小鹏拆掉过去的自己，再战 “物理 AI”

随着经营压力缓解，何小鹏与团队对前沿技术冒险的渴望重新显露。

文丨孟驰

新技术的冒险，有时要与悬而未决长时间相伴；但技术交锋剧烈时，一些技术流派的优势可能无法维持半年。置身其中的企业不得不保持高度敏捷的应对姿势。

这大概也是为什么今年以来，车企们的智能驾驶部门架构普遍多次调整，要么换人，要么换 “脑子”。而小鹏汽车的结论是：革掉过去的成功经验。因为他们现在想把虚拟的 AI 规模化、可靠地部署在真实世界的智能汽车、机器人、飞行汽车 —— 即他们所说的 “物理 AI ”。

今年 4 月，小鹏对外发布自动驾驶模型技术路线 VLA（视觉-语言-动作）。它本是机器人领域的主流技术框架，近年扩散到智驾领域。相隔仅半年多，小鹏就在今年的科技日上发布第二代 VLA 产品，相比前代最大的变化是新一代 VLA 方案更 “拟人”，在一些场景会有意想不到的智能涌现：读懂随机路人的手势、在红绿灯路口前蠕行等。

小鹏机器人团队也有类似的 “涌现” 时刻。去年发布首款人形机器人后，今年初小鹏对机器人重新做了设计：做了专门的脊椎设计、做了能收肩和耸肩的肩膀、重新研发前脚掌的关节，新型机器人更因为在今年科技日活动上的行走体态高度拟人而出圈。

近期，我们与小鹏新任自动驾驶负责人刘先明交流，试图理解他们如何在 “物理 AI” 上拆掉过往的路径。他加入小鹏一年半，今年 10 月正式接手小鹏智驾团队。在此之前，他在 Facebook 和通用旗下 Cruise 从事机器学习与计算机视觉方面的研究，长期面对前沿技术的演进和反复。

克里斯滕森在《创新者的窘境》中指出，在一些具备破坏性的创新技术到来时，成熟的大公司会对新技术有天然的排斥心理。即便管理者希望企业朝着完全不同的方向展开冒险，但绩效主义者和严格高效的流程管理，往往会干扰这种改变的发生。

小鹏希望对抗这种企业惯性。“你得拆掉过去的成功经验，如果我们做完这一代就停下，也许明后年，我们很快就被追上。一个团队要永远看边界在哪，你根本不知道还存在哪些你不知道的问题。拆掉自己赖以成名的经验，才可以往下走。” 刘先明对《晚点 LatePost》 说。

“所有好的东西都是简单的”，AI 也是

“机器人真这么走路，会把自己绊倒。” 一位机器人从业者看完小鹏科技日发布会后对我们说。“小鹏机器人里藏着真人” 的质疑也迅速在社交平台上传播开来。

当夜，小鹏汽车 CEO 何小鹏没能睡着，团队连夜组织了 “危机” 预案会议。有员工提议学《让子弹飞》里的小六子，剪开胸腔证明没藏人。最终这个提议没有被采用。次日，何小鹏在观众面前、直播中剪开了机器人的小腿，行走姿态与前一日无异。

小鹏第七代人形机器人 IRON 。图中小鹏工作人员正在剪开机器人小腿皮肤组织。来源：小鹏汽车

这是小鹏机器人第七代产品，也是其首次令人产生 “恐怖谷” 联想的产品。 2019 年小鹏推出四足机器狗，直到去年才推出略显生硬的首代人形机器人。而今年机器人能走猫步、打太极、跳舞，小鹏围绕机器人的终极思考是什么？

“如果未来地球有 10 亿甚至更多机器人，它大概会是什么形态？” 小鹏汽车机器人副总裁米良川在媒体沟通会上说。他和团队的答案是：人形。因为人类所有的房子、桌子、设施、工具环境都是围绕人而设计。未来的机器人扩张中，人形将是与人类兼容、共享周围环境的最低阻力方式。

米良川有超过 20 年的机器人创业与从业经验，深谙机器人核心技术。他意识到，过往技术不成熟时，总要为特定问题设计特定的机器硬件——结果技术一迭代，整台机器就得推倒重来，硬件迭代时间起码半年以上。

小鹏押注的路线是：先做一个能力 60 分的通用型人形机器人，再通过软件快速迭代场景功能。需要拖地？更新模型。要做饭？再更新一版。走猫步，只是为了验证软硬件设计是否做到极致，检验技术路线是否可行。

回归第一性原理，是小鹏 AI 体系的核心逻辑。自动驾驶负责人刘先明也站在同一条逻辑线上，他认为，所有好的东西都是简单的。

今年，智能驾驶行业有个火热的技术方向：在 “图像输入、控制输出” 的端到端架构中，融入大语言模型。举个例子，通过大语言模型的转译，智驾系统能看懂路上的深坑、复杂路牌等，而市面上也有 DeepSeek、通义千问等开源大语言模型供车企选用。小鹏初代 VLA 产品正是基于这种路线。

但刘先明告诉我们：语言是结构化的、离散的、可预测的，而现实世界是连续的、非结构化的、不可预测的。0.1 秒到 0.2 秒之间，就可能有行人冲出马路或者车辆碰撞。

换句话说，大语言模型的思考与描述需要时间，而驾驶博弈却发生在电光火石间。语言能描述世界，但无法瞬间穷尽驾驶的所有可能。

于是小鹏的第二代 VLA 产品思路变得极致与简单：尽量使用视频，而不是大量文本；输入真实世界物理的信号，输出行为。用大算力、大数据、大模型驱动智驾。“越简单的系统搭建起来越容易维护。” 刘先明说。

“拿掉 ‘语言’ 的思路很符合第一性原理，它简单、直接，是更极致的端到端，也很像人类开车和日常生活中的很多无需语言而暗含智能的 ‘直觉行为’。” 刘先明说。

“视觉是智能的基石。” 全球人工智能科学家李飞飞也曾在 2015 年的 TED 演讲中提到这个观点。她提到，寒武纪生命大爆发前，地球生物在水中被动漂浮，直到三叶虫演化出感光细胞，生命才成为环境的主动参与者，渴望生存、适应和改变。视觉的出现才驱动了智能的演化。

这种 “去语言化” 的反思也出现在机器人行业，这就像人类理解世界并不依赖把视觉内容先翻译成语言，再去推理；我们看到桌面上有杯子、书本或键盘，是直接从视觉经验中获得的判断。

刘先明告诉我们，这种集体反思可能是同时发生的。自动驾驶和机器人都属于物理 AI，本质是尝试理解、建模、推演世界发生什么，然后再做出最安全、最符合人类意识的选择。

无论是人形机器人对通用性的坚持，还是智驾对 “去语言化” 极简架构的追求，两个看似不同的物理 AI 战场，小鹏都是摒弃了对已有的、成熟但短期技术捷径的追求，转向一条更直接、更艰难但也上限更高的路径。

拆掉过去的成功经验

刘先明于 2024 年 3 月加入小鹏。彼时小鹏与整个智驾行业都处于转折：虽然抛弃了高精地图，但智驾开启的范围无法覆盖全国所有城市。50 城、100 城 .... 行业里当时交锋不断。

他与何小鹏最初见面只聊了一个问题：如何突破智驾现有瓶颈，下一代技术架构怎么做？刘先明清楚感知到何小鹏对技术变革的渴望，而他本人也需要一个敢于支持新路线的 “一号位”。那次对话后，双方一拍即合。

此后一年半，小鹏智驾路径从传统模块化方案，转到端到端、VLA ，再到下一代 VLA 四次变化。刘先明清晰地看到了问题：过往，为了让智驾模型更好用，行业会习惯叠加很多复杂的东西，虽然小模型、小数据量也有不错效果，但能力上限无法突破。

“解决复杂问题的方式，往往是让它变得简单。” 刘先明说，“比如拆掉 Language，做最极致的端到端架构，通过模型参数规模与数据量的扩展，让模型真正变强。”

何小鹏在科技日发布会上介绍下一代 VLA 模型。来源：小鹏汽车

新一代 VLA 架构的 “大模型、大数据、大算力” 特性，意味着大量视频数据会瞬时涌入系统。如果要快速消化这些数据，需要更强大的 Infra 架构作为支撑，这相当于重建系统地基。模型也必须做到大尺寸、低延时、高效率、本地化，才能灵活驾驶博弈。

刘先明告诉我们，这半年里，团队目标一直围绕着自建 AI Infra 和数据 Infra 等基建工作。等打好基础之后，才开始模型训练和模型上车。

模型如果表现不好，就得投喂同类型数据，然后等待训练结果、轮回，这个过程被工程师们称之为 “炼丹”。训练芯片就是 “炼丹” 的鼎，小鹏在新 VLA 训练中投入了 3 万张 AI 训练卡、20 亿元费用、近 1 亿段驾驶数据。同时，得益于过去 3-4 年积累，小鹏已经建立起了数据回传、模型训练、仿真测试的量产系统闭环。

为了保证用户体验与技术创新，何小鹏透露，去年二代 VLA 方案立项时，团队信心也不足，于是决定 “双线作战”：一组团队迭代现有产品，另一组攻坚新技术，直到今年 6 月模型能力有了巨大跃升。

小鹏机器人也有类似故事。今年 3 月前机器人团队非常煎熬，采用 AI 驱动的生成式运控路线后，机器人的走路抬腿姿势还是不像人。“人走路是腰和胯联动，带动大腿往前迈。”

直到有一天，团队深夜看监控回放时，发现机器人走路 “有点那个意思了”。他们说不上来哪个优化引发了技术跃迁，最大可能是重新设计后的 “腰”——他们给机器人加了脊椎、肌肉群、腹腔、皮肤等。

小鹏也在研发灵巧手，但目前主要挑战仍在稳定性和耐用性上。自研的第四代运动控制关节已经具备更高的自由度，机器人可以在猫步和正常步态之间切换。“只要输入的轨迹和姿态不违背物理规律，基本都能实现。”

小鹏机器人从发布会离场，后因猫步走姿高度拟人引发讨论。来源：小鹏汽车

所有这些调整、试错，核心都是不被过去的经验束缚，并在真实环境中检验其有效性。这种做法会带来一些挑战 —— 持续的调整也相当于令团队持续面对新的不确定 —— 但也可能为下一阶段打开空间。很多企业在关键阶段都会面对这种重新选择路径的时刻。

1995 年，仍是初创公司的英伟达，推出了首款芯片产品 NV1，试图集成图形、音频、手柄接口等所有功能，但技术路线与微软 DirectX 标准冲突而被市场 “厌弃”，公司资金仅剩 300 万美元、仅够维持 30 天，“距离破产只有 30 天” 后来成为英伟达的非官方座右铭。

黄仁勋不得不裁掉一半员工，将公司的命运押注在一款尚未问世的芯片—— NV3，也就是 RIVA 128。这款芯片放弃了 “大而全”，专注于图形性能，也拥抱当时的行业标准 DirectX，1997 年上市 4 个月销量突破百万。英伟达得以 “咸鱼翻身”，逐渐开创一个芯片生态帝国。

不同于 30 年前，AI 可能是一个更大的时代浪潮，不只改变单一产业，而是有机会重新塑造人类的生产力与生产关系。在这样的历史节点，企业需要比以往更强的战略耐性与冒险勇气。小鹏智驾与机器人对技术的重新思考与实践，都是在以长期主义在应对 AI 这一场更大的技术变革。

人与 AI 的关系也需要重新思考。《The Most Human Human》作者 Brian Christian 曾参加过图灵测试，目标是打败其他人类和聊天机器人，拿到 “最像人类的人类” 称号。他认为，人的人味来自缺陷、冲动、犹豫、跳跃的联想，在 AI 时代，人类最宝贵的是那些不完美却真实的特质，比如偶尔讲废话，会跑题，但试错也教会了人从更多角度去理解同一件事。这些让人类不可替代，也不是算法能轻易复刻的。

或许，真正的 AI 也是在一次次试错、迭代与自我拆解中，走向那条更简单、也更接近本质的路径。

经营回到正轨，小鹏重新冒险

造车、卖车依然是小鹏的重心。11 月 20 日小鹏发布了超级增程首款车型 X9，售价 30.98 万元起。2026 年小鹏将形成纯电、增程两大阵营的局面，明年将推出 7 款具备超级增程配置的 “一车双能” 车型，涵盖 4 款全新车型。同时小鹏还将向海外推出 3 款新车型。

小鹏 X9 增程版。来源：小鹏汽车

企业经营也重回增长阶段。今年 1-10 月小鹏累计交付 35 万辆车，近期迎来第 100 万辆整车下线。三季度财务已发出积极信号：综合毛利率突破 20%，亏损进一步收窄。

随着经营压力缓解，何小鹏与团队对前沿技术冒险的渴望重新显露出来。小鹏为公司设立了新目标：成为面向全球的具身智能公司。小鹏第二代 VLA，这套全新的物理模型范式，除了 AI 汽车，还将用于 Robotaxi、机器人、飞行汽车。

小鹏相信，沿着 L2 能走到更高级的 L4 自动驾驶，AI 大模型和规模法则（Scaling Law）已经让这条路变得更清晰。“我们的第二代 VLA 架构就是为了 L4 终极目标而生。” 小鹏计划，明年推出的三款 Robotaxi 车型将有全球最⾼⻋端算⼒ 3000 Tops，整车有 6 套硬件备份冗余，未来可在全球运营。

人形机器人方面，虽然何小鹏说第六、七代机器人 BOM 成本还很高。但到 2026 年底，小鹏将规模量产自研人形机器人，搭载 3 颗图灵 AI 芯⽚，有效算⼒ 2250 Tops，届时真正量产的第八代人形机器人成本最终会与汽车 BOM 成本接近。目前，小鹏选择让机器人优先进入商业场景提供服务，承担导览、导购和前台导询的工作。

在飞行汽车领域，小鹏与生态公司汇天的进度也快于特斯拉。面向个人短途飞行的 “陆地航母” 已进入量产前的最后阶段，预计 2026 年规模化交付；在近期的科技日上，小鹏还发布了高航速、长航程的垂直起降电动飞机 A868。

小鹏汇天 A868 发布会现场。来源：小鹏汽车

在这些业务全面铺开的过程中，何小鹏作为物理 AI 战略一号位的角色是一大关键。据小鹏员工透露，何小鹏与刘先明一直保持着高频次的交流。在预算审批时，何小鹏最常问刘先明的是 “预算够不够”。

“很多事情是一号位工程。” 刘先明强调：“每年烧掉的训练预算很大，这么冒险的事情，如果没有一号位的支持是做不了的。” 公司一号位的支持、过往经验的铺垫、新技术投入力度，都为小鹏下一代 VLA 的演进提供了 “燃料”。

刘先明告诉我们，何小鹏给他定下的目标是：把服务于物理 AI 的下一代技术架构做好，先从自动驾驶落地，再泛化到机器人等领域。何小鹏预计到 2030 年实现 100 万台机器人量产，这一目标与马斯克的规划规模相当。

小鹏汽车也在招募更多 AI 人才。此前，大语言模型创业公司阶跃星辰的创始团队成员周舒畅就加盟了小鹏，向刘先明汇报。何小鹏透露，今年的 AI 人才绝大部分来自于毕业生，同时也在招揽成熟 AI 大牛，最近有多位高级别 AI 人才加入自动驾驶和机器人团队。

从机器人到智驾 Robotaxi 与飞行汽车，小鹏对 AI 的理解，正在形成技术、组织到商业的闭环。AI 时代的挑战在于，让机器学会应对现实世界无穷的不确定，中国科技公司必须在快速迭代的路线交锋中，精准识别那条最具希望的技术路径，并将资源投入其中。

当然，历史也无数次证明了最终能走到下一阶段的，是那些愿意在旧经验之外，以更直接的方式去理解新世界的人。

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