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作者 | 孟庆鹏（理想汽车供应链副总裁）
编辑 | 吴 静
设计 | 甄尤美
"现在中国汽车产业已经真正进入了速度模式，速度非常快。我们今年非常痛，因为第二代增程产品卖了不到 4 年的时间，今年的产品力就有点强弩之末，L 系列今年也非常挣扎，所以内部做了很多反思和复盘。"
12 月 6 日，在 2025 第十届新汽车技术合作生态交流会（WNAT-CES 2025）上，理想汽车供应链副总裁孟庆鹏非常坦诚地交流了理想汽车当下面临的问题。
对此，理想汽车的解决方案是要把产品迭代周期大幅度跃进。"所以在这种条件下需要什么？就是创新，周期缩短以后车企对创新密度的要求是大幅度提升。"
在演讲中，孟庆鹏还从业务层面剖析了当前理想汽车面临的五大挑战：一是消费者需求进化，产品迭代提速；二是价格内卷持续，成本压力陡增；三是地缘政治冲突加剧，供应连续性风险激化；四是市场波动大，供需难预测；五是新技术加速应用落地，质量挑战增加。他还在此基础上分析了应对策略。
面对价格内卷，今年理想汽车把成本作为所有平台化产品的经营主线。孟庆鹏表示，除了每个平台产品的产品力和用户价值不断要提升以外，成本一定要作为经营主线，因为基本上是平台产品的经营成功决定了整车产品的经营成功。
在供应维度，理想汽车供应链围绕两个方向：一是针对红海零件持续聚量，帮合作伙伴稳住规模，通过规模扩大边际收益，然后收益出来以后理想汽车和合作伙伴可以共享；
二是针对蓝海的零件，新品类、新技术的零件要加大培育，理想愿意投入足够的研发兵力，投入工业化的团队和合作伙伴一起加速把新技术、新品类去快速工业化、市场化，最后实现规模化。
此外，孟庆鹏还表示，新的伙伴进理想汽车比较难，因为理想一直坚持聚量的策略，紧紧围绕着老伙伴，和老伙伴共进退。"新伙伴如果想进来，我觉得这是一个契机，你们手里如果有压箱底的技术，正是我们需要的时候，这时候是最容易进来的。"
他还呼吁所有行业朋友回去要更重视做验证，做实验，因为很多新的东西我们不知道自己不知道，只能靠验证实验查漏补缺。
以下为孟庆鹏演讲实录，《汽车商业评论》略作编辑。
如何应对价格内卷？
各位朋友大家上午好！我今天分享的主题是共赢创新连接，这也是理想汽车供应链和合作伙伴之间的合作文化，W 就是 Win-Win 共赢，I 就是 Innovotion 创新，N 是 Nexus 链接，我分享的主题就围绕这几个字。
今天按照我们所想的所做的跟大家聊一聊，看清哪些问题，接下来怎么做？从业务层面就聚焦在这五大挑战，在体系上是更加聚焦绿色供应链，怎么去解决，最后在组织层面，我们也在积极寻求效率的提升。
首先是挑战一，消费者的需求在急剧变化和提升，产品迭代提速。过往从电动化到智能化，到接下来还有更大的需求，理想汽车也在实践怎么围绕车，把它打造成智能具身。
在理想内部，我们把车作为智能具身的第一个产品，今天车的智能化，如果类人来比喻也就是 2-3 岁的小孩，我们希望在下一个阶段能达到成像一个 10 岁的少年，真正从他的感知能力到算法，再到他的心脏，也就是算力，再到他具体的具身，真正能够协同的更好，这是我们下一个阶段的目标。
从另外一个角度看产品迭代的周期，其实也非常快了，现在中国汽车产业已经真正进入了速度模式，速度非常快。我们今年就非常痛，因为第二代增程产品卖了不到 4 年的时间，今年的产品力就有点强弩之末，我们 L 系列今年也非常挣扎，所以内部做了很多反思和复盘。
在今天这种竞争很激烈的情况下，速度模式是一个必要选择，一款产品很难一出来就能打 4 年。所以内部的思考，我们要把产品迭代周期大幅度跃进。所以在这种条件下需要什么？就是创新，它的周期缩短以后对创新密度的要求是大幅度提升。
围绕创新，我们内部的解决方案除了自己抓住最主要的核心能力，要自己做创新之外，其实主体还是要背靠合作伙伴。今年开始到明年我们会逐步按照品类去推行联合创新，具体怎么做？
按照品类我们会把产品、研发、供应链和合作伙伴，按照品类组织起来，然后搞一些创新小黑屋，一家一家去探讨，然后就通过我们的感知，包含研讨，共识出下一步的创新焦点。
每个品类有他的方向，创新焦点如果共识出来之后，其实大家所有的创新是有的放矢、有靶子的。同时我们也会建立一些激励机制，来保证这些创新能完整落地。
真正到了创新落地，今年有一些新的伙伴，我也知道大家迫切的心情想和理想合作，坦白说，现在新的伙伴进理想汽车确实比较难，因为我们一直坚持聚量的策略，紧紧围绕着老伙伴，和老伙伴共进退。
新伙伴如果想进来，我觉得这是一个契机，你们手里如果有压箱底的技术，正是我们需要的时候，这时候是最容易进来的。我们在创新的时候会和合作伙伴做精选，一个新技术拿出来其实心里是不放心的，给到我们到底会不会用？拿来以后是不是会不用又甩开了？
在最早期要做联合预研的定点工作，现在在理想汽车 95%，甚至 98% 都是商务定点，到了后期有新项目去商务定点，后面我们会逐步释放一部分商务的机会给到预研，尤其是新技术来到以后，我们可以在最早期的预研阶段就可以握手，我们在那时候就要开始进行定点。
所以，这是我们在创新上的具体做法，我讲的是比较具体的理想汽车怎么做，给大家做同步。
挑战二，面临价格的内卷。新能源车的成交价每年还在持续下降，到今年和去年比又下降 4 个点，中国平均成交价新能源车 17 万元，到明年的话购置税会退坡一半，然后地方补贴陆续都会退坡。
一个是消费者的需求是希望更多的经济性，同样的钱能买更多的产品价值，国家的政策目前来看还是会对消费者的购买成本带来一些压力。
面对价格的话其实也是老生常谈，最关键还是要怎么做？过往在理想汽车整个成本工作还是在后端比较多，前端做的不够多，今年我们在内部成立成本领先战略，目前这个战略我负责。
为什么给我？按照想哥的说法是说我最"痛"，让我去踢产研的屁股，希望他们来承接更多的任务。我接手以后，第一个工作要做战统工作，所以去年就做了很多感知，做了一些共创会。共创会的结论是，供应链靠后端的商务降本已经走到了非常浅水区没有空间的地步，需要前端来做。
共识的大原则就是前面产研要抗 70%，我后端要解决 30%。因为真正要实现成本领先，还是要靠产研来做。
在产品维度，因为我们内部有产品部，65%-70% 的产品都是平台化产品，那时候 BOM 在最源头决定了 65%-70%，整个在过往的平台化构建里是没有成本这条经营主线的。
今年我们把成本作为所有平台化产品的经营主线。除了每个平台产品的产品力和用户价值不断要提升以外，成本一定要作为经营主线，因为基本上是平台产品的经营成功就决定了整车产品的经营成功。所以这是在产品维度要做的。
再就是研发。我今年和研发有一个共识，就以 VAVE 为例，还是要前置。对研发来说，他们也需要做一些成本的成绩，每年需要什么样的降本，如果一个 VAVE 在 SOP 第二年实现了 1000 块钱的降本，一台车，其实他就是在第一年浪费了 1000 块，如果在第二年、第三年持续有 VAVE，其实他在前面一两年就在浪费成本，因为这些成本是主机厂也好，还是用户，他是没有任何价值，完全是浪费。
在供应维度，供应链围绕两个方向，第一是针对红海零件持续聚量，现在做传统零件想进入理想汽车非常难，每进入一家供应商要经过最高定点委员会做决策，非常难，我们要持续聚量，聚量的话还是帮合作伙伴稳住规模，通过规模扩大边际收益，然后收益出来以后理想汽车和合作伙伴可以共享。
针对蓝海的零件，新品类、新技术的零件就是要加大培育，我们愿意投入足够的研发兵力，投入工业化的团队，和合作伙伴一起加速把新技术、新品类去快速工业化、市场化，最后实现规模化。
因为这些新品类、新技术在成熟的早期毛利空间比较大一些，就用速度的模式快速推出市场，我们认为这是比较可靠的方式来解决成本的。
垂直整合是大趋势
挑战三，地缘政治和供应连续性风险还在持续加剧。这是 2024 年的数据，进入美国实体清单有 260 家，趋势还在加剧。右边看整个供应网络，我们今年 H1 平均每个月倒闭的企业大大小小有 1500 家。
中国面临的挑战是很多小企业活不下去，所以这给我们供应链的风险管理带来的挑战是非常大的。
我们怎么应对？
第一，针对战略资源，我们坚定要做多元化的互补，如果实在互补不了就和战略伙伴做互锁，甚至必要的时候做储备。
今年能看到明年的存储，供应压力非常大，明年存储供应满足率可能不到 50%，因为受 AI 的影响，整个存储的供应和需求又是出现结构性的问题，所以明年整个存储出现很大的问题，这也是我们今年能看到明年非常大的问题。
针对这样的资源当下，除了要去做多元化以外和当下的合作伙伴怎么做战略的互锁，争取一些优先级，这是在应对战略资源上做的两个方向。
针对新技术上市要做到可靠，大家手里有创新的东西，我们愿意和这些新技术、新品类的伙伴做最早期的资源互锁，包含共建产线，我们也可以投这个产能，甚至你们投产能我们来锁你们的产线，来做互锁协议。
锁完以后，我们投入团队和大家一起做联合攻坚，怎么让他比较可靠、按时、按计划能够上市。
针对供应网络的部分，以理想汽车为例，目前 tier1 合作伙伴数量大概 500 家，往下到 tier2、tier3 基本超过 5000 家。
所以回归到刚才讲的风险，如果每个月都有 1000 多家的企业关闭，如果不信，咱们的网络里一年或者一个月能中一家，其实对我们的供应安全风险挑战是很大的。
所以，我们第一只能在 Tn 管理风险不断穿透，把各级供应风险看得更清楚一些，所以要把 TN 的网络要建立起来。
一般都聚焦在 tier1 上，tier2、tier3，除了我们自己亲自抓的 Tn 以外，很多 TN 我们渗透的是比较少的。将来依赖于数字化 AI 的手段，会把 TN 的网络监控起来，能把风险看得更清楚，包含他们的经营风险。
今年我的体系就有一些企业因为经营的问题突然关闭了，临时我们也做了很多工作，其实就是我们没有把他的经营风险看清楚。
第二，我们鼓励所有的 tier1 做垂直整合，你们关键的 Tn 能力如果不具备，还是要大胆搭建构建这个能力，做垂直整合。
我也鼓励所有的合作伙伴，应该还是找最优秀的 Tn 去合作，迫于短期的压力找到可能能力没有那么好的 Tn 出来，只能解眼前之渴，但长期来看带来的伤害会很大。
所以，还是选出优秀的合作伙伴，然后坚定地和他们走下去。
在理想汽车合作的很多 tier1，他的 Tn 能力不具备，我们也会投入兵力培养他。比如说我们体系里做座椅的卓骏、继峰，他们的骨架能力就不够。所以我们就跟研发、产品跟他们开共创会，怎么成长这个能力，所以垂直整合接下来一定是一个大的趋势。
要重视做实验、做验证
挑战四，市场波动大，供需难预测。一个新车发布，尤其是一款产品力比较好的车出来以后，上市即上量，上市到巅峰，SOP+3 或者 +6 里需求是最旺盛的，伴随着竞品的涌入他的需求又会迅速回落。这对供应来说挑战很大，到底合作伙伴的产能应该怎么准备才能应对这个？
我们朝两个方向，一个是产能柔性，一个是计划柔性来解决问题。产能柔性，需要端到端构建通用化的能力，第一个是研发，研发还是要坚持做平台化和集团化，理想汽车这些年平台化能力做的还是不错的，但还是有很多空间。
比如说最底层的物料选择上，可以和合作伙伴底表做更多的拉同。有时候我们自己会定义材料库选择库，和合作伙伴的重合度可能只有 50%，另外 50% 并不重复，其实那 50% 在后续的 EOP 车型退市的时候带来很多物料的呆滞，这个损失是很大的，所以这一类的能力我们也在构建。
在供应维度就一个核心策略，就是聚量定点，我们希望一款平台产品尽可能是一两家去拿这个业务，一家合作伙伴可以拿到两三个项目，这对产能的平衡帮助是非常大的。
在制造层面构建产线的柔性，多用复合机器人。今年我们把产线柔性作为工业化团队非常重要的能力去构建，怎么解决产能通用性的问题，包含生产设备、检测设备，包括产线旁边用的一些用能。理想汽车供应链和中科院的伙伴，包括我们做设备的合作伙伴，也在尝试做工业化的机器人，怎么去替人工作。
在计划柔性上，产供销协同，今年我们的生产模式做了一个大的升级，就是以销定产，因为今年迫于市场的竞争我们订单情况不是很好，所以在每个月调整生产计划都要调整 2 次，不断地要下调下修。
整车库存大，最开始 6 月整车库存达到将近 30 天，这个 30 天在理想汽车内部指标是严重超出，我们内部指标整车库存标准是 12 天，最大是 12 天，每款车型中位数是 10 天，花了很多时间下修。
后来发现踩刹车的模式总有滞后，最后把模式就以销定产，按照订单生产，这种模式对零部件的库存管理要求很高，因为我们不可能牺牲用户的交付周期太多，一般用户交付周期 2 周，15 天的时间是比较容易接受的时间，7 天以内是非常满意的时间。所以在零部件库存上还会升级管理。
最后，精准 EOP。给大家一个数字，从理想 OEN 开始，这款车生命周期赚得的钱最后在 EOP 上全部赔出去了，零部件呆滞损失超过了 8 个亿，赚的钱全部赔出去了。
这几年在持续进步，但还不够好，所以我们把整个 EOP 管理，到每个车型怎么错位发布上市，作为一个很重要的策略在操盘，一切就是为了让所有车型收尾的时候减少损失。这是通过柔性的供应能力来应对所有需求的波动。
挑战五，新技术加速应用落地，质量挑战加速。汽车做了 100 多年了，在机械安全上还是蛮可靠的，但现在伴随着电子的用量、软件的用量，在电子安全、电化学安全、软件安全上挑战越来越大。
第二，大家都在抢新技术首发，给大家留的开发周期往往是不足的。一致性难以保障，大家为了公司的商业成功，上市要准时上，其实有时候新技术、新品类成熟度没那么好就上去了，其实这个带来的质量隐患非常高。
所以我们把" 0 缺陷"作为卓越质量的核心目标。" 0 缺陷"这个行业喊了很多年了，但真正做起来非常难。在理想汽车内部，我们把热失效问题、售后批量问题 M 抛问题，这三类问题一定要做到零缺陷。
针对安全可靠，我们的底线问题聚焦两个，一个设计可靠，一个过程可靠。设计可靠，DFX 大家一直在做，很专业的知识积累。
我今天想说什么？也是呼吁所有行业朋友回去更重视做验证，做实验，因为很多新的东西我们不知道自己不知道，只能靠验证实验查漏补缺，这些实验验证不可缺少，反而应该是回去积极去探索和寻找，在加速的情况下更加全面、更加能代表着整个应用场景的实验场景，我们回去应该把实验的架构搭建地更好。
在过程可靠，主要通过产线预警和 TN 的质量穿透来实现。从去年开始到今年，我们已经推了 50 来家合作伙伴用了我们 AI 的预警系统放在每个生产设备上面，这个生产设备就相当于小脑，然后通过数据的训练来看生产设备所有的参数的趋势和稳定性。
因为产品的产出是结果，背后是靠生产设备背后的底层生产参数来决策的，这个参数咱们的厂商只是收集数据，但数据没有用起来，没有做训练，我们做很多模型训练这些数据，做到很多质量预警的工作。
在 TN 质量穿透上也要加把劲，大部分零部件 60%-80% 质量取决于 Tn，就是你的子部件，关键子部件的关键特殊特性要牢牢抓住，充分识别出来，然后每个特性的监控管理，包含防错、检验一定是不可少的。
除了底线要求以外，还有一个质量今天关乎着所有体验的问题，所以我们把卓越的质量专项，包括检验的能力在持续加深。同时依托于" 0 缺陷"的质量模块一直做对，不断的夯实，从理想汽车内部，从研发到我的质量团队，再到我们的合作伙伴。
挑战六，节能降碳，这不多说了，我们确实做得晚了一些。在原本我的意识当中，我们做的节能减碳只是节流，真正开源还是需要靠国家的能源结构。
好在国家的能源结构这几年进步蛮大的，最新的数值是煤电比例已经从 5 年前 78% 降到 67%，这几年进步了 10 来个点。如果这个速度持续下去，当中国实现 50% 可再生能源，50% 是煤电的话，对我们在从事终端，我们做的工作它是事半功倍，我们是事倍功半，做起来很吃力。
所以我在行动上也慢了一些，但我们今天依然要做，最终我们的终端和国家能源结构最终要汇流，从低碳材料、低碳制造、物流再到循环再生，我们也陆续进行开展。
挑战七，我们的组织效率的问题。今天从过往工业化组织到今天融合组织，再到将来组织结构的重建、重塑，伴随着 AI 技术的进步这是必然趋势，伴随 AI 在组织上的不断应用，我们的组织效率接下来会成倍增长。
所以我们在物理世界和数字世界做积极的探讨，这只局限于供应链的维度，在这探讨的资源还是有限的，所以我们的做法是政府和中科院，包括行业里的朋友联合来做。
物理世界做了像外观检测、NVH 检测、质量风险预警，目前我们都有产品出来了，也在合作伙伴的现场做了很多试点。如果将来通过这些试点摸索，整个产品的成熟度比较高的时候，我们也会向其他伙伴积极推广，提高整个合作伙伴的生产效率。
在数字世界，今年探索像智能排产、供应风险预警、质量问题的分析解决方案等等。以质量团队为例，我们的 APQP 基本不需要工程师再去做审核，就靠智能体去做审核，采购或者采购的合同也是基本不需要人去审核，靠智能体审核出的具体问题需要人再做二次判断的。所以这个也要不断优化组织效率。
最后总结，在业务维度、成本共赢和质量是以共赢的方式持续推进，联合创新来解决产品力领先的问题，通过绿色供应链和效率实现和合作伙伴更大的链接，是解决当下所有合作效率牺牲的问题。
最后，送一句话给大家，大家在寻求出路、寻求突围，穿越周期还需要点时间。刚才贾博士说抱团取暖、共创、共赢，在座和主机厂的 OEM 是一个链条上的，我们希望在座所有人正如一股股溪流汇聚一起，相信再过 5 年、8 年，会形成堂堂溪水出前村。
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