个灵光乍现的灵感，而是一整套能落地、可追溯、可预测的知识系统。

为此，3 月底，A2MAC1 宣布正式推出成本与可持续性数据库（Cost & Sustainability Library），这一突破性资源旨在帮助汽车行业决策者利用数据驱动的深度洞察，做出更明智的决策。这一创新正是基于 A2MAC1 多年来在汽车拆解分析领域积累的独特方法论和专业技术。

A2MAC1 成本与可持续性数据库 图源：A2MAC1

正是因为能提供足够多、足够细、足够真实的参考依据，A2MAC1 成为众多 OEM 和 Tier 1 供应商不可或缺的合作伙伴。把一辆车拆解成 2500 个部件，再将结构、工艺、材料、成本等每一个细节都转化成数据，这听起来是繁琐重复的工作，但在工程决策面前，这些数据就是方向、路径和答案。

举个例子，过去，当一个研发团队试图在一款电动车平台上选用新的结构材料时，可能要从头进行测试验证、成本核算与法规分析，这一过程通常耗时数周甚至数月。而在 A2MAC1 平台上，工程师只需调出已有车辆的同类结构数据，系统就能提供各类材料应用的工程性能、重量、工艺工时、单件成本乃至碳排影响，为选型提供快速、可信、可落地的量化支撑。这就是 " 把数据变成生产力 "。

而在通用人工智能与大模型浪潮席卷产业的当下，A2MAC1 对 AI 的思考却异常冷静。Patrick 强调：" 我们并不想替代工程师，而是赋能他们。"A2MAC1 的目标不是打造一个 " 万能黑箱 "，而是构建一个 " 有记忆的工程伙伴 " ——这个伙伴能听懂设计人员的问题，能在海量数据库中调取最匹配的参数对比、结构构型与产业实践案例，帮助他们快速判断眼前的决策是否合理、是否具备参考价值、是否存在被忽视的隐藏成本或制造瓶颈。

在技术赋能的同时，A2MAC1 也在战略上做出另一项重要转变。随着中国车企加速出海，A2MAC1 也逐渐从 " 在中国服务中国 "，走向 " 在中国服务全球 "。在 A2MAC1 看来，中国拥有最密集的创新实验场，最短的开发周期，最复杂的结构形态和最多元的成本压力，因此中国汽车产业的工程数据，其价值正在全球范围被重新定义。这也是为什么 A2MAC1 将 " 本土数据全球化 " 的反向输出路径视为关键策略。

从 " 整车拆解 " 到 " 智能洞察平台 "，从 " 成本分析 " 到 " 碳足迹管理 "，从 " 工程数据 " 到 "AI Agent"，A2MAC1 所做的每一步升级背后，实则都是围绕同一个核心展开：用数据为汽车产业提供面向未来的决策能力。本次与 Patrick Katenkamp 先生的对话，我们将深入了解 A2MAC1 如何通过数据资产的深度挖掘与智能应用，帮助车企实现从逆向工程到正向创新的范式转变，在电动化与智能化浪潮中建立竞争优势。

以下为访谈实录：

周晓莺：Patrick，首先恭喜您履新，成为 A2MAC1 的 CEO。

Patrick Katenkamp：谢谢！很高兴再次来到上海，与大家见面。是的，新工作很不错，是一个带领 A2MAC1 向前迈进的绝佳机会。我的整个职业生涯都在汽车行业，从事软件业务相关工作，所以我认为 A2MAC1 将是引领行业发展的关键力量，很高兴能组建团队并带领 A2MAC1 更上一层楼。

全球最大汽车数据库：从整车拆解到战略洞察

周晓莺：能否给我们分享一下 A2MAC1 的最新成就和进展？

Patrick Katenkamp：确实有些进展非常值得关注。首先，我们扩展了在上海的洞察中心，之后会详细谈一谈。在墨西哥，我们新建了一个拆解中心。此外，我们还推出了一些新产品，接下来也会做进一步讨论，所以我认为确实有很多新的进展，特别是在人工智能方面，我们也在不断取得进展。

图源：A2MAC1

周晓莺：3 月底，A2MAC1 正式发布了新的成本与可持续性数据库，能否具体介绍一下？

Patrick Katenkamp：当然可以。A2MAC1 的主要核心产品聚焦于对标领域，而且我们拥有全球最大的汽车数据库。我认为很多人忽略了这样一个关键点，即如果对标不同汽车模块、零件和设计的成本，就可以获悉具体的差异性体现在哪里。

比如我应该做怎样的决策，或者我应该选择哪一家供应商。而现在，我们把成本和碳足迹添加到数据库中，从而可以在同一个应用程序中获取所有的数据。

周晓莺：A2MAC1 的客户可以如何利用这一数据库呢？

Patrick Katenkamp：有很多种方式，比如说，如果用户是一名工程师，要设计某种产品，那他就可以快速了解特斯拉是如何设计同类产品的，特斯拉的设计和比亚迪有何不同，他们是如何把座椅安装在电池上的，或者像特斯拉一样，直接安装在电池包上这样做有什么优缺点，你也可以了解大众汽车是怎么做的。这样做可以节省大量的工程时间，而且在设计的早期阶段就可以更快地做出决定，从而大大节约成本。

周晓莺：目前，你们已经拆解过多少辆车了？

Patrick Katenkamp：总共 1500 辆车，而且我们每年还会新增 70 辆我们认为最流行、最具创新性的车，将它们的数据添加到数据库中。显然，目前有很多中国的电动汽车被添加进我们的数据库，因为越来越多的公司将关注电动汽车的动态，而中国公司目前正处于这一领域的领先地位。

我认为，目前电动汽车是人们关注的焦点，虽然最近关于混合动力汽车的讨论热度有所回升，但未来的大趋势仍然是纯电动汽车。从工程、设计和车辆发布的角度来看，续航里程的提升也仍然是重点。在纯电动汽车方面，我认为中国已经走在了前列，而其他国家正在努力追赶。

周晓莺：在数据采集与分析过程中，A2MAC1 面临的最大技术挑战是什么？

Patrick Katenkamp：我认为，与其他友商相比，A2MAC1 的不同之处在于，虽然有很多友商也在做拆解，但在细节层面上，A2MAC1 做的更到位，比如可以把一辆汽车拆成 2500 个零件，测量零件的材质，具体使用了哪种钢材？？有多厚。以线束为例，我们可以获悉一辆车会用多少米的线缆，也可以了解特斯拉和比亚迪车辆在这之间的差异。

此外，我认为 A2MAC1 与其他公司的差别还在于我们对每辆车都会进行非常一致的拆解，不管是在墨西哥、中国还是法国，拆解过程都是一样的，通过这种方式，我们构建出所拆解车辆的数字孪生，工程师们可以将其用于未来的设计。

周晓莺：A2MAC1 如何确保数据的实时性与准确性？

Patrick Katenkamp：首先，我们有一个全球云平台，可以立即看到平台的内容，这是我们加载数据的一种方式，其中注入了我们在这个行业 28 年的经验，以及已经打磨成熟的标准化流程。

AI与3D数字孪生：重新定义工程决策

周晓莺：据说 A2MAC1 还有一个 3D 技术平台，请详细介绍一下。

Patrick Katenkamp：这个是我们云平台的核心，采用 3D 数字孪生技术，可以对汽车的每个部件进行 3D 扫描。然后不断叠加各个零部件，并在 3D 模型中对不同部件进行比较。此外，我们还可以提供 3D 模型，用于各种测试，比如碰撞测试仿真、空气动力学仿真。我们还会和一些专业合作伙伴一起开展此类工作。

A2MAC1 3D 逆向数据 图源：A2MAC1

周晓莺：真的有那么复杂吗？每一个零部件都是这样吗？

Patrick Katenkamp：是的，假设你面对着 2500 个零件，你需要为每个零件建立一个 3D 模型，你需要了解这些零件是如何组合在一起的，如何组装的，这样你才能明白如何组装和拆解这些零部件。这是一个相当复杂的过程，我们花了很多年才达到现在的水平。

周晓莺：能否分享该平台如何帮助客户优化设计和材料选择？是否有实际案例可以分享？

Patrick Katenkamp：好的，例如有一些客户会使用我们的平台获取我们的数据 , 同时他们也会将自己的数据导入我们的平台 , 然后将他们的成本分析与我们的成本分析进行比较 , 以及他们的拆解数据与我们的拆解数据 , 从而尽早做出正确的工程决策。这正是因为之前提到的电动汽车趋势和中国市场的激烈竞争。

所以我认为，与过去相比，现在汽车上市所需的时间比过去短得多，而且工程师数量也比过去少。所以制造商们需要在早期阶段就做出决策，而不像 10 或 15 年前那样存在时间滞后。我认为这正是我们可以帮助客户快速做出正确决策并节约大量成本的地方。

周晓莺：关于你刚才提到的趋势，你知道在中国，一辆新电动汽车的平均上市周期大概是 18 个月，比传统的 OEM 要短得多。

Patrick Katenkamp：当我们和一些企业，如华为等从事消费品手机业务的公司交流时，我曾开玩笑说，手机的产品周期为六个月，汽车产业的产品周期是五年，而现在这两个领域正在发生碰撞。我认为这对传统的 OEM 来说是一个巨大的转型挑战。

周晓莺：是的，他们会互相学习，然后找到一个折中方案。

Patrick Katenkamp：是的，我觉得他们将推动行业转型。他们将通过思维和行动挑战传统的 OEM。整个产业格局将发生重大变革，有些会成功，有些不会成功。

周晓莺：AI 话题近期非常火爆，从你的角度来看，AI 会给汽车行业带来哪些影响？

Patrick Katenkamp：我觉得有两点可以讨论。首先，我认为它会给行业带来巨大的变革。目前人们更多看到的是大语言模型如何改变人类与事物互动的方式，以及如何与解决方案互动或提问。我认为在工程方面，特别是推动工程解决方案方面，我们还处于初期阶段。现在有很多人都在谈论 AI，但它们还不是具有突破性的解决方案。

A2MAC1 和很多 OEM 都有合作，并与一些初创公司一起做试点项目。目前，很多实验都朝着正确的方向发展。我们做的不仅仅是一件事，比如寻找通用零部件，或比较不同代车型的变化，看有多少变动，有多少创新，而这些方法目前效果相当不错。我们还有一些新的想法需要推进。

下周，我们将宣布一项在 AI 领域的合作。不过，我认为要实现真正成熟的产品可能还需要一年或者一年半的时间，但速度会越来越快的。

周晓莺：这就是 A2MAC1 利用 AI 提高竞争力的方式吗？

Patrick Katenkamp：是的，AI 的发展非常快。我认为 AI 的价值在于数据。而我们拥有全球最大的汽车数据库，所以我们需要充分利用这一点。此外，我和客户也有过一些交流。在过去的几个月里，我见了很多客户。他们的观点是，也正如我们之前所说，产品开发周期变得越来越短了，客户表示需要更快地做出决策，所以需要 A2MAC1 的解决方案能够引入 AI，以便推荐在哪里可以节省成本，在哪些地方可以做出更好的设计决策，这正是我们需要 AI 的地方。让 AI 帮助工程师并进行指导，向他们提供正确的决策或建议。

周晓莺：你的意思是，工程师可以直接使用智能体？而你们会挖掘数据，分析数据？

Patrick Katenkamp：是的，利用数据训练智能体，让它们能够与工程师协作。比方说，工程师可以问智能代理：" 我能找到类似的零部件吗？"，" 有没有其他供应商能够提供类似的零部件？"，" 在这个方向上，我能否做得更具成本效益？" 但我认为不会出现一个通用的大型 AI，反而应该会有很多非常专业的智能体，针对特定的任务或问题。

周晓莺：今年在中国，有一家名为 DeepSeek 的 AI 公司推动了许多变革，许多 OEM 都在积极拥抱 AI，各大供应商也是如此。所以我们看到车辆变得越来越智能。在进行数据收集和分析的过程中，A2MAC1 是如何处理软件部分的？或者说如何处理那些软件模块和 AI 功能？

Patrick Katenkamp：我认为，随着软件定义车辆的发展，软件将变得越来越重要，成为车辆的一个重要组成部分。即使一些传统主机厂仍在艰难转型，但软件定义汽车必然实现。因此，未来软件将越来越多地驱动硬件，这也是我们当前的重点开发方向，即软件及其功能强化。

A2MAC1 软解解决方案 图源：A2MAC1

我们在亚洲已有几家优质客户，现在也开始进入中国市场提供软件分析工具，并帮助 OEM 解决相关问题，例如评估开发周期、测算成本，以及不同技术路线的差异，都会更偏向软件。

我认为关键在于硬件和软件的协同，因为如果选错了架构，软件端就会受到限制。这正是特斯拉和中国 OEM 做得正确的地方，他们从一开始就围绕软件需求设计架构，而非本末倒置，这也是我们重点投入的领域，我们也观察到汽车行业正朝这个方向发展。

中国车企的全球突围：从 " 成本优势 " 到 " 技术话语权 "

周晓莺：在日常的汽车对标分析工作中，您如何评价中国主机厂的竞争力？

Patrick Katenkamp：是这样的，我刚才还在回想，我最早在中国工作是 2005 年，当时在通用汽车。后来在 2012 年，我在北京收购了一家软件公司。如果回顾这段历程，特别是 2016 年之后，最近这五六年真的发生了巨变。我认为中国汽车产业在过去五到十年间已经实现从技术追随者到全球创新引领者的跨越式发展。就在几年前，部分西方车企还不太把中国车企当回事。但现在，所有人都惊叹于中国的创新速度与变革力度，包括对传统理念的重新思考，确实令人印象深刻。

周晓莺：您如何评价中国在电动化、智能辅助驾驶以及未来创新进程中的作用或价值？

Patrick Katenkamp：我认为未来还会出现很多创新。对于这类预测必须谨慎。但我认为未来几年大量创新将源自中国，这将引发一个趋势，即其他 OEM 将加速转型，部分企业会成功突围，届时我们将看到一场精彩的创新博弈在部分传统车企与中国车企之间展开。不过就现阶段而言，创新高地显然在中国。

周晓莺：A2MAC1 进入中国已有 15 年，目前在中国的业务发展如何？

Patrick Katenkamp：非常好。我们在中国拥有庞大的团队，这是我们在全球范围内最大的团队之一。而且我们正在不断加强本地能力建设，因为要想在中国开展业务，就必须具备本地化能力，因此我们将持续这一策略。所以对我们而言，中国的洞察中心至关重要。

很有趣的一点在于，过去的中国 OEM 主要从我们在法国或美国的中心获取洞察，而如今我们在上海设立了全球流程负责人管理其他地区的业务，所以，世界是不停变化的。

周晓莺：面对中国企业的出海需求，A2MAC1 能够提供哪些帮助？具体在哪些方面？

Patrick Katenkamp：这正是我们能大力支持车企的领域。在中国主场作战时 , 中国车企了解市场 , 熟悉竞争对手 , 但正如比亚迪所意识到的 , 在欧洲市场挑战欧洲车企是另一回事。突然面临不同的客户需求，不同的法规要求，难度就完全不同了。

车企需要理解各种限制条件，了解客户真正的需求，从工程角度也是如此。有一个大众汽车进军美国市场的老笑话，大众始终搞不明白，在美国，车辆需要有一个可乐杯架，而在德国，或欧洲，没人需要这东西，但在美国，没有杯架是绝对不行的。这正是我们能给车企和供应商提供重要帮助的领域，即助力中国企业开拓海外市场。

周晓莺：中国车企若想在海外市场取得成功，您有什么建议？

Patrick Katenkamp：我认为成功出海的关键是要持续创新，以及不断自我革新，同时必须保持开放心态来开展业务。无论是在欧洲、美国、法国还是德国，都要遵循当地的商业规则。我经常告诫团队，在中国经商就要用中国方式，别试图套用德国那套方法，反过来也同样适用。需要保持学习的好奇心，深入了解当地的商业运作方式。

周晓莺：A2MAC1 拥有全球车辆的大量数据，那么您是否发现，某些功能在中国是刚需，但在欧洲却非必要？或者说只是锦上添花？以中国为例，智能辅助驾驶功能广受欢迎，但可能在欧洲没那么必要。

Patrick Katenkamp：我觉得中国消费者对某些功能的期待确实高于欧洲消费者，特别是车辆的数字化程度，以及与中国社交媒体生态的深度整合，这些在出海时可能面临适配挑战。但中国市场的演进速度更快，整体趋势差异并不大。我认为还需要注意的一点是代际差异，像我这样的老一辈和年轻一代的需求就完全不同，年轻一代可能更接近所谓的 " 移动互联网一代 "，他们的用车期待更接近中国模式。所以我认为不同地区的差异性不会太大。

周晓莺：在 A2MAC1 的日常对标分析中，你们是否找到了中国车企的秘诀，即如何实现高科技配置与成本效益的平衡？

Patrick Katenkamp：我认为中国车企在成本控制方面非常出色，他们在这方面很擅长。这得益于国内激烈的市场竞争、深厚的工程研发实力以及供应链的高度整合。所以我认为在成本竞争力方面，他们已经做得很好了。

图片来源：A2MAC1

未来十年：电动化与辅助驾驶的 " 双主线 " 竞赛

周晓莺：除了软件定义汽车，您还观察到哪些主要趋势？

Patrick Katenkamp：显然，首先是电动化，我觉得这个已经不是什么秘密了。电动化在中国市场发展迅速，而我们德国人相对保守些，需要更长的适应期。我们也在跟进，但现在变革已经显现，基础设施也在同步转型。

另一个趋势是智能辅助驾驶，我想人们逐渐意识到这需要更长时间，它比预想的更复杂，但仍在稳步推进。

周晓莺：展望未来，以十年来看，您认为关键创新领域会集中在哪些方面？

Patrick Katenkamp：正如我刚刚说的，关于未来的预测总是充满风险。但未来两到三年或三到四年，电池技术仍是焦点。随着续航提升，增程式技术可能不再必要，因为基础设施和电池技术都在快速进步。

回看过去三年，技术发展速度超前。当单次充电可续航七八百公里时，里程焦虑将不复存在。我认为之后重点会转向智能辅助驾驶系统。我亲身体验到，当换开辅助驾驶等级较低的车辆时必须格外小心，因为人们越来越习惯在车上处理其他事务。我认为这一趋势将愈发明显，驾乘时将不再专注于驾驶本身。

周晓莺：A2MAC1 会参加今年的上海车展吗？想对中国客户说些什么？

Patrick Katenkamp：当然会，我想，未来几年将充满竞争与挑战，我们愿全力支持中国合作伙伴携手共创未来。

周晓莺：好的，祝 A2MAC1 取得巨大成功。

Patrick Katenkamp：非常感谢。