对话何小鹏：在物理AI时代，数据是新的石油

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文章摘要

小鹏汽车在第七届科技日上展示了其向AI公司转型的战略布局，核心聚焦智能汽车、机器人、Robotaxi与飞行汽车四大板块。这四大业务并非简单并列，而是以智能驾驶为核心的不同演化路径，其中汽车是商业化起点，Robotaxi是算法的城市化延伸，机器人与飞行汽车则是具身智能和空间智能的外溢结果。关键技术突破在于第二代VLA（视觉-语言-动作）大模型，该模型去除了语言转译环节，实现了视觉信号直达动作指令的端到端处理，并通过海量长尾视频数据训练，使机器具备理解、交互和改变物理世界的能力。

物理AI被视为未来竞争的核心领域。何小鹏提出”数据是新的石油”的观点，强调构建”数据-体验-更多数据”闭环的重要性。小鹏通过扩展机器人、飞行汽车等硬件业务获取多元场景数据，形成软硬件协同的竞争壁垒。第二代VLA的研发过程颇具戏剧性——在濒临放弃时突然实现能力涌现，团队认为这是技术积累触及临界点的自然结果。但真正的挑战在于实现稳定量产，需要同时补足技术长板与短板。

Robotaxi业务布局体现了小鹏的差异化策略。通过前装量产方案和共享研发体系降低成本，二代VLA无需高精地图的特性进一步提升了经济性。小鹏定位为”工具箱”供应商，与高德等运营商合作，计划推出三款不同价位的无人驾驶出租车。国际化战略同步推进，目标十年内实现半数产品海外销售，飞行汽车等产品可能率先在海外市场取得突破。

机器人业务展现出独特的技术路径。采用生成式控制器实现拟人化运动，通过三代技术迭代达到猫步行走、太极等复杂动作。拟人化设计基于三大考量：获取人类世界数据、适配现有环境、增强商业亲和力。尽管短期聚焦导览等有限场景，但长期看好人形机器人超越汽车的市场规模，预计10年内年销量突破百万台。

技术层面，小鹏团队揭示了物理AI的底层逻辑。自动驾驶被视为物理AI的初级形态，其本质是通过三维建模、预测推演做出类人决策。消除语言中间层是为了突破数据规模瓶颈，实现极致的自监督学习。从模型到量产的挑战涉及芯片适配、编译器优化等全栈协同，而数据优势体现在智能筛选长尾场景和云端闭环调优能力。开放生态成为小鹏区别于特斯拉的关键特征，通过开源VLA模型、提供SDK接口加速技术商业化，目前大众汽车已成为首发客户。