在硅谷的整体效果，他将在硅谷筹建特色中国风味食堂；反之，自动驾驶负责人需在金门大桥完成挑战。

　　12月，何小鹏再赴美国，对特斯拉FSD V14进行新一轮实测——去年他测试的还是V12。此次体验后，他表示，FSD的成熟度已远超去年，且使用同一大模型的特斯拉的量产车型与Robotaxi表现如一。这与小鹏目前的路径不谋而合，何小鹏表示，已从特斯拉FSD V14和第二代VLA上感受到从L2到L4的明确路径，小鹏第二代VLA可以用一套技术架构把L2和L4都做好，未来每个人都可以跳过L3，直接享有一台L4能力的汽车。

　　值得注意的是，无论是特斯拉FSD的飞跃，还是何小鹏对第二代VLA实现L2到L4跃迁的展望，都在揭示一个事实：自动驾驶本质上就是AI Agent在物理世界中的典型应用，且该行业正在以超乎想象的速度演化并自我颠覆。

　　关于AI的发展趋势，何小鹏预测，未来三年内取得重大突破的或许不在数字领域，更可能发生在物理AI领域，例如，自动驾驶有望直接进入准L4或完整L4阶段。

　　2025年，行业共识已清晰：下一代人机交互的“主入口”将不再是屏幕，而是能直接感知并作用于真实世界的“物理AI”。

　　阿里巴巴CEO吴泳铭说过，通往超级AI之路有三个阶段，而第三阶段就是AI直接从物理世界获取全面原始数据，并通过自主学习实现自我迭代升级；英伟达CEO黄仁勋则认为，物理AI将引领下一波产业革命：AI会走出屏幕进入机器人、汽车与制造等真实场景。

　　在物理AI的落地路径中，汽车的自动驾驶功能被认为是最先实现价值爆发的切入口：它同时满足政策绿灯、技术临界点、成本拐点和需求井喷等良性条件，且这些条件在2025年已集中兑现。

　　特斯拉是这条赛道最显眼的领跑者。公司CEO马斯克近两年持续用“RealWorld AI”来概括特斯拉的方向：把自动驾驶问题抽象成“从像素到动作”的通用AI问题，用海量真实视频、纯视觉输入和端到端神经网络去逼近人类驾驶员的“直觉”。

　　在行业专家及投资人看来，纯视觉方案彻底摆脱激光雷达，仅凭摄像头即可精准感知环境，硬件成本大幅下降，使高阶智驾得以快速覆盖全系车型，而端到端架构及大模型则通过“更少模块、更少延迟、更少人力、更少算力”实现了“更高性能、更高迭代速度、更高泛化能力”。

　　何小鹏在硅谷试驾特斯拉最新FSD V14.2版本和Robotaxi后表示，FSD已从一年前L2高阶辅助驾驶的“丝滑体验”进步到现在的“准L4的安心阶段”。在约5小时试驾中，他发现标准车辆和Robotaxi使用同一模型表现一致，虽然仍存在瑕疵，但已“大幅度超过去年的水准”。

　　回国后，何小鹏通过9大场景深度对比测试小鹏第二代VLA。在复杂程度远超美国的道路环境中，第二代VLA展现出优异的流畅度、安心感与类人博弈能力。中国科技企业，正从能力、场景、安心、效率等多个维度重塑智能辅助驾驶体验。

　　纵观中国智能汽车发展史，小鹏也早早走上了同一条赛道，其几年前便果断弃用激光雷达，押注纯视觉方案；2024年又把“端到端”智驾大模型正式装车，率先在国内实现量产落地。

　　小鹏汽车之所以能跨过这道高门槛，源于其对自动驾驶的早慧判断：早在车端算力仅有30TOPS的时代，何小鹏已经笃定，智能驾驶会是人类进入AI终局的核心路径，并在一些关键节点提早进行了规划与决策，而这种基础为小鹏汽车自动驾驶从量到质的变化提供了过硬的支撑。

　　面向更长远的未来，小鹏汽车把大模型视为“新时代的操作系统”——一切物理AI产品的基座。

　　今年11月，小鹏汽车发布了第二代VLA，其是小鹏汽车首个量产物理世界大模型，既是动作生成模型，也是理解和推演的物理世界模型，具备持续理解物理世界，与物理世界交互的能力。

　　据了解，第二代VLA进行了创新，减少了传统VLA的语言转译节，不依赖类语言作为中间媒介，有效解决转译延迟带来的执行效果不佳等问题，可以实现更高的效率及更快的反应。

　　在实测中，VLA2.0体现更强大的泛化性，并在部分场景中实现类似人类驾驶员的反馈。例如，在遇到查酒驾时，搭载第二代VLA的车辆可自动识别手势减速，随后停车等待驾驶员吹气，直到又识别到挥手示意通行，车辆自主提速驶离——从识别、理解到交互，全程无接管。从“模仿”到“理解”，第二代VLA正在把很多曾经的智驾难题变成历史。

　　基于芯片-算子-模型的软硬件联合研发，小鹏汽车将车端算力推高到了2250TOPS，超行业普遍水平。强大的算力如同一个结实的底盘，使得在车辆上搭载一个拥有数十亿参数的“大模型”成为可能。参数规模越大，模型的理解和决策能力通常就越强。在云端，近三万张GPU卡组成的算力集群日夜不停地对模型进行训练和优化，确保它能快速迭代、持续进化。

　　随着第二代VLA能力的涌现，车辆已具备L4级自动驾驶的软件实力。该软件预计2026年第一季度正式量产装车。2026年，小鹏汽车计划推出量产的软硬件都达到L4级自动驾驶的水平。

　　值得一提的是，这并不意味着小鹏汽车没有L3级辅助智能驾驶的能力。据悉，小鹏汽车已在广州市获得L3级自动驾驶道路测试牌照。该牌照主要用于在广州市智能网联汽车测试高快速路上进行有条件自动驾驶的测试，但小鹏汽车的技术储备与演进目标已直指L4。

　　在业内看来，选择L2-L4的路径是小鹏汽车战略性的考量。而这本质上是一场通过统一技术架构、复用海量数据与量产硬件，以实现自动驾驶研发和商业落地的“效率革命”。其核心在于用同一套技术体系，同时服务私家车辅助驾驶（L2）和无人驾驶出租车（L4）两个市场，最大化资源利用效率。

　　事实上，这一策略与特斯拉不谋而合——特斯拉同样将Robotaxi的核心能力下放至FSD V14。由此可见，从L2逐步演进至L4的技术路线已被行业验证为可行。

　　更为重要的是，第二代VLA大模型开创了一种全新的物理模型范式。它不仅在智能驾驶领域表现出色，还能助力机器人理解物理世界，并提升飞行汽车的智驾水平。未来，第二代VLA将成为小鹏汽车的底层核心能力，广泛应用于汽车、Robotaxi、机器人和飞行汽车等多个行业。

　　此外，小鹏汽车第二代VLA模型的复用，可以实现软件与算法在不同产品中的共享。这不仅减少了重复研发的工作量和成本，还提高了技术的通用性和可扩展性，进一步降低了研发边际成本。

　　在这一背景下，小鹏的商业模式被赋予了更高毛利的想象空间：估值逻辑正从传统车企的“销量×毛利率”公式，切换为以物理AI技术生态布局为核心的科技股范式。而这种估值逻辑的切换，本质上是小鹏汽车的“科技属性”已经压倒了“制造属性”。这就像当年的特斯拉，当市场不再把它看作是福特或通用的竞争对手，而是看作“苹果（硬件）+Uber（出行）+英伟达（算力）”的集合体时，其估值的天花板就打开了。

　　值得一提的是，近期，包括摩根士丹利、花旗银行在内的头部券商，开始在研报中对小鹏汽车采用SOTP（Sum of the Parts，分部估值法）。这种估值模型通常只属于那些业务版图庞大，不局限于单一赛道的科技巨头（如亚马逊或谷歌）。

　　中国科技企业正将“物理AI”从技术概念，升华为驱动全球化与未来估值的核心叙事。

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　　“若2026年8月30日前，小鹏VLA系统在国内达到该版本FSD在硅谷的整体效果，他将在硅谷筹建特色中国风味食堂；反之，自动驾驶负责人需在金门大桥完成挑战。”这是小鹏汽车董事长何小鹏在体验过特斯拉FSD后，与小鹏汽车北美研发团队立下的一纸“赌约”。 12月，何小鹏再赴美国，对特斯拉FSD V14进行新一轮实测——去年他测试的还是V12。此次体验后，他表示，FSD的成熟度已远超去年，且使用同一大模型的特斯拉的量产车型与Robotaxi表现如一。这与小鹏目前的路径不谋而合，何小鹏表示，已从特斯拉FSD V14和第二代VLA上感受到从L2到L4的明确路径，小鹏第二代 VLA可以用一套技术架构把L2和L4都做好，未来每个人都可以跳过L3，直接享有一台L4能力的汽车。 值得注意的是，无论是特斯拉FSD的飞跃，还是何小鹏对第二代VLA实现L2到L4跃迁的展望，都在揭示一个事实：自动驾驶本质上就是AI Agent在物理世界中的典型应用，且该行业正在以超乎想象的速度演化并自我颠覆。 关于AI的发展趋势，何小鹏预测，未来三年内取得重大突破的或许不在数字领域，更可能发生在物理AI领域，例如，自动驾驶有望直接进入准L4或完整L4阶段。 物理AI革命 自动驾驶率先破局 2025年，行业共识已清晰：下一代人机交互的“主入口”将不再是屏幕，而是能直接感知并作用于真实世界的“物理AI”。 阿里巴巴CEO吴泳铭说过，通往超级AI之路有三个阶段，而第三阶段就是AI直接从物理世界获取全面原始数据，并通过自主学习实现自我迭代升级；英伟达CEO黄仁勋则认为，物理AI将引领下一波产业革命：AI会走出屏幕进入机器人、汽车与制造等真实场景。 在物理AI的落地路径中，汽车的自动驾驶功能被认为是最先实现价值爆发的切入口：它同时满足政策绿灯、技术临界点、成本拐点和需求井喷等良性条件，且这些条件在2025年已集中兑现。 特斯拉是这条赛道最显眼的领跑者。公司CEO马斯克近两年持续用“RealWorld AI”来概括特斯拉的方向：把自动驾驶问题抽象成“从像素到动作”的通用AI问题，用海量真实视频、纯视觉输入和端到端神经网络去逼近人类驾驶员的“直觉”。 在行业专家及投资人看来，纯视觉方案彻底摆脱激光雷达，仅凭摄像头即可精准感知环境，硬件成本大幅下降，使高阶智驾得以快速覆盖全系车型，而端到端架构及大模型则通过“更少模块、更少延迟、更少人力、更少算力”实现了“更高性能、更高迭代速度、更高泛化能力”。 何小鹏在硅谷试驾特斯拉最新FSD V14.2版本和Robotaxi后表示，FSD已从一年前L2高阶辅助驾驶的“丝滑体验”进步到现在的“准L4的安心阶段”。在约5小时试驾中，他发现标准车辆和Robotaxi使用同一模型表现一致，虽然仍存在瑕疵，但已“大幅度超过去年的水准”。 回国后，何小鹏通过9大场景深度对比测试小鹏第二代VLA。在复杂程度远超美国的道路环境中，第二代VLA展现出优异的流畅度、安心感与类人博弈能力。中国科技企业，正从能力、场景、安心、效率等多个维度重塑智能辅助驾驶体验。 第二代VLA带来“智能涌现” 纵观中国智能汽车发展史，小鹏也早早走上了同一条赛道，其几年前便果断弃用激光雷达，押注纯视觉方案；2024年又把“端到端”智驾大模型正式装车，率先在国内实现量产落地。 小鹏汽车之所以能跨过这道高门槛，源于其对自动驾驶的早慧判断：早在车端算力仅有30TOPS的时代，何小鹏已经笃定，智能驾驶会是人类进入AI终局的核心路径，并在一些关键节点提早进行了规划与决策，而这种基础为小鹏汽车自动驾驶从量到质的变化提供了过硬的支撑。 面向更长远的未来，小鹏汽车把大模型视为“新时代的操作系统”——一切物理AI产品的基座。 今年11月，小鹏汽车发布了第二代VLA，其是小鹏汽车首个量产物理世界大模型，既是动作生成模型，也是理解和推演的物理世界模型，具备持续理解物理世界，与物理世界交互的能力。 据了解，第二代VLA进行了创新，减少了传统VLA的语言转译节，不依赖类语言作为中间媒介，有效解决转译延迟带来的执行效果不佳等问题，可以实现更高的效率及更快的反应。 在实测中，VLA2.0体现更强大的泛化性，并在部分场景中实现类似人类驾驶员的反馈。例如，在遇到查酒驾时，搭载第二代VLA的车辆可自动识别手势减速，随后停车等待驾驶员吹气，直到又识别到挥手示意通行，车辆自主提速驶离——从识别、理解到交互，全程无接管。从“模仿”到“理解”，第二代VLA正在把很多曾经的智驾难题变成历史。 基于芯片-算子-模型的软硬件联合研发，小鹏汽车将车端算力推高到了2250TOPS，超行业普遍水平。强大的算力如同一个结实的底盘，使得在车辆上搭载一个拥有数十亿参数的“大模型”成为可能。参数规模越大，模型的理解和决策能力通常就越强。在云端，近三万张GPU卡组成的算力集群日夜不停地对模型进行训练和优化，确保它能快速迭代、持续进化。 新商业范式带来估值逻辑改变 随着第二代VLA能力的涌现，车辆已具备L4级自动驾驶的软件实力。该软件预计2026年第一季度正式量产装车。2026 年，小鹏汽车计划推出量产的软硬件都达到L4级自动驾驶的水平。 值得一提的是，这并不意味着小鹏汽车没有L3级辅助智能驾驶的能力。据悉，小鹏汽车已在广州市获得L3级自动驾驶道路测试牌照。该牌照主要用于在广州市智能网联汽车测试高快速路上进行有条件自动驾驶的测试，但小鹏汽车的技术储备与演进目标已直指L4。 在业内看来，选择L2-L4的路径是小鹏汽车战略性的考量。而这本质上是一场通过统一技术架构、复用海量数据与量产硬件，以实现自动驾驶研发和商业落地的“效率革命”。其核心在于用同一套技术体系，同时服务私家车辅助驾驶（L2）和无人驾驶出租车（L4）两个市场，最大化资源利用效率。 事实上，这一策略与特斯拉不谋而合——特斯拉同样将Robotaxi的核心能力下放至FSD V14。由此可见，从L2逐步演进至L4的技术路线已被行业验证为可行。 更为重要的是，第二代VLA大模型开创了一种全新的物理模型范式。它不仅在智能驾驶领域表现出色，还能助力机器人理解物理世界，并提升飞行汽车的智驾水平。未来，第二代VLA将成为小鹏汽车的底层核心能力，广泛应用于汽车、Robotaxi、机器人和飞行汽车等多个行业。 此外，小鹏汽车第二代VLA模型的复用，可以实现软件与算法在不同产品中的共享。这不仅减Kaiyun少了重复研发的工作量和成本，还提高了技术的通用性和可扩展性，进一步降低了研发边际成本。 在这一背景下，小鹏的商业模式被赋予了更高毛利的想象空间：估值逻辑正从传统车企的“销量×毛利率”公式，切换为以物理AI技术生态布局为核心的科技股范式。而这种估值逻辑的切换，本质上是小鹏汽车的“科技属性”已经压倒了“制造属性”。这就像当年的特斯拉，当市场不再把它看作是福特或通用的竞争对手，而是看作“苹果（硬件）+Uber（出行）+英伟达（算力）”的集合体时，其估值的天花板就打开了。 值Kaiyun得一提的是，近期，包括摩根士丹利、花旗银行在内的头部券商，开始在研报中对小鹏汽车采用SOTP（Sum of the Parts，分部估值法）。这种估值模型通常只属于那些业务版图庞大，不局限于单一赛道的科技巨头（如亚马逊或谷歌）。 中国科技企业正将“物理AI”从技术概念，升华为驱动全球化与未来估值的核心叙事。 （文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。） 文/夏日

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