为避免在这轮淘汰赛中落败，这将迫使越来越多的车企加速与第三方科技企业合作。从车企与第三方科技企业的合作趋势来看，范围已不再局限于高阶智驾和智能座舱两大领域，而是智能架构平台共研打造、云计算平台、云服务的全链条。
这种模式带来的好处显而易见：研发成本大幅降低，市场反应时间显著缩短，新功能得以快速推向消费者。
当大部分车企都通过与第三方合作，补强智能化后，那所谓的“灵魂论”也不再成为掣肘。正如广汽集团董事长兼总经理冯兴亚所言，“前几年，智能网联、智慧技术的核心对整车的竞争至关重要，说它是企业的灵魂毫不为过，但随着技术成熟普及，我现在认为它已不再是灵魂。”
传统车企的优势在于广泛的品牌认知度，庞大的新能源规模，三电技术的深厚积累。只要能够补强智能化，逐渐消弭与头部新势力在该领域的差距，并在广大消费者心中建立起“智能化不差”的认知，这就可为其自研的智能化产品推广应用争取到更多时间。
比如，某头部自主车企作为“全民智驾”的有力推动者，据业内人士报道，其发布的智驾平权方案也大多来自两三家头部智驾供应商。业内有观点认为，“所谓主机厂自研，算是迎来了真正的‘去自研’时代。”
也曾“努力过”
实际上，部分传统车企在全栈自研上做过颇多努力，并付诸于实践，然而到现在仍问题频发，无法满足自供需求，处于投入产出比严重失衡阶段。
比如大众集团在2020年就成立了软件部门（2021年更名为CARIAD）。这五年间，大众集团耗费了大量财力、物力，曾为CARIAD组建了一支万人团队。但到现在，CARIAD却依旧未能改变集团困于软件的难题，甚至经营也没有太大改善，仅去年就亏损超百亿元。
这两年，由于业绩和销量下滑，大众集团出于降本增效考虑，持续裁减CARIAD软件部门员工。最新消息称，经历多轮裁员后，CARIAD员工总数或缩减至4000余人。
通用汽车此前在中国设有智驾研发团队，但去年底中国业务重组后，该团队直接被“清零”。
传统自主车企中，上汽集团2021年推出R品牌（即飞凡汽车）时，发布了基于R-TECH高能智慧体打造的首款车型ES33（即R7）。据官方介绍，R-TECH历时五年打造，总投入达200亿元。这是一套涵盖软硬件的整车方案设计平台，提出了“硬件可插可换可升级，软件可买可卖可定义，电池可充可换可升级”的创新模式。
与此同时，上汽集团旗下软件企业零束科技打造了云管端全栈自研平台SOA。在该平台上，用户和第三方开发者可以通过编程自由搭建不同的“积木”产品，灵活性极高。
有互联网人士当时就对飞凡汽车的智能化技术路线看好，认为其不仅聚焦于软件生态的构建，还将传感器和计算芯片的整合集成作为技术攻关的目标，精准捕捉到了汽车智能化发展的方向。也就是，从创新理论上，飞凡汽车在当时就已设想了整车制造中的多域乃至全域集成化趋势（智能化领域的主流趋势）。
然而，尽管飞凡品牌在技术和战略上的判断充满前瞻性，但项目落地却未能达到预期效果。飞凡汽车在单飞失败后，已被上汽乘用车合并。
这只是传统车企全栈自研道路上的缩影。纵观整个行业，传统车企在智能化领域的尝试目前并无成功案例可借鉴。
是什么导致了失败？
传统车企全栈自研的过程中，到底和华为、特斯拉等差在哪？
有分析人士表示，智能化虽然已在汽车行业全面渗透，但其本质上仍是互联网文化的产物，强调快速迭代、数据驱动和开放创新，这与传统车企的运营逻辑存在天然冲突。
思维定式和企业文化的差异是最大阻碍。传统车企长期以来以机械工程和制造为核心竞争力，其研发模式倾向于长周期、中低风险，注重稳定性和可靠性。这种文化与智能化所需的灵活性、实验精神和快速试错能力背道而驰。
在面对AI技术、软件开发等陌生领域时，传统车企的管理层往往决策迟缓，难以适应互联网行业的快节奏，导致项目推进受阻。
比如，华为主导的问界、智界系列，通常在几个月内就能完成一次智能电动产品的迭代，像问界M7、智界R7一年多点能做到焕新两次，且未被曝出明显质量问题。而传统车企此前的研发周期往往长达一到两年甚至更长时间。这使得传统车企在面对华为鸿蒙智行、小米汽车等新势力时，可能难以迅速推出具有竞争力的智能化产品。
其次，人才招聘问题进一步加剧了转型的难度。尽管互联网人才有流向传统车企的趋势，但双方的管理思路、人才选择标准以及薪资福利待遇存在显著差异，难以形成有效适配。
传统车企的组织结构相对僵化，薪酬体系往往无法与互联网公司的高薪和期权激励相抗衡，难以吸引顶尖的软件工程师和AI专家加入。
即使成功招聘到相关人才，文化冲突和工作环境的不适应也可能导致这些人才无法充分发挥潜力，甚至选择离开。这种人才流失的现象，让传统车企在智能化领域的技术积累和创新能力大打折扣。
有从互联网企业跳槽到传统车企的员工直白建议，“不要跨界入职车企，尤其是传统车企”，直指企业文化理念差异太大。还有网友表示，车企给的薪酬待遇没有互联网多。甚至有在两大行业都待过的网友称，“汽车行业染上互联网气息后，现在比互联网更卷，可选岗位较少”。
最后，传统车企早期在智能化转型中缺乏清晰的战略规划，导致资源投入变成“无用功”。相比互联网跨界造车者如特斯拉、小鹏等，传统车企更多时候处于被动跟随的状态，而非主动引领智能化趋势。
部分传统车企智能化战略上的模糊，使得资源投入分散，难以形成合力，最终让宏大的愿景停留在纸面。并且缺乏对市场需求和自身能力的深刻洞察，盲目追求技术热点，反而事倍功半。
简而言之，无论是思维定式与互联网文化的碰撞，还是人才招聘的瓶颈，亦或是战略规划的缺失，这些因素共同构成了阻碍传统车企“努力”全栈自研的壁垒，甚至是导致该路径失败的主要原因。
车企是否还要坚持？
既然通过与第三方科技企业合作，就能在短期内有效解决智能化短板问题，且投入花费的成本更低，那么传统车企是否还需要坚持全栈自研之路。
对此，传统车企以实际行动告诉我们，“要！”。可以看到，传统车企通过不断探索和试错，寻找契合自身的智能化自研之路。
当前，为应对现阶段的智驾竞争战，传统车企大多选择“自研+合作”模式，通过与科技公司合作弥补短板，然后与自身在整车制造和三电技术（电池、电机、电控）领域的优势相结合。据知情人士透露，部分传统车企宣传的智能化自研成果，其实核心技术多是“拿来主义”，“只是没有被点破罢了”。
传统车企不放弃自研，是关乎生存与发展的战略选择。自研不仅能带来知识产权保护、定制化解决方案和数据安全等优势，还能与车企的制造能力深度融合，提升市场竞争力，进而掌握盈利分配的主导权。
理想汽车高管曾表示，“一旦实现L4级自动驾驶，软件便可直接变现！”软件付费被业内认为是未来汽车市场盈利的主要业务之一。
然而，要实现全栈自研，传统车企需先解决上文中提及的问题，尤其是“企业文化”的差异问题。
建议传统车企真正将“互联网思维”应用到组织运营中，赋予智能化研发团队更大自主权，鼓励创新和实验精神。例如，可效仿科技公司的敏捷开发模式，通过小步快跑不断试错和优化。同时，通过与外部企业或专家合作，逐步打破内部的思维定式，适应技术快速迭代的需求。
其次，人才战略的优化不可或缺。传统车企应建立与互联网公司相匹配的薪酬体系，提供股权激励、项目奖金等，吸引和留住顶尖人才。此外，内部培训和跨部门合作也至关重要。
第三方平台数据显示，传统车企在招聘智能化人才方面，薪资福利有向互联网企业靠齐的趋势，比如AI算法工程师类专家岗位，传统车企薪资待遇也可达到3万-4万/月起步。
但是，俗话说“千金买骨”，传统车企如果想要吸纳高端AI智能人才，薪酬体系上应更胜一筹。目前，华为、美团等科技企业为招揽人工智能高尖人才，薪酬可达到10万/月薪，甚至给出年薪千万的高待遇。
更为重要的是，在智能化战略规划上需更加聚焦。传统车企应结合自身制造优势，找准自研切入点。例如，可将研发重心放在与制造能力深度融合的领域，如智能制造、车联网或低阶智能驾驶，而将技术门槛更高、周期更长的项目如L4级自动驾驶，暂时交给科技公司合作。
通过集中资源打造差异化竞争力，传统车企才能在市场中占据主动，避免资源分散。