中国汽车零部件行业的两大核心增长主线：“智造出海”与“AI赋能”。面对加征关税等贸易壁垒，国内车企及零部件供应商正加速在东南亚、墨西哥和欧洲等地进行属地化建厂，带动中国自主新能源乘用车海外份额显著跃升。同时，欧洲市场的政策补贴与密集的新车投放为出海企业提供了广阔的增长空间。另一方面，零部件企业正依托技术同源优势前瞻布局AI赛道，重点发力AIDC（数据中心）液冷系统、智能驾驶核心部件以及人形机器人等新兴领域，成功开辟了未来的全新业绩增长曲线

2025年中国功率半导体在第三代半导体（碳化硅、氮化镓）AI数据中心、新能源汽车需求驱动下取得的突破。“十五五”规划以研发支持、税收激励和金融（如耐心资本）“国产替代”跨越至“技术引领”，形成硅基与三、四代半导体多元并存的格局。

大模型需求爆发与中国份额提升：随着AI交互模式从Chatbot向AI Agent（智能体）转变，Token（词元）的消耗量呈现非线性的爆炸式增长。中国AI大模型凭借超高的性价比、更低的推理成本以及开源生态优势，全球市场份额持续攀升，在OpenRouter等平台上调用量占比已接近40%。

“算电协同”双向赋能：AI算力的扩张带来了巨大的电力增量需求，逐步成为影响全社会用电结构的重要变量。国家政策正积极推动“算电协同”，通过绿电物理直供、源网荷储一体化等商业模式，打破数据中心单纯作为“用电大户”的属性，实现算力网与电力网的深度融合。

能源优势构筑核心护城河：AI产业的竞争正逐渐从单纯的“芯片竞争”向更底层的“能源竞争”延伸。相比美国电网的老化和区域割裂问题，中国拥有低成本且稳定的工商业电价、丰富的西部风光水核等绿电资源，以及特高压等全国统一调度的强大电网体系。这种能源护城河将有效支撑国产AI算力集群的大规模、低成本扩张。

市场规模与商业化进程： 预计到2035年，中国具身智能人形机器人市场规模将达到约14.6万亿元人民币。2025年被视为国内商业化元年，头部企业订单达到数千万元至上亿元规模，而2026年将迎来“机器人IPO大年”。目前在教育和科研端采购量最大，而在应用层面，对泛化能力要求不高的工业制造与商业服务场景正率先实现商业化落地。

产业竞争与技术动向： 智能汽车与人形机器人在底层逻辑（技术与硬件工程）上高度相似，促使车企和零部件供应商纷纷跨界入局，将其视为核心动力。当前行业的资本运作主要集中于本体制造和核心零部件（硬软件）数据采集极其匮乏和规模化应用场景不明确两大核心课题。

中日企业合作前景： 面对老龄化和劳动力短缺，日本社会对协作及人形机器人的需求日益增加。日本企业在伺服电机、精密减速器、力矩传感器等核心零部件领域具备传统技术优势。中日合作可通过“日系企业引入中资机器人提升生产力”、“日系汽车零部件企业跨界构筑新业务”以及“借助日系综合性商社推动中国机器人出海”等三大路径实现资源整合与优势互补。

汽车行业是当前中国经济的典型缩影，呈现出**“生产仍强、出口放缓、内销更弱”**的核心特征。这反映了当前宏观经济“外需仍有韧性、内需继续偏弱”的整体格局。

供需结构分化： 从生产端看，高端制造和出口链条仍在支撑工业生产，例如4月汽车制造业工业增加值同比仍达9.2%。但从需求端看，随着节日和“以旧换新”等补贴政策带来的透支效应集中显现，汽车等耐用品消费大幅降温，汽车类社零同比骤降至-15.3%。同时，电动汽车的出口增速也从高位出现回落。

宏观经济展望： 当前房地产与传统建安投资链条依旧偏弱，而服务消费相比商品消费展现出更强的韧性。未来的政策大概率不会采取全面刺激，而是以结构性定向发力为主（如聚焦服务消费、高端制造和设备更新等），经济真正企稳的关键在于居民收入预期的改善与内需的实质性修复。

1. 概述与核心主题 本文总结了2026智能电动汽车发展高层论坛的核心内容，大会的主题聚焦于“推进新能源汽车智能化、绿色化、融合化、国际化发展”。

2. 2030年战略目标 根据“十五五”发展目标，到2030年，新能源汽车将成为汽车市场的绝对主体，国内市场渗透率预计将超过70%。同时，行业致力于实现核心技术的全面自主可控，大幅提升车规级芯片、车载操作系统等关键零部件的国产自给率，并实现固态电池的规模化生产。

3. 核心行业趋势 文章指出了未来汽车产业发展的三大核心方向：

产业新发展模式：汽车产业正加速从单点的、小生态的竞争，向跨领域、跨主体协同的“大生态”跃迁。

AI与汽车深度融合：强调以技术创新为驱动，将人工智能与汽车产业深度结合，构建开放、包容、可持续的产业生态体系。

全球合作与出海转型：中国车企的“出海”战略正在进入新阶段，从过去单纯的产品出口，全面向“技术、产品、服务、品牌价值”的全方位输出转型。

中国经济2026 Q2展望

采购官正面临前所未有的压力，需在资源有限的条件下构建韧性，推动企业现代化转型。

关键主题包括：

成本削减仍是首要任务

人才短缺与技能差距制约发展

AI与数字化是未来价值杠杆

供应链韧性与网络安全风险成为战略重点

领先采购团队与跟随者之间存在明显差距