可靠配资平台小鹏为什么选择物理AI这条路

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“未来的汽车是四个轮子的机器人。”

作者丨韦艳娇

编辑丨田哲

提到2025年竞争的核心词，智驾或许最具代表性。

新能源行业发展至今，随着三电系统逐渐趋于成熟同质后，电动化本身已从颠覆性创新演变为基础门槛，智驾成为新一轮竞争点，历史突破的循环将又重新出现。

2000年代的互联网时代，Windows与Intel构建了数字世界的底层架构。2010年代的移动互联网时代，重塑了人与信息的连接方式。2020年代，OpenAI将数字认知推向新边界。现如今，AI不断进化后，AI走出数字世界已经成为头部科技企业们的共识。

苹果在加大生成式AI投入的同时，亦被曝光正在研发具备自主导航能力的桌面机器人，探索AI在实体空间中的交互能力。的Astro家庭机器人、谷歌旗下DeepMind在机器人控制大模型上的持续投入，均表明科技巨头正将“物理AI”视为下一代人机交互的关键入口。

小鹏是国内极早开启钻研 AI 的汽车公司，早在车端算力仅有 30TOPS 的时代，何小鹏已经笃定，智能驾驶会是人类进入 AI 终局的核心路径。

在智驾上的提早起跑，也让创立初期的小鹏率先成为国内车企智驾第一梯队，甚至有些规划如自动驾驶技术路线转向端到端的决策几乎和特斯拉同步，这种基础为小鹏智能驾驶从量到质的变化提供了天然的温床。

2024年，小鹏研发团队在推进智能驾驶模型训练时实现了新的突破，实现了VLA大模型意料之外的能力跃迁——模型开始自主理解物理规律，而不仅是学习感知。

同时，基于第二代 VLA 大模型能够实现的AI与物理世界的联动、将有望解决目前行业内的多个难题。小鹏2025科技日上提出的小路 NGP、人形机器人 Iron、前装量产 Robotaxi等技术的落地将会加速到来，带来了技术爆炸般的效果。

此时，此次科技日的主题“涌现”一词产生两种含义。

一是，技术积累到达极限后，从量变转为质变的能力跃升。二是能够协同物理与AI的VLA大模型带来了多技术的喷井式迸发。

空间智能趋势下的物理AI浪潮即将到来。

物理AI是11年前就选好了

在何小鹏看来，当AI将进一步进化，AI将不再仅停留于应答与生成，而是直接参与、引导甚至重塑物理世界的运行。他说：“未来的汽车是将是四个轮子的机器人”。小鹏要成为的是一家面向全球的具身智能公司，不只是一家汽车公司。

在这一点上，小鹏的选择与AI科技巨头特斯拉不谋而合。

两个月以前，特斯拉发布《宏伟蓝图4》，明确表示特斯拉宏图不再停留在车辆与能源的范畴，未来价值的重心正在转向人形机器人 Optimus，将会占到80%的比例。围绕这一方向，蓝图提出了一个目标词组，可持续富足。它的路径是统一软硬件，在大规模制造和自动驾驶能力的叠加下，把 AI 从比特世界引入真实的物理世界。这一理念驱动着特斯拉在硬件载体与AI算法上的同步布局。

特斯拉通过自研Dojo超算平台、全自动FSD智驾系统和人形机器人Optimus，构建了软硬件协同的完整技术闭环。其基于视觉的神经网络架构同时在汽车和机器人上得到应用，可视为期望AI能力从数字世界向物理世界延伸的准备。

何小鹏曾在采访中表示的一致：我认为将来有两类巨大的科技公司，一类是数字化的大型软件、互联网与服务公司；另一类，就是软硬结合的、超大型的全球化公司。硬软必须走向全球化，这两类都是巨大的科技公司。

在对物理AI的无限愿景中，小鹏和特斯拉都认识到，纯粹的软件算法或单一的硬件产品难以支撑AI在物理世界中的全面发展。只有通过多元化的硬件载体与统一的软件架构相结合，才能实现数据采集、算法训练和场景应用的良性循环。

过去，小鹏将硬件载体视为物理AI能力落地的关键基础，形成覆盖汽车、飞行汽车、机器人、Robotaxi的四条业务主线。

汽车是小鹏的基本盘，造车11年，已经形成了轿车、SUV、MPV多车型的完整产品矩阵，累计交付量突破万辆。接下来还将推出3款包含5、6、7座的全球化的robotaxi车型。

飞行汽车已经陆续发布7代产品，其“陆地航母”将于2026年规模量产，目前首台试制车已正式下线。小鹏探索机器人5年来已推出5款原型机及机器狗，而2025年科技日上亮相的高阶智能人形机器人IRON，已经达到高度拟人化的运动与控制能力。

而小鹏在软件方面的投入几乎是下血本级别的。

自去年起，小鹏以年均45亿元的算力投入，建成国内汽车行业首个万卡规模智算集群“星云”，并将其命名为“云端模型工厂”。按照小鹏在科技日的最新发布，为了更高效的训练大模型，小鹏在阿里云上，建设了3万卡云端智算集群，部署了720亿参数的自动驾驶云端基座大模型，可以实现每5天就训练并迭代1次大模型的能力。

⾏业普遍⻋端模型参数量为千万级规模，⼩鹏第⼆代VLA⼤模型参数量却高达数⼗亿。数据依旧选择海量喂养的方式，⼩鹏第⼆代VLA⼤模型每周视频数据训练量⾼达27万⼩时，相当于⼈类司机24⼩时持续不断⾏驶30年。

软硬一体的共识促使小鹏与特斯拉在不同产品形态上保持了相似的技术路径：都将汽车作为基础平台，同时向机器人、飞行汽车等领域延伸，构建软硬协同的生态系统。

而物理AI是这种路径选择后的突破口，也是方向。

涌现：新 AI 模型带来技术爆发

为了到达物理AI临界点，早在去年，小鹏在做传统VLA模型架构的同时，已经开始尝试对VLA模型进行创新，内部的思路是将传统的V→L→A的模型，替换成V+L→A的二代模型。

这种创新是减少了传统VLA的语⾔转译环节，不依赖⼈类语⾔作为中间媒介，有效解决转译延迟带来的执行效果不佳等问题。二代模型是在⼤规模数据中⾃主学习驾驶所需的所有知识，包括物理规则、交通信号的语义、⻋辆动态等，形成⼀个更接近本质的物理世界模型。直接掌握在特定物理世界中如何控制智能体，应⽤范围从智能驾驶领域扩⼤⾄更多通⽤物理AI领域，如小鹏自研的机器人、robotaxi。

传统VLA模型是授人以鱼，小鹏二代VLA模型更像是授人以渔。

学会自主捕鱼后，大模型能够突破的技术也将无法以数估量，正成为小鹏激进布局的信心来源。你能捕多少鱼，将取决于你想捕多少。

物理AI可能性出现后，小鹏未来的四大布局：

汽车：第二代VLA智驾发布，进入量产尝试，将在今年年底进行部分先锋用户的试用推送，2026年第一季度向小鹏Ultra车型全量推送；

robotaxi：小鹏汽车将在2026年推出三款Robotaxi车型，同时还将启动Robotaxi试运营；

机器人：高度拟人的机器人小鹏全新一代IRON亮相，2026年年底，小鹏目标实现规模量产高阶人形机器人，前期目标市场是导览、导购、导巡服务；

飞行汽车：推出面向多人低空出行的全倾转混电飞行汽车A868发布，面向个人低空飞行的陆地航母2026年将实现大规模量产。

物理AI的价值不仅体现在技术数量的积累，更在于其会引发的质变效应。

二代VLA带来的学习模仿到理解预测的能力转变，将有望解决当下很多智能驾驶场景难题，例如城市小路的辅助驾驶，以及不依赖高精地图的辅助驾驶，甚至可以快速适配不同国家的道路场景和习惯，不需要再单独从零开发，加速小鹏智驾系统的海外部署。

当同一套基座模型能够同时理解车辆行驶、机器人操作和飞行器航型的物理规律时，各业务线之间也会开始产生显著的协同效应。

数据迭代的飞轮效应也将会成为现实，汽车每日采集的道路数据、机器人获取的室内交互信息、飞行器记录的空域特征，共同构成了多维度物理世界数据集，不只局限于单一的路面出行认知。同时，这些数据反哺基座模型后，使其对物理规律的理解更接近真实。

物理AI同步应用于汽车、机器人、飞行汽车、robotaxi等多形态终端，像一个“中台”角色，能够实现算法和数据的软性复用，减少了重复开发成本。配合在硬件层面的自研，统一的模型架构使得图灵AI芯片、激光雷达等核心部件可以在不同产品间高效复用，进一步降低了研发边际成本。

这种协同架构正在重塑小鹏的竞争力模型。随着四大业务线共享基座模型研发成本，每条业务线的投入产出比得到优化，形成了\"越多元越经济\"的规模效应。

小鹏同时布局了汽车、Robotaxi、飞行汽车、机器人四大业务板块，其中后三者普遍面临商业化难题。而在物理AI带来更多可能性技术涌现后，大算力+大数据+大模型将驱动物理 AI以一个超乎所有人想象的速度，快速进化，快速迭代，带来前所未有的能力。基于这些能力，小鹏针对这些痛点形成了更具体的解决方案。

以Robotaxi为例，行业普遍受困于对高精地图的依赖以及后装改造带来的高成本，难以实现规模化落地。小鹏的解决路径是依托第二代VLA大模型，其通过视觉信号直接生成动作指令的大模型架构，可以实现摆脱对高精地图的依赖；同时采用前装量产方案而非后装改造，并通过与常规车型共享研发成本分摊压力，将单车成本控制在更具经济性的范围。

小鹏Robotaxi将会搭载第二代VLA大模型，这意味着它不仅有极强的智驾能力，还支持泛化学习，可以在短时间内，学会不同国家的交通习惯和法律法规，让Robotaxi不再局限于某个小区域内运营，它可以跨城市，甚至跨国家的运营，实现全球部署。