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      小鵬和特斯拉,誰是“物理AI”的未來?

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      定焦One(dingjiaoone)原創(chuàng)

      作者 | 陳頤

      編輯 | 方展博

      一場關于“物理AI”的全球競賽,正在從PPT走向真實的戰(zhàn)場。

      這幾天,聚光燈打在兩家企業(yè)身上。

      一邊是小鵬汽車。11月5日,何小鵬公布小鵬汽車的目標是成為面向全球的具身智能公司,并發(fā)布了四個AI應用(小鵬第二代VLA大模型、小鵬Robotaxi、小鵬全新一代人形機器人IRON、匯天飛行汽車)。這意味著小鵬試圖告別“造車新勢力”的標簽,一腳踏入科技前沿的核心圈。



      另一邊是特斯拉。11月6日的股東大會上,埃隆·馬斯克的萬億美元薪酬激勵計劃即將接受投票。這份方案的解鎖條件,與特斯拉在AI和機器人領域的戰(zhàn)略深度捆綁。

      如果你覺得這兩件事只是巧合,那或許就低估了這股席卷全球的“物理AI”浪潮。英偉達CEO黃仁勛多次在公開場合斷言“物理AI”就是AI的未來。當這位手握全球AI算力命脈的“軍火商”都如此篤定時,一個問題隨之而來:

      在“物理AI”的賽道上,中國科技公司將如何抓住機會、突破卡位,給出“中國解法”?

      一部分目光聚焦在小鵬身上。樂觀派認為,小鵬正在以一種更系統(tǒng)的方式,復制甚至超越特斯拉的成功路徑,試圖在全球智能產(chǎn)業(yè)的牌桌上,為中國爭奪一個關鍵席位。

      保守派則擔心,從“造車新勢力”到“全球具身智能公司”,跨度之大、挑戰(zhàn)之多,意味著小鵬的技術積累、資源投入與生態(tài)構建能力,都將面臨前所未有的考驗。

      當“物理AI”成為科技圈新的集結號,小鵬的物理AI布局,是真正踩在了產(chǎn)業(yè)變革的鼓點上,找到了一個比特斯拉更落地的“中國答案”,還是一場雖然美好、卻落地艱難的資本游戲?或許,在理解了小鵬構建的“物理AI”版圖后,答案就會變得清晰。

      物理AI,為什么是AI的終極戰(zhàn)場?

      最近被科技圈捧上神壇的“物理AI”到底是什么?它和我們熟悉的ChatGPT這類生成式AI,又有什么根本的不同?

      ChatGPT靠“吃”互聯(lián)網(wǎng)上的海量信息為生,能陪我們聊天,能寫詩、作畫。但它終究是一個關在瓶子里的“超級大腦”,無論多聰明,也不能幫你倒一杯水。

      物理AI則不同,它有眼睛(攝像頭)、有耳朵(傳感器)、有大腦(AI模型),更有能交互的手和腳(機械臂、車輪)。關鍵是,它能從“瓶子”里走出來,進入復雜的物理世界,像人一樣“思考”和“行動”。

      我們以一個司機開車的場景為例,感受物理AI的完整閉環(huán):

      當你的眼睛“看見”前方的紅綠燈和行人,大腦會“看懂”它的含義——紅燈意味著停止,行人可能會過馬路。這就是感知與理解。

      緊接著,你注意到一個皮球滾向馬路,瞬間預判到可能會有孩子追出來,于是,你決定提前減速。這就是預測與決策。

      最后,你的腳踩下了剎車,車速平穩(wěn)地降了下來。這就是行動與交互。

      從“看見”到“看懂”,再到“預判”和“行動”,這套行云流水的操作,正是物理AI追求的終極目標:讓機器能自主、安全地完成這個閉環(huán)。

      下一個問題是,為什么從黃仁勛、馬斯克到何小鵬,這些身處牌局中心的玩家,會不約而同地押注物理AI?

      因為AI的價值,終究要落在改造物理世界上。無論是自動駕駛、工業(yè)制造還是家庭服務,最終都需要AI能指揮機器,在現(xiàn)實世界里“干活”。

      AI一旦跨過這道坎,它就不再是飄在云端的工具,而是會成為像水和電一樣的基礎設施,重塑整個實體經(jīng)濟。對于中國而言,這更是我們從“制造大國”邁向“智能強國”,必須搶占的戰(zhàn)略制高點。

      看清了這一點,我們再去看特斯拉,就會發(fā)現(xiàn)它最厲害的,不是電池或電機,而是被馬斯克反復提及的“世界模型”(World Model)。這套模型就像一個通用的AI大腦,既能訓練自動駕駛汽車,也能調(diào)教Optimus人形機器人。

      以自動駕駛為例,這個“世界模型”本質(zhì)上是為AI司機創(chuàng)造了一個虛擬駕校。這個模擬世界可以生成任何可能的極端路況,讓AI司機“練車”。按照特斯拉的說法,AI在一天之內(nèi)就能學習相當于人類幾百年駕駛時長的經(jīng)驗。特斯拉的AI就是通過這種方式以指數(shù)級的速度迭代。

      既然有玩家在先,我們還需要完全自研嗎?答案是肯定的,原因有二。

      第一,是數(shù)據(jù)主權。智能汽車和機器人,本質(zhì)上是移動的、全天候的“數(shù)據(jù)采集器”。它們所“看見”的道路環(huán)境、工廠布局,乃至家庭隱私,相當于數(shù)字時代的國土疆域。將這等規(guī)模的敏感數(shù)據(jù)交由他國公司處理,無異于將命脈交予他人之手。

      第二,是產(chǎn)業(yè)主導權。物理AI,很可能就是下一代智能終端的“操作系統(tǒng)”。如果我們在別人的地基上蓋房,那就意味著,將利潤最豐厚、最具話語權的核心技術讓給他人,自己只能做應用層的組裝和集成。

      更何況,特斯拉的“世界模型”源于其獲取的全球數(shù)據(jù),而中國擁有全世界最復雜、最獨特的道路場景和用戶習慣,需要更好地理解并建模中國特有的物理環(huán)境。



      可見,物理AI之爭,超越商業(yè)與技術本身,它是一場關于國家產(chǎn)業(yè)安全與未來發(fā)展戰(zhàn)略主動權的競爭。在這場戰(zhàn)爭中,中國必須擁有自己的核心技術和領軍企業(yè)。那么,誰能扛起這面大旗?

      小鵬的三張技術底牌

      最近,市場的目光聚焦在小鵬汽車身上。在2025年小鵬科技日上,小鵬一口氣發(fā)布了四個AI應用:小鵬第二代VLA大模型、小鵬Robotaxi、小鵬全新一代人形機器人IRON、匯天飛行汽車。看似是跨行業(yè),其實是為“物理AI”一個目標服務。

      要讓AI進入復雜物理世界,首先要面對的問題就是AI如何思考、如何反應。小鵬給出的解決方案是第二代VLA大模型,它最核心的特點,是讓AI擁有“直覺”。

      還是以前文提到的司機開車的場景為例,一個經(jīng)驗豐富的司機看到路邊滾出的皮球,會下意識地踩下剎車,這個過程幾乎沒有復雜的邏輯推理。但傳統(tǒng)的自動駕駛AI卻做不到。它需要先“看”到皮球(視覺感知),然后把視覺信息“翻譯”成機器可以理解的語言或指令(語言模型),再讓系統(tǒng)“理解”這個指令的含義(規(guī)劃決策),最后才“執(zhí)行”剎車動作。中間的“翻譯”環(huán)節(jié),無疑拖慢了反應速度。

      小鵬的第二代VLA,就是要拿掉“翻譯”環(huán)節(jié),采用“視覺—隱式Token—動作”的架構。這里的“隱式Token”可以理解為一種AI內(nèi)部的、非語言的“心領神會”,讓AI從“看到”直接跳到“行動”。這就像是給AI訓練出了“肌肉記憶”或“直覺”。它不再需要“思考”皮球的危險性,而是能憑借從海量數(shù)據(jù)學習到的物理規(guī)律,本能地做出反應。

      在實際駕駛中,這種“AI直覺”會給用戶帶來什么改變?總結來說就是,反應更快,駕駛更擬人,不依賴地圖時,也能更穩(wěn)定、自主地駕駛。

      例如,在沒有高精地圖覆蓋的次級道路上,小鵬數(shù)據(jù)顯示,其“小路NGP”(在非主干道上的智能駕駛)功能的平均接管里程優(yōu)化了13倍。同時,小鵬發(fā)布的“無導航超級漫游”(Super-LCC)功能,也讓車輛在無預設導航路徑時,憑借對環(huán)境的實時理解進行駕駛輔助。

      本質(zhì)上,小鵬選擇的技術路徑是,教會AI“憑本能反應”。這是智能體進入物理世界的第一步,也是最關鍵的一步。

      有了能快速反應的“大腦”,物理AI最終要落在能執(zhí)行動作的“身體”上。小鵬沒有為每個硬件都開發(fā)一個專門的AI,而是把“大腦”用在三種不同的“身體”上:汽車、人形機器人和飛行汽車。這并非簡單的“一芯多用”,而是在培養(yǎng)全能型的“通才”。



      我們可以這樣理解:AI在駕駛汽車時學到的經(jīng)驗,比如如何識別紅綠燈、如何預判行人意圖,可以被無縫遷移到人形機器人身上,幫助它在復雜的商場里規(guī)劃路徑、避開行人。

      在這個“跨域同源”的設計下,知識可以共享,經(jīng)驗可以復用,學習效率遠高于訓練三個獨立的“專才”。關鍵是,這套“一腦多用”的架構,更能解決物理AI落地的關鍵難題:如何讓AI的能力突破單一場景,在復雜的現(xiàn)實世界中靈活應變、舉一反三。

      接下來的問題是,“大腦”和多功能的“身體”如何高效協(xié)同工作?這就觸及了最底層的體系,就像我們身體的“神經(jīng)系統(tǒng)”。小鵬選擇全棧自研,通俗地理解,就是打造一套穩(wěn)定、自主可控的“神經(jīng)系統(tǒng)”。

      我們可以用蘋果的例子來理解“全棧自研”的分量。蘋果之所以能構建起強大的生態(tài)壁壘,核心就在于它自己設計芯片(A系列/M系列),自己開發(fā)操作系統(tǒng)(iOS/macOS),自己設計硬件(iPhone/Mac)。這種模式確保了指令從大腦到身體的傳遞過程中,損耗最小,響應最快。它以此實現(xiàn)了深度的優(yōu)化與整合。

      小鵬的路徑頗為相似:從最底層的“圖靈AI芯片”,到中間的“操作系統(tǒng)”層“VLA/VLM/VLT大模型體系”,再到上層的汽車、機器人、飛行汽車等硬件,所有核心環(huán)節(jié)都掌握在自己手中。這確保了其物理AI架構形成一個獨立性、完整且不受制于人的閉環(huán)。

      至此,小鵬的技術版圖已經(jīng)清晰:“直覺式”AI模型+“跨域同源”的多種硬件+“全棧自研”的技術架構。

      更落地的“中國方案”

      看清了小鵬的技術底牌,一個更現(xiàn)實的問題隨之而來:這套架構在行業(yè)中究竟屬于什么位置?小鵬又打算如何將其推向市場?

      答案其實就藏在它的定位上。小鵬強調(diào),它是“中國唯一實現(xiàn)物理AI全棧自研”的企業(yè)。

      要理解這一點,最好的對標對象是華為。華為的盤古大模型體系中包含了世界模型技術,但其商業(yè)模式是向行業(yè)提供智能駕駛解決方案與算力服務,本質(zhì)是向外輸出通用能力,目前并不親自下場制造硬件載體。它的角色,更像是物理AI時代的“英特爾”或“高通”。

      而小鵬確實是目前唯一一個展示“多類具身智能載體+統(tǒng)一AI大腦+關鍵硬件自研”布局的公司。這樣做最大的好處就是,能實現(xiàn)深度的“軟硬一體”,帶來的直接結果是,用戶體驗更流暢,技術迭代也更迅速。

      這條路無疑耗資巨大、難度極高,但一旦走通,所構建的軟硬一體生態(tài),也將是別人最難復制和超越的壁壘。



      那么,小鵬這套“全家桶”要怎么“賣”出去?

      回顧科技史,任何一個新平臺的崛起,都伴隨著路線之爭。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,這表現(xiàn)為谷歌和蘋果兩種模式:谷歌通過開源的安卓系統(tǒng),聯(lián)合各大硬件廠商,構建了一個龐大“聯(lián)邦”;蘋果憑借自研的iOS系統(tǒng)與AppStore,打造了一個利潤豐厚的“封閉帝國”。

      在智能駕駛領域,特斯拉是典型的“帝國”模式,通過“硬件(汽車)+軟件(FSD)+數(shù)據(jù)(全球車隊)+能源網(wǎng)絡”的垂直整合,構建了封閉生態(tài)。在這個生態(tài)里,它享受品牌溢價和利潤。

      小鵬顯然不是正面硬剛特斯拉,它更像在構建一個“聯(lián)盟”。從其最新的兩個動作能看出這一意圖:

      第一招是輸出核心技術。大眾汽車已確認成為第二代VLA,及小鵬自研圖靈AI芯片的首發(fā)戰(zhàn)略合作伙伴。這步棋很高明:與其讓大家重復造輪子,不如讓有影響力的玩家先用上自己的“輪子”。這不僅能驗證了技術的通用性,更能“借船出海”,在全球范圍內(nèi)快速推廣自己的技術標準。

      第二招是開源核心工具包。小鵬宣布Robotaxi將開放SDK(Robotaxi業(yè)務的核心軟件開發(fā)工具包),與全球伙伴共建Robotaxi生態(tài),高德地圖已加入。

      小鵬的商業(yè)模式逐漸清晰:對內(nèi),通過“全棧自研”保證技術的領先與協(xié)同;對外,通過開放技術標準來吸引參與者、壯大生態(tài)。它顯然不再滿足做一家汽車制造商,而是希望成為物理AI時代的“平臺服務商”甚至是“規(guī)則制定者”。

      結語

      資本市場,本質(zhì)上是為“未來”定價的地方。一家公司的價值,不僅取決于當期的財報,更在于未來的想象力。過去,資本市場常將小鵬與其他造車新勢力一并看待,如今,隨著“物理AI”戰(zhàn)略的發(fā)布,小鵬的估值邏輯有望從“智能汽車公司”拉升到“全球具身智能平臺”。

      支撐這個新邏輯的,有三個可見的轉變:

      一是從“賣車”轉向“技術變現(xiàn)”。與大眾的合作是一個關鍵節(jié)點,它表明小鵬的AI技術可以作為獨立產(chǎn)品產(chǎn)生價值,打開了技術授權這條更高利潤的收入來源。

      二是從硬件銷售到生態(tài)服務。通過開源Robotaxi平臺,小鵬正在構建一個可持續(xù)的服務模式,未來從自動駕駛服務中持續(xù)抽成。

      三是從“造車”到“造智能體”。其業(yè)務范疇已從汽車,擴展至能上天(飛行汽車)、能入地(機器人)的各類智能實體。

      當然,這條路走起來并不輕松。小鵬在未來幾年需要處理好幾個現(xiàn)實問題:

      第一是錢和人的分配。自研技術、同時做車、機器人和飛行汽車,每一樣都很燒錢,也很依賴頂尖人才。怎么把錢花在刀刃上,確保幾個業(yè)務都能穩(wěn)步推進,是首要的課題。

      值得關注的是,從小鵬2025Q2財報來看,公司基本面持續(xù)向好:毛利率已經(jīng)連續(xù)多個季度正增長,在手現(xiàn)金儲備增加到了476億元。這些數(shù)字說明,小鵬在為物理AI大舉投入的同時,當下的主業(yè)也在加速自己“造血”。更有說服力的是,公司管理層依然維持了第四季度實現(xiàn)盈虧平衡的預期。



      第二是用商業(yè)成果說話。再好的技術構想,最終都需要接受市場的檢驗。小鵬需要持續(xù)拿出實際進展,一步一步驗證技術藍圖。

      從長遠來看,科技公司的價值往往建立在兩個基礎上:一是提前看到方向,二是能堅持走下去。小鵬選的這條路,踩在了AI與實體產(chǎn)業(yè)結合的趨勢上。接下來就看它能否持續(xù)將技術轉化為可用的產(chǎn)品,再將產(chǎn)品轉化為可持續(xù)的商業(yè)模式了。

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