KPMG REPORT · 汽车技术研报解读

2026 汽车技术变局

撕下“软件定义”的遮羞布：谁在流血，谁在吃肉？

全球科技 / 产业趋势 · 研报解读系列 · 2026 年 10 月

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汽车行业真正的瓶颈，从来不是“战略不认同”，而是“执行做不到”。

—— 全球科技 / 产业趋势 · 研报解读

毕马威（KPMG）最新发布的《2026 全球技术报告：汽车行业篇》第一部分，刺破了汽车行业长久以来的“技术繁荣”幻象。基于对全球 22 个国家、258 位汽车技术高管的调研，报告揭示了一个极度割裂的现状：88% 的高管对未来 24 个月收入增长充满信心，但 86% 的人极度焦虑技术计划迅速过时。

在智能时代（Intelligence Age）的入口，传统主机厂（OEM）被遗留系统拖垮，一级供应商（Tier 1）正试图“去 OEM 化”并靠技术变现赚取高额 ROI，而出行服务商（Mobility）则凭借原生数字化能力一骑绝尘。本文从产业链生态、资本 ROI、组织人才与地缘防守四个硬核维度，深度拆解汽车技术投资的“幸存者游戏”。

过去五年，汽车圈最不缺的就是“PPT 宏图”。但 KPMG 的这组数据却撕下了一层遮羞布：汽车行业真正的瓶颈，从来不是“战略不认同”，而是“执行做不到”。

当 88% 的人看好增长，74% 的人笃定技术是核心竞争力时，摆在桌面的现实是：53% 的企业因为“落后的遗留流程”导致技术投资回报（ROI）惨不忍睹，82% 的高管直言“我们不得不承担更多技术风险以保持相关性”。今天，我们不谈空洞的科幻概念，用数据解剖这台庞大机器内部的齿轮究竟卡在了哪里。

本文看点

虽然大家都处在同一个赛道，但因为历史包袱和价值链位置的不同，五个细分市场的“悲欢”并不相通。

传统主机厂（OEM）：被“架构”反噬的巨兽

数据画像：他们战略极为笃定，但在行动上备受折磨。30% 的 OEM 承认，基础 IT 系统的缺陷每周都在扰乱正常业务。他们的核心痛点在于遗留复杂性。庞大且分散的系统架构，导致集中化的技术治理（Centralized Governance）在预算收紧时，极易变成创新的“单点故障”瓶颈。

💡 提示：预算收紧时，集中化的技术治理极易变成创新的“单点故障”瓶颈。

商用车（Truck）：戴着镣铐跳舞

比起乘用车，卡车制造商对风险的敏感度极高（仅 63% 愿意承担更多风险）。因为长周期的产品、对生命安全的绝对要求，以及沉重的合规压力，使得他们更偏爱“数字孪生和仿真”等运营边缘技术，而在 AI 与数据的大规模落地时，步子迈得异常谨慎。

一级供应商（Tier 1）：最憋屈，但也最暴利

这是报告中最有意思的群体。他们是最渴望现代化的一批人，甚至比 OEM 更敏捷。但他们的节奏完全被 OEM 的投资周期“卡脖子”。这种憋屈反而逼迫他们完成了进化——Tier 1 正在成为技术规模化的大师。报告指出，Tier 1 的技术投资 ROI 集中在惊人的 125%–175% 区间。他们正试图摆脱对单一 OEM 的依赖，将复用性极强的软件、数据和仿真资产打包成 XaaS（一切皆服务），向工业、能源等非汽车领域“降维打击”。

新技术组件商（New Tech）：跑得最快，摔得最狠

他们不愁创新，但愁集成。由于数据管道和 MLOps（机器学习工程化）不成熟，其 ROI 极度不稳定。

出行服务商（Mobility）：毫无包袱的“原住民”

在 AI 成熟度、风险承担意愿、外部协作与 ROI 回报上，他们全面霸榜。因为他们没有沉重的工厂和机械包袱，靠的是速度、迭代和绝对的数字化底座。

资本市场的耐心正在耗尽，车企技术投资正在经历一场冷血的“去伪存真”。

打破“战略与执行”的迷思

很多企业把技术落不了地归结为“战略不清晰”。KPMG 直接打脸：战略共识早就有了，缺的是工业化的技术交付能力。当前最大的资金浪费，是做了无数个 Demo（孤岛式用例），却因为缺乏统一的数据契约（Data Contracts）和架构，无法实现规模化（Platform-scale）。

ROI 的冰火两重天

为什么 Tier 1 和 Mobility 的 ROI 极高？因为他们完成了从项目到产品的转变。他们建立了标准化的“黄金路径（Golden Paths）”，通过 MLOps 流水线、模型注册表（Model Registries）来沉淀能力。反观那些被遗留系统拖累的企业，每一次新的技术尝试，都在给旧系统打补丁，资金全打了水漂。

从项目到产品，才是 ROI 分化的真正分水岭

资本效率的分配逻辑

未来的钱该怎么花？必须向可扩展的经济性倾斜。AI、仿真、数字孪生和现代交付方式（Modern Delivery）是优先级。在预算收缩的大环境下，高管们需要建立“预算休克应对手册”，保护那些能够形成平台级优势的核心项目。

报告中有一个容易被忽视、但极其致命的数据：OEM 和卡车厂最大的掣肘之一，是技术人才的获取（分别有 65% 和 61% 的企业计划增加本土技术人才招聘）。

复合型人才的断层

Tier 1（60%）和新技术组件商（60%）同样面临“有伟大的数字化宏图，却没有人才去实现”的窘境。

向“数字劳动力”转型

解决问题不能单靠堆人头。报告明确指出，企业必须围绕人机混合产能（Hybrid Digital-Human Capacity）重构运营模型。AI 代理（AI Agents）、自动化、低代码工具正在替代传统的纯人工。高管们的任务不仅是招人，而是重塑团队能力——让员工学会如何监督 AI、编排 AI、并在模型驱动的业务中运作。

DEFINITION 定义

人机混合产能：让人从重复执行中脱身，转去监督 AI、编排 AI，把人力与算力拼成一条可复用的产能流水线。

「地缘政治的不确定性，并没有让技术转型停滞，反而加速了企业向内求解、夯实底座。」

数据主权与安全冗余

高达 67% 的 OEM 计划加强合作伙伴生态系统中的数据主权审计，65% 的 OEM 将雇佣更多本土人才。技术架构不再单纯追求极致的全球化降本，而是开始追求区域化韧性。大家都在打造“金钟罩”，以应对突发的断供或合规风险。

区域化（Regionalization）重塑利润池

Tier 1 正在通过区域化布局，分散生产和客户集中度风险。特别是针对中国 OEM 的出海浪潮，Tier 1 正致力于设计标准化的模块化架构，以合规设计（Compliance-by-Design）加速在中国的本土化配套，并跟随中国车企杀向全球。

KPMG 的这份报告给所有汽车人的忠告是：不要把“新技术”当成万能解药，核心在于“工业化的技术交付”。

汽车行业虽然未能立刻实现“软件定义一切”的乌托邦，但这并非一个被颠覆击垮的行业，而是一个正在经历阵痛、加速爬坡的巨人。Mobility 和 Tier 1 的成功已经证明，只要做到平台产品化、治理专业化、数据契约化，传统的重工业也能长出极高 ROI 的科技大树。

未来 12 个月，谁还在搞分散的 AI 试点，谁还在为历史代码还债，谁就会被淘汰。少谈点宏大的概念，多建点统一的数据接口和 MLOps 流水线吧。

FINAL VERDICT

毕竟，在这个残酷的淘汰赛里，执行力才是唯一的真理。

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数据来源说明：本文基于毕马威（KPMG）《2026 全球技术报告：汽车行业篇》第一部分整理，调研覆盖全球 22 个国家、258 位汽车技术高管。文中引用的比例与 ROI 区间均为该报告原始口径。

声明

一、本文基于公开报告与产业调研数据整理，仅供行业交流与产业研究参考，不构成任何投资建议。

二、汽车智能化转型处于深水区，技术路线与商业变现存在高度不确定性，请读者保持独立判断。

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