Hello，大家好，我是小俊。这集呢是小鹏汽车董事长兼 CEO 何小鹏的返场。在我们之前那次访谈，也就是商业访谈录第七十集中，何小鹏形容造车就像在血海里游泳。那在过去一年中呢，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场面向未来的战争。后者的战线可能更漫长，造人形机器人的胜率也要比造车低得多。
对此，何小鹏在2025年下了更大的赌注。我们这自从赌开始聊起，他也聊了聊人形机器人Iron的诞生与意外。技术变革下，CEO的新路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事情，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。那接下来就是我对何小鹏的访谈，期待2026年我们和AI共同进步。物理世界的CEO不敢赌，我可能胆子比较大。
我们做了一个巨大的赌注，我们把以前的那一套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。直接来讲，何小鹏 skill 的一个缺点或者什么？我觉得每个人 skill 的话之后，都会发现这个人实际上是有非常多的缺点的。机器人对于小鹏来说意味着什么呀？我觉得这个世界上可能有非常多的解法，而我们选了一个最像人的人形机器人。
你觉得你的胜率有多大？我们大概有个两成。在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？当然焦虑，因为你会发现你以前的很多的逻辑论，甚至你逻辑论的底层的定理范式，甚至到公理，你的价值观、人生观、世界观，在这些东西的变化下，不是那么work。你今天从血海里游出来没有？我觉得都在游，我也不觉得有谁出来了。现在。
在节目正式开始之前啊，我想先对于你最近对于AI的体感来做一个小的调研。你最近使用最多的几个AI产品是什么？那我还真不多，那还是在非常传统的AI产品，千问豆包。但是在抠顶的方面呢，我们现在团队内部用的非常的多，但是我自己个人，我不愿意使用。为什么？他们就跟我问，哎，小鹏你自己要去用？嗯，呃，我上次举了一个非常有趣的例子，我说我们当年在做互联网产品的时候，嗯，如果你天天用产品，你很快会到细节去了。
啊，比如说你会觉得 scale 是哪里不好用？啊，如果你了解它，你会去思考。认为它的优点将来还会非常的长，非常的多，但你一旦用进去，你会看到它的缺点跟问题。然后呢，你会聚焦怎么去解决，比如说多人协作的 coding
的问题等系列的问题，反而不能让你向远方看。所以我对于科技快速变化的很多产品跟能力，我自己认为，嗯，要用不要太深度的用，特别是做一号位，但是基层的，呃，或者说有一些产品线跟它强相关的，你就鼓励。
什么方式都可以上，然后呢，最后要看结果，然后在最后慢慢的把它归一，啊，这样才是比较好的。Air coding对于一个企业的一号位来说，有任何的意义吗？你觉得它会对嗯，不管是小朋友也好，或者是汽车产业也好，或者是智能驾驶行业也好，会带来什么变化吗？我觉得它是对初级程序员的一个非常好的，目前来说还是一个辅助工具，但是也许两到三年后会逼迫初级程序员都要上到高级程序员啊。
但是我觉得对于嗯，像智能辅助驾驶。或者像其他的强AI的能力，我认为，嗯，它的帮助是比较小，它只是其中的一个工具。真正要把整个的英法建好，啊，整个的体系建好，实际上本身来说，你可以认为，嗯，它是在最应用层来帮大家的，那是AI coding。但是如果在内核层，比如说你想写个车的系统，我认为它的最核心还是整个的英法，而不是在coding。
你现在每个月会使用多少token？公司会使用多少token？我们不太看这个事情，实际上这个事情有好多人，在过去的一年都在提，啊，我认为数字化的中小型公司。提这个事情会非常多，我觉得应该特别重要。我觉得数字化的中大型公司要适度关注，不应该太过全面，因为有些公司的数字化的支持的业务可能不一定是数字化的，可能有非数字化的。
嗯，那一个非常有趣的就是，在非数字化的公司对token需要多少？对。你看我们的车，啊，我们之前做了一个有趣的小统计吧。我们新一代的VA一天只用三四个小时的话，会用多少token？我现在准确数字已经不太记得了。当然它只是内循环的，你可以认为。那么换一个角度，实际上也就是说，在数字AI能用AI使用的token数量，远远低于在物理世界AI自己需要用的token数量。
但是实际上这个是没有意义的，因为它不是用人用AI来去满足它的需求。自动驾驶的汽车，你可以认为是一台自动的machine，它去用。Token来去用多少？嗯，所以我在这两个领域里面，认为是两个不同的角度。所以在物理世界，我认为的Token的使用，将来会是Machine自己使用多少Token，产生多少对Machine和人的价值。
嗯，而能用多少 token 产生对人和企业的价值是另外一个维度，所以它的指标应该是不一样的。它的北极星指标，你觉得多少是一个合理的数量？我不知道，我在内部。尽量不给大家控制token。很多人问说，不控制token，一个季度就把一年的费用全cost
down了。我觉得，如果他真的能做到，然后我最重要是管理最异常的top ten的四种情况，其他的我都觉得可以开放，因为你不确认一个月一个人花一千块人民币还是一万块人民币是最有价值的，而我们每个人的每个月的工资。
很有可能远远超过这个数。如果他真的有能力花了更多钱产生更大的价值，为什么你要限制他？现在公司的token分配主要在哪里？我觉得主要还是GIC啊，上次我们的自动驾驶跟座舱团队的合并啊，他们团队又大，我觉得token是对一个企业内部员工的。术语，我们上某种角度，你可以说用了多少张 H 一百，一张 H 一百，我不知道一天能够用多少 token 啊，这个我我还没有把这个换算比例。
那我们算的是，比如说我给你三万张 H 一百或者五万张。你使用什么业务能够高效率和高效能的使用？在这个里面，我们来看这个算力的使用的情况。我我实际上不太使用token的使用情况。你刚才提到异常值，有什么样的异常值？我举个例子吧。我觉得我们最近专门对于data做了一个整个的控制。啊，很多人都说数据的价值。
我觉得极少有公司现在看到数据的巨大的成本，因为在数字AI领域里面的数据量很小，几十个TB就可以来训练。嗯，在我们训一次数据，几十个TB到几百个TB。所以，对数据的怎么的管理、使用、存储，是一个巨大的钱啊！可能我们一年在数据上的投入都。从直接的刚性成本都接近十个亿以上，实际上是，所以哪些数据是有价值的，哪些数据是临时有价值的，哪些数据是需要非常快速的使用的，哪些数据是可以有一些
warm up 在期在使用的，每一个使用的钱的数量都是千万级，啊，那你可以来进行分析，然后来进行优化，商业巨大的可提高效率、可降低成本和提高效能的逻辑论。
啊，实际上算力也是一样，我们对数据、对算力都是有不同的 team 去专门去管这个事情，但是我们不太 care。我看到有很多公司说是公司的工程师使用 token 的数量，我觉得那个数量跟 machine 使用的 token 数量和。物理世界AI模型训练的时候需要的token数量，那都是非常小的数字。最近Skill非常的呃出圈。
如果把你训练成一个何小鹏Skill，你觉得，呃，应该给他提供哪些训练的数据啊？那个Skill会是什么样的？我觉得数字的模型跟物理的模型，今天还是让基础的白领。和基础的蓝领比较容易skill化。如果把我都能够现在有清晰的逻辑论去skill化，意味着什么？意味着不光是基础的蓝白领，就是更高端的蓝白领上都会有巨大的风险。
嗯，CEO可以被替代，也许过数十年或者过一百年。嗯，类似我的能力是的确可以被 scales，但是那个时候可能我们每个 CEO 也都会有更强的、更综合的能力。他可能丢掉了 A、B、C，但是获得了新的 D、E、F。因为你这个问题上次我们不光是想过，我们是深度思考过的。因为我们在做很多的机器人的事情，因为上换个角度，我觉得在这个里面，上它有两个非常重要的矛盾体啊。
我觉得是，对于大部分的人会觉得，我如何把我或者把他的能力skills化？但是对于一个模型角度来看，我怎么知道你 scales 化的这个能力是一个对的能力，并且不断的
OL，例如在物理的仿真模型里面可以去做强化。实际上在这个里面，它跟Coding或者跟自动驾驶都是不一样，Coding跟自动驾驶相对来说是比较清晰的，嗯，我知道什么是错的，对啊，但是比如说把何小鹏skills的话，你很难判断这个skills的话怎么是对的或者是错的，嗯，是非常困难的。
所以在这样的一个体系里面，就是我们在构建体系，而不是在使用别人构建好的体系。从我的角度来看，这是完全两个不同的角度，实际上是。直接来讲，何小鹏 skill 的一个缺点或者什么缺陷？我觉得每个人 skill 化之后，都会发现这个人实际上是有非常多的缺点的。你的呢？当然都有啊。作为一个CEO，你觉得你今天的AI的含量够吗？
我不知道啊，这个我觉得在数字世界的很多公司里面，我觉得它可能可以把AI的含量放到小百分之几十。我觉得在物理世界不应该。小鹏是一家数万年的企业，我觉得AI上面花百分之十五到二十，而且我讲的AI是一个泛AI，包括了我们的自动驾驶，包括了我们的机器人。我们觉得在这块都是选择AI的整个的范畴，我觉得是它足够了。
因为我今天很想跟你讨论一个话题，就是呃，人工智能企业如果在一边，制造业企业在另一边，就是你的天平应该是怎样的摇摆呢？你在里面会有纠结和拉扯吗？你到底选择做一个AI企业还是做一个制造业汽车企业？我还不是这样理解的，抱歉啊。呃，我把汽车认为有几种研发，嗯，我觉得第一个是硬件的研发。嗯，第二个是软件的研发，而AI只是其中的之一，软件之一。
我觉得还有一个就是叫制造研发。刚刚小军你说说了，硬件的研发跟制造是两种不同的能力。比如说，你有能力呃设计出一个很漂亮的桌子跟椅子，但是你可能无法制造出来。这是两种不同的能力，实际上是，所以我觉得一个汽车的企业里面，实际上在这四种。能力的研发是一个基础，甚至将来可能到第五种啊，这是我的看法。你们去年还在说你你们是一个AI汽车企业，今年小鹏汽车刚刚完成了改名，叫做小鹏集团。
你们说你们是一个物理AI企业，这个名字的转换背后的原因是什么？从一个AI汽车企业到一个物理AI企业，它的变化是什么呢？我觉得这个变化刚刚开始啊。嗯，还有很多都不能清晰的描述，但是我可以来说一下，比如说在过去的，小鹏汽车的前面的十年的创业的生涯中间，实际上他都在做核心三个词六个字，也就是智能电动汽车。
嗯啊。所以在过去的十年的创业里面，我们做出第一款车，然后把它量产，卖出第一个十万台，然后做出第二款车，等等，它会进入这样的一个循环啊。但实际上，在十二年前，也就是小鹏汽车创业的时候，二零一四年，嗯，基本上没有人相信智能化，但是也有少数人相信电动化。更多人相信汽车是个大生意，实际上是。那么在二零二五年，也就是去年的时候呢，所有人都相信了电动化是未来，因为大家看到的中国看到的全球在新能源上的一个变化。
那么在过去的数年里面，实际上智能化虽然发展的非常的快，在汽车领域，但实际上。我认为也发展的非常的不尽人意，啊，因为从更早年就有很多的公司，从丰田到 Google，到中国的百度，这个海外的做汽车的特斯拉跟中国的小鹏等，我们都在自动辅助驾驶做了很多的事情啊。某种角度，我觉得是它做到了效果，但是没有足够的高度。
啊，也就是说，那个时候我认为还是AI的算法，加上软件的规则，嗯，的能力的组合，我把它戏称为叫缝合怪。对，实际上不是用整个AI驱动来设计集成，也不是用整个AI的模型的能力去来构建这个体系的，就是还是以软件为主的逻辑。小鹏呢，在去年我们觉得也碰到了一个非常大的变化，就是说我们。当时同时在做两代的新的自动辅助驾驶，我们所以在内部叫VIA的第一代，VIA的第二代。
实际上，VIA的第一代实际上是在过去的端到端的领域里面把它放大，把模型放大，把软件的规则降低，把使用的场景跟范围变强，啊，增强了后端能力，例如强化。例如后训练，这是一种方向，但实际上另外一种方向就是说，我如何抛弃掉原来那一个端到端的逻辑，实际上是用一个更大的foundation model，嗯啊，在更多的思考如何去把。
自动驾驶的上限先打开，嗯，再去收敛下限，嗯，实际上收敛下限就是说少错误，按照你的约定，按照你的期待去能够行动，能去运动，但是实际上它的泛化能力是有很多地方是做的很差。比如说举例，在今天就没有一家自动驾驶公司的。软件能够在地下停车场，能够很流畅的开。所有的停车场开的都是叫记忆辅助驾驶。实际上他是开了一次之后，他知道你的停车位在哪里，你的大概的行车路线是什么样的。
嗯，实际上他对于整个的物理世界的了解度是非常之低的，就核心还是不够智能，它的上限太低了。嗯啊，你可以认为要打开到一万分的可能性才能做好，但是他们可能都在一千分左右。啊，就是我只是一个假设。所以换个角度，在去年差不多就是这个时候吧，我们的另外一代VIA，我觉得是让我打开了一个新的变化。我认为它的上限可能。
可以十万分到一百万分，但是那个时候的下限也很惨烈啊！本来你期望做一个产品，上线一千分，下限九百分，这个时候你的能力是不错的，嗯。但是那个时候下限可能只有一百分啊，所以它比其他的我们自己的产品的下限上要更低啊。然后它的工程的问题，有非常多的问题，但是我们最后下了一个非常巨大的赌注，我们就说。以前是用软件的工程，用软件的流程，加上
AI 的算法和 AI 的工具，包括刚才您所说的 coding，嗯，你可以认为它是在一个业务流还是软件的，在部分重要的工具环节和流程环节。
是用AI的，但是我们认为它是错误的。这还是缝合是吗？他做出来的软件还是软件，嗯。因为你是用软件的方法论，使用AI的工具箱做出来是一个更强力的软件，我认为它叫做AI缝合怪。嗯啊，所以我们在去年做了巨大的转型跟赌博。嗯，我们把以前的。那一套体系就停下来了，嗯，上那套体系花了小几十个亿啊。去年的什么时间？
大概就是现在。原因是什么呀？我认为他无法做到无人驾驶，我认为他也不可能让机器人真正的泛化。比如说，我们今天到了一个陌生的场馆，机器人可以走过来说：“小俊你好”，然后坐下来，然后你说：“哎，我就不给你递一杯水了。”然后他说：“对，我不需要。”嗯，我觉得他可能是一个强规则加少数算法，使用AI的一个能力。
那一刻我们判断就是说，自己实际上智能电动汽车，我们所做的期待是一个非常聪明的汽车。嗯，但是我们用的方法是永远不会。无限聪明，为什么去年才意识到呢？小鹏已经创业了十一年了，对吧？你们做智能化也非常的早。我觉得绝大部分不是站在物理AI的角度去看一个事情的，啊，我觉得我对于数字AI能够改变很多东西，我觉得。
和物理AI和改变很多东西是完全两种不同的方法论跟不同的路径的，但是绝大部分人还是以科研的角度去看数字AI。数字AI实际上某种角度是用人类的language，物理AI不是用人类language。数字AI是人类的语言是被高度概括和浓缩的，没错。所以语言即世界，但是在物理世界，我们每个人每一天看到的。数据量根本无法用语言概括描述、还原跟复制，它太大了。
换一个角度，我们以前。在汽车领域里面的一个CEO很容易用数字世界的AI了解了之后，觉得嗯，我好像懂它逻辑了，嗯，去把它映射、扩展。和使用，但那个时候没有任何一个CEO会说我全部都要用，因为我不知道它到底真的有多少的有效啊。因为你，你要知道，在数字AI的市场里面，很多模型就是跑个分比比分。我觉得在物理而言那是可笑的，因为它不光要比上限，比如说跑过分，它还要比下限，嗯，它要保住下限啊，它还要拼广度，比如说你的品质、你的成本、你的材质、你的细节、你的政策法规的允许度，这全是叫做短板、长板跟窄板，窄板要做宽，短板要做长，长板要做得更长，所以在数字世界里面，核心看的是长板。
不太看另外两块板，所以物理世界的CEO要不然不敢赌，要不然觉得我还有好多块板，我怎么办？我觉得我可能胆子比较大，啊，我在那个时候我也不知道他能不能解短板，能不能让我的窄板变宽。我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得嗯，我相信物理的AI换一个思路，换一种流程。底层要换一种组织方式，有可能能够做到不一样的点，所以我们走的道路跟今天看到的很多大模型的公司或者一些在模型上去做应用的公司走的都是完全不同的道路，所以这也是为什么我觉得Token都是应用型的公司，他们所care，我们上早早都不是这个维度。
因为在以前我做智能电动汽车的时候，我总觉得有一个很痛苦的点，就是无论怎么看，硬件占一个客户所需要的比例都远大过百分之五十。对，我认为在如果在下一个十年，很有可能硬件和软件可能可以过占到百分之五十。所以要用AI的方式重新驱动你的组织，设计你的软硬件的合体，嗯，然后并且获得更大的AI的价值。只有这样，可能在新的十年里面，软件的综合的表现力、价值，就是用用户愿意他为他付费的价值，才会在那。
例如一个车，或者一个机器人的百分之五十，我觉得这是一个非常大的改变。所以这也是为什么小鹏开始来思考如何把physical physical含汽车，也不仅仅只限于汽车和AI能够巨大的融合。我们的AI实际上。对数字AI，我觉得基本上都是使用啊，比如说Claude非常好，我我会用Claude。如果DeepSeek For能够在某些方面也非常好，且成本也非常棒，那我就会把那一部分切换过去啊。
我们上做了一个Hub啊，可以很容易的切换。但是在Physical AI，Physical AI的model是不一样的，Physical AI的data是不一样的。这个A A的用法是不一样的，那么它最后出现的效果，如果能够把刚才讲的三块板都能够拼好。有可能做出不一样，啊，这就是我们大概的一个能说的框架吧，再多说就不说了。
去年四月到底发生了什么呀？为什么是去年四月下了一个这么大的赌注？受了什么刺激吗？是？哦，没有，实际上就是体验不同的能力了啊。去年三月份，我当时就在思考，为什么所有的公司都会觉得用更简单的方法论和更快的效能就能做出一个好像。凑合而可用的自动驾驶，嗯，他是对的，但是当他做了一年到两年之后，他就会发现。为了解决很多短板，他限制了他自己的长板，所以他发现他永远做不到
lower four 或者 lower five。
这是当时在去年年初的一个想法，就是就可能这条路是一条捷径，但是不是一条大道，是一条小路。那我们要找到一条大道，真正能做到，maybe刚才所说的五十比五十的硬件加软件的value。我讲这个value不是技术人员思考的，是客户愿意为此买单的，用户愿意说我买一个三十万的车，其中十五万算你的硬件，十五万算你的软件的综合能力，有没有这样的车？
现在没有。但是我觉得一定在这个十年会变化，所以像物理的变化和像AI的变化，重新的思考，我觉得是一个非常重要的点。所以这一次我们小鹏在新的十年里面，大家会看到，我觉得智能电动汽车可能我们继续会提，继续是我们的内核，但是我们已经不是用电动或者汽车的方式去考虑智能，而是换了一种逻辑，并且我们所有所思考的企业的从规划，应该叫做所有从战略的规划到研发的过程，都会逐步的来进行调整。
去年三四月份有哪个标志性的会议吗？在公司内部，你下了这个非常大的赌注。去年上半年应该属于小鹏的销量回暖的时候，是吗？然后开始更多的思考下一个十年。的方向，我觉得没有一个会议，基本上在脑袋里面拍，全力以赴。我觉得大概在去年的三季度末，啊，实际上三季度末我们做了一个非常大的动作，说我们把整个的自动驾驶中心核心的组织架构全改了。
每一个时间窗口期，都有非常多优秀的同学，但是每个人都有原来的惯性。啊，你会习惯用过去的方法，想用最新的工具跟技术去做出更好的东西。我觉得大部分时候就是对，但有很多时候你的工作方法论都要改。所以我觉得调整方法论，调整 mindset，这听起来是你在脑子里做的一个决策，在公司内部可能没有一个非常标志性的会议或者一个节点，但在你脑子里形成这个决策之后，你紧接着做了什么呢？
就是你所谓的这个 AI 驱动的组织，用 AI 来做设计软硬件的一体化，紧接着要做什么呢？对于这么大的一个组织来说？你能不能把你的步骤给我们分享一下？对这些都不能说，抱歉。这就是我们正在做的，当然也是分阶段做的事情。但是我只能告诉大家，在不同的业务要有不同的节奏，相同的业务也核心是能跟组干部跟组织的问题啊。
实际上它是一个非常困难的事情。为什么一定要AI驱动呢？就之前的惯性会导致什么呢？实际上，你只是在软件的逻辑里面去做一个更复杂的缝合怪，就像你修一个房子，你会有更多的材料、更多的工艺用AI的，嗯，但是它还是修一个老的房子的方法论，它修出来的还是一个原来的房子，只是可能修得更快一点。我们想要的是不一样的东西，有很多不一样的东西的最基础的时候是大家要看到，所以他才相信。
但是作为企业的CEO，我觉得是有时候你要相信过程中间部分的节点让大家看到，因为可以提高信心，可以提高领导力。有很多时候是因为你相信去做布局。但作为一家小型的公司，跟一家大型的公司是不一样的。小鹏汽车虽然是一家创业公司，但是从规模角度，就人员规模角度，已经不算小了，数万人。所以如何把这样的人分节奏去做，我觉得是有非常不一样的这样的一个行为的。
我很难在物理AI上对于规划组织来做分享，所以刚才这也是为什么你问我问题，我都说我没法答的问题。第一，我们在尝试在testing。第二，任何的规划跟目标都是不会对外分享的。为什么有很多事情不需要讨论？因为很难有一个人准确的可以跟你讨论，你只能去听了很多人的想法、意见，他们可能大部分是错的，因为他们都不是从全局角度去给你的建议，都是从某个角度。
但全局是自己把握的，过个角度是不同的朋友和自己的思考逻辑论，你把它汇聚起来，最后你来下赌注，就像创业一样。我听说你在过去三年变得更敢赌了，是吗？那也不是，我觉得只是有很多时候呢。知道，如果当你要下注的时候，早点下会更好，倒并不是更敢赌了。二零二二年底吧，当时小鹏碰到了很多挑战的时候，当时给了自己有两个想法啊，跟赌都有关系啊。
第一个就叫绝不服输，绝不服输啊。啊，第二个就是愿赌服输，嗯啊。实际上，你如果把这两条。都能够比较好的放在一起去平衡它，意味着即使面对巨大的困难，你都要坚持。也许你再努一把力，它就过了，啊！但是你要把心态做得非常好。就像刚才我所说的，当我把第二代VIA，我认为应该把它放大，并且最后坚定地把第一代VIA甚至都完全。
停止他，从业务到技术，甚至到组织，那么是一个巨大的心理上跟物质上的双重压力啊！你在这个时候，你越犹豫，越等待，越想观察，越想再说过六个月，你可能越难成功，啊！所以，所以在这个里面的度量的判断，真的是非常有意思的一个点。嗯，但是我相信，再过几年，等我们更好的成功，也许再来讲。我觉得在今天的过程中间，这个第一，每家公司走的是各自的道路，它是不能复制的。
哦，所以我觉得今天中国说学A公司学B公司，我觉得都是错误的。以我们今天的规模来看，要。分析思考，找到一条适合自己的道路是最重要的。第二个，数字AI里面所做的所有的事情，很多都无法复制到物理AI，这是一个不一样的世界。嗯，呃，很多人提物理AI，我上次都在笑，我说首先。你有没有在物理世界做过业务？嗯，如果在物理世界都没有把业务做成，仅仅是从一个数字世界去分析物理世界的定律、规律，去做一个物理世界的AI，我觉得它还是一个窄义的物理世界。
这个物理世界还有很多是跟人相关的事情，啊，能跟人相关的物理世界的环境。法规，最后还有商业，它形成了一个事情，哪些可以先行，哪些是后行。当然，你从科研角度可以都不用管，但如果你从工程角度，甚至跳到从产品角度，再跳到商品角度，再跳到规模的商品角度，你就必须去思考的要更广更深，而不是仅仅是两到三款长板的逻辑。
所以，这为什么？就我没有办法回答你，我觉得你可以去找以前任何一家数字AI的CEO，他们都不会告诉你他们在AI里面转型的思考逻辑的。因为不知道能不能成功。第二，不会分享给大家。但是这是今天大家面临的一个普遍的问题，对吗？就是我们一定得转型。我，不完全认同这句话。今天数字AI在哪些方面可以得到好的转型？
哪些方面不用？对一家大的企业，如果一万人或者五万人，转型晚三天。可能成功概率提高了百分之十五。对一家微型公司，它今天如果用同质化的方法论、同质化的组织，它没有变化，它可以去赌。嗯，因为它小，而且今天的AI能够去帮助我们的。无外乎三种：第一种，我觉得就是简单的分析师，就是现在我有很多地方我就不用分析师了，AI在帮我分析；第二，简单的程序员；第三个，简单的设计者。
实际上，他还是辅助为主，提高了效率，提高了效能，他并没有取代，他更没有超大规模的协同效应。它根本还没到达，所以换个角度，对于这三个方向的小微型公司，嗯，我觉得适合度更高，速度应该更快。对于跟这三个方向不相关的。可能再晚一点。而对于物理AI，今天大家根本都没有想清楚物理AI世界是什么岗位。刚才我讲的是三个岗位，嗯，是什么岗位最容易跟最优先在什么地方落地？
绝大部分我看到的讲颠覆这个世界用AI来去提高效率的根本没有概念啊。所以我自己认为是。从某些角度他是对的，从某些角度他是完全没有逻辑论。我们尚觉得物理世界有很多的岗位都会变化，远超过数字世界。嗯，因为在这个世界上，原来如果说三百六十行，有三万六千个不同的岗，我们觉得在数字世界的岗是相对有限的。那很多人会不不是这样的判断，很多人说会白领不是比蓝领的岗位更多吗？
白领有很多也是在跟数字世界和物理世界交融的岗位，实际上是，嗯啊这个。某种角度，我觉得今天我们如果看物理世界假设啊，我先来说，Google下注自动驾驶是二零零九年，到了现在十七年，嗯，我觉得Waymo是一个既好又很不好的解决方案。为什么？好是我认为它的技术能力不错。啊，我觉得它很难全球化。我觉得在过去的时间里面，Level Four的技术，它天然就是一个更高级的缝合怪，它很难在AI里面做到极其。
高强度的泛化，我认为它不是一个极度聪明的泛化论。嗯，当然呢，Google现在在新的大模型里面做了很多的事情。嗯，我认为在将来可能会他们会变化，但是目前我并没有看到。啊，所以换个角度，我只是想举这个例子，就是说，即使是让司机更轻松、更安全、更更快捷地开车，我们每个人都司机，就光这个事情做了十七年。没有一家公司，能够做得奇好。
好，换个角度，很多很小型的公司，几条枪，十几个人，就说我要用AI搞顶级改变。我我自己觉得是他们完全低估了物理世界改变的多样性跟复合性。嗯，就像我们最开始从移动互联网冲到汽车行业，都觉得我把一个事情做了极致，再极致一点就很好了。No。因为你考虑的维度不对，嗯，它是一个物理的维度，你是一个数字的维度。你在数字维度做到极致，它的价值点可能极小。
你在去年下这个关键赌注的时候，公司内部有负面的声音吗？有反对的声音吗？那肯定的，我觉得大部分的非AI的主管是觉得你不管做A还是B，可能都错了。因为那个时候他们对AI的认知不够强烈，嗯，我觉得大部分跟AI相关的主管，有些人觉得yes，有些人觉得no，但大部分人是属于中间态，就是不确认它是不是一个好的节奏，嗯，不确认这是不是能够做到一个落地的效果。
实际上那个时候连我都是一样，但是这就是创业的乐趣啊！每个人的创业不就是在你当时的能力上赌你。十倍到一千倍的可能性嘛？如果你要赌一千倍，对不起，你的概率是千分之一；如果是十倍，你的成功概率可能十分之一。所以，就像创业最初始的赌注一样，随着你的创业的规模变大，你一样需要去赌，只是说那个时候你不应该赌一千倍的概率论，你可能是赌数倍到十倍之间。
你听过最大的反对声音是什么样的？我觉得最大的反对声音就是有很多用脚投票。怎么说？用脚投票的意思就非常简单，他们不相信这个事情，他们觉得做不到，他就离开了，嗯，去做其他的事情。在今天，我觉得是在一个企业里面，我觉得对于组织的思考，切记不要小到。砍大树，慢慢砍，啊，想清楚了，砍掉它。所以在某些上面，你就要敢下注，从组织。
到流程，嗯，到方向，全部改，全部改，对，所以去年动刀子动的是很大的，对吗？对，大家所看到的很多都是最上层的业务层或者应用层。但是内部看到了，就是一直到根上面去，所以我一直还是想说，算是如何利用AI驱动某些业务，是非常之重要的，而不是利用硬件去驱动整体的体系。我听到你的很多节目，基本上都在讲数字AI。
对对，就是基本上没有能在一个数万人。大量跟现实世界产生强交互的角度去思考而言，我想说的是，把他们的方法论复制到物理AI。我认为，有很多的地方是不够适合的。嗯，可能有一部分的业务逻辑是对的，但是他们还不够全面、能充分，这是最大的问题。这个时候我特别想问你的，就是物理AI到底应该怎么做呀？在一个成型的组织里去推动它？
我觉得我说不出来，因为我一直在探索中。在我的角度来看，今天AI有四个主要的方向，大家要去探索。数字上的AI怎么变化？我觉得这一块有很多人都在思考跟行动。我觉得第二个就是物理AI，它比数字AI可能难一百倍，但是我觉得2027、2028开始，大家会看到物理AI的效果。会开始出现类似ChatGPT啊、Sopik等数字AI上的巨大的变化，也就是说，到底对什么岗位产生了巨大的帮助，甚至长期来看有一定的取代。
嗯，我觉得这是第二个。我觉得第三个就是今天大家没有能真正，我觉得除了Google。在对人体的AI，把它两个非常好的耦合，那因为医药行业是个非常复杂的行业，啊，包括养老啊，我觉得人体上不光是内部的循环，还有外部的循环。我觉得第四个一个很难的就是企业跟AI怎么耦合，啊，实际上部门跟AI的耦合、中心AI耦合都相对简单，但企业是更难。
但是我看到现在有很多小型的企业。大概在一千年以内的，我觉得他们开始来更多的探索，我觉得这是一个非常好的点。实际上，我们也在不断的观察、学习啊，在合适的时间点一样也做。所以，我觉得企业的AI今天对于小、中、大型公司都是一个机会。所以，现在对于小鹏这样的公司来说，也算是一个变革期，对吗？对，而且是一个在长期的变革期，技术的变化可能一个月就可以变完了。
嗯，组织的变化，我讲的是不是一个小型组织啊？首先，如果是一个全球化的中型组织，我觉得三年变完都已经是极其可怕的速度了啊！我甚至认为五到十年，都已经是一个快的速度。在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？做一个CEO，当然焦虑，有多焦虑啊？因为你会发现，你以前的很多的逻辑论，甚至你逻辑论的底层的，你心目中的。
定理范式，嗯，甚至再往底层，可能甚至到公理层，就是你的价值观、人生观、世界观，你都会觉得，嗯，在这些东西的变化下，好像以前的这一套逻辑不是那么work。但是他该怎么去 work？记住，看到问题和解决问题和构建体系去，既有上限又能堵住下限的避免问题，这是三种完全不同的能力级。嗯，很多人是看到问题。这个我当年没创业的时候，我也看到无数问题。
当你作为一个创业者，你发现有很多问题，它是天然。应该存在的，嗯，你根本没法解决问题。你是个CEO，你一样解决不了。你是一个更大的一个有权力的人，你都解决不了，因为你看到的问题是世界的问题的。某一个角度的某一环而已，啊，所以这是一个非常有趣的话题。所以你刚才讲的焦虑，就是你会不断的重构你的定理，甚至公理，推翻过过去什么样的公理啊？
有什么过去觉得非常坚定相信的，今天觉得他在这个时代下不 work？我举一个跟这个不相关，但是又有一点点关联的例子吧。嗯啊，比如说，当小鹏做了自动驾驶做了很多年之后，你越做下去，你越会觉得。好像Level Five永远不会到达，对，因为你觉得用软件在全球所有的场景。法规、人机，我讲的人机应该叫人机工程的那个人机，就是人跟世界的交互。
你会发现它是无限循环的。但是，当你真正用AI重构这个事情之后，你觉得它可能存在了。嗯，好，当它可能存在的时候，你会对于很多的原来的所谓的壁垒逻辑，都会产生新的想法。啊，我只能点到这里了，再不详细说了。说到AI，我们先不聊车，因为车是一个已经存续很长时间的业务了。我们先聊聊你们的机器人吧。你们机器人去年在国内外都挺火的。
那么讲讲这个产品是怎么诞生的？我听说你们是在二零二三年batch了通用人形机器人的这个方向，对吗？像小鹏的机器人，上分三个阶段，第一个是二零一八到二零二零。嗯，他是一个独立的团队。那个时候跟中国的很多其他基金团队是一样的。是你收购的，对吧？对，那时候大概有四五家都在做四足。那么，二零二零年呢，到。二零二三年是第二个阶段，呃，我们差不多花了三年半到四年之间做了三个。
不同的Milestone啊，我觉得是，呃，我觉得这是第二个阶段，在这个里面我们试过很多，我们用嗯机器人的方法做集成，用汽车的方法做集成，还中间做了一些缝合的方式做集成，我们都取得了不同的成功跟失败啊。我觉得在这个里面，到了二二三年之后又是一个新的逻辑，就是说，虽然我们在二零二二年。看到了这个新的模型，我们觉得之前原来我们觉得不可能成功大脑，就是没有大脑成功的可能性啊，因为实际上小脑的复杂度都远高过大家。
的今天，大家有很多人说在机器人的小脑已经做好了，我说那哪叫小脑？用同一个单调的步伐往前慢慢的行走，我觉得那不是小脑，那是脊椎，或者你的脑干，只是保持平衡，你还远远连小脑都不是。他们说那也叫小脑，他说啊，你的运动的小脑像是大脑，OK，Anyway，啊，我认为实际上只是不同的统计逻辑吧。所以2023年之后，小鹏的机器人，重新进入到一个从四足。
坚定的开始往进入到双足，从不相信大佬，就像当时不相信 Level Five 一样，进入到一个坚定的觉得从大佬去驱动汽车的全新的设计，然后再加上我们在汽车领域里面看到了，技术好不代表产品好，产品的好不代表商品好，商品好不代表你可以 scale up，因为汽车有一套比较完整的从规划。到设计，到 E T，到 P T，到 S O P，到 S O D 的一个全的流程。
实际上，我们，嗯，今年年底我们就希望进入到集成类似汽车的 S O
P。明年二零二七年很有可能是机器人在高等级机器人上面进入到商业量产的第一个元年，不管是中国还是美国，都会去开trailing。我觉得在过去的以运动遥控型的机器人的时代。就会随着高等级机器人出现，会逐渐的适度下行，啊，我觉得会进入的一个差分的阶段，实际上是，实际上所有人都是期望物理AI中间最核心的代表机器人，它能够帮助人类到底实现什么样的价值？
能干活儿啊，这个价值在过去是情绪价值，对，情绪价值是有价值的，但是更重要的是。物理的价值加上情绪价值的组合，啊，所以我觉得明年是可能开始的元年。二三年发生了什么，让你从不相信变成相信了？二三年是因为我认为，在当时，如果我们用一个对机器人非常懂、非常熟悉的团队。没有能力做出一个好的全新一代的机器人。当时用了LC，我们当时把三百人的团队只留了不到六十个人。
嗯，我们把它解散了，出去了。听说他们跟我说有十个创业的团队。啊，大部分都拿到钱了。现在是，这个像中汽拿了好多人钱了。我自己认为要去重构整个汽车逻辑，不能用以前的纯汽车人，也不能用以前的纯机器人，但是也不能啥都不懂。那应该用什么样的人呢？我不知道，所以我当时选了另外一个全新的团队。啊，他既懂点 AI，又懂点汽车，又懂点工程，又懂点机器人，然后长视距来做一个全新思考的机器人逻辑。
为什么当时选中他呀？我觉得有很多说是命运啊。你不能说，因为他既不是专门做机器人的，他也不是专门做智能驾驶的，所以我选他，对吧？那他真都不是。我当时。觉得他的象限跟我的思考的象限比较吻合，所以他是我的。在象限内思考选择的几个人之一，嗯，首先你选择他，他也要选择你呀，然后他的选反向选择，我认为。我觉得可以try，所以我经常看到很多外面集成的demo或者演示，或者是video，或者说他们很多还在我们的可能第三代或者第四代的技术站上去做testing。
呃，我自己就是说，也许他能成功，但是我是试过了，所以我觉得小鹏在持续的创新里面，我们是非常既有耐心也有勇气，嗯，去长时间投入。所以今天呢，有很多基金公司。他很快速做出个demo，就是nothing啊。对我来看的话，就像二零一七年的时候，中国那个时候有很多Level Four的数据公司，啊，就跟今天机器人一样，是，当然机器人更多了。
实际上是，不代表这些技术最终能够看到真正的价值，所以只是一个简单类比吧。因为这个这样的对比也不好。你选了这个机器人的负责人，他对你后来的选人标准有过任何的影响吗？你觉得这是一个可以沿用的方法吗？因为你讲的这个，我会想到说，马斯克他特别喜欢用通才型的人，他不喜欢用那种专家型的人。我觉得可能在特斯拉的硅谷更容易找到更多可选的通才型人吧。
我觉得在绝大部分的国家城市。或者行业是很难的啊！我想说，这是第一个。我觉得L C他非常注重他的说法叫人才的密度啊。我实际上是认为是人才的潜力，他基本上都用最好的人。啊，比如说去年的年底到今年的上半年，我们大概类似三清的博士这样的毕业生，就光一个部门招了接近八十个，他们都很贵啊，但是我们都愿意。然后你要有能力聚拢这样一帮人，你要愿意支持他们的长期的探索。
呃，你要相信这一群年轻的小伙子或者女孩，他们能够创造奇迹。我认为叫人才的潜力，他认为叫人才的密度。我觉得要用超级聪明的人。去做超级困难的事情，而不是说用非常清晰的方向或者流程或者工具去来去锻造。我觉得在某些阶段就是非常对的。那个时候要 bet 通用人形机器人，你选择的理由是什么呢？在二三年，为什么是一定要是通用人形呢？
我觉得这是每个公司选择的道。嗯，对，我觉得我很开心，我跟我的团队 LC。都是一样，L C比我还crazy啊！他一直跟我说，他想是造人而不是造机器人。就是绝大部分人把一个机器人当做一个商业的产品，但是我认为他没有思考到机器人最终在这个社会在这个宇宙的参与感。或者跟我们每个人的情绪价值的连接度，就像二零一四年，很多人觉得智能汽车的智能是没有价值的。
我觉得站在今天，也有很多人第一不相信通用汽车。会到来。第二，也根本不愿意看到通用汽车也许在二十年、五十年以后会跟人类的各个领域强相关。嗯，今天刚才我们所讨论的数字AI只是辅助人类的，可能以三个为主的。岗位可能还有数十个很微小的分支岗位，但是物理AI可不是这么一点点，可能是它的数十倍到数百倍的规模。每个人都会变老啊，这个我上对机器人里面一个很重要点是，机器人对老人。
的将来，我觉得是绝对最重要的两个因素。我觉得第一个因素就是这个人体AI如何让老人不生病，嗯，更长寿、更开心。第二个，我觉得在物理AI上，机器人对老人的影响度非常大。老人很有可能把机器人作为他唯一的依赖，我觉得极少有人会这样思考吧。我觉得小鹏的机器人的思考道路跟很多公司是不一样的。去年那那波爆炸性的讨论有出乎你的意料吗？
你当时还挺委屈的。对我们是没有想到，我们实际上想法非常的技术化，因为去年那款机器人是我们前年一季度开始做的，对我们来说，它只是我们的一个中间版本。那这个中间版本，我们只是想论证，如果一个机器人有人这么多的关节，像我们这关节还是比人少很多啊，人能有两百多个关节。且还有肌肉，且还有皮肤。我可以告诉大家，今天我们看到的很多机器人，他们的对外的行走，如果它上有肌肉跟皮肤之后，它的行走的效果会极大幅度的变化跟缩减，因为这是完全不一样的事情。
换个角度，我们只是想去探索一下，如果在这样的情况下，它是不是。能够更容易的进入到我们的生活或者我们的工作情绪中间。我举一个例子吧，比如说我们以前做了四足机器人，做过狗，做过马，不管是这四足的是个什么，它进到你的房间它都不行。如果你让一个大概。长度有一米一到一米二左右的一只气口进了你的房间，你的房间很快出了很多问题，比如说他在你的床头柜那里，他无法原地掉头。
如果你家里有一只金毛，它在掉头的时候，它的尾巴，它的会往上动一下，它会抬起，嗯，而且它会刮到墙跟你的床，你不会觉得它会受伤，你也不会觉得你的床会受伤，嗯，但是一只机器狗，它百分之百会让你们两个都觉得受伤。那狗做小一点呢？如果它做的非常的小。他的能力级就非常的差，他就是轻度陪伴。还有一个问题是续航特别短。
那么这是第一个，第二个我再说一个。如果是一个双足的机器人，全身有了盔甲，很威武，一米八，好。今天你即使跟他一起，你是他的设计者，你也不愿意跟他只隔了一厘米行走，有压迫感。你觉得他可能危险？你觉得他可能会很烫？你觉得他身上可能有电？你觉得他身上可能很脏？反正有各种各样原因，你会跟他保持距离的。如果连我们这样的成年人都会，那如果老人跟小朋友会怎么办？
嗯，他在社会上的安全跟法律法规该怎么去解决？在工业版的机器人可以做成这样的一个逻辑，因为它本身就不是在家庭或者商业里面去。所以很多人在工业版机器人里面去，他说我避开了A、B、C的问题。刚才我讲的都是A、B、C的问题，但是工业版机器人上引发了一个新的问题，就是手部的能力要很强，它会引向一个D的新问题。
我还是回过头来说。在未来的时间，机器人如果走入到人类社会，在很多岗位，如果对基础蓝领跟基础白领都会产生价值，它一定要走入我们的身边，所以我们选了一条很难的道，啊，呃，所以我我自己来看，今天中国的很多机器人公司，无论在质量安全。啊，包括最近的运动会，可以看到，就光一个乐管理就会出现一个这么有趣的现象。
嗯，还是在大佬的思考逻辑，还是在他如何进入到真正的物理AI的思考逻辑？我觉得可能我们在两三年前都已经看到了，并且在做调整啊。但是我们选了一条很痛苦的道路是。这条道路，你看得越深，你越难实现。为什么不做一些中间态？我觉得我们已经在做中间态了。我们的中间态，只是说，如果你想把基辰真正可以简单的泛化带入到这个人间，我们已经是在选择最容易做的中间态了。
这个人应该多高？你看我们现在这一代的基辰。大概在一米六九到一米七零之间，他要让男生和女生都比较舒适的身高。是的，而且他要可以穿衣服，他甚至有头发，但是他不能有自己的脸。啊，他必须要跟人要有一定的差距，啊，为什么不能有自己的脸？有一些是恐怖谷效应，也有些是其他的法律和社会的学的效应。所以实际上，现在大家所看到的小鹏机器人和小鹏正在做的机器人还是有蛮大的差别。
嗯，我觉得都等到今年的下半年吧。我期待我们在一个很深度的思考。做的一个最简单的中间态，然后用全公司之力、全小鹏公司之力能够做得好啊，这是现在的一个情况。去年发布会，你说你很纠结，要不要证明这里面是不是真人，要不要剪开给大家看？你为什么要纠结啊？在纠结什么？我上不纠结，我的团队很纠结。嗯，我认为就是马上就应该说，我的团队说，你越说，大部分人越会觉得你是有问题的，因为你会觉得亲者自亲。
卓者自卓，这是一种团队的看法。第二种团队看法说，可以再观察，等个二十四小时啊，再看一下该不该说。我等了几个小时，我已经受不了了。我说，在中国，在全球，好多地方都在讨论这个事情，就是它已经扩散的速度非常的快。我说，当二十四个小时之后，可能这个子弹已经不知道飞到哪去了。非常简单，因为我们在旁边的开发使用的人，我们都知道他绝对不是一个人。
啊，说实话，那一个进程也是一样，它的乐观里是有问题的。嗯，啊，它很烫，但是它只是我们中间的一个 milestone 而已。对我们算知道后面的版本会很好，所以我当时的纠结是我如何让内部能够齐心，啊，因为内部很多人是觉得可以不说，因为我们自己知道就觉得，但实际上这个世界上百分之九十九点九九人。他是没有办法跟他 touch 到的。
我记得当天晚上是我给我们的团队电话，我说明天早上你们跟我想个创意，我要去告诉大家这是一个真实的机器人，而不是一个人躲在里面。嗯，他们被我逼出来，在早上临时加了一个事情。然后这个事情之后的确有了有些人相信，也有更多人反而不相信。然后后来我们就再做了一场。但是速度是非常快的。为什么选择剪这个方式？因为网上有非常多的人呢，有各种各样的方法说，如果你是A，你肯定是因为这样的原因是一个真人；如果是B，可能是那个原因。
我们觉得最容易的就是。把他的腿，而且是左腿，因为左腿是大家可以看到他，因为他在他是从从左往右走路嘛，左腿是最容易看到的。这个是一个真的机器人啊，所以我们当时做了这样的一个动作。去年那个爆炸性的舆论给你带来什么信号呢？在机器人的研发上，我觉得有非常多有趣的结果。我们后来去看了中国的很多社交媒体，他们对这个机器人。
的价值的认认同感，绝大部分年轻人都期望进到家庭帮他干活。我认识的不在社交网站上发帖的。中年以上的男人和女人，嗯，就是跟我这个岁数，甚至比我还大的，很多人在考虑，等他老了之后，这个继承有什么用？我觉得这是非常不同的，就是在以前没有经过这么大的关联，他是没有这么大的data的。哦，我我自己觉得这都是不同的视角去看到一个事情。
对，有改变你们这款机器人的走向和流程吗？我觉得它是加速了。实际上，在机器人行业里面有非常多的非常优秀的人都加入小鹏。机器人是一个，嗯，跟汽车创业一个非常非常大不同的。这个我现在还不能跟你分享。我觉得过个三四年。等很多很多公司都踩了坑之后，大家会看到不同是什么？我觉得就是再过三十年之后，你会看到基层的竞争会陷入到一种什么样的状态。
小鹏的基层踩了好多好多的坑，它不是你理解就能够避开的，它是真正你踩上去之后你才知道它的整个逻辑。所以，基层创业，我甚至认为远超。汽车的创业的难度，啊，上汽车创业已经很难了。我个人来看，基层的创业大概是汽车公司创业难度的二十到一百倍。你看，我还给了一个最低二十倍。所以我自己的认为就是，即使以小鹏的能力，去年年底出现了这次基层的营销之后，我觉得都让我们成功概率提高了一点点。
我觉得是非常自豪的、有价值的。所以我还是想说。这个事情的挑战，对于每家公司，包括我们自己，都是非常有趣，但是也非常大的挑战。今天机器人公司太多了，我觉得远超于当年你们造车时候的新成立的车企，你觉得呢？数量上，当年造车的时候有统计，最多的时候三百多家，但是呢？我自己感觉就一百来家，嗯，啊，可能有很多家都是胎死腹中的吧，我怀疑，呃，我觉得机器人公司现在已经成立的，据说有两百多家，实际上可能比当年汽车公司double了，但是我我自己还是想说，机器人跟汽车不一样。
因为汽车里面的分类可能是乘用车，啊，举例啊，新能源车、商用车或者专用车或者微型车，你看这是分类吧？嗯，我觉得机器人分类远不止这么七八个分类，机器人可能有无数的。分类，比如说做医疗的机器人，对，机器人的体系里面做专门的货运的机器人，或者货检的机器人，我觉得都是可能有。而且机器人的逻辑里面有一个非常有趣的特点，我认为机器人有很多机器人不需要是人形的。
这个我也很认同，嗯，只是说我们选了一个最像人的人形机器人，我们选了一条这个道路，所以在这条道路上，我们小鹏在走，但是有很多条道路，我认为也能走出差异化和商业化。所以换一个角度，我觉得今天的机器人公司，我自己觉得，如果走通用人形机器人，九十九点九九会死掉。但是走各种差异继承，我觉得这个世界上可能有非常多的解法。
哦，那机器人的胜率还挺高？我觉得比乘用车高。这是我的看法。那你们为什么要选一个这么难的、最难的那条路呢？你想做什么？你有能力做什么？你觉得该不该做？然后你不做什么，和你觉得你如何做到有最好的概率论，你把这五个能力组合，不就是你的企业或者产品战略？在你看来，通用人形机器人，你的对手是谁啊？我觉得通用人形机器人现在没有对手，全都是自己。
因为每一家做机器人公司，最重要要让自己的能力最强。你自己能力，你从底层就是组织嘛，再往上就是英法嘛，再往上你的整个的。体系，包括了技术、产品、商品的体系能力，然后再往上是自己的工程。我觉得去年你们机器人让非常出圈的一个核心原因，是因为它做的非常的拟人。你觉得这背后的最关键的一些技术的bet是什么呀？
以及它是在什么时间做的呀？对我可以讲一小部分呢，比如说举例，我觉得绝大部分人都低估了在机器人的运动控制。实际上，在汽车领域里面，运动控制是一个很多人在过去的一百多年里面都觉得已经解的事情。所以，很多乘用车的公司去做汽车，他们都是买谁谁谁的运动控制的能力去进行组合集成啊。机器人在过去的时间可能来自于二零一八年某些开源的运动控制MPC啊等等这样的一些事情，所以他们为什么看起来有很多的共性？
我觉得最终的一个机器人真正要做好了，它应该完全。比汽车的下下代还要能够做得更好，因为汽车实际上是由不同的控制域去做单点控制，它的整体上是没有全协同的。他只是说，他把边界做到极好，嗯，所以他把它分工能够分好，你做A，我做B，我们两个有清晰的边界。但实际上，比如说举一个例子，如果一个自动驾驶的汽车，在左轮胎是雪地，右轮胎是草地的情况下，要转一个四十七度五的弯，该怎么转？
这个对人都很难，因为你左边是雪地，右边是草地的。粘着力，你整个四轮的控制，整个运动的平衡，整个时延的管理，如果刚好转弯的时候前面有车，左边有人，是极其容易滑车就追尾上去了。所以汽车今天的运动控制，我想说的是，是非常好，但是还远远还没做到足够的全能，就是还有很大的提高空间的。如果把机器人来说的话，机器人还处于可能一九，我都不知道是一九几几年的汽车，可能一九三几年、一九二几年的汽车，以maybe在那个时候可能是T字T型车那个时代的。
今天的T型车有了吗？在机器人里。我觉得T型车在剧情里面肯定还没有，但是我觉得我只是说从底盘运动控制角度，也许还是属于那一代。回到你刚才的问题，我觉得是。要有一个全姿态拟人，能够全AI组合的运动控制是极其困难。比如说，举一个例子，今天你看了所有的机器人，它要不然是走，要不然是打架，它的两种运动控制可能是要调节的。
然后你说你要有五种运动控制没了，你要有实际上对一个人，一个人有两百多种关节，它的组合是无限循环，就像我现在是两个拳头一样，这个而且它还有表情包，手眼脚，你的灵魂跟情绪的协同，所以我自己觉得就是。我们实际上在运动控制领域里面是非常期望像人一样去思考，全部的运动如何能够用AI来控制，而不是用软件控制。嗯，啊，而且这个控制如何能做到？
平衡，就是像人的本能一样。当一个人学会走路，学会跑步，他是有本能能力的啊。当他看到一个地面，可能是有一个。呃，雪地和加上草地，他会甚至试探的走一下，来感受一下摩擦力和整个的体感，可能是一个有开水和一个有冰水的两块地，同时两个脚在走。所以在机器人领域里面，就是要去对这样的各种情况都要去做思考，来去思考运动控制。
所以我我上是觉得，嗯，小鹏可能的运动控制。有点像汽车的下下代，所以这也是某种角度，我为什么我们认为绝大部分的集成还是在。很多年前的运动控制的汽车上面去，所以它自然只能用软件去来去缝合它，它自然它很难做出好的机器人的综合能力。机器人对于小鹏来说意味着什么呀？还是小鹏的远方？我们不是这样认为，我们觉得小鹏新的十年有三条曲线吧。
第一条曲线是汽车，把汽车干到完全的智能体。啊，我觉得第二个是机器人。嗯，机器人本身就是智能体。实际上，汽车还在证明，也许要花十年证明软件能力占百分之五十。但是，我觉得机器人不用证明。如果一个机器人软件能力很差，你基本上不会要它。当然了，硬件能力很差，你也不会用。这个，我觉得第三条曲线我们是能够全球化。
实际上，机器人跟汽车有一个很大的不同，绝大部分都。忽视了，就是说，一旦机器人有能力规模化，它的规模化的速度会远超过汽车，啊，汽车在过去的一百多年里面是逐步逐步规模化的，因为它有道路要建设，第二有交通法规要建设，第三个量产的难度很高，嗯，啊，就比如说你今天做了一个特别好的车，一天卖了十万台，啊，对不起，你没有能力下个月造出十万台。
啊，另外你也不敢过了三个月真造出一个月十万台，因为你不知道后面能不能卖出十万台啊。这是汽车的一个本身的规律，但是我觉得机器人不一样，机器人有可能做的特别好，在某一个点，我记住记住是一个点，不是一个面。我觉得它是有可能会有非常大的爆炸效应啊，就像。我认为去年最大的在数字AI就是OpenAI的Cody，嗯啊，就是非常短的时间，就是大概不到十八个月，从前年的下半年到去年年底就有巨大的变化，嗯，我自己认为基辰也有可能性，虽然比它慢，因为还是一个数字世界和一个物理世界，但是还是有可能的，对，它会比汽车还慢吗？
我觉得基辰如果能够，软件能力到达硬件的速度会远超汽车。啊，当然呢，换个角度，因为小鹏是一家汽车厂商，我们做机器人跟很多公司做机器人，我们是百分之八十的硬件都自研，嗯，啊，我们手啊、芯片呢、关节，我们都参与自研，啊，只是说我们跟可能跟很多公司的合作，Tier One是我们，我们可能跟它的更上游的Tier Two合作，只有这样的话，你才能够把质量和规模做好。
今年下半年你们要量产吗？你觉得现在难点是什么？有很多点吧，我觉得是硬件上能不能做到相当的可靠跟稳定。呃，我觉得第二个就是高等级的。多个大模型能不能可以很好的拟合？我觉得第三个实际上还有一个很难的是商业化能不能证明？啊，实际上机器人都是无数个坑，所以为什么说它比汽车难得多？汽车你只要造出来，假设没有竞品，假设有用户需要，你一定相信它是个可以卖出去的东西。
但是机器人你不敢说，嗯，机器人还没有被定义清楚到今天，是市场也在等待，市场等待就是你有没有一个类似，嗯，那maybe像iPhone Four一样的手机出现。但是我相信，第一款商业量产的机器人。我认为还达不到 iPhone One，但是 iPhone One 毕竟是一个工具。它可以取代，因为在那个时年代还有很多其他的手机工具，有 Nokia，有摩托罗拉，有索尼爱立信。
嗯，但是机器人有可能出来的时候，很多人都没有做到类似的东西，我觉得，所以它又是一个不是完全可比的事情。你觉得你的胜率有多大？这么长期的一个战役中，那要看你的目标有多大，才能知道你的胜率有多大啊。我觉得，我自己的觉得是我们大概有个。两成，两成的胜率啊！我觉得这已经是我看到中国企业里面，我自己认为是最高的胜率。
你前天还在跟我说造车像在血海里游泳，那做机器人呢？现在还没进入血海，血海在前面。但是我觉得机器人有一个很大的不同，就是机器人里面的AI所占的能力很强。而原来在血海里面的游泳的那一群，跟你一起游泳的人，实际上绝大部分人都不太懂AI。今天在汽车行业里面，很多人说，因为我不懂软件，所以我找一个好的TOY，在汽车里面是work的，嗯，在机器里面是不work的。
所以机器人的血海就像当年的互联网竞争一样，会很快从血海到蓝海。啊，所以它的进展的速度会极快啊。刚才我们说的是机器人，那今年你们会发多款新车，包括你们的GX，我们要不要聊聊你这个产品？对，GX是小鹏再一次做高端，对，这是我们第一次做一款全尺寸六座的大SUV啊，也就是我们旗舰叫做旗舰SUV，非常有趣啊。
今年的北京车展大概有三十款。这样的全新的全尺寸，呃，我自己的在我的脑袋里面大概有几款吧。小鹏实际上在这个里面做的有很多的跟他们的差别，我我觉得我们第一次是在思考我们如何把汽车。飞行汽车跟机器人很多能力，在这一代新的智能汽车里面把它贯通起来了。我举一个例子吧，我们把飞行汽车里面的飞行的。核心零部件龙鱼带到了这一款车里面去。
当然了，这一款GS，我认为是全中国第一个整车厂做了一个前装的萝卜胎子，所以它有八个全安全龙鱼啊，也就是说你开到野外去，电源坏了还能开，动力坏了还能开，老鼠把线束咬坏了还能开啊，它就像飞机一样，它允许你有龙鱼啊。我觉得第二个，比如说举例，嗯。我们把汽车的线控底盘跟我们新的E E A体系跟我们的V A A的自动驾驶关联起来，它可以使新的底盘能够在V A A的执行过程中间提高下限。
啊，也就是说，安全级别更高，时延更短，控制的灵敏度可以提高接近百分之好几十，实际上是，这是我们比如说举的一个例子，呃。那么第三个很快了，我们把基辰里面的，嗯，思考，就基辰是要听一个任务，比如说小俊说：“你帮我拿瓶水。”嗯，那就是一个任务。他首先要判断你是谁，你不是我主人，我不听你话啊。然后水在哪里？
你要喝什么水？拿完水之后去哪里拿？然后怎么给你等一系列的这个事情。汽车在未来不远的将来就会看到，嗯，所以今天我们对外没有去讲这个太多。实际上它是本身是。来源于机器人，当然，它还来源于我们很多从汽车上的能力了。比如说，举例这个车，它的。第三排空间可以完全的推平，变成一个两排车，或者变成一个两点五排车，我们叫做四座、五座、六座都可以去坐的车。
所以实际上你会看到，他是把小鹏的自己的很多能力、飞汽车的很多能力、机器人能力，算是做了一个非常有趣的融合，然后也加上了我们很多我们合作伙伴，比如说我们跟浮雕玻璃做了隐私玻璃。我们跟美的做新一代的车载的冰箱，啊，我觉得有特别多的很有趣的能力的组合，所以实际上我们上一直都觉得做一个外表很大。有一部分好看，内饰很粗糙，然后细节不用固化，然后拼凑了很多能力的车，我觉得是。
那是叫血海，某种角度，实际上在车展里面看的特别多的这样子。但是你怎么能够就能做成不一样呢？它需要一个全维度级，啊，每一个点。有的人说我这个点是六十分，那个点是八十分，还有一个点是八十五，你可能你最差的点是八十。然后还有更多的九十分跟九十五，你才有可能在这个战争中间胜出，啊，所以这是一个非常有趣的一个事情。
这个价格是怎么定的？开始就想好了还是最后定的？没有车在一开始就想清楚了一个逻辑啊，它一定都是一个规划。这个规划取决于你期望吃掉一个什么市场，嗯，你期望这个市场有什么样的规模，嗯，期望有什么样的利润，然后另外的这个市场里面可能会有什么样的。市场的player啊，我觉得大概就几点吧，而且现在是个预售，应该五月二十一号，啊，我们会正式的发布，所以发布会上会看到我们更清晰的配置跟价格。
担不担心重蹈巨九的覆辙？我不担心啊，因为那个时候的思考跟逻辑跟这个时候的思考逻辑，我觉得差别非常的大。特别多的东西，从过几年来看，如果你的能力到达一个更高的维度，你大概率你都可以分析出来以前的问题在哪，以及大概率认为现在的问题在哪。我认为是，而且我们到了今天，不会是一个像以前一样，就是说当你的体系能力越强，你越难在某一两个点上做轻松的事的。
你个人说你也挺喜欢这款车的，并且你希望是给朋友造的一款车，这都是一群什么样的人啊？你的目标画像是谁？我觉得三十岁以上，比较勇敢。然后很多人做的很好，嗯，这个有的是创业者，有的是好的经理人员，好的专业人员，他们愿意探索新的科技，体验新的科技的豪华，跟我们味道比较相近的逻辑，我觉得他是我们的第一批的用户。
所以我们这款车上更期望是用面向家庭的。科技好，你开出去朋友有什么反反馈吗？我的朋友上很多很喜欢，像明天我在北京有一群的朋友，都约的一起来看一下我们的车。然后很多人跟我说，他说小鹏，你们早就应该做一款这么大的车了。他说：“实际上，我跟我的家人实际上很想，去用一款大车。然后他们可能在过去的时间，有人开过，有人坐过小鹏其他车。
实际上，他们都很期待有一款更大的车满足他们的需求。怎么面对跟理想的竞争？我觉得我们跟每一家都是友商，也都是同盟者，也可能是竞争者。”今天我还跟理想去他的展台去看了一下，嗯，新的L九也是非常不错的车。我相信昨天我去了李斌那里看了ES九，我觉得魏小李在大九系这一次会都会给出。过字不同的看法跟认知，你有从G九上复盘到什么，然后用到这一代车型里吗？
我觉得太多了，我们的组织也调整，产品的规划调整，我们的。对客户的认知也调整了，对商业的逻辑也调整了，我觉得太多了。我觉得是这已经隔了三年半了吧？从二零二二年底到现在，我觉得太多了。这么自信，就我觉得就是完全不一样的能力级。汽车是一个非常复杂的。技术的、人性的、经营的大基层体系，所以为什么他说是制造的明珠？
嗯，所以在这个领域里面学习的越深，总结的越深，你会看到很多。不一样的点，实际上在很多小型的硬件或者消费级的硬件，他们是看不到的。他们把很多的制造交出去了，他们有很多的供应能力，靠供应链，它的组合可能性不高。嗯，所以在汽车领域里面，为什么我对于从二零二二年到二零二六年，我自己的认为是是巨大的质的提高。
如果有人说小鹏的车丑，你怎么想？每一辆车都会说，碰到其他人说他的车丑。审美是一个主观性的逻辑。你觉得小鹏的车好看吗？我觉得在越来越好看的路上，其他的信心我不够足，对丑美的信心我还是很有信心。你说颜值第一啊，在内部，颜值是一个相对论，对。嗯，要在多个领域做到第一才有可能，颜值是其中一个领域。为什么不选一个做少而精的车型的策略呢？
为什么今年要做四款车？我觉得每一个公司都有一个道。嗯，我觉得你不能去问A公司为什么不做少而精，B公司不会做大而全。都有不同的逻辑论。你今年感觉整体都很自信啊？我觉得做企业没有不自信的吧。嗯，你现在花时间最多在哪里呢？在车，在机器人，在AI，还是在哪里？还是在组织？还是在采购？你所讲的都有参与，但是我觉得都不是。
我觉得最多的，我觉得还是在战略跟规划，就是未来是什么样的啊？就像刚才你问了很多问题，谁是成功的等等，可能他们以后会更成功，但是今天在我的角度来看，都不叫成功。啊，就像汽车里面规模算成功吗？是成功的代表之一，不一定都成功。嗯，这个利润算成功吗？有些利润可能是临时的，也很痛苦。所以企业家里面对成功的概念是有非常大的不同。
所以换个角度，我可能花的更多的思考是整个的企业的产品的和商业的战略和规划的问题。啊，但是这些规划问题它需要你的技术问题。你的组织问题，你的整个市场的问题等系列的组合能力，才能最后去做到啊，大概是这样。今年对你来说最重要的一件事情是什么呀？没有，都很重要，很多都很重要。实际上，汽车是一个很复合的问题，它比一个个人或者一个清晰的企业他所说“我只要把这一件事情做好就可以了”，汽车做好一件事情。
不代表能做好，这是一个很痛苦的问题。这个刚才讲长板、短板跟宽板的问题一样，嗯，很多人会想说你应该做好一个长板，在绝大部分时候是对的，但绝大部分时候这个问题在汽车里面回答，它是一个复合的体系，啊，你做好一个没有用。好，比如说你把自动驾驶做得极好，做得Level Four行不行？第一，一般我大概认为，谁说今年做得到，我觉得吹牛逼。
第二，我认为，就算他做到了，他也没有对他有巨大的价值。因为它的价值的体现是要逐步体现的。那你觉得 L4 什么时候会实现？我大概率认为十八到二十四个月。这是对你们来说，还是对全行业来说？我觉得对我们。实现以后会带来什么呢？会带来车的更多的销量吗？销量更多是百分之百的，销量多多少，我需要认证。即使多了销量，也不代表长期的价值。
嗯，你看这里面都是不同的问题。比如说举例，我们上个月，嗯，三月底我们发布了第二代V A的第一个版本。我最近在车展跟大家分享了数据，嗯，四月份实际上中国的汽车的销量同比都是下跌百分之二十左右的。我们大概涨了百分之五十到七十，啊，这里面有相当部分跟第二代V A相关，它好不好？我觉得不错。那么，如果做了L四，能够把这个能力提高多少倍？
一倍？五倍、十倍，我觉得我都很难判断这是好还是不好。第二个，它到底是对社会、对行业的冲击是什么样的？今天实际上我们有很多的在这个里面的看法是不一致。我还是想说的是，汽车股企业的最后的成功不是仅来自于AI里面的一个能力，或者硬件里面的一个能力，或者在销售里面的一个能力。呃，我觉得都不是。于凯老师经常说你是他最难磕的一个用户，他觉得车企最终都应该用第三方。
你怎么看他的观点？于凯同学跟我们关系得很好啊，这个我觉得他走在一条很有趣，嗯，很有希望，但是也许很有挑战的道路。要看这个世界上最终汽车机器人公司是多还是少，越多，我觉得于凯的道路会越广；越少，于凯道路会越痛苦。你倾向于认为是哪一种？我可能认为是越来越集中。如果从用户角度去看一个事情，因为我们是从一个企业角度看一个事情，用户角度只是我们可能几十个角度之一啊。
所以从用户角度，都会觉得需要有更多的车企，有更多的友商的产品的可供选择，有更多的不一样的东西。嗯，但是在这个世界上，汽车这个事情太复杂了。如果它是一个比较简单的事情的话呢，我觉得。它很快就会归一。我讲的归一就是苹果的手机。我觉得啊，这个话说的不是很好听，就是在最近的数代里面，苹果手机上变化不太大，但照样能够很稳定。
对，啊，整个手机市场的变化，现在我买手机已经，除非我手机坏了，否则我已经。不是因为手机哪个能力的提高，我一定要去买这样的一个情况。但汽车还远远没有到达这个点，甚至我认为将来可以一年一千亿的研发费用，在持续的做巨大的创新的价值都是有的。嗯，所以在这样的一个领域里面，嗯，我觉得在过去的汽车公司有很多公司实际上是不自研的。
他说，你去看这些汽车公司里面，他做了很多研发，他花了很多钱呢，他有很多人呢。我说，但是他不做自研，他做集成。嗯，所以你说。他们做集成是不对，你去自研，实际上你会发现自研更不对，因为汽车太复杂了，你有很多很多人都要研发，所以你还不如说有些地方你没有基金的，你还不如找A合作，找B合作，这个话对。但是换个角度，就看它是到底是你汽车的战略还是你的战术。
如果是战术，你不应该自研；如果是战略，你应该自研。回到一个终极的问题，刚才你一开始问的，啊。这个，比如说十年后，我们的汽车软件占不占汽车价值的百分之五十？嗯，如果占，那一两家Tier One就可以帮助合作伙伴做到百分之五十吗？他当然希望是这样。对。我觉得也许可以，也许做不到。我们在汽车里面有一个叫做跨域融合，是把很多能力一起融合，有硬件，有软件，有制造，有设计。
有服务，有运营，这些都是完全不同关联的。然后你把它融合在一起。有很多人说，那那这个怎么融合了？比如说举例，为什么在汽车里面听到的很多几合一，它就是把不同的东西合在一起。嗯。为什么在软件里面多合一、n合一？它可能把几十种能力合一。合在一起的整个这些体系都不一样，它不是哪一家公司可以做的。到，比如说你原来跟三家公司可以有合作，呃，来一起提供一个total
solution很容易，但对不起，你要跟三百家公司一起合作，提供一个个性化的solution，你是非常痛苦的。
小鹏的道路跟余凯地平线的道路都有可能成功，啊，我觉得今天不知道，我觉得余凯做地平线做的公司做得好，产品也做得好，这个我首先都非常认同，但是我还是想说的是。最终这条道路的战略的终局，或者说看得到的终局是什么？你觉得汽车或者机器人最终会集中到多少家？这是一个多少周多少年周期的事情？我觉得不同企业的差别太大了。
我这个基辰我先不说，我我一直说三零年中国可能就五家有规模的汽车企业，不代表其他汽车企业会倒闭，但是我讲说的规模的下行会导致越来越难进入到这种。超高强度的竞争，你今天从血海里游游出来没有？我觉得都在游，我觉得出来了没？没有，我也不觉得有谁出来了。在我的定义里面，这个首先你不要问我我的定义是什么。我认为没有一家有出来。
机器人挑战只会是它的十倍，对吧？我觉得机器人反而会稍好一些。因为机器人的同质内卷的可能性会低，低态软件价值会很很大，这个大家都毋庸置疑。第二，我不认为有一个非常好的开源能够帮助一个机器人公司做好软件。你的典型的一天是什么样的？我觉得跟很多企业家可能一样吧，嗯，相相对来说比较晚一点上班，很晚才走，然后每天会有很多个决策项，大部分的期望非常快速，到处交流思考，这是典型的一天。
最近有看什么书？我不太看。他具体的书现在，我的桌面上很多书，我可能就翻一张就过了。呃，我觉得书里面总结的。规律在现在的组合里面变化太宽，所以他很难总结。就是当他写好一本书印刷出来之后，这个世界可能又变化了百分之十。嗯，在他的那本书的范围内假设啊，所以我觉得看书是应该在一个更稳定的环境去看。怎么吸收知识？
上吸收知识是最简单的，我觉得是在实践中间吸收。以前我自己总结吸收知识：读万卷书，行万里路，聊万次天，然后。卷腕子、袖子以及实践，我觉得现在最重要就是你所看到的很多事情如何在一个足够大的平台上去做好你的快速循环的时间。嗯，在企业内部的组织是做PTCA。但是在AI体系里面，要靠全自动的循环，PDC的C都不能做了，啊，就是它应该尽量降低人的任何一个环节的消耗。
过去年有没有什么后悔的决策？没有，没有。这个世界上不需要去思考后悔的决策，因为犯错的太多了。嗯，犯错为什么要后悔？我们经常决策说，哦，原来这个时候的一个东西是做错了，那我们在一起思考为什么现在错了。嗯，但不用后悔。We'll explore the new world from here,
shouting out so the clouds can't hear. Every heartbeat drawing the map we steer. We'll explore the new world from here, step by step turning doubt to
cheer. We're the start of the story. This world we'll hear. We'll explore the new world from here.好了，今天的节目就是这样。
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