AI时代长城汽车战略转型：魏建军如何再造“新长城”

只有完成“战略、组织、文化”三位一体，才能实现长城汽车在 AI时代的全面进化。

上篇：魏建军发飙为哪般——长城汽车的三大转型之痛

长城汽车董事长魏建军又发飙了。

2026年4月17日，在长城汽车大本营保定，归元 S平台发布会暨魏牌 V9X预售发布会上，魏建军一句“对 V9X的传播与推广，我是非常不满意的”，让这场原本是为展示长城汽车技术底蕴与品牌高端化进展的发布会骤然降温。

此时，距离北京车展还有一周时间。都说“家丑不可外扬”，这场猝不及防的问责，让人不禁好奇：魏建军为何而来？

在长达5分钟的“脱稿”发言中，魏建军丝毫没有顾及全网直播的影响以及台下媒体和用户的反应。在他看来，有问题必须指出来，没有什么情面不情面的。他点名批评了项目负责人、魏牌 CEO赵永坡以及CGO（首席增长官）李瑞峰，直言对魏牌 V9X的宣传推广“非常不满意”：魏牌团队制作的宣传物料没有品位，未能传递出对标 BBA（奔驰、宝马、奥迪）应有的豪华调性；传播内容缺乏重点、过于发散，不能抢占消费者心智；魏牌以其姓氏命名，他押上了个人信誉，还是车型代言人，没有退路，而 V9X正是品牌高端化“立旗之战”的关键车型。在他看来，如果营销团队没有能力将研发人员付出巨大心血的成果转化成市场效果，这就相当于“犯罪”。

随后，赵永坡上台致歉，承认团队在传播和服务方面存在问题。他事后在社交媒体发文称，研发团队付出了那么多心血，但传播没做好，后续将担起这份责任，不仅要把传播做好，也要把服务做好。

这场罕见的“自我揭短、自我批评”的发布会，引爆了汽车圈。有人用“批判式营销”来形容魏建军的这次发飙。从表面看，这是一贯以“技术偏执狂”著称的掌门人对营销团队品牌传播效果的公开批评与“怒其不争”，背后是由燃油车时代进化而来的车企在面对电动化与智能化冲击时，产生的由内而外的焦虑和不安：“软件定义汽车”是什么？智能化之路怎么走？品牌向上如何做？那些成立不到10年的造车新势力，怎么就一步跨越到30万—50万元价格区间的？在特斯拉、比亚迪之后，谁才能赢得新能源汽车淘汰赛的入场券？这是很多传统车企转型之后不得不面对的痛点问题。

3年前，笔者在《销售与市场》杂志发表了一篇题为《长城转型之战：魏建军如何超越“魏建军”》的文章。彼时，长城汽车正处于“腾笼换鸟”的阵痛期。面对单车售价的压力和行业的周期性波动，魏建军试图从“报时人”向“造钟人”转型，通过限制性股票激励、调整业绩考核目标、剥离品牌独立运营等手段，建立起一套不依赖于单一能人的职业化管理和业务创新机制。

当时，我提出“魏建军如何超越‘魏建军’”这一话题引起业界讨论，不少人认为长城此举是“折腾”，还不如把精力放在产品上。然而，3年过去了，长城汽车一系列有关职业化管理与业务创新机制的做法，已成为推动其从燃油车向新能源转型的关键引擎。

在此基础上，长城汽车重构组织架构与品牌矩阵，在2025年销售 132.38万辆，营业收入约 2228.24亿元，同比增长10.19%，创下历史新高。其中，单车平均售价为16.83万元，与3年前相比已不可同日而语；20万元以上的车型销售53.4万辆，占比提升至41%；海外销量突破50万辆，让其成为中国汽车出海排名靠前的自主品牌。

如今，长城汽车又站到了新的战略转型路口。其所面临的挑战，已从当年“如何实现品牌向上、提升单车售价”的单一维度，升级为“AI时代如何完成长城汽车的基因重塑与赛道切换”的全局性考验。从这个角度看，魏建军的这场发飙，看似是对品牌营销与传播的不满，其实是对品牌在 AI时代面临的三大战略转型之痛的集中反思与焦虑。

第一，巨额研发投入如何转化为真正的用户需求与品牌势能？

长城汽车坚守长期主义，在技术研发和垂直整合体系上投入了巨额资金。从2022年的121.81亿元到2023年的 110.34亿元，从2024年的 104.46亿元到2025年的104.32亿元，其在新能源、智能化与核心技术层面，已连续4年实现年研发投入突破百亿元。

从柠檬混动、Hi4智能电混技术，到拥有独立知识产权的咖啡智能座舱和 VLA（视觉—语言—动作）大模型布局，长城汽车在工程硬件验证与全栈自研的垂直整合体系上筑起了深厚的护城河。这种坚持“过度投入研发”的造车理念，曾被视为中国自主品牌对抗合资车企、实现技术自立的底气所在。

然而，魏建军的焦虑恰恰来源于此：巨额的研发投入，能否真的转化为用户的核心需求？能否真的转化为用户买单和品牌势能？2025年，比亚迪销量超过460万辆，吉利突破300万辆，奇瑞超过280万辆，同为自主品牌，长城的压力可想而知。如果前期的研发投入不能最终转化为具体的销量，那么在后续的竞争中将更加被动。

从行业生态来看，在越来越卷的中国新能源汽车市场，如果车企只在冷冰冰的工程参数和“自我感动”的硬件堆砌上用力，无法与用户的生活方式、真实使用场景产生共鸣，那么就会形成严重的“技术过剩”和营销错配。

小贴士

当长城倾注全部心血打造的硬核技术在市场上无法激起浪花时，企业原有的“工程定义”就必须进行一场深刻的解构与重塑。

第二，左手归元平台，右手“森林”生态，能否实现“软件定义汽车”？

2026年初，长城汽车正式发布归元平台。归元的核心是回归造车本源，以用户长期利益为核心，打造适配全球市场的产品，铸就全球认可的技术名片。

长城汽车官方报道显示，归元平台以原生 AI为底座，融合 Coffee EEA 4.0电子电气架构、AI OS车载系统、双 VLA大模型与仿生学运动控制系统，构建全球首个原生全栈智能体。归元平台通过“硬件原子化、软件标签化、AI原生化”，将整车拆解为300多个可复用功能单元，再将这些零散的原子化能力贴上2000多个标签，由 AI按需组合、动态调度，实现更高效的场景协同与能量管理。同时，全球首创的仿生学运动控制系统打通底盘、智驾与动力系统边界，实现整车协同控制。

而贯穿长城汽车所有技术、产品、文化布局的，正是其面向智能电动时代构建的全产业链、全场景、多技术路线协同共生的“森林”（产业）生态系统。该系统以整车为核心，覆盖新能源、智能化、核心零部件、能源端等多个维度，形成“自研+自产+开放协同”的独特模式，让长城汽车实现了“零部件研发—整车制造—用户运营—赛事深耕—文化传播”全链路贯通。

战略上看，“森林”生态系统解决了硬件与零部件的物理协同，而归元平台则试图解决算法与软件的底层调度。左手归元平台，右手“森林”生态，再加上长城汽车一直推崇的全栈自研，果真就可以实现“软件定义汽车”吗？最大的障碍恰恰不是技术本身，而是长城汽车要从造车企业向科技公司转型，要在组织层面实现“AI原生”。这一点尤为困难，也是当前包括丰田、大众等在内的车企巨头转型的难点所在。

不是汽车，而是具身智能；不是汽车，而是算法、算力与数据驱动的“端到端神经网络”；不是汽车，而是物理 AI与“软件定义汽车”。这对于早就将“发动机、底盘与变速箱”刻在骨子里的传统汽车人而言，就是全新变革。尤其是对于习惯了“硬件优先、软件为辅”的造车团队，“软件定义汽车”往往是口头认同，真正做起来仍会受限于各种路径依赖。这也是包括长城在内的传统车企转型的难点。

第三，面对 THX阵营的崛起，长城的“品牌向上”能否持续突围？

本文所谓的 THX阵营，就是特斯拉（T）、鸿蒙智行（H）与造车新势力（X）群体的简称。它们有个共同的特点：如果倒退10年、20年，它们与“新能源汽车”的关联并不大，甚至一开始都不被业界看好。

按它们首款量产车的上市时间排序：2012年，特斯拉交付首批量产 Model S；2017年11月，零跑汽车首款量产车 S01上市；2017年12月，蔚来首款量产车 ES8上市；2018年12月，小鹏汽车首款量产车G3上市；2019年4月，理想汽车首款车理想 ONE上市；2021年12月，华为与赛力斯正式推出 AITO问界品牌首款车 M5；2024年3月，小米汽车首款车 SU7上市。

短短10余年（有的是最近两三年），THX阵营快速崛起并成为中国乃至全球新能源汽车的领跑者，而且它们售价不菲，有很大一部分车型售价在30万—50万元。这个价格区间曾是 BBA的地盘，为什么THX能在如此短的时间内实现中高端市场的突破，而很多传统车企要实现“品牌向上”开拓市场却是难上加难？靠“彩电、冰箱、大沙发”吗？用户真的是在为表面的堆料功能买单吗？不是的。为30万—50万元产品买单的用户，打动他们的绝不是单纯的参数配置和堆料，而是对智能化、“人·车·家”、AI具身智能的真实体验。

更确切地说，THX并不是造车领域的“老师傅”，但它们用数字化的交互体验、数据驱动的反馈闭环以及对智能驾驶的理解，重新界定了高溢价品牌的门槛。所以，真正溢价的是科技，是智能化体验，是数字交互，是 AI时代工作与生活方式的重构。这是包括长城汽车在内的传统车企在 AI时代要面临的一道必答题：如何实现从汽车公司向科技公司的“惊险一跃”？

再回到开头魏建军在新车发布会上的发飙话题，客观上讲，长城汽车和魏建军已意识到问题所在，必须加速付诸行动。3年前，我给长城提的问题是魏建军如何超越“魏建军”；3年后，我提出的问题是魏建军如何再造“新长城”。长城汽车在今年北京车展上“以技术立旗舰，以行动践契约”的宣言，在某种程度上表达了战略转型的决心，但仅此还不够，品牌还需要一场 AI时代的自我革命。

下篇：长城汽车三大转型之战——AI时代，魏建军如何再造“新长城”

在上篇中，我们系统拆解了长城汽车的三大转型之痛，接下来我们将从“战略、组织、文化”三个核心维度，深入探析魏建军再造“新长城”的破局之路。

转型之战一：AI战略——从“森林”生态到 AI具身智能体的逻辑重置

从传统的“成本—规模”造车范式进化为覆盖整车、零部件、上下游产业链的“森林”生态，仅凭这一点，就足以看出长城汽车与魏建军的战略远见。构建“森林”生态战略的初衷，是通过全产业链的垂直整合，贯通整车制造、核心零部件研发、智能动力、上游材料与能源端。

回溯过往的燃油车时代和新能源汽车上半场，“森林”生态已成为长城汽车护城河的一部分，确保了产业链层面的产研一体化与供应链自主可控，让其在面对外部供应链波动时，能够迅速调配资源，保持极高的产品性价比与稳定的生产交付节奏。

进入2025年后，随着以 ChatGPT、Gemini、DeepSeek为代表的大语言模型极速进化，AI具身智能体正在从消费电子端走向智能电动汽车端。此刻，搭载5nm制程芯片、单车总算力高达2560TOPS、支持300亿参数大模型本地运行的车型即将上市，L2智能驾驶已成为众多车企的出厂标配，中高端车型正在将高阶城区 NOA/L3阶自动驾驶推向市场，特斯拉的FSD（全自动驾驶）与 Robotaxi（无人驾驶出租车）正处于大规模部署的前夜，小米主打的“人·车·家”模式正在成为现实。以大语言模型、端到端神经网络与全场景智驾为代表的“智能新基建”，正在成为车企角逐的新战场。

传统车企进化后新挑战：由交通工具到具身智能体

当一辆搭载了端到端神经网络与大语言模型的汽车上路时，它不再仅仅是一个由1万多个机械零部件组装而成的交通工具，而是蜕变为一个具备“感知—推理—行动”闭环的 AI具身智能体。

这一重要转变，向包括长城汽车在内的由传统车企进化而来的车企提出了新挑战。在此背景下，长城汽车如果仅依靠“森林”生态中的物理零部件和机械工程维度的全栈自研，很难满足年轻一代用户在智能互联与自动驾驶层面的新需求。当新生代用户对车机引擎的轰鸣丝毫不感冒、对机械美感与燃油动力无动于衷时，这就意味着长城汽车必须完成“森林”生态的 AI进化：既要有森林里的物种进化，也要有生态里的鸟语花香，还要有阳光、流水、微生物的完善“基建”。

小贴士

构建在 AI底座之上的“森林”生态，才是长城汽车面向 AI时代的战略底气。

然而，这场转型并不容易。以研发资源投入为例，全球汽车工业发展140余年，包括丰田、大众等在内的传统汽车巨头在资源配置和产品规划上，遵循的是一套标准的“工程导向”或“硬件优先”逻辑。在这种逻辑下，车企的研发预算、制造生产线调整以及供应商体系，都是围绕物理结构和机械指标展开的。数据显示，近4年长城汽车累计研发投入超过400亿元，其中在风洞实验室、试验场等硬件设施上投入巨大。这种对机械底盘和发动机（如全新超级 V8发动机）等传统工业底蕴的坚持，构筑了高标准的安全与性能门槛。整体来看，“重硬件、轻软件，重车机、轻应用，重产品、轻数据”已成为很多传统车企向 AI具身智能转型的关键障碍。

而 THX阵营的选择截然不同。以特斯拉为例，在资源配置上，其软件团队直接与硬件决策团队并行，确保“功能定义”优先于“工程实现”。其核心研发预算向算力中心、FSD全自动驾驶堆栈、云端大模型训练倾斜。同样，小米汽车从第一天造车起就把澎湃 OS定义为汽车的核心，车的硬件设计服务于OS的运转逻辑。

相比之下，长城汽车的研发投入主要集中在物理测试（如新车型需经过200小时以上的风洞验证）与多动力形式适配上。这种模式在汽车“躯体”上表现优异，但其在“大脑”建设上，尚未建立起类似于THX阵营那样高频次、数据驱动的“OTA（空中下载技术）迭代—实车验证—数据回流”飞轮机制，数字能力的完整性与迭代速度依然存在显著差距。

自主车企差异化布局：长城可借鉴的发展思路

在这方面，同为自主阵营的比亚迪和吉利的做法，长城或可借鉴。

首先是比亚迪的规模复利与软硬一体化重置。通过极高程度的垂直整合，比亚迪建立起涵盖电池、电驱、车控、系统集成的战略闭环。数据显示，比亚迪依托460万辆的年销量规模，利用“璇玑”智能化架构，将车辆底层控制系统、底盘技术与智能座舱深度融合。与长城汽车侧重物理零部件自研的“森林”生态不同，比亚迪更侧重于将庞大供应链的成本优势，转化为智能化技术的规模复利，使得 AI算法、算力资源与整车硬件的响应链路大幅缩短。

其次是吉利的组织矩阵与战略协同。吉利在面对新一轮汽车智能化变革挑战中，打破了单一品牌的工程局限，通过多品牌矩阵在底层模块化架构上（如CMA沃尔沃与吉利联合开发平台、浩瀚架构）实现了高效复用。在从传统造车向 AI具身智能体的跨越过程中，吉利重点发力底层操作系统与数字能力的构建。例如，基于吉利控股的星纪魅族技术生态，Flyme Auto操作系统将底层算力、车载电子电气架构与智能座舱进行了深度融合，这与长城汽车在归元平台上解构硬件单元的思路异曲同工。但吉利的独特之处在于，其智能生态直接与手机、智能终端形成互联互通，使软件调度和算法迭代不再局限于汽车这单一硬件载体，而是服务于更广阔的数字生态。

与这两家企业相比，长城汽车的“森林”生态侧重于传统零部件与动力的整合。在智能电动领域，长城汽车在2026年初推出的归元平台通过“硬件原子化、软件标签化、AI原生化”，将整车拆解为300多个可复用功能单元，兼容纯电、插电混动等5大动力形式。其核心是硬件解构与智能集成，这一思路试图解决多市场需求与单平台复用的矛盾。

归元平台进阶之路：长城智能化探索破局之道

对于长城汽车而言，归元平台不应只是一个硬件解耦的物理底座，更是未来接入外部敏捷生态的操作系统层。如何让归元平台从满足物理兼容向满足“软件与算法调度”转变，依然是长城汽车面临的关键挑战。在目前的归元平台运行逻辑中，硬件的兼容性表现突出，但如何把底层算力、Coffee EEA 4.0电子电气架构和双 VLA大模型的能力完全转化为用户的智能体验，则是长城汽车下一步要重点解决的问题。

结合行业生态和长城汽车的发展现状，我给出的建议是：

第一，在资源配置与战略优先级上，长城汽车要坚守“功能定义优先”的原则，重塑研发投入的逻辑，彻底打破传统“机械与硬件驱动、软件适配硬件”的路径依赖。从现实看，每年超过百亿元的研发投入不能仅用来优化传统的三大件和工程耐久性，而应当将重心向软件堆栈、端到端自动驾驶模型、智能座舱算法优化以及云端算力基础设施倾斜。此外，长城汽车还要在组织内部构建独立的软件决策架构，让高阶智能驾驶团队的研发优先级高于传统的机械结构标定。这就要求其在预算分配时，需在 AI算力中心和算法工程师的招聘与激励上给予显著倾斜。

第二，在技术实现与平台架构的运作上，长城汽车可以依托归元平台，构建真正意义上的“数据回流与迭代飞轮”闭环机制。归元平台通过“硬件原子化、软件标签化、AI原生化”将整车拆解为可复用功能单元，这是迈向“软件定义汽车”的第一步。同时，品牌需要更进一步，将归元平台与用户全生命周期数据打通。在这方面，长城汽车可借鉴特斯拉和鸿蒙智行的做法，利用车辆的分布式传感器网络收集真实的交通路况、用户操作习惯与极端场景数据，并将其汇集到一个统一的用户行为感知大脑中。通过这些来自真实用户场景的大数据，不断对车载双 VLA大模型和 Coffee OS操作系统进行频繁的 OTA迭代训练，让每一辆车都成为不断自我进化的智能体。

第三，自研很重要，但合作更重要。在北京车展的长城汽车展台，我特意询问了工作人员几个软件和智能驾驶问题，听到最多的是“我们完全自研”这样充满品牌自信的回答。客观地讲，汽车产业链很长，自研一部分，合作一部分，利用资源整合一部分，这本身就是战略。取长补短与 AI时代本身没有太大关系，但合作共赢这件事对长城汽车很重要。

因此，长城汽车可以在加强自身优势的基础上，在软件、算法、芯片、自动驾驶等领域，与行业伙伴展开更广泛的联合研发与技术共享。通过采取“自主可控底座+外部敏捷生态”的混合策略，长城汽车可以有效平衡多元动力的市场需求与高额的智能化技术投入。

转型之战二：AI组织变革之战——打破原有边界，实现敏捷协同

长城汽车的转型挑战远不止于产品与技术层面的重置。当汽车从传统的交通工具蜕变为端到端神经网络驱动的超级智能体时，原有的“瀑布式”部门分工与制造导向的组织边界，已无法匹配软件和 AI技术快速迭代的节奏。

过去几年，正值新能源汽车市场竞争的上半场（电动化），车企往往通过增加产品功能配置（如多联大屏、智能座舱娱乐系统等）来实现单车溢价。然而，当新能源汽车市场竞争步入下半场（智能化），车企之间的竞争焦点转移到以算法、算力、端到端大模型驱动的具身智能体上时，企业的组织架构必然会发生根本性变革。在这方面，长城汽车必须打破原有的条块分割，从传统的“职能+矩阵模式”走向“AI原生组织的敏捷协同”。

要理解这一组织范式的变革，我们必须先厘清到底什么是 AI原生组织。当前，在硅谷科技大厂（如OpenAI、谷歌 DeepMind）以及科创投资机构在探讨 AI原生组织时，初步达成了一个共识：AI原生组织不是在既有业务流程中“加上” AI工具，而是以“智能体与算法飞轮”为底层架构，对组织的数据流通、决策机制与协同方式进行重构。

AI原生组织具备三大特征

一是数据驱动的涌现决策。比如，在传统的职能型组织中，信息流是自上而下通过层层审批逐级传递的，决策链条长且容易产生信息衰减；而在 AI原生组织中，信息流直接汇集于云端大模型和统一的数据中台。算法和 AI智能体在边缘进行实时归因分析和特征提取，使得一线工程师能够与数据终端直接接触，打破了传统的层级汇报体系。这种去中心化的网状信息传递模式，赋予团队在面对复杂的市场变化时快速响应的能力，使决策过程呈现出非线性的涌现特征。

二是软件与硬件的深度解耦。从硅谷前沿科技企业的实践来看，AI原生组织将 OS操作系统与软硬件接口前置，打破了传统制造企业严格按照工序和物理部件划分的部门墙。这意味着在产品定义的初始阶段，数据模型与算法调度逻辑就主导了整体产品的架构，机械与硬件的设计必须服从于软件和系统的运行逻辑。这种重塑意味着软硬件不再是简单的先后串行关系，而是通过统一的软件接口层进行解耦与集成，从而实现底层通用硬件的多次复用和软件功能的高频迭代。

三是敏捷协同与动态资源调度。组织结构不再是固定的树状层级，而是根据端到端神经网络训练、边缘计算和智能体调度的需求，随时形成跨职能的敏捷项目团队。团队的组建或解散基于当前具体的算法瓶颈或场景需求，而不是依据部门的职能边界。这种高频的动态资源重组，不仅打破了部门之间的利益壁垒，还实现了组织内部知识的快速沉淀与共享，从而支持多线并行开发，实现高频迭代与快速试错。

小贴士

AI原生组织的三大特征：一是数据驱动的涌现决策，二是软件与硬件的深度解耦，三是敏捷协同与动态资源调度。

AI 化层面，THX阵营如何先行一步

事实上，即便是 THX阵营的车企，也不是 AI原生组织，它们只是在“AI化”层面，比长城汽车等由燃油车进化而来的车企先行一步罢了。

比如，小鹏汽车在2026年初进行了大规模的组织架构调整，将原有的自动驾驶中心和智能座舱中心进行深度融合，设立了面向汽车和机器人的通用智能中心。这种将软硬件与 AI基座模型合并的扁平化结构，打破了座舱与智驾之间的部门壁垒，使其能够围绕第二代 VLA大模型进行敏捷研发。

再如，小米的“人·车·家”全生态架构，其造车逻辑从一开始就植根于澎湃 OS底层操作系统，设立了贯穿“研发—制造—供应链—销售—交付—交付后服务”的闭环体系，使小米 SU7等车型的软硬件定义完全服务于系统运行逻辑。此举在庞大的软件工程师与制造工程师之间形成了极高的沟通密度，避免了传统车企冗长的审批流程。

又如，理想汽车设立了“横向”的专业部门（如产品部、智能驾驶部等）和“纵向”的车型或平台项目团队，这种架构确保了软件算法专家与机械硬件工程师之间保持极高的信息透明度，避免了长开发周期的审批流转，使功能定义能快速触达底层的工程实现。同时，为支撑端到端自动驾驶与智能座舱的演进，理想汽车建立起类似科技公司的 AI原生化中台。其组织运作不再依赖“先硬件、后软件”的串行模式，而是将算力中心、云端训练模型团队与车辆分布式感知系统进行深度绑定。车辆采集的实际路况与边缘工况数据，能通过高频的 OTA和数据回流机制，直接反馈给软件算法团队，从而实现敏捷迭代。在资源配置上，理想汽车围绕5C超充架构、中央域控制器及全栈自研链条，打破了原有的供应商黑盒，其软硬件团队在定义产品之初就共同介入，确保整车架构服务于 OS运转逻辑，从而在组织效率上快速响应市场需求。

无论是“横向”与“纵向”的协同、数据与模型的协同，还是上下游与产业链的协同，THX阵营的这些做法都是在探索和实践“AI原生组织的敏捷协同”。对于长城汽车而言，当务之急是加速向 “AI原生化协同”的组织范式靠拢。

AI时代，长城组织变革要解决的三个问题

虽然长城汽车逐步理顺了魏牌、坦克、哈弗和欧拉的运营机制，并成立了专门的品牌传播中台，大力引入具有造车新势力背景的人才以激活组织的科技思维，但组织架构本身的调整并未完全打破部门之间的壁垒。

研发团队、产品规划团队、智能软件开发团队如果处于不同的信息流与考核体系中，就容易产生研发与市场错配的问题。同样，研发端花费重金打造的技术参数，就可能无法转化为终端用户易于感知的科技溢价。

长城汽车要实现组织变革与软硬件高效协同，就需要解决三个核心问题：

第一，如何最大限度地减弱或消除软硬件脱节的部门墙。传统车企的组织惯性是机械工程师先完成物理结构设计，再由软件团队适配接口。如果要实现更好的软硬件一体化敏捷协同，长城汽车就必须构建软硬件平权的组织架构，设立能够打通底层平台的跨领域项目组。在产品开发初期，就将制造工程师、软硬件接口工程师与算法架构师放置在同一组织结构下，以归元平台的“硬件原子化、软件标签化、AI原生化”为基准，共同负责端到端智能体的整体交付。

第二，如何建立以用户全生命周期为核心的数据与创新中台。将终端用户的全生命周期行为数据、售后服务反馈以及全媒体营销声音汇集到一个统一的数据中台，形成决策支持系统。不再依赖传统的“拍脑袋决策”或盲目追逐营销热点，而是通过数据的流通打破部门边界，实现用户全生命周期地图的动态更新，确保市场营销策略能够跟上底层技术的进化步伐。

第三，如何实现精益制造与敏捷开发的双轨制运行。在保留制造端高效率、高标准的精益制造流程的同时，在智能化与座舱系统开发层面引入科技公司的敏捷开发模式。鼓励传统制造骨干学习软件和人工智能的底层逻辑，通过定期的内部轮岗和项目制协同，将严谨的工程纪律与敏捷的互联网思维相结合。只有通过这种自上而下、由内而外的组织重塑，长城汽车才能真正告别魏建军所言的“好车卖不出好声量”的产品研发路径，让组织效率跟上算法迭代的步伐，实现向 AI具身智能科技公司的成功转型。

转型之战三：AI企业文化重塑之战——从工程文化到创新文化的蜕变

在今年北京车展期间，面对当前行业信任危机与营销乱象，魏建军开启了以“契约践行”为核心主题的系列直播。他将长城汽车过去36年的造车哲学，体系化地拆解为技术、产品、契约精神等6个维度。他强调长城汽车的契约精神就是“说到做到，绝不是瞎喊”。从内部坚持了21年的工程停车评审会，到斥资5.1亿元建立高标准的碰撞试验场，长城汽车一直将严苛的工程纪律与过硬的品控文化奉为立身之本。

然而，当行业竞争的底层逻辑由机械制造转移至端到端神经网络驱动的 AI具身智能体时，企业文化基因的重塑成为摆在长城汽车面前最艰巨的一场转型之战。它既要保持36年来强调工程纪律的传统制造文化，又要构建以科技驱动、数据主导、敏捷创新、用户全生命周期、软硬件一体化等为主体的科技创新文化。这场企业文化重塑之战，才是解决魏建军发飙问题的终极方案，也是打造“新长城”的必赢之战。到底怎么做？可以先看看 THX阵营的做法。

第一，特斯拉的 “第一性原理” 与 “持续反馈闭环”

在特斯拉的创新版图中，创始人马斯克反复强调的第一性原理，构成了企业文化的底层代码和思维模型。在具体的工程与研发实践中，这种文化要求工程师团队在遇到成本、算力或算法性能的瓶颈时，必须抛弃原有的行业惯例和模板化的解决方案。他们需要直接回到物理约束的本质，重新审视材料、工艺与算法的底层构成。

这种思维模式在实际业务与制造中的表现是端到端的一体化运营。例如，在自动驾驶技术的研发上，特斯拉的软件团队与硬件决策团队是高度并行的。它没有采用先由传统机械工程师设计物理结构，再由软件团队去适配接口的串行开发逻辑，而是将车辆本身作为庞大的分布式传感器网络。

根据博主@SawyerMerritt在海外社交媒体的发文数据，目前特斯拉智能辅助驾驶的日均行驶里程达2880万英里（约合4635万公里），相比数月前的1440万英里（约合2317万公里），已经实现翻倍提升。通过建立“高频 OTA迭代—实车场景验证—数据回流云端”的持续反馈闭环，工程师可以根据全球道路上出现的罕见边缘工况数据，直接对端到端神经网络模型进行训练和调优。

这种文化的精髓在于，它鼓励一线工程师与高层决策者保持极高的沟通密度，将故障与短板视为算法进化的养分，形成了一种“以第一性原理为原则、以数据飞轮为准绳”的科技创新文化。

第二，小米的 “群众路线”与用户参与感文化

小米在造车领域的破局，植根于其早年间在互联网手机时代沉淀下来的“群众路线”与用户参与感文化。创始人雷军多次表示，小米汽车的成功，很大程度上得益于其与用户建立起的深厚情感共鸣和开放透明的沟通渠道。

在具体的执行细节中，小米汽车打破了传统汽车企业将消费者视为被动购买者的传统定位，将庞大的米粉社区与活跃车主群体纳入产品开发与迭代的完整闭环中。

在业务运作层面，小米汽车的文化高度强调用户的深度参与感。以澎湃 OS及车载系统的研发为例，小米拥有庞大的软件工程师和互联网运营团队，他们直接在小米社区和各类官方车主群中收集车主的痛点与需求。比如，在小米 SU7上市后的前几个完整交付季度中，就有车主反馈的数万条信息被直接纳入软件系统的改进清单。这种文化倡导“轻量级互联体验”与简单直观的交互方式，极大降低了用户的学习成本。

通过打造“人·车·家”全生态互联互通，小米用数字化的交互体验和高频次的用户参与文化，重塑了豪华与科技溢价的定义。这种文化不仅在品牌营销上产生了巨大的流量杠杆，更在技术底层为长期的产品迭代赋予了极其敏锐的真实场景洞察力。

第三，蔚来的 “用户全生命周期体验文化”

在造车新势力阵营中，蔚来汽车通过打造全方位的“用户全生命周期体验文化”，在竞争激烈的高端新能源汽车市场建立起了独特的品牌护城河。这种文化要求公司在用户体验的打造上，不局限于传统的车辆销售与基础质保环节，而是全面覆盖从购车、补能体系、社群运营乃至车主二手车流通等全方位的长期服务与情感关怀。

在企业运营细节中，为了保障“充换电网络的确定性体验”，蔚来不惜投入重金在全球布局数千座换电站（截至2026年4月28日，蔚来在国内拥有3809座换电站），并组建了庞大的直营服务团队。根据蔚来汽车官方数据，其在补能体系上的长期资本开支巨大，这种为了给用户提供“出行安全感与确定性”而宁可承受持续数年财务压力的做法，正是其用户体验至上文化的极致体现。

在蔚来内部，这种体验文化与车主社区形成了深度绑定，使得企业在进行技术升级与功能定义时，能够精准理解高端用户对于服务价值、社群属性与生活方式的认同。这种以“人、车、时间、空间”全方位体验为重心的长期主义文化，让用户感受到科技智能体背后的人文情怀，让蔚来的品牌高端化有了更高的用户黏性。

AI时代，长城汽车该如何重塑自身的组织文化？显然，它不能简单地照搬 THX阵营的模式，而是要立足于自身36年的造车哲学积淀，实现“他山之石，可以攻玉”。

要完成这场从传统工程文化向科技创新文化的蜕变，长城汽车需要在三个方面进行深度的文化重塑与行动升级：

其一，从 “质量零缺陷导向” 向 “数据驱动迭代” 的容错文化转变

传统制造企业追求的是产品完美无瑕，不容忍机械与质量的故障，这也是长城过去36年的立身之本和文化底色。然而，当汽车成为端到端神经网络驱动的AI具身智能体时，软件与算法的底层逻辑发生了根本性变化。

在“软件定义汽车”的背景下，没有任何一个大模型或算法在面世之初就是完美的。长城汽车需要建立一套包容试错的创新文化，允许算法和软件版本在初期存在不足，并通过高频次的 OTA快速迭代。

为实现这一文化蜕变，长城汽车可在内部推行“数据驱动产品”的文化宣导，将员工的绩效评价体系与“软件的迭代次数、数据回流的质量以及用户体验的改善幅度”挂钩，从而在思维层面打破“唯硬件参数论”的传统认知。

同时，魏建军倡导的“以行动践契约”应当被赋予新的内涵：向用户承诺的契约，不再只是交付“完美的机械产品”，而是交付一个“持续进化和不断变聪明的车载智能体”。比如，通过建立专项的“失败容忍基金”，对符合战略方向、以数据驱动的创新型软硬件融合项目给予足够的试错空间，让组织敢于在算法里跑出加速度。

小贴士

向用户承诺的契约，不再只是交付“完美的机械产品”，而是交付一个“持续进化和不断变聪明的车载智能体”。

其二，建立以用户全生命周期为核心的研发文化

过去，很多车企习惯于将工程师和技术专家视为产品定义的绝对权威。但在归元平台和原生 AI底座的支撑下，长城汽车可以向以用户全生命周期（数据）为核心的创新文化转型。这就意味着，用户的每一次点击、每一次对智能驾驶的干预与接管数据，都是长城训练双 VLA大模型和迭代 Coffee OS操作系统的核心输入。工程师要学会从云端的数据看板中寻找问题，而不是仅在传统的物理试验场中进行标定。

为了将这一文化落地，长城汽车可以提高其用户社区的参与度，建立“长城极客共创计划”。邀请核心车主和技术爱好者参与归元平台底层功能的早期体验，将用户反馈机制从传统的售后服务满意度，提升到 AI算法模型的早期训练中来。

这种做法不仅能够增强车主对品牌的黏性，更能让研发人员直接聆听市场的声音，避免出现“好车卖不出好声量”的错配问题，确保市场营销策略能够与底层技术的进化同频共振。

其三，培育扁平化的极客与工匠并重的企业文化

回溯过往，长城汽车的传统沟通方式带有较强的军事化与层级化特征，信息流往往逐级传递，容易产生信息衰减。面对 AI技术的快速迭代，长城汽车需要将这种层级化的风格转变为跨部门、扁平化的极客交流文化，在全公司范围内建立科技人才的“文化特区”，给予软件开发人员、AI算法工程师更大的宽容度和极具竞争力的激励待遇，使其与传统汽车工程骨干形成“软件赋能硬件、硬件支撑体系”的文化合力。

在具体行动上，长城汽车可以在 AI具身智能领域打造内部创新标杆，奖励那些通过数据分析发现并解决智能驾驶场景问题的团队，并在公司年度大会上专门表彰具有颠覆性意义的原生 AI技术成果。同时，鼓励传统制造骨干学习软件和人工智能的底层逻辑，将严谨的工程纪律与敏捷的科技思维相结合，推动精益制造与敏捷开发双轨并行，全面激发组织的科技创新活力。

总之，对于长城汽车而言，三大转型之战缺一不可。更重要的是，只有完成“战略、组织、文化”三位一体，才能实现长城汽车在 AI时代的全面进化，才能有助于魏建军再造“新长城”。

AI时代，长城汽车转型刚刚好。（作者：杨继刚，企业转型专家，“汽车新四化”产业研究者，知行韬略合伙人）

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