從車端到云端，小鵬全棧自研物理AI體系首度全面曝光

2025年11月5日，廣州——在小鵬科技日的舞臺上，炫酷的機器人行走與飛行汽車的亮相固然吸睛，但真正值得業界深究的，是支撐起這些具身智能產品背后的、小鵬首次系統性披露的“物理AI”全棧自研體系。從云端超算到車端芯片，從數據工廠到量產流水線，小鵬正試圖構建一個難以復制的技術閉環，為其從一家汽車公司向“全球具身智能公司”的躍遷提供核心動能。

“算力+數據+模型”：物理AI的三角基石

物理AI的實現，絕非單一技術的突破，而是算力、數據與模型三者協同進化的結果。小鵬在此次科技日中，詳細展示了其在這三個維度的深厚儲備。

在算力層面，小鵬首次披露了其全球領先的3萬卡云端算力集群，且集群運行效率常年保持在90%以上。這是一個什么概念？它意味著小鵬擁有一個無比強大且高效的“超級大腦”，能夠支撐起最復雜、最耗能的AI模型訓練任務。正是基于這個大腦，小鵬才得以在云端部署高達720億參數的基座模型，并實現令人咋舌的“每五天全鏈路迭代一次”的進化速度。

在數據層面，小鵬第二代VLA的訓練方式揭示了其關鍵優勢——直接利用海量真實駕駛視頻進行訓練，無需任何人工數據標注。這不僅極大地提升了數據采集和處理的效率，更重要的是，它使得模型學習到的是最原始、最真實的物理世界規律，而非經過人類“翻譯”和“過濾”的二手信息。接近1億clips的訓練數據量，相當于人類司機65000年的駕駛經驗，為模型應對長尾場景提供了堅實的基礎。

在模型層面，小鵬第二代VLA的端到端架構是其技術上的最大亮點。傳統“視覺-語言-動作”架構好比一個需要“翻譯官”的團隊：視覺模塊看到“紅燈亮了”，需要先“告訴”語言模塊“這是紅燈”，語言模塊再“指令”動作模塊“剎車”。這個過程存在信息損耗和延遲。而小鵬的第二代VLA則像是一個條件反射極強的老司機，眼睛看到紅燈，腳直接移向剎車，省去了中間的“轉譯”環節，實現了從感知到決策的最高效直達。

工程化落地：從云端到車端的極限挑戰

擁有強大的云端模型只是第一步，將其“塞進”車里并穩定運行，是另一個更為艱巨的工程化難題。這極其考驗企業的軟硬件協同能力。

小鵬的解決方案是“芯片-算子-模型”全鏈路優化。首先，其自研的圖靈AI芯片提供了硬核的算力基礎（Ultra版車型達2250TOPS）。但僅有算力還不夠，小鵬針對這款芯片重新開發了針對性的編譯器和軟件棧，相當于為這顆“強健的心臟”量身打造了最高效的“血管和神經”，確保模型能力能夠無損耗地發揮出來。最終，小鵬成功在車端部署了數十億級參數的VLA模型，這不僅是參數的勝利，更是其深厚工程化實力的體現。

生態共建：從技術閉環到商業聯盟

如果說技術自研構建了小鵬的護城河，那么生態合作則決定了這條河能有多寬、能流向多遠。本次科技日，小鵬清晰地展示了其構建物理AI生態的雄心。

在核心技術輸出上，小鵬宣布第二代VLA將向全球商業伙伴開源，并已與大眾汽車達成合作，后者成為VLA和芯片的首發戰略伙伴。這意味著小鵬正嘗試從技術應用者，向行業技術方案提供者轉型，這將極大提升其行業影響力與商業想象力。

在應用場景拓展上，小鵬積極牽手各領域的頭部玩家。與高德的合作，旨在解決Robotaxi的運營和流量入口問題，讓未來的無人駕駛服務能無縫接入用戶的日常出行。與寶鋼的合作，則為IRON人形機器人找到了一個極高價值的落地場景——復雜工業環境。在鋼廠巡檢等場景中，機器人將獲得寶貴的實戰數據，反哺其算法迭代，形成“場景打磨技術，技術開拓市場”的正向循環。

量產規劃：從藍圖到現實的堅定步伐

與許多停留在概念階段的科技展示不同，小鵬為每一項物理AI應用都設定了明確且激進的時間表。

第二代VLA：2025年12月先鋒體驗，2026年Q1全量推送。

Robotaxi與Robo智駕版本：2026年量產并試運營。

人形機器人IRON：2026年年底目標規模量產。

飛行汽車陸地航母：工廠已試產，2026年大規模量產。

這些時間節點不僅展示了小鵬的信心，更反映了其背后制造體系、供應鏈管理和質量控制的綜合能力。尤其是匯天飛行汽車工廠實現了“航空級質量與汽車級效率”的融合，每30分鐘下線一臺飛行器的節奏，預示著小鵬正將成熟的汽車制造業經驗復制到新興的飛行汽車領域，這將是其實現規模化交付的關鍵。

透過此次科技日，外界看到的小鵬不再僅僅是一家造車新勢力，而是一家以全棧自研物理AI體系為引擎，以芯片、模型、數據為燃料，驅動汽車、機器人、飛行汽車多個具身智能載體并行，并通過開放生態加速商業落地的科技公司。其戰略路徑清晰可見：以技術立身，以量產固本，以生態致遠。物理AI的浪潮已至，小鵬無疑是最有力的弄潮兒之一。明日（11月6日），小鵬X9鯤鵬超級增程技術發布會將接踵而至，12月全新總部也將開放，小鵬的技術敘事，仍在快速延展之中。