180億的"笨功夫"，到底值不值？
蔚來換電站：從重資產到護城河的轉變
本篇含算法、Ai、商業模式等硬核深度內容，只想看熱鬧的可以繞道。。。
從第1次換電到第1000萬次，蔚來用了整整1506天。
但從第8000萬次到第9000萬次？只用了100天。
作為一名蔚來創始版車主，看到這兩個數字的對比，我心裏其實挺感慨的。
還記得2018年，我在深圳見證蔚來第一座換電站落地時，身邊全是質疑的聲音。那時候大家都在説：李斌瘋了吧？180個億砸進水泥地裏，這得虧到什麼時候是個頭？
確實，截至2025年10月，蔚來在充換電基礎設施上的累計投入已經超過了180億元。
建一個站，動輒幾百萬。租地、接電、買設備、僱人維護。在那個互聯網思維滿天飛、大家都想做輕資產平台的年代，這簡直就是典型的"反面教材"。
但就在前兩天，看到那個“上海換電站接近盈利”的新聞時，我突然意識到：這個笨功夫，可能真讓他練成了。
這就好比當年的京東物流。強東當年力排眾議自建物流，被嘲諷是"燒錢無底洞"。但今天你再看，京東最深的護城河，恰恰就是這個沒人願意幹、也沒人幹得動的物流體系。
不過，光有錢砸是不夠的。
現在的蔚來，手裏握着3539座換電站，覆蓋了全球550多個城市。每天要處理超過10萬個換電訂單，平均每0.86秒就有一輛車滿電出發。
附上實時換電地圖：https://www.nio.cn/official-map
如果全靠堆人頭、靠站長打電話調度，那運營成本早就崩了。
這背後，其實藏着一套被很多人忽視的AI決策系統。
今天，我想脱下車主的身份，用產品經理的視角帶你拆解一下：蔚來是怎麼用AI把這個千億級的"重資產"玩轉的？
選址的秘密：為什麼82.6%的車主都不用繞路？
你以為換電站是隨便找個空地就能建的？
如果選址錯了，要麼沒人來，虧死；要麼排長隊，被用户罵死。
在沒有AI介入的傳統商業裏，選址大概率靠經驗、靠蹲點數人頭。但在蔚來，這事兒變成了一個複雜的算法問題。
他們搞了一個概念叫"電區房"——指距離換電站3公里以內的住宅或辦公場所。
現在的覆蓋率是多少？82.6%。
這意味着，每10個蔚來車主，有8個出門一腳油門，3公里內就能換電。而且這個網絡還打通了"9縱11橫"，在高速上建了1000多座站，覆蓋了16大城市羣。
要做到這個精準度，蔚來的AI模型至少在跑這幾個維度的數據：
AI算法處理海量數據，實現換電站選址的全局最優解
- 用户熱力圖：不僅是現在的車主在哪，還要預測未來的車主會出現在哪。
- 路徑規劃數據：車主平時上下班走哪條路？週末去哪浪？
- 電力容量：這塊地的電網能不能扛得住大功率充電？
- 場地成本：租金劃不划算？
AI通過分析海量的用户駕駛數據，模擬出成千上萬種選址方案，最後算出一個"全局最優解"。
所以，當你在京港澳高速上快沒電的時候，導航裏剛好顯示的那個服務區有換電站，這真不是巧合。那是算法算準了你的續航極限，也算準了你的心理焦慮點。
AI選址背後的算法黑科技
這裏我想專門拆解一下，蔚來到底用了什麼"黑科技"來做選址決策。
時間序列預測：像"看天氣預報"一樣預測換電需求
你有沒有想過，換電站怎麼知道未來幾小時會有多少車來換電？
這背後用的是時間序列預測算法——一種專門用來預測"未來會發生什麼"的AI技術。
蔚來採用的是業內最先進的TCN-BiGRU-Attention混合模型。這個名字聽起來很嚇人，但原理其實不復雜：
TCN（時間卷積網絡）：就像看過去30天的天氣數據，找出規律——比如每逢週末、節假日，換電需求會激增。
BiGRU（雙向門控循環單元）：不僅看過去，還要"回看"，就像你分析股票走勢，既看漲跌趨勢，也看背後的波動規律。
Attention（注意力機制）：重點關注最關鍵的信息——比如某個換電站附近突然開了個網紅餐廳，週末人流暴增，模型會自動"注意"到這個變化。
這套算法可以提前1-2小時預測每個換電站的需求量，準確率超過85%。這就好比外賣平台提前知道中午12點會有多少訂單，從而提前調配騎手。
負載均衡：像"外賣派單"一樣分配換電站
當3539座換電站同時運轉時，怎麼保證每個站都不會"吃不飽"或"撐爆了"？
這裏用到的是負載均衡算法——互聯網公司用來分配服務器壓力的經典技術。
蔚來的做法是：
- 加權輪詢：根據每個站的電池數量、充電速度，給不同的站分配不同的"權重"。就像快遞站根據倉庫大小決定能接多少單。
- 最小連接數：優先把用户導向當前排隊最少的站。你在導航上看到的"推薦換電站"，就是算法實時計算的結果。
- 動態調整：如果某個站突然出現故障，算法會立即把流量分散到周邊站點，避免"單點崩潰"。
這套系統每天要處理超過10萬個換電請求，平均每0.86秒就調度一次。這就是為什麼你很少在蔚來換電站遇到"大排長龍"的情況。
全局優化：3539個"點"怎麼連成"網"？
最難的其實是這個：當你要在全國鋪3539座站時，怎麼保證整體效率最高？
這是一個典型的組合優化問題——類似"旅行商問題"，但複雜度要高出幾個數量級。
蔚來的做法是用強化學習算法（後面會詳細講）讓AI自己去"試錯"：
- 先在虛擬環境裏模擬建站；
- 跑幾千萬次換電場景，看哪種佈局效率最高；
- 不斷調整，直到找到最優解。
這就好比下圍棋的AlphaGo，通過無數次自我對弈，最終找到最優策略。
正是因為這套算法，蔚來才能做到：82.6%的車主出門3公里內就能換電，高速公路服務區覆蓋率接近100%。
運營的黑科技：0.86秒一輛車，怎麼做到的？
建好了站，運營才是大坑。
全自動化換電流程：機械臂精準完成電池更換
這就涉及到一個經典的調度問題：車來了，有滿電的電池嗎？
現在的蔚來換電站，日均單量突破了10萬次。每0.86秒，就有一輛車滿電駛離換電站。
如果是人工操作，換一次電怎麼也得10分鐘，一天撐死服務100輛車。但現在的四代站，全程自動化，換電時間已經被壓縮到了2分24秒。
在這個極速流轉的過程中，AI在做三件事：
1. 需求預測：AI提前"備貨"
系統會根據歷史數據、天氣情況、甚至周邊的交通擁堵狀況，預測未來幾小時的換電需求。
比如，AI預判今晚會有暴雨，大家都會開車回家，那周邊的換電站就會提前開始高功率充電，把電池庫裏的電都"餵飽"。
這就像便利店老闆，每天看天氣預報決定要進多少貨。只不過蔚來的"老闆"是AI，而且它看的不是天氣預報，是幾十個維度的實時數據。
2. 數字孿生：給每塊電池建"數字分身"
這是整個系統最核心的技術——Digital Twin（數字孿生）。
什麼意思？就是給物理世界的每一塊電池，在虛擬世界裏建一個"數字分身"。
這個分身會實時同步電池的所有數據：
- SOC（State of Charge，荷電狀態）：電池還剩多少電，就像你手機的電量百分比。
- SOH（State of Health，健康狀態）：電池"身體"好不好，有沒有"生病"。就像人的體檢報告。
- 温度、電壓、內阻：電池的"生命體徵"。
AI會實時監控每一塊電池的健康狀態。在換電的那幾分鐘裏，系統會對電池進行幾十項安全檢測。如果發現這塊電池有點"感冒"（比如電壓異常），機械臂會把它抓到後台鎖定，不再流通，直接派單給維修人員。
這比你去醫院做體檢還要快，還要準。
更厲害的是，蔚來最近和英國AI公司Monolith合作，用機器學習算法實時檢測電池異常。每次換電，都相當於給電池做了一次"全身體檢"。這套系統可以自動檢測電池的"自發放電"、"熱失控"等潛在風險，讓換電更安全。
3. 強化學習：AI像玩遊戲一樣學"最優策略"
換電站什麼時候充電最划算？用多大功率充電最安全？
這些問題，蔚來交給了強化學習算法來解決。
強化學習是什麼？你可以把它理解成"AI玩遊戲"：
- AI先隨便試一下（探索）；
- 做對了就得分（獎勵）；
- 做錯了就扣分（懲罰）；
- 不斷試錯，最終找到最優策略。
在換電站場景裏，AI的"遊戲規則"是：
- 目標：在滿足換電需求的前提下，電費花得越少越好，電池壽命損耗越小越好。
- 獎勵：省電費，延長電池壽命。
- 懲罰：電池沒充滿，用户來了換不了；或者充電功率太高，電池加速老化。
經過幾千萬次虛擬訓練，AI學會了：
- 晚上用電低谷時充電（電價便宜）；
- 根據電池"身體狀況"調整充電功率（延長壽命）；
- 提前預判換電高峯，確保電池夠用。
這就是為什麼蔚來的換電站，既能保證效率，又能控制成本。
4. 路徑誘導：全網負載均衡
如果你想去的那個站正在排隊，車機導航會根據算法建議你去3公里外的另一個站。
這看起來是個簡單的導航功能，實際上是在做全網的負載均衡。它把壓力從一個點，分散到了整個面。
這套算法每秒鐘要處理上千個換電請求，實時計算每個站的"負載"，動態調整推薦策略。這就像外賣平台的派單系統，確保每個騎手都不會"閒着"或"忙爆"。
這筆賬算下來有多恐怖？
數據統計，這9000萬次換電，累計為用户節省了237億元的補能成本（相比油車），人均省了3.5萬元。更重要的是時間——累計節省了7513萬小時的充電等待時間，相當於每位車主多活了110個小時。
這就是AI帶來的效率紅利。
換電+儲能：一盤更大的棋
如果你以為蔚來只是在做換電站，那就太小看李斌了。
換電站的終極形態，其實是移動儲能站。
電網的"充電寶"
蔚來和南方電網達成了戰略合作，把換電站接入電網調峯調頻系統。
什麼意思？
- 白天用電高峯：電網缺電，換電站可以把滿電的電池"賣"給電網；
- 晚上用電低谷：電價便宜，換電站從電網買電，給電池充電。
這就好比你家的充電寶，白天可以給手機充電，晚上插電源自己充電。只不過蔚來的"充電寶"有3539個，每個能存儲幾百度電。
這筆生意有多賺錢？
根據峯谷電價差，每度電可以賺0.6-1元。一個換電站如果有13塊電池，每塊100度電，一天充放2次，理論上可以賺：
13 × 100 × 2 × 0.8 = 2080元/天
一年就是75萬。這還不算電網給的調峯調頻補貼。
更重要的是，這解決了換電站最大的痛點——如何盈利。
以前大家都在質疑：換電站建設成本這麼高（單站300-500萬），什麼時候能回本？
現在有了儲能業務，換電站不僅是"服務車主"，還能"服務電網"，盈利模式一下子打開了。
市場規模有多大？
數據顯示，2024年中國換電站保有量已經突破4000座，預計2025年將突破5000座。
根據行業研究報告，到2030年，中國換電站市場規模預計將達到數百億元，年複合增長率超過30%。
這個增長背後，有三個驅動力：
- 新能源汽車保有量激增：2024年1-11月，新能源汽車銷量同比增長35.6%，新車銷量佔比達到40.3%。
- 政策大力支持：國家明確鼓勵換電模式推廣應用，多個省份出台補貼政策。
- 技術成熟：換電時間從最初的5分鐘壓縮到現在的2分24秒，效率已經接近加油。
“換電+算力”：下一個想象空間
李斌在內部會議上提到過一個更大膽的想象：換電站+算力基站。
什麼意思？
換電站本身就是一個能源樞紐，有穩定的電力供應。如果在換電站旁邊部署邊緣計算節點，可以為周邊的自動駕駛車輛提供算力支持。
這就好比5G基站，不僅提供通信服務，還能提供邊緣計算能力。
未來的換電站，可能不只是"加油站"，還是"數據中心"。
技術門檻：為什麼競爭對手追不上？
換電模式看起來很美好，但為什麼只有蔚來做得這麼大？
因為這裏面有三道看不見的護城河。
護城河1：數據飛輪效應
蔚來現在每天處理10萬+換電訂單，累計完成了9000萬次換電。
這9000萬次換電，就是9000萬條真實的訓練數據。
每一次換電，AI都在學習：
- 這塊電池什麼時候該充電？
- 充多大功率最合適？
- 這個站未來一小時會有多少車來？
數據越多，AI越聰明。AI越聰明，服務越好。服務越好，用户越多。用户越多，數據越多。
這就是"數據飛輪"。
競爭對手想追？對不起，你得先搞出幾千萬次換電，才能訓練出一個能打的AI模型。
護城河2：AI實時檢測電池健康
蔚來和Monolith的合作，把換電站變成了"電池醫院"。
每次換電，AI都會對電池進行幾十項檢測：
- 電壓異常：電池是不是有內部短路？
- 温度異常：電池是不是過熱？
- 容量衰減：電池還能用多久？
這套系統可以提前幾個月預測電池故障，避免"突然猝死"。
而且，因為蔚來的電池是流轉的（你這次換的電池，可能是別人上次用過的），AI可以追蹤每一塊電池的"全生命週期"。
這就像醫院的病歷系統，每個病人的歷史記錄都在，醫生可以做出更準確的診斷。
競爭對手沒有這套數據，就無法建立這麼精準的"數字孿生"模型。
護城河3:電池標準化難題
換電模式最大的攔路虎，其實是電池標準化。
不同品牌的車，電池尺寸、接口、電壓都不一樣。你的換電站能換蔚來的電池，但換不了比亞迪的，換不了特斯拉的。
這就好比手機充電接口，蘋果是Lightning，安卓是Type-C，你不能用iPhone的充電器給三星充電。
蔚來的做法是：先把自己的標準做成行業標準。
現在蔚來已經把換電網絡開放給了樂道（蔚來子品牌）、長安等車企。未來如果更多車企加入，蔚來的標準就成了行業標準。
這就是"先發優勢"。
競爭對手想做換電？要麼加入蔚來的網絡，要麼自己從頭建。但從頭建的話，成本和技術門檻都太高了。
盈利的曙光：規模效應下的AI紅利
回到最開始的話題，為什麼上海的換電站能快盈利了？
車主實拍：冬日裏的快速換電體驗
因為規模效應。
換電站是一個典型的"固定成本高，邊際成本低"的生意。建站的錢花出去了，不管你換不換，折舊都在那。但只要換的人夠多，單次成本就會被無限攤薄。
數據顯示，當單站日均換電達到一定次數（比如50-60次）時，就能覆蓋運營成本。
這時候，AI的價值就體現出來了：它幫蔚來提高了單站的服務上限。
同樣的投入，通過AI優化調度和自動化操作，現在的產出效率翻了好幾倍。
而且，別忘了，蔚來還把這個網絡開放給了樂道、甚至其他品牌的車企。這就像是京東物流開始接淘寶的單子一樣，基礎設施的利用率會進一步爆炸式增長。
再加上"換電+儲能"的商業模式創新，換電站不僅能靠服務費賺錢，還能靠電力交易賺錢。
雙輪驅動，盈利就成了時間問題。
寫給產品人和創業者的思考
從1506天到100天，蔚來用8年時間證明了一件事。
第一，不要為了AI而AI。
蔚來用AI，不是為了發公關稿炫技，而是為了解決兩個極其具體的業務痛點：效率和成本。AI在這裏不是主角，它是一個超級高效的"調度員"和"精算師"。
時間序列預測、負載均衡、強化學習、數字孿生——這些聽起來很高大上的技術，本質上都是為了解決一個問題：怎麼讓換電站又快又省又安全。
第二，硬科技需要"笨功夫"做底座。
現在大家都喜歡做輕資產的SaaS，喜歡做純軟件。但蔚來告訴我們，有時候，真正的護城河，是你願意去幹那些髒活、累活、重活。
當你在全國鋪設了3539座換電站，並用一套極其複雜的AI系統把它們連成一張網時，競爭對手想追？對不起，這已經不是代碼層面的差距了，這是物理世界的壁壘。
第三，堅持長期主義。
在很長一段時間裏，這都是一個虧錢的買賣。但只要商業邏輯是通的（換電比充電快，體驗更好），配合技術手段（AI優化效率），剩下的就是交給時間。
作為投資人，我也常在想，下一個像蔚來這樣願意砸180億做基建、再用AI去重塑效率的機會，會出現在哪裏？
也許答案就在那些現在看起來最"笨"、最"重"的行業裏。