當(dāng)物理AI（Physical AI）成為全球科技巨頭公認(rèn)的下一波產(chǎn)業(yè)革命，全球科技競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)正加速?gòu)臄?shù)字AI向物理AI遷移，競(jìng)爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)正從數(shù)字世界轉(zhuǎn)向真實(shí)的道路與城市。在這個(gè)中美科技企業(yè)競(jìng)相角逐的新賽道上，雙方齊頭并進(jìn)的同時(shí)也呈現(xiàn)出一些不同的趨勢(shì)：美國(guó)企業(yè)在基礎(chǔ)算法領(lǐng)域仍具優(yōu)勢(shì)，中國(guó)企業(yè)則在復(fù)雜場(chǎng)景落地、工程化集成與商業(yè)化速度上展現(xiàn)出驚人的追趕乃至局部超越之勢(shì)。

正是在這樣的背景下，對(duì)雙方技術(shù)能力進(jìn)行客觀對(duì)比、正視差距、找到比較優(yōu)勢(shì)就顯得非常有必要。近日，小鵬汽車董事長(zhǎng)何小鵬再次前往美國(guó)，深入測(cè)試特斯拉FSD V14與Robotaxi，回國(guó)后立即對(duì)標(biāo)檢驗(yàn)自家第二代VLA技術(shù)。尤其是針對(duì)第二代VLA的“查作業(yè)”，并非簡(jiǎn)單的中美技術(shù)對(duì)比，而是中國(guó)科技企業(yè)從“追趕者”向“探索者”乃至“引領(lǐng)者”轉(zhuǎn)變的一個(gè)縮影。當(dāng)硅谷投資人開(kāi)始重新評(píng)估中國(guó)物理AI企業(yè)的全球價(jià)值，何小鵬的“查作業(yè)”背后，展現(xiàn)的是一家中國(guó)科技公司對(duì)技術(shù)邊界的持續(xù)突破與對(duì)全球標(biāo)準(zhǔn)的重新定義。

全球物理AI競(jìng)賽下，中國(guó)科技企業(yè)的角色正在轉(zhuǎn)變

物理AI，即人工智能在物理世界中的具身化與閉環(huán)應(yīng)用，正被視為繼數(shù)字AI后的下一個(gè)萬(wàn)億級(jí)賽道。根據(jù)新戰(zhàn)略低速無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)研究所的數(shù)據(jù)，僅僅在2025年第三季度，無(wú)人駕駛領(lǐng)域披露的融資總額就突破了146億元，其中Robotaxi相關(guān)融資占57億元，資本熱度持續(xù)攀升。與此同時(shí)，中國(guó)市場(chǎng)的L2級(jí)輔助駕駛滲透率已超過(guò)50%，為高階智能駕駛提供了龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和迭代沃土。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，中美在專利布局、人才流動(dòng)與資本投入上呈現(xiàn)膠著競(jìng)爭(zhēng)的態(tài)勢(shì)。

從宏觀視角來(lái)看，中美在物理AI的這輪競(jìng)賽中，美國(guó)投資的重心往往在基礎(chǔ)模型、仿真平臺(tái)與尖端傳感器等領(lǐng)域，而中國(guó)則聚焦于城市場(chǎng)景落地、車路協(xié)同與商業(yè)化閉環(huán)，尤其是在城市復(fù)雜場(chǎng)景的數(shù)據(jù)積累與商業(yè)化閉環(huán)上，中國(guó)正展現(xiàn)出獨(dú)特且難以復(fù)制的優(yōu)勢(shì)。

而如果我們將視角拉近到微觀，從特斯拉、Waymo等美國(guó)企業(yè)的具體做法上，更能感受到這種差異。特斯拉的FSD能力已經(jīng)通過(guò)OTA持續(xù)向全球推送，但“滿血版”FSD在中國(guó)市場(chǎng)始終未至，一定程度上就是源于對(duì)中國(guó)復(fù)雜道路環(huán)境的審慎。Waymo雖在部分區(qū)域運(yùn)營(yíng)成熟，但其“高精地圖+規(guī)則驅(qū)動(dòng)”的模式在拓展至新區(qū)時(shí)，則面臨高昂的測(cè)繪與合規(guī)成本。

正是在此背景下，何小鵬的“美國(guó)行”具有了超越企業(yè)個(gè)體的符號(hào)意義。這并非這家中國(guó)車企掌門人第一次親赴海外技術(shù)策源地，但此次測(cè)試的深度以及對(duì)比的廣度遠(yuǎn)超以往。測(cè)試中，他不僅客觀記錄FSD V14的顯著進(jìn)步（“如果上一次是50分，這次有85分”），也敏銳指出其在應(yīng)對(duì)中國(guó)式人車混行博弈時(shí)可能存在的局限（“在美國(guó)開(kāi)的邏輯可能更好，但中國(guó)可能切不過(guò)去了”）。這種基于全球視野的對(duì)比測(cè)試與反思，意味著中國(guó)頭部企業(yè)已主動(dòng)參與全球技術(shù)對(duì)話，并在差異化場(chǎng)景中定義自身的技術(shù)長(zhǎng)板。何小鵬在測(cè)試中提及的一個(gè)細(xì)節(jié)頗具代表性：在舊金山，F(xiàn)SD V14在面對(duì)路邊臨時(shí)?？寇囕v時(shí)，選擇穩(wěn)健繞行，過(guò)程流暢；但他隨即聯(lián)想到，若在中國(guó)常見(jiàn)的主路輔路交織、電瓶車穿行的環(huán)境下，策略可能需要更靈活的博弈。這種思考，恰恰點(diǎn)出了中國(guó)企業(yè)在物理AI競(jìng)賽中的獨(dú)特價(jià)值，即將全球最前沿的算法框架，置于全球最復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行淬煉與重構(gòu)。

物理AI全棧自研體系：技術(shù)底氣的根源

既然要追求全球競(jìng)爭(zhēng)格局的重塑，那最終的落腳點(diǎn)依然要依靠硬核的技術(shù)能力。而小鵬汽車在此輪物理AI競(jìng)賽中表現(xiàn)出的底氣，根植于其多年來(lái)堅(jiān)持構(gòu)建的“全棧自研”技術(shù)體系。這套體系的核心，在于實(shí)現(xiàn)了從底層芯片、中間層算法到上層應(yīng)用數(shù)據(jù)的垂直整合與閉環(huán)優(yōu)化，讓其在面對(duì)復(fù)雜不確定場(chǎng)景時(shí)，具備了快速迭代與系統(tǒng)級(jí)響應(yīng)的能力。

此次美國(guó)測(cè)試中被頻繁對(duì)比的“第二代VLA”，便是這一體系的關(guān)鍵成果。與行業(yè)「V-L-A」傳統(tǒng)架構(gòu)不同，第二代VLA革命性地去除了“語(yǔ)言轉(zhuǎn)譯”環(huán)節(jié)，首次實(shí)現(xiàn)從視覺(jué)信號(hào)到動(dòng)作指令的端到端直接生成，探索全新物理模型范式。何小鵬在測(cè)試后感慨：“我們?cè)诮衲昴瓿鮒LA第二代剛剛初步跑通的時(shí)候，就很驚訝，發(fā)現(xiàn)視覺(jué)到動(dòng)作的模型跑出來(lái)的效果跟之前的語(yǔ)言類模型很不一樣?！边@種“端到端”范式，與特斯拉FSD V14的技術(shù)方向高度同頻，它讓模型更像一個(gè)通過(guò)海量視頻“自學(xué)成才”的司機(jī)，基于對(duì)物理世界的隱式理解做出決策，而非簡(jiǎn)單執(zhí)行一堆人工編寫的規(guī)則。

實(shí)現(xiàn)這一范式躍遷的背后，是小鵬打造的“大算力+大數(shù)據(jù)+大模型”三位一體的技術(shù)底座。算力層面，小鵬擁有規(guī)模達(dá)3萬(wàn)卡的云端訓(xùn)練集群，運(yùn)行效率超90%，并已部署720億參數(shù)的云端基座模型，支持每五天完成一次全鏈路迭代。在車端，其Ultra版車型搭載的AI芯片算力高達(dá)2250TOPS，為承載數(shù)十億參數(shù)的車端模型提供了硬件基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)層面，用于訓(xùn)練第二代VLA的數(shù)據(jù)量已接近1億個(gè)視頻片段（clips），相當(dāng)于人類駕駛6.5萬(wàn)年所遇場(chǎng)景的總和，且均為無(wú)需人工標(biāo)注的真實(shí)數(shù)據(jù)。模型層面，通過(guò)自研的芯片、算子與模型全棧優(yōu)化，小鵬成功將十億級(jí)參數(shù)模型部署于車端，遠(yuǎn)超行業(yè)普遍的千萬(wàn)級(jí)水平。

全棧自研帶來(lái)的直接優(yōu)勢(shì)，在測(cè)試的諸多細(xì)節(jié)中得以驗(yàn)證。例如，在應(yīng)對(duì)舊金山一處因施工完全重構(gòu)的路面時(shí)，F(xiàn)SD V14展現(xiàn)了“非常自信”的通過(guò)能力。何小鵬評(píng)價(jià)其“知道怎么開(kāi)，很絲滑”。這背后正是大模型通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，對(duì)未知場(chǎng)景的泛化理解能力。

而小鵬的第二代VLA同樣追求這種能力，并因其對(duì)中國(guó)特有場(chǎng)景（如極窄巷道、隨機(jī)穿行的行人電動(dòng)車）的更密集訓(xùn)練，而在本土化博弈中展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。何小鵬在對(duì)比后認(rèn)為，小鵬VLA在“非常小的路，人車博弈做得極其好”。

而在另一種路況環(huán)境，全棧自研帶來(lái)的快速迭代同樣體現(xiàn)了這種優(yōu)勢(shì)。在面臨環(huán)島路況時(shí)，小鵬的VLA 2.0能夠以更加均勻的速度通過(guò)，杜絕了以往不平滑的加減速。而FSD V14相比一年前的V13，同樣減少了猶豫情況，以更加絲滑的方式通過(guò)了環(huán)島。這足以體現(xiàn)中美頂尖科技企業(yè)在智駕方面的相似的研發(fā)取向。即并非靠人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，而是通過(guò)軟硬件協(xié)同的全棧自研能力，讓VLA系統(tǒng)自己直接利用海量的真實(shí)駕駛視頻進(jìn)行自我訓(xùn)練，從而讓系統(tǒng)不斷“涌現(xiàn)”出新的處理方式、“長(zhǎng)出”新的能力以應(yīng)對(duì)真實(shí)的物理世界。

通過(guò)“查作業(yè)”，我們足以感受到第二代VLA在智駕領(lǐng)域的出色能力，但這還不是其全部實(shí)力。更為重要的是，這套以VLA為核心的物理AI模型，并非只停留于滿足道路駕駛，而是被設(shè)計(jì)為可“跨域驅(qū)動(dòng)”汽車、機(jī)器人乃至飛行汽車。這意味著，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域積累的感知、決策與控制能力，可以復(fù)用到其他物理智能體上，形成技術(shù)協(xié)同與數(shù)據(jù)反哺的閉環(huán)。這不僅是技術(shù)上的降本增效，更是構(gòu)建“泛化智能”的關(guān)鍵路徑。

而小鵬的全棧自研體系，旨在系統(tǒng)化地獲得這種將通用能力與具體場(chǎng)景深度融合的工程化力量。目前，小鵬已與高德地圖、大眾汽車集團(tuán)、寶鋼股份等產(chǎn)業(yè)鏈伙伴達(dá)成深度合作，共同構(gòu)建更完善的智能生態(tài)。

通往L4的確定性：清晰的路線圖與商業(yè)化前景

技術(shù)的最終價(jià)值在于落地。在物理AI的終極目標(biāo)——高階乃至完全自動(dòng)駕駛（L4）的實(shí)現(xiàn)路徑上，小鵬汽車展現(xiàn)出了清晰的節(jié)奏感和獨(dú)特的商業(yè)化思考。

當(dāng)下，一個(gè)根本性的行業(yè)共識(shí)正在中美科技企業(yè)之間形成，即L3（有條件自動(dòng)駕駛）可能只是一個(gè)政策監(jiān)管意義上的過(guò)渡階段，而非技術(shù)發(fā)展的必然臺(tái)階。何小鵬在體驗(yàn)特斯拉Robotaxi后明確表示：“從技術(shù)跟產(chǎn)品的研發(fā)角度來(lái)看，我自己覺(jué)得沒(méi)有L3，就是L2、L4?！碧厮估ㄟ^(guò)FSD的持續(xù)迭代和Robotaxi的布局，實(shí)質(zhì)上是將L4級(jí)能力以L2的形式交付，等待法規(guī)與社會(huì)的逐步接受。而小鵬的選擇與之不謀而合，其第二代VLA在設(shè)計(jì)之初就被定位為“一個(gè)架構(gòu)到L2和L4”，目標(biāo)是跳過(guò)L3，直接面向終局。

基于此，小鵬給出了明確的L4落地時(shí)間表：2026年第一季度，具備L4級(jí)軟件能力的第二代VLA將量產(chǎn)上車；2026年內(nèi)，將推出軟硬件均達(dá)到L4級(jí)自動(dòng)駕駛水平的量產(chǎn)車型。根據(jù)規(guī)劃，其下一代L4車型將搭載4顆自研AI芯片，車端算力高達(dá)3000TOPS。在此次美國(guó)行后，何小鵬對(duì)L4技術(shù)的未來(lái)有感而發(fā)：“在特斯拉和小鵬的共同推動(dòng)下，2026年下半年，全球智能駕駛進(jìn)程有望加速進(jìn)入‘準(zhǔn)L4’新階段?！?/p>

在最具挑戰(zhàn)的Robotaxi商業(yè)化方面，小鵬試圖通過(guò)“前裝量產(chǎn)”和“純視覺(jué)泛化”兩大策略，破解行業(yè)長(zhǎng)期面臨的“成本－安全－規(guī)模”不可能三角。與行業(yè)內(nèi)已成型的、采用后裝改裝、依賴激光雷達(dá)和高精地圖的方案不同，小鵬Robotaxi基于量產(chǎn)車型前裝開(kāi)發(fā)，采用純視覺(jué)路線，依托VLA大模型的泛化能力自適應(yīng)不同交通環(huán)境。這能大幅降低單車硬件成本和后期改裝投入，并使規(guī)?；渴鸪蔀榭赡?。何小鵬在測(cè)試中指出，傳統(tǒng)Robotaxi很難做到“在小區(qū)停車場(chǎng)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”，核心在于無(wú)法泛化，而這正是VLA模型要攻克的重點(diǎn)。

盡管前路仍有法規(guī)、安全和公眾接受度的挑戰(zhàn)，但清晰的路線圖本身就是一種強(qiáng)大的戰(zhàn)略信號(hào)。它向市場(chǎng)、行業(yè)和資本市場(chǎng)表明，小鵬對(duì)于智能駕駛的演進(jìn)不僅擁有技術(shù)上的前瞻，更有將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品和商業(yè)成果的系統(tǒng)性規(guī)劃。

何小鵬的“查作業(yè)”，遠(yuǎn)不止于一位企業(yè)創(chuàng)始人的親力親為，而是折射出小鵬汽車作為科技公司的底層邏輯：在物理AI的大時(shí)代，唯有堅(jiān)持全棧自研、保持技術(shù)信仰、擁有全球視野，才能真正實(shí)現(xiàn)從“中國(guó)制造”到“中國(guó)智造”的躍遷。

當(dāng)全球物理AI競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入深水區(qū)，中國(guó)科技企業(yè)已從技術(shù)追趕者成長(zhǎng)為規(guī)則共建者。2025年末的這場(chǎng)技術(shù)對(duì)標(biāo)，讓我們看到中國(guó)智能電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷從“量”到“質(zhì)”的關(guān)鍵躍遷——不再以低價(jià)取勝，而是以技術(shù)定義價(jià)值；不再滿足于跟隨標(biāo)準(zhǔn)，而是參與制定規(guī)則。

而小鵬汽車的實(shí)踐則表明，通過(guò)堅(jiān)定的全棧自研，在“軟硬一體”中構(gòu)建核心技術(shù)閉環(huán)；通過(guò)擁抱全球最前沿范式，并在本土最復(fù)雜場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)能力迭代；通過(guò)對(duì)終局的清晰定義，來(lái)反推當(dāng)下產(chǎn)品與技術(shù)的布局——這條路徑，正在幫助一家中國(guó)科技企業(yè)，在全球物理AI的牌桌上，贏得日益重要的席位。這不僅僅是一家公司的成長(zhǎng)故事，也為中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)如何從“應(yīng)用創(chuàng)新”深入“基礎(chǔ)創(chuàng)新”，提供了一個(gè)不斷發(fā)展的關(guān)鍵范本。