文｜万湑龙宁夏家具封边胶
2025 年 11 月 5 日，小鹏在广州办了七届科技日。
何小鹏在台上宣布，小鹏的定位从"未来出行探索者"升为"物理 AI 世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司"。同场发布会，他次摆出了四样东西：二代 VLA 大模型、Robotaxi、全新代人形机器人 IRON，还有汇天的飞行汽车。
从那天起，"物理 AI "成了这公司的旗号。今年 4 月 1 日，"小鹏汽车"正式改叫"小鹏集团"，名字里拿掉了"汽车"。再往后，二代 VLA 在 3 月送上车，8 月机器人业务拿下 9 亿美元融资。路走到 8 月 27 日这场叫" TIME 时间"的活动，小鹏给二代 VLA 做了次重大升。
这次升的主题只有个词：时间。去年科技日发布的二代 VLA，解决了机器"看见世界、做出动作"的问题；而这次，它要解决的是"理解世界在流动"的问题。这步有多重要？说白了，个只看得见眼前、记不住刚才的司机，永远不上会开车。
为什么"看懂时间"这么难
先把时间拨回 2023 年。
那年 7 月，谷歌 DeepMind 发布了个叫 RT-2 的模型，次把"视觉、语言、动作"缝进同个大脑，学术圈管它叫 VLA。几乎同时期，特斯拉把端到端的自动驾驶上车，何小鹏二年 6 月门飞到旧金山去试了版 FSD，回来还在微博上找马斯克借新的内测版。那时候信的人不多，但向已经变了。
要理解小鹏这次做的事，得先知道智驾这门手艺是怎么步步走到今天的。早的代，靠工程师写规则，红灯停、绿灯行、车道线里走，条条 if-else 堆出来。它的毛病摆在明面上：真实世界的路况比规则本厚得多，规则永远写不完。于是有了端到端，把感知和决策塞进同个经网络，信息不再在模块之间传来传去地损耗。再往后，是为了补上"可解释"这个洞，把语言塞进来，才有了 VLA。
麦吉尔大学、清华、小米那批人写的篇综述，把 VLA 的演进切成了四段：Pre-VLA、模块化 VLA、端到端 VLA，再到增强型 VLA。国内能的，理想在做 MindVLA，元戎启行、华为、蔚来也各自押了路线。按华金证券的梳理，特斯拉、地平线、Momenta 走端到端，理想、小鹏、元戎启行做 VLA，蔚来、华为、吉利则在试世界模型。三条路，终都指向同个终点：让车学会预测。可有条，谁都没绕过去：不管模型多大，它看到的世界始终是"当下"。
而真实的世界，偏偏不是张张静止的照片。前车为什么突然刹停，那个行人为什么折返，旁边那辆车是不是要加塞，这些判断靠的不是"看见"，是"记得"和"预判"。个看不懂时间的司机，反应再快，也只是个点的应激反射。
这恰好戳中了黄仁勋直在讲的那件事。他把 AI 的进化排成四步：感知、生成、代理，后是物理 AI，那种能走出屏幕、在真实世界里动手干活的 AI。今年 1 月的 CES 上，他放话说物理 AI 的" ChatGPT 时刻"已经到了。数字 AI 学的是互联网上的文本和图片，物理 AI 得在条条真实的马路上学因果，而因果的载体，就是时间。
记住 30 秒，预判 6 秒
小鹏这次拿出来的东西，拆开看是三件。
件叫 Infini-VLA 长时序架构，负责"记住"。它让模型能留住前 30 秒的道路信息宁夏家具封边胶，把连续发生的事串成条线，而不是帧帧孤立地看。30 秒什么概念？城区道路五六十公里的时速，30 秒够辆车从正常行驶到稳稳停住，也够个行人横穿好几条马路。过去模型只盯着"此刻"，现在它脑子里装着刚刚发生的 30 秒，判断的底气自然不样了。
二件叫流式自回归理，负责"边看边想"。老路子的逻辑是"看、、输出、再看"，串行着走，像格格。新法子把这几件事并起来做，端到端的响应速度快了 300。碰上前车急刹、行人折返、旁车加塞，车子的反应会像个开了半辈子出租的老司机——谈不上，但稳，且不慌。
三件叫 X-Foresight 预测世界模型，负责"预判"。它根据目标物的位置、速度、运动趋势和路况，演未来 6 秒周边交通参与者的可能动作。6 秒，正好是那辆突然变道的车从并线到驶入你前的时间，也是次急刹从发生到停稳的时间。把 " 接下来 6 秒 " 进决策里，这就不是应激，是提前量。
顺带提，这三件事背后还藏着个叫 MoT 的混架构，干的是调度：城区、园区、泊车，不同场景交给不同的""去处理，得互相干扰。说白了，就是把模型的能力分门别类，该谁上谁上。
起来的果，官给了个数：综安全能力提升 20 倍。这个数具体怎么的，口径是什么，我时拆不干净，但向是对的——安全这件事，从来不是靠某个指标堆出来的，是"记得住、想得快、猜得准"三样凑齐了，才谈得上。
大的模型，是为了走得远
"为什么我们需要个大的模型？"小鹏通用智能中心负责人刘先明在现场问了这么句，又自己答了：参数量够大，泛化能力才够强，而泛化，是快速进入全球市场的前提。
于是端侧模型的参数量扩大了 3.5 倍，是主流 VLA 的 15 倍以上。这里有个很多人会忽略的点：智驾模型是跑在车上的，端侧力就那么多，参数越大，保温护角专用胶越考验压缩和部署的功夫。这也是为什么他们同时拿出个叫图灵 VLA 2.0 Lite 的蒸馏版，把大模型的能力 " 挤 " 进力低的平台，让老车主也能沾光。9 月批送，G9L 的 Max 版先上。
还有那个叫 Master Agent 的东西，值得盯眼。它建在自研的 Omni 全模态模型上，把负责开车的 VLA 和负责聊天的座舱大模型 VLM，次缝成个整车大脑。以前的车是"听懂句话"，现在是"理解你想干什么"——你说句"靠边停"，它自己找位置、自己变道、自己停稳，从语音指令路走到自主执行。小鹏还把 Robotaxi 上的部分 L4 能力，下放到了量产车。
全球化这件事，这次也交了底。二代 VLA 已经在德国做完了本地化验收测试，用数据训练的模型，几乎不加本地数据，在德国城市道路上的体验和国内度接近。目标是明年上半年先在欧洲拿到监管许可，再陆续交付。这背后其实是个挺硬的事实：套能跨语言、跨路权、跨驾驶习惯还不太掉链子的模型，靠的是通用能力，不是堆本地规则。而这，又绕回了那句"为什么需要大的模型"。
套底座，两身体
8 月 24 日，就在这场体验日前三天，小鹏的机器人业务完成轮融资： 9 亿美元，投后估值 63 亿美元，刷新具身智能单轮私募融资的纪录。IDG 资本投，榕参投，腾讯和阿里两战略投资也进来了。
这事跟智驾有什么关系？关系大了。因为驱动那辆车的模型底座，和驱动那个人形机器人 IRON 的，是同套。IRON 身上那三颗图灵 AI 芯片，力 2250 TOPS，跑的就是小鹏那套物理世界基座模型，端侧部署，不用远程遥控就能自己干活。全身 76 个自由度，单手 21 个，这些数字放在人形机器人圈子里，是排得上号的。而且这具机器人做得相当拟人，创的全包覆柔晶格，把关节和线束都藏进柔软的"皮肤"里，好看，也安全。
说白了，小鹏现在讲的故事，从"会做智驾的车企"，悄悄换成了套物理 AI 底座：先在辆车上跑通，再复制到具人形机器人上，往后还有飞行汽车。这也是他们今年 4 月 1 号把"小鹏汽车"正式改叫"小鹏集团"的底气：名字里少了个"汽车"，格局里多了整个物理世界。
广州那边也没闲着。天河那个约 11 万平米的机器人量产基地，今年 2 月就动了工。按计划，IRON 今年年底量产，先在自门店和园区里试用，2027 年再对外交付。从辆车到具机器人，从门手艺到个平台，这步迈得不小，但逻辑是通的：物理世界里的难题，本质上是同类难题。
护城河不在模型里
写到这里，我得说句泼冷水的话。
如果小鹏只是发布了个大的模型，这新闻撑不了几天。模型这种东西，今天你 3.5 倍，明天他 5 倍，卷参数是没有尽头的。真正难抄的，是支撑这个模型遍遍变强的那个东西——他们叫它 AI Infra。
数据、训练、仿真、评估、部署、力，这条链子小鹏搭了好几年。钱也是实实进去的，2026 年季度研发投入 29.1 亿元，同比涨了 46.8，上半年累计 58.2 亿元，相当部分压在图灵芯片、VLA 大模型这些物理 AI 项目上。百万的车队在路上跑，攒下的是十亿的数据资产；单次训练的数据吞吐量到了 1 亿 clips，比半年前涨了 10 倍。数据越多，暴露的问题越充分，模型迭代越快，又能生产多数据——这是个正向循环，转起来了才有复利。
何小鹏在财报电话会上说过句我印象很的话：Scaling Law 在物理 AI、在自动驾驶和机器人身上，样成立。翻译过来，就是"大力出奇迹"这件事，在马路和车间里同样有，只要你能源源不断把真实世界的反馈喂回模型。
这也注定了，物理 AI 这事急不得。数字 AI 可以靠抓取互联网上的海量文本夜起来，物理 AI 得辆车辆车地跑，个场景个场景地磨。护城河不在某版模型有多惊艳，而在你能不能让模型持续进化。产品会换代，模型会过时，能留下来的，是持续迭代的那套能力。
我直觉得，"时间"是这个行业里被低估的个词。车厂们吵了这么多年的力、参数、芯片，争的其实是同件事——谁能让机器早地明白，世界是连续流淌的，不是张张静止的截图。让 AI 记住过去的 30 秒，预判接下来的 6 秒，表面看是参数的跃迁，往了说，是机器次学着用"因果"而不是"像素"去看路。
而对公司来说，时间同样是诚实的裁判。那些靠版爆款模型、场融资故事起楼的公司，时间会替我们记住它们的下场；而真正愿意把十年的数据、十亿的场景、代代工程师的耐心压进去的企业，时间也终会给它个交代。
AI 学会看时间，用了这么多年。而时间会记住，谁是真的在做事。
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