He Xiaopeng: For smart car companies to make robots, it is not only a technological origin but also an inevitable exploration of AI

“未來 AI 汽車公司，終將成為機器人公司。”

小鵬汽車創始人何小鵬在騰訊新聞舉辦的 2025 騰訊 ConTech 大會暨騰訊科技 Hi Tech Day 上，拋出的一個引人深思的行業判斷。

這是何小鵬在一個月之內，第二次提出類似的看法。今年 11 月初的小鵬科技日上，何小鵬宣佈「小鵬汽車的定位升級為物理 AI 世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司」，這一判斷很好的解釋了為什麼小鵬汽車的轉型。

藉助機器人探索物理 AI 的路上，不止小鵬一家。

據不完全統計，截至 2025 年 12 月全球已有約 18 家車企宣佈入局人形機器人賽道，這其中包括了特斯拉、小米、廣汽、比亞迪、現代、豐田等企業。

在何小鵬看來，智能汽車企業跨界機器人賽道，核心源於技術同源的天然優勢與 AI 在物理世界探索的底層訴求，最終將在 “蟻羣效應” 的催化下，重塑智能時代的產業格局。

為什麼汽車廠商爭相入局具身智能？

何小鵬認為這是必然的。

汽車與機器人在技術體系上存在大量重疊，這種同源性讓技術互補成為可能。在過去十年，越來越多的車企通過自研構建了從底層芯片到物理世界模型，再到上層應用的完整技術體系，而這套體系恰好為機器人研發提供了成熟的技術底座。

從硬件層面來看，智能汽車的核心硬件與機器人的硬件需求高度契合。何小鵬介紹小鵬機器人搭載的自研三顆圖靈 AI 芯片，提供了 2250TOPS 的有效算力，這種高算力芯片的研發經驗，直接來源於智能汽車的自動駕駛芯片技術積累。

在軟件與算法層面，智能汽車的自動駕駛算法，需要處理複雜路況下的實時數據，實現路徑規劃、障礙規避等功能，而這些算法邏輯與機器人在室內外環境中的自主移動、任務執行需求高度一致。

更重要的是，汽車產業的工業化能力為機器人量產提供了關鍵支撐。智能汽車的大規模製造經驗、供應鏈管理體系、質量控制標準，都可以直接應用於機器人生產。這種技術與產業能力的互通，讓智能汽車公司做機器人無需從零開始，而是在現有基礎上進行迭代升級，形成高效的技術互補效應。

01 物理世界的 “巨大” 數據源是 AI 下一個爆發支點

如果説技術同源是智能汽車公司做機器人的 “硬基礎”，那麼對 AI 在物理世界的持續探索則是 “軟實力” 與核心訴求。

何小鵬認為，過去 30 年數字世界的 AI 發展，已經驗證了數據、算力與模型的價值，但數字世界的有價值數據增長正在放緩，而物理世界藴含着更海量的數據源，這正是 AI 下一個爆發點所在。

智能汽車本身就是 AI 在物理世界的重要載體，但機器人能讓 AI 的物理探索更深入、更全面。

何小鵬指出，人類的思考邏輯往往被語言框住，現有大模型也存在同樣的侷限，而物理世界的智能需要以感知、觸覺等多模態體驗為核心。

智能汽車的 AI 系統主要圍繞 “出行” 場景展開，而機器人可以覆蓋家庭服務、商業服務、工業生產等更多場景，能夠收集到更豐富的物理世界數據 —— 包括不同場景下的觸覺反饋、空間交互、任務執行數據等。

這些海量的物理世界數據，將反哺 AI 模型的迭代升級——物理世界的數據規模遠超數字世界，機器人作為物理世界的 “數據採集終端”，能為 AI 模型提供更豐富的訓練素材。

02 當智能體學會自主思考，“蟻羣效應” 將會顯現

何小鵬在分享中提出的 “蟻羣效應”，為智能汽車公司做機器人的佈局提供了更長遠的時代註腳。

在工業時代，規模效應是核心；在互聯網時代，網絡效應是關鍵；而在 AI 與物理世界深度耦合的智能時代，“蟻羣效應” 將成為全新的產業邏輯。

所謂 “蟻羣效應”，是指去中心化的智能體通過自主思考、決策與協作，形成高效、魯棒且適應性強的系統。螞蟻發現食物後無需向蟻后彙報，而是就近呼叫同伴協作，這種去中心化的協作模式，正是未來智能世界的重要特徵。

智能汽車、機器人本質上都是物理世界的智能體，當這些智能體具備自主決策與協作能力時，就會形成 “蟻羣效應”。

“這種生態化的佈局，將徹底改變現有產業格局。”

何小鵬預測，下一代大公司將擁有 1000 萬個智能體和 10 億張 GPU，這些智能體將覆蓋數字世界與物理世界，通過 “蟻羣效應” 實現高效協作。智能汽車公司憑藉在物理世界智能體研發上的先發優勢，將成為這種生態的構建者 —— 汽車作為最大的移動智能體，為其他智能體提供數據、算力與場景支撐，而機器人等智能體則豐富生態的應用場景，形成數據共享、技術互通、場景互補的產業生態。

在 “蟻羣效應” 的作用下，智能汽車與機器人的邊界將逐漸模糊，形成 “萬物皆智能體” 的局面。

用户面對的不再是孤立的汽車或機器人產品，而是一個能夠滿足出行、生活、工作等多方面需求的智能生態。

這種生態的核心競爭力，在於智能體之間的協作能力與數據互通能力，而智能汽車公司通過技術同源的佈局，已經提前搶佔了生態構建的關鍵節點。

從技術同源的天然優勢，到 AI 物理探索的底層訴求，再到 “蟻羣效應” 的時代趨勢，智能汽車公司做機器人並非跨界，而是產業發展的必然選擇。

何小鵬的分享揭示了一個核心邏輯：智能時代的競爭，不再是單一產品的競爭，而是智能體生態的競爭。小鵬汽車的佈局，正是希望以汽車為起點，通過機器人、飛行汽車等智能體的協同，成為物理 AI 世界的探索者。

未來，當機器人走進商業場景與家庭，當自動駕駛實現全面普及，當飛行汽車穿梭於城市上空，這些智能體將通過 “蟻羣效應” 重塑我們的生活方式。而智能汽車公司，也將在這場變革中完成從 “出行服務商” 到 “具身智能公司” 的蜕變，推動人類社會邁入物理與 AI 深度耦合的全新時代。

以下為演講實錄，在不改變原意的情況下有刪減調整：

非常開心，今天能夠在騰訊科技的場和大家分享一下小鵬對於未來的物理 AI 以及相關思考，以及我們自己現在做的一些實踐。

剛剛柴院士在前面講得非常好，講到過去在工業世界的變化。實際上因為我是在不同的行業裏面創業，既在互聯網，也在物理世界去創業。所以我是看到了一個巨大的變化，就是在過去大概 30 年裏面，我們最開始在數字世界，大家看到了計算機、互聯網、移動互聯網，今天正在看到 AI 的變化。

同時在更長的時間，如果我們拉到 100 多年，我們可以看到這個世界上，在一八六幾年，到一八九幾年我們看到了汽車的誕生，看到了飛機的創造，以及在最近 100 多年裏面，物理世界也產生了非常多的變化。

這兩個變化從我的角度來看它們非常有意思，一個是以物理引擎，或者叫做化學引擎，包括電化學引擎為核心，我們可以看到從油到電，從石化引擎到電動機的變化。在數字世界，它是另外一種能源，另外一種引擎，我覺得這種能源我們越來越看到它是數據式能源，我們越來越看到大的算力，大的模型，它是全新的引擎去推動。

所以我非常相信在下一個 20 年-30 年裏面，我們會看到大量物理和 AI 的耦合會進入到新的時代。在這個新的時代裏面，我們可以看到原來在每個時代有每個時代的能力。也就是在工業時代，我們知道造車，造手機，造很多東西，規模效應是最重要的。

在互聯網時代，大家都知道叫網絡效應，有各種各樣的網絡效應：單邊網絡效應、多邊網絡效應、網絡生態效應。實際上網絡效應核心邏輯是當這個網絡越大，每一個網絡裏面的人都會創造或者產生價值、內容、能力，來使這個網絡效應變大。我相信下一個時代裏面，也就是在整個 AI 時代裏面，如果把物理和 AI 耦合在一起，會產生什麼新的效應。我們看一下，叫智能體效應。

我看到表現的形式，我覺得首先我想用曾鳴教授一個小的 CASE，他説了一個 “黑洞效應”，我認為 “黑洞效應” 是數據 “馬太效應” 的一種遞進，它就是説 AI 正在把不斷吞噬的知識變成一個黑洞，湧現出全新的能力。在數字世界裏面我們都看到了這種變化，我特別想説在物理世界這個變化會更加巨大。

今天數字世界有多少數據？大家可以看到，如果我沒記錯，大概是數百個 TB，我有點不太記得是數十還是數百了。但是我們看到數字世界有價值的數據的規模正在變慢，就是正在變慢的放大，但是物理世界完全不一樣。我們看到在機器人裏面，物理世界的數據遠遠高於在數字世界的數據。

所以換一個角度，更多數據，更大模型，更好的算力，使智能體更進一步的智能，吸引更多用户，獲得更多有價值的物理世界和數字世界數據，並且吸收。我們看到這是一個巨大的、全新的效應，在智能時代。

再給大家分享一個，我們在智能時代看到另外一個效應，叫做：蟻羣效應。以前我們知道網絡效應是中心化或者泛中心化的網絡效應，但是今天出現了一個叫非中心化，我們叫做蟻羣效應。什麼叫蟻羣效應？

大家都知道螞蟻，如果螞蟻在尋找食物的道路上發現了一塊小麪包，它實際根本不需要回到蟻巢報告給蟻皇或者蟻后，它實際上可以就近發出一個呼叫，這個時候進場的螞蟻它會跟它一起去配合，這裏面是一個去中心化，非常魯棒性，而且中間會有很高的適應性，所以我們看到了一個很有趣的現象，就是在未來的世界裏面，當一個智能體自己可以思考、決策、行動的時候，會發現一個新的效應叫做：蟻羣效應。

我們看到未來的人形機器人，是黑洞效應，或者蟻羣效應，或者在未來的實踐裏面有更多類似的、全新的智能體時代效應的變化。

所以我們再大膽預測，我覺得以後大型的企業，在下一個數十年裏面會有一個新的變化的可能性。在過去的 100 年，我們看到以前大公司是 10 萬個人，平均每個人有一個工具，能跟工具結合是最重要的，這個工具形成了工業化時代，而在最近的一二十年裏面，我們看到大型公司有 10 萬個人，有 100 萬台服務器，他們控制、管理、使用 100 萬台服務器，服務可能 10 億個用户。

但是在下一代的大公司，它可能裏面多了 1000 萬個智能體，這些智能體可能有數字世界的，可能有物理世界的智能體。但是更重要的是，它從 100 萬個服務器變成 10 億張卡，為什麼有這麼多張卡？為什麼能管理好這麼多智能體？這是新的企業裏面所面臨的一個挑戰。

小鵬正在從上一個 10 年轉到一個新的 10 年，就是全棧自研，整體物理 AI，我們既做物理世界的研發，我們也同時去研發 AI 世界。所以我們從底層的芯片到底層的物理世界模型，到上層的 Robotaxi，到人形機器人，我們在過去 10 年裏面都在做深度研發。

在小鵬的研究中，我們看到非常有意思的，我們直接讓視覺信號最後變成了規劃和控制，這是一個非常巨大的變化。我們小時候都是從學習書本、學習知識長大的。但是大家有沒有想過一個問題？比如舉例，如果有一本書教你怎麼走路，一個人的走路是非常複雜的事情。我們在做機器人就開始真正分解、解剖一個人怎麼去把路走得好。今天大家看到世界上所有機器人的走路，可能姿態都是相對只有一種到兩三種，而且是不絲滑連貫的，但是一個人可能一歲就會走路，兩歲就會做很多很多的行動。有沒有一本書把走路這個行為去教一個人？

所以我們都陷入了一個巨大的在從小學習的一個不完整的怪圈，就是説知識，或者叫語言及世界，很多人知道哲學家維特根斯坦，他所講的話，某種意義就是我們每一個人的思考邏輯，都被這個世界上的語言所框住了。所以今天我們的知識如此，今天我們的大模型也如此。但是換個角度，我們如果今天想去學游泳，最好不是從資本上看，而是有人下水，跟你一起遊一會兒，你學游泳的速度會最快。所以在物理世界的模型，物理世界的操作系統，它最重要以感知、觸覺等多模態為核心形成了全新一代的模型。

在上一個月，在 11 月大家可以看到，小鵬全新的 IRON 的發佈，用一個非常擬人的步態得到大眾和行業的關注。這一次我們看到了有巨大的破圈，我身邊有很多朋友的小朋友們他們在討論，他們非常關注科技，我們也看到特別多海外的相關朋友，他們都能夠感覺到原來機器人的世界產生了如此快速和巨大的變化。

有特別多的朋友問我們，在過去 7、8 年裏面，小鵬到了現在正在做第八代人形機器人，我們現在看到的是第七代，為什麼我們從人形機器人入手？

這裏面和大家分享一下，在過去已經完成的七代裏面，我們有四代機器人全部是做了四足的，但是我們發現四足機器人有非常多的問題，它很難用於商用。因為大家知道在這個世界上除了有理性價值還有感性價值，除了有公用價值還更需要考慮商用價值。

第二個，這個世界上我所有的環境都是以人為角度去設計、使用和運營的，所以它非常容易嵌入到我們的環境裏面去。

比如舉例，我們在做四足機器人發現，如果進入家庭裏面，我們家裏面大家知道什麼叫牀頭櫃，如果家裏面養一條狗，它在牀頭櫃那裏它要原地掉頭，但是四足機器人是非常困難原地掉頭的，只有人形狀的機器人更容易，它非常容易嵌入到這個世界。另外很多人都認為規則不可能做好人形機器人，一定要是模型。那數據從哪兒來？只有從人，不可能從物理世界現在做完全靠數字孿生去模擬出來。所以換個角度，數據的獲取很重要。

另外很多人講人形機器人為什麼不把機器人跟一個工具能力結合起來？很多人忘掉了一個問題，這個世界上有很多的工具是為了人研發的，一個人可以拿 1000 種工具，10000 種工具。所以在未來的機器人裏面，它也可以使用相當部分比例的工具。如果一個機器人可以通用使用工具，它在單場景肯定比不過一個單場景的例如掃地機器人，但是它一定更全面、更綜合，這是無可厚非的。

換個角度，是小鵬為什麼做人形機器人的一個重要點，我相信在下一個 20 年裏面，大家會看到幾萬種機器人在這個世界，可能有各種各樣的形狀，有人形的，非人形的，肯定都有。但是換個角度，人形的一定是我們生活中間最主要的伴侶。

汽車跟機器人是同源的，我們認為將來 AI 汽車的公司，將來全都是機器人公司，因為這個世界上兩個腳的機器人，四個腳的機器人，有帶翅膀的機器人，所以它組成了不一樣的能力。整個汽車體系在硬件、軟件、工藝、製造、商業化上，我們看到和機器人有大量的同源。所以在 2025 年，小鵬和小鵬的生態，我們一起大概花了 110 億人民幣在做研發，在物理、AI 上，我們可以看到非常快速的它能轉變在人形機器人上的進展。

所以我們人形機器人裏面和很多機器人不一樣，我們用了非常大的算力，我們了用自研的三顆圖靈 AI 芯片，有 2250TOPS 的有效算力，我們把 VLA 的運動，VLM 的交互和 VLT 的任務，不同的大腦、小腦、左腦、右腦、腦幹進行了全新的組合，而且我們這個 IRON 也能跑在飛機裏面去。

我們希望在一年後左右的時間，我們全新 IRON 開始提供量產。能夠先從商業場景提供服務。我覺得在歐美，從工業進入是最合適的，在中國有可能商業是更合適的。但是很多人都問我，什麼時候進入家庭？我覺得短期內很難進入家庭，家庭是一個巨大的安全、可靠性和泛化的挑戰。但是我相信肯定在不遠的將來，我們都能看到進入家庭。

最後再給大家分享一下小鵬在飛行汽車領域，我們做兩種飛行汽車：第一種，把一個飛機嵌入到一個汽車的尾箱去。這個我們計劃在明年下半年正式量產發佈。最近有很多朋友去我們廣東飛機的工廠去，第一次看到飛機怎麼用流水線生產，這個飛機飛行距離很短，只有小几十公里，但是它飛行很方便。第二種是能夠飛 500 公里、400 公里左右時速的長續航的垂起旋轉固定翼飛機。

我們大膽設想，在 1970 年的時候，在我們的爸爸媽媽們，他們結婚的時候，那個時候有 “三大件” 叫自行車、手錶、縫紉機。在 1990 年，也就是 20 年以後，很多年輕人需要的 “三大件” 是彩電、冰箱、洗衣機。2010 年的時代，很多人都認為汽車、房子和鑽戒。我相信在下一個 10 年，很有可能在我們生活中間機器人、在城市之間低空的飛機，都會進入到我們生活中間，這也是小鵬正在做的事情。

所以小鵬希望成為物理 AI 世界的出行探索者。另外我們會堅定地走向全球，成為全球化的一傢俱身智能公司，這就是今天的分享，謝謝大家！

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