一场关于 " 物理 AI" 的全球竞赛，正在从 PPT 走向真实的战场。

这几天，聚光灯打在两家企业身上。

一边是小鹏汽车。11 月 5 日，何小鹏公布小鹏汽车的目标是成为面向全球的具身智能公司，并发布了四个 AI 应用（小鹏第二代 VLA 大模型、小鹏 Robotaxi、小鹏全新一代人形机器人 IRON、汇天飞行汽车）。这意味着小鹏试图告别 " 造车新势力 " 的标签，一脚踏入科技前沿的核心圈。

另一边是特斯拉。11 月 6 日的股东大会上，埃隆 · 马斯克的万亿美元薪酬激励计划即将接受投票。这份方案的解锁条件，与特斯拉在 AI 和机器人领域的战略深度捆绑。

如果你觉得这两件事只是巧合，那或许就低估了这股席卷全球的 " 物理 AI" 浪潮。英伟达 CEO 黄仁勋多次在公开场合断言 " 物理 AI" 就是 AI 的未来。当这位手握全球 AI 算力命脉的 " 军火商 " 都如此笃定时，一个问题随之而来：

在 " 物理 AI" 的赛道上，中国科技公司将如何抓住机会、突破卡位，给出 " 中国解法 "？

一部分目光聚焦在小鹏身上。乐观派认为，小鹏正在以一种更系统的方式，复制甚至超越特斯拉的成功路径，试图在全球智能产业的牌桌上，为中国争夺一个关键席位。

保守派则担心，从 " 造车新势力 " 到 " 全球具身智能公司 "，跨度之大、挑战之多，意味着小鹏的技术积累、资源投入与生态构建能力，都将面临前所未有的考验。

当 " 物理 AI" 成为科技圈新的集结号，小鹏的物理 AI 布局，是真正踩在了产业变革的鼓点上，找到了一个比特斯拉更落地的 " 中国答案 "，还是一场虽然美好、却落地艰难的资本游戏？或许，在理解了小鹏构建的 " 物理 AI" 版图后，答案就会变得清晰。

物理 AI，为什么是 AI 的终极战场？

最近被科技圈捧上神坛的 " 物理 AI" 到底是什么？它和我们熟悉的 ChatGPT 这类生成式 AI，又有什么根本的不同？

ChatGPT 靠 " 吃 " 互联网上的海量信息为生，能陪我们聊天，能写诗、作画。但它终究是一个关在瓶子里的 " 超级大脑 "，无论多聪明，也不能帮你倒一杯水。

物理 AI 则不同，它有眼睛（摄像头）、有耳朵（传感器）、有大脑（AI 模型），更有能交互的手和脚（机械臂、车轮）。关键是，它能从 " 瓶子 " 里走出来，进入复杂的物理世界，像人一样 " 思考 " 和 " 行动 "。

我们以一个司机开车的场景为例，感受物理 AI 的完整闭环：

当你的眼睛 " 看见 " 前方的红绿灯和行人，大脑会 " 看懂 " 它的含义——红灯意味着停止，行人可能会过马路。这就是感知与理解。

紧接着，你注意到一个皮球滚向马路，瞬间预判到可能会有孩子追出来，于是，你决定提前减速。这就是预测与决策。

最后，你的脚踩下了刹车，车速平稳地降了下来。这就是行动与交互。

从 " 看见 " 到 " 看懂 "，再到 " 预判 " 和 " 行动 "，这套行云流水的操作，正是物理 AI 追求的终极目标：让机器能自主、安全地完成这个闭环。

下一个问题是，为什么从黄仁勋、马斯克到何小鹏，这些身处牌局中心的玩家，会不约而同地押注物理 AI？

因为 AI 的价值，终究要落在改造物理世界上。无论是自动驾驶、工业制造还是家庭服务，最终都需要 AI 能指挥机器，在现实世界里 " 干活 "。

AI 一旦跨过这道坎，它就不再是飘在云端的工具，而是会成为像水和电一样的基础设施，重塑整个实体经济。对于中国而言，这更是我们从 " 制造大国 " 迈向 " 智能强国 "，必须抢占的战略制高点。

看清了这一点，我们再去看特斯拉，就会发现它最厉害的，不是电池或电机，而是被马斯克反复提及的 " 世界模型 "（World Model）。这套模型就像一个通用的 AI 大脑，既能训练自动驾驶汽车，也能调教 Optimus 人形机器人。

以自动驾驶为例，这个 " 世界模型 " 本质上是为 AI 司机创造了一个虚拟驾校。这个模拟世界可以生成任何可能的极端路况，让 AI 司机 " 练车 "。按照特斯拉的说法，AI 在一天之内就能学习相当于人类几百年驾驶时长的经验。特斯拉的 AI 就是通过这种方式以指数级的速度迭代。

既然有玩家在先，我们还需要完全自研吗？答案是肯定的，原因有二。

第一，是数据主权。智能汽车和机器人，本质上是移动的、全天候的 " 数据采集器 "。它们所 " 看见 " 的道路环境、工厂布局，乃至家庭隐私，相当于数字时代的国土疆域。将这等规模的敏感数据交由他国公司处理，无异于将命脉交予他人之手。

第二，是产业主导权。物理 AI，很可能就是下一代智能终端的 " 操作系统 "。如果我们在别人的地基上盖房，那就意味着，将利润最丰厚、最具话语权的核心技术让给他人，自己只能做应用层的组装和集成。

更何况，特斯拉的 " 世界模型 " 源于其获取的全球数据，而中国拥有全世界最复杂、最独特的道路场景和用户习惯，需要更好地理解并建模中国特有的物理环境。

可见，物理 AI 之争，超越商业与技术本身，它是一场关于国家产业安全与未来发展战略主动权的竞争。在这场战争中，中国必须拥有自己的核心技术和领军企业。那么，谁能扛起这面大旗？

小鹏的三张技术底牌

最近，市场的目光聚焦在小鹏汽车身上。在 2025 年小鹏科技日上，小鹏一口气发布了四个 AI 应用：小鹏第二代 VLA 大模型、小鹏 Robotaxi、小鹏全新一代人形机器人 IRON、汇天飞行汽车。看似是跨行业，其实是为 " 物理 AI" 一个目标服务。

要让 AI 进入复杂物理世界，首先要面对的问题就是 AI 如何思考、如何反应。小鹏给出的解决方案是第二代 VLA 大模型，它最核心的特点，是让 AI 拥有 " 直觉 "。

还是以前文提到的司机开车的场景为例，一个经验丰富的司机看到路边滚出的皮球，会下意识地踩下刹车，这个过程几乎没有复杂的逻辑推理。但传统的自动驾驶 AI 却做不到。它需要先 " 看 " 到皮球（视觉感知），然后把视觉信息 " 翻译 " 成机器可以理解的语言或指令（语言模型），再让系统 " 理解 " 这个指令的含义（规划决策），最后才 " 执行 " 刹车动作。中间的 " 翻译 " 环节，无疑拖慢了反应速度。

小鹏的第二代 VLA，就是要拿掉 " 翻译 " 环节，采用 " 视觉—隐式 Token —动作 " 的架构。这里的 " 隐式 Token" 可以理解为一种 AI 内部的、非语言的 " 心领神会 "，让 AI 从 " 看到 " 直接跳到 " 行动 "。这就像是给 AI 训练出了 " 肌肉记忆 " 或 " 直觉 "。它不再需要 " 思考 " 皮球的危险性，而是能凭借从海量数据学习到的物理规律，本能地做出反应。

在实际驾驶中，这种 "AI 直觉 " 会给用户带来什么改变？总结来说就是，反应更快，驾驶更拟人，不依赖地图时，也能更稳定、自主地驾驶。

例如，在没有高精地图覆盖的次级道路上，小鹏数据显示，其 " 小路 NGP"（在非主干道上的智能驾驶）功能的平均接管里程优化了 13 倍。同时，小鹏发布的 " 无导航超级漫游 "（Super-LCC）功能，也让车辆在无预设导航路径时，凭借对环境的实时理解进行驾驶辅助。

本质上，小鹏选择的技术路径是，教会 AI" 凭本能反应 "。这是智能体进入物理世界的第一步，也是最关键的一步。

有了能快速反应的 " 大脑 "，物理 AI 最终要落在能执行动作的 " 身体 " 上。小鹏没有为每个硬件都开发一个专门的 AI，而是把 " 大脑 " 用在三种不同的 " 身体 " 上：汽车、人形机器人和飞行汽车。这并非简单的 " 一芯多用 "，而是在培养全能型的 " 通才 "。

我们可以这样理解：AI 在驾驶汽车时学到的经验，比如如何识别红绿灯、如何预判行人意图，可以被无缝迁移到人形机器人身上，帮助它在复杂的商场里规划路径、避开行人。

在这个 " 跨域同源 " 的设计下，知识可以共享，经验可以复用，学习效率远高于训练三个独立的 " 专才 "。关键是，这套 " 一脑多用 " 的架构，更能解决物理 AI 落地的关键难题：如何让 AI 的能力突破单一场景，在复杂的现实世界中灵活应变、举一反三。

接下来的问题是，" 大脑 " 和多功能的 " 身体 " 如何高效协同工作？这就触及了最底层的体系，就像我们身体的 " 神经系统 "。小鹏选择全栈自研，通俗地理解，就是打造一套稳定、自主可控的 " 神经系统 "。

我们可以用苹果的例子来理解 " 全栈自研 " 的分量。苹果之所以能构建起强大的生态壁垒，核心就在于它自己设计芯片（A 系列 /M 系列），自己开发操作系统（iOS/macOS），自己设计硬件（iPhone/Mac）。这种模式确保了指令从大脑到身体的传递过程中，损耗最小，响应最快。它以此实现了深度的优化与整合。

小鹏的路径颇为相似：从最底层的 " 图灵 AI 芯片 "，到中间的 " 操作系统 " 层 "VLA/VLM/VLT 大模型体系 "，再到上层的汽车、机器人、飞行汽车等硬件，所有核心环节都掌握在自己手中。这确保了其物理 AI 架构形成一个独立性、完整且不受制于人的闭环。

至此，小鹏的技术版图已经清晰：" 直觉式 "AI 模型 +" 跨域同源 " 的多种硬件 +" 全栈自研 " 的技术架构。

更落地的 " 中国方案 "

看清了小鹏的技术底牌，一个更现实的问题随之而来：这套架构在行业中究竟属于什么位置？小鹏又打算如何将其推向市场？

答案其实就藏在它的定位上。小鹏强调，它是 " 中国唯一实现物理 AI 全栈自研 " 的企业。

要理解这一点，最好的对标对象是华为。华为的盘古大模型体系中包含了世界模型技术，但其商业模式是向行业提供智能驾驶解决方案与算力服务，本质是向外输出通用能力，目前并不亲自下场制造硬件载体。它的角色，更像是物理 AI 时代的 " 英特尔 " 或 " 高通 "。

而小鹏确实是目前唯一一个展示 " 多类具身智能载体 + 统一 AI 大脑 + 关键硬件自研 " 布局的公司。这样做最大的好处就是，能实现深度的 " 软硬一体 "，带来的直接结果是，用户体验更流畅，技术迭代也更迅速。

这条路无疑耗资巨大、难度极高，但一旦走通，所构建的软硬一体生态，也将是别人最难复制和超越的壁垒。

那么，小鹏这套 " 全家桶 " 要怎么 " 卖 " 出去？

回顾科技史，任何一个新平台的崛起，都伴随着路线之争。在移动互联网时代，这表现为谷歌和苹果两种模式：谷歌通过开源的安卓系统，联合各大硬件厂商，构建了一个庞大 " 联邦 "；苹果凭借自研的 iOS 系统与 AppStore，打造了一个利润丰厚的 " 封闭帝国 "。

在智能驾驶领域，特斯拉是典型的 " 帝国 " 模式，通过 " 硬件（汽车）+ 软件（FSD）+ 数据（全球车队）+ 能源网络 " 的垂直整合，构建了封闭生态。在这个生态里，它享受品牌溢价和利润。

小鹏显然不是正面硬刚特斯拉，它更像在构建一个 " 联盟 "。从其最新的两个动作能看出这一意图：

第一招是输出核心技术。大众汽车已确认成为第二代 VLA，及小鹏自研图灵 AI 芯片的首发战略合作伙伴。这步棋很高明：与其让大家重复造轮子，不如让有影响力的玩家先用上自己的 " 轮子 "。这不仅能验证了技术的通用性，更能 " 借船出海 "，在全球范围内快速推广自己的技术标准。

第二招是开源核心工具包。小鹏宣布 Robotaxi 将开放 SDK（Robotaxi 业务的核心软件开发工具包），与全球伙伴共建 Robotaxi 生态，高德地图已加入。

小鹏的商业模式逐渐清晰：对内，通过 " 全栈自研 " 保证技术的领先与协同；对外，通过开放技术标准来吸引参与者、壮大生态。它显然不再满足做一家汽车制造商，而是希望成为物理 AI 时代的 " 平台服务商 " 甚至是 " 规则制定者 "。

结语

资本市场，本质上是为 " 未来 " 定价的地方。一家公司的价值，不仅取决于当期的财报，更在于未来的想象力。过去，资本市场常将小鹏与其他造车新势力一并看待，如今，随着 " 物理 AI" 战略的发布，小鹏的估值逻辑有望从 " 智能汽车公司 " 拉升到 " 全球具身智能平台 "。

支撑这个新逻辑的，有三个可见的转变：

一是从 " 卖车 " 转向 " 技术变现 "。与大众的合作是一个关键节点，它表明小鹏的 AI 技术可以作为独立产品产生价值，打开了技术授权这条更高利润的收入来源。

二是从硬件销售到生态服务。通过开源 Robotaxi 平台，小鹏正在构建一个可持续的服务模式，未来从自动驾驶服务中持续抽成。

三是从 " 造车 " 到 " 造智能体 "。其业务范畴已从汽车，扩展至能上天（飞行汽车）、能入地（机器人）的各类智能实体。

当然，这条路走起来并不轻松。小鹏在未来几年需要处理好几个现实问题：

第一是钱和人的分配。自研技术、同时做车、机器人和飞行汽车，每一样都很烧钱，也很依赖顶尖人才。怎么把钱花在刀刃上，确保几个业务都能稳步推进，是首要的课题。

值得关注的是，从小鹏 2025Q2 财报来看，公司基本面持续向好：毛利率已经连续多个季度正增长，在手现金储备增加到了 476 亿元。这些数字说明，小鹏在为物理 AI 大举投入的同时，当下的主业也在加速自己 " 造血 "。更有说服力的是，公司管理层依然维持了第四季度实现盈亏平衡的预期。

第二是用商业成果说话。再好的技术构想，最终都需要接受市场的检验。小鹏需要持续拿出实际进展，一步一步验证技术蓝图。

从长远来看，科技公司的价值往往建立在两个基础上：一是提前看到方向，二是能坚持走下去。小鹏选的这条路，踩在了 AI 与实体产业结合的趋势上。接下来就看它能否持续将技术转化为可用的产品，再将产品转化为可持续的商业模式了。