小鵬為什么選擇物理AI這條路

未來的汽車是四個輪子的機器人。

作者 | 韋艷嬌

編輯 | 田 哲

提到2025年競爭的核心詞，智駕或許最具代表性。

新能源行業(yè)發(fā)展至今，隨著三電系統(tǒng)逐漸趨于成熟同質(zhì)后，電動化本身已從顛覆性創(chuàng)新演變?yōu)榛A(chǔ)門檻，智駕成為新一輪競爭點，歷史突破的循環(huán)將又重新出現(xiàn)。

2000年代的互聯(lián)網(wǎng)時代，Windows與Intel構(gòu)建了數(shù)字世界的底層架構(gòu)。2010年代的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，蘋果重塑了人與信息的連接方式。2020年代，OpenAI將數(shù)字認知推向新邊界?，F(xiàn)如今，AI不斷進化后，AI走出數(shù)字世界已經(jīng)成為頭部科技企業(yè)們的共識。

蘋果在加大生成式AI投入的同時，亦被曝光正在研發(fā)具備自主導航能力的桌面機器人，探索AI在實體空間中的交互能力。亞馬遜的Astro家庭機器人、谷歌旗下DeepMind在機器人控制大模型上的持續(xù)投入，均表明科技巨頭正將“物理AI”視為下一代人機交互的關(guān)鍵入口。

小鵬是國內(nèi)極早開啟鉆研 AI 的汽車公司，早在車端算力僅有 30TOPS 的時代，何小鵬已經(jīng)篤定，智能駕駛會是人類進入 AI 終局的核心路徑。

在智駕上的提早起跑，也讓創(chuàng)立初期的小鵬率先成為國內(nèi)車企智駕第一梯隊，甚至有些規(guī)劃如自動駕駛技術(shù)路線轉(zhuǎn)向端到端的決策幾乎和特斯拉同步，這種基礎(chǔ)為小鵬智能駕駛從量到質(zhì)的變化提供了天然的溫床。

2024年，小鵬研發(fā)團隊在推進智能駕駛模型訓練時實現(xiàn)了新的突破，實現(xiàn)了VLA大模型意料之外的能力躍遷——模型開始自主理解物理規(guī)律，而不僅是學習感知。

同時，基于第二代 VLA 大模型能夠?qū)崿F(xiàn)的AI與物理世界的聯(lián)動、將有望解決目前行業(yè)內(nèi)的多個難題。小鵬2025科技日上提出的小路 NGP、人形機器人 Iron、前裝量產(chǎn) Robotaxi等技術(shù)的落地將會加速到來，帶來了技術(shù)爆炸般的效果。

此時，此次科技日的主題“涌現(xiàn)”一詞產(chǎn)生兩種含義。

一是，技術(shù)積累到達極限后，從量變轉(zhuǎn)為質(zhì)變的能力躍升。二是能夠協(xié)同物理與AI的VLA大模型帶來了多技術(shù)的噴井式迸發(fā)。

空間智能趨勢下的物理AI浪潮即將到來。

PART 1

物理AI是11年前就選好了

在何小鵬看來，當AI將進一步進化，AI將不再僅停留于應答與生成，而是直接參與、引導甚至重塑物理世界的運行。他說：“未來的汽車是將是四個輪子的機器人”。小鵬要成為的是一家面向全球的具身智能公司，不只是一家汽車公司。

在這一點上，小鵬的選擇與AI科技巨頭特斯拉不謀而合。

兩個月以前，特斯拉發(fā)布《宏偉藍圖4》，明確表示特斯拉宏圖不再停留在車輛與能源的范疇，未來價值的重心正在轉(zhuǎn)向人形機器人 Optimus，將會占到80%的比例。圍繞這一方向，藍圖提出了一個目標詞組，可持續(xù)富足。它的路徑是統(tǒng)一軟硬件，在大規(guī)模制造和自動駕駛能力的疊加下，把 AI 從比特世界引入真實的物理世界。這一理念驅(qū)動著特斯拉在硬件載體與AI算法上的同步布局。

特斯拉通過自研Dojo超算平臺、全自動FSD智駕系統(tǒng)和人形機器人Optimus，構(gòu)建了軟硬件協(xié)同的完整技術(shù)閉環(huán)。其基于視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)同時在汽車和機器人上得到應用，可視為期望AI能力從數(shù)字世界向物理世界延伸的準備。

何小鵬曾在采訪中表示的一致：我認為將來有兩類巨大的科技公司，一類是數(shù)字化的大型軟件、互聯(lián)網(wǎng)與服務公司；另一類，就是軟硬結(jié)合的、超大型的全球化公司。硬軟必須走向全球化，這兩類都是巨大的科技公司。

在對物理AI的無限愿景中，小鵬和特斯拉都認識到，純粹的軟件算法或單一的硬件產(chǎn)品難以支撐AI在物理世界中的全面發(fā)展。只有通過多元化的硬件載體與統(tǒng)一的軟件架構(gòu)相結(jié)合，才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、算法訓練和場景應用的良性循環(huán)。

過去，小鵬將硬件載體視為物理AI能力落地的關(guān)鍵基礎(chǔ)，形成覆蓋汽車、飛行汽車、機器人、Robotaxi的四條業(yè)務主線。

汽車是小鵬的基本盤，造車11年，已經(jīng)形成了轎車、SUV、MPV多車型的完整產(chǎn)品矩陣，累計交付量突破萬輛。接下來還將推出3款包含5、6、7座的全球化的robotaxi車型。

飛行汽車已經(jīng)陸續(xù)發(fā)布7代產(chǎn)品，其“陸地航母”將于2026年規(guī)模量產(chǎn)，目前首臺試制車已正式下線。小鵬探索機器人5年來已推出5款原型機及機器狗，而2025年科技日上亮相的高階智能人形機器人IRON，已經(jīng)達到高度擬人化的運動與控制能力。

而小鵬在軟件方面的投入幾乎是下血本級別的。

自去年起，小鵬以年均45億元的算力投入，建成國內(nèi)汽車行業(yè)首個萬卡規(guī)模智算集群“星云”，并將其命名為“云端模型工廠”。按照小鵬在科技日的最新發(fā)布，為了更高效的訓練大模型，小鵬在阿里云上，建設了3萬卡云端智算集群，部署了720億參數(shù)的自動駕駛云端基座大模型，可以實現(xiàn)每5天就訓練并迭代1次大模型的能力。

?業(yè)普遍?端模型參數(shù)量為千萬級規(guī)模，?鵬第?代VLA?模型參數(shù)量卻高達數(shù)?億。數(shù)據(jù)依舊選擇海量喂養(yǎng)的方式，?鵬第?代VLA?模型每周視頻數(shù)據(jù)訓練量?達27萬?時，相當于?類司機24?時持續(xù)不斷?駛30年。

軟硬一體的共識促使小鵬與特斯拉在不同產(chǎn)品形態(tài)上保持了相似的技術(shù)路徑：都將汽車作為基礎(chǔ)平臺，同時向機器人、飛行汽車等領(lǐng)域延伸，構(gòu)建軟硬協(xié)同的生態(tài)系統(tǒng)。

而物理AI是這種路徑選擇后的突破口，也是方向。

PART 2

涌現(xiàn)：新 AI 模型帶來技術(shù)爆發(fā)

為了到達物理AI臨界點，早在去年，小鵬在做傳統(tǒng)VLA模型架構(gòu)的同時，已經(jīng)開始嘗試對VLA模型進行創(chuàng)新，內(nèi)部的思路是將傳統(tǒng)的V→L→A的模型，替換成V+L→A的二代模型。

這種創(chuàng)新是減少了傳統(tǒng)VLA的語?轉(zhuǎn)譯環(huán)節(jié)，不依賴?類語?作為中間媒介，有效解決轉(zhuǎn)譯延遲帶來的執(zhí)行效果不佳等問題。二代模型是在?規(guī)模數(shù)據(jù)中?主學習駕駛所需的所有知識，包括物理規(guī)則、交通信號的語義、?輛動態(tài)等，形成?個更接近本質(zhì)的物理世界模型。直接掌握在特定物理世界中如何控制智能體，應?范圍從智能駕駛領(lǐng)域擴??更多通?物理AI領(lǐng)域，如小鵬自研的機器人、robotaxi。

傳統(tǒng)VLA模型是授人以魚，小鵬二代VLA模型更像是授人以漁。

學會自主捕魚后，大模型能夠突破的技術(shù)也將無法以數(shù)估量，正成為小鵬激進布局的信心來源。你能捕多少魚，將取決于你想捕多少。

物理AI可能性出現(xiàn)后，小鵬未來的四大布局：

汽車：第二代VLA智駕發(fā)布，進入量產(chǎn)嘗試，將在今年年底進行部分先鋒用戶的試用推送，2026年第一季度向小鵬Ultra車型全量推送；

robotaxi：小鵬汽車將在2026年推出三款Robotaxi車型，同時還將啟動Robotaxi試運營；

機器人：高度擬人的機器人小鵬全新一代IRON亮相，2026年年底，小鵬目標實現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)高階人形機器人，前期目標市場是導覽、導購、導巡服務；

飛行汽車：推出面向多人低空出行的全傾轉(zhuǎn)混電飛行汽車A868發(fā)布，面向個人低空飛行的陸地航母2026年將實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)。

物理AI的價值不僅體現(xiàn)在技術(shù)數(shù)量的積累，更在于其會引發(fā)的質(zhì)變效應。

二代VLA帶來的學習模仿到理解預測的能力轉(zhuǎn)變，將有望解決當下很多智能駕駛場景難題，例如城市小路的輔助駕駛，以及不依賴高精地圖的輔助駕駛，甚至可以快速適配不同國家的道路場景和習慣，不需要再單獨從零開發(fā)，加速小鵬智駕系統(tǒng)的海外部署。

當同一套基座模型能夠同時理解車輛行駛、機器人操作和飛行器航型的物理規(guī)律時，各業(yè)務線之間也會開始產(chǎn)生顯著的協(xié)同效應。

數(shù)據(jù)迭代的飛輪效應也將會成為現(xiàn)實，汽車每日采集的道路數(shù)據(jù)、機器人獲取的室內(nèi)交互信息、飛行器記錄的空域特征，共同構(gòu)成了多維度物理世界數(shù)據(jù)集，不只局限于單一的路面出行認知。同時，這些數(shù)據(jù)反哺基座模型后，使其對物理規(guī)律的理解更接近真實。

物理AI同步應用于汽車、機器人、飛行汽車、robotaxi等多形態(tài)終端，像一個“中臺”角色，能夠?qū)崿F(xiàn)算法和數(shù)據(jù)的軟性復用，減少了重復開發(fā)成本。配合在硬件層面的自研，統(tǒng)一的模型架構(gòu)使得圖靈AI芯片、激光雷達等核心部件可以在不同產(chǎn)品間高效復用，進一步降低了研發(fā)邊際成本。

這種協(xié)同架構(gòu)正在重塑小鵬的競爭力模型。隨著四大業(yè)務線共享基座模型研發(fā)成本，每條業(yè)務線的投入產(chǎn)出比得到優(yōu)化，形成了"越多元越經(jīng)濟"的規(guī)模效應。

PART 3

小鵬同時布局了汽車、Robotaxi、飛行汽車、機器人四大業(yè)務板塊，其中后三者普遍面臨商業(yè)化難題。而在物理AI帶來更多可能性技術(shù)涌現(xiàn)后，大算力+大數(shù)據(jù)+大模型將驅(qū)動物理 AI以一個超乎所有人想象的速度，快速進化，快速迭代，帶來前所未有的能力?；谶@些能力，小鵬針對這些痛點形成了更具體的解決方案。

以Robotaxi為例，行業(yè)普遍受困于對高精地圖的依賴以及后裝改造帶來的高成本，難以實現(xiàn)規(guī)?；涞亍Ｐ※i的解決路徑是依托第二代VLA大模型，其通過視覺信號直接生成動作指令的大模型架構(gòu)，可以實現(xiàn)擺脫對高精地圖的依賴；同時采用前裝量產(chǎn)方案而非后裝改造，并通過與常規(guī)車型共享研發(fā)成本分攤壓力，將單車成本控制在更具經(jīng)濟性的范圍。

小鵬Robotaxi將會搭載第二代VLA大模型，這意味著它不僅有極強的智駕能力，還支持泛化學習，可以在短時間內(nèi)，學會不同國家的交通習慣和法律法規(guī)，讓Robotaxi不再局限于某個小區(qū)域內(nèi)運營，它可以跨城市，甚至跨國家的運營，實現(xiàn)全球部署。

對于人形機器人，小鵬認為從工作效率，以及機器人的操作靈活度上來看，工業(yè)不是目前最適合機器人落地的場景。在這個場景下，在中國，機械臂或者人類都會是比人形機器人更合適的工廠應用方式，在這一思考下，小鵬IRON將率先進入商業(yè)場景，比如導覽等場景提供服務。

飛行汽車領(lǐng)域，小鵬的陸地航母已積累超7000臺訂單，進入量產(chǎn)前夜，多人款A868也已進入飛行驗證階段。

小鵬締造的AI體系正以扎實的技術(shù)突破，推動物理AI從概念走向現(xiàn)實，成為可觸摸的存在。

關(guān)于未來出行，小鵬在發(fā)布會尾聲的短片中展現(xiàn)了這樣的一個場景：飛行汽車平穩(wěn)降落后，Robotaxi等候在旁銜接陸地通勤，抵達目的地后，智能機器人承接接待、引導等生活服務。從空中穿梭到地面通勤，再到末端生活服務，三者的全場景協(xié)同，拓展了未來智能出行的想象空間。

當“十五五”規(guī)劃將具身智能列為前沿方向，物理AI的意義遠超單一企業(yè)的技術(shù)突破，這個賽道已顯現(xiàn)出比新能源汽車更廣闊的發(fā)展空間。

一定意義上來看，在這場關(guān)乎國家科技競爭力的競賽中，決定著中國科技企業(yè)能否在數(shù)字化AI向物理AI轉(zhuǎn)型的接替浪潮中樹立新的話語權(quán)。

年初的特斯拉2024Q4財報電話會議上，馬斯克曾直言不諱地表示："世界上沒有任何公司像特斯拉一樣在物理世界AI方面做得這么好。我甚至不知道誰排在第二位。就像你問，誰是現(xiàn)實世界人工智能的第二名？我可能需要一個大望遠鏡才能看到他們，他們落后得很遠"。

馬斯克的聲音透過電波傳遍全球，彼時行業(yè)內(nèi)一片沉默，沒人敢接下這份帶著鋒芒的“挑釁”，在 AI 科技賽道，特斯拉的先發(fā)優(yōu)勢肉眼可見。

時隔10個月后，小鵬科技日的技術(shù)轟炸則像是一場無聲而有力的回應。

馬斯克的“望遠鏡論”或許曾是事實，但如今小鵬的技術(shù)突破已說明，行業(yè)競爭不再是單向追趕，而是一種更符合物理AI的競爭邏輯：在技術(shù)積累達到臨界點后，多個領(lǐng)域協(xié)同創(chuàng)新會帶來突破性進展。