撰文 | 李信马
最近，物理AI（Physical AI）火了！
这个概念指的是具备理解和适应物理世界能力的AI系统，它超越了传统AI仅处理数字信息的局限，能够感知真实环境、理解物理规律，并能通过实体载体与物理世界进行交互。
不久前，小鹏汽车的创始人何小鹏开启了一场美国之旅，他在微博中，也重点提到了对物理AI的看法。
我认为未来3年，最有可能有大突破的不一定是在数字世界（可以很明显看到OpenAI虽然核心在说AGI，但是全力在做业务落地。当然，期待下一个Transformer或者训练费用的巨大下行），反而有可能在物理AI领域会产生大变局，例如自动驾驶会直接到达准L4或完整L4；人形机器人会实现从类自动驾驶的L1到L4初阶的快速跨越，这些反而会产生巨大的突破。物理AI的发展速度会比数字AI慢，但是改变我们生活的力度会更大。
他提到的“物理AI领域的大变局”，目前距离我们最近、影响范围最广的，就是自动驾驶技术的突破，这也是何小鹏本次美国行的重点行程——重测特斯拉FSD V14并体验特斯拉Robotaxi。
在自动驾驶赛道，中美两国可以说齐头并进，特斯拉是美国企业中的领军者，中国企业中，小鹏汽车在11月5日的科技日上，围绕“物理AI”发布了四项重要应用，包括小鹏第二代VLA、小鹏Robotaxi、全新一代IRON，以及汇天两套飞行体系，并且都已有明确的量产计划。
他山之石可以攻玉，一号位的亲自下场体验与对比，更能够让我们看清自动驾驶发展的方向，还有行业到L4的距离。
01.
与全球顶尖并肩
2024年，何小鹏也曾赴美测评特斯拉FSD V12，相比上次，这次他体验FSD V14的感受又有所不同。
“FSD从一年多前处于L2高阶辅助驾驶的丝滑体验，现在已经进入了（软件）准L4的安心阶段，在硅谷和三藩的约5个小时试驾中，标准车辆和RoboTaxi完全用一个模型表现如一，安心平稳，虽然有瑕疵，但是大幅度超过去年的水准。”
对何小鹏来说，这次试驾更大的意义，是帮他坚定了一个想法：未来会是同一个自驾系统，同一个硬件体系，自动驾驶可以由L2直达L4。
自动驾驶被分为L0-L5六个级别，其中L4指在绝大部分场景下车辆都依赖系统自动驾驶，也是实现Robotaxi的自动驾驶高级阶段。近两年，随着AI迎来突破性发展，“端到端”成为自动驾驶的新方向，相比传统将系统拆分为多个环节后汇总的方案，“端到端”通过统一的模型直接学习从输入到输出的映射关系，更接近人类驾驶的模式。
特斯拉就是这一路线的代表性企业。
2024年4月，特斯拉CEO马斯克宣布计划推出Robotaxi产品，并在同年10月发布了定位L4的Cybercab。在多次财报电话会、访谈与X平台的发声中，马斯克将特斯拉的技术路线阐述为：
用端到端、纯视觉的大模型在海量行车视频中学习“从像素到转向”的通用驾驶策略；
车是会移动的机器人，Robotaxi与人形机器人（Optimus）是同一技术栈的两条产品线；
数据闭环与规模是决定性优势，靠数百万车队的真实数据持续迭代，而非依赖高精地图或规则堆料；
算力与训练基建（Dojo+NVIDIA）是护城河；
安全需通过大规模真实场景验证与可审计事件数据来证明；
长期目标是让特斯拉成为“实世界AI公司”，以FSD与Robotaxi验证通用物理AI在复杂开放环境中的能力。
现在，这一路线的可实现性得到了验证。而有趣的是，小鹏汽车可能是距离特斯拉最近的车企之一。
首先，两者的技术路线高度一致。在2025年的小鹏科技日上，小鹏汽车正式推出了第二代VLA，去掉了“语言转译”环节，实现了从视觉信号到动作指令的端到端直接生成，在拟人化、能力涌现上与FSD表现相似。
11月中旬，何小鹏在广州试驾了搭载第二代VLA的小鹏X9，在夜晚极端复杂的路况下，X9可以在狭窄的小巷里自主避障、精准绕行；在连续被加塞的大路上，也能平顺地变道和跟车。
这次从美国回来之后，何小鹏又第一时间“查作业”，在9大场景对比测试小鹏第二代VLA。中国路况复杂程度远超美国，但第二代VLA在多个场景下都表现出高度的流畅感与安心感，以及类人的超强博弈能力。
视频中，人行道出现电动两轮车，第二代VLA能快速识别避让；遇到施工区域时，自动切换到逆行道又快速切换回来；面对人行道，会减速缓行；切入切出环岛时，控速水平也大大提升，何小鹏颇为自豪地说：“我们上次全力以赴在憋个大招，希望大家能一口气看到从L2到L4的跳跃。”
这种信心也贯穿到了他在硅谷年会的演讲中：“我们要把自动驾驶做到全球，所以这是为什么我赌 VLA ，因为 VLA 对于复杂路况最好，我一定要做到全球去。”
何小鹏认为，虽然VLA还无法实现当前FSD V14.2的全部能力，但到明年8月底的时候，VLA在国内就将达到FSD V14.2在硅谷的整体效果，“无法实现的话，我们的自动驾驶Head Xianming同学，承诺在金门大桥裸跑”，何小鹏在微博写道。
其次，在算力和训练基建方面，小鹏汽车拥有3万卡云端算力集群，在云端实现了720亿超大规模参数的基座模型部署，模型可每五天全链路迭代一次。
第三，目前只有特斯拉和小鹏汽车两家整车厂商在大规模量产纯视觉方案，并有能力靠来自百万级量产车的真实数据来持续迭代算法。
最后，小鹏汽车既拥有“大算力+大数据+大模型”的组合，还有核心软硬件全栈的自研能力，在芯片、具身智能、飞行汽车等领域也进行了布局，有望未来在物理AI领域构建核心竞争力，进入物理AI多元化应用的时代。
不久前，马斯克在播客节目中透露，特斯拉正在研发飞行汽车原型机，而小鹏汇天飞行汽车量产工厂已于近日试产，并下线了首台“陆地航母”飞行器，目前全球订单已突破7000台，计划于2026年实现量产交付。在机器人领域，小鹏也早于特斯拉展开探索，并正聚焦于通用性更强、更易获取数据训练的人形机器人。
据了解，目前小鹏汽车已在广州市获得L3级自动驾驶道路测试牌照，并启动常态化的L3道路测试，面向L4的第二代VLA将于2026年正式量产上车。
先行者总是孤独的，特斯拉和小鹏汽车都是曾被质疑过，但又证明了自身路线正确性的科技公司。随着物理AI浪潮成为大势所趋，两家公司在自动驾驶领域，也从少数派向“真理”派转变，进而颠覆整个行业。
02.
Robotaxi：新范式崛起
技术和商业是一枚硬币的两面，技术的先进性将推动商业的成功，而商业的成功也会推动技术的不断演进和迭代。L4级自动驾驶最重要的应用场景，就是Robotaxi，这也成为厂商们的必争之地。
在国外市场，特斯拉无疑已经率先拔得了头筹，但谁会是中国的“特斯拉”呢？
参与角逐的，既有元戎启行、小马智行这样的自动驾驶技术公司，也有百度这样的互联网大厂。作为整车厂商的小鹏汽车，在今年11月初宣布将推出三款Robotaxi产品。
这一节奏，无疑是和其第二代VLA量产上车的节奏是有通盘谋划的。
小鹏汽车旗下的Robotaxi，在设计之初就是为L4自动驾驶而生的。目前行业的量产方案普遍为后装，基于量产车型后改加装智能硬件，成本较高，而小鹏的Robotaxi为前装量产，无需改装，成本可控且利于规模化。
硬件方面，小鹏的Robotaxi将搭载4颗自研图灵AI芯片，达到了全球最高的车端算力3000TOPS，并且预埋了双冗余硬件架构，两套硬件互为备份，一套失效时能快速切换。
软件方面，强大的算力足以支持更高的智能水平，依托第二代VLA和VLM的能力，小鹏的Robotaxi能够在本地端支持超低时延与自动驾驶系统交互，包括支持泛化学习，实现更高的通用性和全球部署效率，还有部分场景通过可视化提示与行人交互等。据了解，未来该系统还将与车外语音协同，实现视觉和听觉融合的多维交互体验。
至于技术路线上，正如上文所说，特斯拉和小鹏汽车走的是端到端的纯视觉路线，并已经得到了验证，而行业不少玩家还是依赖激光雷达和高精尖地图的传统规则化的技术路线，在泛化性和解决长尾问题上，先天就存在不足。
据高盛报告预测，中国自动驾驶市场的规模将从2025年的5400万美元增长到2035年的470亿美元，有望成为全球最大的自动驾驶出行市场。瑞士银行预测，到2030年末，中国Robotaxi车队总规模或达400万辆；如果Robotaxi实现全国部署，市场规模可达1800亿至2000亿美元。
如果有一家公司，能够成为公认的“中国的特斯拉”，那么其估值也将迎来暴涨。实际上，已经多家提高了对小鹏汽车的估值，比如长江证券就在报告中强调，当前小鹏处于“强新车+强AI”周期，是国内最早形成“AI汽车+AI机器人+飞行汽车”的AI生态体系的企业之一，对标特斯拉来看，未来估值提升空间较大。
招商证券国际也认为，小鹏汽车形成了类似特斯拉的产业链布局，其智能化估值被低估。
展望2026年，如果小鹏汽车通过“纯视觉+数据驱动+前装量产”的新范式，能够顺利突破成本、规模与泛化能力的瓶颈，实现Robotaxi的规模化商业化落地，其有望在未来引领物理AI在交通出行行业的发展，实现中国科技力量在全球科技和产业界的逆袭。
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