小鹏汽车董事长 何小鹏

文｜肖漫

编辑｜李勤

“通过我们内部比较测评，我认为比行业一流选手领先接近5倍。”在第二代VLA发布会后的交流中，小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏说道。

智驾的演进，正从“软件定义汽车”变为“AI 定义超级智能体”。新浪潮下，小鹏汽车给出了他们面向未来的激进解法：跳过在硬件、软件与法规层面皆面临妥协的 L3 阶段，直接以 L2 和 L4 作为智驾演进的核心锚点。

在何小鹏看来，第二代VLA已经让小鹏具备从L2直接进入L4的可能性。

小鹏和特斯拉一样，不再是在原有的智驾框架里修修补补，而是彻底把自动驾驶当成通用人工智能（AGI）在物理世界的落地来解题。战略变化前，小鹏已将智能座舱中心和自动驾驶中心合并，集中 AI 资源形成统一中台，以此提升开发效率。

小鹏现在的思路是引入世界模型的构建思路，实现智能座舱与智能驾驶的深度融合。让智舱与智驾不再孤立，融合为一个“强力超级智能体（Agent）”，未来 1-3 年实现从被动工具到主动服务的跨越。

实现这个设想的基础是最好基座模型，并解决数据问题。⼩鹏汽⻋通用智能中心负责⼈刘先明认为，“做好基座模型，是一家做L4公司的必修课。不做这件事，就可能在这次技术转型中落在后面，或者没办法完成完整的技术转型。”

小鹏的技术变革足够果断，智能化的软件升级已经成为小鹏汽车产品的核心抓手。但正如36氪汽车此前报道指出，现下的小鹏仍是一家以卖车作为核心收入的汽车公司，身处在竞争烈度仍在强化的中国汽车市场，小鹏在内的所有公司都要在市场环境和技术的双重变革下寻求转型。

以下是36氪汽车与小鹏汽车董事长 CEO 何小鹏、⼩鹏汽⻋通用智能中心负责⼈刘先明的交流内容，略经编辑：

问：小鹏为何建议跳过L3、并向两会提出该建议，是为了我们可以有一个更领先的技术吗？

何小鹏：我认为L4开始就会有新的责任主体，在今天全球科技发展的情况下，基本上从L2的下一个台阶就是L4，中间专门加一个L3实际对于硬件、软件、法律法规都是挑战，所以从我的角度来看，我认为中国应该一个是L2，一个是L4。

问：第二代VLA将落地到多少台车辆，能否给出大致预估数据？

何小鹏：我们所有的Ultra和UltraSE都会都会搭载第二代 VLA，你可理解为未来小鹏在全球市场的车型，将会提供基础智能辅助驾驶和顶级智能辅助驾驶两种选择。

问：第二代VLA到底能够做到什么程度？是已经完全可以达到L4，还是在什么样的阶段？

刘先明：现在到底做到什么水平。目前还没有完全说自己能达到百分之百的L4，但是现在整个VLA2.0搭建了一套非常通用并且高效的架构，所以基本上每天都会有新的版本出来，不停地去迭代新的问题，而且进步速度也是超乎我们想象的，所以我们有信心，在未来的一段时间内能做到L4水平的一套比较完整的体系。

具体的时间可能还没有办法给出完全的判断，1—3年是大师兄给出的判断，我们的判断是如果按每一天迭代的速度比前一天快，看到整个训练速度和数据规模曲线是加速上升的状态，如果我们一直维持这个状态的话，我相信会很快。

问：为什么会把智能座舱和智能驾驶合并，形成这样的组织架构调整？目前这种变化似乎也是车企中正在发生的趋势，想请问小鹏汽车这次调整与其他车企有什么不同？

何小鹏：汽车行业正在进入新的跨域融合阶段：自动驾驶是整车运动，智能座舱是整车大脑，再加上动力、底盘，我们认为这四个域都在进行跨域融合中。

未来L4或Robotaxi车型，很多厂商会从原来单一域的集成（比如一个域由多家供应商集成，或单独一个域研发），转向跨域融合，这样能让整车更快、更安全、更灵敏，能力提升数倍，从被动使用转向主动服务。所以，先明负责的通用智能中心，正是跨域融合进程中的一部分。

这也是我非常坚信1—3年全自动驾驶会落地、3—5年所有汽车都会成为强力超级智能体。

问：第二代VLA实现端到端智能革命，将于本月下旬全量推送。这套底层技术统一、动力形态双选的产品策略，将如何定义小鹏未来3年高端市场打法？

何小鹏：关于未来1-3年，汽车将从软件时代进入AI时代，从软硬件独立发展走向跨域融合，从原来的、简单的智能新能源车升级为可主动服务的高阶智能Agent。因为小鹏在多领域同步研发，所以未来1-3年大家会看到有很多跨域融合的效果。

这也是我为什么非常激动地认为，包括以前的燃油汽车，以前靠汽车商想做好的方案越来越困难，汽车一定会从原来的被动生产工具变成一个主动产生生产力的产物，我认为是划时代的产物，大概3—5年会实现。

问：刚才您提到基座模型是做好L4的基础。从行业来看，目前很多Robotaxi玩家对基座模型提及不多，或选择其他技术路线。未来基座模型是否会成为Robotaxi企业做好业务的标准吗？

刘先明：现在 L4 或者自动驾驶已经发生很大的技术范式变化。我们过去看到Waymo还有很多 L4 公司，其实上限很低，大家只能不停往前卷。这带来另外一个问题，就是L4的ODD概念，车辆到底能运行在什么地方，只能取决于铺了多少车、采了多少数据、建了多少地图。所以如果真想泛化性解决整个问题，技术范式就一定要变，这是不可避免的。

今天我们也在发布会上提到，做好基座模型，是一家做L4公司的必修课。不做这件事，就可能在这次技术转型中落后，没办法完成完整的技术转型。

问：第二代VLA出海方面，您提到目前在瑞典的case使用云端模型进行仿真训练。特斯拉在做中国FSD时，也是通过网络视频、仿真训练等方式推进，我们如何避免出现类似特斯拉 “水土不服” 的问题？

刘先明：第二代 VLA 模型在没有经过任何海外数据适配训练的情况下，从今天大师兄（何小鹏）发布的视频里可以看到，已经具备很强的能力。第二，小鹏是一家全球化企业，我们会在合规前提下，在全球任何有小鹏车辆的地方正常拥有并使用当地数据。第三，对于更多泛化性场景，通过世界模型的生成方式，也可以让我们快速达到一个能力起始点。

所以整个小鹏全球化自动驾驶的策略，一定是这几点结合在一起：模型本身要有极强的泛化能力，不能只依赖中国数据、只能在中国跑，这个事情是行不通的；再加上小鹏的全球化布局，以及我们在技术上的突破。

问：世界基座模型如果同时赋能多样化智能体，它在多模态交互、空间感知这些方面会不会存在技术复用的瓶颈？不同形态的智能体能否对基座模型反哺，加深模型的优化？

刘先明：底层的复用能力应该还是很强的，整个VLA或基座模型的设计是原生多模态，不太会只针对自动驾驶，是可以复用的。具体的复用情况我们还在持续探索，目前暂时无法给出特别明确的结论。现阶段首要任务还是先在车上先把整个事情跑完，下一步再推进舱驾联动。

问：自动驾驶从端到端进入到模型这个范式之后，大家都在用人类的数据去做模仿学习，今天先明也分享了世界模型在仿真世界里做大量的强化学习的案例，但从去年开始，很多人就在谈人类数据其实价值不大了，您怎么看？

何小鹏：我觉得物理世界、人类世界的数据量现在来看是无限的。

以前我觉得有10万台、100万台车跑了多少公里就够了，现在我觉得远远不够。很多人说我有车队、我有公司，车卖得多就有很多数据，这些都是错误的。如何收集有质量、有价值、超大规模的数据，我觉得是非常困难的一点。不论是汽车还是机器人，这件事上都远远没有看到头，这是我的看法。

问：RL强化学习是不是真的万金油，所有的问题都可以解吗？有没有它不擅长的东西？

刘先明：强化学习不是万金油。现在学术界、工业界都在说强化学习很厉害，但它一定需要一个非常强的基座模型——至少能采样到解决这个问题的可行解。如果连这个能力都没有，强化学习就没办法继续提升。

但强化学习是效率特别高、能定向解决问题，并且能持续探索长尾问题的一种学习方式。所以我觉得大家不用把强化学习当成可解万物的万能解，而是一个非常高效的学习方法。

问：目前市场上算力军备竞赛宣传愈演愈烈，友商之间在疯狂堆算力，但很多用户实际体验后发现，算力大幅提升，体感提升却没有数值增长那么明显，问题大概出在哪？

刘先明：算力不只是名义上的数字好看，更重要的是把算力用好，这是核心问题。这也是我们从通用处理器向专用处理器ASIC过渡的原因。其实你看NVIDIA（英伟达），就是在GPU和CUDA时代做这件事 —— 把算力用好，比单纯说算力提升多少倍更有价值。所以算力不仅要大，用好才是核心关键。

另外，大算力一定需要更高信息密度的输入、更大的模型来匹配，否则算力就是空转。这些因素合在一起就意味着：如果只是搞算力军备竞赛、单纯堆高数值，消费者是感受不到明显的体感提升的。

问：最近2—3年我们从行业实践来看，关于模型做决策怎么出轨迹这件事主要有两种方法，第一种方法是大模型直接给出最终的轨迹，第二个给出几种不同的轨迹之后，让系统从中选择一条，小鹏第二代VLA是前者还是后者，在您看来这两种不同的方案之间有没有优劣之分，哪种方案更符合未来的发展趋势？

刘先明：第一个问题核心就是你是做自动驾驶还是AI？如果这个问题回答了，那答案其实很清楚了。我们做的是一个AI，不是专门只是用来做自动驾驶，所以一个AI模型是怎么做的，我们就是什么样子的。

既然都已经做了这么大的变化，就不会带着之前很多的逻辑，这些heuristic（基于经验规则的启发式方法），就是这些很多的规则或者办法来解决现在的问题，这个也是让数据和模型不停scaling（通过增加数据量、模型参数规模、算力投入，来持续提升模型能力）最重要的核心，尽量少加其他的东西进来。

这个可能听起来有点过于简单直接，但是在过去这几年里面，整个AI的发展就是告诉我们这一件事，就是怎么能去做scaling，怎么能够快速地迭代，就能够快速的解决问题。核心就是你到底做的是智驾还是做的是AI。

问：在模型训练过程中，“安心、场景、效率”这三个关键词是否存在取舍，是否有明确的优先级排序？在您目前的观察中，全球范围内是否只有两家已经切换到原生多模态物理世界大模型？

刘先明：如果做过机器学习或AI，就知道PR曲线。当曲线较平时，只能在安心、效率、场景间权衡，本质没得选。

自动驾驶中，我们常问：到底想要什么样的自动驾驶？

自动驾驶最核心的目标是安全。但并不意味着安全就可以为所有其他东西让路，没人想要为了安全而要一个慢吞吞、没效率、跑不动的东西。解决这个矛盾，核心是提升基础能力——只有基础能力上去，才能在不牺牲其他维度的前提下，把安全做到更高水平。

我们说的 “代际差”，不只是���一指标的差距，更关键是有没有切换整套做事思路，迭代速度有没有质变。我们现在追求的是不仅跑得快，加速度还在持续变大，因为我们在构建底层通用能力体系，这才是真正的代际差，而非单点指标领先。

作者｜黄楠

编辑｜袁斯来

硬氪获悉，临阁能源科技（苏州）有限公司（以下简称“临阁能源”）近日完成数千万元天使轮融资，本轮投资方为天空工场创投，融资资金将重点投入核心技术研发、持续丰富产品矩阵，推进产品的规模化化生产交付，并加快全球渠道布局。

作为MOVA的生态链企业，临阁能源是一家聚焦家庭阳台储能场景的智能硬件与能源方案服务商，专注阳台储能产品的研发与生产，集成磷酸铁锂电池、智能逆变器与AI能源算法，致力构建一体化的家庭能源生态，推动家庭用电智能化与低碳化。

公司总裁沈洪锦曾担任头部割草机器人企业的全球市场推广与销售负责人，其产品在欧美市场销量实现数倍增长、行业出货量第一。创始团队拥有多款储能及智能硬件产品从0到1的落地经验，具备深厚的研发积淀与成熟的产品化应用能力，曾打造过多款单品销售超10亿元的阳台储能爆品。

欧洲的冬天越来越贵，电价在一次次寒潮中攀上新高。对于储蓄率本就不高的欧洲家庭而言，动辄数千欧元的电费账单，正在挤压用户旅行、餐饮甚至日常开支的空间。长期以来，传统户用储能系统虽能缓解电费压力，却因安装复杂、成本高昂、回本周期长达十余年，始终难以走入普通家庭。

一个折中的解决方案正在欧洲悄然普及：阳台储能。它不需要专业电工，不需要改造家庭电网，用户买回来直接插到插座就能用。

市场预期数据（图源/企业）

根据BloombergNEF（BNEF）2025年发布的阳台储能市场分析报告显示，全球阳台储能市场年增长率超过30%，预计2025年市场规模将突破50亿美元。随着欧洲多国政策松绑、美国各州逐步开放市场，允许其“即插即用”的设备并入电网，这一赛道正进入迅猛增长期。

阳台储能是户储市场的消费下沉与场景延伸。临阁能源总裁沈洪锦告诉硬氪，一方面，它将户储产品从“高端定制”变为“大众消费家电”，降低了户用储能的使用门槛；另一方面，其适配光伏的特性也弥补了传统户储的冗余问题，更适配欧洲家庭的实际用电需求。

作为能源赛道的新入局者，临阁能源团队选择优先卡位阳台储能赛道，其背后是对赛道特性与用户痛点的双重考量。

从产品场景来看，阳台储能精准规避了便携储能的场景局限性。便携储能以户外低频使用场景为主，受容量小、功率低的短板限制，难以对家庭电网形成有效补充；而阳台储能聚焦家庭高频用电场景，可覆盖家庭大功率负载。同时，相较于传统户储重资产投入、使用灵活性低的痛点，临阁能源在其产品线中还计划了多SKU矩阵，各价位段产品间形成互补支撑，满足不同用户对储能容量、功能的差异化需求。

MOVA LumeGret 4000（图源/企业）

在技术路线上，临阁能源并没有选择能量密度更高的三元锂电池，而是采用磷酸铁锂电池作为核心储能单元，磷酸铁锂电池具备更高的安全性，几乎无易燃、易爆风险，更契合家庭场景的安全性需求。同时，其循环寿命远高于三元锂电池，能够适应家庭储能高频充放的使用特性，可供用户享有更长时间的省电收益。

针对欧洲多样的气候，临阁能源的阳台储能产品支持-20℃到50℃宽温工作，具备IP67级的高防水密闭性，避免常年放置在户外阳台、可耐受风吹雨淋的恶劣环境，适配欧洲多样的气候条件。而简单的固定安装仅需两颗螺丝，完全契合欧洲家庭的DIY操作习惯。

考虑到用户使用的便捷性，对产品安装也进行简化，所有接口均为标准接头、无开放性接线头，用户只需将设备靠墙放置固定，插上插座、连接光伏板后即可使用，将部署过程缩短至10分钟内。

MOVA LumeGret 4000（图源/企业）

据临阁能源团队调研发现，阳台储能的核心用户与传统户储、便携储能形成明显区隔。传统户储用户对价格不敏感，更关注能源保障；便携储能用户关注场景便利性，对能效无过高要求；而阳台储能用户高度关注ROI与用电可视化，不仅要求设备快速回本，还希望通过智能工具实现用电的精细化管理。

针对阳台储能用户的这一核心需求，临阁能源提出了针对性的产品与生态解决方案。其阳台储能产品可接入用户的AIoT家电生态网络，作为家庭能源的核心枢纽，实现用电数据的实时监控，并通过APP实现对MOVA全生态负载的智能能源调配。其后续还将上线AI云算法，可以提供个性化的智能用电优化建议，匹配用户对用电精细化管理的需求，帮助用户实现快速回本的诉求。

基于这种“储能硬件+智能负载+AI算法优化”的生态模式，临阁能源要跳出行业内单纯的硬件参数竞争，进入能源服务的价值竞争阶段。

“我们不会去卷电池成本、卷逆变器效率，那些只是过程。”沈洪锦说，“真正的壁垒，是让每个安培都流向它最该去的地方，用智能服务让用户省钱、省心。”

硬氪了解到，临阁能源预计于2026年Q1发布MOVA LumeGret系列，首批推出2至3款阳台储能产品，覆盖不同储能容量、功能配置与价格区间。同步上市的还有智能电表、充电桩等能源管理生态配件。该系列将在MediaMart、Saturn、OTTO、OBI、Bauhaus、yuma、solarburner及亚马逊等核心渠道上线，全面面向欧美市场。

MOVA LumeGret 4000（图源/企业）

同时，依托MOVA生态内庭院机器人、园林工具、家庭电器、汽车及具身机器人的协同联动，临阁能源将以零碳为核心，推动以家庭为单位的智能能源管理及以社区为单位的能源互联，达成1+1＞2的生态价值。

随着全球能源结构转型的深入，户用储能市场正从“单品竞争”进入“生态竞争”的新阶段，而阳台储能作为连接大众家庭与能源自主的核心载体，正成为接下来户用储能市场的关键增长引擎。当储能设备不再只是一个铁盒子，而成为家庭能源网络的中枢；当每一次充放都经过算法优化，而非简单的手动设置，阳台储能的价值链才算真正被打开。

投资方观点：

宜宾高新前沿科技产业创业投资基金团队表示，看好该公司，本质是看好它抓住了“储能消费化”这一结构性机会——以千欧级的低门槛切入欧洲阳台场景，将用户从别墅扩展到主流公寓群体，打开了千亿级增量市场。其核心竞争壁垒在于两点：一是产品定义能力，动态充电技术实现光伏100%自用、循环达10000次，从收益端碾压竞品；二是商业化确定性，能立即复用覆盖60国的5000家门店渠道，绕过漫长的市场建设期，实现“产品上市即大规模放量”。团队配置豪华，兼具消费电子与新能源的复合经验，是这一战略能高效落地的关键保障。宜宾高新前沿科技产业创业投资基金是天空工场旗下创投基金，成立于2025年11月4日，出资额高达10亿元。