全球车市展望：中美欧销量齐缩，中国出口逼近千万

本文来自微信公众号： 车市睿见 ，编辑：杨朔，作者：郑莉

进入7月，全球汽车行业上半年成绩单已基本落定，交出的是一张并不乐观的答卷。美国市场增长趋于停滞，欧盟需求持续萎靡，就连过去十年一直扮演全球增长引擎的中国市场，也正经历着自新能源汽车爆发以来最剧烈的需求收缩。全球咨询机构艾睿铂（AlixPartners）最新发布的《全球汽车市场展望》预测，2026年全球主要汽车市场需求将全面收缩。

但如果只看到收缩，可能错过了这份报告真正值得关注的部分——在总量下行的周期里，中国汽车产业在全球版图上的权重，正在被海外机构重新评估。

▍全球“三线齐缩”，但中国市场被投下“信心票”

报告预测，2026年全球主要汽车市场中，中国轻型汽车销量将下降10%至2460万辆，美国市场下滑3%，欧盟萎缩约1%。中国今年前五个月销量已录得18%的跌幅，新能源汽车购置补贴退坡与前期产能高速扩张之间的矛盾正在集中释放。

但艾睿铂并未因此看淡中国市场的长期价值，报告认为，中国市场将在经历短期阵痛后迎来温和复苏，至2030年逐步回升至2620万辆；而美欧市场则将趋于长期停滞。

这一判断暗示，中国市场的“收缩”是周期性的，中国仍拥有全球最完整的电动化供应链、最活跃的智能网联生态，以及最具迭代效率的整车制造体系。这些基础条件并未因短期需求波动而改变。

▍从“内卷”到“外卷”，中国汽车出口有望接近1000万辆

本土市场的激烈竞争，正意外地转化为中国车企全球化布局的重要驱动力。报告预测2026年，中国汽车出口量将增至近1000万辆，较2025年的710万辆大幅跃升。在艾睿铂看来，国内价格战与技术趋同带来的生存压力，倒逼企业在成本控制、产品迭代和供应链响应上不断逼近效率极限，而这些能力一旦溢出到海外市场，便转化为显著的竞争优势。“内卷”筛选出的幸存者，具备在全球市场上“卷赢”对手的组织效率。

报告进一步指出，整车出口只是第一阶段，本地化制造才是长期目标。值得关注的是，欧洲工厂目前每年约有250万辆闲置产能，这为中国车企本地化生产提供了结构性机遇。多家中国整车厂已表达利用现有设施进行本地化生产的意向。

在终端市场层面，报告预计2026年中国汽车品牌在欧洲的销量有望增长25%，达到230万辆，德国和法国的增长尤为强劲。2030年，中国汽车品牌在欧洲市场（含俄罗斯）的份额将达到16%。

但海外扩张绝非坦途。艾睿铂提醒，中国车企面临的海外障碍已超出关税范畴，还包括投资限制、所有权要求、技术管控以及跨多市场的数据安全法规。出海的下半场考验的不再是成本优势，而是全球化合规与本地化运营的“软实力”。

▍行业整合加速：30家新能源车企仅7家有望盈亏平衡

聚焦国内市场，更多新能源汽车品牌的持续涌入推动行业产能进一步扩张，但工厂整体利用率依然承压，尤其对规模较小的企业而言，财务负担正日益加重。尽管部分制造商凭借销量提升改善了账面表现，但即便是传统上盈利能力稳定的车企，也普遍感受到利润率下行的压力。

报告披露了一组关键数据：目前中国30家以新能源为主的整车企业中，2025年全年实现盈利的仅有3家。预计到2030年，这30家企业中仅7家能实现盈亏平衡。

艾睿铂亚太汽车与工业业务负责人Stephen Dyer表示：盈利能力已不再由规模驱动，而是越来越取决于企业的组织效率、产品周期的适应速度，以及设计、工程与商业化的整合能力。未来赢家与行业其他部分的差距将扩大，整合将成为结构性结果，而非周期性现象。

▍供应商格局重塑：中国跃升全球第三

中国汽车产业的竞争力提升，不仅体现在整车端，更在上游供应链层面获得了全球认可。

报告指出，随着中国汽车产业不断成熟，2026年全球汽车供应商百强榜新增8家中国企业，总数达25家，中国由此超越美国成为全球第三大汽车供应商集群。更关键的是，在全球供应商市场整体萎缩的背景下，许多中国供应商在相关品类仍实现两位数增长，同时保持健康的资本回报率。

这意味着，从上游关键零部件到系统解决方案，中国产业链的完整性与韧性正在全球范围内获得实质性评级提升，海外机构对中国汽车产业竞争力的评估已不再局限于整车出口规模，而是开始认可整个产业生态的系统性能力。

▍下一赛道：从“软件定义”到“AI定义”汽车

艾睿铂大中华区汽车咨询业务合伙人章一超表示，行业的未来不会由销量增长或下降决定，而在于汽车制造商适应消费者需求变化、技术变革和地缘政治不确定性重塑市场的速度。中国汽车制造商的竞争优势已不再仅限于电动汽车技术。它越来越依赖速度、成本竞争力和组织敏捷性，尤其是在智能互联车辆的发展方面。这些优势使他们能够在全球竞争，即使海外电动汽车增长变得更加节制。

报告预测了汽车行业下一个重大技术转变——从软件定义汽车（SDV）向人工智能定义汽车（AI-DV）转变。与主要依赖空中更新的SDV不同，AI定义的车辆在整个生命周期中持续学习、适应和优化性能。除了推动更多智能车辆发展，AI-DV还有潜力显著提升产品开发效率，降低工程成本，加速汽车价值链的创新。

章一超认为，下一轮竞争将由两大挑战塑造：第一是构建AI定义汽车所需的数据、模型和本地供应链能力；第二是如何通过新型合作模式，将全球化雄心转化为实际交付。