对话四维图新程鹏：数据交易关键要先解决信任问题
凤凰网汽车访谈 11月6日，2026EVOLUTION四维图新创想大会于上海举办。大会上，四维图新正式公布向移动智能体领域拓展的全新战略布局，将自身多年沉淀的汽车智能化能力向外延伸。
发布会后，四维图新CEO程鹏接受包括凤凰网汽车在内的媒体群访，围绕汽车数据 “第二战场”、芯片算力、车企出海合规、具身智能业务等行业热点话题展开深度分享。
在行业从电动化转向智能化的关键周期，数据成为下一轮竞争核心，同时出海浪潮下的数据合规、车规芯片供给、人形机器人产业落地，都摆在产业面前。
“我们在欧洲已经15年了，不是心血来潮第一年去干。”程鹏在采访中表示，四维图新在欧洲拥有自己的园区和本地员工，团队成员来自多个国家。他到未来如何继续拓展海外业务，他则强调，出海要有敬畏之心需要按照当地文化和法律要求逐步推进，“不用急，在海外急也急不来。”
以下为本次采访实录整理，有删节。
“数据交易要解决信任问题”
Q：您提到数据是 “第二战场”，四维图新已经有哪些资产，正在构建哪些，未来还将装入哪些？
程鹏：从资产角度来看，主要有四类：位置数据，就是做地图 20 多年积累的位置数据；车本体数据，就是过去 10 年做舱驾积累的车辆状态、零部件健康等数据；外部环境感知数据；训练用数据。
未来的方向主要有三个：一是大模型相关的数据积累，AI 上车带来了新的数据形态；二是海外数据；三是数据交易。以前是点对点撮合，现在正在建设数据交易平台，明年会发布，不仅车的数据，具身智能等领域的数据也可以在上面交易。
数据交易面临一些复杂问题，比如确权。我们用上链技术来确权，标注数据是谁采集的、谁标注的，别人下载了贡献方可以收费。
Q：怎么能让车企或其他数据拥有方认可这个中台，让四维图新坐稳这个位置？
程鹏：可以拿证券交易所来类比，数据交易场所的第一要求是可信赖。谁是可信赖的？你愿意把数据交给竞争对手吗？肯定不太愿意。所以可信赖是最重要的。
第二是全链条合规，确保数据整个生命周期都是合规的。
第三是信息安全要有保障。
第四是商业利益有回报，我贡献了数据，能拿到什么回报。
本质上还是解决信任问题。信任问题解决了，即便不是我们，也应该有个第三方。
Q：智云业务受到车企利润挤压，怎么保证转型过程中有源源不断的现金支持？
程鹏：确实挺难的。上午也说了，只有一个字 —— 熬。车企没利润的时候，你要拿很高的利润也不现实。
这是一个大浪淘沙的过程。前两年的新能源车不也一样吗？有个过程，慢慢淘汰，剩下来的是组织能力够强、技术迭代够快、有一群能坚持的团队，既敏捷又有韧性，来分剩下的蛋糕。
“具身领域的标准会比当年智驾领域干得更好”
Q：去年您说大算力芯片有人干了您就不干了，今天发布的 AC8035，算不算您自己干了？
程鹏：首先它显然属于大算力范畴。其实这个项目已经搞了两年多了，今天到了可以发布的时候。大家都在搞大模型上车，都在单独配 AI Box，市场需求很强烈。所以我们顺应趋势，把这款可以做舱驾、也可以做舱模一体的芯片推出来。肯定还是市场有需求，市场没需求我们为什么要做？
Q：具身行业里，模型公司、数据管线公司都在参与标准制定，怎么防止各方各说各话？
程鹏：标准不是死的，技术在演变、应用场景在变化，不能把它当成一成不变的东西。我们的策略是团结头部的本体厂、模型厂、零部件厂、数据厂，不是一家在那里奋斗，大家一起把标准建设好。工作组就是一个持续迭代的机制，每个月开一次会，把最新的场景变化、技术路线变化汇总起来，不断迭代标准。
我确信具身领域的标准会比当年智驾领域干得更好。当年智驾的数据浪费太大了，惨不忍睹。很多车厂的亏损来自智驾，智驾的亏损来自数据，数据的亏损来自采集和标注，关键是弄出来以后还没人用、不能用。新的领域不能同样的错再犯第二次。
Q：有观点认为通用大模型能力越来越强，可能会替代具身垂域模型，您怎么看？
程鹏：通用模型的能力肯定会越来越强，毫无疑问。但是在不同的场景里，永远有工作可做。比如我们的车内智能体，也是大模型上车，但我就得把它训练成垂直领域的、专门干智能座舱的小模型。为什么？因为端侧的参数不够大，做不了万亿参数的部署。全放云端，有些地方通信不好，用户体验就得不到保证。
垂域模型一定有饭碗，但你的工作是要实时看通用大模型能力到哪了，然后在上面做加法，不要跟它对抗。
Q：具身智能方面，哪些场景是四维图新比较重点关注或接下来会重点拓展的？
程鹏:我们内部有几个选择标准：
第一，市场需求比较明确和强烈。比如室外的割草机、室内的扫地机器人，这些已经走进千家万户了，只不过以前不太智能，现在要变得更智能。这种已有规模的产品的智能化，就像两轮车一样 —— 产品本来就有，原来是机械的，现在要上智能功能，肯定是我们最先考虑的。
第二，能力要跟我们匹配。室外的定位和导航是我的强项，所以第一个优选的场景就是这些室外的。
其他比如家里的机器人、工厂里的装配，天生不是我们的优势项，我们就跟着学习、慢慢找机会。但室外的定位和场景，是我们现在选中的，先把这个做透做深。
“在海外，急也急不来”
Q：四维图新海外收入占总收入的比例大概是多少？毛利率大概是什么水平？
程鹏:比例还比较小。我们自己把业务分成四个象限：本土车厂的本土服务、本土车厂的出海服务、国际厂家的中国服务、国际厂家的海外服务。
现在大部分业务还是国际厂家的中国业务，这两年开始做中国车厂的海外业务，这两个象限做得还不错 —— 因为车企到了陌生的地方，没有那么多专业团队，我们就能相对做得比较好。这两块占了百分之九十几。
海外车厂的海外业务现在只是刚刚起步，按百分比算是个位数。
Q：同行出海常遇本土化难题，四维图新怎么保证解决这些问题，尤其是面对国际 Tier1？
程鹏：传统 Tier1 在软的东西，也就是数据、合规领域，并不强。他们的强项是全球有稳定的、长期信任的客户，对品质和安全的要求非常高，全球都有工厂。这些是他们的优点，我们一时半会儿很难追上。
但中国公司的优点是什么？反应快、开发快、敏捷、能吃苦。一个客户需求来，我们经常第二天早上就解决了。国外呢？分析、走产品 PRD 流程、研发流程、交付流程，三个月。
还有一个很重要的就是有敬畏之心，没有急功近利地冲出去乱搞。不用急，在海外急也急不来。
Q：能否分享一下与微软合作的细节？合作模式是什么？
程鹏：尤其国内车企出海遇到很多问题，每个国家量不是特别大，但国家特别多、语言特别多。原来要给做语音引擎、自然语言理解的厂家付很多钱，每个国家都要研究当地的语言文化，周期很长，搞不动了。
我们跟微软的合作是：利用微软基础大模型的能力，我们共同打磨一个车端垂域预训练小模型，部署在车里，然后连到微软的云服务，到哪个国家都能用。大模型管你什么语言都会，西班牙语、意大利语、葡萄牙语都会，省掉了车企挨个国家做定制的工作，用户体验还好很多。100 多个国家的开发周期缩短了好几倍。
合作模式：我们来做面向汽车的模型训练和交付，使用微软的基础大模型、通用大模型和云服务。对车企的接口在我们这边。