小鵬智駕：不做「縫合怪」，梭哈物理AI

撰文 | 奚筱林 編輯｜馬青竹

這個春天，養蝦成為宇宙第一顯學，OpenClaw火得一塌糊涂。

線下，想養蝦的人，在深圳騰訊大廈樓下排起長龍。科技號天天必談「養蝦」。上門安裝的人，已經賺到第一桶金。

海外，GitHub星標已突破28萬，登頂全球開源榜首，超越Linux。

短短一個月，超 20家大廠火速入局，如騰訊、阿里、字節、小米等夜不能寐，下場搶「入口」。

什么叫搶「入口」？互聯網發展至今，真正搶入口的機會，屈指可數。比如門戶、電商、搜索、社交、視頻……

有必要這么夸張嗎？

首先，賣鏟子的出來站臺了。英偉達CEO黃仁勛將OpenClaw譽為“我們這個時代最重要的軟件發布”。

黃仁勛當然要大贊特贊，因為最高興莫過于英偉達。

在「養蝦」狂熱之前，原本AI已經退燒，硅谷鐵三角（芯片、云商、大模型公司）左腳踩右腳上天的商業螺旋，眼瞅踩不動了。

2025年下半年，多位科技“遠見者”選擇在人聲鼎沸時，清倉離場。OpenAI商業模式被質疑，意味著英偉達天價市值被質疑。

AI的真實賬本血淋淋，天價算力資本支出，只換來大流水，盈利卻微不足道，可謂“拿金碗要飯”。

就在資本下頭之際，OpenClaw出現了。

OpenClaw本質是一個管家，一個調度框架，把孤立的各種AI模型，語言的、視覺的、物理的……拼接起來，最終交付一個復雜完整的“任務”，從而消耗更多Token，創造更多可收費場景。

更多Token，更多場景，對英偉達來說，不但雪中送炭，還送了兩塊。

這跟小鵬或者智駕有關系嗎？

首先，「龍蝦式」能力繼續拓展，肯定包含連接物理世界。而黃仁勛在CES 2026的演講，認為下一代AI是物理AI，“物理AI的「ChatGPT時刻」已經到來”。

下一代AI是數字AI和物理AI的雙螺旋，必須更融合更完整地調度所有AI能力，才更具生產力意義。

物理AI最受關注的場景是智駕，2026年，智駕「基于物理AI世界模型的范式轉移」到了開始落地的時候。

馬年春節過后的第一個工作日，小鵬汽車董事長、CEO何小鵬在開工信中表示，第二代VLA讓他看到了全自動駕駛的拐點，小鵬汽車要以此為核心，構建物理AI的超級基座。

有體驗過的人說，小鵬第二代VLA在全球僅次于特斯拉FSD。何小鵬更加直白：比行業一流選手領先接近5倍。

效果如何，3月底就可以看到，但值得關注的是小鵬第二代VLA的范式轉移。據悉，這次轉移比較徹底。本質體現為，拿掉了VLA的「L」。

拿掉「L」，不做「縫合怪」

去年3月底，元戎啟行CEO周光，在公開場合把智駕「縫合怪」一詞拋出來，點出所謂「門到門」的背后，是各種技術拼盤和補丁。他提出，智駕公司必須成為物理AI公司的終局判斷。

過去兩年，尤其是2025年，各家智駕方案都在解決「縫合怪」的問題。

例如，華為提出用World Action世界行為模型來解決智駕上限。這個時段也吻合全球物理基座模型的發展。

2026年，小鵬汽車去掉“L”的第二代VLA率先落地，VLA變成VA，等同于World Action，理論上已經不是VLA，底座是世界行為的物理AI模型。

傳統VLA中的語言轉譯環節，需要將視覺信息轉化為語言，再通過語言模型推理，最后生成動作。轉譯的過程會帶來信息損耗，還會造成推理延時，限制了決策效率與響應能力。

跳過L，就是視覺控車，理解物理世界，直接進行物理推理，生成動作。何小鵬曾透露，之前兩條路線都在推進，在體驗了特斯拉FSD V14之后，他果斷選擇徹底切換技術范式，并同步調整了核心組織架構。

去年10月，原世界基座模型負責人劉先明，接替李力耘擔任小鵬汽車自動駕駛中心負責人。隨后在今年2月，自動駕駛中心與智能座艙中心合并為通用智能中心，劉先明統管。

何小鵬表示，這個世界的規則太多了，過去那種“補丁式開發”無法做到全面覆蓋，遇到一個問題修補一個Bug的方式，只會限制能力上限，一個能夠自主學習的物理世界基礎模型才是未來。

于是，劉先明上任后開始主導第二代VLA模型的研發。雖然名字還叫VLA，但架構完全推倒重來，構建了一個原生多模態物理世界大模型。

底層架構的質變，直接帶來了能力邊界的全面突破。第二代VLA實現了真正的全場景無縫覆蓋，支持P檔原地激活全程輔助駕駛，高速、城區、鄉村土路、園區小路、無地圖泊車等全路況無需切換。

此外，系統還自主涌現出對社會規則的理解能力。一名小鵬汽車內部人士告訴筆者，發布會上展示的“遇到交警查酒駕，識別手勢主動停車”，就連研發團隊也感到意外。

這些都是物理AI自主學習能力的體現。更重要的是，這套新范式跑通之后，自動駕駛的基座模型便能夠復用到機器人和飛行汽車上，這才是小鵬的終極目標：成為一家AI汽車公司。

跨過L3，直奔L4

去年底，L3政策落地，但漫長審批、諸多限制和準入太少，讓何小鵬轉變了對L3的態度。今年年初，他預判2026年中美會直接從L2邁到L4，即便此時他已經拿到了廣州的L3路測牌照。

今年兩會，作為代表，何小鵬更是提出建議：推動自動駕駛政策從L2級向L4級跨越，簡化L3中間環節。

是什么讓何小鵬轉變的？

除了L3在多重限制下性價比降低，還有第二代VLA的技術突破，讓他有了直奔L4的底氣。

在此之前，何小鵬一度認為2027年都未必能把自動駕駛技術做透，L5級自動駕駛更是遙遙無期，而全新的技術范式，讓他覺得這一進程將大幅提速。

這一次突破并非單點能力升級，而是遵循了L4能力=模型×算力×數據×本體的AI規模法則。

劉先明說，物理基座模型是做好L4的基礎。

VLA 2.0打造的原生多模態物理世界大模型，不僅砍掉了語言轉譯環節，還通過原生多模態tokenizer，將視覺、語音、文本等多模態信息統一編碼與融合，實現對物理世界的統一理解，增強對復雜場景的感知能力。

與此同時，VLA 2.0沒有陷入堆算力的誤區，而是聚焦「有效算力」的挖掘與釋放。劉先明強調，把算力用好比單純提升算力更有價值。

小鵬自研的圖靈AI芯片，通過芯片-編譯器-模型的全鏈路聯合優化，單顆芯片的有效算力約等于10顆Orin-X芯片。搭配自研的自動化編譯體系，讓基座模型的編譯效率提升12倍，大幅降低了模型推理時延。

數據層面，VLA 2.0累計使用50PB訓練數據，每秒可處理約53億字節視覺信息，每版模型的訓練數據更是達到4萬億Tokens，這些海量的真實世界數據，覆蓋了高速、城區、鄉村小路、地下停車場等全場景路況，讓模型持續學習。

據劉先明介紹，自2025年科技日以來的120天里，小鵬智駕團隊已完成468版模型迭代，日均近4個版本的更新速度，讓模型能快速解決新的場景問題，完善長尾場景應對能力。

基于這套架構，VLA 2.0的迭代速度還在提升，每天都會有新的版本推出。難怪劉先明說，已經有50%的可能性不用裸奔了。

結語

去年某智駕企業的一名高管直言，幾家頭部智駕企業間的差距，已進入以“月”為單位的動態博弈階段。如今再看這一判斷，更要佩服何小鵬的殺伐果斷。

從2025年7月發布G7時首次宣布VLA量產上車，到如今第二代VLA即將大規模推送，僅僅過去了8個月時間。要保持頭部身位，小鵬智駕不敢停止狂奔。

搭載VLA 2.0的Robotaxi已開始公開道路測試，將于年內開啟試運營。L4和L2的互相反哺，已經成為多家公司的共識。

同時，在大眾汽車成為第二代VLA的首發客戶后，前者的全球渠道與市場布局，將幫助小鵬的智駕加速走出國門，驗證模型的泛化能力。

雖然在國內極卷的戰況下，智能駕駛的溢價能力有限，但是可以看出小鵬的打法，一邊用智駕能力銳化品牌，一邊形成向下的細分市場降維打擊。

小鵬今年的機會，在于即將推出的 MONA SUV ， VLA 2.0 疊加高性價比的產品定位，繼續搶食比亞迪、零跑所在那塊最大的基盤市場。

—THE END—

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