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编辑 | 胡耀丹
" 过去十年，中国新能源赢在电池；未来十年，中国汽车要赢在数据。"11 月 6 日，在上海举行的 2026 EVOLUTION 四维图新创想大会上，四维图新 CEO 程鹏给出了对汽车产业下一阶段竞争的判断。
作为一家从高精地图起家的企业，四维图新是汽车产业链中距离 " 数据 " 最近的公司之一。AI 时代，基于长期积累的数据、算力与软硬件能力，四维图新重组技术与产品，并试图在全球化和物理 AI 浪潮中释放出更大的商业价值。
这种变化首先体现在现有业务中。数据方面，四维图新已完成 170 余个数据合规交付案例，并计划于 2027 年推出数据交易平台；芯片方面，杰发科技 SoC、MCU 累计出货分别超过 1 亿套片和 1.5 亿颗，向 AI 计算与高安全控制升级；智能化应用方面，行泊一体方案累计定点 270 万套，智能座舱产品累计出货超 400 万台。
在此基础上，四维图新正在打破原有业务边界，通过数据、芯片、软件与算法的协同，提升系统性能、降低应用成本。
与此同时，这些能力也在向更广阔的市场释放商业价值：一方面，依托芯片、数据合规及智能化业务，进一步参与全球汽车产业竞争；另一方面，将汽车产业积累的数据、计算能力应用于两轮车、具身智能等领域，实现技术能力的跨行业复用。
"（具身智能业务）从营收上，今年就能体现出来了，已经有几个千万级订单了。"程鹏透露。
01 数据 + 算力组成能力基座
在本次大会上，数据成为四维图新重点展示的业务之一。
四维图新的数据积累始于电子地图业务。过去二十多年，公司积累了大量位置数据；随着业务进入智能座舱、辅助驾驶等领域，又进一步形成车辆状态、零部件健康、外部环境感知及模型训练等数据资产。
随着数据从地图导航进入智能驾驶开发、模型训练和量产应用，帮助车企确保数据在采集、处理、使用等环节合规，成为四维图新的重要业务之一。
公开资料显示，四维图新已建立从数据来源到合规应用的业务链条，累计完成 170 余个数据合规交付案例，服务主流车企及行业客户 60 余家，覆盖开发测试、量产车、智能网联等场景。
合规交付解决了数据安全使用的问题，而如何让数据在不同企业之间流通、交易，成为四维图新探索的新方向。
程鹏透露，四维图新正在建设数据交易平台，计划于 2027 年发布，交易范围不仅包括汽车数据，还将包括具身智能等领域。
" 以前是点对点撮合（比如两家车厂交换数据、各分担一半成本），现在正在建设数据交易平台，明年会发布。不仅车的数据，具身智能等领域的数据也可以在上面交易。" 程鹏说。
程鹏对于数据价值的理解，并不只是让更多数据进入交易市场。" 符合需求就是高质量，不符合应用和模型需求的，你做得再精细也没用。"程鹏回顾了过去高精地图业务的投入经历：" 这就跟我们当年搞高精地图一样——搞得挺好，精度世界第一，结果人家不用，亏了好多钱。"
按照这一计划，四维图新希望进一步参与不同企业之间的数据流通，并建立数据贡献与收益分配机制。
" 数据交易面临一些复杂问题，比如确权——我们用上链技术来确权，标注数据是谁采集的、谁标注的，别人下载了贡献方可以收费。" 程鹏进一步解释，四维图新在其中承担交易撮合角色，通过合规的数据流通帮助行业降低成本、加快迭代。
但相比技术实现，如何让不同企业共享数据，是这一商业模式面临的另一项挑战。
" 谁是可信赖的？你愿意把数据交给竞争对手吗？肯定不太愿意。所以可信赖是最重要的。"程鹏认为，数据交易场所首先需要建立信任。此外，他还提出另外三个条件：全链条合规、信息安全，以及商业利益回报。
" 得有一个可信赖的、被行业所有人信任的第三方来做这件事。至少我们愿意扮演这个角色，把合规方案、技术方案和交易平台方案做好。" 程鹏说。
数据之外，车规芯片也是四维图新长期积累的技术能力。
公开资料显示，四维图新旗下杰发科技深耕车规芯片十年，已形成 SoC 与 MCU 两条产品线。目前，杰发科技车规级 SoC 已迭代至第六代，累计出货超过 1 亿套片；MCU 累计出货超过 1.5 亿颗，配套量产车型超过 300 款。
其中，面向 AI 座舱和舱驾融合的第六代 SoC 产品 AC8035 计划于 2027 年第一季度上市。程鹏透露，该芯片已研发两年多，目前正与多家 Tier1 和整车企业交流量产规划。
在数据 + 算力积淀的赋能下，四维图新的智能化应用也在加速规模化落地。
辅助驾驶方面，千元内行泊一体方案采用地平线征程 6B 芯片，以 18 至 20TOPS 算力实现 L2 辅助驾驶及泊车功能，累计量产定点达到 270 万套；智能座舱方面，基于参股公司四维智联的相关方案累计出货超过 400 万台。
此次大会，四维图新还发布了面向全球市场的 AI 原生智能座舱解决方案，并展示了覆盖高速 NOA、记忆泊车及城区 NOA 等功能的舱驾融合方案。按照公司披露的数据，高集成度设计可使整车成本下降 30%。
由此，贯通芯片、软件与实际应用的协同开发能力，成为四维图新差异化竞争优势的重要来源。
据程鹏介绍，算法团队能够直接向芯片团队提出计算需求，芯片团队也能根据带宽限制，要求数据团队对数据进行压缩和筛选，减少各环节独立开发造成的资源浪费。
更重要的是，这种能力可以对外输出。相比单独提供芯片或软件，四维图新能够从应用需求出发，对整套系统进行软硬件协同优化，帮助车企减少硬件冗余、降低系统成本。
程鹏透露，四维图新曾帮助一家车企优化出海车型的系统，将实际内存需求降至原规划的一半以下，部分应用甚至能够减少 70%。
" 这就是四维图新的优势——我们既做芯片又做软件、做系统、做模型，充分理解应用，所以能从应用端倒推最小内存需求，从操作系统底层开始改。" 程鹏说。
02 跨域寻找增长
作为物理 AI 的基础能力，数据、芯片和软件的应用价值并不局限于汽车。从智能汽车到两轮车、具身机器人，虽然产品形态各异，但都需要解决物理世界中的定位、感知、计算与控制等问题。
这种能力的跨产业应用，已经在两轮车市场有所体现。
目前，四维图新主要提供智能仪表、车机互联、蓝牙头盔通信及车联网运营等服务。相关产品已进入约 20 家两轮车厂，并在张雪机车等车型实现量产。
相比已经实现量产的两轮车业务，具身智能是四维图新此次大会重点展示的方向。
会上，四维图新正式提出 " 移动智能体的超级伙伴 " 定位。
对于在具身智能领域的定位，程鹏，四维图新的定位和角色是把基础服务做好，比如数据采集、控制器等。" 我们不做本体本身——不会去造个机器人或者机器狗。"程鹏说。
数据是其中的重要业务切入点。
资料显示，四维图新的 RND 时空数据集已在 2026 北京亦庄人形机器人半程马拉松中服务 22 家具身机器人厂商。公司还展示了双目视觉融合感知终端、精细动捕手套等产品，拓展机器人空间感知与动作数据采集能力，并担任工信部人形机器人与具身智能标委会 TC8 数据工作组 WG7 组长单位。
程鹏指出，具身智能需要处理姿态、场景、模态、动作等不同维度的信息，远期数据需求可能达到智能驾驶的 1000 倍。
同时，汽车产业积累的技术、供应链能力，也帮助四维图新在具身智能领域取得了不错的竞争力。程鹏透露，四维图新面向具身智能开发的一款控制器，集成双目定位、模型及视觉能力后，将原有域控成本降低约 50%。
跨产业应用之外，随着中国汽车产业链的全球化，四维图新的海外业务也从服务中国车企出海，逐步向国际整车企业的全球项目延伸。
这一进展首先体现在芯片业务中。资料显示，杰发科技 SoC 产品出海比例超过 50%，搭载出海量产车型超过 100 款。MCU 业务虽然仍以国内市场为主，但程鹏在采访中透露，公司已获得中国车企出海项目及国际头部车企的全球订单，部分项目预计 2027 年量产。
与芯片同步进入海外市场的，还有数据与软件服务。
此次大会，四维图新提出 " 数据本地化，模型全球化 "，展示了面向车企出海的数据合规闭环解决方案。目前，其已具备全球导航及海外车道级导航交付能力，并正推进与华为 HMS for Car 的合作，涉及智能导航、生态服务及智慧语音等领域。
在 AI 座舱领域，四维图新则与微软展开合作，解决全球车型在不同国家和地区的语言交互及本地化适配问题。按照程鹏的介绍，微软提供基础大模型和云服务，四维图新负责汽车垂域模型训练及产品交付。" 对车企的接口在我们这边。" 程鹏说。
不过，全球化并不只是将产品销往海外，更涉及本地研发、客户服务和交付体系的建设。
" 我们在欧洲已经 15 年了，不是心血来潮第一年去干。" 程鹏在采访中表示，四维图新在欧洲拥有自己的园区和本地员工，团队成员来自多个国家。
四维图新也在借助国际 Tier1 的成熟体系参与全球项目。程鹏认为，中国供应商在研发效率、响应速度和产业链配套方面具有优势，而国际 Tier1 在全球客户关系、质量管理和本地制造交付方面积累更深。目前，四维图新已与多家国际 Tier1 合作，由公司提供芯片、模型及研发能力，合作伙伴负责产品集成、生产和交付。
" 从财报角度，估计 2028 年之后能比较大地体现出来。海外的营收和毛利确实比国内好，我只能说这么多。"针对帮助车企出海业务的盈利前景，程鹏说。
在高精地图上摔过跤的四维图新，凭借 " 数据 + 算力 " 在物理 AI 时代重迎商业机遇。但能力积淀能否真正转化为商业回报，仍有待市场检验。
" 车企没利润的时候，你要拿很高的利润也不现实。"程鹏直言：" 这是一个大浪淘沙的过程。" 他认为，最终能够在行业洗牌中胜出的，是兼具组织效率、技术迭代能力与经营韧性的企业。
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