作者 | 王秋凤
小鹏的气质看上去越来越像特斯拉。11月5日，小鹏举行了“2025科技日”，发布了一大批技术和产品，以及商业生态规划。看着有点乱，其实里面贯穿着清晰的想法，那就是拓展小鹏更多的商业空间。这一空间，理论上应该首先在资本市场上体现。
“涌现”的重新定义
发布日主题是“涌现”（Emergence）。在AI领域，准确地说，在深度学习（RL）和大模型领域，“涌现”这个词已被重新定义。一层意思是说，随着神经网络规模、并行算力、样本数量不断增加，到一定量级之后，忽然AI理解现实世界的水平，一下子从量变到质变，就像具有真正的智能一样。另一层意思，跃升的智力水平能够外推到其他学科，甚至可能包含人类所有的知识体系，因此，这也也意味着应用范围的“涌现”。
当然，有些人反对这种培养“智力超人”的说法，认为言过其实。寒武纪生命大爆发，是典型的生命“涌现”。虽然它们近乎100%都没有存活到现在，甚至不具备当时的环境适应性，但就是奇迹般地发生了。这里面揭示了涌现的两个核心特质：自主性与不可预测性。
如果按照这一更苛刻的标准，现在我们已经能判定，只要训练数据量超过1000亿个token，大模型就会稳定地出现“类人”逻辑推理。涌现的边界条件非常明显，而且始终被人类设定的硬件条件、算法框架、数据范围所限制。这还叫“涌现”吗？
当然，商业宣传并不排斥略带夸张的表达。5日下午，小鹏的确发布了琳琅满目的技术和产品，而且大多数看上去具备工程可行性，以“涌现”形容并不为过。说到底，涌现也不是一个内涵清楚的科学定义。
贯穿技术和产品的“一根针”
小鹏当天发布的内容可以分为两类：一类具备技术底座特征，另一类具备产品特征（包含软硬件解决方案）。
前者的硬件包括图灵AI芯片（单颗算力750Tops），3颗图灵芯片可以支持中模型（30B）本地运行。小鹏也因此成为大众旗下车型AI芯片供应商。这已经有技术生态的概念了。
由两颗图灵芯片驱动的智舱系统，由广义OS（天玑AIOS）支持。支持10B级别的中小模型本地部署，能离线实现GPT-4o自然交互。
而产品形态包括飞行汽车A868，典型的四旋翼结构，已经完成首次试飞，能够载人垂直起飞、平飞巡航。值得一提的采用油电混合系统，弥补眼下“高能电池”能密仍不足以支持400公里单次续航的缺陷。与此前发布的陆地航母形成互补：前者瞄准长途城际出行，后者以分体式设计解决城市短途通勤需求，共同构建小鹏“低空立体交通网”。
飞行汽车这一块，小鹏的工程进度比较快，如果资质和可靠性验证没问题，2026年将投入商业化运营。不过我们猜想，商业化运营极大概率从无人飞行开始（通用航空领域），积累到足够里程之后，才转入载人飞行。
人形机器人IRON也亮相，目标是2026年下半年量产。
小鹏汽车还宣布将在2026年推出3款Robotaxi，具备L4能力（无后台兜底），随后投入商业化运行。
与主营业务关联比较紧密的，莫过于“小路NGP”，贯穿高速、城市和小路，实现无导航（在没有导航地图的前提下）辅助驾驶，这意味着全球都能开。小鹏打算在2025年底推送先锋版，2026年广泛推送。
这些内容可以分为五层：底层技术（图灵AI芯片+沧海底座）、智能核心（第二代VLA）、操作系统（天玑AIOS）、应用场景（汽车辅助驾驶、Robotaxi、人形机器人、飞行汽车）、全球布局（60国市场拓展，大众合作落地）。
这么多内容，第二代VLA大模型，成为贯穿所有技术和产品的“一根针”。小鹏Max、小鹏Ultra、小鹏Robo，算力逐级提升，但都支持第二代VLA。
谋求技术栈统一
第二代和第一代VLA的区别，小鹏官方讲，去除了语言转译环节，即从视觉信号直接生成指令。相应地，在大模型训练中，也取消了视觉语言预训练环节。所有场景的语言文本生成，也都没有了。我们理解，这其实就是世界模型+一段式端到端的概念。
华为目前是世界模型+两段式端到端，而理想则用强化学习的VLA，中间有一个模型对齐跨模态语义文本的过程。这一过程肯定比较慢，理想为了应对实时性要求，搞了快思维链和慢思维链。
小鹏所谓第二代VLA，与华为和理想都有区别，但和华为的核心想法更为接近，即都认为语义转译可以抛弃。其反应速度肯定超过带语义解读过程的VLA，但应对复杂场景的能力，能否比得上后者，官方没有阐释。
第二代VLA实现了技术栈的统一，同时支持具身智能、飞行汽车、NGP辅助驾驶、Robotaxi。使同样的核心技术在不同产品线间低成本复制。这种平台化策略大幅提升了研发投入的回报率。小鹏正构筑一个从私人汽车到共享出行，从地面交通到低空飞行，从载具到机器人的立体化AI生态系统。小鹏称之为“物理AI”，这恐怕处于宣传考虑，更准确的说法，似乎应该是“AI的物理产品”。
对技术跨平台应用的信心，让小鹏有信心做出超大规模的商业规划。以前这些内容（机器人、飞行汽车）也有表达，但这一次，对这些产品的商业计划勾勒得比较清楚，分别给出具体时间点，还是第一次。
估值“坐火箭”的诱惑力
巧合的是，特斯拉正忙于将FSD神经网络复用于Robotaxi和Optimus人形机器人。其技术底座与产品之间的连接方式，与小鹏差不多。更巧合的是，小鹏用的是阿里云上租用3万卡的算力集群，建立大模型（72B参数量），预计2026年进一步扩张到5~10万卡。
而特斯拉废掉了自己的Dojo超算项目，大模型算力将托管到某个云服务商。区别在于，小鹏从一开始就这么做，而特斯拉还挣扎了一下，发现自己做算力搭建，成本简直上天。
两者基础算力生态部署方式、AI技术衍生的产品方向，以及对汽车主营业务的赋能，都很相似。
这样一来，两者虽然在资本市场估值有很大差异，但商业逻辑正在趋同。
眼下，新能源造车竞争非常激烈，总需求扩张速度已经放慢（以抢油车地盘为主），新势力都面临打破估值天花板的任务。当然，小鹏也制定了从欧洲开始的60国海外市场开拓计划，这是另一条“任务线”。
如果实现AI的物理化，构建与普通用户的密切关联，就不再是支撑估值的问题，简直绑上了股价“助推火箭”。
这些新市场全是“蓝海”，先到先得。想象一下，一二线城市家庭里面，20%家庭买一个家政机器人，或者有5%的城市人口，每月都“打”飞行汽车，将催生出什么样的新市场规模。
转型物理AI公司，对所有新能源主机厂，都有相当大的诱惑力。谁先构建出基础商业模式，谁就能在本轮AI竞争中脱颖而出，甚至甩掉OpenAI等玩算力+算法的AI公司。小鹏很可能成为中企当中、抢到“AGI头衔”的首批公司。
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品茗聚友，坐而论道。