中国车企出海下一关：不是更快，而是更可信

北京车展之后，中国汽车产业的热度并没有随着展馆闭幕而降温。

一方面，中国车企仍在用更快的产品节奏、更强的成本控制和更密集的智能化配置，刷新全球市场对“中国汽车”的认知；另一方面，随着出海规模持续扩大，真正摆在中国车企面前的问题也开始变化:过去，行业更关心中国车企能不能跑得快；现在，全球市场更关心的是，跑得快之后，能不能跑得稳、跑得安全、跑得合规。

4月30日，在红帽汽车主题群访中，红帽副总裁兼边缘事业部和汽车操作系统总经理 Francis Chow，给出了一个更偏底层技术视角的判断:汽车产业正在从软件定义走向AI定义，而中国车企出海的下一阶段，也将从“速度竞争”进入“可信竞争”。

中国速度已经成立，但全球市场考验的是“可复制能力”

过去几年，中国汽车产业最容易被外界感知到的变化，是快。

新车发布、功能迭代、供应链响应和软件更新都被压缩进更短周期，本土市场的高强度竞争，也倒逼车企形成了更快的产品定义、开发验证和量产闭环。

这种速度，已经开始在全球市场被放大。

在盖世汽车第四届中国汽车及零部件出海生态大会上，Francis Chow曾提到，中国车企在速度与成本方面已经形成显著优势，整体开发成本更低。

他在会上公布的数据显示，2020年至2025年，全球汽车出货量增长约17%，德国车企出口增长约20%，而中国车企出口增幅超过600%。这组数据说明，中国汽车出海已经不只是销量扩张，而是研发体系、软件能力和供应链效率的整体外溢。

在红帽看来，中国车企的优势并不只停留在“快”和“低成本”。Francis Chow在车展后的群访中也提到，中国汽车行业一直跑得很快，但这几年比以前更快。五年、十年前，中国车企更多被认为是“速度快、成本低”，但今天，在电池技术、软件技术等领域，中国企业的能力本身也已经进入全球领先行列。

更重要的是，这种速度背后，是开发方式的变化。中国车企正在将软件开发进一步前移，通过更早介入测试与验证、大量依赖虚拟仿真，加速产品开发节奏。软件不再只是整车开发后期的功能补充，而是从产品定义、架构设计、测试验证阶段就开始参与整车竞争力构建。

但出海市场不会只奖励速度。

欧洲、中东、北美、东南亚等市场各有不同的法规、认证和消费者使用环境。尤其是在智能汽车时代，车辆不再只是机械产品，而是持续运行的软件系统。功能安全、信息安全、数据合规、软件更新机制、供应链可信度，都将成为车企能否顺利进入并长期留在海外市场的关键因素。

所以，中国车企的下一场竞争，不是从“慢”到“快”，而是从“快”到“可信”。

速度已经被证明，接下来要被证明的是，这种速度能否在全球范围内被持续复制、被安全验证、被监管接受。

而要回答这个问题，最终还是要回到汽车软件体系本身。因为支撑中国车企快速迭代的，已经不只是供应链效率，而是越来越前置、越来越复杂的软件开发能力。当软件成为整车竞争和全球合规的共同基础，红帽也就把讨论从SDV进一步推向了AIDV(AI定义汽车)。

AIDV不是取代SDV，而是让复杂的软件汽车更容易落地

对正在出海的中国车企来说，软件能力之所以重要，是因为它已经不只是智能化功能的承载方式，也正在成为产品能否持续更新、跨市场适配和满足安全合规要求的基础。

SDV已经让汽车从一次性交付的硬件产品，变成可持续迭代的软件系统。但当座舱、智驾、车身控制、网关、云端连接和数据管理同时进入软件化进程，复杂度也开始反过来制约开发效率。

Francis在群访中对SDV和AIDV关系的解释很清晰:AI定义汽车并不是要取代软件定义汽车，而是让软件定义汽车变得更好、更快。

换句话说，AIDV不是另起炉灶，也不是给汽车贴上“AI”标签，而是用AI能力去处理SDV时代积累下来的复杂度。

在软件开发层面，AI工具已经可以覆盖从需求分析、架构设计、编码、测试到验证的多个环节，并在量产后的服务和应用部署中展现潜力。红帽提到，目前已有超过半数企业在软件开发各环节引入AI，预计未来这一比例将超过90%；短期内，AI有望带来20%至50%的生产效率提升，长期甚至可能实现效率翻倍，将开发周期压缩至12个月左右。

在盖世汽车第四届中国汽车及零部件出海生态大会上，Francis曾用一个亲身实践案例说明AI工具对汽车软件开发效率的改变:为了验证AI究竟能在开发环节带来多大帮助，他自己动手做了一个集成聊天功能的驾驶员监测系统。这个系统可通过摄像头监控驾驶员状态，并与驾驶员进行交互。按照传统方式，一个软件工程师可能需要6个月甚至更长时间完成开发，而Francis在多年没有亲自写代码的情况下，借助AI工具用了5天完成。

这个案例并不是说汽车软件可以被压缩成几天完成，而是说明AI正在改变开发分工:AI提升生成和迁移效率，工程师则更多负责目标定义、架构判断、结果校验和安全边界控制。

AI把开发周期压缩了，也把安全问题提前了

AI定义汽车真正改变行业的地方，不只是提高开发效率，更是改变了汽车软件的运行逻辑。

在传统SDV中，车辆能做什么、在什么场景下如何响应，基本上在交付时已经被定义清楚。工程师编写软件、测试软件、验证软件，再把它部署到车上。即使系统复杂，但它的行为边界大体可预测。

但AIDV引入AI Agent之后，情况变得不同。Francis在群访中提到，在传统软件定义汽车中，车企知道车辆能做什么，也知道它在不同场景下会怎么做；但在AIDV中，Agent可能根据实时环境做出不同决策。这使得行业必须重新思考，如何管理车内AI Agent的行为边界。

这个问题的严重性在于，汽车不是电脑。

在电脑上，AI Agent如果出错，最坏可能是误删文件、占用内存、造成系统卡顿。但在汽车上，如果Agent做出错误决策，就可能直接影响车辆控制，甚至危及生命安全。也正因如此，Francis反复强调，AI安全将成为全球产业都必须面对的重要问题。

这也是红帽开始从操作系统层面思考AI安全的原因。

在AI应用中，安全防护通常发生在模型层或应用层，例如通过规则、策略或安全护栏限制AI输出。但Francis认为，AI Agent有可能绕过这些护栏。当Agent真正要影响硬件执行时，操作系统会成为应用与硬件之间的关键界面。也就是说，所有AI决策在触达硬件之前，都必须经过操作系统这一层。

相比单纯在模型或应用层设置护栏，操作系统更接近硬件执行端，也更适合承担最后一道安全约束和行为追踪机制。红帽目前正在推进相关早期研究，希望在操作系统层增加AI安全机制，让系统不仅支持功能安全，也能对AI行为进行防护、审计和追踪。

这也意味着，AIDV的竞争不能只看谁能把AI用得更快，也要看谁能把AI管得更稳。效率只是第一层价值，安全、认证和可追溯能力，才决定AI定义汽车能否真正进入全球市场。

红帽在群访中反复提到的功能安全、持续认证和开源生态，正是围绕这一点展开。

安全认证与开源生态，正在成为中国车企出海的新通行证

对中国车企而言，出海的难点并不只在产品本身。

不同国家和地区对功能安全、网络安全、数据安全、软件更新和车规认证都有不同要求。尤其在智能汽车时代，软件系统的复杂度越高，外部市场对底层架构可信度的关注也越强。

Francis在回答中国企业出海挑战时提到，合规与法规是重要问题。中国OEM向欧洲、中东等市场出口车辆时，每个地区都有自己的法规、规则和标准，其中不少涉及功能安全。红帽能够做的，是帮助中国OEM和相关企业符合国际标准。

红帽强调自身车用操作系统的一个关键优势，是其安全认证能力。按照现场讲解，红帽车用操作系统已经通过ISO 26262功能安全认证，包含内核部分也拿到了功能安全认证，并达到ASIL B等级。对于需要面向全球市场的中国车企来说，这类认证的意义不只是技术背书，更是进入海外市场时降低沟通成本和合规阻力的重要条件。

更关键的是，汽车软件并不是一次认证后就结束。

软件系统需要持续修补漏洞、更新功能、适配新硬件。如果按照传统方式，每次系统变更后都重新进行功能安全认证，周期可能非常长。Francis提到，传统方式下功能安全认证可能需要9个月，而红帽采用持续认证方法，希望在安全补丁发布后，仍能快速确保系统维持功能安全。

这对智能汽车非常重要。因为汽车软件越开放、越复杂，漏洞修复就越频繁。如果每一次补丁都意味着漫长认证周期，那么车辆软件很难保持安全更新；但如果没有认证，又难以满足车规要求。持续认证的价值，正是在“快速修复”和“功能安全”之间寻找平衡。

开源则是红帽给出的另一个关键词。

在Francis看来，开源相比闭源具有几方面优势:代码可以被查看和检查，不会被某一家专有软件公司长期锁定，也更有利于全球协作。对于中国车企出海来说，开源软件基础架构还能帮助海外市场降低对车用软件安全性的疑虑。因为开源意味着系统更加透明，企业可以向外部市场证明其软件基础符合公开标准和行业规则。

过去，中国企业更擅长在本土市场快速开发、快速验证、快速量产。但在全球市场中，单一企业的封闭系统很难成为国际通行语言。要想让中国技术在全球范围内形成更大影响力，除了产品出口，也需要更多参与全球开源社区和标准建设。

Francis也提到，中国已经开源了很多模型。未来如果中国企业能够把更多技术贡献给开源社区，与其他国家和社区共享知识，反而可能成为建立全球领导力的机会。放到汽车出海语境下，这句话的意义在于:全球化不只是产品出口，也包括技术体系和开发方式能否被更多市场理解、验证和采用。

而红帽的机会，并不在于替车企定义座舱、智驾或整车功能，而在于提供一套更底层的软件基础设施:操作系统、开源生态、功能安全认证、持续认证机制和跨市场部署能力。

对正在出海的中国车企来说，这类能力的价值不在“多一个功能”，而在于让快速开发出来的软件系统，能够在不同市场被验证、被认证、被持续维护，并具备全球复制的基础。

结语

中国车企已经证明了自己的速度，但全球市场最终考验的，是这种速度能否被安全承载、被持续验证，并被不同法规体系接受。

AI定义汽车会继续放大中国车企的效率优势，也会把安全、认证、审计和治理问题更早推到台前。对中国车企来说，出海的下一关，不是证明自己能跑多快，而是证明这种速度可以转化为可信、可复制、可持续演进的全球能力。