吉利控股2030年战略目标:年销量突破650万辆,进入全球车企前五

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2026年09月02日

(原标题:吉利控股2030年战略目标:年销量突破650万辆,进入全球车企前五)

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1月22日,吉利控股集团(下称“吉利控股”)发布了“一个吉利,全面领先”2030年战略目标,该目标的关键指标是:实现全球总销量突破650万辆(乘用车+商用车),营收超1万亿元,跻身全球车企销量前五,其中新能源销量占比约75%,海外销量占比超三分之一,开发覆盖A到E级车型的全球顶级的新能源架构,基于全新架构的平均单车型研发周期和综合成本下降30%以上。

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吉利控股判断,未来五年,是吉利控股集团实现从产品制造竞争力到生态服务竞争力、从规模成本优势到绿色智能科技优势、从各品牌独立运营到全球深度协同的三大战略升维的关键时刻。

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吉利控股集团CEO安聪慧解读了实现2030年战略目标的发展路径,包括以下几个方面:打造全球品牌矩阵,深化“一个吉利”全面协同;筑牢“七纵”技术体系,巩固全域安全全球领先地位;加快形成三大生态业务竞争力,构筑增长新曲线;夯实人才与ESG基石,支撑全球化可持续发展。

品牌矩阵方面,吉利控股将以“强化吉利母品牌”为核心,构建定位清晰、个性鲜明、势能互补的全球品牌矩阵,全面提升品牌竞争力和影响力;将充分发挥吉利中国星、吉利银河、领克、极氪的品牌优势,全面释放沃尔沃、极星、莲花跑车等国际品牌在欧美市场的“主场优势”与属地化运营能力,携手雷诺等国际伙伴,打造开放协同、互利共赢的品牌合作新范式。

技术体系方面,吉利控股将持续提升以智能驾驶、智能座舱、电子架构、整车架构、电池、电驱、超级电混为核心的“七纵”全域技术体系竞争力,进一步提升在电动化、智能化时代全域安全领先地位。在智能驾驶方面,将“千里浩瀚”打造为全球最先进的技术平台,实现L2级辅助驾驶全覆盖,快速推进L3产业化试点,加速L4技术和Robotaxi的商业化落地。结合智能座舱,以AGI和Agent技术为核心,构建AIOS操作系统,将智能汽车打造成超级智慧生命体。超级电混方面,基于新型燃料和新燃烧技术的应用,雷神AI电混发动机热效率有望突破 50%。浩瀚超级电混技术向超高压、超性能、超安全方向演进,持续引领全球豪华电混技术发展方向。

生态业务方面,吉利控股将重点布局用户服务、未来出行与醇氢电动三大生态。用户生态方面,将启动“吉利无界”生态,打造高满意度、高复购、高口碑的服务品牌,成为服务用户的行业新标杆。

未来出行生态方面,吉利控股将加快布局一个由吉利汽车、千里科技、曹操出行、沃飞长空、时空道宇等共同打造的天地一体化未来立体出行生态。至2030年,吉利控股将初步形成覆盖全国主要城市的天地一体化服务能力,并投放10万辆曹操出行Robotaxi完全定制车型,在全球范围开启商业化运营。

醇氢电动生态方面,吉利控股在已形成覆盖醇氢制备、运输、加注和车辆制造的全产业链竞争优势的基础上,加大醇氢电动技术在汽车、船舶、矿机、工程机械、发电机组等领域的应用推广,并在重点区域与干线物流道路加速甲醇加注网络建设。

人才方面,吉利控股将吉利将继续深化“人才森林”战略,通过产教融合战略工程,定向培育新能源、人工智能等领域专业人才,推动干部年轻化和全球化,构建“千人千面”的高质量人才生态。ESG方面,吉利控股承诺将绿色低碳基因注入产品全生命周期,大力推广新型环保材料在新车型上的开发应用,降低整车产品碳足迹,推动标杆工厂实现碳中和;构建绿色合作伙伴关系,通过绿色采购、技术共享等方式,带动数百家供应商制定明确的碳减排路线图。

吉利汽车集团CEO淦家阅表示,2026年,吉利汽车集团秉持“造每个人的智能精品车”的初心,将从AI科技化、能源多元化、产品高端化以及国际化四个方面,以技术创新推动汽车产业的高质量发展,为全球用户创造安全可靠、智能便捷的出行新体验。

吉利的全域AI 2.0打通了车辆的所有系统,构建出一个统一的“整车大脑”,对车辆的各个域进行全局协同指挥、协同行动。采用VLA+WAM大模型的吉利新一代千里浩瀚辅助驾驶系统G-ASD,拥有同级领先的辅助驾驶体验;即将推出的全球新一代油电混动技术i-HEV 智能双擎,作为全球首个应用“AI云动力”的油电混动系统,将i-HEV产品的百公里油耗带入3L时代;即将上市的极氪8X,将为用户带来更纯粹的电感和独一无二的驾驶体验。此外,吉利汽车还将践行“区域深耕”与“全球协同”的全球化发展路径,稳步推进高质量出海。

2025年全年,吉利控股总销量达411.6万辆,同比增长26%,连续五年实现快速增长。其中,新能源汽车销量达229.3万辆,同比增长58%,新能源渗透率达56%。吉利控股销量首次突破400万辆,排名全球第七,成为前十汽车集团中增速最快的企业。

2026年是吉利创业40周年,站在这一新起点上,吉利控股将以“一个吉利”凝聚合力,以“全面领先”绘制蓝图,聚焦核心主业,深化战略协同,持续提升技术硬实力与文化软实力,为用户提供超越期待的智能出行体验,成为中国企业全球化高质量发展的引领者。

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前瞻2025:“多模态” 新变局

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(原标题:前瞻2025:“多模态” 新变局)图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 前瞻2025并不容易,这需要我们拥有应对剧变的定力,直面困难的勇气,以及推动改变的恒心。 一 面对纷繁复杂的局势,我首先分享三条思路: 第一,回归基本面(BacktoBa-sics)。基本面就是洗去铅华,回归到问题本身,这应当是我们分析和决策的起点。 生成式人工智能会是下一个高科技泡沫吗?判断的标准,在于会有哪些落地的应用,会带来哪些生产力的提升。 类似地,特朗普2.0时代的政策和地缘政治格局变化,也需要从基本面分析:任何旷日持久的冲突都会导致两败俱伤,因此,俄乌停火是大势所趋。同样,美国的政治需要回应普通民众的需求——“与过去四年相比,你的生活变得更好还是更差?” 中国经济的基本面是结构性问题。第一个是人口老龄化问题。第二批婴儿潮(1963—1972年出生)的2.7亿人在未来十年将陆续退休,这不仅对养老金体系是一次压力测试,也为推动经济转型提供了机会。第二个是消费不振的长期问题。我们需要短期下决心给老百姓发钱,提振信心,中期切实推动提升劳动者在一次分配中的占比,让劳动者的收入有所提升。 第二,变化持续加速,“多模态”新范式初露端倪。在AI领域,我们将看到人机互动新范式的确立。人与机器的协作正在从平面转向立体/空间。机器将更好地适应人,而不是人适应机器。新范式的基础是“多模态”,即AI能够处理文字、图片、音频和视频等多种数据形式,并通过构建对物理世界和生物化学世界的模型,将“多模态”信息进行融合、关联和协同处理,提供更自然直观的人机交互体验。 同样,在地缘政治、经济政策和全球贸易领域,我们也将看到“多模态”的新范式。在地缘政治领域,“多模态”意味着博弈者不再局限于国家,许多非国家的势力,无论是地方武装、恐怖组织、宗教势力,还是富可敌国的跨国公司、超越国界的高科技平台企业,亦或是身家巨万、富甲一方的商贾,都能施加影响力。经济政策和全球贸易也正在拥抱发展模式的多模态。产业政策在欧美被重新重视,中低收入阶层的诉求被民粹式地表达,都在推动全球精英主义者议程——全球化与自由贸易——的重新思考和重置。 第三,对外重塑信任,对内重建信心。中国企业出海的最大挑战,是“多模态”地缘政治格局中信任的缺失。美国国内蓝领阶层对全球化的不满,以及中美之间信任的缺失,都使得局势复杂化。在剧变时代,信心比黄金更重要。重建信心,我们可以参考“安倍经济学”的“三支箭”策略:推动股市繁荣;发钱促消费,财政刺激促就业;进而在信心稍有恢复之后,推动实质的经济结构性改革。 二 展望2025年,我提出五个方面的前瞻: 之一:从对话到干活,AI助理来了 2025年最值得前瞻的是AI助理的崛起。从“对话”到“干活”,这是AI助理即将到来的生产力提升。 在未来的镜像世界中,XR智能眼镜是替代智能手机的“下一个重大创新”,帮助我们建立智能物理世界和虚拟世界的双重链接,而AI助理将成为用户学习、工作和生活的“智能管家”,为人机交互提供硬件和软件支持。具体而言,AI助理将在三方面发挥巨大的作用。 首先,AI助理会特别了解我们。AI助理通过观察用户行为,提供个性化的学习、求职和工作支持。未来的学习将根据每个人的节奏和兴趣定制,而求职过程可能不再依赖简历,AI助理会直接与招聘方AI对接,精准匹配最适合的职位。在工作中,AI助理将成为高效的沟通协调者,大幅提升企业效率,同时减少“伪工作”,让大规模知识协作成为可能。 其次,AI助理会很好地帮我们打理生活。从日程安排到购物决策,AI助理将接管更多日常事务,减少用户精力消耗。通过“bot-to-bot”交互机制,个人AI助理可与差旅、购物等专业AI对接,快速完成任务。这样的自动化将催生全新商业模式,值得探索。 第三,我们要学会“人+AI”的全新工作与生活的方式。AI助理将帮助用户调用多种AI工具,就像今天使用APP一样。要充分利用AI,用户需要掌握与机器互动的技能,包括成为一名优秀的提示工程师(PromptEngineer)。明确表达需求、有效提问,是未来必备能力,这一趋势对传统教育模式提出挑战。 现阶段,AI仍处于技术导向的“码农视角”,程序员根据自身想象设计任务,但这种模式无法满足复杂需求。未来需站在用户角度,设计新的“人+机器”工作流。这种工作流有三大特点:由人提出问题,判断结果也由人完成,并需重新设计流程,而非简单复制现有模式。 爆火的美股行情,全球市值最高的七朵金花(MagicSeven)中的英伟达和特斯拉持续绽放,占标普500成分股的三分之一市值和四分之一利润。我们是否面临AI催生的高科技泡沫?市场对规模边际效益递减(ScalingLaw)还是充满担心的,担心堆砌更多的算力和更大的数据并不一定能带来同样大的AI...