作者 |张霁欣

编辑 |冒诗阳

汽车像素 ( ID:autopix ) 原创

如今，二十多万元的电车，很容易做到五六百匹的马力，如果是燃油车，要到百万，甚至千万级的 hyper car 才能做到。

无论哪家造车新势力，自动驾驶研发，都曾是顶级重要的战略，虽然烧钱，但这是新势力在过去几年中，唯一能看清的护城河方向，就像特斯拉通过 FSD 所取得的优势一样。

但 2026 一开年，新势力的自动驾驶部门开始集体 " 消失 "。小鹏将自动驾驶中心合并，理想的智驾团队被拆分。

是故事讲完了吗？

与很多行业都在发生的变化一样。对于造车新势力而言，这场复杂变化的源点，是 AI。

以前做智能车，座舱和智驾，是完全分开的。语音模型管语音，驾驶模型管驾驶，每个系统各自为战，互不打扰。

这是因为， AI 能力不够，只够做单点功能，但随着 AI 超乎想象的 " 智能涌现 " 自动驾驶，不再是一个功能，而是一种底层能力。

理解世界、做决策、控制动作，可以由同一个基座模型做到。

比如说小鹏，目前内部主推两套模型：VLM 和第二代 VLA。它们就是同一颗 " 大脑 "。既然技术底层已经统一，继续保持两个部门，反而是内耗。

当理解和行动，真正打通之后，车也不再只是交通工具，它更像一个会自己理解、自己执行的 " 智能体 "，这才是这轮融合背后，真正的质变。

新的技术趋势下，小鹏、理想的调整，说白了已经不是在优化车业务。而是在为具身智能时代重做底层架构。

为什么是现在？

因为两个条件，终于同时成熟了。

第一，如前面所说， AI 真正进化了。从只会开车的 " 专用工具 "，变得有能力理解物理世界，掌握物理规律。

第二，是车的算力，终于越级了。过去不是车企不想上大模型，是根本跑不动

车端芯片的一二百 TOPS，只够跑跑小模型。真把通用大模型搬上来，延迟也会非常高。

但随着各个车企的自研芯片出来，新一代的硬件，算力直接翻了有十倍。

以小鹏为例，新车上的三颗图灵芯片

能够提供 2000TOPS 的算力，相当于把一台小型数据中心，塞进车里。大模型有了长期、本地、实时运行的可能。

但如果只是为了把车做好一点

其实没必要折腾到这种程度。真正的变量，是机器人，以及未来具身智能的无数个场景。

车和机器人，或者说所有具身智能，对于未来的大模型而言，其实是同一道题，都是看世界、做理解、下决策、控动作。

只是 " 身体形态不同 "。

但背后的视觉模型、控制模型、训练平台，90% 都是同一套东西。

2026 年，具身智能比智能汽车的话题度，可高多了，与曾经的自动驾驶一样，AI 大模型的质量，是具身智能行业的核心竞争点。

而好的 AI，需要优质的数据来训练。谁的数据多，谁的模型迭代快，谁就更聪明。

恰恰在这一点上，造车新势力还真有优势。

每天真实路况、真实驾驶、海量传感器数据，为模型理解物理世界，提供了重要的训练素材。

这也是为什么，你会发现这些车企，越来越不像车企。它们真正的对手，已经不是隔壁品牌的新车型了。

而是特斯拉，以及一大批机器人公司。

比的不是马力、底盘、内饰，而是算力、数据量和模型能力。

特斯拉已经走到这一步了。FSD 训练自动驾驶，转头就能喂给 Optimus 人形机器人。

同一套视觉网络，同一套训练平台。已经让特斯拉，越来越不像车企，更像一家 AI 公司。

更现实一点说，新势力一年三五十万辆的销量，根本不具备独立生存的能力。

所以对小鹏和理想来说，转型不是选择题。

是生存题。

当然，这是一条极其烧钱、也极其危险的路。

大模型训练成本，动辄数亿人民币，任何一次方向判断失误，都可能会是致命打击。

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