在過去很長一段時間裏，汽車對標分析更多承擔的是“復盤”功能：通過拆解、對比和成本分析，幫助企業理解一款車、一套系統、一個競爭對手的技術路徑與成本結構。如今這套方法論正在被更快的産品迭代節奏重新校準。

　　伴隨電動化和智慧化加速演進，全球市場競爭持續加劇，整車開發週期被不斷壓縮，汽車對標分析正在從研發後端走向産品規劃、目標設定和工程決策前端。而這也是全球領先汽車對標數據、成本分析與洞察、軟體解決方案供應商A2MAC1在2026北京車展上釋放出的核心信號。

　　4月25日，A2MAC1全球首席執行官和首席營收官圍繞汽車對標行業的變化、AI在工程分析中的應用、中國市場對全球汽車競爭格局的影響，以及A2MAC1自身能力邊界的延展在北京車展現場向媒體進行了分享，對這家長期以拆解、成本分析和工程洞察見長的公司而言，變化已經不只是産品線擴充，而是角色本身正在被重新定義，對標分析的價值，也因此從“看清既有結果”，進一步延伸到“支撐前期判斷”。

A2MAC1全球首席執行官Patrick Katenkamp（左）和首席營收官Jasmina Burkic（右）

　　從“看結果”到“定方向” 對標分析前移的底層邏輯

　　在傳統燃油車時代，整車開發週期長達36-60個月，改款週期約為12-36個月。按照傳統整車開發流程體系流程，一款車從概念、工程設計、樣車驗證、法規認證到量産準備，往往要經歷較長鏈條。然而，新能源與智慧汽車時代，節奏已經明顯不同。蓋世汽車研究院數據顯示，中國自主品牌及新勢力的整車開發週期已普遍縮短至12-24個月，部分企業甚至能在12—15個月內完成從開發到上市。

　　與此同時，軟體迭代週期從“以年為單位”轉向“以周為單位”，進一步壓縮了車企做出産品定義和技術選擇的時間窗口，意味著目標成本、技術路線和供應鏈方案等關鍵判斷，必須在更早階段完成。汽車不再是一款“上市即定型”的産品，而是在生命週期內持續進化的系統，這對汽車對標分析能力提出了新的要求。

　　A2MAC1全球首席執行官 Patrick Katenkamp對此表示，現在客戶不再只希望看到“市場上已經有什麼”，而是越來越關心未來兩三年趨勢將走向哪，以及自身應該往哪個方向開發，“今年北京車展新車型發佈密集，創新速度相比此前進一步加快。尤其在中國市場，新車型、新功能、新設計不斷涌現，新能源三電技術、造型設計、智慧化體驗都在快速演進。”

　　中國因此成為這場變化的核心陣地。中國車企正在把“速度、成本、創新”同時推向高壓狀態。成本要壓低，開發要加快，功能還要持續更新。在這樣的市場裏，對標分析如果仍停留在事後分析，就很容易慢半拍。對A2MAC1而言，這種變化不是一個外部趨勢，而是直接推動其能力前移的原因。而客戶需要的不只是拆解報告，而是能在産品規劃階段就被調用的判斷依據。

　　從拆解到平臺化 A2MAC1重構能力體系 

　　A2MAC1公司成立於1997年，早期主要圍繞整車拆解和靜態數據分析展開業務。經過多年發展，已形成覆蓋全球的對標網絡：在全球擁有11個地點、4個對標中心，分別覆蓋北美和南美、歐洲、中國及亞洲市場，上海嘉定中心成立於2010年，承擔中國、日本、韓國等市場車型的拆解分析工作。截至目前，A2MAC1全球累計擁有約1200輛車的拆解與分析數據，每年新增60-80輛車的拆解分析，客戶超過650家，覆蓋主要整車廠和大量供應商。

　　一輛車被拆解之後， A2MAC1會對整車、白車身、底盤、電池包、電子電氣架構等子系統進行結構性分析。隨著客戶需求前移，A2MAC1也在把原本分散在不同維度的數據和工具，重新組織成一套平臺化能力，其對標數據主要覆蓋四個維度：技術洞察、成本、性能和市場情況。

　　技術洞察聚焦整車及子系統結構分析；成本維度包含自下而上的成本數據庫；性能維度既包括電池包、電驅、熱管理等實驗室測試，也包括風阻、風洞、碰撞等倣真服務；市場維度則通過全球車展跟蹤和新車型分析報告，捕捉産品趨勢變化。這意味著A2MAC1不再只是看“車上有什麼”，而是在嘗試把技術、成本、性能和市場放在同一個坐標系裏。

　　如今車企做決策時，很少只看單一指標。一套電池方案是否值得採用，不只取決於容量和成本，還取決於熱管理、供應鏈穩定性、性能表現、法規要求和目標市場的用戶預期。一套座艙方案是否有競爭力，也不只是看螢幕數量，而要看電子電氣架構、軟體能力、交互體驗和長期迭代空間。這正是A2MAC1平臺化的價值所在，A2MAC1的3D Web平臺，可查看整車及零部件3D掃描數據，並開始成為工程團隊可檢索、可對比、可復用的工作資源。

　　過去，A2MAC1的服務更多被大型OEM和頭部供應鏈企業所熟悉。但隨著競爭加速，中小型車企、零部件企業和初創公司同樣需要高品質的對標數據。A2MAC1 全球營收官Jasmina Burkic表示，通過SME服務，可以基於已有大規模數據庫，為中小客戶提供更具針對性的定制化數據包。這不是簡單的客戶下沉，而是把原本高門檻的對標能力拆成更可調用、更可組合的能力單元。在此過程中，數據的角色也發生了變化：從被動查詢的資料沉澱，轉向支撐工程分析和産品判斷的基礎能力，既服務於整車廠前端開發，也服務於供應鏈企業的技術選擇；既能支持成本拆解，也能支持趨勢判斷；既能面向頭部客戶，也能面向更廣泛的工程團隊。

　　從數據服務到決策支持 A2MAC1向更高價值環節延伸

　　平臺化只是第一步，從更深層次，A2MAC1正把能力進一步推向客戶決策鏈條前端：即人工智能（AI）要進入成本工程、方案優化和決策支持。其已經開發出AI智慧體，客戶上傳BOM（物料清單）後，系統可以結合A2MAC1的對標數據庫，識別潛在降本機會，並生成具體的優化建議，涉及設計優化、材料替換、功能集成、配置取捨等。

　　這不只是提升報告生成效率，更把工程經驗、成本模型和歷史對標數據整合到同一套分析流程中，使降本建議更快形成、也更容易被工程團隊驗證。A2MAC1的這一工具已在日本和中國客戶中進行測試，即使面對成本控制已經非常精細的中國車企，仍能找到一定優化空間。

　　與此同時，隨著汽車價值從硬體堆疊轉向軟硬協同，傳統以物理拆解為核心的對標體系，也遇到了新邊界。過去拆解一輛車，能看到很大一部分價值來源，例如材料、結構、工藝、供應商等。但在軟體定義汽車時代，很多價值不再完全寫在硬體上，這也給A2MAC1提出了新的挑戰。

　　談及軟體定義汽車對對標分析提出的新要求時，Jasmina坦言，軟體對標並不容易，因為客戶通常不會在開發階段開放代碼。A2MAC1要通過逆向分析理解軟體架構、成本和功能實現，難度遠高於硬體拆解。

　　當對標開始從“看硬體”走向“理解産品定義、技術組合與成本取捨”，它面對的就不再只是單一車型本身，還包括不同市場如何定義産品，如何平衡功能與成本，如何組織供應鏈。如何在法規、用戶偏好和商業目標之間做取捨。基於此，中國市場的意義被進一步放大。Patrick提到，隨著中國車企在成本控制、創新速度和技術導入上的優勢不斷顯現，越來越多國際車企開始在中國設立研發中心，以更貼近本地市場、供應鏈和用戶需求。這也意味著中國車型正在成為全球對標體系中的重要參照。海外OEM（原始設備製造商）希望理解的不只是某一款中國車的配置，而是其背後的開發節奏、成本結構、技術選擇和産品定義方法。對A2MAC1而言，其價值也不再只是提供中國樣本，而需要把中國市場的變化轉化為全球客戶能理解、能比較、能使用的洞察。

　　Patrick表示，A2MAC1上海團隊已成長為其全球重要團隊之一，目前擁有約130名員工，並計劃繼續在上海擴大投資，搬遷至更大場地，以滿足未來更多車型拆解和分析需求。一方面，海外客戶需要通過中國樣本理解未來趨勢；另一方面，中國客戶也在走向海外，開始面對完全不同的市場環境。

　　出海，是A2MAC1能力延伸的另一條主線。Patrick指出，中國車企出海時需要理解不同市場的法規變化，也要理解當地消費者對産品的不同期待。“在中國行得通的東西，不一定天然適用於其他市場。”這正是A2MAC1能夠為中國車企提供支持的地方，幫助出海企業判斷哪些設計需要調整，哪些功能需要保留，哪些成本不能省，哪些配置在目標市場並不能形成感知價值。

　　從這一點看，A2MAC1的角色再次前移，既幫助海外客戶理解中國，也幫助中國客戶理解全球。既做數據對比，也做法規、本地化、供應鏈和産品定位判斷，這正是“從數據服務到決策支持”的真正內涵。從拆解數據，到平臺化能力；從成本分析，到AI輔助決策；從單一車型對比，到跨市場判斷支持，A2MAC1並不直接參與造車，但它正在更深地參與汽車被定義、被開發、被優化的前期過程。（資料來源：A2MAC1）