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2025-06-14

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11:09","market":"hk","language":"zh","title":"何小鹏去年做了个“惊天豪赌”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2638656291","media":"华尔街见闻","summary":"何小鹏在播客节目中罕见披露，去年三四季度，他亲自拍板叫停了耗资“小几十个亿”的旧智能驾驶技术体系，那套体系就像用AI修一栋老房子，修得更快，却永远还是原来的房子。他决定推倒重建，押注以大模型全面驱动的全新架构。从车企转向“物理AI”公司，何小鹏坦言：“物理世界的CEO不敢赌，我可能胆子比较大。”","content":"<html><body><p>把花了数年、耗资数十亿的技术体系一刀砍掉，这需要多大的胆子？</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏集团</a>创始人兼CEO何小鹏在5月28日播出的播客节目《张小珺商业访谈录》中，详细披露了2025年三四季度那场鲜为人知的内部技术革命。</p>\n<p>他在节目中直言：<strong>“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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。”</strong></p>\n<p>这场豪赌的背景，是<a href=\"https://laohu8.com/S/09868\">小鹏汽车</a>在2025年宣布更名为“小鹏集团”，并将自身定位为一家“物理AI（Physical AI）企业”。更名背后，是一次从底层技术架构到组织架构的彻底推倒重来。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f9416c48-d2c7-4e03-93ba-639b73415a49.png\"/></p>\n<h2>为什么要砍掉旧体系？</h2>\n<p>何小鹏将旧体系称为“AI缝合怪”。</p>\n<p>他解释道，过去全行业推崇的端到端自动驾驶，包括小鹏自己在做的，本质上是“用软件工程、软件流程，加上AI算法和AI工具”拼出来的产品——</p>\n<blockquote>\n<p><strong>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。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>他用了一个直白的比喻：“就像你修一个房子，你会有更多的材料，更多的工艺，用AI的，但是他还是修一个老的房子的方法论，他修出来的还是一个原来的房子，只是可能修得更快一点。”</p>\n<p><strong>这套体系的致命缺陷，在于上限太低。</strong>何小鹏说，旧体系的能力上限大约只有1000分，在地下停车场、复杂路面等场景下会立刻暴露短板。他的结论是：“我认为它无法做到无人驾驶，我认为它也不可能让机器人真正的泛化。”</p>\n<p>这个判断，在2025年年初逐渐在他脑中成形。他说，当时他看到行业里很多公司用“更简单的方法论和更快的效能”做出了“凑合可用的自动驾驶”，但“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Level 4或者Level 5”。</p>\n<p>他的判断是：“这条路是一条捷径，但是不是一条大道，是一条小路。”</p>\n<h2>新路子：上限打开，但下限惨烈</h2>\n<p>小鹏在2025年同时开发了两代新系统，内部分别称为“VAA第一代”和“VAA第二代”。</p>\n<p>第一代是在原有端到端框架上扩大模型规模、降低软件规则比重，属于渐进式改良。</p>\n<p>第二代则是完全不同的路径——抛弃端到端逻辑，用更大的Foundation Model（基础大模型）全盘驱动，以AI原生的方式重构整个自动驾驶体系，即VLA系统。</p>\n<p><strong>两者的差距，何小鹏用分数来描述：旧体系上限1000分，下限900分，“能力不错”；新体系上限可达10万到100万分，但初期下限只有100分——“工程bug极多”，比旧体系的下限还要低。</strong></p>\n<blockquote>\n<p>本来你期望做一个产品，上限1000分，下限900分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有100分，工程的问题有非常多。</p>\n</blockquote>\n<p>面对这个局面，他做了一个在他自己看来“非常巨大的赌注”<strong>：坚定押注第二代，同时将第一代乃至整个旧体系全部叫停。</strong></p>\n<p>他说：“当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代甚至都完全停止它，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。”</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/ee4cf651-06ae-47b3-83d7-c6474df0ef5b.png\"/></p>\n<h2>内部阻力：有人“用脚投票”离开</h2>\n<p>这个决定在公司内部并非一帆风顺。</p>\n<p>何小鹏透露，当时大部分非AI背景的主管认为“不管做A还是B，可能都错了”；AI相关主管中，也有人持观望态度，“不确认这是不是能够做到一个落地的效果”。</p>\n<p>最激烈的反对，不是发出声音，而是沉默地离开：</p>\n<blockquote>\n<p><strong>最大的反对声音就是有很多用脚投票……他们不相信这个事情，他们觉得做不到，他就离开了。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>对此，何小鹏的态度是：<strong>想清楚了，就要彻底动刀，“切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。从组织到流程，到方向，全部改”。</strong></p>\n<p>在2025年三季度末，小鹏对整个自动驾驶中心的核心组织架构进行了全面重组。他解释这样做的原因：“每个人都有原来的惯性，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……但有很多时候你的工作方法论都得改。”</p>\n<h2>为什么是他敢赌，别人不敢？</h2>\n<p>何小鹏在访谈中提到一个他认为物理世界CEO普遍面临的困境：与纯数字AI公司不同，造车的人有太多“板”要顾——质量、成本、法规、工程、供应链——单个长板突出没有用，短板会直接拖死整体。</p>\n<blockquote>\n<p>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。</p>\n</blockquote>\n<p>他说自己当时也不确定新体系能不能补上短板，但仍然押了下去：</p>\n<blockquote>\n<p>我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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。</p>\n</blockquote>\n<p>他还引用自己在2022年低谷期给自己立下的两条原则解释这种判断逻辑——“绝不服输”和“愿赌服输”——两者并不矛盾，而是一种在高压下维持行动力的平衡方式。</p>\n<h2>这场赌注的逻辑：软件价值要占到50%</h2>\n<p>何小鹏押注新体系，背后有一个更长远的商业判断。</p>\n<p>他认为，在过去的智能电动汽车时代，硬件占用户所需价值的比例远超50%。但在未来十年，如果能用AI原生的方式重新驱动软硬件体系，软件的综合价值有可能上升到50%。</p>\n<p>他举了一个具体的设想：“用户愿意说，我买一个30万的车，其中15万算你的硬件，15万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。”</p>\n<p>这也是小鹏从“AI汽车企业”更名为“物理AI企业”的核心逻辑——不再用电动或汽车的方式去考虑智能，而是“换了一种逻辑”，从战略规划到研发过程全面调整。</p>\n<p>对于这场赌注的结果，何小鹏坦言仍在验证中，也承认自己当时“不知道他能不能解短板”。但他的判断是：越犹豫，越等待，成功概率越低。</p>\n<blockquote>\n<p><strong>你越犹豫，越等待，越想观察，越想再说过6个月，你有可能越难成功。</strong></p>\n</blockquote>\n<div>\n<h2>结果如何？初步数据已现</h2>\n</div>\n<p>何小鹏在访谈中援引了一组近期数据：2025年3月底，小鹏发布了第二代VAA的第一个版本。4月，中国汽车销量整体同环比下跌约20%，而小鹏当月销量涨了约50%至70%，“这里面有相当部分跟第二代VAA相关”。</p>\n<p>他表示，这条路能否最终走通，还需要时间验证，但方向上他没有动摇：</p>\n<blockquote>\n<p>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。</p>\n</blockquote>\n<p>访谈文字转录如下：</p>\n<blockquote>\n<p>节目简介：</p>\n<p>本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。 在我们此前的节目（《张小珺商业访谈录》播客70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。 在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，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。我们这次从“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的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。 接下来，就是我对何小鹏的访谈。</p>\n<p>何小鹏 00:00 <strong>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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。</strong></p>\n<p>张小珺 00:10 直接来讲，何小鹏 Skill 的一个缺点会是什么？</p>\n<p>何小鹏 00:13 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。</p>\n<p>张小珺 00:18 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？</p>\n<p>何小鹏 00:20 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。</p>\n<p>张小珺 00:26 你觉得你的胜率有多大？</p>\n<p>何小鹏 00:27 我们大概有个两成。</p>\n<p>张小珺 00:29 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？</p>\n<p>何小鹏 00:32 <strong>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，甚至到公理层，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。</strong></p>\n<p>张小珺 00:44 你今天从血海里游出来没有？</p>\n<p>何小鹏 00:46 我觉得都在游，我也不觉得有谁出来了现在。</p>\n<p>张小珺 00:53 哈喽，大家好，我是小珺。魏晋之约是一档由微博财经和语言及世界工作室联合出品的访谈节目。今天我们的嘉宾是小鹏集团的创始人兼 CEO 何小鹏，我们一起来聊聊他在物理 AI 上的探索，但是他还有很多不能说的秘密。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？</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/81a6a081-6de6-42c4-a552-e5261b94707e.png\"/></p>\n<p>何小鹏 01:21 那我还真不多，还是在非常传统的 AI 产品哦，千问豆包。但是在 Coding 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？他们就跟我去问，哎，小鹏你自己要去用。我实际上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。如果你天天用产品，你很快会到细节去。比如说你会觉得 Scales 哪里不好用。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。但你再用进去，你会看到它的缺点跟问题。你会聚焦怎么去解决，比如说多人协作的扣点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，我自己认为要用，不要太深度的用。特别是做一号位，但是基层的或者说有一些产品线跟他强相关的，你就要鼓励什么方式都可以上，最后要看结果，在最后慢慢的把它归一，这样才是比较好的。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/56e77d91-b11f-4081-8e77-5a421e69a7d3.png\"/></p>\n<p>张小珺 02:37 AI coding 对于一个企业的一号位来说，有任何的意义吗？你觉得它会对不管是小朋友也好，或者是汽车产业也好，或者是智能驾驶的行业也好，会带来什么变化吗？</p>\n<p>何小鹏 02:50 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。但是我觉得对于像智能辅助驾驶，或者像其他的强 AI 的能力，我认为它的帮助是比较小的，它只是其中的一个工具。真正要把整个的 infa 建好。整个的体系建好。实际上本身来说，你可以认为。它是在最应用层来帮大家的，那是 AI coding。但是你如果在内核层，比如说你想写个操作系统，我认为它的最核心还是整个的infa，而不是在扣点。</p>\n<p>张小珺 03:38 你现在每个月会使用多少token？公司会使用多少token？</p>\n<p>何小鹏 03:42 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。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。一个非常有趣的就是，在非数字化的公司，对 token 需要多少？</p>\n<p>张小珺 04:11 对。</p>\n<p>何小鹏 04:12 你看我们的车，我们之前做了一个有趣的小统计吧，我们新一代的 VAA 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。</p>\n<p>何小鹏 04:54 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。而人用多少 token 产生对人和企业的价值，是另外一个维度。</p>\n<p>张小珺 05:14 所以它的指标应该是不一样的，它的<a href=\"https://laohu8.com/S/PII\">北极星</a>指标，你觉得多少是一个合理的数量？</p>\n<p>何小鹏 05:19 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，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 1000 块人民币，还是1万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，产生更大价值，为什么你要限制他？</p>\n<p>张小珺 05:55 现在公司的 Token 分配主要在哪里？</p>\n<p>何小鹏 05:57 我觉得主要还是GIC，上次我们的自动驾驶跟座舱团队的合并，他们团队又大，我觉得 Token 是对一个企业内部员工的术语，我们实际上某种角度你可以说用了多少张H100，一张 H100 我不知道一天能够用多少 Token 呢？这个我还没有把这个换算比例，我们算的是，比如说我给你3万张H100，或者5万张，你使用什么业务能够以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，我实际上不太使用 token 的使用情况。</p>\n<p>张小珺 06:32 你刚才提到异常值，有什么样的异常值？</p>\n<p>何小鹏 06:35 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。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。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，可能我们一年在数据上投入都，从直接的刚性成本都接近 10 个亿以上，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？哪些数据是可以有一些 warm up 在起在使用的？每一个使用的钱的数量都是千万级的，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。</p>\n<p>何小鹏 07:39 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。</p>\n<p>张小珺 08:01 最近 Skilll 非常的出圈，如果把你训练成一个何小鹏Skilll，你觉得应该给他提供哪些训练的数据啊？那个 Skilll 会是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 08:13 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 Skillls 化。如果把我都能够现在有清晰的逻辑论去 Skillls 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，是吧？都会有巨大的风险。</p>\n<p>张小珺 08:34 嗯， CEO 可以被替代。</p>\n<p>何小鹏 08:36 也许过数十年或者过 100 年，类似我的能力是，的确可以被Skillls，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ABC，但是获得了新的DEF。因为你这个问题，实际上是我们不光是想过，我们是深度思考过，因为我们在做很多的机器人的事情。因为实际上换个角度，我觉得在这个里面，实际上是它有两个非常重要的矛盾体，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 Skilll 化，但是对于一个模型角度来看，我怎么知道你 Skilll 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。我知道什么是错的。</p>\n<p>张小珺 09:29 对。</p>\n<p>何小鹏 09:30 但是比如说把何小鹏 Skilll 的话，你很难判断这个 Skilll 的话怎么是对的或者是错的。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。</p>\n<p>张小珺 09:49 直接来讲何小鹏 Skilll 的一个缺点会是什么？缺陷。</p>\n<p>何小鹏 09:53 我觉得每个人 Skilll 的话之后都会发现这个人实际上是有非常多的缺点的。</p>\n<p>张小珺 10:00 你的呢？</p>\n<p>何小鹏 10:01 当然都有啊。</p>\n<p>张小珺 10:03 作为一个CEO，你觉得你今天的 AI 的含量够吗？</p>\n<p>何小鹏 10:06 我不知道啊，这个。我觉得在数字世界的很多公司里面，我觉得他可能可以把 AI 的含量放到小百分之几十。我觉得在物理世界不应该，小鹏是一家数万人的企业，我觉得 AI 上面花 15% 到20%，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算是 AI 的整个的范畴，我觉得是他足够了。</p>\n<p>张小珺 10:36 <strong>因为我今天很想跟你讨论一个话题，就是人工智能企业如果在一边，制造业企业在另一边，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？</strong></p>\n<p>何小鹏 10:52 我还不是这样理解的，抱歉啊。我把汽车认为有几种研发。我觉得第一个是硬件的研发，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，刚刚小君你所说的。硬件的研发跟制造是两种不同的能力。比如说你有能力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，甚至将来可能要到第五种，这是我的看法。</p>\n<p>张小珺 11:34 <strong>你们去年还在说你们是一个 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，这个名字的转化背后的原因是什么？从一个 AI 汽车企业到一个物理 AI 企业，它的变化是什么呢？</strong></p>\n<p>何小鹏 11:49 我觉得这个变化刚刚开始啊，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 10 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。所以在过去的 10 年的创业里面，我们做出第一款车，把它量产，卖出第一个 10 万台，做出第二款车等等，它会进入这样的一个循环。</p>\n<p>何小鹏 12:19 但实际上在 12 年前，也就是小鹏汽车创业的时候， 2014 年。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 2025 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，因为。</p>\n<p>何小鹏 12:58 从。更早年就有很多的公司，从丰田到Google，到中国的<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>，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。某种角度我觉得是，他做到了效果，但是没有足够的高度。也就是说，那个时候我认为还是 AI 的算法，加上软件的规则。的能力的组合，我把它细称为叫缝合怪。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。</p>\n<p>何小鹏 13:37 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，<strong>我们所以在内部叫 VAA 的第一代， VAA 的第二代。像 VAA 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，增强了后端的能力，例如强化。</strong>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。在更多的思考如何去把自动驾驶的上限先打开。</p>\n<p>何小鹏 14:25 再去收敛下限。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的。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，实际上它是开了一次之后，它知道你的停车位在哪里，你的大概的行车路线是什么样的。实际上它对于整个的物理世界的了解度是非常之低的。</p>\n<p>张小珺 15:02 就核心还是不够智能。</p>\n<p>何小鹏 15:04 <strong>它的上限太低了。你可以认为要打开到1万分的可能性才能做好，但是他们可能都在 1000 分左右，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VAA，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 10 万分到 100 万分，但是那个时候的下限也很惨烈，本来你期望做一个产品，上限 1000 分，下限 900 分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有 100 分，所以它比其他的我们自己的产品的下限上要更低，它的工程的问题，有非常多的问题。</strong></p>\n<p>何小鹏 15:45 <strong>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。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。</strong></p>\n<p>张小珺 16:17 这还是缝合，是吗？</p>\n<p>何小鹏 16:19 <strong>它做出来的软件还是软件。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。所以我们在去年做了巨大的转型跟赌博。我们把以前的那套体系就停下来了。实际上那套体系花了小几十个亿。</strong></p>\n<p>张小珺 16:52 去年的什么时间？</p>\n<p>何小鹏 16:53 大概就是现在。</p>\n<p>张小珺 16:55 原因是什么呀？</p>\n<p>何小鹏 16:56 我认为它无法做到无人驾驶，我认为它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，小军你好，坐下来，你说，我就不给你递一杯水了，他说，对，我不需要。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，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。但是我们用的方法是永远不会无限聪明。</p>\n<p>张小珺 17:34 为什么去年才意识到呢？小鹏已经创业了 11 年了，对吧？你们做智能化也非常的早。</p>\n<p>何小鹏 17:40 我觉得绝大部分不是站在物理 AI 的角度去看一个事情的。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跟浓缩的。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。</p>\n<p>何小鹏 18:26 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。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。因为你要知道，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，因为他不。不光要比上限，比如说跑个分，他还要比下限。</p>\n<p>张小珺 19:03 嗯，他要保住下限。</p>\n<p>何小鹏 19:04 啊，他还要拼广度，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，长板要做的更长。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，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。</p>\n<p>何小鹏 19:42 <strong>我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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 的，我们上早早都不是这个维度。</strong></p>\n<p>何小鹏 20:13 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<a href=\"https://laohu8.com/S/000626\">远大</a>过50%。对。我认为在，如果在下一个 10 年，很有可能硬件和软件可能可以过占到50%，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。并且获得更大的 AI 的价值。只有这样，可能在新的 10 年里面，软件的综合的表现力、价值，就是用户愿意他为他付费的价值，才会占到，例如一个车或者一个机器人的50%。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 Cloak 非常好，我会用Cloak。如果 Deepseek4 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。我们上做了一个hub，可以很容易的切换。</p>\n<p>何小鹏 21:38 但是在PhysicalAI， PhysicalAI 的 model 是不一样的， PhysicalAI 的 data 是不一样的， PhysicalAI 的音法是不一样的，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。这就是我们大概的一个能说的框架吧。再多说就不说了。</p>\n<p>张小珺 22:01 去年4月到底发生了什么呀？为什么是去年4月下了一个这么大的赌注？受了什么刺激吗？是。</p>\n<p>何小鹏 22:06 没有，实际上就是体验不同的能力了。去年 3 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可用的自动驾驶。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 Level four 或者 Level five。这是当时在去年年初的一个想法，就是说，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 50: 50 的硬件加软件的value。我讲的这个 value 不是技术人员思考的，是客户愿意为此买单的。</p>\n<p>何小鹏 22:56 <strong>用户愿意说，我买一个 30 万的车，其中 15 万算你的硬件， 15 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。</strong>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。</p>\n<p>张小珺 23:39 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？开始更多的思考下一个 10 年的方向。</p>\n<p>何小鹏 23:52 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。实际上三季度末我们做了一个非常大的动作，是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。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。我觉得大部分时候这是对的，但有很多时候你的工作方法论都得改，所以我觉得调整方法论，调整mindset。</p>\n<p>张小珺 24:32 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跟我们分享一下？</p>\n<p>何小鹏 24:55 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，实际上它是一个非常困难的事情。</p>\n<p>张小珺 25:12 为什么一定要 AI 驱动呢？就之前的惯性会导致什么呢？</p>\n<p>何小鹏 25:16 <strong>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。但是他还是修一个老的房子的方法论，他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，有很多不一样东西的最基础的时候，是大家要看到，所以他才相信。</strong>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<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>，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。</p>\n<p>何小鹏 26:24 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，各个角度是不同的朋友和自己的思考逻辑论，你要把它汇聚起来，最后你还要下赌注，就像创业一样。</p>\n<p>张小珺 26:48 我听说你在过去三年变得更敢赌了，是吗？</p>\n<p>何小鹏 26:52 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。 2022 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，跟赌都有关系啊，第一个就叫绝不服输。</p>\n<p>张小珺 27:14 绝不服输。</p>\n<p>何小鹏 27:15 第二个是愿赌服输。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。但是你要把心态做的非常好，就像刚才我所说的，当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代 VI 甚至都完全停止它，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 6 个月，你有可能越难成功。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。但是我相信再过几年，等我们更好的成功，也许再来讲。</p>\n<p>何小鹏 28:09 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。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。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？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。</p>\n<p>何小鹏 29:02 人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块长板的逻辑。所以这为什么我没有办法回答你，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。</p>\n<p>张小珺 29:45 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。</p>\n<p>何小鹏 29:52 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1万人或者5万人，转型晚 3 天，可能成功概率提高了15%。对一家微型公司，他今天如果用同质化的方法论，同质化的组织。他没有变化。他可以去读。因为他小，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已经不用分析师了， AI 在帮我分析。第二个简单的程序员。第三个简单的设计组，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，他根本还没到达。所以换个角度，对于这三个方向的小微型公司。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。</p>\n<p>何小鹏 31:02 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。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。所以我自己认为是，从某些角度它是对的。从某一角度，它是完全没有逻辑论的。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。因为在这个世界上原来，如果说 360 行有 36000 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。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 2009 年，到了现在 17 年。我觉得 Waymo 是一个既好又很不好的解决方案。</p>\n<p>张小珺 32:15 为什么？</p>\n<p>何小鹏 32:16 好是我认为它的技术能力不错，我觉得它很难全球化，我觉得在过去的时间里面， Level 4 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。极度聪明的方法论。当然了， Google 现在在新的大模型里面做了很多的事情。我认为在将来可能会他们会变化，但是目前我并没有看到。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、更快捷地开车，我们每个人都是司机，就光这个事情做了 17 年，没有一家公司能够做的奇好。</p>\n<p>何小鹏 33:00 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 coding 去改变。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。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到极致，再极致一点就很好了。no，因为你考虑的维度不对。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。</p>\n<p>张小珺 33:34 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？</p>\n<p>何小鹏 33:38 <strong>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。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，但大部分是属于中间态，就是不确认它是不是一个好的节奏。</strong>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 10 倍到 1000 倍的可能性吗？如果你要赌 1000 倍，对不起，你的概率是1，如果是 10 倍，你的成功概率可能是 1/ 10。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 1000 倍的概率论，你可能是赌数倍到 10 倍之间。</p>\n<p>张小珺 34:34 你听过最大的反对声是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 34:37 <strong>我觉得最大的反对声音就是有很多用脚投票。</strong></p>\n<p>张小珺 34:42 怎么说？</p>\n<p>何小鹏 34:44 <strong>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。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，切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。所以在某些上面你就敢下注，从组织到流程，到方向，全部改。</strong></p>\n<p>张小珺 35:15 全部改。</p>\n<p>何小鹏 35:16 对。</p>\n<p>张小珺 35:17 所以去年动刀子动的是很大的，对吗？</p>\n<p>何小鹏 35:20 对，大家所看到的可能都是最上层的，对。业务层或者应用层，但是内部看到的就是一直到根上面去。所以我一直还是想说，上次如何利用 AI 驱动某些业务是非常之重要，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能大量跟现实世界产生强交互的角度去思考AI。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。可能有一部分的业务逻辑是对的，但是他们还不够全面跟充分。这是最大的问题。</p>\n<p>张小珺 36:07 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。</p>\n<p>何小鹏 36:13 我觉得我说不出来，因为我也在探索中。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 100 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，Sora、Pika。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。</p>\n<p>何小鹏 36:54 我觉得这是第二个，我觉得第三个就是今天大家没有人真正，我觉得除了 Google 在对人体的AI，把它两个非常好的耦合，因为医药行业是个非常复杂的行业，包括养老，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。实际上部门跟 AI 的耦合，中心跟 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 1000 人以内的。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，像我们也在不断的观察学习，在合适的时间点一样要做。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。</p>\n<p>张小珺 37:44 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？</p>\n<p>何小鹏 37:49 <strong>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。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。模化的中型组织，我觉得三年变完都已经是极其可怕的速度了。我甚至认为 5 到 10 年都已经是一个快的速度。</strong></p>\n<p>张小珺 38:09 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？作为一个CEO。</p>\n<p>何小鹏 38:15 当然焦虑。</p>\n<p>张小珺 38:16 有多焦虑啊？</p>\n<p>何小鹏 38:17 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。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。</p>\n<p>何小鹏 38:56 <strong>很多人只看到问题，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。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。</strong>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。</p>\n<p>张小珺 39:28 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，今天觉得它在这个时代下不work。</p>\n<p>何小鹏 39:36 我举一个跟这个不相关，但是又有一点点关联的例子吧。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，你觉得它可能存在的。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。我只能点到这里了，再不详细说了。</p>\n<p>张小珺 40:28 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，能不能讲讲这个产品是怎么诞生的？我听说你们是在 2023 年 bet 了通用人形机器人的这个方向，对吗？</p>\n<p>何小鹏 40:46 <strong>算小鹏的机器人算分三个阶段，第一个是 2018 到2020，它是一个独立的团队，那个时候跟中国的很多其他机器人团队是一样的。</strong></p>\n<p>张小珺 40:57 是你收购的，对吧？</p>\n<p>何小鹏 40:58 对，那时候大概有四五家都在做四足。 2020 年呢到 2023 年是第二个阶段。我们差不多花了三年半到四年之间做了三个不同的MileStone。我觉得是，我觉得这是第二个阶段。在这个里面我们试过很多，我们用基层的方法做基层，用汽车的方法做基层，还中间做了一些缝合的方式做基层，我们都取得了不同的成功跟失败。我觉得在这个里面，到了 2023 年之后，又是一个新的逻辑，就是说。</p>\n<p>何小鹏 41:33 当我们在 2022 年看到了这个新的模型，我们觉得机器人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。因为实际上小脑的复杂度都远高过大家。但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，他说你的运动的小脑，实际上是大脑，OK，anyway。我认为实际上只是不同的统计逻辑吧。</p>\n<p>何小鹏 42:09 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 5 一样，进入到一个坚定的觉得从大佬去驱动机器人的全新的设计。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 ET 到 PT 到 SOP 到 SOD 的一个全的流程，虽然我们。今年年底，我们就期望进入到机器人类似汽车的SOP。</p>\n<p>何小鹏 42:51 明年 2027 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，都会去太，training。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。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？</p>\n<p>张小珺 43:24 能干活。</p>\n<p>何小鹏 43:25 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。所以我觉得明年是可能开始的元年。</p>\n<p>张小珺 43:37 23 年发生了什么，让你从不相信变成相信了？</p>\n<p>何小鹏 43:40 23 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。</p>\n<p>张小珺 43:53 当时用了LC。</p>\n<p>何小鹏 43:55 我们当时把 300 人的团队，只留了不到 60 个人。我们把它解散了，出去了，听说他们跟我说有 10 个创业的团队，大部分都拿到钱了，现在是，这个像<a href=\"https://laohu8.com/S/00763\">中兴</a>拿了好多轮钱了。我自己认为要去重构整个机器人的逻辑，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。</p>\n<p>张小珺 44:21 那应该用什么样的人呢？</p>\n<p>何小鹏 44:24 我不知道，所以我当时选了另外一个全新的团队。他既懂点AI，又懂点汽车，又懂点工程，又懂点机器人，尝试去来做一个全新思考的机器人的逻辑。</p>\n<p>张小珺 44:40 为什么当时选中他呀？</p>\n<p>何小鹏 44:41 我觉得有很多时候是命运啊。</p>\n<p>张小珺 44:43 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？</p>\n<p>何小鹏 44:48 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。首先你选择他，他也要选择你呀。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。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。</p>\n<p>何小鹏 45:35 去长时间投入，所以今天的有很多基建公司，他很快速做出一个demo，就是nothing，对我来看的话，就像 2017 年的时候，中国那个时候有很多 Level 4 的数据公司。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，所以这是一个简单类比吧，因为这个这样的对比也不好。</p>\n<p>张小珺 46:02 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。</p>\n<p>何小鹏 46:18 我觉得可能在 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">Tesla</a> 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。我想说这是第一个。我觉得 LC 他非常注重，他的说法叫人才的密度。我实际上是认为是人才的潜力。他基本上都用最好的人。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 80 个，他们都很贵。但是我们都愿意。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，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。</p>\n<p>张小珺 47:27 那个时候要 bet 通用人形机器人，你。选择的理由是什么呢？在 23 年，为什么是一定要是通用人型呢？</p>\n<p>何小鹏 47:34 我觉得这是每个公司选择的道。对，我觉得我很开心，我跟我的团队 LC 都是一样， LC 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 2014 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机器人。会到来。第二也根本不愿意看到，通用机器人也许在 20 年、 50 年以后，会跟人类的各个领域强相关。</p>\n<p>何小鹏 48:18 今天刚才我们所讨论的数字AI，只是辅助人类的，可能以 3 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，我算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人体AI，如何让老人不生病？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会非常大，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。</p>\n<p>张小珺 49:03 去年那波爆炸性的讨论，有出乎你的意料吗？你当时还挺委屈的。</p>\n<p>何小鹏 49:08 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。一季度开始去做的，对我们来说它只是我们的一个中间版本，这个中间版本我们只是想认证，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，人应该有 200 多个关节，且还有肌肉，且还有皮肤。</p>\n<p>何小鹏 49:32 <strong>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，如果他上有肌肉跟皮肤之后，他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。</strong>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。</p>\n<p>何小鹏 49:55 我举一个例子吧，比如说我们以前做的四足机器人，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 1 米 1 到 1 米 2 左右的一只机器狗进到你的房间，你的房间很快出了很多问题。比如说它在你的床头柜那里，它无法原地掉头。如果你家里有一只金毛，它在掉头的时候，它的尾巴，它的。</p>\n<p>张小珺 50:26 会往上动一下。</p>\n<p>何小鹏 50:28 它会抬起。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。但是一只机器狗，它 100% 会让你们两个都觉得受伤。</p>\n<p>张小珺 50:40 那狗做小一点呢？</p>\n<p>何小鹏 50:41 如果它做的非常的小，它的能力级就非常的差，它就是轻度陪伴。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， 1 米8。好。今天，你即使跟它一起，你是它的设计者，你也不愿意跟它只隔了 1 厘米行走。</p>\n<p>张小珺 51:07 有压迫感。</p>\n<p>何小鹏 51:08 你觉得它可能危险，你觉得它可能会很烫，你觉得它身上可能有电，你觉得它身上可能很脏，反正有各种各样的原因，你会跟它保持距离感。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？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。但是工业版机器人商引发了一个新的问题，就是手部的能力要很强，它会引量一个低的新问题。</p>\n<p>何小鹏 51:49 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。所以我自己来看，今天中国的很多机器人公司，无论在质量安全，包括最近的运动会，可以看到，就光一个热管理就会出现一个这么有趣的现象。还是在大脑的思考逻辑，还是在它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。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。</p>\n<p>张小珺 52:40 为什么不做一些中间态啊？</p>\n<p>何小鹏 52:42 我觉得我们已经在做中间态了。我们的中间态只是说，如果你想把基臣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。</p>\n<p>张小珺 52:56 这人应该多高？</p>\n<p>何小鹏 52:58 你看我们现在这一代的基臣，大概在 1 米 69 到 1 米 70 之间。</p>\n<p>张小珺 53:03 他要让男生和女生都比较舒适的身高。</p>\n<p>何小鹏 53:06 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。他必须要跟人要有一定的差距。</p>\n<p>张小珺 53:15 为什么不能有自己的脸？</p>\n<p>何小鹏 53:17 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。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，用全公司之力，全小鹏公司之力能够做的好，这是现在的一个情况。</p>\n<p>张小珺 53:43 去年的发布会，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？</p>\n<p>何小鹏 53:49 我倒不纠结，我的团队很纠结。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，因为你会觉得清者自清，浊者自浊，这是一种团队的看法。第二种团队看法说，可以再观察，等个 24 小时，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 24 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。说实话，那一个集成也是一样，它的热管理是有问题的。它很烫，但是它只是我们中间的一个 milestone 而已。对，我们上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<a href=\"https://laohu8.com/S/002301\">齐心</a>？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 99.99% 的人，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，我说明天早上你们给我想个创意，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。他们被我逼出来，在早上临时加了一个事情，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，后来我们就再做了一场，但是速度是非常快的。</p>\n<p>张小珺 55:19 为什么选择剪这个方式？</p>\n<p>何小鹏 55:21 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，你如果是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，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。所以我们当时做了这样一个动作。</p>\n<p>张小珺 55:46 去年那个爆炸性的舆论给你带来了什么信号呢？在机器人的研发上。</p>\n<p>何小鹏 55:51 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。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，这个机器人有什么用？我觉得这是非常不同的，就是在以前没有经过这么大的观点，它是没有这么大的 data 的。我自己觉得这都是不同的视角去看的一个事情，对。</p>\n<p>张小珺 56:33 有改变你们这款机器人的走向和流程吗？</p>\n<p>何小鹏 56:36 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。机器人是一个跟汽车创业有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。</p>\n<p>张小珺 56:55 不同是什么？</p>\n<p>何小鹏 56:56 我觉得就是再过 30 年之后，你会看到机器人的竞争。会陷入到一种什么样的状态？小鹏的集成踩了好多好多的坑，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。所以集成创业，我甚至认为远超汽车的创业的难度。汽车的创业已经很难了，我个人来看，集成的创业大概是汽车公司创业难度的 20 到 100 倍。你看我还给了一个最低 20 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集成的营销之后，我觉得都让我们成功概率提高了一点点。我觉得是非常之好的，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。</p>\n<p>张小珺 57:46 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。</p>\n<p>何小鹏 57:54 <strong>当年造车的时候有统计，最多的时候 300 多家，但是呢，我自己感觉就 100 来家。可能有很多家都是胎死腹中的吧，我怀疑。我觉得机器人公司现在已经成立的，据说就 200 多家，实际上可能比当年汽车公司 double 了。但是我自己还是想说的，机器人跟汽车不一样，因为汽车里面的分类可能是乘用车，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？我觉得机器人的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。</strong></p>\n<p>何小鹏 58:32 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。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，<strong>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， 99.99 会死掉，但是走各种差异机器人，我觉得这个世界上可能有非常多的解法。</strong></p>\n<p>张小珺 59:14 哦，那机器人的胜率还挺高。</p>\n<p>何小鹏 59:16 我觉得比乘用车高。这是我的看法。</p>\n<p>张小珺 59:19 那你们为什么要选一个这么难的，最难的那条路呢？</p>\n<p>何小鹏 59:22 你想做什么？你有能力做什么？你觉得该不该做？你不做什么？和你觉得你如何做到有最好的概率论？你把这 5 个能力组合，不就是你的企业或者产品战略？</p>\n<p>张小珺 59:35 在你看来，通用人形机器人，你的对手是谁？</p>\n<p>何小鹏 59:38 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，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，然后再往上是你的工程。</p>\n<p>张小珺 59:57 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 BAT 是什么呀？以及它是在什么时间做的呀？</p>\n<p>何小鹏 01:00:07 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 100 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。机器人在过去的时间可能来自于 2018 年某些开源的运动控制， MPC 啊等等这样的一些事情。</p>\n<p>何小鹏 01:00:38 所以他们为什么看起来有很多的共事性？我觉得最终的一个集成，真正要做好了，他应该完全比汽车的下下代还要能够做的更好，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，它只是说它把边界做到极好。所以他把他分工能够分好，你做A，我做B，我们两个有清晰的边界。</p>\n<p>何小鹏 01:01:07 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 47 度 5 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。</p>\n<p>何小鹏 01:01:43 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 在那个时候可能是梯制梯形车那个时代。</p>\n<p>张小珺 01:02:06 今天梯形车有了吗？在机器人里。</p>\n<p>何小鹏 01:02:08 我觉得梯形车在机器人里面肯定还没有，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，今天你看的所有的机器人，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。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 200 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，而且他还有表情包，手眼脚，你的灵魂跟情绪的协同。</p>\n<p>何小鹏 01:02:57 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。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。当他看到一个地面，可能是有一个雪地或加上草地，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。</p>\n<p>何小鹏 01:03:38 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。所以我我上次觉得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，为什么我们认为绝大部分机器人还是在。很多年前的运动控制的汽车上面去。所以他自然只能用软件去来去缝合他，他自然他很难做出好的机器人的综合能力。</p>\n<p>张小珺 01:04:08 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？他是小鹏的远方？</p>\n<p>何小鹏 01:04:12 我不是这样认为，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。我觉得第二个是机器人，机器人本身就是智能体，实际上汽车还在证明，也许要花 10 年证明软件能力占50%。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弄为全球化。</p>\n<p>何小鹏 01:04:41 实际上机器人跟汽车有一个很大的不同，绝大部分人都忽视了，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。汽车在过去的 100 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。就比如说你今天做了一个特别好的车。一天卖了 10 万台，对不起，你没有能力下个月造出 10 万台。另外你也不敢过了三个月真造出一个月 10 万台，因为你不知道。后面能不能卖出 10 万台？这是汽车的一个本身的规律。</p>\n<p>何小鹏 01:05:20 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。就像我认为去年最大的在数字AI，就是 Soroban 的Coding。就是非常短的时间，就是大概不到 18 个月，从前年的下半年到去年年底就有巨大的变化。我自己认为机器人也有可能性，虽然比它慢，因为它还是一个数字世界和一个物理世界，但是还是有可能的。</p>\n<p>张小珺 01:05:50 对。它会比汽车还慢吗？</p>\n<p>何小鹏 01:05:52 我觉得机器人如果能够软件能力到达，硬件的速度会远超汽车。当然了，换个角度，因为晓光是一家汽车厂商，我们做机器人跟很多公司做机器人，我们是 80% 的硬件都自研。我们手啊、芯片呢、关节我们都参与自研。只是说我们跟，可能跟很多公司的合作， T1 是我们，我们可能跟他的更上游的 T2 合作，只有这样的话，你才能够把质量和规模做好。</p>\n<p>张小珺 01:06:22 今年下半年你们要量产吗？你觉得现在难点是什么？</p>\n<p>何小鹏 01:06:25 <strong>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。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？实际上机器人都是无数个坑，所以为什么说它比汽车难的多？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。</strong></p>\n<p>张小珺 01:06:53 嗯，机器人还没有被定义清楚到今天。</p>\n<p>何小鹏 01:06:56 市市场也在等待，市场等待就是你有没有一个类似 maybe 像 iPhone 4 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<a href=\"https://laohu8.com/S/NOK\">诺基亚</a>、有摩托罗拉、有索尼<a href=\"https://laohu8.com/S/ERIC\">爱立信</a>，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。</p>\n<p>张小珺 01:07:32 你觉得你的胜率有多大？这么长期的一个战役中。</p>\n<p>何小鹏 01:07:35 那要看你的目标有多大，才能知道你的胜率有多大。我觉得我自己的觉得是，我们大概有个两成。</p>\n<p>张小珺 01:07:46 两成。</p>\n<p>何小鹏 01:07:46 的胜率，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。</p>\n<p>张小珺 01:07:52 你前天还在跟我说造车像在血海里游泳，那做机器人呢？</p>\n<p>何小鹏 01:07:57 现在还没进入血海，血海还在前面，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T1，在汽车里面是 work 的。在机器人里面是不 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。就它的进展的速度会极快啊。</p>\n<p>张小珺 01:08:32 刚才我们说的是机器人，那今年你们也会发多款新车，包括你们的GX，我们要不要聊聊你这个产品？</p>\n<p>何小鹏 01:08:38 对， GX 是小鹏再一次做高端，对，这也是我们第一次做一款全尺寸六座的。大SUV，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 30 款这样的全新的全尺寸，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、飞行汽车跟机器人的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冗余。带到了这一款车里面去。当然了，这一款 GX 我认为是全中国第一个整车厂做了一个前装的Robotaxi，所以它有 8 个全安全冗余。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。它就像飞机一样，它允许你有冗余。</p>\n<p>何小鹏 01:09:46 我觉得第二个，比如说举例，我们把汽车的线控底盘跟我们新的 EEA 体系，跟我们的 VAA 的自动驾驶关联起来。它可以使。新的底盘能够在 VIA 的执行过程中间提高下限，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。</p>\n<p>何小鹏 01:10:11 这是我们比如说举的一个例子，那么第三个很快了，我们把机器人里面的思考，就机器人是要听一个任务，比如说小军说，你帮我拿瓶水。那这是一个任务，他首先要判断你是谁，你不是我主人，我不听你话。水在哪里？你要喝什么水？拿完水之后去哪里拿？怎么给你等一系列的这个事情。</p>\n<p>何小鹏 01:10:32 汽车在未来不远的将来就会看到，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 2.5 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它是把小鹏的自己的很多能力，分汽车的很多能力，集成的能力，上次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<a href=\"https://laohu8.com/S/600660\">福耀玻璃</a>做了隐私玻璃，我们跟美的做了新一代的车载的冰箱，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，细节不用固化，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车。但是你怎么能够，就能做成不一样呢？它需要一个全维度级。</p>\n<p>何小鹏 01:11:46 每一个点，有的人说我这个点是 60 分，那个点是 80 分，还有个点是85，你可能你最差的点是80，然后还有更多的 90 分跟95，你才有可能在这个战争中间胜出。所以这是一个非常有趣的一个事情。</p>\n<p>张小珺 01:12:02 这个价格是怎么定的？开始就想好了，还是最后定的？</p>\n<p>何小鹏 01:12:05 没有车在一开始就想清楚了一个逻辑。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。你期望这个市场有什么样的规模？期望有什么样的利润？另外在这个市场里面可能会有什么样的市场的player？我觉得大概这几点吧，而且现在是个预售，应该5月 21 号，我们会正式的发布，发布会上会看到我们更清晰的配置跟价。</p>\n<p>张小珺 01:12:32 担不担心重蹈旧旧的覆辙？</p>\n<p>何小鹏 01:12:35 我不担心，因为那个时候的思考跟逻辑跟这个时候是思考逻辑，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，当你的体系能力越强，你越难在某一两个点上弄轻松的失败。</p>\n<p>张小珺 01:13:05 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？</p>\n<p>何小鹏 01:13:12 我觉得 30 岁以上，比较勇敢，很多人做的很好。有的是创业者，有的是好的经理人员。好多的专业人员，他们愿意探索新的科技，体验新的科技的<a href=\"https://laohu8.com/S/DLX\">豪华</a>，跟我们<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>比较相近的逻辑，我觉得他是我们的第一批的用户。所以我们这款车实际上更期望是用面向家庭的科技豪华。</p>\n<p>张小珺 01:13:42 你开出去朋友有什么反馈吗？</p>\n<p>何小鹏 01:13:44 我的朋友圈很多人很喜欢，像明天我在北京有一群的朋友都约着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。他说虽然我跟我的家人虽然很想去用一款大车，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。</p>\n<p>张小珺 01:14:07 怎么面对跟<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想</a>的竞争？</p>\n<p>何小鹏 01:14:08 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。今天我还跟李想去他的展台去看了一下。新的 L9 也是非常不错的车，我相信。昨天我去了李斌那里看了ES9，我觉得蔚小理在大九系这一次会都会给出各自不同的看法跟认知。</p>\n<p>张小珺 01:14:32 你有从 G9 上复盘到什么，然后用到这一代车型里吗？</p>\n<p>何小鹏 01:14:36 我觉得太多了，我们的组织也调整了，产品的规划也调整了。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，真的是，这已经隔了 3 年半了吧，从 2022 年底到现在，我觉得太多了。</p>\n<p>张小珺 01:14:55 这么自信？</p>\n<p>何小鹏 01:14:56 就我觉得这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、经营的大集成体系，所以为什么他说是制造的明珠？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。所以在汽车领域里面，为什么我对于从 2022 年到 2026 年，我自己的认为是巨大的质的提高。</p>\n<p>张小珺 01:15:44 如果有人说小鹏的车丑，你怎么想？</p>\n<p>何小鹏 01:15:47 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。</p>\n<p>张小珺 01:15:54 你觉得小鹏的车好看吗？</p>\n<p>何小鹏 01:15:56 我觉得在越来越好看的路上，其他的信息我不。国国主对丑美的信心，我还是很有信心。</p>\n<p>张小珺 01:16:03 你说颜值第一啊，在内部。</p>\n<p>何小鹏 01:16:06 颜值是一个相对论，对。要在多个领域做到第一才有可能，颜值是其中一个领域。</p>\n<p>张小珺 01:16:13 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 4 款车？</p>\n<p>何小鹏 01:16:19 我觉得每一个公司都有一个道。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。</p>\n<p>张小珺 01:16:29 你今年感觉整体都很自信啊。</p>\n<p>何小鹏 01:16:32 我觉得做企业没有不自信的吧。</p>\n<p>张小珺 01:16:35 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？</p>\n<p>何小鹏 01:16:42 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？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，但是今天在我角度来看都不叫成功。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。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。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。大概是这样。</p>\n<p>张小珺 01:17:34 今年对你来说最重要的一件事情是什么呀？没有。都很重要。</p>\n<p>何小鹏 01:17:39 很多都很重要。实际上汽车是一个很复合的问题。他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。就跟你讲长板、短板跟宽板的问题一样。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，它是一个复合的机器，你做好一个没有用。好，比如说你把自动驾驶做得极好，做到 Level 4 行不行？第一，一般我大概认为，谁说今年做得到，我觉得吹。第二，我认为就算他做到了，他也没有对他有巨大的价值，因为他的价值的体现是要逐步体现的。</p>\n<p>张小珺 01:18:29 那你觉得 L4 什么时候会实现？</p>\n<p>何小鹏 01:18:32 我大概率认为 18 到 24 个月。</p>\n<p>张小珺 01:18:35 这是对你们来说，还是对全行业来说？</p>\n<p>何小鹏 01:18:38 我觉得对我们。</p>\n<p>张小珺 01:18:39 实现以后会带来什么呢？会带来车的更多的销量吗？</p>\n<p>何小鹏 01:18:42 销量更多是 100% 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。你看这里面都是不同的问题，比如说举例，我们上个月。3月底我们发布了第二代 VAA 的第一个版本，我最近在车展跟大家分享的数据， 4 月份实际上中国的汽车的销量，同环比都是下跌 20% 左右的，我们大概涨了 50% 到70%，这里面有相当部分跟第二代 VAA 相关，它好不好？我觉得不错，那么如果做到L4，能够把这个能力提高多少倍？一倍？ 5 倍？ 10 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的。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，我觉得都不是。</p>\n<p>张小珺 01:19:44 余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？</p>\n<p>何小鹏 01:19:52 余凯同学跟我们关系都很好啊，这个我觉得他走在一条很有趣，很有希望，但是也许也很有挑战的道路。要看这个世界上最终汽车机器人的公司是多还是少。越多，我觉得于凯的道路会越广，越少，于凯道路会越痛苦。</p>\n<p>张小珺 01:20:12 你倾向于认为是哪一种？</p>\n<p>何小鹏 01:20:14 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。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<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>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。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 1000 亿的研发费用，在持续的做巨大的创新的价值都是有。所以在这样的一个领域里面。</p>\n<p>何小鹏 01:21:14 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。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，你有很多很多人都有研发，所以你还不如说有些地方你没有基因的，你还不如找 A 合作，找 B 合作。这个话对，但是换个角度就看他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，比如说 10 年后，我们的汽车软件占不占汽车价值的50%？如果占，那一两家 T1 就可以帮助合作伙伴做到 50% 吗？</p>\n<p>张小珺 01:22:03 他当然希望是这样。</p>\n<p>何小鹏 01:22:04 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。你把它融合在一起。有很多人说那这个怎么融合呢？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。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的。比如说你原来跟三家公司可以有合作，来一起提供一个 total solution，很容易。但对不起，你要跟 300 家公司一起合作。提供一个个性化的思路，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。我觉得今天不知道，我觉得余凯做地平线做的公司做的好，产品也做的好，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市场。</p>\n<p>张小珺 01:23:19 你觉得汽车或者机器人最终会集中到多少家？这是一个多少多少多少年周期的事情？</p>\n<p>何小鹏 01:23:24 我觉得不同企业差别太大了，我这个机器人我先不说，我一直说 30 年中国可能就 5 家有规模的汽车企业。不代表其他汽车企业会倒闭，但是我想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。</p>\n<p>张小珺 01:23:41 你今天从血海里，游出来没有？</p>\n<p>何小鹏 01:23:43 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，首先你不要问我我的定义是什么，我认为没有一家游出来。</p>\n<p>张小珺 01:23:55 机器人挑战只会是它的 10 倍，对吧？</p>\n<p>何小鹏 01:23:58 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，低它的软件价值会很。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集成公司做好。软件。</p>\n<p>张小珺 01:24:14 你的典型的一天是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 01:24:16 我觉得跟很多企业家可能一样吧。相对来说比较晚一点上班，很晚才走，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。</p>\n<p>张小珺 01:24:31 最近有看什么书？</p>\n<p>何小鹏 01:24:32 我不太看太具体的书，现在我的桌面上很多书，我可能就翻一章就过了。我觉得书里面总结的规律在现在的组合里面变化太快了。就他很难总结，当他写好一本书，印刷出来之后，这个世界可能又变化了10%。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。</p>\n<p>张小珺 01:24:59 怎么吸收知识？</p>\n<p>何小鹏 01:25:00 实际上吸收知识最简单的，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，卷万次袖子以及实践。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实践。在企业内部的组织是做PDCA，但是在 AI 体系里面要靠。全自动的循环， PDCA 的 C 都不能做了。就是他应该尽量降低人的任何一个环节的消耗。</p>\n<p>张小珺 01:25:37 过去年有没有什么后悔的决策？</p>\n<p>何小鹏 01:25:41 没有。</p>\n<p>张小珺 01:25:42 没有。</p>\n<p>何小鹏 01:25:46 这个世界上不需要去思考后悔的决策，因为犯错的太多了。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，那我们来一起思考为什么现在错了。但不用后悔。</p>\n</blockquote></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>何小鹏去年做了个“惊天豪赌”</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏集团</a>创始人兼CEO何小鹏在5月28日播出的播客节目《张小珺商业访谈录》中，详细披露了2025年三四季度那场鲜为人知的内部技术革命。</p>\n<p>他在节目中直言：<strong>“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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。”</strong></p>\n<p>这场豪赌的背景，是<a href=\"https://laohu8.com/S/09868\">小鹏汽车</a>在2025年宣布更名为“小鹏集团”，并将自身定位为一家“物理AI（Physical AI）企业”。更名背后，是一次从底层技术架构到组织架构的彻底推倒重来。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f9416c48-d2c7-4e03-93ba-639b73415a49.png\"/></p>\n<h2>为什么要砍掉旧体系？</h2>\n<p>何小鹏将旧体系称为“AI缝合怪”。</p>\n<p>他解释道，过去全行业推崇的端到端自动驾驶，包括小鹏自己在做的，本质上是“用软件工程、软件流程，加上AI算法和AI工具”拼出来的产品——</p>\n<blockquote>\n<p><strong>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。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>他用了一个直白的比喻：“就像你修一个房子，你会有更多的材料，更多的工艺，用AI的，但是他还是修一个老的房子的方法论，他修出来的还是一个原来的房子，只是可能修得更快一点。”</p>\n<p><strong>这套体系的致命缺陷，在于上限太低。</strong>何小鹏说，旧体系的能力上限大约只有1000分，在地下停车场、复杂路面等场景下会立刻暴露短板。他的结论是：“我认为它无法做到无人驾驶，我认为它也不可能让机器人真正的泛化。”</p>\n<p>这个判断，在2025年年初逐渐在他脑中成形。他说，当时他看到行业里很多公司用“更简单的方法论和更快的效能”做出了“凑合可用的自动驾驶”，但“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Level 4或者Level 5”。</p>\n<p>他的判断是：“这条路是一条捷径，但是不是一条大道，是一条小路。”</p>\n<h2>新路子：上限打开，但下限惨烈</h2>\n<p>小鹏在2025年同时开发了两代新系统，内部分别称为“VAA第一代”和“VAA第二代”。</p>\n<p>第一代是在原有端到端框架上扩大模型规模、降低软件规则比重，属于渐进式改良。</p>\n<p>第二代则是完全不同的路径——抛弃端到端逻辑，用更大的Foundation Model（基础大模型）全盘驱动，以AI原生的方式重构整个自动驾驶体系，即VLA系统。</p>\n<p><strong>两者的差距，何小鹏用分数来描述：旧体系上限1000分，下限900分，“能力不错”；新体系上限可达10万到100万分，但初期下限只有100分——“工程bug极多”，比旧体系的下限还要低。</strong></p>\n<blockquote>\n<p>本来你期望做一个产品，上限1000分，下限900分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有100分，工程的问题有非常多。</p>\n</blockquote>\n<p>面对这个局面，他做了一个在他自己看来“非常巨大的赌注”<strong>：坚定押注第二代，同时将第一代乃至整个旧体系全部叫停。</strong></p>\n<p>他说：“当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代甚至都完全停止它，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。”</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/ee4cf651-06ae-47b3-83d7-c6474df0ef5b.png\"/></p>\n<h2>内部阻力：有人“用脚投票”离开</h2>\n<p>这个决定在公司内部并非一帆风顺。</p>\n<p>何小鹏透露，当时大部分非AI背景的主管认为“不管做A还是B，可能都错了”；AI相关主管中，也有人持观望态度，“不确认这是不是能够做到一个落地的效果”。</p>\n<p>最激烈的反对，不是发出声音，而是沉默地离开：</p>\n<blockquote>\n<p><strong>最大的反对声音就是有很多用脚投票……他们不相信这个事情，他们觉得做不到，他就离开了。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>对此，何小鹏的态度是：<strong>想清楚了，就要彻底动刀，“切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。从组织到流程，到方向，全部改”。</strong></p>\n<p>在2025年三季度末，小鹏对整个自动驾驶中心的核心组织架构进行了全面重组。他解释这样做的原因：“每个人都有原来的惯性，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……但有很多时候你的工作方法论都得改。”</p>\n<h2>为什么是他敢赌，别人不敢？</h2>\n<p>何小鹏在访谈中提到一个他认为物理世界CEO普遍面临的困境：与纯数字AI公司不同，造车的人有太多“板”要顾——质量、成本、法规、工程、供应链——单个长板突出没有用，短板会直接拖死整体。</p>\n<blockquote>\n<p>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。</p>\n</blockquote>\n<p>他说自己当时也不确定新体系能不能补上短板，但仍然押了下去：</p>\n<blockquote>\n<p>我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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。</p>\n</blockquote>\n<p>他还引用自己在2022年低谷期给自己立下的两条原则解释这种判断逻辑——“绝不服输”和“愿赌服输”——两者并不矛盾，而是一种在高压下维持行动力的平衡方式。</p>\n<h2>这场赌注的逻辑：软件价值要占到50%</h2>\n<p>何小鹏押注新体系，背后有一个更长远的商业判断。</p>\n<p>他认为，在过去的智能电动汽车时代，硬件占用户所需价值的比例远超50%。但在未来十年，如果能用AI原生的方式重新驱动软硬件体系，软件的综合价值有可能上升到50%。</p>\n<p>他举了一个具体的设想：“用户愿意说，我买一个30万的车，其中15万算你的硬件，15万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。”</p>\n<p>这也是小鹏从“AI汽车企业”更名为“物理AI企业”的核心逻辑——不再用电动或汽车的方式去考虑智能，而是“换了一种逻辑”，从战略规划到研发过程全面调整。</p>\n<p>对于这场赌注的结果，何小鹏坦言仍在验证中，也承认自己当时“不知道他能不能解短板”。但他的判断是：越犹豫，越等待，成功概率越低。</p>\n<blockquote>\n<p><strong>你越犹豫，越等待，越想观察，越想再说过6个月，你有可能越难成功。</strong></p>\n</blockquote>\n<div>\n<h2>结果如何？初步数据已现</h2>\n</div>\n<p>何小鹏在访谈中援引了一组近期数据：2025年3月底，小鹏发布了第二代VAA的第一个版本。4月，中国汽车销量整体同环比下跌约20%，而小鹏当月销量涨了约50%至70%，“这里面有相当部分跟第二代VAA相关”。</p>\n<p>他表示，这条路能否最终走通，还需要时间验证，但方向上他没有动摇：</p>\n<blockquote>\n<p>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。</p>\n</blockquote>\n<p>访谈文字转录如下：</p>\n<blockquote>\n<p>节目简介：</p>\n<p>本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。 在我们此前的节目（《张小珺商业访谈录》播客70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。 在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，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。我们这次从“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的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。 接下来，就是我对何小鹏的访谈。</p>\n<p>何小鹏 00:00 <strong>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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。</strong></p>\n<p>张小珺 00:10 直接来讲，何小鹏 Skill 的一个缺点会是什么？</p>\n<p>何小鹏 00:13 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。</p>\n<p>张小珺 00:18 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？</p>\n<p>何小鹏 00:20 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。</p>\n<p>张小珺 00:26 你觉得你的胜率有多大？</p>\n<p>何小鹏 00:27 我们大概有个两成。</p>\n<p>张小珺 00:29 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？</p>\n<p>何小鹏 00:32 <strong>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，甚至到公理层，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。</strong></p>\n<p>张小珺 00:44 你今天从血海里游出来没有？</p>\n<p>何小鹏 00:46 我觉得都在游，我也不觉得有谁出来了现在。</p>\n<p>张小珺 00:53 哈喽，大家好，我是小珺。魏晋之约是一档由微博财经和语言及世界工作室联合出品的访谈节目。今天我们的嘉宾是小鹏集团的创始人兼 CEO 何小鹏，我们一起来聊聊他在物理 AI 上的探索，但是他还有很多不能说的秘密。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？</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/81a6a081-6de6-42c4-a552-e5261b94707e.png\"/></p>\n<p>何小鹏 01:21 那我还真不多，还是在非常传统的 AI 产品哦，千问豆包。但是在 Coding 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？他们就跟我去问，哎，小鹏你自己要去用。我实际上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。如果你天天用产品，你很快会到细节去。比如说你会觉得 Scales 哪里不好用。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。但你再用进去，你会看到它的缺点跟问题。你会聚焦怎么去解决，比如说多人协作的扣点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，我自己认为要用，不要太深度的用。特别是做一号位，但是基层的或者说有一些产品线跟他强相关的，你就要鼓励什么方式都可以上，最后要看结果，在最后慢慢的把它归一，这样才是比较好的。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/56e77d91-b11f-4081-8e77-5a421e69a7d3.png\"/></p>\n<p>张小珺 02:37 AI coding 对于一个企业的一号位来说，有任何的意义吗？你觉得它会对不管是小朋友也好，或者是汽车产业也好，或者是智能驾驶的行业也好，会带来什么变化吗？</p>\n<p>何小鹏 02:50 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。但是我觉得对于像智能辅助驾驶，或者像其他的强 AI 的能力，我认为它的帮助是比较小的，它只是其中的一个工具。真正要把整个的 infa 建好。整个的体系建好。实际上本身来说，你可以认为。它是在最应用层来帮大家的，那是 AI coding。但是你如果在内核层，比如说你想写个操作系统，我认为它的最核心还是整个的infa，而不是在扣点。</p>\n<p>张小珺 03:38 你现在每个月会使用多少token？公司会使用多少token？</p>\n<p>何小鹏 03:42 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。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。一个非常有趣的就是，在非数字化的公司，对 token 需要多少？</p>\n<p>张小珺 04:11 对。</p>\n<p>何小鹏 04:12 你看我们的车，我们之前做了一个有趣的小统计吧，我们新一代的 VAA 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。</p>\n<p>何小鹏 04:54 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。而人用多少 token 产生对人和企业的价值，是另外一个维度。</p>\n<p>张小珺 05:14 所以它的指标应该是不一样的，它的<a href=\"https://laohu8.com/S/PII\">北极星</a>指标，你觉得多少是一个合理的数量？</p>\n<p>何小鹏 05:19 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，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 1000 块人民币，还是1万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，产生更大价值，为什么你要限制他？</p>\n<p>张小珺 05:55 现在公司的 Token 分配主要在哪里？</p>\n<p>何小鹏 05:57 我觉得主要还是GIC，上次我们的自动驾驶跟座舱团队的合并，他们团队又大，我觉得 Token 是对一个企业内部员工的术语，我们实际上某种角度你可以说用了多少张H100，一张 H100 我不知道一天能够用多少 Token 呢？这个我还没有把这个换算比例，我们算的是，比如说我给你3万张H100，或者5万张，你使用什么业务能够以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，我实际上不太使用 token 的使用情况。</p>\n<p>张小珺 06:32 你刚才提到异常值，有什么样的异常值？</p>\n<p>何小鹏 06:35 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。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。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，可能我们一年在数据上投入都，从直接的刚性成本都接近 10 个亿以上，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？哪些数据是可以有一些 warm up 在起在使用的？每一个使用的钱的数量都是千万级的，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。</p>\n<p>何小鹏 07:39 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。</p>\n<p>张小珺 08:01 最近 Skilll 非常的出圈，如果把你训练成一个何小鹏Skilll，你觉得应该给他提供哪些训练的数据啊？那个 Skilll 会是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 08:13 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 Skillls 化。如果把我都能够现在有清晰的逻辑论去 Skillls 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，是吧？都会有巨大的风险。</p>\n<p>张小珺 08:34 嗯， CEO 可以被替代。</p>\n<p>何小鹏 08:36 也许过数十年或者过 100 年，类似我的能力是，的确可以被Skillls，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ABC，但是获得了新的DEF。因为你这个问题，实际上是我们不光是想过，我们是深度思考过，因为我们在做很多的机器人的事情。因为实际上换个角度，我觉得在这个里面，实际上是它有两个非常重要的矛盾体，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 Skilll 化，但是对于一个模型角度来看，我怎么知道你 Skilll 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。我知道什么是错的。</p>\n<p>张小珺 09:29 对。</p>\n<p>何小鹏 09:30 但是比如说把何小鹏 Skilll 的话，你很难判断这个 Skilll 的话怎么是对的或者是错的。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。</p>\n<p>张小珺 09:49 直接来讲何小鹏 Skilll 的一个缺点会是什么？缺陷。</p>\n<p>何小鹏 09:53 我觉得每个人 Skilll 的话之后都会发现这个人实际上是有非常多的缺点的。</p>\n<p>张小珺 10:00 你的呢？</p>\n<p>何小鹏 10:01 当然都有啊。</p>\n<p>张小珺 10:03 作为一个CEO，你觉得你今天的 AI 的含量够吗？</p>\n<p>何小鹏 10:06 我不知道啊，这个。我觉得在数字世界的很多公司里面，我觉得他可能可以把 AI 的含量放到小百分之几十。我觉得在物理世界不应该，小鹏是一家数万人的企业，我觉得 AI 上面花 15% 到20%，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算是 AI 的整个的范畴，我觉得是他足够了。</p>\n<p>张小珺 10:36 <strong>因为我今天很想跟你讨论一个话题，就是人工智能企业如果在一边，制造业企业在另一边，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？</strong></p>\n<p>何小鹏 10:52 我还不是这样理解的，抱歉啊。我把汽车认为有几种研发。我觉得第一个是硬件的研发，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，刚刚小君你所说的。硬件的研发跟制造是两种不同的能力。比如说你有能力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，甚至将来可能要到第五种，这是我的看法。</p>\n<p>张小珺 11:34 <strong>你们去年还在说你们是一个 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，这个名字的转化背后的原因是什么？从一个 AI 汽车企业到一个物理 AI 企业，它的变化是什么呢？</strong></p>\n<p>何小鹏 11:49 我觉得这个变化刚刚开始啊，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 10 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。所以在过去的 10 年的创业里面，我们做出第一款车，把它量产，卖出第一个 10 万台，做出第二款车等等，它会进入这样的一个循环。</p>\n<p>何小鹏 12:19 但实际上在 12 年前，也就是小鹏汽车创业的时候， 2014 年。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 2025 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，因为。</p>\n<p>何小鹏 12:58 从。更早年就有很多的公司，从丰田到Google，到中国的<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>，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。某种角度我觉得是，他做到了效果，但是没有足够的高度。也就是说，那个时候我认为还是 AI 的算法，加上软件的规则。的能力的组合，我把它细称为叫缝合怪。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。</p>\n<p>何小鹏 13:37 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，<strong>我们所以在内部叫 VAA 的第一代， VAA 的第二代。像 VAA 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，增强了后端的能力，例如强化。</strong>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。在更多的思考如何去把自动驾驶的上限先打开。</p>\n<p>何小鹏 14:25 再去收敛下限。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的。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，实际上它是开了一次之后，它知道你的停车位在哪里，你的大概的行车路线是什么样的。实际上它对于整个的物理世界的了解度是非常之低的。</p>\n<p>张小珺 15:02 就核心还是不够智能。</p>\n<p>何小鹏 15:04 <strong>它的上限太低了。你可以认为要打开到1万分的可能性才能做好，但是他们可能都在 1000 分左右，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VAA，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 10 万分到 100 万分，但是那个时候的下限也很惨烈，本来你期望做一个产品，上限 1000 分，下限 900 分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有 100 分，所以它比其他的我们自己的产品的下限上要更低，它的工程的问题，有非常多的问题。</strong></p>\n<p>何小鹏 15:45 <strong>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。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。</strong></p>\n<p>张小珺 16:17 这还是缝合，是吗？</p>\n<p>何小鹏 16:19 <strong>它做出来的软件还是软件。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。所以我们在去年做了巨大的转型跟赌博。我们把以前的那套体系就停下来了。实际上那套体系花了小几十个亿。</strong></p>\n<p>张小珺 16:52 去年的什么时间？</p>\n<p>何小鹏 16:53 大概就是现在。</p>\n<p>张小珺 16:55 原因是什么呀？</p>\n<p>何小鹏 16:56 我认为它无法做到无人驾驶，我认为它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，小军你好，坐下来，你说，我就不给你递一杯水了，他说，对，我不需要。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，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。但是我们用的方法是永远不会无限聪明。</p>\n<p>张小珺 17:34 为什么去年才意识到呢？小鹏已经创业了 11 年了，对吧？你们做智能化也非常的早。</p>\n<p>何小鹏 17:40 我觉得绝大部分不是站在物理 AI 的角度去看一个事情的。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跟浓缩的。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。</p>\n<p>何小鹏 18:26 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。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。因为你要知道，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，因为他不。不光要比上限，比如说跑个分，他还要比下限。</p>\n<p>张小珺 19:03 嗯，他要保住下限。</p>\n<p>何小鹏 19:04 啊，他还要拼广度，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，长板要做的更长。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，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。</p>\n<p>何小鹏 19:42 <strong>我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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 的，我们上早早都不是这个维度。</strong></p>\n<p>何小鹏 20:13 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<a href=\"https://laohu8.com/S/000626\">远大</a>过50%。对。我认为在，如果在下一个 10 年，很有可能硬件和软件可能可以过占到50%，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。并且获得更大的 AI 的价值。只有这样，可能在新的 10 年里面，软件的综合的表现力、价值，就是用户愿意他为他付费的价值，才会占到，例如一个车或者一个机器人的50%。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 Cloak 非常好，我会用Cloak。如果 Deepseek4 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。我们上做了一个hub，可以很容易的切换。</p>\n<p>何小鹏 21:38 但是在PhysicalAI， PhysicalAI 的 model 是不一样的， PhysicalAI 的 data 是不一样的， PhysicalAI 的音法是不一样的，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。这就是我们大概的一个能说的框架吧。再多说就不说了。</p>\n<p>张小珺 22:01 去年4月到底发生了什么呀？为什么是去年4月下了一个这么大的赌注？受了什么刺激吗？是。</p>\n<p>何小鹏 22:06 没有，实际上就是体验不同的能力了。去年 3 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可用的自动驾驶。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 Level four 或者 Level five。这是当时在去年年初的一个想法，就是说，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 50: 50 的硬件加软件的value。我讲的这个 value 不是技术人员思考的，是客户愿意为此买单的。</p>\n<p>何小鹏 22:56 <strong>用户愿意说，我买一个 30 万的车，其中 15 万算你的硬件， 15 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。</strong>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。</p>\n<p>张小珺 23:39 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？开始更多的思考下一个 10 年的方向。</p>\n<p>何小鹏 23:52 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。实际上三季度末我们做了一个非常大的动作，是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。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。我觉得大部分时候这是对的，但有很多时候你的工作方法论都得改，所以我觉得调整方法论，调整mindset。</p>\n<p>张小珺 24:32 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跟我们分享一下？</p>\n<p>何小鹏 24:55 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，实际上它是一个非常困难的事情。</p>\n<p>张小珺 25:12 为什么一定要 AI 驱动呢？就之前的惯性会导致什么呢？</p>\n<p>何小鹏 25:16 <strong>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。但是他还是修一个老的房子的方法论，他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，有很多不一样东西的最基础的时候，是大家要看到，所以他才相信。</strong>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<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>，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。</p>\n<p>何小鹏 26:24 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，各个角度是不同的朋友和自己的思考逻辑论，你要把它汇聚起来，最后你还要下赌注，就像创业一样。</p>\n<p>张小珺 26:48 我听说你在过去三年变得更敢赌了，是吗？</p>\n<p>何小鹏 26:52 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。 2022 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，跟赌都有关系啊，第一个就叫绝不服输。</p>\n<p>张小珺 27:14 绝不服输。</p>\n<p>何小鹏 27:15 第二个是愿赌服输。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。但是你要把心态做的非常好，就像刚才我所说的，当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代 VI 甚至都完全停止它，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 6 个月，你有可能越难成功。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。但是我相信再过几年，等我们更好的成功，也许再来讲。</p>\n<p>何小鹏 28:09 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。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。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？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。</p>\n<p>何小鹏 29:02 人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块长板的逻辑。所以这为什么我没有办法回答你，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。</p>\n<p>张小珺 29:45 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。</p>\n<p>何小鹏 29:52 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1万人或者5万人，转型晚 3 天，可能成功概率提高了15%。对一家微型公司，他今天如果用同质化的方法论，同质化的组织。他没有变化。他可以去读。因为他小，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已经不用分析师了， AI 在帮我分析。第二个简单的程序员。第三个简单的设计组，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，他根本还没到达。所以换个角度，对于这三个方向的小微型公司。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。</p>\n<p>何小鹏 31:02 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。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。所以我自己认为是，从某些角度它是对的。从某一角度，它是完全没有逻辑论的。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。因为在这个世界上原来，如果说 360 行有 36000 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。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 2009 年，到了现在 17 年。我觉得 Waymo 是一个既好又很不好的解决方案。</p>\n<p>张小珺 32:15 为什么？</p>\n<p>何小鹏 32:16 好是我认为它的技术能力不错，我觉得它很难全球化，我觉得在过去的时间里面， Level 4 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。极度聪明的方法论。当然了， Google 现在在新的大模型里面做了很多的事情。我认为在将来可能会他们会变化，但是目前我并没有看到。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、更快捷地开车，我们每个人都是司机，就光这个事情做了 17 年，没有一家公司能够做的奇好。</p>\n<p>何小鹏 33:00 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 coding 去改变。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。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到极致，再极致一点就很好了。no，因为你考虑的维度不对。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。</p>\n<p>张小珺 33:34 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？</p>\n<p>何小鹏 33:38 <strong>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。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，但大部分是属于中间态，就是不确认它是不是一个好的节奏。</strong>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 10 倍到 1000 倍的可能性吗？如果你要赌 1000 倍，对不起，你的概率是1，如果是 10 倍，你的成功概率可能是 1/ 10。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 1000 倍的概率论，你可能是赌数倍到 10 倍之间。</p>\n<p>张小珺 34:34 你听过最大的反对声是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 34:37 <strong>我觉得最大的反对声音就是有很多用脚投票。</strong></p>\n<p>张小珺 34:42 怎么说？</p>\n<p>何小鹏 34:44 <strong>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。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，切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。所以在某些上面你就敢下注，从组织到流程，到方向，全部改。</strong></p>\n<p>张小珺 35:15 全部改。</p>\n<p>何小鹏 35:16 对。</p>\n<p>张小珺 35:17 所以去年动刀子动的是很大的，对吗？</p>\n<p>何小鹏 35:20 对，大家所看到的可能都是最上层的，对。业务层或者应用层，但是内部看到的就是一直到根上面去。所以我一直还是想说，上次如何利用 AI 驱动某些业务是非常之重要，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能大量跟现实世界产生强交互的角度去思考AI。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。可能有一部分的业务逻辑是对的，但是他们还不够全面跟充分。这是最大的问题。</p>\n<p>张小珺 36:07 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。</p>\n<p>何小鹏 36:13 我觉得我说不出来，因为我也在探索中。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 100 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，Sora、Pika。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。</p>\n<p>何小鹏 36:54 我觉得这是第二个，我觉得第三个就是今天大家没有人真正，我觉得除了 Google 在对人体的AI，把它两个非常好的耦合，因为医药行业是个非常复杂的行业，包括养老，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。实际上部门跟 AI 的耦合，中心跟 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 1000 人以内的。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，像我们也在不断的观察学习，在合适的时间点一样要做。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。</p>\n<p>张小珺 37:44 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？</p>\n<p>何小鹏 37:49 <strong>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。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。模化的中型组织，我觉得三年变完都已经是极其可怕的速度了。我甚至认为 5 到 10 年都已经是一个快的速度。</strong></p>\n<p>张小珺 38:09 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？作为一个CEO。</p>\n<p>何小鹏 38:15 当然焦虑。</p>\n<p>张小珺 38:16 有多焦虑啊？</p>\n<p>何小鹏 38:17 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。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。</p>\n<p>何小鹏 38:56 <strong>很多人只看到问题，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。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。</strong>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。</p>\n<p>张小珺 39:28 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，今天觉得它在这个时代下不work。</p>\n<p>何小鹏 39:36 我举一个跟这个不相关，但是又有一点点关联的例子吧。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，你觉得它可能存在的。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。我只能点到这里了，再不详细说了。</p>\n<p>张小珺 40:28 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，能不能讲讲这个产品是怎么诞生的？我听说你们是在 2023 年 bet 了通用人形机器人的这个方向，对吗？</p>\n<p>何小鹏 40:46 <strong>算小鹏的机器人算分三个阶段，第一个是 2018 到2020，它是一个独立的团队，那个时候跟中国的很多其他机器人团队是一样的。</strong></p>\n<p>张小珺 40:57 是你收购的，对吧？</p>\n<p>何小鹏 40:58 对，那时候大概有四五家都在做四足。 2020 年呢到 2023 年是第二个阶段。我们差不多花了三年半到四年之间做了三个不同的MileStone。我觉得是，我觉得这是第二个阶段。在这个里面我们试过很多，我们用基层的方法做基层，用汽车的方法做基层，还中间做了一些缝合的方式做基层，我们都取得了不同的成功跟失败。我觉得在这个里面，到了 2023 年之后，又是一个新的逻辑，就是说。</p>\n<p>何小鹏 41:33 当我们在 2022 年看到了这个新的模型，我们觉得机器人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。因为实际上小脑的复杂度都远高过大家。但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，他说你的运动的小脑，实际上是大脑，OK，anyway。我认为实际上只是不同的统计逻辑吧。</p>\n<p>何小鹏 42:09 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 5 一样，进入到一个坚定的觉得从大佬去驱动机器人的全新的设计。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 ET 到 PT 到 SOP 到 SOD 的一个全的流程，虽然我们。今年年底，我们就期望进入到机器人类似汽车的SOP。</p>\n<p>何小鹏 42:51 明年 2027 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，都会去太，training。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。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？</p>\n<p>张小珺 43:24 能干活。</p>\n<p>何小鹏 43:25 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。所以我觉得明年是可能开始的元年。</p>\n<p>张小珺 43:37 23 年发生了什么，让你从不相信变成相信了？</p>\n<p>何小鹏 43:40 23 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。</p>\n<p>张小珺 43:53 当时用了LC。</p>\n<p>何小鹏 43:55 我们当时把 300 人的团队，只留了不到 60 个人。我们把它解散了，出去了，听说他们跟我说有 10 个创业的团队，大部分都拿到钱了，现在是，这个像<a href=\"https://laohu8.com/S/00763\">中兴</a>拿了好多轮钱了。我自己认为要去重构整个机器人的逻辑，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。</p>\n<p>张小珺 44:21 那应该用什么样的人呢？</p>\n<p>何小鹏 44:24 我不知道，所以我当时选了另外一个全新的团队。他既懂点AI，又懂点汽车，又懂点工程，又懂点机器人，尝试去来做一个全新思考的机器人的逻辑。</p>\n<p>张小珺 44:40 为什么当时选中他呀？</p>\n<p>何小鹏 44:41 我觉得有很多时候是命运啊。</p>\n<p>张小珺 44:43 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？</p>\n<p>何小鹏 44:48 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。首先你选择他，他也要选择你呀。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。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。</p>\n<p>何小鹏 45:35 去长时间投入，所以今天的有很多基建公司，他很快速做出一个demo，就是nothing，对我来看的话，就像 2017 年的时候，中国那个时候有很多 Level 4 的数据公司。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，所以这是一个简单类比吧，因为这个这样的对比也不好。</p>\n<p>张小珺 46:02 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。</p>\n<p>何小鹏 46:18 我觉得可能在 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">Tesla</a> 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。我想说这是第一个。我觉得 LC 他非常注重，他的说法叫人才的密度。我实际上是认为是人才的潜力。他基本上都用最好的人。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 80 个，他们都很贵。但是我们都愿意。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，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。</p>\n<p>张小珺 47:27 那个时候要 bet 通用人形机器人，你。选择的理由是什么呢？在 23 年，为什么是一定要是通用人型呢？</p>\n<p>何小鹏 47:34 我觉得这是每个公司选择的道。对，我觉得我很开心，我跟我的团队 LC 都是一样， LC 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 2014 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机器人。会到来。第二也根本不愿意看到，通用机器人也许在 20 年、 50 年以后，会跟人类的各个领域强相关。</p>\n<p>何小鹏 48:18 今天刚才我们所讨论的数字AI，只是辅助人类的，可能以 3 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，我算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人体AI，如何让老人不生病？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会非常大，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。</p>\n<p>张小珺 49:03 去年那波爆炸性的讨论，有出乎你的意料吗？你当时还挺委屈的。</p>\n<p>何小鹏 49:08 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。一季度开始去做的，对我们来说它只是我们的一个中间版本，这个中间版本我们只是想认证，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，人应该有 200 多个关节，且还有肌肉，且还有皮肤。</p>\n<p>何小鹏 49:32 <strong>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，如果他上有肌肉跟皮肤之后，他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。</strong>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。</p>\n<p>何小鹏 49:55 我举一个例子吧，比如说我们以前做的四足机器人，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 1 米 1 到 1 米 2 左右的一只机器狗进到你的房间，你的房间很快出了很多问题。比如说它在你的床头柜那里，它无法原地掉头。如果你家里有一只金毛，它在掉头的时候，它的尾巴，它的。</p>\n<p>张小珺 50:26 会往上动一下。</p>\n<p>何小鹏 50:28 它会抬起。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。但是一只机器狗，它 100% 会让你们两个都觉得受伤。</p>\n<p>张小珺 50:40 那狗做小一点呢？</p>\n<p>何小鹏 50:41 如果它做的非常的小，它的能力级就非常的差，它就是轻度陪伴。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， 1 米8。好。今天，你即使跟它一起，你是它的设计者，你也不愿意跟它只隔了 1 厘米行走。</p>\n<p>张小珺 51:07 有压迫感。</p>\n<p>何小鹏 51:08 你觉得它可能危险，你觉得它可能会很烫，你觉得它身上可能有电，你觉得它身上可能很脏，反正有各种各样的原因，你会跟它保持距离感。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？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。但是工业版机器人商引发了一个新的问题，就是手部的能力要很强，它会引量一个低的新问题。</p>\n<p>何小鹏 51:49 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。所以我自己来看，今天中国的很多机器人公司，无论在质量安全，包括最近的运动会，可以看到，就光一个热管理就会出现一个这么有趣的现象。还是在大脑的思考逻辑，还是在它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。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。</p>\n<p>张小珺 52:40 为什么不做一些中间态啊？</p>\n<p>何小鹏 52:42 我觉得我们已经在做中间态了。我们的中间态只是说，如果你想把基臣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。</p>\n<p>张小珺 52:56 这人应该多高？</p>\n<p>何小鹏 52:58 你看我们现在这一代的基臣，大概在 1 米 69 到 1 米 70 之间。</p>\n<p>张小珺 53:03 他要让男生和女生都比较舒适的身高。</p>\n<p>何小鹏 53:06 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。他必须要跟人要有一定的差距。</p>\n<p>张小珺 53:15 为什么不能有自己的脸？</p>\n<p>何小鹏 53:17 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。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，用全公司之力，全小鹏公司之力能够做的好，这是现在的一个情况。</p>\n<p>张小珺 53:43 去年的发布会，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？</p>\n<p>何小鹏 53:49 我倒不纠结，我的团队很纠结。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，因为你会觉得清者自清，浊者自浊，这是一种团队的看法。第二种团队看法说，可以再观察，等个 24 小时，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 24 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。说实话，那一个集成也是一样，它的热管理是有问题的。它很烫，但是它只是我们中间的一个 milestone 而已。对，我们上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<a href=\"https://laohu8.com/S/002301\">齐心</a>？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 99.99% 的人，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，我说明天早上你们给我想个创意，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。他们被我逼出来，在早上临时加了一个事情，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，后来我们就再做了一场，但是速度是非常快的。</p>\n<p>张小珺 55:19 为什么选择剪这个方式？</p>\n<p>何小鹏 55:21 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，你如果是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，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。所以我们当时做了这样一个动作。</p>\n<p>张小珺 55:46 去年那个爆炸性的舆论给你带来了什么信号呢？在机器人的研发上。</p>\n<p>何小鹏 55:51 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。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，这个机器人有什么用？我觉得这是非常不同的，就是在以前没有经过这么大的观点，它是没有这么大的 data 的。我自己觉得这都是不同的视角去看的一个事情，对。</p>\n<p>张小珺 56:33 有改变你们这款机器人的走向和流程吗？</p>\n<p>何小鹏 56:36 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。机器人是一个跟汽车创业有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。</p>\n<p>张小珺 56:55 不同是什么？</p>\n<p>何小鹏 56:56 我觉得就是再过 30 年之后，你会看到机器人的竞争。会陷入到一种什么样的状态？小鹏的集成踩了好多好多的坑，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。所以集成创业，我甚至认为远超汽车的创业的难度。汽车的创业已经很难了，我个人来看，集成的创业大概是汽车公司创业难度的 20 到 100 倍。你看我还给了一个最低 20 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集成的营销之后，我觉得都让我们成功概率提高了一点点。我觉得是非常之好的，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。</p>\n<p>张小珺 57:46 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。</p>\n<p>何小鹏 57:54 <strong>当年造车的时候有统计，最多的时候 300 多家，但是呢，我自己感觉就 100 来家。可能有很多家都是胎死腹中的吧，我怀疑。我觉得机器人公司现在已经成立的，据说就 200 多家，实际上可能比当年汽车公司 double 了。但是我自己还是想说的，机器人跟汽车不一样，因为汽车里面的分类可能是乘用车，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？我觉得机器人的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。</strong></p>\n<p>何小鹏 58:32 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。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，<strong>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， 99.99 会死掉，但是走各种差异机器人，我觉得这个世界上可能有非常多的解法。</strong></p>\n<p>张小珺 59:14 哦，那机器人的胜率还挺高。</p>\n<p>何小鹏 59:16 我觉得比乘用车高。这是我的看法。</p>\n<p>张小珺 59:19 那你们为什么要选一个这么难的，最难的那条路呢？</p>\n<p>何小鹏 59:22 你想做什么？你有能力做什么？你觉得该不该做？你不做什么？和你觉得你如何做到有最好的概率论？你把这 5 个能力组合，不就是你的企业或者产品战略？</p>\n<p>张小珺 59:35 在你看来，通用人形机器人，你的对手是谁？</p>\n<p>何小鹏 59:38 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，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，然后再往上是你的工程。</p>\n<p>张小珺 59:57 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 BAT 是什么呀？以及它是在什么时间做的呀？</p>\n<p>何小鹏 01:00:07 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 100 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。机器人在过去的时间可能来自于 2018 年某些开源的运动控制， MPC 啊等等这样的一些事情。</p>\n<p>何小鹏 01:00:38 所以他们为什么看起来有很多的共事性？我觉得最终的一个集成，真正要做好了，他应该完全比汽车的下下代还要能够做的更好，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，它只是说它把边界做到极好。所以他把他分工能够分好，你做A，我做B，我们两个有清晰的边界。</p>\n<p>何小鹏 01:01:07 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 47 度 5 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。</p>\n<p>何小鹏 01:01:43 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 在那个时候可能是梯制梯形车那个时代。</p>\n<p>张小珺 01:02:06 今天梯形车有了吗？在机器人里。</p>\n<p>何小鹏 01:02:08 我觉得梯形车在机器人里面肯定还没有，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，今天你看的所有的机器人，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。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 200 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，而且他还有表情包，手眼脚，你的灵魂跟情绪的协同。</p>\n<p>何小鹏 01:02:57 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。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。当他看到一个地面，可能是有一个雪地或加上草地，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。</p>\n<p>何小鹏 01:03:38 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。所以我我上次觉得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，为什么我们认为绝大部分机器人还是在。很多年前的运动控制的汽车上面去。所以他自然只能用软件去来去缝合他，他自然他很难做出好的机器人的综合能力。</p>\n<p>张小珺 01:04:08 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？他是小鹏的远方？</p>\n<p>何小鹏 01:04:12 我不是这样认为，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。我觉得第二个是机器人，机器人本身就是智能体，实际上汽车还在证明，也许要花 10 年证明软件能力占50%。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弄为全球化。</p>\n<p>何小鹏 01:04:41 实际上机器人跟汽车有一个很大的不同，绝大部分人都忽视了，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。汽车在过去的 100 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。就比如说你今天做了一个特别好的车。一天卖了 10 万台，对不起，你没有能力下个月造出 10 万台。另外你也不敢过了三个月真造出一个月 10 万台，因为你不知道。后面能不能卖出 10 万台？这是汽车的一个本身的规律。</p>\n<p>何小鹏 01:05:20 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。就像我认为去年最大的在数字AI，就是 Soroban 的Coding。就是非常短的时间，就是大概不到 18 个月，从前年的下半年到去年年底就有巨大的变化。我自己认为机器人也有可能性，虽然比它慢，因为它还是一个数字世界和一个物理世界，但是还是有可能的。</p>\n<p>张小珺 01:05:50 对。它会比汽车还慢吗？</p>\n<p>何小鹏 01:05:52 我觉得机器人如果能够软件能力到达，硬件的速度会远超汽车。当然了，换个角度，因为晓光是一家汽车厂商，我们做机器人跟很多公司做机器人，我们是 80% 的硬件都自研。我们手啊、芯片呢、关节我们都参与自研。只是说我们跟，可能跟很多公司的合作， T1 是我们，我们可能跟他的更上游的 T2 合作，只有这样的话，你才能够把质量和规模做好。</p>\n<p>张小珺 01:06:22 今年下半年你们要量产吗？你觉得现在难点是什么？</p>\n<p>何小鹏 01:06:25 <strong>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。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？实际上机器人都是无数个坑，所以为什么说它比汽车难的多？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。</strong></p>\n<p>张小珺 01:06:53 嗯，机器人还没有被定义清楚到今天。</p>\n<p>何小鹏 01:06:56 市市场也在等待，市场等待就是你有没有一个类似 maybe 像 iPhone 4 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<a href=\"https://laohu8.com/S/NOK\">诺基亚</a>、有摩托罗拉、有索尼<a href=\"https://laohu8.com/S/ERIC\">爱立信</a>，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。</p>\n<p>张小珺 01:07:32 你觉得你的胜率有多大？这么长期的一个战役中。</p>\n<p>何小鹏 01:07:35 那要看你的目标有多大，才能知道你的胜率有多大。我觉得我自己的觉得是，我们大概有个两成。</p>\n<p>张小珺 01:07:46 两成。</p>\n<p>何小鹏 01:07:46 的胜率，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。</p>\n<p>张小珺 01:07:52 你前天还在跟我说造车像在血海里游泳，那做机器人呢？</p>\n<p>何小鹏 01:07:57 现在还没进入血海，血海还在前面，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T1，在汽车里面是 work 的。在机器人里面是不 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。就它的进展的速度会极快啊。</p>\n<p>张小珺 01:08:32 刚才我们说的是机器人，那今年你们也会发多款新车，包括你们的GX，我们要不要聊聊你这个产品？</p>\n<p>何小鹏 01:08:38 对， GX 是小鹏再一次做高端，对，这也是我们第一次做一款全尺寸六座的。大SUV，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 30 款这样的全新的全尺寸，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、飞行汽车跟机器人的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冗余。带到了这一款车里面去。当然了，这一款 GX 我认为是全中国第一个整车厂做了一个前装的Robotaxi，所以它有 8 个全安全冗余。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。它就像飞机一样，它允许你有冗余。</p>\n<p>何小鹏 01:09:46 我觉得第二个，比如说举例，我们把汽车的线控底盘跟我们新的 EEA 体系，跟我们的 VAA 的自动驾驶关联起来。它可以使。新的底盘能够在 VIA 的执行过程中间提高下限，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。</p>\n<p>何小鹏 01:10:11 这是我们比如说举的一个例子，那么第三个很快了，我们把机器人里面的思考，就机器人是要听一个任务，比如说小军说，你帮我拿瓶水。那这是一个任务，他首先要判断你是谁，你不是我主人，我不听你话。水在哪里？你要喝什么水？拿完水之后去哪里拿？怎么给你等一系列的这个事情。</p>\n<p>何小鹏 01:10:32 汽车在未来不远的将来就会看到，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 2.5 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它是把小鹏的自己的很多能力，分汽车的很多能力，集成的能力，上次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<a href=\"https://laohu8.com/S/600660\">福耀玻璃</a>做了隐私玻璃，我们跟美的做了新一代的车载的冰箱，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，细节不用固化，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车。但是你怎么能够，就能做成不一样呢？它需要一个全维度级。</p>\n<p>何小鹏 01:11:46 每一个点，有的人说我这个点是 60 分，那个点是 80 分，还有个点是85，你可能你最差的点是80，然后还有更多的 90 分跟95，你才有可能在这个战争中间胜出。所以这是一个非常有趣的一个事情。</p>\n<p>张小珺 01:12:02 这个价格是怎么定的？开始就想好了，还是最后定的？</p>\n<p>何小鹏 01:12:05 没有车在一开始就想清楚了一个逻辑。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。你期望这个市场有什么样的规模？期望有什么样的利润？另外在这个市场里面可能会有什么样的市场的player？我觉得大概这几点吧，而且现在是个预售，应该5月 21 号，我们会正式的发布，发布会上会看到我们更清晰的配置跟价。</p>\n<p>张小珺 01:12:32 担不担心重蹈旧旧的覆辙？</p>\n<p>何小鹏 01:12:35 我不担心，因为那个时候的思考跟逻辑跟这个时候是思考逻辑，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，当你的体系能力越强，你越难在某一两个点上弄轻松的失败。</p>\n<p>张小珺 01:13:05 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？</p>\n<p>何小鹏 01:13:12 我觉得 30 岁以上，比较勇敢，很多人做的很好。有的是创业者，有的是好的经理人员。好多的专业人员，他们愿意探索新的科技，体验新的科技的<a href=\"https://laohu8.com/S/DLX\">豪华</a>，跟我们<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>比较相近的逻辑，我觉得他是我们的第一批的用户。所以我们这款车实际上更期望是用面向家庭的科技豪华。</p>\n<p>张小珺 01:13:42 你开出去朋友有什么反馈吗？</p>\n<p>何小鹏 01:13:44 我的朋友圈很多人很喜欢，像明天我在北京有一群的朋友都约着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。他说虽然我跟我的家人虽然很想去用一款大车，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。</p>\n<p>张小珺 01:14:07 怎么面对跟<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想</a>的竞争？</p>\n<p>何小鹏 01:14:08 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。今天我还跟李想去他的展台去看了一下。新的 L9 也是非常不错的车，我相信。昨天我去了李斌那里看了ES9，我觉得蔚小理在大九系这一次会都会给出各自不同的看法跟认知。</p>\n<p>张小珺 01:14:32 你有从 G9 上复盘到什么，然后用到这一代车型里吗？</p>\n<p>何小鹏 01:14:36 我觉得太多了，我们的组织也调整了，产品的规划也调整了。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，真的是，这已经隔了 3 年半了吧，从 2022 年底到现在，我觉得太多了。</p>\n<p>张小珺 01:14:55 这么自信？</p>\n<p>何小鹏 01:14:56 就我觉得这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、经营的大集成体系，所以为什么他说是制造的明珠？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。所以在汽车领域里面，为什么我对于从 2022 年到 2026 年，我自己的认为是巨大的质的提高。</p>\n<p>张小珺 01:15:44 如果有人说小鹏的车丑，你怎么想？</p>\n<p>何小鹏 01:15:47 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。</p>\n<p>张小珺 01:15:54 你觉得小鹏的车好看吗？</p>\n<p>何小鹏 01:15:56 我觉得在越来越好看的路上，其他的信息我不。国国主对丑美的信心，我还是很有信心。</p>\n<p>张小珺 01:16:03 你说颜值第一啊，在内部。</p>\n<p>何小鹏 01:16:06 颜值是一个相对论，对。要在多个领域做到第一才有可能，颜值是其中一个领域。</p>\n<p>张小珺 01:16:13 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 4 款车？</p>\n<p>何小鹏 01:16:19 我觉得每一个公司都有一个道。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。</p>\n<p>张小珺 01:16:29 你今年感觉整体都很自信啊。</p>\n<p>何小鹏 01:16:32 我觉得做企业没有不自信的吧。</p>\n<p>张小珺 01:16:35 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？</p>\n<p>何小鹏 01:16:42 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？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，但是今天在我角度来看都不叫成功。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。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。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。大概是这样。</p>\n<p>张小珺 01:17:34 今年对你来说最重要的一件事情是什么呀？没有。都很重要。</p>\n<p>何小鹏 01:17:39 很多都很重要。实际上汽车是一个很复合的问题。他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。就跟你讲长板、短板跟宽板的问题一样。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，它是一个复合的机器，你做好一个没有用。好，比如说你把自动驾驶做得极好，做到 Level 4 行不行？第一，一般我大概认为，谁说今年做得到，我觉得吹。第二，我认为就算他做到了，他也没有对他有巨大的价值，因为他的价值的体现是要逐步体现的。</p>\n<p>张小珺 01:18:29 那你觉得 L4 什么时候会实现？</p>\n<p>何小鹏 01:18:32 我大概率认为 18 到 24 个月。</p>\n<p>张小珺 01:18:35 这是对你们来说，还是对全行业来说？</p>\n<p>何小鹏 01:18:38 我觉得对我们。</p>\n<p>张小珺 01:18:39 实现以后会带来什么呢？会带来车的更多的销量吗？</p>\n<p>何小鹏 01:18:42 销量更多是 100% 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。你看这里面都是不同的问题，比如说举例，我们上个月。3月底我们发布了第二代 VAA 的第一个版本，我最近在车展跟大家分享的数据， 4 月份实际上中国的汽车的销量，同环比都是下跌 20% 左右的，我们大概涨了 50% 到70%，这里面有相当部分跟第二代 VAA 相关，它好不好？我觉得不错，那么如果做到L4，能够把这个能力提高多少倍？一倍？ 5 倍？ 10 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的。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，我觉得都不是。</p>\n<p>张小珺 01:19:44 余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？</p>\n<p>何小鹏 01:19:52 余凯同学跟我们关系都很好啊，这个我觉得他走在一条很有趣，很有希望，但是也许也很有挑战的道路。要看这个世界上最终汽车机器人的公司是多还是少。越多，我觉得于凯的道路会越广，越少，于凯道路会越痛苦。</p>\n<p>张小珺 01:20:12 你倾向于认为是哪一种？</p>\n<p>何小鹏 01:20:14 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。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<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>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。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 1000 亿的研发费用，在持续的做巨大的创新的价值都是有。所以在这样的一个领域里面。</p>\n<p>何小鹏 01:21:14 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。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，你有很多很多人都有研发，所以你还不如说有些地方你没有基因的，你还不如找 A 合作，找 B 合作。这个话对，但是换个角度就看他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，比如说 10 年后，我们的汽车软件占不占汽车价值的50%？如果占，那一两家 T1 就可以帮助合作伙伴做到 50% 吗？</p>\n<p>张小珺 01:22:03 他当然希望是这样。</p>\n<p>何小鹏 01:22:04 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。你把它融合在一起。有很多人说那这个怎么融合呢？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。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的。比如说你原来跟三家公司可以有合作，来一起提供一个 total solution，很容易。但对不起，你要跟 300 家公司一起合作。提供一个个性化的思路，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。我觉得今天不知道，我觉得余凯做地平线做的公司做的好，产品也做的好，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市场。</p>\n<p>张小珺 01:23:19 你觉得汽车或者机器人最终会集中到多少家？这是一个多少多少多少年周期的事情？</p>\n<p>何小鹏 01:23:24 我觉得不同企业差别太大了，我这个机器人我先不说，我一直说 30 年中国可能就 5 家有规模的汽车企业。不代表其他汽车企业会倒闭，但是我想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。</p>\n<p>张小珺 01:23:41 你今天从血海里，游出来没有？</p>\n<p>何小鹏 01:23:43 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，首先你不要问我我的定义是什么，我认为没有一家游出来。</p>\n<p>张小珺 01:23:55 机器人挑战只会是它的 10 倍，对吧？</p>\n<p>何小鹏 01:23:58 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，低它的软件价值会很。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集成公司做好。软件。</p>\n<p>张小珺 01:24:14 你的典型的一天是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 01:24:16 我觉得跟很多企业家可能一样吧。相对来说比较晚一点上班，很晚才走，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。</p>\n<p>张小珺 01:24:31 最近有看什么书？</p>\n<p>何小鹏 01:24:32 我不太看太具体的书，现在我的桌面上很多书，我可能就翻一章就过了。我觉得书里面总结的规律在现在的组合里面变化太快了。就他很难总结，当他写好一本书，印刷出来之后，这个世界可能又变化了10%。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。</p>\n<p>张小珺 01:24:59 怎么吸收知识？</p>\n<p>何小鹏 01:25:00 实际上吸收知识最简单的，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，卷万次袖子以及实践。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实践。在企业内部的组织是做PDCA，但是在 AI 体系里面要靠。全自动的循环， PDCA 的 C 都不能做了。就是他应该尽量降低人的任何一个环节的消耗。</p>\n<p>张小珺 01:25:37 过去年有没有什么后悔的决策？</p>\n<p>何小鹏 01:25:41 没有。</p>\n<p>张小珺 01:25:42 没有。</p>\n<p>何小鹏 01:25:46 这个世界上不需要去思考后悔的决策，因为犯错的太多了。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，那我们来一起思考为什么现在错了。但不用后悔。</p>\n</blockquote></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"BK4555":"新能源车","09868":"小鹏集团-W","BK4551":"寇图资本持仓","XPEV":"小鹏集团","EVS.SI":"MSCI China Electric Vehicles and Future Mobility ETF-NikkoAM","BK4099":"汽车制造商","BK4526":"热门中概股","XPEG":"2倍做多XPEV ETF-Leverage 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5”。\n他的判断是：“这条路是一条捷径，但是不是一条大道，是一条小路。”\n新路子：上限打开，但下限惨烈\n小鹏在2025年同时开发了两代新系统，内部分别称为“VAA第一代”和“VAA第二代”。\n第一代是在原有端到端框架上扩大模型规模、降低软件规则比重，属于渐进式改良。\n第二代则是完全不同的路径——抛弃端到端逻辑，用更大的Foundation Model（基础大模型）全盘驱动，以AI原生的方式重构整个自动驾驶体系，即VLA系统。\n两者的差距，何小鹏用分数来描述：旧体系上限1000分，下限900分，“能力不错”；新体系上限可达10万到100万分，但初期下限只有100分——“工程bug极多”，比旧体系的下限还要低。\n\n本来你期望做一个产品，上限1000分，下限900分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有100分，工程的问题有非常多。\n\n面对这个局面，他做了一个在他自己看来“非常巨大的赌注”：坚定押注第二代，同时将第一代乃至整个旧体系全部叫停。\n他说：“当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代甚至都完全停止它，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。”\n\n内部阻力：有人“用脚投票”离开\n这个决定在公司内部并非一帆风顺。\n何小鹏透露，当时大部分非AI背景的主管认为“不管做A还是B，可能都错了”；AI相关主管中，也有人持观望态度，“不确认这是不是能够做到一个落地的效果”。\n最激烈的反对，不是发出声音，而是沉默地离开：\n\n最大的反对声音就是有很多用脚投票……他们不相信这个事情，他们觉得做不到，他就离开了。\n\n对此，何小鹏的态度是：想清楚了，就要彻底动刀，“切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。从组织到流程，到方向，全部改”。\n在2025年三季度末，小鹏对整个自动驾驶中心的核心组织架构进行了全面重组。他解释这样做的原因：“每个人都有原来的惯性，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……但有很多时候你的工作方法论都得改。”\n为什么是他敢赌，别人不敢？\n何小鹏在访谈中提到一个他认为物理世界CEO普遍面临的困境：与纯数字AI公司不同，造车的人有太多“板”要顾——质量、成本、法规、工程、供应链——单个长板突出没有用，短板会直接拖死整体。\n\n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。\n\n他说自己当时也不确定新体系能不能补上短板，但仍然押了下去：\n\n我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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。\n\n他还引用自己在2022年低谷期给自己立下的两条原则解释这种判断逻辑——“绝不服输”和“愿赌服输”——两者并不矛盾，而是一种在高压下维持行动力的平衡方式。\n这场赌注的逻辑：软件价值要占到50%\n何小鹏押注新体系，背后有一个更长远的商业判断。\n他认为，在过去的智能电动汽车时代，硬件占用户所需价值的比例远超50%。但在未来十年，如果能用AI原生的方式重新驱动软硬件体系，软件的综合价值有可能上升到50%。\n他举了一个具体的设想：“用户愿意说，我买一个30万的车，其中15万算你的硬件，15万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。”\n这也是小鹏从“AI汽车企业”更名为“物理AI企业”的核心逻辑——不再用电动或汽车的方式去考虑智能，而是“换了一种逻辑”，从战略规划到研发过程全面调整。\n对于这场赌注的结果，何小鹏坦言仍在验证中，也承认自己当时“不知道他能不能解短板”。但他的判断是：越犹豫，越等待，成功概率越低。\n\n你越犹豫，越等待，越想观察，越想再说过6个月，你有可能越难成功。\n\n\n结果如何？初步数据已现\n\n何小鹏在访谈中援引了一组近期数据：2025年3月底，小鹏发布了第二代VAA的第一个版本。4月，中国汽车销量整体同环比下跌约20%，而小鹏当月销量涨了约50%至70%，“这里面有相当部分跟第二代VAA相关”。\n他表示，这条路能否最终走通，还需要时间验证，但方向上他没有动摇：\n\n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。\n\n访谈文字转录如下：\n\n节目简介：\n本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。 在我们此前的节目（《张小珺商业访谈录》播客70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。 在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，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。我们这次从“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的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。 接下来，就是我对何小鹏的访谈。\n何小鹏 00:00 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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。\n张小珺 00:10 直接来讲，何小鹏 Skill 的一个缺点会是什么？\n何小鹏 00:13 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。\n张小珺 00:18 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？\n何小鹏 00:20 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。\n张小珺 00:26 你觉得你的胜率有多大？\n何小鹏 00:27 我们大概有个两成。\n张小珺 00:29 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？\n何小鹏 00:32 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，甚至到公理层，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。\n张小珺 00:44 你今天从血海里游出来没有？\n何小鹏 00:46 我觉得都在游，我也不觉得有谁出来了现在。\n张小珺 00:53 哈喽，大家好，我是小珺。魏晋之约是一档由微博财经和语言及世界工作室联合出品的访谈节目。今天我们的嘉宾是小鹏集团的创始人兼 CEO 何小鹏，我们一起来聊聊他在物理 AI 上的探索，但是他还有很多不能说的秘密。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？\n\n何小鹏 01:21 那我还真不多，还是在非常传统的 AI 产品哦，千问豆包。但是在 Coding 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？他们就跟我去问，哎，小鹏你自己要去用。我实际上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。如果你天天用产品，你很快会到细节去。比如说你会觉得 Scales 哪里不好用。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。但你再用进去，你会看到它的缺点跟问题。你会聚焦怎么去解决，比如说多人协作的扣点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，我自己认为要用，不要太深度的用。特别是做一号位，但是基层的或者说有一些产品线跟他强相关的，你就要鼓励什么方式都可以上，最后要看结果，在最后慢慢的把它归一，这样才是比较好的。\n\n张小珺 02:37 AI coding 对于一个企业的一号位来说，有任何的意义吗？你觉得它会对不管是小朋友也好，或者是汽车产业也好，或者是智能驾驶的行业也好，会带来什么变化吗？\n何小鹏 02:50 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。但是我觉得对于像智能辅助驾驶，或者像其他的强 AI 的能力，我认为它的帮助是比较小的，它只是其中的一个工具。真正要把整个的 infa 建好。整个的体系建好。实际上本身来说，你可以认为。它是在最应用层来帮大家的，那是 AI coding。但是你如果在内核层，比如说你想写个操作系统，我认为它的最核心还是整个的infa，而不是在扣点。\n张小珺 03:38 你现在每个月会使用多少token？公司会使用多少token？\n何小鹏 03:42 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。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。一个非常有趣的就是，在非数字化的公司，对 token 需要多少？\n张小珺 04:11 对。\n何小鹏 04:12 你看我们的车，我们之前做了一个有趣的小统计吧，我们新一代的 VAA 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。\n何小鹏 04:54 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。而人用多少 token 产生对人和企业的价值，是另外一个维度。\n张小珺 05:14 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？\n何小鹏 05:19 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，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 1000 块人民币，还是1万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，产生更大价值，为什么你要限制他？\n张小珺 05:55 现在公司的 Token 分配主要在哪里？\n何小鹏 05:57 我觉得主要还是GIC，上次我们的自动驾驶跟座舱团队的合并，他们团队又大，我觉得 Token 是对一个企业内部员工的术语，我们实际上某种角度你可以说用了多少张H100，一张 H100 我不知道一天能够用多少 Token 呢？这个我还没有把这个换算比例，我们算的是，比如说我给你3万张H100，或者5万张，你使用什么业务能够以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，我实际上不太使用 token 的使用情况。\n张小珺 06:32 你刚才提到异常值，有什么样的异常值？\n何小鹏 06:35 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。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。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，可能我们一年在数据上投入都，从直接的刚性成本都接近 10 个亿以上，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？哪些数据是可以有一些 warm up 在起在使用的？每一个使用的钱的数量都是千万级的，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。\n何小鹏 07:39 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。\n张小珺 08:01 最近 Skilll 非常的出圈，如果把你训练成一个何小鹏Skilll，你觉得应该给他提供哪些训练的数据啊？那个 Skilll 会是什么样的？\n何小鹏 08:13 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 Skillls 化。如果把我都能够现在有清晰的逻辑论去 Skillls 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，是吧？都会有巨大的风险。\n张小珺 08:34 嗯， CEO 可以被替代。\n何小鹏 08:36 也许过数十年或者过 100 年，类似我的能力是，的确可以被Skillls，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ABC，但是获得了新的DEF。因为你这个问题，实际上是我们不光是想过，我们是深度思考过，因为我们在做很多的机器人的事情。因为实际上换个角度，我觉得在这个里面，实际上是它有两个非常重要的矛盾体，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 Skilll 化，但是对于一个模型角度来看，我怎么知道你 Skilll 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。我知道什么是错的。\n张小珺 09:29 对。\n何小鹏 09:30 但是比如说把何小鹏 Skilll 的话，你很难判断这个 Skilll 的话怎么是对的或者是错的。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。\n张小珺 09:49 直接来讲何小鹏 Skilll 的一个缺点会是什么？缺陷。\n何小鹏 09:53 我觉得每个人 Skilll 的话之后都会发现这个人实际上是有非常多的缺点的。\n张小珺 10:00 你的呢？\n何小鹏 10:01 当然都有啊。\n张小珺 10:03 作为一个CEO，你觉得你今天的 AI 的含量够吗？\n何小鹏 10:06 我不知道啊，这个。我觉得在数字世界的很多公司里面，我觉得他可能可以把 AI 的含量放到小百分之几十。我觉得在物理世界不应该，小鹏是一家数万人的企业，我觉得 AI 上面花 15% 到20%，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算是 AI 的整个的范畴，我觉得是他足够了。\n张小珺 10:36 因为我今天很想跟你讨论一个话题，就是人工智能企业如果在一边，制造业企业在另一边，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？\n何小鹏 10:52 我还不是这样理解的，抱歉啊。我把汽车认为有几种研发。我觉得第一个是硬件的研发，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，刚刚小君你所说的。硬件的研发跟制造是两种不同的能力。比如说你有能力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，甚至将来可能要到第五种，这是我的看法。\n张小珺 11:34 你们去年还在说你们是一个 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，这个名字的转化背后的原因是什么？从一个 AI 汽车企业到一个物理 AI 企业，它的变化是什么呢？\n何小鹏 11:49 我觉得这个变化刚刚开始啊，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 10 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。所以在过去的 10 年的创业里面，我们做出第一款车，把它量产，卖出第一个 10 万台，做出第二款车等等，它会进入这样的一个循环。\n何小鹏 12:19 但实际上在 12 年前，也就是小鹏汽车创业的时候， 2014 年。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 2025 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，因为。\n何小鹏 12:58 从。更早年就有很多的公司，从丰田到Google，到中国的百度，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。某种角度我觉得是，他做到了效果，但是没有足够的高度。也就是说，那个时候我认为还是 AI 的算法，加上软件的规则。的能力的组合，我把它细称为叫缝合怪。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。\n何小鹏 13:37 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 VAA 的第一代， VAA 的第二代。像 VAA 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，增强了后端的能力，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。在更多的思考如何去把自动驾驶的上限先打开。\n何小鹏 14:25 再去收敛下限。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的。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，实际上它是开了一次之后，它知道你的停车位在哪里，你的大概的行车路线是什么样的。实际上它对于整个的物理世界的了解度是非常之低的。\n张小珺 15:02 就核心还是不够智能。\n何小鹏 15:04 它的上限太低了。你可以认为要打开到1万分的可能性才能做好，但是他们可能都在 1000 分左右，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VAA，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 10 万分到 100 万分，但是那个时候的下限也很惨烈，本来你期望做一个产品，上限 1000 分，下限 900 分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有 100 分，所以它比其他的我们自己的产品的下限上要更低，它的工程的问题，有非常多的问题。\n何小鹏 15:45 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。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。\n张小珺 16:17 这还是缝合，是吗？\n何小鹏 16:19 它做出来的软件还是软件。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。所以我们在去年做了巨大的转型跟赌博。我们把以前的那套体系就停下来了。实际上那套体系花了小几十个亿。\n张小珺 16:52 去年的什么时间？\n何小鹏 16:53 大概就是现在。\n张小珺 16:55 原因是什么呀？\n何小鹏 16:56 我认为它无法做到无人驾驶，我认为它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，小军你好，坐下来，你说，我就不给你递一杯水了，他说，对，我不需要。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，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。但是我们用的方法是永远不会无限聪明。\n张小珺 17:34 为什么去年才意识到呢？小鹏已经创业了 11 年了，对吧？你们做智能化也非常的早。\n何小鹏 17:40 我觉得绝大部分不是站在物理 AI 的角度去看一个事情的。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跟浓缩的。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。\n何小鹏 18:26 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。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。因为你要知道，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，因为他不。不光要比上限，比如说跑个分，他还要比下限。\n张小珺 19:03 嗯，他要保住下限。\n何小鹏 19:04 啊，他还要拼广度，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，长板要做的更长。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，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。\n何小鹏 19:42 我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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 的，我们上早早都不是这个维度。\n何小鹏 20:13 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50%。对。我认为在，如果在下一个 10 年，很有可能硬件和软件可能可以过占到50%，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。并且获得更大的 AI 的价值。只有这样，可能在新的 10 年里面，软件的综合的表现力、价值，就是用户愿意他为他付费的价值，才会占到，例如一个车或者一个机器人的50%。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 Cloak 非常好，我会用Cloak。如果 Deepseek4 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。我们上做了一个hub，可以很容易的切换。\n何小鹏 21:38 但是在PhysicalAI， PhysicalAI 的 model 是不一样的， PhysicalAI 的 data 是不一样的， PhysicalAI 的音法是不一样的，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。这就是我们大概的一个能说的框架吧。再多说就不说了。\n张小珺 22:01 去年4月到底发生了什么呀？为什么是去年4月下了一个这么大的赌注？受了什么刺激吗？是。\n何小鹏 22:06 没有，实际上就是体验不同的能力了。去年 3 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可用的自动驾驶。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 Level four 或者 Level five。这是当时在去年年初的一个想法，就是说，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 50: 50 的硬件加软件的value。我讲的这个 value 不是技术人员思考的，是客户愿意为此买单的。\n何小鹏 22:56 用户愿意说，我买一个 30 万的车，其中 15 万算你的硬件， 15 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。\n张小珺 23:39 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？开始更多的思考下一个 10 年的方向。\n何小鹏 23:52 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。实际上三季度末我们做了一个非常大的动作，是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。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。我觉得大部分时候这是对的，但有很多时候你的工作方法论都得改，所以我觉得调整方法论，调整mindset。\n张小珺 24:32 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跟我们分享一下？\n何小鹏 24:55 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，实际上它是一个非常困难的事情。\n张小珺 25:12 为什么一定要 AI 驱动呢？就之前的惯性会导致什么呢？\n何小鹏 25:16 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。但是他还是修一个老的房子的方法论，他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。\n何小鹏 26:24 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，各个角度是不同的朋友和自己的思考逻辑论，你要把它汇聚起来，最后你还要下赌注，就像创业一样。\n张小珺 26:48 我听说你在过去三年变得更敢赌了，是吗？\n何小鹏 26:52 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。 2022 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，跟赌都有关系啊，第一个就叫绝不服输。\n张小珺 27:14 绝不服输。\n何小鹏 27:15 第二个是愿赌服输。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。但是你要把心态做的非常好，就像刚才我所说的，当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代 VI 甚至都完全停止它，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 6 个月，你有可能越难成功。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。但是我相信再过几年，等我们更好的成功，也许再来讲。\n何小鹏 28:09 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。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。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？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。\n何小鹏 29:02 人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块长板的逻辑。所以这为什么我没有办法回答你，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。\n张小珺 29:45 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。\n何小鹏 29:52 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1万人或者5万人，转型晚 3 天，可能成功概率提高了15%。对一家微型公司，他今天如果用同质化的方法论，同质化的组织。他没有变化。他可以去读。因为他小，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已经不用分析师了， AI 在帮我分析。第二个简单的程序员。第三个简单的设计组，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，他根本还没到达。所以换个角度，对于这三个方向的小微型公司。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。\n何小鹏 31:02 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。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。所以我自己认为是，从某些角度它是对的。从某一角度，它是完全没有逻辑论的。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。因为在这个世界上原来，如果说 360 行有 36000 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。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 2009 年，到了现在 17 年。我觉得 Waymo 是一个既好又很不好的解决方案。\n张小珺 32:15 为什么？\n何小鹏 32:16 好是我认为它的技术能力不错，我觉得它很难全球化，我觉得在过去的时间里面， Level 4 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。极度聪明的方法论。当然了， Google 现在在新的大模型里面做了很多的事情。我认为在将来可能会他们会变化，但是目前我并没有看到。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、更快捷地开车，我们每个人都是司机，就光这个事情做了 17 年，没有一家公司能够做的奇好。\n何小鹏 33:00 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 coding 去改变。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。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到极致，再极致一点就很好了。no，因为你考虑的维度不对。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。\n张小珺 33:34 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？\n何小鹏 33:38 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。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，但大部分是属于中间态，就是不确认它是不是一个好的节奏。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 10 倍到 1000 倍的可能性吗？如果你要赌 1000 倍，对不起，你的概率是1，如果是 10 倍，你的成功概率可能是 1/ 10。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 1000 倍的概率论，你可能是赌数倍到 10 倍之间。\n张小珺 34:34 你听过最大的反对声是什么样的？\n何小鹏 34:37 我觉得最大的反对声音就是有很多用脚投票。\n张小珺 34:42 怎么说？\n何小鹏 34:44 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。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，切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。所以在某些上面你就敢下注，从组织到流程，到方向，全部改。\n张小珺 35:15 全部改。\n何小鹏 35:16 对。\n张小珺 35:17 所以去年动刀子动的是很大的，对吗？\n何小鹏 35:20 对，大家所看到的可能都是最上层的，对。业务层或者应用层，但是内部看到的就是一直到根上面去。所以我一直还是想说，上次如何利用 AI 驱动某些业务是非常之重要，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能大量跟现实世界产生强交互的角度去思考AI。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。可能有一部分的业务逻辑是对的，但是他们还不够全面跟充分。这是最大的问题。\n张小珺 36:07 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。\n何小鹏 36:13 我觉得我说不出来，因为我也在探索中。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 100 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，Sora、Pika。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。\n何小鹏 36:54 我觉得这是第二个，我觉得第三个就是今天大家没有人真正，我觉得除了 Google 在对人体的AI，把它两个非常好的耦合，因为医药行业是个非常复杂的行业，包括养老，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。实际上部门跟 AI 的耦合，中心跟 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 1000 人以内的。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，像我们也在不断的观察学习，在合适的时间点一样要做。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。\n张小珺 37:44 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？\n何小鹏 37:49 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。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。模化的中型组织，我觉得三年变完都已经是极其可怕的速度了。我甚至认为 5 到 10 年都已经是一个快的速度。\n张小珺 38:09 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？作为一个CEO。\n何小鹏 38:15 当然焦虑。\n张小珺 38:16 有多焦虑啊？\n何小鹏 38:17 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。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。\n何小鹏 38:56 很多人只看到问题，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。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。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。\n张小珺 39:28 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，今天觉得它在这个时代下不work。\n何小鹏 39:36 我举一个跟这个不相关，但是又有一点点关联的例子吧。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，你觉得它可能存在的。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。我只能点到这里了，再不详细说了。\n张小珺 40:28 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，能不能讲讲这个产品是怎么诞生的？我听说你们是在 2023 年 bet 了通用人形机器人的这个方向，对吗？\n何小鹏 40:46 算小鹏的机器人算分三个阶段，第一个是 2018 到2020，它是一个独立的团队，那个时候跟中国的很多其他机器人团队是一样的。\n张小珺 40:57 是你收购的，对吧？\n何小鹏 40:58 对，那时候大概有四五家都在做四足。 2020 年呢到 2023 年是第二个阶段。我们差不多花了三年半到四年之间做了三个不同的MileStone。我觉得是，我觉得这是第二个阶段。在这个里面我们试过很多，我们用基层的方法做基层，用汽车的方法做基层，还中间做了一些缝合的方式做基层，我们都取得了不同的成功跟失败。我觉得在这个里面，到了 2023 年之后，又是一个新的逻辑，就是说。\n何小鹏 41:33 当我们在 2022 年看到了这个新的模型，我们觉得机器人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。因为实际上小脑的复杂度都远高过大家。但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，他说你的运动的小脑，实际上是大脑，OK，anyway。我认为实际上只是不同的统计逻辑吧。\n何小鹏 42:09 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 5 一样，进入到一个坚定的觉得从大佬去驱动机器人的全新的设计。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 ET 到 PT 到 SOP 到 SOD 的一个全的流程，虽然我们。今年年底，我们就期望进入到机器人类似汽车的SOP。\n何小鹏 42:51 明年 2027 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，都会去太，training。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。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？\n张小珺 43:24 能干活。\n何小鹏 43:25 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。所以我觉得明年是可能开始的元年。\n张小珺 43:37 23 年发生了什么，让你从不相信变成相信了？\n何小鹏 43:40 23 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。\n张小珺 43:53 当时用了LC。\n何小鹏 43:55 我们当时把 300 人的团队，只留了不到 60 个人。我们把它解散了，出去了，听说他们跟我说有 10 个创业的团队，大部分都拿到钱了，现在是，这个像中兴拿了好多轮钱了。我自己认为要去重构整个机器人的逻辑，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。\n张小珺 44:21 那应该用什么样的人呢？\n何小鹏 44:24 我不知道，所以我当时选了另外一个全新的团队。他既懂点AI，又懂点汽车，又懂点工程，又懂点机器人，尝试去来做一个全新思考的机器人的逻辑。\n张小珺 44:40 为什么当时选中他呀？\n何小鹏 44:41 我觉得有很多时候是命运啊。\n张小珺 44:43 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？\n何小鹏 44:48 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。首先你选择他，他也要选择你呀。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。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。\n何小鹏 45:35 去长时间投入，所以今天的有很多基建公司，他很快速做出一个demo，就是nothing，对我来看的话，就像 2017 年的时候，中国那个时候有很多 Level 4 的数据公司。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，所以这是一个简单类比吧，因为这个这样的对比也不好。\n张小珺 46:02 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。\n何小鹏 46:18 我觉得可能在 Tesla 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。我想说这是第一个。我觉得 LC 他非常注重，他的说法叫人才的密度。我实际上是认为是人才的潜力。他基本上都用最好的人。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 80 个，他们都很贵。但是我们都愿意。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，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。\n张小珺 47:27 那个时候要 bet 通用人形机器人，你。选择的理由是什么呢？在 23 年，为什么是一定要是通用人型呢？\n何小鹏 47:34 我觉得这是每个公司选择的道。对，我觉得我很开心，我跟我的团队 LC 都是一样， LC 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 2014 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机器人。会到来。第二也根本不愿意看到，通用机器人也许在 20 年、 50 年以后，会跟人类的各个领域强相关。\n何小鹏 48:18 今天刚才我们所讨论的数字AI，只是辅助人类的，可能以 3 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，我算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人体AI，如何让老人不生病？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会非常大，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。\n张小珺 49:03 去年那波爆炸性的讨论，有出乎你的意料吗？你当时还挺委屈的。\n何小鹏 49:08 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。一季度开始去做的，对我们来说它只是我们的一个中间版本，这个中间版本我们只是想认证，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，人应该有 200 多个关节，且还有肌肉，且还有皮肤。\n何小鹏 49:32 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，如果他上有肌肉跟皮肤之后，他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。\n何小鹏 49:55 我举一个例子吧，比如说我们以前做的四足机器人，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 1 米 1 到 1 米 2 左右的一只机器狗进到你的房间，你的房间很快出了很多问题。比如说它在你的床头柜那里，它无法原地掉头。如果你家里有一只金毛，它在掉头的时候，它的尾巴，它的。\n张小珺 50:26 会往上动一下。\n何小鹏 50:28 它会抬起。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。但是一只机器狗，它 100% 会让你们两个都觉得受伤。\n张小珺 50:40 那狗做小一点呢？\n何小鹏 50:41 如果它做的非常的小，它的能力级就非常的差，它就是轻度陪伴。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， 1 米8。好。今天，你即使跟它一起，你是它的设计者，你也不愿意跟它只隔了 1 厘米行走。\n张小珺 51:07 有压迫感。\n何小鹏 51:08 你觉得它可能危险，你觉得它可能会很烫，你觉得它身上可能有电，你觉得它身上可能很脏，反正有各种各样的原因，你会跟它保持距离感。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？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。但是工业版机器人商引发了一个新的问题，就是手部的能力要很强，它会引量一个低的新问题。\n何小鹏 51:49 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。所以我自己来看，今天中国的很多机器人公司，无论在质量安全，包括最近的运动会，可以看到，就光一个热管理就会出现一个这么有趣的现象。还是在大脑的思考逻辑，还是在它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。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。\n张小珺 52:40 为什么不做一些中间态啊？\n何小鹏 52:42 我觉得我们已经在做中间态了。我们的中间态只是说，如果你想把基臣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。\n张小珺 52:56 这人应该多高？\n何小鹏 52:58 你看我们现在这一代的基臣，大概在 1 米 69 到 1 米 70 之间。\n张小珺 53:03 他要让男生和女生都比较舒适的身高。\n何小鹏 53:06 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。他必须要跟人要有一定的差距。\n张小珺 53:15 为什么不能有自己的脸？\n何小鹏 53:17 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。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，用全公司之力，全小鹏公司之力能够做的好，这是现在的一个情况。\n张小珺 53:43 去年的发布会，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？\n何小鹏 53:49 我倒不纠结，我的团队很纠结。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，因为你会觉得清者自清，浊者自浊，这是一种团队的看法。第二种团队看法说，可以再观察，等个 24 小时，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 24 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。说实话，那一个集成也是一样，它的热管理是有问题的。它很烫，但是它只是我们中间的一个 milestone 而已。对，我们上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？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 99.99% 的人，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，我说明天早上你们给我想个创意，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。他们被我逼出来，在早上临时加了一个事情，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，后来我们就再做了一场，但是速度是非常快的。\n张小珺 55:19 为什么选择剪这个方式？\n何小鹏 55:21 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，你如果是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，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。所以我们当时做了这样一个动作。\n张小珺 55:46 去年那个爆炸性的舆论给你带来了什么信号呢？在机器人的研发上。\n何小鹏 55:51 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。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，这个机器人有什么用？我觉得这是非常不同的，就是在以前没有经过这么大的观点，它是没有这么大的 data 的。我自己觉得这都是不同的视角去看的一个事情，对。\n张小珺 56:33 有改变你们这款机器人的走向和流程吗？\n何小鹏 56:36 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。机器人是一个跟汽车创业有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。\n张小珺 56:55 不同是什么？\n何小鹏 56:56 我觉得就是再过 30 年之后，你会看到机器人的竞争。会陷入到一种什么样的状态？小鹏的集成踩了好多好多的坑，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。所以集成创业，我甚至认为远超汽车的创业的难度。汽车的创业已经很难了，我个人来看，集成的创业大概是汽车公司创业难度的 20 到 100 倍。你看我还给了一个最低 20 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集成的营销之后，我觉得都让我们成功概率提高了一点点。我觉得是非常之好的，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。\n张小珺 57:46 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。\n何小鹏 57:54 当年造车的时候有统计，最多的时候 300 多家，但是呢，我自己感觉就 100 来家。可能有很多家都是胎死腹中的吧，我怀疑。我觉得机器人公司现在已经成立的，据说就 200 多家，实际上可能比当年汽车公司 double 了。但是我自己还是想说的，机器人跟汽车不一样，因为汽车里面的分类可能是乘用车，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？我觉得机器人的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。\n何小鹏 58:32 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。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， 99.99 会死掉，但是走各种差异机器人，我觉得这个世界上可能有非常多的解法。\n张小珺 59:14 哦，那机器人的胜率还挺高。\n何小鹏 59:16 我觉得比乘用车高。这是我的看法。\n张小珺 59:19 那你们为什么要选一个这么难的，最难的那条路呢？\n何小鹏 59:22 你想做什么？你有能力做什么？你觉得该不该做？你不做什么？和你觉得你如何做到有最好的概率论？你把这 5 个能力组合，不就是你的企业或者产品战略？\n张小珺 59:35 在你看来，通用人形机器人，你的对手是谁？\n何小鹏 59:38 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，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，然后再往上是你的工程。\n张小珺 59:57 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 BAT 是什么呀？以及它是在什么时间做的呀？\n何小鹏 01:00:07 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 100 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。机器人在过去的时间可能来自于 2018 年某些开源的运动控制， MPC 啊等等这样的一些事情。\n何小鹏 01:00:38 所以他们为什么看起来有很多的共事性？我觉得最终的一个集成，真正要做好了，他应该完全比汽车的下下代还要能够做的更好，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，它只是说它把边界做到极好。所以他把他分工能够分好，你做A，我做B，我们两个有清晰的边界。\n何小鹏 01:01:07 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 47 度 5 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。\n何小鹏 01:01:43 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 在那个时候可能是梯制梯形车那个时代。\n张小珺 01:02:06 今天梯形车有了吗？在机器人里。\n何小鹏 01:02:08 我觉得梯形车在机器人里面肯定还没有，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，今天你看的所有的机器人，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。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 200 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，而且他还有表情包，手眼脚，你的灵魂跟情绪的协同。\n何小鹏 01:02:57 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。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。当他看到一个地面，可能是有一个雪地或加上草地，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。\n何小鹏 01:03:38 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。所以我我上次觉得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，为什么我们认为绝大部分机器人还是在。很多年前的运动控制的汽车上面去。所以他自然只能用软件去来去缝合他，他自然他很难做出好的机器人的综合能力。\n张小珺 01:04:08 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？他是小鹏的远方？\n何小鹏 01:04:12 我不是这样认为，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。我觉得第二个是机器人，机器人本身就是智能体，实际上汽车还在证明，也许要花 10 年证明软件能力占50%。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弄为全球化。\n何小鹏 01:04:41 实际上机器人跟汽车有一个很大的不同，绝大部分人都忽视了，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。汽车在过去的 100 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。就比如说你今天做了一个特别好的车。一天卖了 10 万台，对不起，你没有能力下个月造出 10 万台。另外你也不敢过了三个月真造出一个月 10 万台，因为你不知道。后面能不能卖出 10 万台？这是汽车的一个本身的规律。\n何小鹏 01:05:20 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。就像我认为去年最大的在数字AI，就是 Soroban 的Coding。就是非常短的时间，就是大概不到 18 个月，从前年的下半年到去年年底就有巨大的变化。我自己认为机器人也有可能性，虽然比它慢，因为它还是一个数字世界和一个物理世界，但是还是有可能的。\n张小珺 01:05:50 对。它会比汽车还慢吗？\n何小鹏 01:05:52 我觉得机器人如果能够软件能力到达，硬件的速度会远超汽车。当然了，换个角度，因为晓光是一家汽车厂商，我们做机器人跟很多公司做机器人，我们是 80% 的硬件都自研。我们手啊、芯片呢、关节我们都参与自研。只是说我们跟，可能跟很多公司的合作， T1 是我们，我们可能跟他的更上游的 T2 合作，只有这样的话，你才能够把质量和规模做好。\n张小珺 01:06:22 今年下半年你们要量产吗？你觉得现在难点是什么？\n何小鹏 01:06:25 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。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？实际上机器人都是无数个坑，所以为什么说它比汽车难的多？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。\n张小珺 01:06:53 嗯，机器人还没有被定义清楚到今天。\n何小鹏 01:06:56 市市场也在等待，市场等待就是你有没有一个类似 maybe 像 iPhone 4 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，有诺基亚、有摩托罗拉、有索尼爱立信，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。\n张小珺 01:07:32 你觉得你的胜率有多大？这么长期的一个战役中。\n何小鹏 01:07:35 那要看你的目标有多大，才能知道你的胜率有多大。我觉得我自己的觉得是，我们大概有个两成。\n张小珺 01:07:46 两成。\n何小鹏 01:07:46 的胜率，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。\n张小珺 01:07:52 你前天还在跟我说造车像在血海里游泳，那做机器人呢？\n何小鹏 01:07:57 现在还没进入血海，血海还在前面，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T1，在汽车里面是 work 的。在机器人里面是不 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。就它的进展的速度会极快啊。\n张小珺 01:08:32 刚才我们说的是机器人，那今年你们也会发多款新车，包括你们的GX，我们要不要聊聊你这个产品？\n何小鹏 01:08:38 对， GX 是小鹏再一次做高端，对，这也是我们第一次做一款全尺寸六座的。大SUV，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 30 款这样的全新的全尺寸，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、飞行汽车跟机器人的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冗余。带到了这一款车里面去。当然了，这一款 GX 我认为是全中国第一个整车厂做了一个前装的Robotaxi，所以它有 8 个全安全冗余。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。它就像飞机一样，它允许你有冗余。\n何小鹏 01:09:46 我觉得第二个，比如说举例，我们把汽车的线控底盘跟我们新的 EEA 体系，跟我们的 VAA 的自动驾驶关联起来。它可以使。新的底盘能够在 VIA 的执行过程中间提高下限，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。\n何小鹏 01:10:11 这是我们比如说举的一个例子，那么第三个很快了，我们把机器人里面的思考，就机器人是要听一个任务，比如说小军说，你帮我拿瓶水。那这是一个任务，他首先要判断你是谁，你不是我主人，我不听你话。水在哪里？你要喝什么水？拿完水之后去哪里拿？怎么给你等一系列的这个事情。\n何小鹏 01:10:32 汽车在未来不远的将来就会看到，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 2.5 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它是把小鹏的自己的很多能力，分汽车的很多能力，集成的能力，上次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，比如说我们跟福耀玻璃做了隐私玻璃，我们跟美的做了新一代的车载的冰箱，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，细节不用固化，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车。但是你怎么能够，就能做成不一样呢？它需要一个全维度级。\n何小鹏 01:11:46 每一个点，有的人说我这个点是 60 分，那个点是 80 分，还有个点是85，你可能你最差的点是80，然后还有更多的 90 分跟95，你才有可能在这个战争中间胜出。所以这是一个非常有趣的一个事情。\n张小珺 01:12:02 这个价格是怎么定的？开始就想好了，还是最后定的？\n何小鹏 01:12:05 没有车在一开始就想清楚了一个逻辑。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。你期望这个市场有什么样的规模？期望有什么样的利润？另外在这个市场里面可能会有什么样的市场的player？我觉得大概这几点吧，而且现在是个预售，应该5月 21 号，我们会正式的发布，发布会上会看到我们更清晰的配置跟价。\n张小珺 01:12:32 担不担心重蹈旧旧的覆辙？\n何小鹏 01:12:35 我不担心，因为那个时候的思考跟逻辑跟这个时候是思考逻辑，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，当你的体系能力越强，你越难在某一两个点上弄轻松的失败。\n张小珺 01:13:05 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？\n何小鹏 01:13:12 我觉得 30 岁以上，比较勇敢，很多人做的很好。有的是创业者，有的是好的经理人员。好多的专业人员，他们愿意探索新的科技，体验新的科技的豪华，跟我们蔚来比较相近的逻辑，我觉得他是我们的第一批的用户。所以我们这款车实际上更期望是用面向家庭的科技豪华。\n张小珺 01:13:42 你开出去朋友有什么反馈吗？\n何小鹏 01:13:44 我的朋友圈很多人很喜欢，像明天我在北京有一群的朋友都约着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。他说虽然我跟我的家人虽然很想去用一款大车，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。\n张小珺 01:14:07 怎么面对跟理想的竞争？\n何小鹏 01:14:08 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。今天我还跟李想去他的展台去看了一下。新的 L9 也是非常不错的车，我相信。昨天我去了李斌那里看了ES9，我觉得蔚小理在大九系这一次会都会给出各自不同的看法跟认知。\n张小珺 01:14:32 你有从 G9 上复盘到什么，然后用到这一代车型里吗？\n何小鹏 01:14:36 我觉得太多了，我们的组织也调整了，产品的规划也调整了。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，真的是，这已经隔了 3 年半了吧，从 2022 年底到现在，我觉得太多了。\n张小珺 01:14:55 这么自信？\n何小鹏 01:14:56 就我觉得这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、经营的大集成体系，所以为什么他说是制造的明珠？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。所以在汽车领域里面，为什么我对于从 2022 年到 2026 年，我自己的认为是巨大的质的提高。\n张小珺 01:15:44 如果有人说小鹏的车丑，你怎么想？\n何小鹏 01:15:47 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。\n张小珺 01:15:54 你觉得小鹏的车好看吗？\n何小鹏 01:15:56 我觉得在越来越好看的路上，其他的信息我不。国国主对丑美的信心，我还是很有信心。\n张小珺 01:16:03 你说颜值第一啊，在内部。\n何小鹏 01:16:06 颜值是一个相对论，对。要在多个领域做到第一才有可能，颜值是其中一个领域。\n张小珺 01:16:13 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 4 款车？\n何小鹏 01:16:19 我觉得每一个公司都有一个道。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。\n张小珺 01:16:29 你今年感觉整体都很自信啊。\n何小鹏 01:16:32 我觉得做企业没有不自信的吧。\n张小珺 01:16:35 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？\n何小鹏 01:16:42 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？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，但是今天在我角度来看都不叫成功。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。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。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。大概是这样。\n张小珺 01:17:34 今年对你来说最重要的一件事情是什么呀？没有。都很重要。\n何小鹏 01:17:39 很多都很重要。实际上汽车是一个很复合的问题。他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。就跟你讲长板、短板跟宽板的问题一样。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，它是一个复合的机器，你做好一个没有用。好，比如说你把自动驾驶做得极好，做到 Level 4 行不行？第一，一般我大概认为，谁说今年做得到，我觉得吹。第二，我认为就算他做到了，他也没有对他有巨大的价值，因为他的价值的体现是要逐步体现的。\n张小珺 01:18:29 那你觉得 L4 什么时候会实现？\n何小鹏 01:18:32 我大概率认为 18 到 24 个月。\n张小珺 01:18:35 这是对你们来说，还是对全行业来说？\n何小鹏 01:18:38 我觉得对我们。\n张小珺 01:18:39 实现以后会带来什么呢？会带来车的更多的销量吗？\n何小鹏 01:18:42 销量更多是 100% 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。你看这里面都是不同的问题，比如说举例，我们上个月。3月底我们发布了第二代 VAA 的第一个版本，我最近在车展跟大家分享的数据， 4 月份实际上中国的汽车的销量，同环比都是下跌 20% 左右的，我们大概涨了 50% 到70%，这里面有相当部分跟第二代 VAA 相关，它好不好？我觉得不错，那么如果做到L4，能够把这个能力提高多少倍？一倍？ 5 倍？ 10 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的。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，我觉得都不是。\n张小珺 01:19:44 余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？\n何小鹏 01:19:52 余凯同学跟我们关系都很好啊，这个我觉得他走在一条很有趣，很有希望，但是也许也很有挑战的道路。要看这个世界上最终汽车机器人的公司是多还是少。越多，我觉得于凯的道路会越广，越少，于凯道路会越痛苦。\n张小珺 01:20:12 你倾向于认为是哪一种？\n何小鹏 01:20:14 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。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。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 1000 亿的研发费用，在持续的做巨大的创新的价值都是有。所以在这样的一个领域里面。\n何小鹏 01:21:14 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。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，你有很多很多人都有研发，所以你还不如说有些地方你没有基因的，你还不如找 A 合作，找 B 合作。这个话对，但是换个角度就看他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，比如说 10 年后，我们的汽车软件占不占汽车价值的50%？如果占，那一两家 T1 就可以帮助合作伙伴做到 50% 吗？\n张小珺 01:22:03 他当然希望是这样。\n何小鹏 01:22:04 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。你把它融合在一起。有很多人说那这个怎么融合呢？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。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的。比如说你原来跟三家公司可以有合作，来一起提供一个 total solution，很容易。但对不起，你要跟 300 家公司一起合作。提供一个个性化的思路，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。我觉得今天不知道，我觉得余凯做地平线做的公司做的好，产品也做的好，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市场。\n张小珺 01:23:19 你觉得汽车或者机器人最终会集中到多少家？这是一个多少多少多少年周期的事情？\n何小鹏 01:23:24 我觉得不同企业差别太大了，我这个机器人我先不说，我一直说 30 年中国可能就 5 家有规模的汽车企业。不代表其他汽车企业会倒闭，但是我想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。\n张小珺 01:23:41 你今天从血海里，游出来没有？\n何小鹏 01:23:43 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，首先你不要问我我的定义是什么，我认为没有一家游出来。\n张小珺 01:23:55 机器人挑战只会是它的 10 倍，对吧？\n何小鹏 01:23:58 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，低它的软件价值会很。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集成公司做好。软件。\n张小珺 01:24:14 你的典型的一天是什么样的？\n何小鹏 01:24:16 我觉得跟很多企业家可能一样吧。相对来说比较晚一点上班，很晚才走，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。\n张小珺 01:24:31 最近有看什么书？\n何小鹏 01:24:32 我不太看太具体的书，现在我的桌面上很多书，我可能就翻一章就过了。我觉得书里面总结的规律在现在的组合里面变化太快了。就他很难总结，当他写好一本书，印刷出来之后，这个世界可能又变化了10%。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。\n张小珺 01:24:59 怎么吸收知识？\n何小鹏 01:25:00 实际上吸收知识最简单的，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，卷万次袖子以及实践。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实践。在企业内部的组织是做PDCA，但是在 AI 体系里面要靠。全自动的循环， PDCA 的 C 都不能做了。就是他应该尽量降低人的任何一个环节的消耗。\n张小珺 01:25:37 过去年有没有什么后悔的决策？\n何小鹏 01:25:41 没有。\n张小珺 01:25:42 没有。\n何小鹏 01:25:46 这个世界上不需要去思考后悔的决策，因为犯错的太多了。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，那我们来一起思考为什么现在错了。但不用后悔。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09868":1.95,"XPEG":0.6,"XPEV":1.95,"EVS.SI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":10,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":568400047910928,"gmtCreate":1779790744720,"gmtModify":1779790812701,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/568400047910928","repostId":"1148510266","repostType":2,"repost":{"id":"1148510266","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1779786278,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1148510266?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-05-26 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left;\">RETA的横空出世，不仅标志着GLP-1类药物进入新的进化阶段，更被市场视为一场针对&#34;过度消费经济&#34;的系统性冲击。从餐饮、快餐、酒精到加工食品，多个行业的股价已率先承压。有医学人士甚至预言：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;几年内，肥胖将重新成为罕见病。&#34;</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">RETA临床数据：减重效果比肩手术</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的核心突破在于其&#34;三重激动剂&#34;机制。<strong>与此前的GLP-1类药物不同，RETA同时靶向GLP-1、GIP和胰高血糖素三条代谢通路</strong>，而礼来现有明星产品Zepbound仅为双重激动剂，靶向GLP-1和GIP两条通路。</p><p style=\"text-align: left;\">据NBC新闻报道，礼来此次公布的三期临床试验共纳入约2300名肥胖或超重患者，试验周期为80周。结果显示，<strong>接受最高剂量治疗的患者平均减重28%，约70磅，其中近半数患者减重幅度超过30%。一组重度肥胖患者延长用药至104周后，平均减重达85磅。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"来源：礼来\" src=\"https://static.tigerbbs.com/cdc7bc5c773a277019f0e0e65956d671\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"478\"/><span>来源：礼来</span></p><p style=\"text-align: left;\">作为参照，Zepbound在72周试验中最高剂量组平均减重约21%，Wegovy在68周试验中最高剂量组平均减重约15%。需要指出的是，上述数据来自各自独立的临床试验。</p><p style=\"text-align: left;\">减重手术通常可帮助患者在一至两年内减轻体重的25%至35%。<strong>RETA的数据已与这一区间高度重叠，令多位专家直呼&#34;游戏规则改变者&#34;。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">杜克大学健康系统人口健康管理办公室高级医疗主任、内分泌学家Dr. Susan Spratt表示：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;这是我在任何药物试验中见过的最大减重幅度，意义重大。&#34;</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">填补现有GLP-1的疗效空白</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的临床价值不仅在于刷新减重纪录，更在于其对现有GLP-1药物无效人群的潜在覆盖。</p><p style=\"text-align: left;\">杜兰大学减重中心医疗主任Dr. Shauna Levy指出，现有GLP-1类药物对于BMI达到35及以上的重度肥胖患者，减重幅度往往不足。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;减重手术可以提供足够的减重效果，但RETA看起来也将成为帮助高BMI患者达到健康体重的有效工具。&#34;</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Dr. Spratt进一步补充道，约有10%的患者对现有GLP-1类药物无响应，RETA对这一群体可能具有重要价值。&#34;对于GLP-1无响应者，这款药物可能非常有用。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">在副作用方面，RETA与其他GLP-1类药物类似，常见恶心、便秘和腹泻。</p><p style=\"text-align: left;\">礼来还披露，与安慰剂组相比，RETA组患者出现皮肤异常感觉和尿路感染的报告比例更高。试验退出率高于Zepbound，但与Wegovy相近。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，礼来尚未就RETA向FDA提交上市申请，<strong>但公司表示最早将于今年启动申报程序。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">不止减肥：GLP-1或成&#34;代谢总开关&#34;</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的出现，正在推动市场重新评估整个GLP-1类药物的战略价值——其影响已远超单纯的减重范畴。</p><p style=\"text-align: left;\">现有研究显示，GLP-1类药物在降低心脏病风险、改善睡眠呼吸暂停、保护肾功能、减少成瘾行为等方面均有积极信号。而最新的潜在突破来自肿瘤学领域：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">克利夫兰诊所将在全球最大癌症学术会议上发布数据，追踪逾1万名癌症患者后发现，GLP-1用药者在乳腺癌、肺癌、结肠癌和肝癌等多种肿瘤类型中，肿瘤进展速度降低38%至50%。研究人员强调，该数据目前仍属早期阶段。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">在药物研发层面，制药行业已从双重激动剂迈向三重、四重乃至五重激动剂的竞争，同时靶向多条代谢通路。有观点认为，肥胖药物的研发竞赛，已演变为一场针对人类代谢机制的&#34;军备竞赛&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">医学人士Dr. Danish对此给出了一个颇具冲击力的预判：&#34;几年内，肥胖将重新被视为罕见病。&#34;</p><h2 style=\"text-align: left;\">礼来逼近万亿，消费板块承压</h2><p style=\"text-align: left;\">与此同时，RETA的数据浪潮正在资本市场掀起明显的结构性分化。</p><p style=\"text-align: left;\">礼来股价持续受益于RETA预期，向历史新高和1万亿美元市值关口推进。与此同时，礼来基金会管理资产规模已接近1000亿美元。然而，GLP-1类药物的崛起对多个消费行业构成直接冲击。</p><p style=\"text-align: left;\">据<a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>调研数据，开始服药后，在餐厅就餐的患者比例从55%骤降至31%，光顾快餐店和咖啡馆的比例从三分之二降至37%，点外卖和饮酒的比例也从超过半数降至约三分之一。更值得关注的是，<strong>即便停药后，大多数GLP-1用户仍维持了新的饮食习惯——&#34;一旦形成，新习惯基本会延续下去。&#34;</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0cc92de47c524f4260dddfc83effb352\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"472\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">据<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>数据，美国餐饮板块整体净表现持续下行，多空比已降至多年低点，处于第一百分位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ad856d67ec7004fbbe0f8c71294fc6b\" data-align=\"center\" tg-width=\"692\" tg-height=\"442\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>酒精行业同样深陷困境。</strong>龙舌兰酒品牌Cuervo过去五年股价累计下跌约70%，企业价值自2021年以来蒸发逾七成；<a href=\"https://laohu8.com/S/DEO\">帝亚吉欧</a>（Diageo）亦呈现完美下行趋势，市值损失约500亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">另外，加工食品板块也被列为GLP-1浪潮的潜在受害者之一。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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href=\"https://laohu8.com/wemedia/1084101182\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">华尔街见闻 </p>\n<p class=\"h-time\">2026-05-25 08:17</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/LLY\">礼来</a>公司旗下新一代减肥药retatrutide（简称&#34;<strong>RETA</strong>&#34;）的最新三期临床数据震惊学界与资本市场——受试者最高平均减重达体重的28%，约70磅，近半数患者减重超过30%，部分重度肥胖患者在104周内平均减重高达85磅，减重幅度已全面进入此前仅属于减重手术的效果区间。</p><p style=\"text-align: left;\">这一结果被多位未参与试验的独立医学专家称为&#34;<strong>有史以来在任何药物试验中见过的最大减重幅度</strong>&#34;。礼来表示，最早将于今年向美国食品药品监督管理局（FDA）提交RETA的上市申请。截至上周五，礼来市值已突破1万亿美元关口。</p><p style=\"text-align: left;\"></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c0301a1446635ebcb4f1b0c169b0a8b2\" data-align=\"center\" data-image-type=\"kline\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">RETA的横空出世，不仅标志着GLP-1类药物进入新的进化阶段，更被市场视为一场针对&#34;过度消费经济&#34;的系统性冲击。从餐饮、快餐、酒精到加工食品，多个行业的股价已率先承压。有医学人士甚至预言：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;几年内，肥胖将重新成为罕见病。&#34;</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">RETA临床数据：减重效果比肩手术</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的核心突破在于其&#34;三重激动剂&#34;机制。<strong>与此前的GLP-1类药物不同，RETA同时靶向GLP-1、GIP和胰高血糖素三条代谢通路</strong>，而礼来现有明星产品Zepbound仅为双重激动剂，靶向GLP-1和GIP两条通路。</p><p style=\"text-align: left;\">据NBC新闻报道，礼来此次公布的三期临床试验共纳入约2300名肥胖或超重患者，试验周期为80周。结果显示，<strong>接受最高剂量治疗的患者平均减重28%，约70磅，其中近半数患者减重幅度超过30%。一组重度肥胖患者延长用药至104周后，平均减重达85磅。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"来源：礼来\" src=\"https://static.tigerbbs.com/cdc7bc5c773a277019f0e0e65956d671\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"478\"/><span>来源：礼来</span></p><p style=\"text-align: left;\">作为参照，Zepbound在72周试验中最高剂量组平均减重约21%，Wegovy在68周试验中最高剂量组平均减重约15%。需要指出的是，上述数据来自各自独立的临床试验。</p><p style=\"text-align: left;\">减重手术通常可帮助患者在一至两年内减轻体重的25%至35%。<strong>RETA的数据已与这一区间高度重叠，令多位专家直呼&#34;游戏规则改变者&#34;。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">杜克大学健康系统人口健康管理办公室高级医疗主任、内分泌学家Dr. Susan Spratt表示：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;这是我在任何药物试验中见过的最大减重幅度，意义重大。&#34;</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">填补现有GLP-1的疗效空白</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的临床价值不仅在于刷新减重纪录，更在于其对现有GLP-1药物无效人群的潜在覆盖。</p><p style=\"text-align: left;\">杜兰大学减重中心医疗主任Dr. Shauna Levy指出，现有GLP-1类药物对于BMI达到35及以上的重度肥胖患者，减重幅度往往不足。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;减重手术可以提供足够的减重效果，但RETA看起来也将成为帮助高BMI患者达到健康体重的有效工具。&#34;</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Dr. Spratt进一步补充道，约有10%的患者对现有GLP-1类药物无响应，RETA对这一群体可能具有重要价值。&#34;对于GLP-1无响应者，这款药物可能非常有用。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">在副作用方面，RETA与其他GLP-1类药物类似，常见恶心、便秘和腹泻。</p><p style=\"text-align: left;\">礼来还披露，与安慰剂组相比，RETA组患者出现皮肤异常感觉和尿路感染的报告比例更高。试验退出率高于Zepbound，但与Wegovy相近。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，礼来尚未就RETA向FDA提交上市申请，<strong>但公司表示最早将于今年启动申报程序。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">不止减肥：GLP-1或成&#34;代谢总开关&#34;</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的出现，正在推动市场重新评估整个GLP-1类药物的战略价值——其影响已远超单纯的减重范畴。</p><p style=\"text-align: left;\">现有研究显示，GLP-1类药物在降低心脏病风险、改善睡眠呼吸暂停、保护肾功能、减少成瘾行为等方面均有积极信号。而最新的潜在突破来自肿瘤学领域：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">克利夫兰诊所将在全球最大癌症学术会议上发布数据，追踪逾1万名癌症患者后发现，GLP-1用药者在乳腺癌、肺癌、结肠癌和肝癌等多种肿瘤类型中，肿瘤进展速度降低38%至50%。研究人员强调，该数据目前仍属早期阶段。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">在药物研发层面，制药行业已从双重激动剂迈向三重、四重乃至五重激动剂的竞争，同时靶向多条代谢通路。有观点认为，肥胖药物的研发竞赛，已演变为一场针对人类代谢机制的&#34;军备竞赛&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">医学人士Dr. Danish对此给出了一个颇具冲击力的预判：&#34;几年内，肥胖将重新被视为罕见病。&#34;</p><h2 style=\"text-align: left;\">礼来逼近万亿，消费板块承压</h2><p style=\"text-align: left;\">与此同时，RETA的数据浪潮正在资本市场掀起明显的结构性分化。</p><p style=\"text-align: left;\">礼来股价持续受益于RETA预期，向历史新高和1万亿美元市值关口推进。与此同时，礼来基金会管理资产规模已接近1000亿美元。然而，GLP-1类药物的崛起对多个消费行业构成直接冲击。</p><p style=\"text-align: left;\">据<a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>调研数据，开始服药后，在餐厅就餐的患者比例从55%骤降至31%，光顾快餐店和咖啡馆的比例从三分之二降至37%，点外卖和饮酒的比例也从超过半数降至约三分之一。更值得关注的是，<strong>即便停药后，大多数GLP-1用户仍维持了新的饮食习惯——&#34;一旦形成，新习惯基本会延续下去。&#34;</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0cc92de47c524f4260dddfc83effb352\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"472\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">据<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>数据，美国餐饮板块整体净表现持续下行，多空比已降至多年低点，处于第一百分位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ad856d67ec7004fbbe0f8c71294fc6b\" data-align=\"center\" tg-width=\"692\" tg-height=\"442\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>酒精行业同样深陷困境。</strong>龙舌兰酒品牌Cuervo过去五年股价累计下跌约70%，企业价值自2021年以来蒸发逾七成；<a href=\"https://laohu8.com/S/DEO\">帝亚吉欧</a>（Diageo）亦呈现完美下行趋势，市值损失约500亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">另外，加工食品板块也被列为GLP-1浪潮的潜在受害者之一。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/97c6644a735fed2687a5967a73ff5ee8","relate_stocks":{"LLY":"礼来","LLYZ":"2倍做空LLY ETF-Defiance","ELIS":"1倍做空LLY ETF-Direxion","LLYX":"2倍做多LLY ETF-Defiance","LLII":"REX LLY Growth & Income ETF","ELIL":"2倍做多LLY 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Susan Spratt表示：\"这是我在任何药物试验中见过的最大减重幅度，意义重大。\"填补现有GLP-1的疗效空白RETA的临床价值不仅在于刷新减重纪录，更在于其对现有GLP-1药物无效人群的潜在覆盖。杜兰大学减重中心医疗主任Dr. Shauna Levy指出，现有GLP-1类药物对于BMI达到35及以上的重度肥胖患者，减重幅度往往不足。\"减重手术可以提供足够的减重效果，但RETA看起来也将成为帮助高BMI患者达到健康体重的有效工具。\"Dr. Spratt进一步补充道，约有10%的患者对现有GLP-1类药物无响应，RETA对这一群体可能具有重要价值。\"对于GLP-1无响应者，这款药物可能非常有用。\"在副作用方面，RETA与其他GLP-1类药物类似，常见恶心、便秘和腹泻。礼来还披露，与安慰剂组相比，RETA组患者出现皮肤异常感觉和尿路感染的报告比例更高。试验退出率高于Zepbound，但与Wegovy相近。目前，礼来尚未就RETA向FDA提交上市申请，但公司表示最早将于今年启动申报程序。不止减肥：GLP-1或成\"代谢总开关\"RETA的出现，正在推动市场重新评估整个GLP-1类药物的战略价值——其影响已远超单纯的减重范畴。现有研究显示，GLP-1类药物在降低心脏病风险、改善睡眠呼吸暂停、保护肾功能、减少成瘾行为等方面均有积极信号。而最新的潜在突破来自肿瘤学领域：克利夫兰诊所将在全球最大癌症学术会议上发布数据，追踪逾1万名癌症患者后发现，GLP-1用药者在乳腺癌、肺癌、结肠癌和肝癌等多种肿瘤类型中，肿瘤进展速度降低38%至50%。研究人员强调，该数据目前仍属早期阶段。在药物研发层面，制药行业已从双重激动剂迈向三重、四重乃至五重激动剂的竞争，同时靶向多条代谢通路。有观点认为，肥胖药物的研发竞赛，已演变为一场针对人类代谢机制的\"军备竞赛\"。医学人士Dr. Danish对此给出了一个颇具冲击力的预判：\"几年内，肥胖将重新被视为罕见病。\"礼来逼近万亿，消费板块承压与此同时，RETA的数据浪潮正在资本市场掀起明显的结构性分化。礼来股价持续受益于RETA预期，向历史新高和1万亿美元市值关口推进。与此同时，礼来基金会管理资产规模已接近1000亿美元。然而，GLP-1类药物的崛起对多个消费行业构成直接冲击。据德意志银行调研数据，开始服药后，在餐厅就餐的患者比例从55%骤降至31%，光顾快餐店和咖啡馆的比例从三分之二降至37%，点外卖和饮酒的比例也从超过半数降至约三分之一。更值得关注的是，即便停药后，大多数GLP-1用户仍维持了新的饮食习惯——\"一旦形成，新习惯基本会延续下去。\"据摩根大通数据，美国餐饮板块整体净表现持续下行，多空比已降至多年低点，处于第一百分位。酒精行业同样深陷困境。龙舌兰酒品牌Cuervo过去五年股价累计下跌约70%，企业价值自2021年以来蒸发逾七成；帝亚吉欧（Diageo）亦呈现完美下行趋势，市值损失约500亿美元。另外，加工食品板块也被列为GLP-1浪潮的潜在受害者之一。","news_type":1,"symbols_score_info":{"LLY":1.95,"ELIS":0.6,"LLYX":0.6,"ELIL":0.6,"LLII":0.6,"LLYZ":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":124,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":566585066500920,"gmtCreate":1779360745005,"gmtModify":1779360747247,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/566585066500920","repostId":"1147479901","repostType":2,"repost":{"id":"1147479901","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1779360101,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1147479901?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-05-21 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style=\"text-align: left;\">美股指数期货短线跳水，由涨转跌，WTI及布伦特油价快速拉升。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/973cb85061bd417761fe5bff9366eb7b\" data-align=\"center\" tg-width=\"1257\" tg-height=\"501\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e1f6cda827ee3a98e9469919c797707\" data-align=\"center\" tg-width=\"1257\" 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11:29","market":"us","language":"zh","title":"商务部美大司负责人解读中美经贸磋商初步成果","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1161287890","media":"商务部","summary":"双方取得了积极共识。","content":"<html><head></head><body><p>应国家主席习近平邀请，美国总统特朗普于5月13日至15日对中国进行国事访问。访问期间，两国元首在北京举行会晤。5月12日至13日，中美经贸团队在韩国举行经贸磋商，为两国元首会晤作了经贸领域的准备。双方就成果具体内容进行了密集磋商，取得了积极共识。商务部美大司负责人就有关经贸初步成果进行解读。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、关于关税安排</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：此次中美双方就有关关税安排形成共识，能否介绍更多具体情况？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>答：</strong>关税是中美经贸关系中的关键问题之一。2025年以来，中美双方围绕关税开展多轮磋商，推动“关税战”降温。2026年2月，美国最高法院裁决美政府依据《国际紧急权力法案》（IEEPA）加征的关税违法，此后，美国对全球众多贸易伙伴相继发起两起301调查，并表示将以新的301关税替代前期IEEPA关税。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次经贸磋商，中美经贸团队围绕关税问题深入沟通，就有关双边关税做出安排。希望美方信守承诺，未来无论以何种理由加征或替代对华关税，美对华关税水平都不能超过吉隆坡经贸磋商联合安排的水平，并通过后续磋商，进一步取消对华有关单边关税，为双方拓展经贸合作创造积极条件。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，双方原则同意在贸易理事会项下讨论同等规模产品对等降税框架安排，规模各为300亿美元或更多，对双方商定的彼此关注产品，有望适用最惠国税率甚至更低。这一安排落地后，不仅有利于稳定和拓展中美双边贸易，也将为全球开放合作提供有益借鉴。双方经贸团队将保持密切沟通，商定具体安排并尽快推动实施。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、关于贸易理事会和投资理事会</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：此次中美达成一系列经贸成果，包括中美双方同意建立贸易理事会和投资理事会，能否介绍一下具体情况？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>答：</strong>中美经贸关系的本质是互利共赢，面对分歧和摩擦，平等协商是唯一正确选择。经过磋商，中美双方同意成立政府间贸易理事会和投资理事会，双方经贸团队将保持密切沟通，尽快就理事会的架构、职能、运行模式等形成具体安排。</p><p style=\"text-align: justify;\">两个理事会成立后，将为双方务实讨论贸易和投资领域彼此关切提供平台，有利于双方交流政策、拓展合作、管控分歧，推动中美双方经贸磋商由“危机式应对”转向“机制化管理”，为双方经贸合作提供有效机制保障。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、关于扩大农产品贸易</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：能否介绍一下中美在扩大双向贸易尤其是农产品贸易方面达成的共识情况？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>答：</strong>中美农产品贸易是双边经贸合作的重要组成部分，是供需互补的共赢合作。中国是全球最重要的农产品市场，进口美国农产品可以弥补国内市场结构性供需缺口，丰富老百姓的餐桌，中国巨大消费市场也为美国农民带来了稳定的经济收入。同时，中国乳制品、水产品、蔬菜、水果等特色农产品在美国市场也有较大潜在需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">经过磋商，双方就推动解决双方部分农产品非关税壁垒和市场准入问题达成一系列积极共识，并原则同意将相关产品纳入对等降税框架安排，同时还设定了扩大农产品双向贸易的指导性目标。期待双方通过共同降低关税、减少非关税壁垒、扩大市场准入等方式，为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品领域贸易合作。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、关于吉隆坡经贸磋商联合安排延期</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：本次磋商中，双方是否就吉隆坡经贸磋商联合安排延期进行讨论？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>答：</strong>2025年10月，中美双方在吉隆坡就解决各自关切的经贸问题达成联合安排，将部分关税和非关税措施暂停实施至2026年11月10日，包括美方24%对等关税和中方相关反制措施；美方出口管制50%穿透性规则和中方相关出口管制等措施；美方对华海事、物流和造船业301调查措施和中方相关反制措施等。</p><p style=\"text-align: justify;\">相关安排对中美经贸关系稳定意义重大，推动相关安排延期符合两国共同利益，也符合国际社会期待。本次磋商中，中美双方重申将继续落实好前期经贸磋商成果，双方经贸团队将保持密切沟通磋商，推动吉隆坡经贸磋商联合安排延期，为两国经贸合作提供更加稳定的政策环境和市场预期。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>五、关于稀土出口管制</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>问：美白宫网站提及“中国将解决美国关于稀土及其他关键矿产（包括钇、钪、钕、铟）供应链短缺的关切。中国还将解决美国关于禁止或限制销售稀土生产加工设备和技术的关切”，中方对此有何评论？</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>答：</strong>中美经贸团队就有关出口管制问题进行了充分沟通交流，双方将共同研究解决彼此合理合法关切。中国政府依法依规对稀土等关键矿产实施出口管制，对合规、民用的许可申请予以审核。中方愿与美方一道共同为促进两国企业互利合作、保障全球产业链供应链安全稳定创造良好条件。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>六、关于飞机贸易</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：美国总统特朗普宣称中方同意购买200架波音飞机，能否介绍一下具体情况？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>答：</strong>航空是中美两国深化互利共赢合作的重点领域。按照中美元首达成的重要共识，中国航空根据自身航空运输发展需要，将按照商业化原则引进200架波音飞机。同时，美方将为中方提供充足的发动机、零部件供应保障。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>七、关于农产品市场准入</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>问：近日，商务部新闻发言人介绍，中美双方在经贸领域达成了初步成果，包括双方将解决或实质性推动解决部分农产品非关税壁垒和市场准入问题，能否介绍一下具体情况？</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>答：</strong>农产品贸易合作是中美经贸关系的重要组成部分。两国在农业领域产业高度互补、合作空间广阔。双方经过平等磋商，在农业领域取得积极成果，就农产品双向市场准入问题达成若干共识，有关成果照顾了双方关切、实现了互利共赢。</p><p style=\"text-align: justify;\">美方承诺解决或实质性推动解决中国部分农产品非关税壁垒和市场准入问题，主要包括：一是承诺解除自2008年起对中国输美乳制品和含乳食品实施的自动扣留措施，该项措施解除后将为我相关产品输美提供更便利的贸易条件；二是同意接受中国介质盆景试验性输美，并尽快启动修订相关规定，推动实现我介质盆景对美市场准入；三是同意推动解除中国输美3类水产品自动扣留措施。另外，美方还就认定山东高致病性禽流感无疫区和加快审核中国有关企业移出进口警报红名单申请做出积极承诺。</p><p style=\"text-align: justify;\">按照有关法律法规，中方恢复符合要求的美输华牛肉企业注册、解除美国部分符合要求州的高致病性禽流感疫情限制、恢复自美国相关州进口禽类产品，将加快审核因药残问题被暂停输华的美国牛肉企业的整改材料，并将围绕美方关注的农业生物技术与美方进行交流沟通。</p><p style=\"text-align: justify;\">中美是彼此重要的农产品贸易伙伴。上述成果的达成，既解决了双方关切的具体问题，也为深化合作奠定了基础、营造了良好氛围。目前部分承诺已如期落地。下一步，双方应继续坚持平等对话、相向而行，在农业领域不断拉长合作清单、缩短问题清单。中方愿与美方一道，充分发挥各自资源禀赋和比较优势，为深化双边农业合作、促进农产品贸易创造良好条件。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>八、关于美国牛肉企业注册</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：近日，美方表示，在中美首尔经贸磋商中，中方已经解决了美国输华牛肉企业的注册问题，能否介绍一下具体情况？</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>答：</strong>在中美首尔经贸磋商中，双方围绕有关美国牛肉企业注册问题进行了深入交流。此前，考虑到美国内高致病性禽流感疫情跨物种传播风险，为确保自美进口牛肉安全，中国海关总署暂缓批准美国牛肉企业在华注册。此后，美方根据中方要求多次提供了疫情管控相关技术资料。中方依据我国相关法律法规和国际动物卫生规则，对美方提供的资料进行了严格科学评估，认为美方采取的措施符合中方要求，决定恢复相关美国牛肉企业在华注册。同时，对于部分因有关药物残留超标被暂停进口的美国牛肉企业，中方已经向美方提供了包括整改工作要求在内的解决路径，将本着科学原则对美方整改情况开展风险评估，并派技术团队赴美开展现场检查。中方将根据评估结果确定下一步工作措施。</p><p style=\"text-align: start;\">中方重视中美农业贸易合作，欢迎美优质农产品进入中国市场，将与美方在中美经贸磋商机制下，就后续工作保持密切沟通，推动妥善解决中美双方各自关切。</p></body></html>","source":"SWB","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>商务部美大司负责人解读中美经贸磋商初步成果</title>\n<style 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19:34","market":"sg","language":"zh","title":"英伟达、微软等7家科技公司获准在机密军事网络上使用先进人工智能工具","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2632611648","media":"老虎资讯综合","summary":"据美国国防部声明及两名知情国防官员透露，美国五角大楼又与四家科技企业达成协议，获准在军方保密网络中大规模使用先进人工智能工具。　　声明称，英伟达、微软、Reflection AI以及亚马逊云科技均新与美国国防部签署协议，获批合法军事作战用途。因涉及内部磋商，这些官员要求匿名。　　至此，越来越多科技巨头加入行列，承诺向五角大楼保密网络开放更广的人工智能工具使用权限。　　微软发言人不予置评，英伟达与ReflectionAI暂未即时回应置评请求。","content":"<html><head></head><body><p>5月1日，据美国国防部声明及两名知情国防官员透露，美国五角大楼又与四家科技企业达成协议，获准在军方保密网络中大规模使用先进人工智能工具。</p><p>声明称，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、Reflection AI以及<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>云科技均新与美国国防部签署协议，获批合法军事作战用途。因涉及内部磋商，这些官员要求匿名。</p><p>至此，越来越多科技巨头加入行列，承诺向五角大楼保密网络开放更广的人工智能工具使用权限。此前已达成同类合作的企业还包括SpaceX、OpenAI以及<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>。</p><p>声明表示：“此番协议将加速美军向‘人工智能优先作战力量’转型。”声明涵盖上述六家企业，同时也首次由五角大楼官方证实本周早前曝出的<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>合作协议。</p><p>亚马逊云科技发言人蒂姆・巴雷特表示：“十余年来，亚马逊云科技始终致力于支持美国军方，确保作战人员与国防合作方能以最优成本用上顶尖技术。我们将继续助力美国国防部推进现代化建设，打造人工智能解决方案，支撑其完成关键任务。”</p><p>微软发言人不予置评，英伟达与ReflectionAI暂未即时回应置评请求。</p><p>据两名了解谈判情况的五角大楼官员透露，五角大楼与亚马逊网络服务公司（AWS）的谈判一直持续到周四深夜。</p><p style=\"text-align: start;\">在五角大楼竞相开发替代Anthropic PBC公司Claude工具的方案之际，各方正努力组建一个新的科技公司联盟，以最大限度地利用先进人工智能进行军事活动。Anthropic公司与国防高级官员之间的激烈冲突，暴露了五角大楼与硅谷之间在人工智能战争潜在风险问题上长期存在的分歧。</p><p style=\"text-align: start;\">在最近的重新谈判中，五角大楼拒绝接受人因科技公司划定的红线，这些红线旨在限制美军在机密行动中使用人工智能的方式，并试图将该公司从所有国防供应链中剔除。五角大楼给自己设定了六个月的期限来替换克劳德人工智能系统，该系统目前正被用于美军对伊朗的军事行动。这场争端如今已陷入法庭诉讼。</p><p style=\"text-align: start;\">周四，国防部长皮特·赫格塞斯将 Anthropic 的领导人描述为“意识形态疯子”，并为国防部使用人工智能辩护。</p><p>“我们遵守法律，由人来做决定，”赫格塞斯在国会作证时说。“人工智能不会做出致命的决定。”</p><p style=\"text-align: start;\">自与Anthropic公司发生纠纷以来，五角大楼加快了与其它人工智能公司接洽的步伐，力求促使它们同意扩大其模型和基础设施在秘密和绝密网络上的使用范围。此外，据一位了解谈判情况的五角大楼官员透露，国防部官员正努力确保美军避免依赖任何单一公司或任何限制条件。</p><p>五角大楼首席数字和人工智能官卡梅伦·斯坦利在一份声明中表示，五角大楼为美国军方配备机密级别的尖端人工智能的努力将有助于“人机团队”处理海量数据。他在声明中提到了这些新协议。</p><p style=\"text-align: start;\">尽管 OpenAI 今年早些时候与五角大楼签署了一项新协议，扩大其模型在机密网络上的使用范围，但据 OpenAI 发言人称，其工具仍未部署在机密国防网络上，不过该发言人补充说，实施工作仍在进行中。</p><p style=\"text-align: start;\">多个维权组织强调了依赖不可预测的人工智能辅助系统来做出生死攸关的决定所带来的风险。批评人士指出，人工智能系统容易出错，并可能导致自动化偏见，即人们倾向于相信机器的输出结果而非人类的推理。</p><p style=\"text-align: start;\">斯坦利没有具体说明五角大楼打算如何在机密行动中使用人工智能模型。他将其描述为数字工具，可以帮助五角大楼更轻松地处理数据，加深对复杂环境的理解，并“更快地做出更好的决策”。</p><p style=\"text-align: start;\">Claude是Maven智能系统所使用的众多人工智能工具之一，该系统是一个用于支持伊朗行动中目标定位和战场作战的数字平台。美国中央司令部表示，他们正在使用多种人工智能工具来加快作战进程。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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start;\">自与Anthropic公司发生纠纷以来，五角大楼加快了与其它人工智能公司接洽的步伐，力求促使它们同意扩大其模型和基础设施在秘密和绝密网络上的使用范围。此外，据一位了解谈判情况的五角大楼官员透露，国防部官员正努力确保美军避免依赖任何单一公司或任何限制条件。</p><p>五角大楼首席数字和人工智能官卡梅伦·斯坦利在一份声明中表示，五角大楼为美国军方配备机密级别的尖端人工智能的努力将有助于“人机团队”处理海量数据。他在声明中提到了这些新协议。</p><p style=\"text-align: start;\">尽管 OpenAI 今年早些时候与五角大楼签署了一项新协议，扩大其模型在机密网络上的使用范围，但据 OpenAI 发言人称，其工具仍未部署在机密国防网络上，不过该发言人补充说，实施工作仍在进行中。</p><p style=\"text-align: start;\">多个维权组织强调了依赖不可预测的人工智能辅助系统来做出生死攸关的决定所带来的风险。批评人士指出，人工智能系统容易出错，并可能导致自动化偏见，即人们倾向于相信机器的输出结果而非人类的推理。</p><p style=\"text-align: start;\">斯坦利没有具体说明五角大楼打算如何在机密行动中使用人工智能模型。他将其描述为数字工具，可以帮助五角大楼更轻松地处理数据，加深对复杂环境的理解，并“更快地做出更好的决策”。</p><p style=\"text-align: start;\">Claude是Maven智能系统所使用的众多人工智能工具之一，该系统是一个用于支持伊朗行动中目标定位和战场作战的数字平台。美国中央司令部表示，他们正在使用多种人工智能工具来加快作战进程。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e68f18a297e419bae3cc0320b6d8ff4e","relate_stocks":{"GOOX":"2倍做多GOOG ETF-T-REX","AMZU":"2倍做多AMZN ETF-Direxion","NVDO":"2倍上限加速NVDA ETF-Leverage 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今年早些时候与五角大楼签署了一项新协议，扩大其模型在机密网络上的使用范围，但据 OpenAI 发言人称，其工具仍未部署在机密国防网络上，不过该发言人补充说，实施工作仍在进行中。多个维权组织强调了依赖不可预测的人工智能辅助系统来做出生死攸关的决定所带来的风险。批评人士指出，人工智能系统容易出错，并可能导致自动化偏见，即人们倾向于相信机器的输出结果而非人类的推理。斯坦利没有具体说明五角大楼打算如何在机密行动中使用人工智能模型。他将其描述为数字工具，可以帮助五角大楼更轻松地处理数据，加深对复杂环境的理解，并“更快地做出更好的决策”。Claude是Maven智能系统所使用的众多人工智能工具之一，该系统是一个用于支持伊朗行动中目标定位和战场作战的数字平台。美国中央司令部表示，他们正在使用多种人工智能工具来加快作战进程。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":2,"NVDG":0.6,"AMZU":0.6,"AMZW":0.6,"GOOY":0.6,"GOU":0.6,"ANV":0.6,"NVDU":0.6,"AMZP":0.6,"NVDX":0.6,"NVYY":0.6,"GGLL":0.6,"MSFU":0.6,"AMZY":0.6,"MSFD":0.6,"NVDD":0.6,"MSFY":0.6,"NVDB":0.6,"NVDW":0.6,"NVDQ":0.6,"GOOGL":2,"AMZD":0.6,"MSFL":0.6,"GOOP":0.6,"AZYY":0.6,"NVDL":0.6,"NVDY":0.6,"NVDS":0.6,"MSFW":0.6,"NVD":0.6,"GGLS":0.6,"MSFX":0.6,"AMZN":2,"NVII":0.6,"AMZZ":0.6,"DIPS":0.6,"NVDO":0.6,"MSFT":2,"GOOW":0.6,"MSFO":0.6,"GOOX":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":361,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":555822852506840,"gmtCreate":1776732110480,"gmtModify":1776732112678,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/555822852506840","repostId":"2628548719","repostType":2,"repost":{"id":"2628548719","kind":"news","pubTimestamp":1776662004,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2628548719?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-04-20 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title=\"1776662116638718.jpg\"/></p><p>（中国智驾大赛·芜湖站成绩单）</p><p>技术迭代是核心！文远知行融合了L4纯无人运营的真实路况数据和自研的WeRide GENESIS通用仿真世界模型，将现实世界中分散、稀缺的长尾场景系统化、规模化复现，持续训练、验证和优化算法，形成从真实道路到仿真环境、再回到真实道路的高效算法迭代闭环，赋予了车辆强大的场景泛化能力和越开越好开的自我优化能力。</p><p>经过“千锤百炼”的WRD 3.0，不仅可以在高效复杂交通环境下进行整体理解与全局规划，在不确定性更高的城中村、集市、人车混行道路中，依然可以保持稳定流畅、高效安全的驾驶行为。</p><p>WRD 3.0的领先优势并不仅停留在算法能力层面，还进一步体现在完整的工程体系上。围绕量产级辅助驾驶在安全性、稳定性与一致性方面的核心要求，文远知行在算力适配、架构设计与系统冗余等多个环节进行了深度工程化优化，并通过深层次的软硬件解耦，使 WRD 3.0 能够在纯视觉或多模态传感器融合配置、高精地图或无图方案，以及不同量级的车端算力条件下，均保持一致的量产功能表现与用户体验水平。</p><p><img src=\"https://img.zhitongcaijing.com/image/20260420/1776662138369789.jpg?x-oss-process=image/format,jpg/quality,q_40\" title=\"1776662138369789.jpg\"/></p><p>(文远知行在埃安N60上率先实现<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>平台下一段式端到端方案量产）</p><p>目前，WRD 3.0经过多次验证的冠军能力，已在奇瑞星途星纪元ES和ET、<a href=\"https://laohu8.com/S/601238\">广汽</a>埃安N60等车型上实现量产，搭载四连冠同款方案的全新奇瑞星途EX7也已于4月19日正式上市。</p><p><img 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3.0，不仅可以在高效复杂交通环境下进行整体理解与全局规划，在不确定性更高的城中村、集市、人车混行道路中，依然可以保持稳定流畅、高效安全的驾驶行为。WRD 3.0的领先优势并不仅停留在算法能力层面，还进一步体现在完整的工程体系上。围绕量产级辅助驾驶在安全性、稳定性与一致性方面的核心要求，文远知行在算力适配、架构设计与系统冗余等多个环节进行了深度工程化优化，并通过深层次的软硬件解耦，使 WRD 3.0 能够在纯视觉或多模态传感器融合配置、高精地图或无图方案，以及不同量级的车端算力条件下，均保持一致的量产功能表现与用户体验水平。(文远知行在埃安N60上率先实现高通平台下一段式端到端方案量产）目前，WRD 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justify;\">目前，包括费米国家加速器实验室、哈佛大学、劳伦斯伯克利国家实验室量子测试平台、英国国家物理实验室等顶级学术机构与研究机构，以及Infleqtion、IQM Quantum Computers等量子科技企业已宣布采用该模型。</p><h2 id=\"707b96a0\">直击量子计算两大核心难题</h2><p style=\"text-align: justify;\">量子比特本质上极为脆弱，极易受外部环境干扰而出错，这使得大规模可靠运行至今难以实现。量子计算走向大规模实用化，面临两道绕不开的工程壁垒：量子处理器校准与量子纠错。</p><p style=\"text-align: justify;\">量子纠错要求系统能够实时识别并纠正运算过程中产生的错误；而处理器校准则决定了量子系统能否稳定运行于预期参数之内。两者均对算法精度和实时响应速度有极高要求，传统方法已难以满足规模化需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达表示，Ising模型在量子处理器校准方面达到全球最优水平，同时在纠错解码环节实现最高2.5倍速度提升与3倍精度提升。这意味着研究人员可以借助该工具挑战规模更大、复杂度更高的量子计算问题。</p><h2 id=\"9c3403b7\">开源策略强化生态布局</h2><p style=\"text-align: justify;\">Ising以开源形式发布，是英伟达在量子计算领域构建开发者生态的关键一步。该模型家族包含可定制化模型、工具与数据集，旨在为混合量子-经典计算系统的构建提供完整的AI加速方案。</p><p style=\"text-align: justify;\">从命名看，&#34;Ising&#34;取自物理学中的伊辛模型，一个大幅简化了复杂物理系统理解方式的经典数学模型，英伟达以此命名新品，意在凸显其在简化量子系统控制层面的雄心。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋在声明中强调，Ising将使AI成为量子机器的&#34;控制平面&#34;，推动脆弱的量子比特演进为可扩展、可靠的量子GPU系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">开源策略则意味着，量子领域的研究者与企业可直接在其基础上进行定制开发，而无需受制于封闭平台。</p><h2 id=\"ff653538\">卡位新兴赛道，抢占技术标准的制定权</h2><p style=\"text-align: justify;\">分析机构Resonance预测，全球量子计算市场规模将于2030年突破110亿美元。然而，这一增长高度依赖于量子纠错与可扩展性等核心工程难题的持续突破——恰恰是英伟达此次布局所瞄准的方向。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达此举将AI能力直接嵌入量子计算的基础架构层，试图在量子硬件商业化提速的关键窗口期抢占技术标准的制定权。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于投资者而言，Ising的发布进一步丰富了英伟达在AI基础设施之外的长期增长叙事，也使其在量子计算这一新兴赛道的卡位意图愈发清晰。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达推出全球首个量子AI开源模型Ising，直指校准与纠错两大工程难题</title>\n<style 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| 总第258期）","htmlText":"前段时间有一位会员朋友在群里问我：“谋老师，我不想天天看盘，也不想受那种动不动20-30% 的大起大落。我就是想找个地方把钱放着，稳稳地拿个年化10%的收益，这种好事有吗？” 这个需求代表了大多数“投资人”的心声：既想要股市的长线红利，又想要像收房租一样的现金流，还得心理压力小。 在美股市场，实现年化10%确实有路。但我们要先打破一个迷思：收益不是凭空产生的。今天我们就把 <a href=\"https://laohu8.com/S/JEPQ\">$JPMorgan Nasdaq Equity Premium Income ETF(JEPQ)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/SPYI\">$NEOS S&amp;P 500 High Income ETF(SPYI)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/GPIQ\">$GOLDMAN SACHS NASDAQ 100 CORE PREMIUM INCOME ETF(GPIQ)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/SCHD\">$Schwab US Dividend Equity ETF(SCHD)$</a> 拆开了、揉碎了比一比，看看如何构建你的“收租神器”。 一、 逻辑拆解：你的“租金”从哪来？ 我们要明白，在股市里拿钱，无非两种方式： 赚公司成长的钱： 股价从100块涨到120块，你赚的是Delta（资本增值）。 赚期权买家的钱： 你持有股票，同时卖出一张“看涨期权”给别人。别人给你一笔权利金，换取未来以固定价格买你股票的权利。这笔权利金，就是你的 Yield（现金流租金）。 传统的 QQQ 和 SPY 纯粹靠第一种；而我们今天要聊的 JEPQ、GPIQ、SPYI，则是用一部分上涨潜力，换取了当下的现金。而 SCH","listText":"前段时间有一位会员朋友在群里问我：“谋老师，我不想天天看盘，也不想受那种动不动20-30% 的大起大落。我就是想找个地方把钱放着，稳稳地拿个年化10%的收益，这种好事有吗？” 这个需求代表了大多数“投资人”的心声：既想要股市的长线红利，又想要像收房租一样的现金流，还得心理压力小。 在美股市场，实现年化10%确实有路。但我们要先打破一个迷思：收益不是凭空产生的。今天我们就把 <a href=\"https://laohu8.com/S/JEPQ\">$JPMorgan Nasdaq Equity Premium Income ETF(JEPQ)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/SPYI\">$NEOS S&amp;P 500 High Income ETF(SPYI)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/GPIQ\">$GOLDMAN SACHS NASDAQ 100 CORE PREMIUM INCOME ETF(GPIQ)$</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/SCHD\">$Schwab US Dividend Equity ETF(SCHD)$</a> 拆开了、揉碎了比一比，看看如何构建你的“收租神器”。 一、 逻辑拆解：你的“租金”从哪来？ 我们要明白，在股市里拿钱，无非两种方式： 赚公司成长的钱： 股价从100块涨到120块，你赚的是Delta（资本增值）。 赚期权买家的钱： 你持有股票，同时卖出一张“看涨期权”给别人。别人给你一笔权利金，换取未来以固定价格买你股票的权利。这笔权利金，就是你的 Yield（现金流租金）。 传统的 QQQ 和 SPY 纯粹靠第一种；而我们今天要聊的 JEPQ、GPIQ、SPYI，则是用一部分上涨潜力，换取了当下的现金。而 SCH","text":"前段时间有一位会员朋友在群里问我：“谋老师，我不想天天看盘，也不想受那种动不动20-30% 的大起大落。我就是想找个地方把钱放着，稳稳地拿个年化10%的收益，这种好事有吗？” 这个需求代表了大多数“投资人”的心声：既想要股市的长线红利，又想要像收房租一样的现金流，还得心理压力小。 在美股市场，实现年化10%确实有路。但我们要先打破一个迷思：收益不是凭空产生的。今天我们就把 $JPMorgan Nasdaq Equity Premium Income ETF(JEPQ)$ 、 $NEOS S&P 500 High Income ETF(SPYI)$ 、 $GOLDMAN SACHS NASDAQ 100 CORE PREMIUM INCOME ETF(GPIQ)$ 、 $Schwab US Dividend Equity ETF(SCHD)$ 拆开了、揉碎了比一比，看看如何构建你的“收租神器”。 一、 逻辑拆解：你的“租金”从哪来？ 我们要明白，在股市里拿钱，无非两种方式： 赚公司成长的钱： 股价从100块涨到120块，你赚的是Delta（资本增值）。 赚期权买家的钱： 你持有股票，同时卖出一张“看涨期权”给别人。别人给你一笔权利金，换取未来以固定价格买你股票的权利。这笔权利金，就是你的 Yield（现金流租金）。 传统的 QQQ 和 SPY 纯粹靠第一种；而我们今天要聊的 JEPQ、GPIQ、SPYI，则是用一部分上涨潜力，换取了当下的现金。而 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07:20","market":"us","language":"zh","title":"昨夜今晨 | 特朗普关税“翻车”成利好，美股三大指数集体收涨；滞胀担忧撑黄金重回5100美元，白银大涨近8%","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1177574916","media":"老虎资讯综合","summary":"01 股市2月21日，美股三大指数集体收涨，道琼斯涨0.47%，报49625.97点；标普500涨0.69%，报6909.51点；纳斯达克涨0.90%，报22886.07点。权重科技贡献主要涨幅，指数延续强势。特朗普：将在常规关税基础上对全球征收10%的进口关税。Opendoor公布季度业绩超预期，经营修复推动交易量回升。公司称在美国已不存在法定障碍，但仍需签署最终协议、取得股东与其他司法辖区批准；标的方仍在评估其他方案。Alphabet披露谷歌云积压订单同比翻倍至2400亿美元，加码AI基础设施投入。","content":"<html><head></head><body><h2 id=\"id_125713144\" style=\"text-align: start;\">01 股市</h2><p>2月21日，美股三大指数集体收涨，道琼斯涨0.47%，报49625.97点；标普500涨0.69%，报6909.51点；纳斯达克涨0.90%，报22886.07点。权重科技贡献主要涨幅，指数延续强势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bcc4c30584a170a923e200714ea07419\" tg-width=\"966\" tg-height=\"147\"/></p><p style=\"text-align: start;\"><strong>热门股异动</strong>：大型科技及半导体普遍走强。谷歌A涨4.01%、亚马逊涨2.56%、美光科技涨2.59%、台积电涨2.82%、英伟达涨1.02%、苹果涨1.54%、Coinbase涨3.26%。贵金属板块涨幅显著，2倍做多白银ETF（AGQ）涨15.78%、GLD涨1.97%。部分龙头承压：甲骨文跌5.40%、英特尔跌1.14%、美国超微公司跌1.58%。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>中概股方面</strong>：拼多多涨2.93%、蔚来涨2.84%、台积电涨2.82%、京东涨0.51%；哔哩哔哩跌2.13%、百度跌0.91%、小鹏汽车跌0.73%。</p><h2 id=\"id_1502805813\" style=\"text-align: start;\">02 其他市场</h2><p>美原油主连期货跌0.54%，报66.31美元/桶；布油主连期货跌0.43%，报71.61美元/桶；</p><p style=\"text-align: start;\">现货黄金上升2.28%，报5130美元/盎司；现货白银上升7.81%，报84.57美元/盎司；</p><h2 id=\"id_2757904553\" style=\"text-align: start;\">03 国际宏观</h2><p><strong>美国最高法院认定总统依据IEEPA加征大规模关税缺乏明确授权，限制行政端使用该法征税的空间。</strong>裁决维持下级法院关于相关关税非法的判定，但不影响依据其他贸易法征税的权力；关税退还资格尚未明确，涉外贸行业政策不确定性上升。</p><p><strong>特朗普：将在常规关税基础上对全球征收10%的进口关税。</strong>当地时间2月20日，美国总统特朗普表示，他将签署一项命令，依据美国《1974年贸易法》第122条，在目前已经征收的常规关税基础上，额外对全球输美商品加征10%的关税，为期150天，以取代稍早前被美国最高法院认定违法的一些紧急关税。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>美国最新公布的第四季度实际GDP年化增速放缓至1.4%，低于市场预期，显示增长动能趋弱。</strong> 分项显示名义总量小幅走高但不及此前季度，制造与房地产相关指标走软；后续政策与企业投资节奏或更审慎。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>美国最新核心PCE同比升至3%，月度增速抬升，通胀再显黏性。</strong> 数据高于预期，支撑“更久维持较高利率”的判断；短端利率定价对近几个月内降息的概率保持谨慎，贵金属短线受益。</p><h2 id=\"id_2291705722\" style=\"text-align: start;\">04 公司新闻</h2><p><strong>Alphabet发布Gemini 3.1 Pro，定位复杂任务推理场景，强化AI产品矩阵。</strong>官方称新模型在推理性能上较上一代提升超过两倍，面向科学与工程等高难度用例；公司继续在云与生态场景推进落地。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>OpenAI与AppLovin合作推进ChatGPT广告变现，探索商业化新路径。</strong> 双方在融资沟通中披露合作由AppLovin提供广告技术与分发能力；有望为通用智能助手开辟更可复制的收益模式。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>Opendoor公布季度业绩超预期，经营修复推动交易量回升。</strong> 报告显示营收与调整后EBITDA双双好于预期，房屋购买量环比增长显著；管理层强调库存与成本优化带动毛利改善。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>GRAIL关键多癌早检试验未达主要终点，净亏损扩大，研发与商业化节奏受挫。</strong> 公司表示核心项目需根据结果优化设计与推进路径；资金消耗增加，短期财务压力上行。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>派拉蒙拟收购华纳兄弟探索交易获美反垄断程序关键节点放行，跨媒合并迈进一步。</strong> 公司称在美国已不存在法定障碍，但仍需签署最终协议、取得股东与其他司法辖区批准；标的方仍在评估其他方案。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>Blue Owl Capital限制旗下私募信贷基金赎回，强化流动性管理。</strong> 赎回配额与排队机制收紧以匹配资产久期，旨在保护组合稳定性与存量持有人利益；私募信贷二级流动性压力引发关注。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>Alphabet披露谷歌云积压订单同比翻倍至2400亿美元，加码AI基础设施投入。</strong> 管理层将当前投入类比“新基建”，订单覆盖企业、科研与公共部门；预期随算力与模型能力扩张推动长期回报。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>DeepMind称AGI实现仍需5—10年，定位为科学发现加速工具并非短期可达。</strong> 管理层强调创造力、长期规划与记忆等能力仍未满足AGI标准；公司将继续以AlphaFold等工具赋能科研生态。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong><em>资料来源</em></strong><em> ：华尔街见闻、老虎资讯综合、公开市场数据</em></p><p style=\"text-align: start;\"><strong><em>免责声明</em></strong><em> ：本内容仅供参考，不构成任何投资建议。</em></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>昨夜今晨 | 特朗普关税“翻车”成利好，美股三大指数集体收涨；滞胀担忧撑黄金重回5100美元，白银大涨近8%</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ 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style=\"text-align: start;\">03 国际宏观</h2><p><strong>美国最高法院认定总统依据IEEPA加征大规模关税缺乏明确授权，限制行政端使用该法征税的空间。</strong>裁决维持下级法院关于相关关税非法的判定，但不影响依据其他贸易法征税的权力；关税退还资格尚未明确，涉外贸行业政策不确定性上升。</p><p><strong>特朗普：将在常规关税基础上对全球征收10%的进口关税。</strong>当地时间2月20日，美国总统特朗普表示，他将签署一项命令，依据美国《1974年贸易法》第122条，在目前已经征收的常规关税基础上，额外对全球输美商品加征10%的关税，为期150天，以取代稍早前被美国最高法院认定违法的一些紧急关税。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>美国最新公布的第四季度实际GDP年化增速放缓至1.4%，低于市场预期，显示增长动能趋弱。</strong> 分项显示名义总量小幅走高但不及此前季度，制造与房地产相关指标走软；后续政策与企业投资节奏或更审慎。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>美国最新核心PCE同比升至3%，月度增速抬升，通胀再显黏性。</strong> 数据高于预期，支撑“更久维持较高利率”的判断；短端利率定价对近几个月内降息的概率保持谨慎，贵金属短线受益。</p><h2 id=\"id_2291705722\" style=\"text-align: start;\">04 公司新闻</h2><p><strong>Alphabet发布Gemini 3.1 Pro，定位复杂任务推理场景，强化AI产品矩阵。</strong>官方称新模型在推理性能上较上一代提升超过两倍，面向科学与工程等高难度用例；公司继续在云与生态场景推进落地。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>OpenAI与AppLovin合作推进ChatGPT广告变现，探索商业化新路径。</strong> 双方在融资沟通中披露合作由AppLovin提供广告技术与分发能力；有望为通用智能助手开辟更可复制的收益模式。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>Opendoor公布季度业绩超预期，经营修复推动交易量回升。</strong> 报告显示营收与调整后EBITDA双双好于预期，房屋购买量环比增长显著；管理层强调库存与成本优化带动毛利改善。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>GRAIL关键多癌早检试验未达主要终点，净亏损扩大，研发与商业化节奏受挫。</strong> 公司表示核心项目需根据结果优化设计与推进路径；资金消耗增加，短期财务压力上行。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>派拉蒙拟收购华纳兄弟探索交易获美反垄断程序关键节点放行，跨媒合并迈进一步。</strong> 公司称在美国已不存在法定障碍，但仍需签署最终协议、取得股东与其他司法辖区批准；标的方仍在评估其他方案。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>Blue Owl Capital限制旗下私募信贷基金赎回，强化流动性管理。</strong> 赎回配额与排队机制收紧以匹配资产久期，旨在保护组合稳定性与存量持有人利益；私募信贷二级流动性压力引发关注。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>Alphabet披露谷歌云积压订单同比翻倍至2400亿美元，加码AI基础设施投入。</strong> 管理层将当前投入类比“新基建”，订单覆盖企业、科研与公共部门；预期随算力与模型能力扩张推动长期回报。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>DeepMind称AGI实现仍需5—10年，定位为科学发现加速工具并非短期可达。</strong> 管理层强调创造力、长期规划与记忆等能力仍未满足AGI标准；公司将继续以AlphaFold等工具赋能科研生态。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong><em>资料来源</em></strong><em> ：华尔街见闻、老虎资讯综合、公开市场数据</em></p><p style=\"text-align: start;\"><strong><em>免责声明</em></strong><em> ：本内容仅供参考，不构成任何投资建议。</em></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/b23574aac95526c9e5c62ebc8dd25130","relate_stocks":{".IXIC":"NASDAQ Composite",".SPX":"S&P 500 Index",".DJI":"道琼斯","NDX":"纳斯达克100指数"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1177574916","content_text":"01 股市2月21日，美股三大指数集体收涨，道琼斯涨0.47%，报49625.97点；标普500涨0.69%，报6909.51点；纳斯达克涨0.90%，报22886.07点。权重科技贡献主要涨幅，指数延续强势。热门股异动：大型科技及半导体普遍走强。谷歌A涨4.01%、亚马逊涨2.56%、美光科技涨2.59%、台积电涨2.82%、英伟达涨1.02%、苹果涨1.54%、Coinbase涨3.26%。贵金属板块涨幅显著，2倍做多白银ETF（AGQ）涨15.78%、GLD涨1.97%。部分龙头承压：甲骨文跌5.40%、英特尔跌1.14%、美国超微公司跌1.58%。中概股方面：拼多多涨2.93%、蔚来涨2.84%、台积电涨2.82%、京东涨0.51%；哔哩哔哩跌2.13%、百度跌0.91%、小鹏汽车跌0.73%。02 其他市场美原油主连期货跌0.54%，报66.31美元/桶；布油主连期货跌0.43%，报71.61美元/桶；现货黄金上升2.28%，报5130美元/盎司；现货白银上升7.81%，报84.57美元/盎司；03 国际宏观美国最高法院认定总统依据IEEPA加征大规模关税缺乏明确授权，限制行政端使用该法征税的空间。裁决维持下级法院关于相关关税非法的判定，但不影响依据其他贸易法征税的权力；关税退还资格尚未明确，涉外贸行业政策不确定性上升。特朗普：将在常规关税基础上对全球征收10%的进口关税。当地时间2月20日，美国总统特朗普表示，他将签署一项命令，依据美国《1974年贸易法》第122条，在目前已经征收的常规关税基础上，额外对全球输美商品加征10%的关税，为期150天，以取代稍早前被美国最高法院认定违法的一些紧急关税。美国最新公布的第四季度实际GDP年化增速放缓至1.4%，低于市场预期，显示增长动能趋弱。 分项显示名义总量小幅走高但不及此前季度，制造与房地产相关指标走软；后续政策与企业投资节奏或更审慎。美国最新核心PCE同比升至3%，月度增速抬升，通胀再显黏性。 数据高于预期，支撑“更久维持较高利率”的判断；短端利率定价对近几个月内降息的概率保持谨慎，贵金属短线受益。04 公司新闻Alphabet发布Gemini 3.1 Pro，定位复杂任务推理场景，强化AI产品矩阵。官方称新模型在推理性能上较上一代提升超过两倍，面向科学与工程等高难度用例；公司继续在云与生态场景推进落地。OpenAI与AppLovin合作推进ChatGPT广告变现，探索商业化新路径。 双方在融资沟通中披露合作由AppLovin提供广告技术与分发能力；有望为通用智能助手开辟更可复制的收益模式。Opendoor公布季度业绩超预期，经营修复推动交易量回升。 报告显示营收与调整后EBITDA双双好于预期，房屋购买量环比增长显著；管理层强调库存与成本优化带动毛利改善。GRAIL关键多癌早检试验未达主要终点，净亏损扩大，研发与商业化节奏受挫。 公司表示核心项目需根据结果优化设计与推进路径；资金消耗增加，短期财务压力上行。派拉蒙拟收购华纳兄弟探索交易获美反垄断程序关键节点放行，跨媒合并迈进一步。 公司称在美国已不存在法定障碍，但仍需签署最终协议、取得股东与其他司法辖区批准；标的方仍在评估其他方案。Blue Owl Capital限制旗下私募信贷基金赎回，强化流动性管理。 赎回配额与排队机制收紧以匹配资产久期，旨在保护组合稳定性与存量持有人利益；私募信贷二级流动性压力引发关注。Alphabet披露谷歌云积压订单同比翻倍至2400亿美元，加码AI基础设施投入。 管理层将当前投入类比“新基建”，订单覆盖企业、科研与公共部门；预期随算力与模型能力扩张推动长期回报。DeepMind称AGI实现仍需5—10年，定位为科学发现加速工具并非短期可达。 管理层强调创造力、长期规划与记忆等能力仍未满足AGI标准；公司将继续以AlphaFold等工具赋能科研生态。资料来源 ：华尔街见闻、老虎资讯综合、公开市场数据免责声明 ：本内容仅供参考，不构成任何投资建议。","news_type":1,"symbols_score_info":{".SPX":2,".DJI":2,".IXIC":2,"NDX":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":744,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":534999860065264,"gmtCreate":1771636087575,"gmtModify":1771636089567,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/534999860065264","repostId":"1105884340","repostType":2,"repost":{"id":"1105884340","kind":"news","pubTimestamp":1771632720,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1105884340?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-21 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style=\"text-align: justify;\">此外，部分货物无需缴纳临时进口关税，包括所有目前或将来受第232条约束的物品及其部件，<strong>符合美墨加协定（USMCA）规定的加拿大和墨西哥货物</strong>，以及<strong>根据多米尼加共和国-中美洲自由贸易协定</strong>，作为哥斯达黎加、多米尼加共和国、萨尔瓦多、危地马拉、洪都拉斯或尼加拉瓜货物<strong>免税进口的纺织品和服装</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">在另一项行政命令中，特朗普重申并继续暂停对低价值货物（包括通过国际邮政系统运输的货物）的免税优惠，这些货物也将根据第122条规定缴纳临时进口关税。除当日采取的措施外，特朗普还指示美国贸易代表办公室利用其第301条赋予的权力，调查某些不合理和歧视性的行为、政策和做法。</p></body></html>","source":"lsy1568181200495","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>白宫公布临时进口关税生效时间与豁免范围</title>\n<style 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justify;\">特朗普当天还在社交媒体发文，称美国所有以“国家安全”为由征收的关税以及根据《1962年贸易扩展法》第232条和《1974年贸易法》第301条征收的关税将继续有效。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，特朗普在记者会上承认，最高法院裁决将引发一场旷日持久的法律缠斗，关于联邦政府是否必须向美国企业退返数以十亿美元计的关税税款，可能“要打五年官司”。</p><p><strong>更多阅读</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">20日早些时候，美国最高法院裁定，特朗普政府依据《国际紧急经济权力法》实施的相关大规模关税措施缺乏明确法律授权。不过，裁决仅限制总统通过《国际紧急经济权力法》实施关税，并未完全剥夺其征收关税的权力。美最高法院当天也并未就已征收关税是否退还及如何退还作出明确说明。</p><p style=\"text-align: justify;\">特朗普政府2025年1月上台后援引美国《国际紧急经济权力法》，以不经过国会批准、直接颁布行政令的方式出台一系列加征关税措施。这一行为遭到美国企业和多个州政府的多次起诉。美国国际贸易法院当年5月裁定特朗普政府此举违法，并禁止执行特朗普政府依据《国际紧急经济权力法》对多国加征关税的行政令。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国联邦巡回上诉法院在2025年8月维持了美国国际贸易法院的裁决，但没有立即禁止特朗普政府继续根据该法征收关税。美国最高法院在当年11月就该案进行口头辩论，多名最高法院法官质疑特朗普政府全面关税政策的合法性。</p></body></html>","source":"lsy1568181200495","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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11:45","market":"us","language":"zh","title":"期权策略 | 苹果遭遇“黑色星期四”，股价暴跌5%！如何用期权应对风险与机遇？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1186129427","media":"期权女巫","summary":"$苹果$股价周四大幅下跌5%，录得2025年4月初以来的最大单日跌幅，股价最终收于261.73美元。该业务已成为苹果重要的增长引擎和利润支柱。期权策略分析当前苹果期权市场的隐含波动率处于近期相对高位，表明期权价格相对昂贵。通过构建看跌期权价差，以有限的成本博取股价下跌至目标区间的收益，同时锁定了最大亏损。实际交易时，请根据实时市场波动、流动性及个人风险承受能力进行调整，并考虑使用限价单以控制成交价格。","content":"<html><head></head><body><p><a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>股价周四<strong>大幅下跌5%，录得2025年4月初以来的最大单日跌幅</strong>，股价最终收于<strong>261.73美元</strong>。据报道，苹果开发新版Siri再遇阻力。</p><p style=\"text-align: justify;\">科技记者马克-古尔曼发文称，苹果公司筹划已久的<strong>Siri虚拟助手升级在最近几周的测试中遇到问题，多项备受期待的功能可能会推迟发布</strong>。苹果原计划将这些新功能纳入定于3月发布的更新系统iOS 26.4中，但目前正考虑在未来的版本中将其陆续推出。这意味着，至少部分功能可能要等到5月iOS 26.5甚至9月iOS 27发布才会问世。这已是新版Siri自2024年宣布升级以来的第二次重大延期。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外在苹果新闻平台被指控审查保守派媒体后，<strong>美国联邦贸易委员会 (FTC)</strong> 主席安德鲁-弗格森已呼吁蒂姆-库克，<strong>对该平台运营中可能存在的政治偏见展开审查</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">弗格森在周三发布于X平台的信件中写道：“近期有报道称，苹果新闻系统性地优先推送左翼媒体的新闻文章，同时打压立场更偏保守的媒体内容。”</p><h2 id=\"id_1087591519\">利好与利空因素交织</h2><p>潜在的上涨动能主要来自其<strong>服务业务的持续高增长与利润率优势</strong>。该业务已成为苹果重要的增长引擎和利润支柱。同时，公司持续的大规模股票回购与稳定分红政策，为股价提供了支撑。市场普遍期待，即将推出的、搭载端侧AI（人工智能）功能的新一代iPhone，有望开启新一轮的换机周期，成为基本面与估值重估的关键催化剂。此外，若中国与新兴市场需求出现恢复迹象，苹果的营收增长曲线有望得到改善。</p><p>然而，短期扰动与回调风险同样不容忽视。<strong>当前估值仍高于历史平均水平，对宏观利率预期的变化以及市场整体风险偏好波动较为敏感</strong>。若通胀数据反复导致利率预期反弹，或针对大型科技公司的监管措施有所推进，都可能对估值形成压制。同时，在中国市场面临的激烈竞争、潜在的汇率波动以及全球供应链的扰动，仍是基本面上的不确定性因素。若营收与利润增长未能及时改善以匹配当前估值，股价可能继续承压。</p><h2 id=\"id_2619286396\">期权策略分析</h2><p>当前苹果期权市场的隐含波动率（IV）处于近期相对高位，表明期权价格相对昂贵。在此环境下，采用价差组合策略有助于控制成本与风险。</p><h3 id=\"id_1407399979\">一、看涨策略：基于服务与AI长期看好，但需应对高估值与短期波动</h3><p><strong>策略1：牛市看涨价差</strong></p><p>操作：买入一张2026年2月20日到期、行权价260美元的看涨期权，同时卖出一张相同到期日、行权价275美元的看涨期权。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/OPT/AAPL%2020260220%20260.0%20CALL%20BUY%201%20%7C%20AAPL%2020260220%20275.0%20CALL%20SELL%201\" title=\"$AAPL Vertical 260220 260.0C/275.0C$\" 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src=\"https://static.tigerbbs.com/af5fc40a15723ec73932431e8c1fc4df\" tg-width=\"1170\" tg-height=\"1366\"/></p><p>策略逻辑：适用于预期股价将出现一定程度下跌或横盘整理的情景。通过构建看跌期权价差，以有限的成本博取股价下跌至目标区间的收益，同时锁定了最大亏损。</p><p><em>期权交易风险高，以上分析基于特定时点的市场数据，策略盈亏计算为近似值。实际交易时，请根据实时市场波动、流动性及个人风险承受能力进行调整，并考虑使用限价单以控制成交价格。</em></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>期权策略 | 苹果遭遇“黑色星期四”，股价暴跌5%！如何用期权应对风险与机遇？</title>\n<style 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id=\"id_1087591519\">利好与利空因素交织</h2><p>潜在的上涨动能主要来自其<strong>服务业务的持续高增长与利润率优势</strong>。该业务已成为苹果重要的增长引擎和利润支柱。同时，公司持续的大规模股票回购与稳定分红政策，为股价提供了支撑。市场普遍期待，即将推出的、搭载端侧AI（人工智能）功能的新一代iPhone，有望开启新一轮的换机周期，成为基本面与估值重估的关键催化剂。此外，若中国与新兴市场需求出现恢复迹象，苹果的营收增长曲线有望得到改善。</p><p>然而，短期扰动与回调风险同样不容忽视。<strong>当前估值仍高于历史平均水平，对宏观利率预期的变化以及市场整体风险偏好波动较为敏感</strong>。若通胀数据反复导致利率预期反弹，或针对大型科技公司的监管措施有所推进，都可能对估值形成压制。同时，在中国市场面临的激烈竞争、潜在的汇率波动以及全球供应链的扰动，仍是基本面上的不确定性因素。若营收与利润增长未能及时改善以匹配当前估值，股价可能继续承压。</p><h2 id=\"id_2619286396\">期权策略分析</h2><p>当前苹果期权市场的隐含波动率（IV）处于近期相对高位，表明期权价格相对昂贵。在此环境下，采用价差组合策略有助于控制成本与风险。</p><h3 id=\"id_1407399979\">一、看涨策略：基于服务与AI长期看好，但需应对高估值与短期波动</h3><p><strong>策略1：牛市看涨价差</strong></p><p>操作：买入一张2026年2月20日到期、行权价260美元的看涨期权，同时卖出一张相同到期日、行权价275美元的看涨期权。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/OPT/AAPL%2020260220%20260.0%20CALL%20BUY%201%20%7C%20AAPL%2020260220%20275.0%20CALL%20SELL%201\" title=\"$AAPL Vertical 260220 260.0C/275.0C$\" class=\"\">$AAPL Vertical 260220 260.0C/275.0C$</a></strong></p><p>净成本：约5.13美元/股</p><p>最大收益：987美元/组合约（当股价≥275美元时）</p><p>最大亏损：513美元/组合约（当股价≤260美元时）</p><p>盈亏平衡点：265.13美元</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a6ce29c14abd5575d6d4df081e92eca4\" tg-width=\"1170\" tg-height=\"1396\"/></p><p>策略逻辑：在看好股价中长期前景但希望降低初始成本的背景下，该策略通过卖出更高行权价的看涨期权来降低权利金支出，将收益和风险锁定在特定区间内，适合预期股价将温和上涨的投资者。</p><h3 id=\"id_2846506269\">二、看跌策略：应对短期技术性回调与估值压力</h3><p><strong>策略2：熊市看跌价差</strong></p><p>操作：买入一张2026年2月20日到期、行权价255美元的看跌期权，同时卖出一张相同到期日、行权价245美元的看跌期权。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/OPT/AAPL%2020260220%20245.0%20PUT%20SELL%201%20%7C%20AAPL%2020260220%20255.0%20PUT%20BUY%201\" title=\"$AAPL Vertical 260220 245.0P/255.0P$\" class=\"\">$AAPL Vertical 260220 245.0P/255.0P$</a></strong></p><p>净成本：约1.54美元/股</p><p>最大收益：846美元/组合约，当股价≤245美元时</p><p>最大亏损：154美元/组合约，当股价≥255美元时</p><p>盈亏平衡点：250.8美元</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/af5fc40a15723ec73932431e8c1fc4df\" tg-width=\"1170\" 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245.0P/255.0P$净成本：约1.54美元/股最大收益：846美元/组合约，当股价≤245美元时最大亏损：154美元/组合约，当股价≥255美元时盈亏平衡点：250.8美元策略逻辑：适用于预期股价将出现一定程度下跌或横盘整理的情景。通过构建看跌期权价差，以有限的成本博取股价下跌至目标区间的收益，同时锁定了最大亏损。期权交易风险高，以上分析基于特定时点的市场数据，策略盈亏计算为近似值。实际交易时，请根据实时市场波动、流动性及个人风险承受能力进行调整，并考虑使用限价单以控制成交价格。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":967,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":531637353154248,"gmtCreate":1770813397189,"gmtModify":1770813399421,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/531637353154248","repostId":"1179859971","repostType":2,"repost":{"id":"1179859971","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"晚一点，好一点。这是《财经》杂志与小晚团队联合推出的新品牌。全部一手采访，没有二手信息。做你最信任的商业新闻媒体。","home_visible":1,"media_name":"晚点LatePost","id":"1026578596","head_image":"https://static.tigerbbs.com/c6daaa6faf674b18bd5facc8daca7d3d"},"pubTimestamp":1770810927,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1179859971?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-11 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元以内。</p><p>实现这些目标仍然需要时间。据我们了解， 2025 年 12 月，淘宝闪购 15 元以下的低价订单占比仍高于美团；美团也更强调以高质量订单计算的市场份额，其 30 元以上的订单占比徘徊在 65% - 70%。</p><p>冬天是美团的优势季节 —— 骑手回老家、北方的寒冷驱散了偶尔接单的非全职骑手，美团长期建立的骑手站点网络更能保证运力。入冬以来，美团调整补贴、动员供应商，试图夺回奶茶大战期间丢掉的份额。</p><p>双方的竞争也聚焦在履约能力上。淘宝闪购认为，只要配送时效与美团持平，就能稳固用户心智。</p><p>淘宝闪购在负责人吴泽明（花名：范禹）的带领下，主要构建了四个核心能力，把过去一些粗颗粒的指标和分类都变得更加精细：</p><p>“超算系统”，可以模拟不同时效目标下需要的骑手数量和组合方式，最大限度减低成本、提升效率；不再笼统预测订单的总配送时间，将配送的整个流程的各环节分别优化。</p><p>强化与商户的协同，淘宝闪购通过算法更准确预估出餐时间。有时系统预估需要 10 分钟出餐，但实际 5 分钟就出餐了。更精准的预估可以更及时安排骑手取餐；同时也能更有效推荐出餐快的商家。</p><p>推出多种加速产品，比如 “ 1V1 配送”，平均可以提速 8 – 20 分钟，骑手每单可以拿到补贴，这与美团的 “1 对 1 急送” 高度对标。</p><p>扩充运力体系。过去，淘宝闪购的蜂鸟运力线从过去的专送、优选、普众几条线，现在扩充了优远、蜂跑等近 10 条运力线。</p><p>淘宝闪购和美团在配送上的加速产品、骑手分类几乎都是一对一对应 —— 比如针对高等级用户优先加速，高峰场景设置专属运力池；骑手上，都更精细得涉及了多条运力线，但与平台深度绑定的依然是以专送、优选等为主的稳定运力，他们与平台深度绑定，接近平台的全职骑手，淘宝闪购的稳定运力在许多区域覆盖近 80% 订单量。</p><p>在骑手相对没那么紧缺的南方，淘宝闪购进展较多。在广州、深圳，淘宝闪购配送耗时曾长期落后美团 3 – 5 分钟，如今已反超。成都、重庆曾经是美团的后方，为华东的补贴战提供现金。现在淘宝闪购的市场份额也在逼近美团。</p><p>订单密度提升后，淘宝闪购招募骑手更方便，配送效率也就更高。武汉是淘宝闪购第四个每天配送超百万单的城市，日单量稳定在 120 万单。淘宝闪购在当地的份额从 40% 提升到近 60%。</p><p>一位淘宝闪购人士说，餐饮外卖的竞争已进入 “肉搏阶段”，比拼的都是执行细节。</p><p><strong>即时零售需要更长期投入，现在还在建仓阶段</strong></p><p>平台接入大多数餐厅并保证配送速度，就能提供合格的餐饮外卖。但即时零售涉及几十万种 SKU 的售卖，建设速度更慢，只能一个一个细分市场磕。</p><p>医药、酒、生鲜是显而易见的即时需求，但淘宝闪购都落后于对手。</p><p>医药，此前用户粘性不够，淘宝闪购正在抓紧供给池和服务产品；酒类，美团的歪马送酒和京东酒世界已经抢跑一段时间；生鲜，淘宝闪购正加快与盒马在前置仓业态的联合发力。</p><p>阿里在外卖和即时零售的优势在于淘宝主站提供的购物流量几倍于美团和京东。</p><p>现在淘宝电商页面已经开始为即时零售导流。一些品牌的天猫官方旗舰店，在 “宝贝” 页的 banner 中开始出现 “闪购” 选项卡，比如百雀羚、Only、Apple 授权专营店、迪卡侬、Babycare 等品牌的旗舰店。</p><p>占据淘宝主站一半商品流量来自搜索。现在一些用户搜索 “啤酒” 等关键词时，首条结果可能直接呈现盒马或品牌 “新鲜直送” 的闪购选项。这是淘宝主站流量与闪购融合的重要一步。</p><p>流量解决的是 “看见”，但即时零售真正的基础设施仍然是仓。</p><p>天猫超市自 2025 年 7 月开始加速建设专门服务即时零售业态的天猫超市前置仓，并在淘宝闪购频道开设了店铺，时效主要包括半日达、4 小时达，目前猫超仓已覆盖约 40 个城市。</p><p>按照行业人士的估算，淘宝闪购即时零售日订单量稳定在 1000 万单左右，大约是美团的一半。其中传统商超便利店体系、前置仓、盒马各占约 20%，天猫超市占比接近 12%。</p><p>目前阿里多个业务都在为即时零售业务建配送仓：</p><p>1.  盒马已经拥有约 200 个前置仓，计划 2026 年再新增至少 100 个；</p><p>2. 天猫行业与菜鸟合作的 4 小时履约仓仍在探索中；</p><p>3. 猫超仓，既服务天猫超市自营供给，也向第三方品牌商家开放；</p><p>4. 淘宝便利店，也就是闪电仓，目前 800 平方米的大仓持续在迭代，400 平方米的标准仓型平均单店产出在淘宝闪购仓商家中排名第一，截至 2 月，淘宝便利店已拓展超过 100 个城市。</p><p>百雀羚在 2025 年 12 月与淘宝闪购合作，在上海、杭州、南京、广州、深圳、苏州 6 个城市接入平台 4 小时履约仓。一个月后，百雀羚线上渠道负责人对我们说，其天猫官方旗舰店近 10% GMV 已经通过淘宝闪购配送。10% 看起来已经不小，但很难判断这部分是纯增量，还是对其他场域的替代。</p><p><strong>淘宝闪购跟着千问投入了下一个战场</strong></p><p>如果粗略划分，整个阿里的电商，可以分成远场电商和近场电商：远场电商，即淘宝和天猫两大块，快递两三天送达；近场电商，则包括淘宝闪购、盒马、天猫超市等，配送时效快则半小时，最长也就是半日。</p><p>阿里内部已经多次讨论过，是否要将盒马、天猫超市等与近场高度相关的业务合并，但各个业务的情况都很复杂，到目前仍没有形成真正的组织重组。这种 “相关但未合并” 的状态，导致业务的边界问题被不断保留。</p><p>一位阿里人士说，很多事情一旦需要跨团队协同，就很难找到一个对细节真正负责的人。没有明确的单点负责人，意味着很多决策只能在不断角力中向前推进——问题不是没人做事，而是 “这个项目的负责人到底归谁”。</p><p>随着 AI 入口之战的开始，淘宝闪购又有了新的任务。</p><p>字节跳动旗下火山引擎成为 2026 年央视春晚的独家 AI 云合作伙伴，豆包将深度参与。据我们了解，字节为此斥资 11 亿元。千问则合作了四大卫视（东方卫视、浙江卫视、江苏卫视、河南卫视），总计花费的金额不到前者的十分之一。</p><p>腾讯想用 10 亿红包来给元宝拉新。而除了拉来新用户，阿里希望再花 30 亿元，去培养用户在 AI 入口里的生活消费习惯，千问的主要消费供给来自淘宝闪购，免单卡的玩法也被再次拿出来，试图用 “免费的一单” 把用户拉进新的交互场景。</p><p>一个现实的担忧是，如果千问用大价钱做出了 “用 AI 买东西” 的心智，最后的果实会不会被用户量更大的豆包，或其他 AI 助手摘走？一位阿里人士说：“现在担心这些没有用，先把心智做出来。”</p><p>不过，很多消费者在春节期间可能也点不到千问的 “免单” 商品，2 月 6 日下午 16 点，千问宣布免单活动上线 9 个小时突破 1000 万单，但其中有四五个小时，很多人都处于系统崩溃无法点单的状态，此后几天，在千问点单，也会被提醒可以等到春节后再下单。</p><p>一位千问人士说，“瞬时流量太大了，从领券、点单到最后支付，中间的每个链路全线崩溃。”</p><p>在淘宝购物、淘宝闪购买奶茶点餐，平台处理的是高度确定的指令，阿里云早已驾轻就熟。但在千问下单，多少都需要通过自然语言推理任务，消耗的是 GPU 资源，每一单的算力成本可能是传统电商下单的几十倍。</p><p>缺处理器也缺骑手。为了争夺运力，淘宝闪购宣布春节期间在骑手身上要投入 20 亿，拉新一人给 2500 元的介绍费，新人骑手跑单 3 周，满足条件最高可额外多拿到 10800 元；美团也会对留岗骑手提供 5000 元 - 10000 元的跑单津贴，还有留岗补贴和活动奖金。</p><p>就像早年的双 11 一样，阿里各部门被订单推着走，在慌乱地加班中解决问题、完善系统。于是千问 App 的 DAU （日活跃用户数）在 2 月 7 日从 1000 万冲高到了约 7500 万（App + pc 端）。</p><p>据我们了解，春节期间，千问可能还会上线买电影票、充话费等功能。</p><p>大半年的补贴战打破了人们对平台护城河的预期。一位美团员工对我们说，外卖是个进入门槛不高、经营门槛很高的业务，“但任何一个行业烧掉 1000 亿的时候，讨论护城河已没有意义。”</p><p>反过来对阿里或者其他平台也是一样。如果各方用巨资把 AI 砸成新一代消费入口，曾经用商家和订单构成的护城河也可能消失。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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骑手回老家、北方的寒冷驱散了偶尔接单的非全职骑手，美团长期建立的骑手站点网络更能保证运力。入冬以来，美团调整补贴、动员供应商，试图夺回奶茶大战期间丢掉的份额。</p><p>双方的竞争也聚焦在履约能力上。淘宝闪购认为，只要配送时效与美团持平，就能稳固用户心智。</p><p>淘宝闪购在负责人吴泽明（花名：范禹）的带领下，主要构建了四个核心能力，把过去一些粗颗粒的指标和分类都变得更加精细：</p><p>“超算系统”，可以模拟不同时效目标下需要的骑手数量和组合方式，最大限度减低成本、提升效率；不再笼统预测订单的总配送时间，将配送的整个流程的各环节分别优化。</p><p>强化与商户的协同，淘宝闪购通过算法更准确预估出餐时间。有时系统预估需要 10 分钟出餐，但实际 5 分钟就出餐了。更精准的预估可以更及时安排骑手取餐；同时也能更有效推荐出餐快的商家。</p><p>推出多种加速产品，比如 “ 1V1 配送”，平均可以提速 8 – 20 分钟，骑手每单可以拿到补贴，这与美团的 “1 对 1 急送” 高度对标。</p><p>扩充运力体系。过去，淘宝闪购的蜂鸟运力线从过去的专送、优选、普众几条线，现在扩充了优远、蜂跑等近 10 条运力线。</p><p>淘宝闪购和美团在配送上的加速产品、骑手分类几乎都是一对一对应 —— 比如针对高等级用户优先加速，高峰场景设置专属运力池；骑手上，都更精细得涉及了多条运力线，但与平台深度绑定的依然是以专送、优选等为主的稳定运力，他们与平台深度绑定，接近平台的全职骑手，淘宝闪购的稳定运力在许多区域覆盖近 80% 订单量。</p><p>在骑手相对没那么紧缺的南方，淘宝闪购进展较多。在广州、深圳，淘宝闪购配送耗时曾长期落后美团 3 – 5 分钟，如今已反超。成都、重庆曾经是美团的后方，为华东的补贴战提供现金。现在淘宝闪购的市场份额也在逼近美团。</p><p>订单密度提升后，淘宝闪购招募骑手更方便，配送效率也就更高。武汉是淘宝闪购第四个每天配送超百万单的城市，日单量稳定在 120 万单。淘宝闪购在当地的份额从 40% 提升到近 60%。</p><p>一位淘宝闪购人士说，餐饮外卖的竞争已进入 “肉搏阶段”，比拼的都是执行细节。</p><p><strong>即时零售需要更长期投入，现在还在建仓阶段</strong></p><p>平台接入大多数餐厅并保证配送速度，就能提供合格的餐饮外卖。但即时零售涉及几十万种 SKU 的售卖，建设速度更慢，只能一个一个细分市场磕。</p><p>医药、酒、生鲜是显而易见的即时需求，但淘宝闪购都落后于对手。</p><p>医药，此前用户粘性不够，淘宝闪购正在抓紧供给池和服务产品；酒类，美团的歪马送酒和京东酒世界已经抢跑一段时间；生鲜，淘宝闪购正加快与盒马在前置仓业态的联合发力。</p><p>阿里在外卖和即时零售的优势在于淘宝主站提供的购物流量几倍于美团和京东。</p><p>现在淘宝电商页面已经开始为即时零售导流。一些品牌的天猫官方旗舰店，在 “宝贝” 页的 banner 中开始出现 “闪购” 选项卡，比如百雀羚、Only、Apple 授权专营店、迪卡侬、Babycare 等品牌的旗舰店。</p><p>占据淘宝主站一半商品流量来自搜索。现在一些用户搜索 “啤酒” 等关键词时，首条结果可能直接呈现盒马或品牌 “新鲜直送” 的闪购选项。这是淘宝主站流量与闪购融合的重要一步。</p><p>流量解决的是 “看见”，但即时零售真正的基础设施仍然是仓。</p><p>天猫超市自 2025 年 7 月开始加速建设专门服务即时零售业态的天猫超市前置仓，并在淘宝闪购频道开设了店铺，时效主要包括半日达、4 小时达，目前猫超仓已覆盖约 40 个城市。</p><p>按照行业人士的估算，淘宝闪购即时零售日订单量稳定在 1000 万单左右，大约是美团的一半。其中传统商超便利店体系、前置仓、盒马各占约 20%，天猫超市占比接近 12%。</p><p>目前阿里多个业务都在为即时零售业务建配送仓：</p><p>1.  盒马已经拥有约 200 个前置仓，计划 2026 年再新增至少 100 个；</p><p>2. 天猫行业与菜鸟合作的 4 小时履约仓仍在探索中；</p><p>3. 猫超仓，既服务天猫超市自营供给，也向第三方品牌商家开放；</p><p>4. 淘宝便利店，也就是闪电仓，目前 800 平方米的大仓持续在迭代，400 平方米的标准仓型平均单店产出在淘宝闪购仓商家中排名第一，截至 2 月，淘宝便利店已拓展超过 100 个城市。</p><p>百雀羚在 2025 年 12 月与淘宝闪购合作，在上海、杭州、南京、广州、深圳、苏州 6 个城市接入平台 4 小时履约仓。一个月后，百雀羚线上渠道负责人对我们说，其天猫官方旗舰店近 10% GMV 已经通过淘宝闪购配送。10% 看起来已经不小，但很难判断这部分是纯增量，还是对其他场域的替代。</p><p><strong>淘宝闪购跟着千问投入了下一个战场</strong></p><p>如果粗略划分，整个阿里的电商，可以分成远场电商和近场电商：远场电商，即淘宝和天猫两大块，快递两三天送达；近场电商，则包括淘宝闪购、盒马、天猫超市等，配送时效快则半小时，最长也就是半日。</p><p>阿里内部已经多次讨论过，是否要将盒马、天猫超市等与近场高度相关的业务合并，但各个业务的情况都很复杂，到目前仍没有形成真正的组织重组。这种 “相关但未合并” 的状态，导致业务的边界问题被不断保留。</p><p>一位阿里人士说，很多事情一旦需要跨团队协同，就很难找到一个对细节真正负责的人。没有明确的单点负责人，意味着很多决策只能在不断角力中向前推进——问题不是没人做事，而是 “这个项目的负责人到底归谁”。</p><p>随着 AI 入口之战的开始，淘宝闪购又有了新的任务。</p><p>字节跳动旗下火山引擎成为 2026 年央视春晚的独家 AI 云合作伙伴，豆包将深度参与。据我们了解，字节为此斥资 11 亿元。千问则合作了四大卫视（东方卫视、浙江卫视、江苏卫视、河南卫视），总计花费的金额不到前者的十分之一。</p><p>腾讯想用 10 亿红包来给元宝拉新。而除了拉来新用户，阿里希望再花 30 亿元，去培养用户在 AI 入口里的生活消费习惯，千问的主要消费供给来自淘宝闪购，免单卡的玩法也被再次拿出来，试图用 “免费的一单” 把用户拉进新的交互场景。</p><p>一个现实的担忧是，如果千问用大价钱做出了 “用 AI 买东西” 的心智，最后的果实会不会被用户量更大的豆包，或其他 AI 助手摘走？一位阿里人士说：“现在担心这些没有用，先把心智做出来。”</p><p>不过，很多消费者在春节期间可能也点不到千问的 “免单” 商品，2 月 6 日下午 16 点，千问宣布免单活动上线 9 个小时突破 1000 万单，但其中有四五个小时，很多人都处于系统崩溃无法点单的状态，此后几天，在千问点单，也会被提醒可以等到春节后再下单。</p><p>一位千问人士说，“瞬时流量太大了，从领券、点单到最后支付，中间的每个链路全线崩溃。”</p><p>在淘宝购物、淘宝闪购买奶茶点餐，平台处理的是高度确定的指令，阿里云早已驾轻就熟。但在千问下单，多少都需要通过自然语言推理任务，消耗的是 GPU 资源，每一单的算力成本可能是传统电商下单的几十倍。</p><p>缺处理器也缺骑手。为了争夺运力，淘宝闪购宣布春节期间在骑手身上要投入 20 亿，拉新一人给 2500 元的介绍费，新人骑手跑单 3 周，满足条件最高可额外多拿到 10800 元；美团也会对留岗骑手提供 5000 元 - 10000 元的跑单津贴，还有留岗补贴和活动奖金。</p><p>就像早年的双 11 一样，阿里各部门被订单推着走，在慌乱地加班中解决问题、完善系统。于是千问 App 的 DAU （日活跃用户数）在 2 月 7 日从 1000 万冲高到了约 7500 万（App + pc 端）。</p><p>据我们了解，春节期间，千问可能还会上线买电影票、充话费等功能。</p><p>大半年的补贴战打破了人们对平台护城河的预期。一位美团员工对我们说，外卖是个进入门槛不高、经营门槛很高的业务，“但任何一个行业烧掉 1000 亿的时候，讨论护城河已没有意义。”</p><p>反过来对阿里或者其他平台也是一样。如果各方用巨资把 AI 砸成新一代消费入口，曾经用商家和订单构成的护城河也可能消失。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/67891acc2a093ba781685a5e1d1b874b","relate_stocks":{"09988":"阿里巴巴-W","BABA":"阿里巴巴"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1179859971","content_text":"文丨管艺雯《晚点 LatePost》独家获悉，阿里核心管理层 2026 年初在一次内部会议上鼓励团队要继续大胆做闪购，三年内不要有（亏损的）负担。阿里创始人马云曾在内部表示，“淘宝闪购是集团里程碑意义的战役。”淘宝闪购原本的计划是在 3 月中旬发起第一场战役，那时候骑手、商家都已从家乡返回，正常经营；到夏天，会再次发起大战，实现 2026 年市场份额超过美团的目标。但 2 月初，阿里旗下 AI 助手千问 app 宣布投入 30 亿元请消费者在春节期间吃喝玩乐。上线 9 个小时，淘宝闪购在千问上就接到了 1000 万单。很快，淘宝闪购又称要投入近 20 亿元，补贴在春节跑单的外卖骑手 —— 50 亿元，和美团买叮咚的花费差不多。三大公司以自己擅长的方式争夺 AI 入口：字节拿下央视春晚合作，想用豆包复刻一年前的 Deepseek 时刻。而元宝借着腾讯在社交上的绝对优势，以简单的红包裂变拉来新用户。阿里则以丰富的消费产品帮助培养千问的用户习惯。春节 AI 助手大战让淘宝闪购的反攻提前开始。冬季骑手短缺，美团在北方反攻、淘宝在南方偷袭我们了解到，目前在餐饮外卖市场格局趋于稳定，美团与淘宝闪购的份额分别超过 50% 和 40%，京东不足 5%。从去年 11 月开始，阿里不再主要追求订单量增长，而是在稳住份额的前提下，争取将 30 元以上的 “高质量订单” 占比提高到 60%。为此淘宝闪购不断提高补贴门槛，在过去半年多，从 15 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11:06","market":"hk","language":"zh","title":"市场对“量子计算”的最大误解：当前还“为时过早”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2610501466","media":"华尔街见闻","summary":"市场误以为量子计算是“下个十年的事”，但巴克莱预警，2026/27年行业将迎来“量子优势”的决定性瞬间。更关键的逻辑在于：量子计算不会取代经典算力的CPU和GPU，反而因其极高的“纠错”需求，每一台量子计算机都需要海量GPU作为辅助。量子技术或将为英伟达等芯片巨头创造超1000亿美元的新增市场。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>市场误以为量子计算是“下个十年的事”，但巴克莱预警，2026/27年行业将迎来“量子优势”的决定性瞬间。更关键的逻辑在于：量子计算不会取代经典算力的CPU和GPU，反而因其极高的“纠错”需求，每一台量子计算机都需要海量GPU作为辅助。量子技术或将为英伟达等芯片巨头创造超1000亿美元的新增市场。</p></blockquote><p>投资者普遍认为量子计算依然停留在科幻阶段，但巴克莱最新研报指出，这种“太早了”的错觉，可能让你错过未来12个月最关键的趋势。</p><p>据追风交易台消息，巴克莱分析师团队最新发布了一份研报《量子计算：纠正投资者的最大误解》。</p><p>报告的核心逻辑非常直白：华尔街低估了技术爆发的速度，同时完全搞错了量子与经典算力（如<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>）的关系。巴克莱认为，我们正处于从“实验室玩具”走向“商业利器”的前夜。</p><h2 id=\"id_1305340746\">误解一：量子计算“为时过早”</h2><p>巴克莱给出的第一条纠偏是：别把量子计算当成“十年后才有结果”的纯远期主题。</p><p>当前市场普遍认为，能完美运行的“容错量子计算”（FTQC）要到2030年以后。这没错，但巴克莱提醒投资者，<strong>千万别忽视了中间的“赛点”。</strong></p><p>巴克莱指出，<strong>2026年至2027年</strong>将是行业的分水岭，届时将实现“量子优势”（<a href=\"https://laohu8.com/S/QMCO\">Quantum</a> Advantage）。</p><p>更重要的是“怎么定义优势”。巴克莱认为，“当系统瞄准100个逻辑量子比特时，优势才算被证明”。它同时提醒，任何“优势宣称”都需要“强技术数据”背书，否则更像营销而非拐点。</p><blockquote><p>“我们预计未来12个月内就会有重磅公告……当系统能稳定运行100个逻辑量子比特时，量子优势将被证明。”</p></blockquote><p>这就像莱特<a href=\"https://laohu8.com/S/002562\">兄弟</a>的第一次飞行，虽然还不能运客（商业化），但证明了飞机比马车强（量子优势）。一旦这个信号出现，资本市场的估值逻辑将瞬间重塑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a193c9e43aa09b1f0cd3b675574cacf5\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"519\"/></p><h2 id=\"id_4175807023\">误解二：量子来了，取代经典计算，英伟达就完了？</h2><p>这是市场最大的认知偏差。研报指出，很多人认为量子计算机太强大，会取代现在的CPU和GPU。巴克莱反驳：<strong>这不是替代关系，而是“最强辅助”关系。</strong></p><blockquote><p><strong>“量子计算机不会取代经典计算机作为通用机器，而是补充它们。”</strong></p></blockquote><p>这背后的核心逻辑在于“纠错”：量子比特非常脆弱、不稳定（容易出错）。为了让它正常工作，需要一套极其强大的经典计算系统实时盯着它、修正它。</p><p>巴克莱的调研揭示了一个惊人的数据关系：</p><blockquote><p><strong>“每一个逻辑量子比特，可能需要配备一个GPU来做纠错和控制。”</strong></p></blockquote><p>这意味着什么？如果你造一台拥有1000个逻辑量子比特的量子计算机，你就需要采购500到2000个GPU来伺候它。</p><p><strong>这不再是竞争，而是共生。</strong> 量子计算机越强，对英伟达、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>芯片的需求就越爆炸。巴克莱测算，这种“伴生需求”在蓝天情景下，到2040年将给经典计算市场带来<strong>超过1000亿美元</strong>的增量。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/066838fef4eb0aa9ab8ac4e0bd95914a\" tg-width=\"1019\" tg-height=\"511\"/></p><h2 id=\"id_3949468859\">误解三：量子硬件都差不多，像买彩票？</h2><p>对于这个误解的真相是，<strong>赛道已经分化，优劣势很明显。</strong></p><p>量子硬件路线并非单一。巴克莱把主流物理比特路径归为电子（超导、电自旋）、原子（离子阱、中性原子）与光子等，并指出各自优劣来自速度、精度、相干时间及外部基础设施（低温、激光、真空）与可扩展性的权衡。</p><p>巴克莱通过“量子基准测试模型”，给目前混乱的硬件赛道划了重点：</p><ul style=\"\"><li><p><strong>现在的“精度之王”——离子阱（Trapped Ions）：</strong> 代表企业Quantinuum和IonQ。它们的优势是准，误差率低，技术相对成熟。</p></li><li><p><strong>未来的“量产黑马”——硅自旋（Silicon Spin）：</strong> 也就是<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>正在搞的方向。虽然现在性能一般，但它能利用现有的半导体工厂制造，一旦突破，最容易大规模量产。</p></li><li><p><strong>数量取胜——中性原子（Neutral Atoms）：</strong> 在堆叠量子比特的数量上有天然优势。</p></li></ul><p>巴克莱总结道：</p><blockquote><p>“我们的测试表明，离子阱目前处于领先地位……但硅自旋的可扩展性值得长期关注。”</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7d1e07a8a37db64c823bc8644811285e\" tg-width=\"1018\" tg-height=\"546\"/></p><h2 id=\"id_1534512785\">误解四：密码要被破解了？</h2><p>对于“量子计算机明天就会破解银行密码”的恐慌，巴克莱直接泼了冷水：<strong>想多了，算力还不够。</strong></p><p>要破解现在的RSA加密，需要数千个完美的逻辑量子比特，而目前人类最顶尖的设备也就几十个。巴克莱直言：</p><blockquote><p>“量子计算机目前还不够强大……还没到现代加密标准受到威胁的地步。”</p></blockquote><h2 id=\"id_2563188817\">误解五：量子主题“只有两三家公司能投”</h2><p>市场往往认为该领域的投资标的稀缺，仅限于少数几家知名公司。但巴克莱梳理了整个产业链，确定了45家上市公司和超过80家私营企业。主要分布在四大领域：</p><blockquote><p>1）量子处理器（系统销售或QCaaS云访问）</p><p>2）量子供应链（低温、激光/光学、控制电子、材料等）</p><p>3）量子芯片设计与制造（与传统半导体制造存在重叠）</p><p>4）生态使能者（云、数据中心基础设施、量子模拟器、量子-经典集成：GPU/CPU/服务器等）</p></blockquote><p>报告给出的框架更偏“风险定价”：短期往往是“收入暴露更高”对应“技术风险更高”。它按商业模式是否绑定单一路线，将技术风险粗分为高（单一路线）、中（少数路线）、低（路线无关）。</p><p>这也解释了为什么量子叙事很容易“只盯纯量子硬件股”：它们的收入暴露最直接，但路径不确定性也最大；而供应链、半导体设备与EDA、云与数据中心、以及混合集成环节，可能更能承接“量子进展→资本开支与配套需求”的传导。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ce82326d97702d92e4193fa474ac934\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"665\"/></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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量子计算机越强，对英伟达、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>芯片的需求就越爆炸。巴克莱测算，这种“伴生需求”在蓝天情景下，到2040年将给经典计算市场带来<strong>超过1000亿美元</strong>的增量。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/066838fef4eb0aa9ab8ac4e0bd95914a\" tg-width=\"1019\" tg-height=\"511\"/></p><h2 id=\"id_3949468859\">误解三：量子硬件都差不多，像买彩票？</h2><p>对于这个误解的真相是，<strong>赛道已经分化，优劣势很明显。</strong></p><p>量子硬件路线并非单一。巴克莱把主流物理比特路径归为电子（超导、电自旋）、原子（离子阱、中性原子）与光子等，并指出各自优劣来自速度、精度、相干时间及外部基础设施（低温、激光、真空）与可扩展性的权衡。</p><p>巴克莱通过“量子基准测试模型”，给目前混乱的硬件赛道划了重点：</p><ul style=\"\"><li><p><strong>现在的“精度之王”——离子阱（Trapped Ions）：</strong> 代表企业Quantinuum和IonQ。它们的优势是准，误差率低，技术相对成熟。</p></li><li><p><strong>未来的“量产黑马”——硅自旋（Silicon Spin）：</strong> 也就是<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>正在搞的方向。虽然现在性能一般，但它能利用现有的半导体工厂制造，一旦突破，最容易大规模量产。</p></li><li><p><strong>数量取胜——中性原子（Neutral Atoms）：</strong> 在堆叠量子比特的数量上有天然优势。</p></li></ul><p>巴克莱总结道：</p><blockquote><p>“我们的测试表明，离子阱目前处于领先地位……但硅自旋的可扩展性值得长期关注。”</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img 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Advantage）。更重要的是“怎么定义优势”。巴克莱认为，“当系统瞄准100个逻辑量子比特时，优势才算被证明”。它同时提醒，任何“优势宣称”都需要“强技术数据”背书，否则更像营销而非拐点。“我们预计未来12个月内就会有重磅公告……当系统能稳定运行100个逻辑量子比特时，量子优势将被证明。”这就像莱特兄弟的第一次飞行，虽然还不能运客（商业化），但证明了飞机比马车强（量子优势）。一旦这个信号出现，资本市场的估值逻辑将瞬间重塑。误解二：量子来了，取代经典计算，英伟达就完了？这是市场最大的认知偏差。研报指出，很多人认为量子计算机太强大，会取代现在的CPU和GPU。巴克莱反驳：这不是替代关系，而是“最强辅助”关系。“量子计算机不会取代经典计算机作为通用机器，而是补充它们。”这背后的核心逻辑在于“纠错”：量子比特非常脆弱、不稳定（容易出错）。为了让它正常工作，需要一套极其强大的经典计算系统实时盯着它、修正它。巴克莱的调研揭示了一个惊人的数据关系：“每一个逻辑量子比特，可能需要配备一个GPU来做纠错和控制。”这意味着什么？如果你造一台拥有1000个逻辑量子比特的量子计算机，你就需要采购500到2000个GPU来伺候它。这不再是竞争，而是共生。 量子计算机越强，对英伟达、AMD芯片的需求就越爆炸。巴克莱测算，这种“伴生需求”在蓝天情景下，到2040年将给经典计算市场带来超过1000亿美元的增量。误解三：量子硬件都差不多，像买彩票？对于这个误解的真相是，赛道已经分化，优劣势很明显。量子硬件路线并非单一。巴克莱把主流物理比特路径归为电子（超导、电自旋）、原子（离子阱、中性原子）与光子等，并指出各自优劣来自速度、精度、相干时间及外部基础设施（低温、激光、真空）与可扩展性的权衡。巴克莱通过“量子基准测试模型”，给目前混乱的硬件赛道划了重点：现在的“精度之王”——离子阱（Trapped Ions）： 代表企业Quantinuum和IonQ。它们的优势是准，误差率低，技术相对成熟。未来的“量产黑马”——硅自旋（Silicon Spin）： 也就是英特尔正在搞的方向。虽然现在性能一般，但它能利用现有的半导体工厂制造，一旦突破，最容易大规模量产。数量取胜——中性原子（Neutral Atoms）： 在堆叠量子比特的数量上有天然优势。巴克莱总结道：“我们的测试表明，离子阱目前处于领先地位……但硅自旋的可扩展性值得长期关注。”误解四：密码要被破解了？对于“量子计算机明天就会破解银行密码”的恐慌，巴克莱直接泼了冷水：想多了，算力还不够。要破解现在的RSA加密，需要数千个完美的逻辑量子比特，而目前人类最顶尖的设备也就几十个。巴克莱直言：“量子计算机目前还不够强大……还没到现代加密标准受到威胁的地步。”误解五：量子主题“只有两三家公司能投”市场往往认为该领域的投资标的稀缺，仅限于少数几家知名公司。但巴克莱梳理了整个产业链，确定了45家上市公司和超过80家私营企业。主要分布在四大领域：1）量子处理器（系统销售或QCaaS云访问）2）量子供应链（低温、激光/光学、控制电子、材料等）3）量子芯片设计与制造（与传统半导体制造存在重叠）4）生态使能者（云、数据中心基础设施、量子模拟器、量子-经典集成：GPU/CPU/服务器等）报告给出的框架更偏“风险定价”：短期往往是“收入暴露更高”对应“技术风险更高”。它按商业模式是否绑定单一路线，将技术风险粗分为高（单一路线）、中（少数路线）、低（路线无关）。这也解释了为什么量子叙事很容易“只盯纯量子硬件股”：它们的收入暴露最直接，但路径不确定性也最大；而供应链、半导体设备与EDA、云与数据中心、以及混合集成环节，可能更能承接“量子进展→资本开支与配套需求”的传导。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ARQQ":2,"QTUM":1.5,"BTQ":2,"IONQ":2,"MSFT":2,"IBM":2,"QMCO":2,"GOOG":2,"RGTI":2,"QUBT":2,"LAES":2,"GOOGL":2,"QBTS":2,"HOLO":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":795,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":530922358117568,"gmtCreate":1770640604796,"gmtModify":1770640607576,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/530922358117568","repostId":"499349470761720","repostType":1,"repost":{"id":499349470761720,"gmtCreate":1762936908025,"gmtModify":1762939893286,"author":{"id":"4218081059847062","authorId":"4218081059847062","name":"新财富资讯","avatar":"https://static.tigerbbs.com/503648c6c3264bc296cb3194c98655ca","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4218081059847062","authorIdStr":"4218081059847062"},"themes":[],"title":"Hims，健康追踪app明天发布，CEO在股价49美元回购，长期看好远程医疗平台","htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/HIMS\">$Hims &amp; Hers Health Inc.(HIMS)$</a> 友友们，今天小新要和大家再来聊聊Hims &amp; Hers Health (HIMS)——远程医疗美股。明天，公司全新健康追踪APP即将正式上线，而CEO近期在49美元股价位置启动的股票回购计划，更传递出对企业价值的坚定信心。结合2025年第三季度超预期的财报表现与远程医疗行业的广阔前景，HIMS的长期投资逻辑正不断强化，其成长潜力值得深入剖析。 CEO在49美元价位实施回购，本质上是对公司当前价值的直接背书，也是对市场情绪的有效引导。股票回购的核心意义在于向市场传递“股价被低估”的信号，尤其是在成长股面临估值波动时，管理层的真金白银投入往往比财务数据更能提振信心。从HIMS的财务基本面来看，这一回购决策并非盲目之举。截至2025年第三季度末，公司现金及投资合计超过10亿美元，充足的资金储备为回购提供了坚实支撑，也彰显出管理层在“保障增长投入”与“维护股东价值”之间的平衡能力。对比行业同类企业，多数远程医疗公司仍处于烧钱扩张阶段，HIMS能在保持高增长的同时拥有充裕现金流实施回购，其经营质量已处于行业前列。 即将发布的健康追踪APP，是HIMS构建“全生命周期健康管理平台”的重要一步，将进一步完善其商业模式闭环。作为一家以DTC（直达消费者）模式为核心的远程医疗企业，HIMS的传统业务已实现“在线问诊-远程开方-药品邮寄”的流畅链路，而新APP的上线将实现从“疾病治疗”向“健康预防”的延伸。据管理层透露，该APP将整合用户的问诊记录、用药数据、体征指标等多维度信息，通过算法模型提供个性化健康建议，同时联动平台医生实现实时干预。这一功能升级将直接提升用户粘性——对于247万订阅用户而言，APP带来的健康追踪服务将强化其对平","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/HIMS\">$Hims &amp; Hers Health Inc.(HIMS)$</a> 友友们，今天小新要和大家再来聊聊Hims &amp; Hers Health 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CEO在49美元价位实施回购，本质上是对公司当前价值的直接背书，也是对市场情绪的有效引导。股票回购的核心意义在于向市场传递“股价被低估”的信号，尤其是在成长股面临估值波动时，管理层的真金白银投入往往比财务数据更能提振信心。从HIMS的财务基本面来看，这一回购决策并非盲目之举。截至2025年第三季度末，公司现金及投资合计超过10亿美元，充足的资金储备为回购提供了坚实支撑，也彰显出管理层在“保障增长投入”与“维护股东价值”之间的平衡能力。对比行业同类企业，多数远程医疗公司仍处于烧钱扩张阶段，HIMS能在保持高增长的同时拥有充裕现金流实施回购，其经营质量已处于行业前列。 即将发布的健康追踪APP，是HIMS构建“全生命周期健康管理平台”的重要一步，将进一步完善其商业模式闭环。作为一家以DTC（直达消费者）模式为核心的远程医疗企业，HIMS的传统业务已实现“在线问诊-远程开方-药品邮寄”的流畅链路，而新APP的上线将实现从“疾病治疗”向“健康预防”的延伸。据管理层透露，该APP将整合用户的问诊记录、用药数据、体征指标等多维度信息，通过算法模型提供个性化健康建议，同时联动平台医生实现实时干预。这一功能升级将直接提升用户粘性——对于247万订阅用户而言，APP带来的健康追踪服务将强化其对平","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/27f71ebf3538248bd610e346d0d947c1","width":"1206","height":"1530"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/bfce3c4ee1ab0d02a7e3b552d9a55024","width":"1206","height":"1973"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/fc093b37db576a4befcc2f9b02097dd5","width":"1430","height":"1788"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/499349470761720","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":7,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1216,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":439623447335568,"gmtCreate":1748358186244,"gmtModify":1748358187443,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a 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src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f9416c48-d2c7-4e03-93ba-639b73415a49.png\"/></p>\n<h2>为什么要砍掉旧体系？</h2>\n<p>何小鹏将旧体系称为“AI缝合怪”。</p>\n<p>他解释道，过去全行业推崇的端到端自动驾驶，包括小鹏自己在做的，本质上是“用软件工程、软件流程，加上AI算法和AI工具”拼出来的产品——</p>\n<blockquote>\n<p><strong>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。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>他用了一个直白的比喻：“就像你修一个房子，你会有更多的材料，更多的工艺，用AI的，但是他还是修一个老的房子的方法论，他修出来的还是一个原来的房子，只是可能修得更快一点。”</p>\n<p><strong>这套体系的致命缺陷，在于上限太低。</strong>何小鹏说，旧体系的能力上限大约只有1000分，在地下停车场、复杂路面等场景下会立刻暴露短板。他的结论是：“我认为它无法做到无人驾驶，我认为它也不可能让机器人真正的泛化。”</p>\n<p>这个判断，在2025年年初逐渐在他脑中成形。他说，当时他看到行业里很多公司用“更简单的方法论和更快的效能”做出了“凑合可用的自动驾驶”，但“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Level 4或者Level 5”。</p>\n<p>他的判断是：“这条路是一条捷径，但是不是一条大道，是一条小路。”</p>\n<h2>新路子：上限打开，但下限惨烈</h2>\n<p>小鹏在2025年同时开发了两代新系统，内部分别称为“VAA第一代”和“VAA第二代”。</p>\n<p>第一代是在原有端到端框架上扩大模型规模、降低软件规则比重，属于渐进式改良。</p>\n<p>第二代则是完全不同的路径——抛弃端到端逻辑，用更大的Foundation Model（基础大模型）全盘驱动，以AI原生的方式重构整个自动驾驶体系，即VLA系统。</p>\n<p><strong>两者的差距，何小鹏用分数来描述：旧体系上限1000分，下限900分，“能力不错”；新体系上限可达10万到100万分，但初期下限只有100分——“工程bug极多”，比旧体系的下限还要低。</strong></p>\n<blockquote>\n<p>本来你期望做一个产品，上限1000分，下限900分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有100分，工程的问题有非常多。</p>\n</blockquote>\n<p>面对这个局面，他做了一个在他自己看来“非常巨大的赌注”<strong>：坚定押注第二代，同时将第一代乃至整个旧体系全部叫停。</strong></p>\n<p>他说：“当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代甚至都完全停止它，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。”</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/ee4cf651-06ae-47b3-83d7-c6474df0ef5b.png\"/></p>\n<h2>内部阻力：有人“用脚投票”离开</h2>\n<p>这个决定在公司内部并非一帆风顺。</p>\n<p>何小鹏透露，当时大部分非AI背景的主管认为“不管做A还是B，可能都错了”；AI相关主管中，也有人持观望态度，“不确认这是不是能够做到一个落地的效果”。</p>\n<p>最激烈的反对，不是发出声音，而是沉默地离开：</p>\n<blockquote>\n<p><strong>最大的反对声音就是有很多用脚投票……他们不相信这个事情，他们觉得做不到，他就离开了。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>对此，何小鹏的态度是：<strong>想清楚了，就要彻底动刀，“切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。从组织到流程，到方向，全部改”。</strong></p>\n<p>在2025年三季度末，小鹏对整个自动驾驶中心的核心组织架构进行了全面重组。他解释这样做的原因：“每个人都有原来的惯性，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……但有很多时候你的工作方法论都得改。”</p>\n<h2>为什么是他敢赌，别人不敢？</h2>\n<p>何小鹏在访谈中提到一个他认为物理世界CEO普遍面临的困境：与纯数字AI公司不同，造车的人有太多“板”要顾——质量、成本、法规、工程、供应链——单个长板突出没有用，短板会直接拖死整体。</p>\n<blockquote>\n<p>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。</p>\n</blockquote>\n<p>他说自己当时也不确定新体系能不能补上短板，但仍然押了下去：</p>\n<blockquote>\n<p>我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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。</p>\n</blockquote>\n<p>他还引用自己在2022年低谷期给自己立下的两条原则解释这种判断逻辑——“绝不服输”和“愿赌服输”——两者并不矛盾，而是一种在高压下维持行动力的平衡方式。</p>\n<h2>这场赌注的逻辑：软件价值要占到50%</h2>\n<p>何小鹏押注新体系，背后有一个更长远的商业判断。</p>\n<p>他认为，在过去的智能电动汽车时代，硬件占用户所需价值的比例远超50%。但在未来十年，如果能用AI原生的方式重新驱动软硬件体系，软件的综合价值有可能上升到50%。</p>\n<p>他举了一个具体的设想：“用户愿意说，我买一个30万的车，其中15万算你的硬件，15万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。”</p>\n<p>这也是小鹏从“AI汽车企业”更名为“物理AI企业”的核心逻辑——不再用电动或汽车的方式去考虑智能，而是“换了一种逻辑”，从战略规划到研发过程全面调整。</p>\n<p>对于这场赌注的结果，何小鹏坦言仍在验证中，也承认自己当时“不知道他能不能解短板”。但他的判断是：越犹豫，越等待，成功概率越低。</p>\n<blockquote>\n<p><strong>你越犹豫，越等待，越想观察，越想再说过6个月，你有可能越难成功。</strong></p>\n</blockquote>\n<div>\n<h2>结果如何？初步数据已现</h2>\n</div>\n<p>何小鹏在访谈中援引了一组近期数据：2025年3月底，小鹏发布了第二代VAA的第一个版本。4月，中国汽车销量整体同环比下跌约20%，而小鹏当月销量涨了约50%至70%，“这里面有相当部分跟第二代VAA相关”。</p>\n<p>他表示，这条路能否最终走通，还需要时间验证，但方向上他没有动摇：</p>\n<blockquote>\n<p>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。</p>\n</blockquote>\n<p>访谈文字转录如下：</p>\n<blockquote>\n<p>节目简介：</p>\n<p>本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。 在我们此前的节目（《张小珺商业访谈录》播客70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。 在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，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。我们这次从“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的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。 接下来，就是我对何小鹏的访谈。</p>\n<p>何小鹏 00:00 <strong>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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。</strong></p>\n<p>张小珺 00:10 直接来讲，何小鹏 Skill 的一个缺点会是什么？</p>\n<p>何小鹏 00:13 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。</p>\n<p>张小珺 00:18 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？</p>\n<p>何小鹏 00:20 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。</p>\n<p>张小珺 00:26 你觉得你的胜率有多大？</p>\n<p>何小鹏 00:27 我们大概有个两成。</p>\n<p>张小珺 00:29 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？</p>\n<p>何小鹏 00:32 <strong>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，甚至到公理层，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。</strong></p>\n<p>张小珺 00:44 你今天从血海里游出来没有？</p>\n<p>何小鹏 00:46 我觉得都在游，我也不觉得有谁出来了现在。</p>\n<p>张小珺 00:53 哈喽，大家好，我是小珺。魏晋之约是一档由微博财经和语言及世界工作室联合出品的访谈节目。今天我们的嘉宾是小鹏集团的创始人兼 CEO 何小鹏，我们一起来聊聊他在物理 AI 上的探索，但是他还有很多不能说的秘密。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？</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/81a6a081-6de6-42c4-a552-e5261b94707e.png\"/></p>\n<p>何小鹏 01:21 那我还真不多，还是在非常传统的 AI 产品哦，千问豆包。但是在 Coding 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？他们就跟我去问，哎，小鹏你自己要去用。我实际上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。如果你天天用产品，你很快会到细节去。比如说你会觉得 Scales 哪里不好用。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。但你再用进去，你会看到它的缺点跟问题。你会聚焦怎么去解决，比如说多人协作的扣点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，我自己认为要用，不要太深度的用。特别是做一号位，但是基层的或者说有一些产品线跟他强相关的，你就要鼓励什么方式都可以上，最后要看结果，在最后慢慢的把它归一，这样才是比较好的。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/56e77d91-b11f-4081-8e77-5a421e69a7d3.png\"/></p>\n<p>张小珺 02:37 AI coding 对于一个企业的一号位来说，有任何的意义吗？你觉得它会对不管是小朋友也好，或者是汽车产业也好，或者是智能驾驶的行业也好，会带来什么变化吗？</p>\n<p>何小鹏 02:50 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。但是我觉得对于像智能辅助驾驶，或者像其他的强 AI 的能力，我认为它的帮助是比较小的，它只是其中的一个工具。真正要把整个的 infa 建好。整个的体系建好。实际上本身来说，你可以认为。它是在最应用层来帮大家的，那是 AI coding。但是你如果在内核层，比如说你想写个操作系统，我认为它的最核心还是整个的infa，而不是在扣点。</p>\n<p>张小珺 03:38 你现在每个月会使用多少token？公司会使用多少token？</p>\n<p>何小鹏 03:42 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。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。一个非常有趣的就是，在非数字化的公司，对 token 需要多少？</p>\n<p>张小珺 04:11 对。</p>\n<p>何小鹏 04:12 你看我们的车，我们之前做了一个有趣的小统计吧，我们新一代的 VAA 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。</p>\n<p>何小鹏 04:54 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。而人用多少 token 产生对人和企业的价值，是另外一个维度。</p>\n<p>张小珺 05:14 所以它的指标应该是不一样的，它的<a href=\"https://laohu8.com/S/PII\">北极星</a>指标，你觉得多少是一个合理的数量？</p>\n<p>何小鹏 05:19 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，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 1000 块人民币，还是1万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，产生更大价值，为什么你要限制他？</p>\n<p>张小珺 05:55 现在公司的 Token 分配主要在哪里？</p>\n<p>何小鹏 05:57 我觉得主要还是GIC，上次我们的自动驾驶跟座舱团队的合并，他们团队又大，我觉得 Token 是对一个企业内部员工的术语，我们实际上某种角度你可以说用了多少张H100，一张 H100 我不知道一天能够用多少 Token 呢？这个我还没有把这个换算比例，我们算的是，比如说我给你3万张H100，或者5万张，你使用什么业务能够以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，我实际上不太使用 token 的使用情况。</p>\n<p>张小珺 06:32 你刚才提到异常值，有什么样的异常值？</p>\n<p>何小鹏 06:35 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。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。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，可能我们一年在数据上投入都，从直接的刚性成本都接近 10 个亿以上，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？哪些数据是可以有一些 warm up 在起在使用的？每一个使用的钱的数量都是千万级的，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。</p>\n<p>何小鹏 07:39 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。</p>\n<p>张小珺 08:01 最近 Skilll 非常的出圈，如果把你训练成一个何小鹏Skilll，你觉得应该给他提供哪些训练的数据啊？那个 Skilll 会是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 08:13 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 Skillls 化。如果把我都能够现在有清晰的逻辑论去 Skillls 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，是吧？都会有巨大的风险。</p>\n<p>张小珺 08:34 嗯， CEO 可以被替代。</p>\n<p>何小鹏 08:36 也许过数十年或者过 100 年，类似我的能力是，的确可以被Skillls，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ABC，但是获得了新的DEF。因为你这个问题，实际上是我们不光是想过，我们是深度思考过，因为我们在做很多的机器人的事情。因为实际上换个角度，我觉得在这个里面，实际上是它有两个非常重要的矛盾体，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 Skilll 化，但是对于一个模型角度来看，我怎么知道你 Skilll 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。我知道什么是错的。</p>\n<p>张小珺 09:29 对。</p>\n<p>何小鹏 09:30 但是比如说把何小鹏 Skilll 的话，你很难判断这个 Skilll 的话怎么是对的或者是错的。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。</p>\n<p>张小珺 09:49 直接来讲何小鹏 Skilll 的一个缺点会是什么？缺陷。</p>\n<p>何小鹏 09:53 我觉得每个人 Skilll 的话之后都会发现这个人实际上是有非常多的缺点的。</p>\n<p>张小珺 10:00 你的呢？</p>\n<p>何小鹏 10:01 当然都有啊。</p>\n<p>张小珺 10:03 作为一个CEO，你觉得你今天的 AI 的含量够吗？</p>\n<p>何小鹏 10:06 我不知道啊，这个。我觉得在数字世界的很多公司里面，我觉得他可能可以把 AI 的含量放到小百分之几十。我觉得在物理世界不应该，小鹏是一家数万人的企业，我觉得 AI 上面花 15% 到20%，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算是 AI 的整个的范畴，我觉得是他足够了。</p>\n<p>张小珺 10:36 <strong>因为我今天很想跟你讨论一个话题，就是人工智能企业如果在一边，制造业企业在另一边，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？</strong></p>\n<p>何小鹏 10:52 我还不是这样理解的，抱歉啊。我把汽车认为有几种研发。我觉得第一个是硬件的研发，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，刚刚小君你所说的。硬件的研发跟制造是两种不同的能力。比如说你有能力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，甚至将来可能要到第五种，这是我的看法。</p>\n<p>张小珺 11:34 <strong>你们去年还在说你们是一个 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，这个名字的转化背后的原因是什么？从一个 AI 汽车企业到一个物理 AI 企业，它的变化是什么呢？</strong></p>\n<p>何小鹏 11:49 我觉得这个变化刚刚开始啊，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 10 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。所以在过去的 10 年的创业里面，我们做出第一款车，把它量产，卖出第一个 10 万台，做出第二款车等等，它会进入这样的一个循环。</p>\n<p>何小鹏 12:19 但实际上在 12 年前，也就是小鹏汽车创业的时候， 2014 年。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 2025 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，因为。</p>\n<p>何小鹏 12:58 从。更早年就有很多的公司，从丰田到Google，到中国的<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>，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。某种角度我觉得是，他做到了效果，但是没有足够的高度。也就是说，那个时候我认为还是 AI 的算法，加上软件的规则。的能力的组合，我把它细称为叫缝合怪。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。</p>\n<p>何小鹏 13:37 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，<strong>我们所以在内部叫 VAA 的第一代， VAA 的第二代。像 VAA 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，增强了后端的能力，例如强化。</strong>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。在更多的思考如何去把自动驾驶的上限先打开。</p>\n<p>何小鹏 14:25 再去收敛下限。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的。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，实际上它是开了一次之后，它知道你的停车位在哪里，你的大概的行车路线是什么样的。实际上它对于整个的物理世界的了解度是非常之低的。</p>\n<p>张小珺 15:02 就核心还是不够智能。</p>\n<p>何小鹏 15:04 <strong>它的上限太低了。你可以认为要打开到1万分的可能性才能做好，但是他们可能都在 1000 分左右，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VAA，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 10 万分到 100 万分，但是那个时候的下限也很惨烈，本来你期望做一个产品，上限 1000 分，下限 900 分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有 100 分，所以它比其他的我们自己的产品的下限上要更低，它的工程的问题，有非常多的问题。</strong></p>\n<p>何小鹏 15:45 <strong>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。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。</strong></p>\n<p>张小珺 16:17 这还是缝合，是吗？</p>\n<p>何小鹏 16:19 <strong>它做出来的软件还是软件。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。所以我们在去年做了巨大的转型跟赌博。我们把以前的那套体系就停下来了。实际上那套体系花了小几十个亿。</strong></p>\n<p>张小珺 16:52 去年的什么时间？</p>\n<p>何小鹏 16:53 大概就是现在。</p>\n<p>张小珺 16:55 原因是什么呀？</p>\n<p>何小鹏 16:56 我认为它无法做到无人驾驶，我认为它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，小军你好，坐下来，你说，我就不给你递一杯水了，他说，对，我不需要。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，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。但是我们用的方法是永远不会无限聪明。</p>\n<p>张小珺 17:34 为什么去年才意识到呢？小鹏已经创业了 11 年了，对吧？你们做智能化也非常的早。</p>\n<p>何小鹏 17:40 我觉得绝大部分不是站在物理 AI 的角度去看一个事情的。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跟浓缩的。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。</p>\n<p>何小鹏 18:26 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。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。因为你要知道，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，因为他不。不光要比上限，比如说跑个分，他还要比下限。</p>\n<p>张小珺 19:03 嗯，他要保住下限。</p>\n<p>何小鹏 19:04 啊，他还要拼广度，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，长板要做的更长。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，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。</p>\n<p>何小鹏 19:42 <strong>我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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 的，我们上早早都不是这个维度。</strong></p>\n<p>何小鹏 20:13 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<a href=\"https://laohu8.com/S/000626\">远大</a>过50%。对。我认为在，如果在下一个 10 年，很有可能硬件和软件可能可以过占到50%，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。并且获得更大的 AI 的价值。只有这样，可能在新的 10 年里面，软件的综合的表现力、价值，就是用户愿意他为他付费的价值，才会占到，例如一个车或者一个机器人的50%。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 Cloak 非常好，我会用Cloak。如果 Deepseek4 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。我们上做了一个hub，可以很容易的切换。</p>\n<p>何小鹏 21:38 但是在PhysicalAI， PhysicalAI 的 model 是不一样的， PhysicalAI 的 data 是不一样的， PhysicalAI 的音法是不一样的，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。这就是我们大概的一个能说的框架吧。再多说就不说了。</p>\n<p>张小珺 22:01 去年4月到底发生了什么呀？为什么是去年4月下了一个这么大的赌注？受了什么刺激吗？是。</p>\n<p>何小鹏 22:06 没有，实际上就是体验不同的能力了。去年 3 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可用的自动驾驶。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 Level four 或者 Level five。这是当时在去年年初的一个想法，就是说，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 50: 50 的硬件加软件的value。我讲的这个 value 不是技术人员思考的，是客户愿意为此买单的。</p>\n<p>何小鹏 22:56 <strong>用户愿意说，我买一个 30 万的车，其中 15 万算你的硬件， 15 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。</strong>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。</p>\n<p>张小珺 23:39 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？开始更多的思考下一个 10 年的方向。</p>\n<p>何小鹏 23:52 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。实际上三季度末我们做了一个非常大的动作，是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。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。我觉得大部分时候这是对的，但有很多时候你的工作方法论都得改，所以我觉得调整方法论，调整mindset。</p>\n<p>张小珺 24:32 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跟我们分享一下？</p>\n<p>何小鹏 24:55 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，实际上它是一个非常困难的事情。</p>\n<p>张小珺 25:12 为什么一定要 AI 驱动呢？就之前的惯性会导致什么呢？</p>\n<p>何小鹏 25:16 <strong>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。但是他还是修一个老的房子的方法论，他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，有很多不一样东西的最基础的时候，是大家要看到，所以他才相信。</strong>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<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>，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。</p>\n<p>何小鹏 26:24 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，各个角度是不同的朋友和自己的思考逻辑论，你要把它汇聚起来，最后你还要下赌注，就像创业一样。</p>\n<p>张小珺 26:48 我听说你在过去三年变得更敢赌了，是吗？</p>\n<p>何小鹏 26:52 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。 2022 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，跟赌都有关系啊，第一个就叫绝不服输。</p>\n<p>张小珺 27:14 绝不服输。</p>\n<p>何小鹏 27:15 第二个是愿赌服输。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。但是你要把心态做的非常好，就像刚才我所说的，当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代 VI 甚至都完全停止它，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 6 个月，你有可能越难成功。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。但是我相信再过几年，等我们更好的成功，也许再来讲。</p>\n<p>何小鹏 28:09 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。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。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？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。</p>\n<p>何小鹏 29:02 人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块长板的逻辑。所以这为什么我没有办法回答你，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。</p>\n<p>张小珺 29:45 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。</p>\n<p>何小鹏 29:52 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1万人或者5万人，转型晚 3 天，可能成功概率提高了15%。对一家微型公司，他今天如果用同质化的方法论，同质化的组织。他没有变化。他可以去读。因为他小，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已经不用分析师了， AI 在帮我分析。第二个简单的程序员。第三个简单的设计组，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，他根本还没到达。所以换个角度，对于这三个方向的小微型公司。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。</p>\n<p>何小鹏 31:02 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。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。所以我自己认为是，从某些角度它是对的。从某一角度，它是完全没有逻辑论的。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。因为在这个世界上原来，如果说 360 行有 36000 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。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 2009 年，到了现在 17 年。我觉得 Waymo 是一个既好又很不好的解决方案。</p>\n<p>张小珺 32:15 为什么？</p>\n<p>何小鹏 32:16 好是我认为它的技术能力不错，我觉得它很难全球化，我觉得在过去的时间里面， Level 4 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。极度聪明的方法论。当然了， Google 现在在新的大模型里面做了很多的事情。我认为在将来可能会他们会变化，但是目前我并没有看到。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、更快捷地开车，我们每个人都是司机，就光这个事情做了 17 年，没有一家公司能够做的奇好。</p>\n<p>何小鹏 33:00 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 coding 去改变。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。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到极致，再极致一点就很好了。no，因为你考虑的维度不对。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。</p>\n<p>张小珺 33:34 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？</p>\n<p>何小鹏 33:38 <strong>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。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，但大部分是属于中间态，就是不确认它是不是一个好的节奏。</strong>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 10 倍到 1000 倍的可能性吗？如果你要赌 1000 倍，对不起，你的概率是1，如果是 10 倍，你的成功概率可能是 1/ 10。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 1000 倍的概率论，你可能是赌数倍到 10 倍之间。</p>\n<p>张小珺 34:34 你听过最大的反对声是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 34:37 <strong>我觉得最大的反对声音就是有很多用脚投票。</strong></p>\n<p>张小珺 34:42 怎么说？</p>\n<p>何小鹏 34:44 <strong>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。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，切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。所以在某些上面你就敢下注，从组织到流程，到方向，全部改。</strong></p>\n<p>张小珺 35:15 全部改。</p>\n<p>何小鹏 35:16 对。</p>\n<p>张小珺 35:17 所以去年动刀子动的是很大的，对吗？</p>\n<p>何小鹏 35:20 对，大家所看到的可能都是最上层的，对。业务层或者应用层，但是内部看到的就是一直到根上面去。所以我一直还是想说，上次如何利用 AI 驱动某些业务是非常之重要，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能大量跟现实世界产生强交互的角度去思考AI。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。可能有一部分的业务逻辑是对的，但是他们还不够全面跟充分。这是最大的问题。</p>\n<p>张小珺 36:07 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。</p>\n<p>何小鹏 36:13 我觉得我说不出来，因为我也在探索中。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 100 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，Sora、Pika。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。</p>\n<p>何小鹏 36:54 我觉得这是第二个，我觉得第三个就是今天大家没有人真正，我觉得除了 Google 在对人体的AI，把它两个非常好的耦合，因为医药行业是个非常复杂的行业，包括养老，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。实际上部门跟 AI 的耦合，中心跟 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 1000 人以内的。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，像我们也在不断的观察学习，在合适的时间点一样要做。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。</p>\n<p>张小珺 37:44 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？</p>\n<p>何小鹏 37:49 <strong>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。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。模化的中型组织，我觉得三年变完都已经是极其可怕的速度了。我甚至认为 5 到 10 年都已经是一个快的速度。</strong></p>\n<p>张小珺 38:09 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？作为一个CEO。</p>\n<p>何小鹏 38:15 当然焦虑。</p>\n<p>张小珺 38:16 有多焦虑啊？</p>\n<p>何小鹏 38:17 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。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。</p>\n<p>何小鹏 38:56 <strong>很多人只看到问题，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。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。</strong>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。</p>\n<p>张小珺 39:28 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，今天觉得它在这个时代下不work。</p>\n<p>何小鹏 39:36 我举一个跟这个不相关，但是又有一点点关联的例子吧。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，你觉得它可能存在的。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。我只能点到这里了，再不详细说了。</p>\n<p>张小珺 40:28 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，能不能讲讲这个产品是怎么诞生的？我听说你们是在 2023 年 bet 了通用人形机器人的这个方向，对吗？</p>\n<p>何小鹏 40:46 <strong>算小鹏的机器人算分三个阶段，第一个是 2018 到2020，它是一个独立的团队，那个时候跟中国的很多其他机器人团队是一样的。</strong></p>\n<p>张小珺 40:57 是你收购的，对吧？</p>\n<p>何小鹏 40:58 对，那时候大概有四五家都在做四足。 2020 年呢到 2023 年是第二个阶段。我们差不多花了三年半到四年之间做了三个不同的MileStone。我觉得是，我觉得这是第二个阶段。在这个里面我们试过很多，我们用基层的方法做基层，用汽车的方法做基层，还中间做了一些缝合的方式做基层，我们都取得了不同的成功跟失败。我觉得在这个里面，到了 2023 年之后，又是一个新的逻辑，就是说。</p>\n<p>何小鹏 41:33 当我们在 2022 年看到了这个新的模型，我们觉得机器人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。因为实际上小脑的复杂度都远高过大家。但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，他说你的运动的小脑，实际上是大脑，OK，anyway。我认为实际上只是不同的统计逻辑吧。</p>\n<p>何小鹏 42:09 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 5 一样，进入到一个坚定的觉得从大佬去驱动机器人的全新的设计。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 ET 到 PT 到 SOP 到 SOD 的一个全的流程，虽然我们。今年年底，我们就期望进入到机器人类似汽车的SOP。</p>\n<p>何小鹏 42:51 明年 2027 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，都会去太，training。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。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？</p>\n<p>张小珺 43:24 能干活。</p>\n<p>何小鹏 43:25 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。所以我觉得明年是可能开始的元年。</p>\n<p>张小珺 43:37 23 年发生了什么，让你从不相信变成相信了？</p>\n<p>何小鹏 43:40 23 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。</p>\n<p>张小珺 43:53 当时用了LC。</p>\n<p>何小鹏 43:55 我们当时把 300 人的团队，只留了不到 60 个人。我们把它解散了，出去了，听说他们跟我说有 10 个创业的团队，大部分都拿到钱了，现在是，这个像<a href=\"https://laohu8.com/S/00763\">中兴</a>拿了好多轮钱了。我自己认为要去重构整个机器人的逻辑，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。</p>\n<p>张小珺 44:21 那应该用什么样的人呢？</p>\n<p>何小鹏 44:24 我不知道，所以我当时选了另外一个全新的团队。他既懂点AI，又懂点汽车，又懂点工程，又懂点机器人，尝试去来做一个全新思考的机器人的逻辑。</p>\n<p>张小珺 44:40 为什么当时选中他呀？</p>\n<p>何小鹏 44:41 我觉得有很多时候是命运啊。</p>\n<p>张小珺 44:43 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？</p>\n<p>何小鹏 44:48 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。首先你选择他，他也要选择你呀。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。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。</p>\n<p>何小鹏 45:35 去长时间投入，所以今天的有很多基建公司，他很快速做出一个demo，就是nothing，对我来看的话，就像 2017 年的时候，中国那个时候有很多 Level 4 的数据公司。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，所以这是一个简单类比吧，因为这个这样的对比也不好。</p>\n<p>张小珺 46:02 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。</p>\n<p>何小鹏 46:18 我觉得可能在 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">Tesla</a> 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。我想说这是第一个。我觉得 LC 他非常注重，他的说法叫人才的密度。我实际上是认为是人才的潜力。他基本上都用最好的人。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 80 个，他们都很贵。但是我们都愿意。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，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。</p>\n<p>张小珺 47:27 那个时候要 bet 通用人形机器人，你。选择的理由是什么呢？在 23 年，为什么是一定要是通用人型呢？</p>\n<p>何小鹏 47:34 我觉得这是每个公司选择的道。对，我觉得我很开心，我跟我的团队 LC 都是一样， LC 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 2014 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机器人。会到来。第二也根本不愿意看到，通用机器人也许在 20 年、 50 年以后，会跟人类的各个领域强相关。</p>\n<p>何小鹏 48:18 今天刚才我们所讨论的数字AI，只是辅助人类的，可能以 3 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，我算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人体AI，如何让老人不生病？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会非常大，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。</p>\n<p>张小珺 49:03 去年那波爆炸性的讨论，有出乎你的意料吗？你当时还挺委屈的。</p>\n<p>何小鹏 49:08 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。一季度开始去做的，对我们来说它只是我们的一个中间版本，这个中间版本我们只是想认证，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，人应该有 200 多个关节，且还有肌肉，且还有皮肤。</p>\n<p>何小鹏 49:32 <strong>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，如果他上有肌肉跟皮肤之后，他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。</strong>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。</p>\n<p>何小鹏 49:55 我举一个例子吧，比如说我们以前做的四足机器人，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 1 米 1 到 1 米 2 左右的一只机器狗进到你的房间，你的房间很快出了很多问题。比如说它在你的床头柜那里，它无法原地掉头。如果你家里有一只金毛，它在掉头的时候，它的尾巴，它的。</p>\n<p>张小珺 50:26 会往上动一下。</p>\n<p>何小鹏 50:28 它会抬起。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。但是一只机器狗，它 100% 会让你们两个都觉得受伤。</p>\n<p>张小珺 50:40 那狗做小一点呢？</p>\n<p>何小鹏 50:41 如果它做的非常的小，它的能力级就非常的差，它就是轻度陪伴。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， 1 米8。好。今天，你即使跟它一起，你是它的设计者，你也不愿意跟它只隔了 1 厘米行走。</p>\n<p>张小珺 51:07 有压迫感。</p>\n<p>何小鹏 51:08 你觉得它可能危险，你觉得它可能会很烫，你觉得它身上可能有电，你觉得它身上可能很脏，反正有各种各样的原因，你会跟它保持距离感。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？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。但是工业版机器人商引发了一个新的问题，就是手部的能力要很强，它会引量一个低的新问题。</p>\n<p>何小鹏 51:49 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。所以我自己来看，今天中国的很多机器人公司，无论在质量安全，包括最近的运动会，可以看到，就光一个热管理就会出现一个这么有趣的现象。还是在大脑的思考逻辑，还是在它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。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。</p>\n<p>张小珺 52:40 为什么不做一些中间态啊？</p>\n<p>何小鹏 52:42 我觉得我们已经在做中间态了。我们的中间态只是说，如果你想把基臣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。</p>\n<p>张小珺 52:56 这人应该多高？</p>\n<p>何小鹏 52:58 你看我们现在这一代的基臣，大概在 1 米 69 到 1 米 70 之间。</p>\n<p>张小珺 53:03 他要让男生和女生都比较舒适的身高。</p>\n<p>何小鹏 53:06 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。他必须要跟人要有一定的差距。</p>\n<p>张小珺 53:15 为什么不能有自己的脸？</p>\n<p>何小鹏 53:17 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。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，用全公司之力，全小鹏公司之力能够做的好，这是现在的一个情况。</p>\n<p>张小珺 53:43 去年的发布会，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？</p>\n<p>何小鹏 53:49 我倒不纠结，我的团队很纠结。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，因为你会觉得清者自清，浊者自浊，这是一种团队的看法。第二种团队看法说，可以再观察，等个 24 小时，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 24 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。说实话，那一个集成也是一样，它的热管理是有问题的。它很烫，但是它只是我们中间的一个 milestone 而已。对，我们上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<a href=\"https://laohu8.com/S/002301\">齐心</a>？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 99.99% 的人，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，我说明天早上你们给我想个创意，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。他们被我逼出来，在早上临时加了一个事情，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，后来我们就再做了一场，但是速度是非常快的。</p>\n<p>张小珺 55:19 为什么选择剪这个方式？</p>\n<p>何小鹏 55:21 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，你如果是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，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。所以我们当时做了这样一个动作。</p>\n<p>张小珺 55:46 去年那个爆炸性的舆论给你带来了什么信号呢？在机器人的研发上。</p>\n<p>何小鹏 55:51 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。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，这个机器人有什么用？我觉得这是非常不同的，就是在以前没有经过这么大的观点，它是没有这么大的 data 的。我自己觉得这都是不同的视角去看的一个事情，对。</p>\n<p>张小珺 56:33 有改变你们这款机器人的走向和流程吗？</p>\n<p>何小鹏 56:36 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。机器人是一个跟汽车创业有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。</p>\n<p>张小珺 56:55 不同是什么？</p>\n<p>何小鹏 56:56 我觉得就是再过 30 年之后，你会看到机器人的竞争。会陷入到一种什么样的状态？小鹏的集成踩了好多好多的坑，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。所以集成创业，我甚至认为远超汽车的创业的难度。汽车的创业已经很难了，我个人来看，集成的创业大概是汽车公司创业难度的 20 到 100 倍。你看我还给了一个最低 20 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集成的营销之后，我觉得都让我们成功概率提高了一点点。我觉得是非常之好的，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。</p>\n<p>张小珺 57:46 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。</p>\n<p>何小鹏 57:54 <strong>当年造车的时候有统计，最多的时候 300 多家，但是呢，我自己感觉就 100 来家。可能有很多家都是胎死腹中的吧，我怀疑。我觉得机器人公司现在已经成立的，据说就 200 多家，实际上可能比当年汽车公司 double 了。但是我自己还是想说的，机器人跟汽车不一样，因为汽车里面的分类可能是乘用车，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？我觉得机器人的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。</strong></p>\n<p>何小鹏 58:32 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。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，<strong>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， 99.99 会死掉，但是走各种差异机器人，我觉得这个世界上可能有非常多的解法。</strong></p>\n<p>张小珺 59:14 哦，那机器人的胜率还挺高。</p>\n<p>何小鹏 59:16 我觉得比乘用车高。这是我的看法。</p>\n<p>张小珺 59:19 那你们为什么要选一个这么难的，最难的那条路呢？</p>\n<p>何小鹏 59:22 你想做什么？你有能力做什么？你觉得该不该做？你不做什么？和你觉得你如何做到有最好的概率论？你把这 5 个能力组合，不就是你的企业或者产品战略？</p>\n<p>张小珺 59:35 在你看来，通用人形机器人，你的对手是谁？</p>\n<p>何小鹏 59:38 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，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，然后再往上是你的工程。</p>\n<p>张小珺 59:57 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 BAT 是什么呀？以及它是在什么时间做的呀？</p>\n<p>何小鹏 01:00:07 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 100 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。机器人在过去的时间可能来自于 2018 年某些开源的运动控制， MPC 啊等等这样的一些事情。</p>\n<p>何小鹏 01:00:38 所以他们为什么看起来有很多的共事性？我觉得最终的一个集成，真正要做好了，他应该完全比汽车的下下代还要能够做的更好，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，它只是说它把边界做到极好。所以他把他分工能够分好，你做A，我做B，我们两个有清晰的边界。</p>\n<p>何小鹏 01:01:07 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 47 度 5 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。</p>\n<p>何小鹏 01:01:43 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 在那个时候可能是梯制梯形车那个时代。</p>\n<p>张小珺 01:02:06 今天梯形车有了吗？在机器人里。</p>\n<p>何小鹏 01:02:08 我觉得梯形车在机器人里面肯定还没有，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，今天你看的所有的机器人，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。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 200 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，而且他还有表情包，手眼脚，你的灵魂跟情绪的协同。</p>\n<p>何小鹏 01:02:57 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。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。当他看到一个地面，可能是有一个雪地或加上草地，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。</p>\n<p>何小鹏 01:03:38 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。所以我我上次觉得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，为什么我们认为绝大部分机器人还是在。很多年前的运动控制的汽车上面去。所以他自然只能用软件去来去缝合他，他自然他很难做出好的机器人的综合能力。</p>\n<p>张小珺 01:04:08 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？他是小鹏的远方？</p>\n<p>何小鹏 01:04:12 我不是这样认为，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。我觉得第二个是机器人，机器人本身就是智能体，实际上汽车还在证明，也许要花 10 年证明软件能力占50%。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弄为全球化。</p>\n<p>何小鹏 01:04:41 实际上机器人跟汽车有一个很大的不同，绝大部分人都忽视了，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。汽车在过去的 100 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。就比如说你今天做了一个特别好的车。一天卖了 10 万台，对不起，你没有能力下个月造出 10 万台。另外你也不敢过了三个月真造出一个月 10 万台，因为你不知道。后面能不能卖出 10 万台？这是汽车的一个本身的规律。</p>\n<p>何小鹏 01:05:20 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。就像我认为去年最大的在数字AI，就是 Soroban 的Coding。就是非常短的时间，就是大概不到 18 个月，从前年的下半年到去年年底就有巨大的变化。我自己认为机器人也有可能性，虽然比它慢，因为它还是一个数字世界和一个物理世界，但是还是有可能的。</p>\n<p>张小珺 01:05:50 对。它会比汽车还慢吗？</p>\n<p>何小鹏 01:05:52 我觉得机器人如果能够软件能力到达，硬件的速度会远超汽车。当然了，换个角度，因为晓光是一家汽车厂商，我们做机器人跟很多公司做机器人，我们是 80% 的硬件都自研。我们手啊、芯片呢、关节我们都参与自研。只是说我们跟，可能跟很多公司的合作， T1 是我们，我们可能跟他的更上游的 T2 合作，只有这样的话，你才能够把质量和规模做好。</p>\n<p>张小珺 01:06:22 今年下半年你们要量产吗？你觉得现在难点是什么？</p>\n<p>何小鹏 01:06:25 <strong>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。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？实际上机器人都是无数个坑，所以为什么说它比汽车难的多？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。</strong></p>\n<p>张小珺 01:06:53 嗯，机器人还没有被定义清楚到今天。</p>\n<p>何小鹏 01:06:56 市市场也在等待，市场等待就是你有没有一个类似 maybe 像 iPhone 4 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<a href=\"https://laohu8.com/S/NOK\">诺基亚</a>、有摩托罗拉、有索尼<a href=\"https://laohu8.com/S/ERIC\">爱立信</a>，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。</p>\n<p>张小珺 01:07:32 你觉得你的胜率有多大？这么长期的一个战役中。</p>\n<p>何小鹏 01:07:35 那要看你的目标有多大，才能知道你的胜率有多大。我觉得我自己的觉得是，我们大概有个两成。</p>\n<p>张小珺 01:07:46 两成。</p>\n<p>何小鹏 01:07:46 的胜率，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。</p>\n<p>张小珺 01:07:52 你前天还在跟我说造车像在血海里游泳，那做机器人呢？</p>\n<p>何小鹏 01:07:57 现在还没进入血海，血海还在前面，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T1，在汽车里面是 work 的。在机器人里面是不 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。就它的进展的速度会极快啊。</p>\n<p>张小珺 01:08:32 刚才我们说的是机器人，那今年你们也会发多款新车，包括你们的GX，我们要不要聊聊你这个产品？</p>\n<p>何小鹏 01:08:38 对， GX 是小鹏再一次做高端，对，这也是我们第一次做一款全尺寸六座的。大SUV，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 30 款这样的全新的全尺寸，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、飞行汽车跟机器人的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冗余。带到了这一款车里面去。当然了，这一款 GX 我认为是全中国第一个整车厂做了一个前装的Robotaxi，所以它有 8 个全安全冗余。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。它就像飞机一样，它允许你有冗余。</p>\n<p>何小鹏 01:09:46 我觉得第二个，比如说举例，我们把汽车的线控底盘跟我们新的 EEA 体系，跟我们的 VAA 的自动驾驶关联起来。它可以使。新的底盘能够在 VIA 的执行过程中间提高下限，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。</p>\n<p>何小鹏 01:10:11 这是我们比如说举的一个例子，那么第三个很快了，我们把机器人里面的思考，就机器人是要听一个任务，比如说小军说，你帮我拿瓶水。那这是一个任务，他首先要判断你是谁，你不是我主人，我不听你话。水在哪里？你要喝什么水？拿完水之后去哪里拿？怎么给你等一系列的这个事情。</p>\n<p>何小鹏 01:10:32 汽车在未来不远的将来就会看到，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 2.5 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它是把小鹏的自己的很多能力，分汽车的很多能力，集成的能力，上次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<a href=\"https://laohu8.com/S/600660\">福耀玻璃</a>做了隐私玻璃，我们跟美的做了新一代的车载的冰箱，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，细节不用固化，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车。但是你怎么能够，就能做成不一样呢？它需要一个全维度级。</p>\n<p>何小鹏 01:11:46 每一个点，有的人说我这个点是 60 分，那个点是 80 分，还有个点是85，你可能你最差的点是80，然后还有更多的 90 分跟95，你才有可能在这个战争中间胜出。所以这是一个非常有趣的一个事情。</p>\n<p>张小珺 01:12:02 这个价格是怎么定的？开始就想好了，还是最后定的？</p>\n<p>何小鹏 01:12:05 没有车在一开始就想清楚了一个逻辑。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。你期望这个市场有什么样的规模？期望有什么样的利润？另外在这个市场里面可能会有什么样的市场的player？我觉得大概这几点吧，而且现在是个预售，应该5月 21 号，我们会正式的发布，发布会上会看到我们更清晰的配置跟价。</p>\n<p>张小珺 01:12:32 担不担心重蹈旧旧的覆辙？</p>\n<p>何小鹏 01:12:35 我不担心，因为那个时候的思考跟逻辑跟这个时候是思考逻辑，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，当你的体系能力越强，你越难在某一两个点上弄轻松的失败。</p>\n<p>张小珺 01:13:05 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？</p>\n<p>何小鹏 01:13:12 我觉得 30 岁以上，比较勇敢，很多人做的很好。有的是创业者，有的是好的经理人员。好多的专业人员，他们愿意探索新的科技，体验新的科技的<a href=\"https://laohu8.com/S/DLX\">豪华</a>，跟我们<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>比较相近的逻辑，我觉得他是我们的第一批的用户。所以我们这款车实际上更期望是用面向家庭的科技豪华。</p>\n<p>张小珺 01:13:42 你开出去朋友有什么反馈吗？</p>\n<p>何小鹏 01:13:44 我的朋友圈很多人很喜欢，像明天我在北京有一群的朋友都约着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。他说虽然我跟我的家人虽然很想去用一款大车，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。</p>\n<p>张小珺 01:14:07 怎么面对跟<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想</a>的竞争？</p>\n<p>何小鹏 01:14:08 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。今天我还跟李想去他的展台去看了一下。新的 L9 也是非常不错的车，我相信。昨天我去了李斌那里看了ES9，我觉得蔚小理在大九系这一次会都会给出各自不同的看法跟认知。</p>\n<p>张小珺 01:14:32 你有从 G9 上复盘到什么，然后用到这一代车型里吗？</p>\n<p>何小鹏 01:14:36 我觉得太多了，我们的组织也调整了，产品的规划也调整了。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，真的是，这已经隔了 3 年半了吧，从 2022 年底到现在，我觉得太多了。</p>\n<p>张小珺 01:14:55 这么自信？</p>\n<p>何小鹏 01:14:56 就我觉得这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、经营的大集成体系，所以为什么他说是制造的明珠？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。所以在汽车领域里面，为什么我对于从 2022 年到 2026 年，我自己的认为是巨大的质的提高。</p>\n<p>张小珺 01:15:44 如果有人说小鹏的车丑，你怎么想？</p>\n<p>何小鹏 01:15:47 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。</p>\n<p>张小珺 01:15:54 你觉得小鹏的车好看吗？</p>\n<p>何小鹏 01:15:56 我觉得在越来越好看的路上，其他的信息我不。国国主对丑美的信心，我还是很有信心。</p>\n<p>张小珺 01:16:03 你说颜值第一啊，在内部。</p>\n<p>何小鹏 01:16:06 颜值是一个相对论，对。要在多个领域做到第一才有可能，颜值是其中一个领域。</p>\n<p>张小珺 01:16:13 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 4 款车？</p>\n<p>何小鹏 01:16:19 我觉得每一个公司都有一个道。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。</p>\n<p>张小珺 01:16:29 你今年感觉整体都很自信啊。</p>\n<p>何小鹏 01:16:32 我觉得做企业没有不自信的吧。</p>\n<p>张小珺 01:16:35 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？</p>\n<p>何小鹏 01:16:42 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？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，但是今天在我角度来看都不叫成功。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。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。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。大概是这样。</p>\n<p>张小珺 01:17:34 今年对你来说最重要的一件事情是什么呀？没有。都很重要。</p>\n<p>何小鹏 01:17:39 很多都很重要。实际上汽车是一个很复合的问题。他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。就跟你讲长板、短板跟宽板的问题一样。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，它是一个复合的机器，你做好一个没有用。好，比如说你把自动驾驶做得极好，做到 Level 4 行不行？第一，一般我大概认为，谁说今年做得到，我觉得吹。第二，我认为就算他做到了，他也没有对他有巨大的价值，因为他的价值的体现是要逐步体现的。</p>\n<p>张小珺 01:18:29 那你觉得 L4 什么时候会实现？</p>\n<p>何小鹏 01:18:32 我大概率认为 18 到 24 个月。</p>\n<p>张小珺 01:18:35 这是对你们来说，还是对全行业来说？</p>\n<p>何小鹏 01:18:38 我觉得对我们。</p>\n<p>张小珺 01:18:39 实现以后会带来什么呢？会带来车的更多的销量吗？</p>\n<p>何小鹏 01:18:42 销量更多是 100% 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。你看这里面都是不同的问题，比如说举例，我们上个月。3月底我们发布了第二代 VAA 的第一个版本，我最近在车展跟大家分享的数据， 4 月份实际上中国的汽车的销量，同环比都是下跌 20% 左右的，我们大概涨了 50% 到70%，这里面有相当部分跟第二代 VAA 相关，它好不好？我觉得不错，那么如果做到L4，能够把这个能力提高多少倍？一倍？ 5 倍？ 10 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的。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，我觉得都不是。</p>\n<p>张小珺 01:19:44 余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？</p>\n<p>何小鹏 01:19:52 余凯同学跟我们关系都很好啊，这个我觉得他走在一条很有趣，很有希望，但是也许也很有挑战的道路。要看这个世界上最终汽车机器人的公司是多还是少。越多，我觉得于凯的道路会越广，越少，于凯道路会越痛苦。</p>\n<p>张小珺 01:20:12 你倾向于认为是哪一种？</p>\n<p>何小鹏 01:20:14 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。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<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>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。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 1000 亿的研发费用，在持续的做巨大的创新的价值都是有。所以在这样的一个领域里面。</p>\n<p>何小鹏 01:21:14 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。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，你有很多很多人都有研发，所以你还不如说有些地方你没有基因的，你还不如找 A 合作，找 B 合作。这个话对，但是换个角度就看他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，比如说 10 年后，我们的汽车软件占不占汽车价值的50%？如果占，那一两家 T1 就可以帮助合作伙伴做到 50% 吗？</p>\n<p>张小珺 01:22:03 他当然希望是这样。</p>\n<p>何小鹏 01:22:04 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。你把它融合在一起。有很多人说那这个怎么融合呢？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。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的。比如说你原来跟三家公司可以有合作，来一起提供一个 total solution，很容易。但对不起，你要跟 300 家公司一起合作。提供一个个性化的思路，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。我觉得今天不知道，我觉得余凯做地平线做的公司做的好，产品也做的好，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市场。</p>\n<p>张小珺 01:23:19 你觉得汽车或者机器人最终会集中到多少家？这是一个多少多少多少年周期的事情？</p>\n<p>何小鹏 01:23:24 我觉得不同企业差别太大了，我这个机器人我先不说，我一直说 30 年中国可能就 5 家有规模的汽车企业。不代表其他汽车企业会倒闭，但是我想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。</p>\n<p>张小珺 01:23:41 你今天从血海里，游出来没有？</p>\n<p>何小鹏 01:23:43 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，首先你不要问我我的定义是什么，我认为没有一家游出来。</p>\n<p>张小珺 01:23:55 机器人挑战只会是它的 10 倍，对吧？</p>\n<p>何小鹏 01:23:58 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，低它的软件价值会很。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集成公司做好。软件。</p>\n<p>张小珺 01:24:14 你的典型的一天是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 01:24:16 我觉得跟很多企业家可能一样吧。相对来说比较晚一点上班，很晚才走，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。</p>\n<p>张小珺 01:24:31 最近有看什么书？</p>\n<p>何小鹏 01:24:32 我不太看太具体的书，现在我的桌面上很多书，我可能就翻一章就过了。我觉得书里面总结的规律在现在的组合里面变化太快了。就他很难总结，当他写好一本书，印刷出来之后，这个世界可能又变化了10%。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。</p>\n<p>张小珺 01:24:59 怎么吸收知识？</p>\n<p>何小鹏 01:25:00 实际上吸收知识最简单的，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，卷万次袖子以及实践。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实践。在企业内部的组织是做PDCA，但是在 AI 体系里面要靠。全自动的循环， PDCA 的 C 都不能做了。就是他应该尽量降低人的任何一个环节的消耗。</p>\n<p>张小珺 01:25:37 过去年有没有什么后悔的决策？</p>\n<p>何小鹏 01:25:41 没有。</p>\n<p>张小珺 01:25:42 没有。</p>\n<p>何小鹏 01:25:46 这个世界上不需要去思考后悔的决策，因为犯错的太多了。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，那我们来一起思考为什么现在错了。但不用后悔。</p>\n</blockquote></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>何小鹏去年做了个“惊天豪赌”</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏集团</a>创始人兼CEO何小鹏在5月28日播出的播客节目《张小珺商业访谈录》中，详细披露了2025年三四季度那场鲜为人知的内部技术革命。</p>\n<p>他在节目中直言：<strong>“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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。”</strong></p>\n<p>这场豪赌的背景，是<a href=\"https://laohu8.com/S/09868\">小鹏汽车</a>在2025年宣布更名为“小鹏集团”，并将自身定位为一家“物理AI（Physical AI）企业”。更名背后，是一次从底层技术架构到组织架构的彻底推倒重来。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f9416c48-d2c7-4e03-93ba-639b73415a49.png\"/></p>\n<h2>为什么要砍掉旧体系？</h2>\n<p>何小鹏将旧体系称为“AI缝合怪”。</p>\n<p>他解释道，过去全行业推崇的端到端自动驾驶，包括小鹏自己在做的，本质上是“用软件工程、软件流程，加上AI算法和AI工具”拼出来的产品——</p>\n<blockquote>\n<p><strong>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。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>他用了一个直白的比喻：“就像你修一个房子，你会有更多的材料，更多的工艺，用AI的，但是他还是修一个老的房子的方法论，他修出来的还是一个原来的房子，只是可能修得更快一点。”</p>\n<p><strong>这套体系的致命缺陷，在于上限太低。</strong>何小鹏说，旧体系的能力上限大约只有1000分，在地下停车场、复杂路面等场景下会立刻暴露短板。他的结论是：“我认为它无法做到无人驾驶，我认为它也不可能让机器人真正的泛化。”</p>\n<p>这个判断，在2025年年初逐渐在他脑中成形。他说，当时他看到行业里很多公司用“更简单的方法论和更快的效能”做出了“凑合可用的自动驾驶”，但“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Level 4或者Level 5”。</p>\n<p>他的判断是：“这条路是一条捷径，但是不是一条大道，是一条小路。”</p>\n<h2>新路子：上限打开，但下限惨烈</h2>\n<p>小鹏在2025年同时开发了两代新系统，内部分别称为“VAA第一代”和“VAA第二代”。</p>\n<p>第一代是在原有端到端框架上扩大模型规模、降低软件规则比重，属于渐进式改良。</p>\n<p>第二代则是完全不同的路径——抛弃端到端逻辑，用更大的Foundation Model（基础大模型）全盘驱动，以AI原生的方式重构整个自动驾驶体系，即VLA系统。</p>\n<p><strong>两者的差距，何小鹏用分数来描述：旧体系上限1000分，下限900分，“能力不错”；新体系上限可达10万到100万分，但初期下限只有100分——“工程bug极多”，比旧体系的下限还要低。</strong></p>\n<blockquote>\n<p>本来你期望做一个产品，上限1000分，下限900分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有100分，工程的问题有非常多。</p>\n</blockquote>\n<p>面对这个局面，他做了一个在他自己看来“非常巨大的赌注”<strong>：坚定押注第二代，同时将第一代乃至整个旧体系全部叫停。</strong></p>\n<p>他说：“当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代甚至都完全停止它，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。”</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/ee4cf651-06ae-47b3-83d7-c6474df0ef5b.png\"/></p>\n<h2>内部阻力：有人“用脚投票”离开</h2>\n<p>这个决定在公司内部并非一帆风顺。</p>\n<p>何小鹏透露，当时大部分非AI背景的主管认为“不管做A还是B，可能都错了”；AI相关主管中，也有人持观望态度，“不确认这是不是能够做到一个落地的效果”。</p>\n<p>最激烈的反对，不是发出声音，而是沉默地离开：</p>\n<blockquote>\n<p><strong>最大的反对声音就是有很多用脚投票……他们不相信这个事情，他们觉得做不到，他就离开了。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>对此，何小鹏的态度是：<strong>想清楚了，就要彻底动刀，“切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。从组织到流程，到方向，全部改”。</strong></p>\n<p>在2025年三季度末，小鹏对整个自动驾驶中心的核心组织架构进行了全面重组。他解释这样做的原因：“每个人都有原来的惯性，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……但有很多时候你的工作方法论都得改。”</p>\n<h2>为什么是他敢赌，别人不敢？</h2>\n<p>何小鹏在访谈中提到一个他认为物理世界CEO普遍面临的困境：与纯数字AI公司不同，造车的人有太多“板”要顾——质量、成本、法规、工程、供应链——单个长板突出没有用，短板会直接拖死整体。</p>\n<blockquote>\n<p>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。</p>\n</blockquote>\n<p>他说自己当时也不确定新体系能不能补上短板，但仍然押了下去：</p>\n<blockquote>\n<p>我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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。</p>\n</blockquote>\n<p>他还引用自己在2022年低谷期给自己立下的两条原则解释这种判断逻辑——“绝不服输”和“愿赌服输”——两者并不矛盾，而是一种在高压下维持行动力的平衡方式。</p>\n<h2>这场赌注的逻辑：软件价值要占到50%</h2>\n<p>何小鹏押注新体系，背后有一个更长远的商业判断。</p>\n<p>他认为，在过去的智能电动汽车时代，硬件占用户所需价值的比例远超50%。但在未来十年，如果能用AI原生的方式重新驱动软硬件体系，软件的综合价值有可能上升到50%。</p>\n<p>他举了一个具体的设想：“用户愿意说，我买一个30万的车，其中15万算你的硬件，15万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。”</p>\n<p>这也是小鹏从“AI汽车企业”更名为“物理AI企业”的核心逻辑——不再用电动或汽车的方式去考虑智能，而是“换了一种逻辑”，从战略规划到研发过程全面调整。</p>\n<p>对于这场赌注的结果，何小鹏坦言仍在验证中，也承认自己当时“不知道他能不能解短板”。但他的判断是：越犹豫，越等待，成功概率越低。</p>\n<blockquote>\n<p><strong>你越犹豫，越等待，越想观察，越想再说过6个月，你有可能越难成功。</strong></p>\n</blockquote>\n<div>\n<h2>结果如何？初步数据已现</h2>\n</div>\n<p>何小鹏在访谈中援引了一组近期数据：2025年3月底，小鹏发布了第二代VAA的第一个版本。4月，中国汽车销量整体同环比下跌约20%，而小鹏当月销量涨了约50%至70%，“这里面有相当部分跟第二代VAA相关”。</p>\n<p>他表示，这条路能否最终走通，还需要时间验证，但方向上他没有动摇：</p>\n<blockquote>\n<p>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。</p>\n</blockquote>\n<p>访谈文字转录如下：</p>\n<blockquote>\n<p>节目简介：</p>\n<p>本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。 在我们此前的节目（《张小珺商业访谈录》播客70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。 在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，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。我们这次从“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的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。 接下来，就是我对何小鹏的访谈。</p>\n<p>何小鹏 00:00 <strong>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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。</strong></p>\n<p>张小珺 00:10 直接来讲，何小鹏 Skill 的一个缺点会是什么？</p>\n<p>何小鹏 00:13 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。</p>\n<p>张小珺 00:18 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？</p>\n<p>何小鹏 00:20 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。</p>\n<p>张小珺 00:26 你觉得你的胜率有多大？</p>\n<p>何小鹏 00:27 我们大概有个两成。</p>\n<p>张小珺 00:29 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？</p>\n<p>何小鹏 00:32 <strong>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，甚至到公理层，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。</strong></p>\n<p>张小珺 00:44 你今天从血海里游出来没有？</p>\n<p>何小鹏 00:46 我觉得都在游，我也不觉得有谁出来了现在。</p>\n<p>张小珺 00:53 哈喽，大家好，我是小珺。魏晋之约是一档由微博财经和语言及世界工作室联合出品的访谈节目。今天我们的嘉宾是小鹏集团的创始人兼 CEO 何小鹏，我们一起来聊聊他在物理 AI 上的探索，但是他还有很多不能说的秘密。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？</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/81a6a081-6de6-42c4-a552-e5261b94707e.png\"/></p>\n<p>何小鹏 01:21 那我还真不多，还是在非常传统的 AI 产品哦，千问豆包。但是在 Coding 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？他们就跟我去问，哎，小鹏你自己要去用。我实际上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。如果你天天用产品，你很快会到细节去。比如说你会觉得 Scales 哪里不好用。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。但你再用进去，你会看到它的缺点跟问题。你会聚焦怎么去解决，比如说多人协作的扣点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，我自己认为要用，不要太深度的用。特别是做一号位，但是基层的或者说有一些产品线跟他强相关的，你就要鼓励什么方式都可以上，最后要看结果，在最后慢慢的把它归一，这样才是比较好的。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/56e77d91-b11f-4081-8e77-5a421e69a7d3.png\"/></p>\n<p>张小珺 02:37 AI coding 对于一个企业的一号位来说，有任何的意义吗？你觉得它会对不管是小朋友也好，或者是汽车产业也好，或者是智能驾驶的行业也好，会带来什么变化吗？</p>\n<p>何小鹏 02:50 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。但是我觉得对于像智能辅助驾驶，或者像其他的强 AI 的能力，我认为它的帮助是比较小的，它只是其中的一个工具。真正要把整个的 infa 建好。整个的体系建好。实际上本身来说，你可以认为。它是在最应用层来帮大家的，那是 AI coding。但是你如果在内核层，比如说你想写个操作系统，我认为它的最核心还是整个的infa，而不是在扣点。</p>\n<p>张小珺 03:38 你现在每个月会使用多少token？公司会使用多少token？</p>\n<p>何小鹏 03:42 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。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。一个非常有趣的就是，在非数字化的公司，对 token 需要多少？</p>\n<p>张小珺 04:11 对。</p>\n<p>何小鹏 04:12 你看我们的车，我们之前做了一个有趣的小统计吧，我们新一代的 VAA 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。</p>\n<p>何小鹏 04:54 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。而人用多少 token 产生对人和企业的价值，是另外一个维度。</p>\n<p>张小珺 05:14 所以它的指标应该是不一样的，它的<a href=\"https://laohu8.com/S/PII\">北极星</a>指标，你觉得多少是一个合理的数量？</p>\n<p>何小鹏 05:19 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，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 1000 块人民币，还是1万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，产生更大价值，为什么你要限制他？</p>\n<p>张小珺 05:55 现在公司的 Token 分配主要在哪里？</p>\n<p>何小鹏 05:57 我觉得主要还是GIC，上次我们的自动驾驶跟座舱团队的合并，他们团队又大，我觉得 Token 是对一个企业内部员工的术语，我们实际上某种角度你可以说用了多少张H100，一张 H100 我不知道一天能够用多少 Token 呢？这个我还没有把这个换算比例，我们算的是，比如说我给你3万张H100，或者5万张，你使用什么业务能够以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，我实际上不太使用 token 的使用情况。</p>\n<p>张小珺 06:32 你刚才提到异常值，有什么样的异常值？</p>\n<p>何小鹏 06:35 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。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。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，可能我们一年在数据上投入都，从直接的刚性成本都接近 10 个亿以上，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？哪些数据是可以有一些 warm up 在起在使用的？每一个使用的钱的数量都是千万级的，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。</p>\n<p>何小鹏 07:39 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。</p>\n<p>张小珺 08:01 最近 Skilll 非常的出圈，如果把你训练成一个何小鹏Skilll，你觉得应该给他提供哪些训练的数据啊？那个 Skilll 会是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 08:13 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 Skillls 化。如果把我都能够现在有清晰的逻辑论去 Skillls 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，是吧？都会有巨大的风险。</p>\n<p>张小珺 08:34 嗯， CEO 可以被替代。</p>\n<p>何小鹏 08:36 也许过数十年或者过 100 年，类似我的能力是，的确可以被Skillls，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ABC，但是获得了新的DEF。因为你这个问题，实际上是我们不光是想过，我们是深度思考过，因为我们在做很多的机器人的事情。因为实际上换个角度，我觉得在这个里面，实际上是它有两个非常重要的矛盾体，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 Skilll 化，但是对于一个模型角度来看，我怎么知道你 Skilll 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。我知道什么是错的。</p>\n<p>张小珺 09:29 对。</p>\n<p>何小鹏 09:30 但是比如说把何小鹏 Skilll 的话，你很难判断这个 Skilll 的话怎么是对的或者是错的。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。</p>\n<p>张小珺 09:49 直接来讲何小鹏 Skilll 的一个缺点会是什么？缺陷。</p>\n<p>何小鹏 09:53 我觉得每个人 Skilll 的话之后都会发现这个人实际上是有非常多的缺点的。</p>\n<p>张小珺 10:00 你的呢？</p>\n<p>何小鹏 10:01 当然都有啊。</p>\n<p>张小珺 10:03 作为一个CEO，你觉得你今天的 AI 的含量够吗？</p>\n<p>何小鹏 10:06 我不知道啊，这个。我觉得在数字世界的很多公司里面，我觉得他可能可以把 AI 的含量放到小百分之几十。我觉得在物理世界不应该，小鹏是一家数万人的企业，我觉得 AI 上面花 15% 到20%，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算是 AI 的整个的范畴，我觉得是他足够了。</p>\n<p>张小珺 10:36 <strong>因为我今天很想跟你讨论一个话题，就是人工智能企业如果在一边，制造业企业在另一边，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？</strong></p>\n<p>何小鹏 10:52 我还不是这样理解的，抱歉啊。我把汽车认为有几种研发。我觉得第一个是硬件的研发，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，刚刚小君你所说的。硬件的研发跟制造是两种不同的能力。比如说你有能力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，甚至将来可能要到第五种，这是我的看法。</p>\n<p>张小珺 11:34 <strong>你们去年还在说你们是一个 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，这个名字的转化背后的原因是什么？从一个 AI 汽车企业到一个物理 AI 企业，它的变化是什么呢？</strong></p>\n<p>何小鹏 11:49 我觉得这个变化刚刚开始啊，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 10 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。所以在过去的 10 年的创业里面，我们做出第一款车，把它量产，卖出第一个 10 万台，做出第二款车等等，它会进入这样的一个循环。</p>\n<p>何小鹏 12:19 但实际上在 12 年前，也就是小鹏汽车创业的时候， 2014 年。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 2025 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，因为。</p>\n<p>何小鹏 12:58 从。更早年就有很多的公司，从丰田到Google，到中国的<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>，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。某种角度我觉得是，他做到了效果，但是没有足够的高度。也就是说，那个时候我认为还是 AI 的算法，加上软件的规则。的能力的组合，我把它细称为叫缝合怪。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。</p>\n<p>何小鹏 13:37 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，<strong>我们所以在内部叫 VAA 的第一代， VAA 的第二代。像 VAA 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，增强了后端的能力，例如强化。</strong>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。在更多的思考如何去把自动驾驶的上限先打开。</p>\n<p>何小鹏 14:25 再去收敛下限。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的。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，实际上它是开了一次之后，它知道你的停车位在哪里，你的大概的行车路线是什么样的。实际上它对于整个的物理世界的了解度是非常之低的。</p>\n<p>张小珺 15:02 就核心还是不够智能。</p>\n<p>何小鹏 15:04 <strong>它的上限太低了。你可以认为要打开到1万分的可能性才能做好，但是他们可能都在 1000 分左右，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VAA，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 10 万分到 100 万分，但是那个时候的下限也很惨烈，本来你期望做一个产品，上限 1000 分，下限 900 分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有 100 分，所以它比其他的我们自己的产品的下限上要更低，它的工程的问题，有非常多的问题。</strong></p>\n<p>何小鹏 15:45 <strong>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。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。</strong></p>\n<p>张小珺 16:17 这还是缝合，是吗？</p>\n<p>何小鹏 16:19 <strong>它做出来的软件还是软件。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。所以我们在去年做了巨大的转型跟赌博。我们把以前的那套体系就停下来了。实际上那套体系花了小几十个亿。</strong></p>\n<p>张小珺 16:52 去年的什么时间？</p>\n<p>何小鹏 16:53 大概就是现在。</p>\n<p>张小珺 16:55 原因是什么呀？</p>\n<p>何小鹏 16:56 我认为它无法做到无人驾驶，我认为它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，小军你好，坐下来，你说，我就不给你递一杯水了，他说，对，我不需要。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，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。但是我们用的方法是永远不会无限聪明。</p>\n<p>张小珺 17:34 为什么去年才意识到呢？小鹏已经创业了 11 年了，对吧？你们做智能化也非常的早。</p>\n<p>何小鹏 17:40 我觉得绝大部分不是站在物理 AI 的角度去看一个事情的。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跟浓缩的。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。</p>\n<p>何小鹏 18:26 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。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。因为你要知道，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，因为他不。不光要比上限，比如说跑个分，他还要比下限。</p>\n<p>张小珺 19:03 嗯，他要保住下限。</p>\n<p>何小鹏 19:04 啊，他还要拼广度，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，长板要做的更长。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，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。</p>\n<p>何小鹏 19:42 <strong>我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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 的，我们上早早都不是这个维度。</strong></p>\n<p>何小鹏 20:13 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<a href=\"https://laohu8.com/S/000626\">远大</a>过50%。对。我认为在，如果在下一个 10 年，很有可能硬件和软件可能可以过占到50%，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。并且获得更大的 AI 的价值。只有这样，可能在新的 10 年里面，软件的综合的表现力、价值，就是用户愿意他为他付费的价值，才会占到，例如一个车或者一个机器人的50%。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 Cloak 非常好，我会用Cloak。如果 Deepseek4 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。我们上做了一个hub，可以很容易的切换。</p>\n<p>何小鹏 21:38 但是在PhysicalAI， PhysicalAI 的 model 是不一样的， PhysicalAI 的 data 是不一样的， PhysicalAI 的音法是不一样的，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。这就是我们大概的一个能说的框架吧。再多说就不说了。</p>\n<p>张小珺 22:01 去年4月到底发生了什么呀？为什么是去年4月下了一个这么大的赌注？受了什么刺激吗？是。</p>\n<p>何小鹏 22:06 没有，实际上就是体验不同的能力了。去年 3 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可用的自动驾驶。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 Level four 或者 Level five。这是当时在去年年初的一个想法，就是说，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 50: 50 的硬件加软件的value。我讲的这个 value 不是技术人员思考的，是客户愿意为此买单的。</p>\n<p>何小鹏 22:56 <strong>用户愿意说，我买一个 30 万的车，其中 15 万算你的硬件， 15 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。</strong>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。</p>\n<p>张小珺 23:39 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？开始更多的思考下一个 10 年的方向。</p>\n<p>何小鹏 23:52 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。实际上三季度末我们做了一个非常大的动作，是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。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。我觉得大部分时候这是对的，但有很多时候你的工作方法论都得改，所以我觉得调整方法论，调整mindset。</p>\n<p>张小珺 24:32 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跟我们分享一下？</p>\n<p>何小鹏 24:55 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，实际上它是一个非常困难的事情。</p>\n<p>张小珺 25:12 为什么一定要 AI 驱动呢？就之前的惯性会导致什么呢？</p>\n<p>何小鹏 25:16 <strong>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。但是他还是修一个老的房子的方法论，他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，有很多不一样东西的最基础的时候，是大家要看到，所以他才相信。</strong>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<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>，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。</p>\n<p>何小鹏 26:24 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，各个角度是不同的朋友和自己的思考逻辑论，你要把它汇聚起来，最后你还要下赌注，就像创业一样。</p>\n<p>张小珺 26:48 我听说你在过去三年变得更敢赌了，是吗？</p>\n<p>何小鹏 26:52 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。 2022 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，跟赌都有关系啊，第一个就叫绝不服输。</p>\n<p>张小珺 27:14 绝不服输。</p>\n<p>何小鹏 27:15 第二个是愿赌服输。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。但是你要把心态做的非常好，就像刚才我所说的，当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代 VI 甚至都完全停止它，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 6 个月，你有可能越难成功。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。但是我相信再过几年，等我们更好的成功，也许再来讲。</p>\n<p>何小鹏 28:09 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。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。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？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。</p>\n<p>何小鹏 29:02 人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块长板的逻辑。所以这为什么我没有办法回答你，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。</p>\n<p>张小珺 29:45 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。</p>\n<p>何小鹏 29:52 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1万人或者5万人，转型晚 3 天，可能成功概率提高了15%。对一家微型公司，他今天如果用同质化的方法论，同质化的组织。他没有变化。他可以去读。因为他小，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已经不用分析师了， AI 在帮我分析。第二个简单的程序员。第三个简单的设计组，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，他根本还没到达。所以换个角度，对于这三个方向的小微型公司。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。</p>\n<p>何小鹏 31:02 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。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。所以我自己认为是，从某些角度它是对的。从某一角度，它是完全没有逻辑论的。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。因为在这个世界上原来，如果说 360 行有 36000 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。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 2009 年，到了现在 17 年。我觉得 Waymo 是一个既好又很不好的解决方案。</p>\n<p>张小珺 32:15 为什么？</p>\n<p>何小鹏 32:16 好是我认为它的技术能力不错，我觉得它很难全球化，我觉得在过去的时间里面， Level 4 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。极度聪明的方法论。当然了， Google 现在在新的大模型里面做了很多的事情。我认为在将来可能会他们会变化，但是目前我并没有看到。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、更快捷地开车，我们每个人都是司机，就光这个事情做了 17 年，没有一家公司能够做的奇好。</p>\n<p>何小鹏 33:00 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 coding 去改变。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。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到极致，再极致一点就很好了。no，因为你考虑的维度不对。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。</p>\n<p>张小珺 33:34 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？</p>\n<p>何小鹏 33:38 <strong>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。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，但大部分是属于中间态，就是不确认它是不是一个好的节奏。</strong>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 10 倍到 1000 倍的可能性吗？如果你要赌 1000 倍，对不起，你的概率是1，如果是 10 倍，你的成功概率可能是 1/ 10。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 1000 倍的概率论，你可能是赌数倍到 10 倍之间。</p>\n<p>张小珺 34:34 你听过最大的反对声是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 34:37 <strong>我觉得最大的反对声音就是有很多用脚投票。</strong></p>\n<p>张小珺 34:42 怎么说？</p>\n<p>何小鹏 34:44 <strong>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。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，切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。所以在某些上面你就敢下注，从组织到流程，到方向，全部改。</strong></p>\n<p>张小珺 35:15 全部改。</p>\n<p>何小鹏 35:16 对。</p>\n<p>张小珺 35:17 所以去年动刀子动的是很大的，对吗？</p>\n<p>何小鹏 35:20 对，大家所看到的可能都是最上层的，对。业务层或者应用层，但是内部看到的就是一直到根上面去。所以我一直还是想说，上次如何利用 AI 驱动某些业务是非常之重要，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能大量跟现实世界产生强交互的角度去思考AI。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。可能有一部分的业务逻辑是对的，但是他们还不够全面跟充分。这是最大的问题。</p>\n<p>张小珺 36:07 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。</p>\n<p>何小鹏 36:13 我觉得我说不出来，因为我也在探索中。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 100 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，Sora、Pika。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。</p>\n<p>何小鹏 36:54 我觉得这是第二个，我觉得第三个就是今天大家没有人真正，我觉得除了 Google 在对人体的AI，把它两个非常好的耦合，因为医药行业是个非常复杂的行业，包括养老，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。实际上部门跟 AI 的耦合，中心跟 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 1000 人以内的。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，像我们也在不断的观察学习，在合适的时间点一样要做。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。</p>\n<p>张小珺 37:44 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？</p>\n<p>何小鹏 37:49 <strong>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。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。模化的中型组织，我觉得三年变完都已经是极其可怕的速度了。我甚至认为 5 到 10 年都已经是一个快的速度。</strong></p>\n<p>张小珺 38:09 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？作为一个CEO。</p>\n<p>何小鹏 38:15 当然焦虑。</p>\n<p>张小珺 38:16 有多焦虑啊？</p>\n<p>何小鹏 38:17 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。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。</p>\n<p>何小鹏 38:56 <strong>很多人只看到问题，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。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。</strong>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。</p>\n<p>张小珺 39:28 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，今天觉得它在这个时代下不work。</p>\n<p>何小鹏 39:36 我举一个跟这个不相关，但是又有一点点关联的例子吧。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，你觉得它可能存在的。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。我只能点到这里了，再不详细说了。</p>\n<p>张小珺 40:28 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，能不能讲讲这个产品是怎么诞生的？我听说你们是在 2023 年 bet 了通用人形机器人的这个方向，对吗？</p>\n<p>何小鹏 40:46 <strong>算小鹏的机器人算分三个阶段，第一个是 2018 到2020，它是一个独立的团队，那个时候跟中国的很多其他机器人团队是一样的。</strong></p>\n<p>张小珺 40:57 是你收购的，对吧？</p>\n<p>何小鹏 40:58 对，那时候大概有四五家都在做四足。 2020 年呢到 2023 年是第二个阶段。我们差不多花了三年半到四年之间做了三个不同的MileStone。我觉得是，我觉得这是第二个阶段。在这个里面我们试过很多，我们用基层的方法做基层，用汽车的方法做基层，还中间做了一些缝合的方式做基层，我们都取得了不同的成功跟失败。我觉得在这个里面，到了 2023 年之后，又是一个新的逻辑，就是说。</p>\n<p>何小鹏 41:33 当我们在 2022 年看到了这个新的模型，我们觉得机器人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。因为实际上小脑的复杂度都远高过大家。但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，他说你的运动的小脑，实际上是大脑，OK，anyway。我认为实际上只是不同的统计逻辑吧。</p>\n<p>何小鹏 42:09 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 5 一样，进入到一个坚定的觉得从大佬去驱动机器人的全新的设计。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 ET 到 PT 到 SOP 到 SOD 的一个全的流程，虽然我们。今年年底，我们就期望进入到机器人类似汽车的SOP。</p>\n<p>何小鹏 42:51 明年 2027 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，都会去太，training。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。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？</p>\n<p>张小珺 43:24 能干活。</p>\n<p>何小鹏 43:25 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。所以我觉得明年是可能开始的元年。</p>\n<p>张小珺 43:37 23 年发生了什么，让你从不相信变成相信了？</p>\n<p>何小鹏 43:40 23 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。</p>\n<p>张小珺 43:53 当时用了LC。</p>\n<p>何小鹏 43:55 我们当时把 300 人的团队，只留了不到 60 个人。我们把它解散了，出去了，听说他们跟我说有 10 个创业的团队，大部分都拿到钱了，现在是，这个像<a href=\"https://laohu8.com/S/00763\">中兴</a>拿了好多轮钱了。我自己认为要去重构整个机器人的逻辑，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。</p>\n<p>张小珺 44:21 那应该用什么样的人呢？</p>\n<p>何小鹏 44:24 我不知道，所以我当时选了另外一个全新的团队。他既懂点AI，又懂点汽车，又懂点工程，又懂点机器人，尝试去来做一个全新思考的机器人的逻辑。</p>\n<p>张小珺 44:40 为什么当时选中他呀？</p>\n<p>何小鹏 44:41 我觉得有很多时候是命运啊。</p>\n<p>张小珺 44:43 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？</p>\n<p>何小鹏 44:48 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。首先你选择他，他也要选择你呀。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。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。</p>\n<p>何小鹏 45:35 去长时间投入，所以今天的有很多基建公司，他很快速做出一个demo，就是nothing，对我来看的话，就像 2017 年的时候，中国那个时候有很多 Level 4 的数据公司。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，所以这是一个简单类比吧，因为这个这样的对比也不好。</p>\n<p>张小珺 46:02 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。</p>\n<p>何小鹏 46:18 我觉得可能在 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">Tesla</a> 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。我想说这是第一个。我觉得 LC 他非常注重，他的说法叫人才的密度。我实际上是认为是人才的潜力。他基本上都用最好的人。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 80 个，他们都很贵。但是我们都愿意。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，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。</p>\n<p>张小珺 47:27 那个时候要 bet 通用人形机器人，你。选择的理由是什么呢？在 23 年，为什么是一定要是通用人型呢？</p>\n<p>何小鹏 47:34 我觉得这是每个公司选择的道。对，我觉得我很开心，我跟我的团队 LC 都是一样， LC 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 2014 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机器人。会到来。第二也根本不愿意看到，通用机器人也许在 20 年、 50 年以后，会跟人类的各个领域强相关。</p>\n<p>何小鹏 48:18 今天刚才我们所讨论的数字AI，只是辅助人类的，可能以 3 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，我算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人体AI，如何让老人不生病？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会非常大，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。</p>\n<p>张小珺 49:03 去年那波爆炸性的讨论，有出乎你的意料吗？你当时还挺委屈的。</p>\n<p>何小鹏 49:08 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。一季度开始去做的，对我们来说它只是我们的一个中间版本，这个中间版本我们只是想认证，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，人应该有 200 多个关节，且还有肌肉，且还有皮肤。</p>\n<p>何小鹏 49:32 <strong>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，如果他上有肌肉跟皮肤之后，他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。</strong>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。</p>\n<p>何小鹏 49:55 我举一个例子吧，比如说我们以前做的四足机器人，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 1 米 1 到 1 米 2 左右的一只机器狗进到你的房间，你的房间很快出了很多问题。比如说它在你的床头柜那里，它无法原地掉头。如果你家里有一只金毛，它在掉头的时候，它的尾巴，它的。</p>\n<p>张小珺 50:26 会往上动一下。</p>\n<p>何小鹏 50:28 它会抬起。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。但是一只机器狗，它 100% 会让你们两个都觉得受伤。</p>\n<p>张小珺 50:40 那狗做小一点呢？</p>\n<p>何小鹏 50:41 如果它做的非常的小，它的能力级就非常的差，它就是轻度陪伴。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， 1 米8。好。今天，你即使跟它一起，你是它的设计者，你也不愿意跟它只隔了 1 厘米行走。</p>\n<p>张小珺 51:07 有压迫感。</p>\n<p>何小鹏 51:08 你觉得它可能危险，你觉得它可能会很烫，你觉得它身上可能有电，你觉得它身上可能很脏，反正有各种各样的原因，你会跟它保持距离感。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？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。但是工业版机器人商引发了一个新的问题，就是手部的能力要很强，它会引量一个低的新问题。</p>\n<p>何小鹏 51:49 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。所以我自己来看，今天中国的很多机器人公司，无论在质量安全，包括最近的运动会，可以看到，就光一个热管理就会出现一个这么有趣的现象。还是在大脑的思考逻辑，还是在它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。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。</p>\n<p>张小珺 52:40 为什么不做一些中间态啊？</p>\n<p>何小鹏 52:42 我觉得我们已经在做中间态了。我们的中间态只是说，如果你想把基臣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。</p>\n<p>张小珺 52:56 这人应该多高？</p>\n<p>何小鹏 52:58 你看我们现在这一代的基臣，大概在 1 米 69 到 1 米 70 之间。</p>\n<p>张小珺 53:03 他要让男生和女生都比较舒适的身高。</p>\n<p>何小鹏 53:06 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。他必须要跟人要有一定的差距。</p>\n<p>张小珺 53:15 为什么不能有自己的脸？</p>\n<p>何小鹏 53:17 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。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，用全公司之力，全小鹏公司之力能够做的好，这是现在的一个情况。</p>\n<p>张小珺 53:43 去年的发布会，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？</p>\n<p>何小鹏 53:49 我倒不纠结，我的团队很纠结。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，因为你会觉得清者自清，浊者自浊，这是一种团队的看法。第二种团队看法说，可以再观察，等个 24 小时，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 24 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。说实话，那一个集成也是一样，它的热管理是有问题的。它很烫，但是它只是我们中间的一个 milestone 而已。对，我们上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<a href=\"https://laohu8.com/S/002301\">齐心</a>？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 99.99% 的人，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，我说明天早上你们给我想个创意，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。他们被我逼出来，在早上临时加了一个事情，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，后来我们就再做了一场，但是速度是非常快的。</p>\n<p>张小珺 55:19 为什么选择剪这个方式？</p>\n<p>何小鹏 55:21 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，你如果是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，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。所以我们当时做了这样一个动作。</p>\n<p>张小珺 55:46 去年那个爆炸性的舆论给你带来了什么信号呢？在机器人的研发上。</p>\n<p>何小鹏 55:51 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。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，这个机器人有什么用？我觉得这是非常不同的，就是在以前没有经过这么大的观点，它是没有这么大的 data 的。我自己觉得这都是不同的视角去看的一个事情，对。</p>\n<p>张小珺 56:33 有改变你们这款机器人的走向和流程吗？</p>\n<p>何小鹏 56:36 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。机器人是一个跟汽车创业有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。</p>\n<p>张小珺 56:55 不同是什么？</p>\n<p>何小鹏 56:56 我觉得就是再过 30 年之后，你会看到机器人的竞争。会陷入到一种什么样的状态？小鹏的集成踩了好多好多的坑，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。所以集成创业，我甚至认为远超汽车的创业的难度。汽车的创业已经很难了，我个人来看，集成的创业大概是汽车公司创业难度的 20 到 100 倍。你看我还给了一个最低 20 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集成的营销之后，我觉得都让我们成功概率提高了一点点。我觉得是非常之好的，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。</p>\n<p>张小珺 57:46 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。</p>\n<p>何小鹏 57:54 <strong>当年造车的时候有统计，最多的时候 300 多家，但是呢，我自己感觉就 100 来家。可能有很多家都是胎死腹中的吧，我怀疑。我觉得机器人公司现在已经成立的，据说就 200 多家，实际上可能比当年汽车公司 double 了。但是我自己还是想说的，机器人跟汽车不一样，因为汽车里面的分类可能是乘用车，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？我觉得机器人的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。</strong></p>\n<p>何小鹏 58:32 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。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，<strong>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， 99.99 会死掉，但是走各种差异机器人，我觉得这个世界上可能有非常多的解法。</strong></p>\n<p>张小珺 59:14 哦，那机器人的胜率还挺高。</p>\n<p>何小鹏 59:16 我觉得比乘用车高。这是我的看法。</p>\n<p>张小珺 59:19 那你们为什么要选一个这么难的，最难的那条路呢？</p>\n<p>何小鹏 59:22 你想做什么？你有能力做什么？你觉得该不该做？你不做什么？和你觉得你如何做到有最好的概率论？你把这 5 个能力组合，不就是你的企业或者产品战略？</p>\n<p>张小珺 59:35 在你看来，通用人形机器人，你的对手是谁？</p>\n<p>何小鹏 59:38 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，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，然后再往上是你的工程。</p>\n<p>张小珺 59:57 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 BAT 是什么呀？以及它是在什么时间做的呀？</p>\n<p>何小鹏 01:00:07 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 100 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。机器人在过去的时间可能来自于 2018 年某些开源的运动控制， MPC 啊等等这样的一些事情。</p>\n<p>何小鹏 01:00:38 所以他们为什么看起来有很多的共事性？我觉得最终的一个集成，真正要做好了，他应该完全比汽车的下下代还要能够做的更好，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，它只是说它把边界做到极好。所以他把他分工能够分好，你做A，我做B，我们两个有清晰的边界。</p>\n<p>何小鹏 01:01:07 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 47 度 5 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。</p>\n<p>何小鹏 01:01:43 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 在那个时候可能是梯制梯形车那个时代。</p>\n<p>张小珺 01:02:06 今天梯形车有了吗？在机器人里。</p>\n<p>何小鹏 01:02:08 我觉得梯形车在机器人里面肯定还没有，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，今天你看的所有的机器人，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。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 200 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，而且他还有表情包，手眼脚，你的灵魂跟情绪的协同。</p>\n<p>何小鹏 01:02:57 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。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。当他看到一个地面，可能是有一个雪地或加上草地，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。</p>\n<p>何小鹏 01:03:38 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。所以我我上次觉得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，为什么我们认为绝大部分机器人还是在。很多年前的运动控制的汽车上面去。所以他自然只能用软件去来去缝合他，他自然他很难做出好的机器人的综合能力。</p>\n<p>张小珺 01:04:08 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？他是小鹏的远方？</p>\n<p>何小鹏 01:04:12 我不是这样认为，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。我觉得第二个是机器人，机器人本身就是智能体，实际上汽车还在证明，也许要花 10 年证明软件能力占50%。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弄为全球化。</p>\n<p>何小鹏 01:04:41 实际上机器人跟汽车有一个很大的不同，绝大部分人都忽视了，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。汽车在过去的 100 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。就比如说你今天做了一个特别好的车。一天卖了 10 万台，对不起，你没有能力下个月造出 10 万台。另外你也不敢过了三个月真造出一个月 10 万台，因为你不知道。后面能不能卖出 10 万台？这是汽车的一个本身的规律。</p>\n<p>何小鹏 01:05:20 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。就像我认为去年最大的在数字AI，就是 Soroban 的Coding。就是非常短的时间，就是大概不到 18 个月，从前年的下半年到去年年底就有巨大的变化。我自己认为机器人也有可能性，虽然比它慢，因为它还是一个数字世界和一个物理世界，但是还是有可能的。</p>\n<p>张小珺 01:05:50 对。它会比汽车还慢吗？</p>\n<p>何小鹏 01:05:52 我觉得机器人如果能够软件能力到达，硬件的速度会远超汽车。当然了，换个角度，因为晓光是一家汽车厂商，我们做机器人跟很多公司做机器人，我们是 80% 的硬件都自研。我们手啊、芯片呢、关节我们都参与自研。只是说我们跟，可能跟很多公司的合作， T1 是我们，我们可能跟他的更上游的 T2 合作，只有这样的话，你才能够把质量和规模做好。</p>\n<p>张小珺 01:06:22 今年下半年你们要量产吗？你觉得现在难点是什么？</p>\n<p>何小鹏 01:06:25 <strong>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。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？实际上机器人都是无数个坑，所以为什么说它比汽车难的多？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。</strong></p>\n<p>张小珺 01:06:53 嗯，机器人还没有被定义清楚到今天。</p>\n<p>何小鹏 01:06:56 市市场也在等待，市场等待就是你有没有一个类似 maybe 像 iPhone 4 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<a href=\"https://laohu8.com/S/NOK\">诺基亚</a>、有摩托罗拉、有索尼<a href=\"https://laohu8.com/S/ERIC\">爱立信</a>，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。</p>\n<p>张小珺 01:07:32 你觉得你的胜率有多大？这么长期的一个战役中。</p>\n<p>何小鹏 01:07:35 那要看你的目标有多大，才能知道你的胜率有多大。我觉得我自己的觉得是，我们大概有个两成。</p>\n<p>张小珺 01:07:46 两成。</p>\n<p>何小鹏 01:07:46 的胜率，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。</p>\n<p>张小珺 01:07:52 你前天还在跟我说造车像在血海里游泳，那做机器人呢？</p>\n<p>何小鹏 01:07:57 现在还没进入血海，血海还在前面，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T1，在汽车里面是 work 的。在机器人里面是不 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。就它的进展的速度会极快啊。</p>\n<p>张小珺 01:08:32 刚才我们说的是机器人，那今年你们也会发多款新车，包括你们的GX，我们要不要聊聊你这个产品？</p>\n<p>何小鹏 01:08:38 对， GX 是小鹏再一次做高端，对，这也是我们第一次做一款全尺寸六座的。大SUV，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 30 款这样的全新的全尺寸，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、飞行汽车跟机器人的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冗余。带到了这一款车里面去。当然了，这一款 GX 我认为是全中国第一个整车厂做了一个前装的Robotaxi，所以它有 8 个全安全冗余。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。它就像飞机一样，它允许你有冗余。</p>\n<p>何小鹏 01:09:46 我觉得第二个，比如说举例，我们把汽车的线控底盘跟我们新的 EEA 体系，跟我们的 VAA 的自动驾驶关联起来。它可以使。新的底盘能够在 VIA 的执行过程中间提高下限，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。</p>\n<p>何小鹏 01:10:11 这是我们比如说举的一个例子，那么第三个很快了，我们把机器人里面的思考，就机器人是要听一个任务，比如说小军说，你帮我拿瓶水。那这是一个任务，他首先要判断你是谁，你不是我主人，我不听你话。水在哪里？你要喝什么水？拿完水之后去哪里拿？怎么给你等一系列的这个事情。</p>\n<p>何小鹏 01:10:32 汽车在未来不远的将来就会看到，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 2.5 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它是把小鹏的自己的很多能力，分汽车的很多能力，集成的能力，上次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<a href=\"https://laohu8.com/S/600660\">福耀玻璃</a>做了隐私玻璃，我们跟美的做了新一代的车载的冰箱，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，细节不用固化，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车。但是你怎么能够，就能做成不一样呢？它需要一个全维度级。</p>\n<p>何小鹏 01:11:46 每一个点，有的人说我这个点是 60 分，那个点是 80 分，还有个点是85，你可能你最差的点是80，然后还有更多的 90 分跟95，你才有可能在这个战争中间胜出。所以这是一个非常有趣的一个事情。</p>\n<p>张小珺 01:12:02 这个价格是怎么定的？开始就想好了，还是最后定的？</p>\n<p>何小鹏 01:12:05 没有车在一开始就想清楚了一个逻辑。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。你期望这个市场有什么样的规模？期望有什么样的利润？另外在这个市场里面可能会有什么样的市场的player？我觉得大概这几点吧，而且现在是个预售，应该5月 21 号，我们会正式的发布，发布会上会看到我们更清晰的配置跟价。</p>\n<p>张小珺 01:12:32 担不担心重蹈旧旧的覆辙？</p>\n<p>何小鹏 01:12:35 我不担心，因为那个时候的思考跟逻辑跟这个时候是思考逻辑，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，当你的体系能力越强，你越难在某一两个点上弄轻松的失败。</p>\n<p>张小珺 01:13:05 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？</p>\n<p>何小鹏 01:13:12 我觉得 30 岁以上，比较勇敢，很多人做的很好。有的是创业者，有的是好的经理人员。好多的专业人员，他们愿意探索新的科技，体验新的科技的<a href=\"https://laohu8.com/S/DLX\">豪华</a>，跟我们<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>比较相近的逻辑，我觉得他是我们的第一批的用户。所以我们这款车实际上更期望是用面向家庭的科技豪华。</p>\n<p>张小珺 01:13:42 你开出去朋友有什么反馈吗？</p>\n<p>何小鹏 01:13:44 我的朋友圈很多人很喜欢，像明天我在北京有一群的朋友都约着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。他说虽然我跟我的家人虽然很想去用一款大车，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。</p>\n<p>张小珺 01:14:07 怎么面对跟<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想</a>的竞争？</p>\n<p>何小鹏 01:14:08 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。今天我还跟李想去他的展台去看了一下。新的 L9 也是非常不错的车，我相信。昨天我去了李斌那里看了ES9，我觉得蔚小理在大九系这一次会都会给出各自不同的看法跟认知。</p>\n<p>张小珺 01:14:32 你有从 G9 上复盘到什么，然后用到这一代车型里吗？</p>\n<p>何小鹏 01:14:36 我觉得太多了，我们的组织也调整了，产品的规划也调整了。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，真的是，这已经隔了 3 年半了吧，从 2022 年底到现在，我觉得太多了。</p>\n<p>张小珺 01:14:55 这么自信？</p>\n<p>何小鹏 01:14:56 就我觉得这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、经营的大集成体系，所以为什么他说是制造的明珠？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。所以在汽车领域里面，为什么我对于从 2022 年到 2026 年，我自己的认为是巨大的质的提高。</p>\n<p>张小珺 01:15:44 如果有人说小鹏的车丑，你怎么想？</p>\n<p>何小鹏 01:15:47 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。</p>\n<p>张小珺 01:15:54 你觉得小鹏的车好看吗？</p>\n<p>何小鹏 01:15:56 我觉得在越来越好看的路上，其他的信息我不。国国主对丑美的信心，我还是很有信心。</p>\n<p>张小珺 01:16:03 你说颜值第一啊，在内部。</p>\n<p>何小鹏 01:16:06 颜值是一个相对论，对。要在多个领域做到第一才有可能，颜值是其中一个领域。</p>\n<p>张小珺 01:16:13 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 4 款车？</p>\n<p>何小鹏 01:16:19 我觉得每一个公司都有一个道。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。</p>\n<p>张小珺 01:16:29 你今年感觉整体都很自信啊。</p>\n<p>何小鹏 01:16:32 我觉得做企业没有不自信的吧。</p>\n<p>张小珺 01:16:35 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？</p>\n<p>何小鹏 01:16:42 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？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，但是今天在我角度来看都不叫成功。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。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。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。大概是这样。</p>\n<p>张小珺 01:17:34 今年对你来说最重要的一件事情是什么呀？没有。都很重要。</p>\n<p>何小鹏 01:17:39 很多都很重要。实际上汽车是一个很复合的问题。他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。就跟你讲长板、短板跟宽板的问题一样。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，它是一个复合的机器，你做好一个没有用。好，比如说你把自动驾驶做得极好，做到 Level 4 行不行？第一，一般我大概认为，谁说今年做得到，我觉得吹。第二，我认为就算他做到了，他也没有对他有巨大的价值，因为他的价值的体现是要逐步体现的。</p>\n<p>张小珺 01:18:29 那你觉得 L4 什么时候会实现？</p>\n<p>何小鹏 01:18:32 我大概率认为 18 到 24 个月。</p>\n<p>张小珺 01:18:35 这是对你们来说，还是对全行业来说？</p>\n<p>何小鹏 01:18:38 我觉得对我们。</p>\n<p>张小珺 01:18:39 实现以后会带来什么呢？会带来车的更多的销量吗？</p>\n<p>何小鹏 01:18:42 销量更多是 100% 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。你看这里面都是不同的问题，比如说举例，我们上个月。3月底我们发布了第二代 VAA 的第一个版本，我最近在车展跟大家分享的数据， 4 月份实际上中国的汽车的销量，同环比都是下跌 20% 左右的，我们大概涨了 50% 到70%，这里面有相当部分跟第二代 VAA 相关，它好不好？我觉得不错，那么如果做到L4，能够把这个能力提高多少倍？一倍？ 5 倍？ 10 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的。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，我觉得都不是。</p>\n<p>张小珺 01:19:44 余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？</p>\n<p>何小鹏 01:19:52 余凯同学跟我们关系都很好啊，这个我觉得他走在一条很有趣，很有希望，但是也许也很有挑战的道路。要看这个世界上最终汽车机器人的公司是多还是少。越多，我觉得于凯的道路会越广，越少，于凯道路会越痛苦。</p>\n<p>张小珺 01:20:12 你倾向于认为是哪一种？</p>\n<p>何小鹏 01:20:14 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。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<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>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。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 1000 亿的研发费用，在持续的做巨大的创新的价值都是有。所以在这样的一个领域里面。</p>\n<p>何小鹏 01:21:14 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。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，你有很多很多人都有研发，所以你还不如说有些地方你没有基因的，你还不如找 A 合作，找 B 合作。这个话对，但是换个角度就看他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，比如说 10 年后，我们的汽车软件占不占汽车价值的50%？如果占，那一两家 T1 就可以帮助合作伙伴做到 50% 吗？</p>\n<p>张小珺 01:22:03 他当然希望是这样。</p>\n<p>何小鹏 01:22:04 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。你把它融合在一起。有很多人说那这个怎么融合呢？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。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的。比如说你原来跟三家公司可以有合作，来一起提供一个 total solution，很容易。但对不起，你要跟 300 家公司一起合作。提供一个个性化的思路，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。我觉得今天不知道，我觉得余凯做地平线做的公司做的好，产品也做的好，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市场。</p>\n<p>张小珺 01:23:19 你觉得汽车或者机器人最终会集中到多少家？这是一个多少多少多少年周期的事情？</p>\n<p>何小鹏 01:23:24 我觉得不同企业差别太大了，我这个机器人我先不说，我一直说 30 年中国可能就 5 家有规模的汽车企业。不代表其他汽车企业会倒闭，但是我想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。</p>\n<p>张小珺 01:23:41 你今天从血海里，游出来没有？</p>\n<p>何小鹏 01:23:43 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，首先你不要问我我的定义是什么，我认为没有一家游出来。</p>\n<p>张小珺 01:23:55 机器人挑战只会是它的 10 倍，对吧？</p>\n<p>何小鹏 01:23:58 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，低它的软件价值会很。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集成公司做好。软件。</p>\n<p>张小珺 01:24:14 你的典型的一天是什么样的？</p>\n<p>何小鹏 01:24:16 我觉得跟很多企业家可能一样吧。相对来说比较晚一点上班，很晚才走，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。</p>\n<p>张小珺 01:24:31 最近有看什么书？</p>\n<p>何小鹏 01:24:32 我不太看太具体的书，现在我的桌面上很多书，我可能就翻一章就过了。我觉得书里面总结的规律在现在的组合里面变化太快了。就他很难总结，当他写好一本书，印刷出来之后，这个世界可能又变化了10%。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。</p>\n<p>张小珺 01:24:59 怎么吸收知识？</p>\n<p>何小鹏 01:25:00 实际上吸收知识最简单的，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，卷万次袖子以及实践。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实践。在企业内部的组织是做PDCA，但是在 AI 体系里面要靠。全自动的循环， PDCA 的 C 都不能做了。就是他应该尽量降低人的任何一个环节的消耗。</p>\n<p>张小珺 01:25:37 过去年有没有什么后悔的决策？</p>\n<p>何小鹏 01:25:41 没有。</p>\n<p>张小珺 01:25:42 没有。</p>\n<p>何小鹏 01:25:46 这个世界上不需要去思考后悔的决策，因为犯错的太多了。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，那我们来一起思考为什么现在错了。但不用后悔。</p>\n</blockquote></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"BK4555":"新能源车","09868":"小鹏集团-W","BK4551":"寇图资本持仓","XPEV":"小鹏集团","EVS.SI":"MSCI China Electric Vehicles and Future Mobility ETF-NikkoAM","BK4099":"汽车制造商","BK4526":"热门中概股","XPEG":"2倍做多XPEV ETF-Leverage 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5”。\n他的判断是：“这条路是一条捷径，但是不是一条大道，是一条小路。”\n新路子：上限打开，但下限惨烈\n小鹏在2025年同时开发了两代新系统，内部分别称为“VAA第一代”和“VAA第二代”。\n第一代是在原有端到端框架上扩大模型规模、降低软件规则比重，属于渐进式改良。\n第二代则是完全不同的路径——抛弃端到端逻辑，用更大的Foundation Model（基础大模型）全盘驱动，以AI原生的方式重构整个自动驾驶体系，即VLA系统。\n两者的差距，何小鹏用分数来描述：旧体系上限1000分，下限900分，“能力不错”；新体系上限可达10万到100万分，但初期下限只有100分——“工程bug极多”，比旧体系的下限还要低。\n\n本来你期望做一个产品，上限1000分，下限900分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有100分，工程的问题有非常多。\n\n面对这个局面，他做了一个在他自己看来“非常巨大的赌注”：坚定押注第二代，同时将第一代乃至整个旧体系全部叫停。\n他说：“当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代甚至都完全停止它，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。”\n\n内部阻力：有人“用脚投票”离开\n这个决定在公司内部并非一帆风顺。\n何小鹏透露，当时大部分非AI背景的主管认为“不管做A还是B，可能都错了”；AI相关主管中，也有人持观望态度，“不确认这是不是能够做到一个落地的效果”。\n最激烈的反对，不是发出声音，而是沉默地离开：\n\n最大的反对声音就是有很多用脚投票……他们不相信这个事情，他们觉得做不到，他就离开了。\n\n对此，何小鹏的态度是：想清楚了，就要彻底动刀，“切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。从组织到流程，到方向，全部改”。\n在2025年三季度末，小鹏对整个自动驾驶中心的核心组织架构进行了全面重组。他解释这样做的原因：“每个人都有原来的惯性，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……但有很多时候你的工作方法论都得改。”\n为什么是他敢赌，别人不敢？\n何小鹏在访谈中提到一个他认为物理世界CEO普遍面临的困境：与纯数字AI公司不同，造车的人有太多“板”要顾——质量、成本、法规、工程、供应链——单个长板突出没有用，短板会直接拖死整体。\n\n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。\n\n他说自己当时也不确定新体系能不能补上短板，但仍然押了下去：\n\n我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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。\n\n他还引用自己在2022年低谷期给自己立下的两条原则解释这种判断逻辑——“绝不服输”和“愿赌服输”——两者并不矛盾，而是一种在高压下维持行动力的平衡方式。\n这场赌注的逻辑：软件价值要占到50%\n何小鹏押注新体系，背后有一个更长远的商业判断。\n他认为，在过去的智能电动汽车时代，硬件占用户所需价值的比例远超50%。但在未来十年，如果能用AI原生的方式重新驱动软硬件体系，软件的综合价值有可能上升到50%。\n他举了一个具体的设想：“用户愿意说，我买一个30万的车，其中15万算你的硬件，15万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。”\n这也是小鹏从“AI汽车企业”更名为“物理AI企业”的核心逻辑——不再用电动或汽车的方式去考虑智能，而是“换了一种逻辑”，从战略规划到研发过程全面调整。\n对于这场赌注的结果，何小鹏坦言仍在验证中，也承认自己当时“不知道他能不能解短板”。但他的判断是：越犹豫，越等待，成功概率越低。\n\n你越犹豫，越等待，越想观察，越想再说过6个月，你有可能越难成功。\n\n\n结果如何？初步数据已现\n\n何小鹏在访谈中援引了一组近期数据：2025年3月底，小鹏发布了第二代VAA的第一个版本。4月，中国汽车销量整体同环比下跌约20%，而小鹏当月销量涨了约50%至70%，“这里面有相当部分跟第二代VAA相关”。\n他表示，这条路能否最终走通，还需要时间验证，但方向上他没有动摇：\n\n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。\n\n访谈文字转录如下：\n\n节目简介：\n本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。 在我们此前的节目（《张小珺商业访谈录》播客70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。 在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，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。我们这次从“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的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。 接下来，就是我对何小鹏的访谈。\n何小鹏 00:00 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，我们把以前的那套体系就停下来了，那套体系花了小几十个亿。\n张小珺 00:10 直接来讲，何小鹏 Skill 的一个缺点会是什么？\n何小鹏 00:13 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。\n张小珺 00:18 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？\n何小鹏 00:20 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。\n张小珺 00:26 你觉得你的胜率有多大？\n何小鹏 00:27 我们大概有个两成。\n张小珺 00:29 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？\n何小鹏 00:32 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，甚至到公理层，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。\n张小珺 00:44 你今天从血海里游出来没有？\n何小鹏 00:46 我觉得都在游，我也不觉得有谁出来了现在。\n张小珺 00:53 哈喽，大家好，我是小珺。魏晋之约是一档由微博财经和语言及世界工作室联合出品的访谈节目。今天我们的嘉宾是小鹏集团的创始人兼 CEO 何小鹏，我们一起来聊聊他在物理 AI 上的探索，但是他还有很多不能说的秘密。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？\n\n何小鹏 01:21 那我还真不多，还是在非常传统的 AI 产品哦，千问豆包。但是在 Coding 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？他们就跟我去问，哎，小鹏你自己要去用。我实际上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。如果你天天用产品，你很快会到细节去。比如说你会觉得 Scales 哪里不好用。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。但你再用进去，你会看到它的缺点跟问题。你会聚焦怎么去解决，比如说多人协作的扣点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，我自己认为要用，不要太深度的用。特别是做一号位，但是基层的或者说有一些产品线跟他强相关的，你就要鼓励什么方式都可以上，最后要看结果，在最后慢慢的把它归一，这样才是比较好的。\n\n张小珺 02:37 AI coding 对于一个企业的一号位来说，有任何的意义吗？你觉得它会对不管是小朋友也好，或者是汽车产业也好，或者是智能驾驶的行业也好，会带来什么变化吗？\n何小鹏 02:50 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。但是我觉得对于像智能辅助驾驶，或者像其他的强 AI 的能力，我认为它的帮助是比较小的，它只是其中的一个工具。真正要把整个的 infa 建好。整个的体系建好。实际上本身来说，你可以认为。它是在最应用层来帮大家的，那是 AI coding。但是你如果在内核层，比如说你想写个操作系统，我认为它的最核心还是整个的infa，而不是在扣点。\n张小珺 03:38 你现在每个月会使用多少token？公司会使用多少token？\n何小鹏 03:42 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。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。一个非常有趣的就是，在非数字化的公司，对 token 需要多少？\n张小珺 04:11 对。\n何小鹏 04:12 你看我们的车，我们之前做了一个有趣的小统计吧，我们新一代的 VAA 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。\n何小鹏 04:54 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。而人用多少 token 产生对人和企业的价值，是另外一个维度。\n张小珺 05:14 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？\n何小鹏 05:19 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，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 1000 块人民币，还是1万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，产生更大价值，为什么你要限制他？\n张小珺 05:55 现在公司的 Token 分配主要在哪里？\n何小鹏 05:57 我觉得主要还是GIC，上次我们的自动驾驶跟座舱团队的合并，他们团队又大，我觉得 Token 是对一个企业内部员工的术语，我们实际上某种角度你可以说用了多少张H100，一张 H100 我不知道一天能够用多少 Token 呢？这个我还没有把这个换算比例，我们算的是，比如说我给你3万张H100，或者5万张，你使用什么业务能够以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，我实际上不太使用 token 的使用情况。\n张小珺 06:32 你刚才提到异常值，有什么样的异常值？\n何小鹏 06:35 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。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。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，可能我们一年在数据上投入都，从直接的刚性成本都接近 10 个亿以上，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？哪些数据是可以有一些 warm up 在起在使用的？每一个使用的钱的数量都是千万级的，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。\n何小鹏 07:39 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。\n张小珺 08:01 最近 Skilll 非常的出圈，如果把你训练成一个何小鹏Skilll，你觉得应该给他提供哪些训练的数据啊？那个 Skilll 会是什么样的？\n何小鹏 08:13 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 Skillls 化。如果把我都能够现在有清晰的逻辑论去 Skillls 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，是吧？都会有巨大的风险。\n张小珺 08:34 嗯， CEO 可以被替代。\n何小鹏 08:36 也许过数十年或者过 100 年，类似我的能力是，的确可以被Skillls，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ABC，但是获得了新的DEF。因为你这个问题，实际上是我们不光是想过，我们是深度思考过，因为我们在做很多的机器人的事情。因为实际上换个角度，我觉得在这个里面，实际上是它有两个非常重要的矛盾体，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 Skilll 化，但是对于一个模型角度来看，我怎么知道你 Skilll 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。我知道什么是错的。\n张小珺 09:29 对。\n何小鹏 09:30 但是比如说把何小鹏 Skilll 的话，你很难判断这个 Skilll 的话怎么是对的或者是错的。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。\n张小珺 09:49 直接来讲何小鹏 Skilll 的一个缺点会是什么？缺陷。\n何小鹏 09:53 我觉得每个人 Skilll 的话之后都会发现这个人实际上是有非常多的缺点的。\n张小珺 10:00 你的呢？\n何小鹏 10:01 当然都有啊。\n张小珺 10:03 作为一个CEO，你觉得你今天的 AI 的含量够吗？\n何小鹏 10:06 我不知道啊，这个。我觉得在数字世界的很多公司里面，我觉得他可能可以把 AI 的含量放到小百分之几十。我觉得在物理世界不应该，小鹏是一家数万人的企业，我觉得 AI 上面花 15% 到20%，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算是 AI 的整个的范畴，我觉得是他足够了。\n张小珺 10:36 因为我今天很想跟你讨论一个话题，就是人工智能企业如果在一边，制造业企业在另一边，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？\n何小鹏 10:52 我还不是这样理解的，抱歉啊。我把汽车认为有几种研发。我觉得第一个是硬件的研发，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，刚刚小君你所说的。硬件的研发跟制造是两种不同的能力。比如说你有能力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，甚至将来可能要到第五种，这是我的看法。\n张小珺 11:34 你们去年还在说你们是一个 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，这个名字的转化背后的原因是什么？从一个 AI 汽车企业到一个物理 AI 企业，它的变化是什么呢？\n何小鹏 11:49 我觉得这个变化刚刚开始啊，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 10 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。所以在过去的 10 年的创业里面，我们做出第一款车，把它量产，卖出第一个 10 万台，做出第二款车等等，它会进入这样的一个循环。\n何小鹏 12:19 但实际上在 12 年前，也就是小鹏汽车创业的时候， 2014 年。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 2025 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，因为。\n何小鹏 12:58 从。更早年就有很多的公司，从丰田到Google，到中国的百度，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。某种角度我觉得是，他做到了效果，但是没有足够的高度。也就是说，那个时候我认为还是 AI 的算法，加上软件的规则。的能力的组合，我把它细称为叫缝合怪。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。\n何小鹏 13:37 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 VAA 的第一代， VAA 的第二代。像 VAA 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，增强了后端的能力，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。在更多的思考如何去把自动驾驶的上限先打开。\n何小鹏 14:25 再去收敛下限。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的。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，实际上它是开了一次之后，它知道你的停车位在哪里，你的大概的行车路线是什么样的。实际上它对于整个的物理世界的了解度是非常之低的。\n张小珺 15:02 就核心还是不够智能。\n何小鹏 15:04 它的上限太低了。你可以认为要打开到1万分的可能性才能做好，但是他们可能都在 1000 分左右，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VAA，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 10 万分到 100 万分，但是那个时候的下限也很惨烈，本来你期望做一个产品，上限 1000 分，下限 900 分，这个时候你的能力是不错的。但是那个时候下限可能只有 100 分，所以它比其他的我们自己的产品的下限上要更低，它的工程的问题，有非常多的问题。\n何小鹏 15:45 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。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。\n张小珺 16:17 这还是缝合，是吗？\n何小鹏 16:19 它做出来的软件还是软件。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。所以我们在去年做了巨大的转型跟赌博。我们把以前的那套体系就停下来了。实际上那套体系花了小几十个亿。\n张小珺 16:52 去年的什么时间？\n何小鹏 16:53 大概就是现在。\n张小珺 16:55 原因是什么呀？\n何小鹏 16:56 我认为它无法做到无人驾驶，我认为它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，小军你好，坐下来，你说，我就不给你递一杯水了，他说，对，我不需要。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，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。但是我们用的方法是永远不会无限聪明。\n张小珺 17:34 为什么去年才意识到呢？小鹏已经创业了 11 年了，对吧？你们做智能化也非常的早。\n何小鹏 17:40 我觉得绝大部分不是站在物理 AI 的角度去看一个事情的。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跟浓缩的。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。\n何小鹏 18:26 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。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。因为你要知道，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，因为他不。不光要比上限，比如说跑个分，他还要比下限。\n张小珺 19:03 嗯，他要保住下限。\n何小鹏 19:04 啊，他还要拼广度，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，长板要做的更长。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，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。\n何小鹏 19:42 我们做了一个巨大的赌注，我们就觉得，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 的，我们上早早都不是这个维度。\n何小鹏 20:13 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50%。对。我认为在，如果在下一个 10 年，很有可能硬件和软件可能可以过占到50%，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。并且获得更大的 AI 的价值。只有这样，可能在新的 10 年里面，软件的综合的表现力、价值，就是用户愿意他为他付费的价值，才会占到，例如一个车或者一个机器人的50%。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 Cloak 非常好，我会用Cloak。如果 Deepseek4 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。我们上做了一个hub，可以很容易的切换。\n何小鹏 21:38 但是在PhysicalAI， PhysicalAI 的 model 是不一样的， PhysicalAI 的 data 是不一样的， PhysicalAI 的音法是不一样的，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。这就是我们大概的一个能说的框架吧。再多说就不说了。\n张小珺 22:01 去年4月到底发生了什么呀？为什么是去年4月下了一个这么大的赌注？受了什么刺激吗？是。\n何小鹏 22:06 没有，实际上就是体验不同的能力了。去年 3 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可用的自动驾驶。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 Level four 或者 Level five。这是当时在去年年初的一个想法，就是说，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 50: 50 的硬件加软件的value。我讲的这个 value 不是技术人员思考的，是客户愿意为此买单的。\n何小鹏 22:56 用户愿意说，我买一个 30 万的车，其中 15 万算你的硬件， 15 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。\n张小珺 23:39 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？开始更多的思考下一个 10 年的方向。\n何小鹏 23:52 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。实际上三季度末我们做了一个非常大的动作，是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。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。我觉得大部分时候这是对的，但有很多时候你的工作方法论都得改，所以我觉得调整方法论，调整mindset。\n张小珺 24:32 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跟我们分享一下？\n何小鹏 24:55 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，实际上它是一个非常困难的事情。\n张小珺 25:12 为什么一定要 AI 驱动呢？就之前的惯性会导致什么呢？\n何小鹏 25:16 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。但是他还是修一个老的房子的方法论，他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。\n何小鹏 26:24 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，各个角度是不同的朋友和自己的思考逻辑论，你要把它汇聚起来，最后你还要下赌注，就像创业一样。\n张小珺 26:48 我听说你在过去三年变得更敢赌了，是吗？\n何小鹏 26:52 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。 2022 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，跟赌都有关系啊，第一个就叫绝不服输。\n张小珺 27:14 绝不服输。\n何小鹏 27:15 第二个是愿赌服输。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。但是你要把心态做的非常好，就像刚才我所说的，当我把第二代VAA，我认为应该把它放大，并且最后坚定的把第一代 VI 甚至都完全停止它，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 6 个月，你有可能越难成功。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。但是我相信再过几年，等我们更好的成功，也许再来讲。\n何小鹏 28:09 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。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。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？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。\n何小鹏 29:02 人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块长板的逻辑。所以这为什么我没有办法回答你，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。\n张小珺 29:45 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。\n何小鹏 29:52 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1万人或者5万人，转型晚 3 天，可能成功概率提高了15%。对一家微型公司，他今天如果用同质化的方法论，同质化的组织。他没有变化。他可以去读。因为他小，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已经不用分析师了， AI 在帮我分析。第二个简单的程序员。第三个简单的设计组，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，他根本还没到达。所以换个角度，对于这三个方向的小微型公司。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。\n何小鹏 31:02 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。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。所以我自己认为是，从某些角度它是对的。从某一角度，它是完全没有逻辑论的。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。因为在这个世界上原来，如果说 360 行有 36000 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。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 2009 年，到了现在 17 年。我觉得 Waymo 是一个既好又很不好的解决方案。\n张小珺 32:15 为什么？\n何小鹏 32:16 好是我认为它的技术能力不错，我觉得它很难全球化，我觉得在过去的时间里面， Level 4 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。极度聪明的方法论。当然了， Google 现在在新的大模型里面做了很多的事情。我认为在将来可能会他们会变化，但是目前我并没有看到。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、更快捷地开车，我们每个人都是司机，就光这个事情做了 17 年，没有一家公司能够做的奇好。\n何小鹏 33:00 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 coding 去改变。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。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到极致，再极致一点就很好了。no，因为你考虑的维度不对。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。\n张小珺 33:34 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？\n何小鹏 33:38 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。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，但大部分是属于中间态，就是不确认它是不是一个好的节奏。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 10 倍到 1000 倍的可能性吗？如果你要赌 1000 倍，对不起，你的概率是1，如果是 10 倍，你的成功概率可能是 1/ 10。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 1000 倍的概率论，你可能是赌数倍到 10 倍之间。\n张小珺 34:34 你听过最大的反对声是什么样的？\n何小鹏 34:37 我觉得最大的反对声音就是有很多用脚投票。\n张小珺 34:42 怎么说？\n何小鹏 34:44 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。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，切记不要小刀砍大树，慢慢砍。想清楚了，砍掉它。所以在某些上面你就敢下注，从组织到流程，到方向，全部改。\n张小珺 35:15 全部改。\n何小鹏 35:16 对。\n张小珺 35:17 所以去年动刀子动的是很大的，对吗？\n何小鹏 35:20 对，大家所看到的可能都是最上层的，对。业务层或者应用层，但是内部看到的就是一直到根上面去。所以我一直还是想说，上次如何利用 AI 驱动某些业务是非常之重要，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能大量跟现实世界产生强交互的角度去思考AI。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。可能有一部分的业务逻辑是对的，但是他们还不够全面跟充分。这是最大的问题。\n张小珺 36:07 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。\n何小鹏 36:13 我觉得我说不出来，因为我也在探索中。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 100 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，Sora、Pika。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。\n何小鹏 36:54 我觉得这是第二个，我觉得第三个就是今天大家没有人真正，我觉得除了 Google 在对人体的AI，把它两个非常好的耦合，因为医药行业是个非常复杂的行业，包括养老，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。实际上部门跟 AI 的耦合，中心跟 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 1000 人以内的。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，像我们也在不断的观察学习，在合适的时间点一样要做。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。\n张小珺 37:44 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？\n何小鹏 37:49 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。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。模化的中型组织，我觉得三年变完都已经是极其可怕的速度了。我甚至认为 5 到 10 年都已经是一个快的速度。\n张小珺 38:09 在这样一个技术剧烈变革的时代，你焦虑吗？作为一个CEO。\n何小鹏 38:15 当然焦虑。\n张小珺 38:16 有多焦虑啊？\n何小鹏 38:17 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。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。\n何小鹏 38:56 很多人只看到问题，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。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。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。\n张小珺 39:28 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，今天觉得它在这个时代下不work。\n何小鹏 39:36 我举一个跟这个不相关，但是又有一点点关联的例子吧。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，你觉得它可能存在的。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。我只能点到这里了，再不详细说了。\n张小珺 40:28 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，能不能讲讲这个产品是怎么诞生的？我听说你们是在 2023 年 bet 了通用人形机器人的这个方向，对吗？\n何小鹏 40:46 算小鹏的机器人算分三个阶段，第一个是 2018 到2020，它是一个独立的团队，那个时候跟中国的很多其他机器人团队是一样的。\n张小珺 40:57 是你收购的，对吧？\n何小鹏 40:58 对，那时候大概有四五家都在做四足。 2020 年呢到 2023 年是第二个阶段。我们差不多花了三年半到四年之间做了三个不同的MileStone。我觉得是，我觉得这是第二个阶段。在这个里面我们试过很多，我们用基层的方法做基层，用汽车的方法做基层，还中间做了一些缝合的方式做基层，我们都取得了不同的成功跟失败。我觉得在这个里面，到了 2023 年之后，又是一个新的逻辑，就是说。\n何小鹏 41:33 当我们在 2022 年看到了这个新的模型，我们觉得机器人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。因为实际上小脑的复杂度都远高过大家。但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，他说你的运动的小脑，实际上是大脑，OK，anyway。我认为实际上只是不同的统计逻辑吧。\n何小鹏 42:09 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 5 一样，进入到一个坚定的觉得从大佬去驱动机器人的全新的设计。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 ET 到 PT 到 SOP 到 SOD 的一个全的流程，虽然我们。今年年底，我们就期望进入到机器人类似汽车的SOP。\n何小鹏 42:51 明年 2027 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，都会去太，training。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。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？\n张小珺 43:24 能干活。\n何小鹏 43:25 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。所以我觉得明年是可能开始的元年。\n张小珺 43:37 23 年发生了什么，让你从不相信变成相信了？\n何小鹏 43:40 23 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。\n张小珺 43:53 当时用了LC。\n何小鹏 43:55 我们当时把 300 人的团队，只留了不到 60 个人。我们把它解散了，出去了，听说他们跟我说有 10 个创业的团队，大部分都拿到钱了，现在是，这个像中兴拿了好多轮钱了。我自己认为要去重构整个机器人的逻辑，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。\n张小珺 44:21 那应该用什么样的人呢？\n何小鹏 44:24 我不知道，所以我当时选了另外一个全新的团队。他既懂点AI，又懂点汽车，又懂点工程，又懂点机器人，尝试去来做一个全新思考的机器人的逻辑。\n张小珺 44:40 为什么当时选中他呀？\n何小鹏 44:41 我觉得有很多时候是命运啊。\n张小珺 44:43 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？\n何小鹏 44:48 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。首先你选择他，他也要选择你呀。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。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。\n何小鹏 45:35 去长时间投入，所以今天的有很多基建公司，他很快速做出一个demo，就是nothing，对我来看的话，就像 2017 年的时候，中国那个时候有很多 Level 4 的数据公司。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，所以这是一个简单类比吧，因为这个这样的对比也不好。\n张小珺 46:02 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。\n何小鹏 46:18 我觉得可能在 Tesla 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。我想说这是第一个。我觉得 LC 他非常注重，他的说法叫人才的密度。我实际上是认为是人才的潜力。他基本上都用最好的人。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 80 个，他们都很贵。但是我们都愿意。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，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。\n张小珺 47:27 那个时候要 bet 通用人形机器人，你。选择的理由是什么呢？在 23 年，为什么是一定要是通用人型呢？\n何小鹏 47:34 我觉得这是每个公司选择的道。对，我觉得我很开心，我跟我的团队 LC 都是一样， LC 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 2014 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机器人。会到来。第二也根本不愿意看到，通用机器人也许在 20 年、 50 年以后，会跟人类的各个领域强相关。\n何小鹏 48:18 今天刚才我们所讨论的数字AI，只是辅助人类的，可能以 3 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，我算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人体AI，如何让老人不生病？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会非常大，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。\n张小珺 49:03 去年那波爆炸性的讨论，有出乎你的意料吗？你当时还挺委屈的。\n何小鹏 49:08 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。一季度开始去做的，对我们来说它只是我们的一个中间版本，这个中间版本我们只是想认证，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，人应该有 200 多个关节，且还有肌肉，且还有皮肤。\n何小鹏 49:32 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，如果他上有肌肉跟皮肤之后，他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。\n何小鹏 49:55 我举一个例子吧，比如说我们以前做的四足机器人，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 1 米 1 到 1 米 2 左右的一只机器狗进到你的房间，你的房间很快出了很多问题。比如说它在你的床头柜那里，它无法原地掉头。如果你家里有一只金毛，它在掉头的时候，它的尾巴，它的。\n张小珺 50:26 会往上动一下。\n何小鹏 50:28 它会抬起。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。但是一只机器狗，它 100% 会让你们两个都觉得受伤。\n张小珺 50:40 那狗做小一点呢？\n何小鹏 50:41 如果它做的非常的小，它的能力级就非常的差，它就是轻度陪伴。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， 1 米8。好。今天，你即使跟它一起，你是它的设计者，你也不愿意跟它只隔了 1 厘米行走。\n张小珺 51:07 有压迫感。\n何小鹏 51:08 你觉得它可能危险，你觉得它可能会很烫，你觉得它身上可能有电，你觉得它身上可能很脏，反正有各种各样的原因，你会跟它保持距离感。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？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。但是工业版机器人商引发了一个新的问题，就是手部的能力要很强，它会引量一个低的新问题。\n何小鹏 51:49 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。所以我自己来看，今天中国的很多机器人公司，无论在质量安全，包括最近的运动会，可以看到，就光一个热管理就会出现一个这么有趣的现象。还是在大脑的思考逻辑，还是在它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。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。\n张小珺 52:40 为什么不做一些中间态啊？\n何小鹏 52:42 我觉得我们已经在做中间态了。我们的中间态只是说，如果你想把基臣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。\n张小珺 52:56 这人应该多高？\n何小鹏 52:58 你看我们现在这一代的基臣，大概在 1 米 69 到 1 米 70 之间。\n张小珺 53:03 他要让男生和女生都比较舒适的身高。\n何小鹏 53:06 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。他必须要跟人要有一定的差距。\n张小珺 53:15 为什么不能有自己的脸？\n何小鹏 53:17 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。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，用全公司之力，全小鹏公司之力能够做的好，这是现在的一个情况。\n张小珺 53:43 去年的发布会，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？\n何小鹏 53:49 我倒不纠结，我的团队很纠结。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，因为你会觉得清者自清，浊者自浊，这是一种团队的看法。第二种团队看法说，可以再观察，等个 24 小时，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 24 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。说实话，那一个集成也是一样，它的热管理是有问题的。它很烫，但是它只是我们中间的一个 milestone 而已。对，我们上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？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 99.99% 的人，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，我说明天早上你们给我想个创意，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。他们被我逼出来，在早上临时加了一个事情，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，后来我们就再做了一场，但是速度是非常快的。\n张小珺 55:19 为什么选择剪这个方式？\n何小鹏 55:21 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，你如果是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，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。所以我们当时做了这样一个动作。\n张小珺 55:46 去年那个爆炸性的舆论给你带来了什么信号呢？在机器人的研发上。\n何小鹏 55:51 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。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，这个机器人有什么用？我觉得这是非常不同的，就是在以前没有经过这么大的观点，它是没有这么大的 data 的。我自己觉得这都是不同的视角去看的一个事情，对。\n张小珺 56:33 有改变你们这款机器人的走向和流程吗？\n何小鹏 56:36 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。机器人是一个跟汽车创业有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。\n张小珺 56:55 不同是什么？\n何小鹏 56:56 我觉得就是再过 30 年之后，你会看到机器人的竞争。会陷入到一种什么样的状态？小鹏的集成踩了好多好多的坑，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。所以集成创业，我甚至认为远超汽车的创业的难度。汽车的创业已经很难了，我个人来看，集成的创业大概是汽车公司创业难度的 20 到 100 倍。你看我还给了一个最低 20 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集成的营销之后，我觉得都让我们成功概率提高了一点点。我觉得是非常之好的，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。\n张小珺 57:46 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。\n何小鹏 57:54 当年造车的时候有统计，最多的时候 300 多家，但是呢，我自己感觉就 100 来家。可能有很多家都是胎死腹中的吧，我怀疑。我觉得机器人公司现在已经成立的，据说就 200 多家，实际上可能比当年汽车公司 double 了。但是我自己还是想说的，机器人跟汽车不一样，因为汽车里面的分类可能是乘用车，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？我觉得机器人的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。\n何小鹏 58:32 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。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， 99.99 会死掉，但是走各种差异机器人，我觉得这个世界上可能有非常多的解法。\n张小珺 59:14 哦，那机器人的胜率还挺高。\n何小鹏 59:16 我觉得比乘用车高。这是我的看法。\n张小珺 59:19 那你们为什么要选一个这么难的，最难的那条路呢？\n何小鹏 59:22 你想做什么？你有能力做什么？你觉得该不该做？你不做什么？和你觉得你如何做到有最好的概率论？你把这 5 个能力组合，不就是你的企业或者产品战略？\n张小珺 59:35 在你看来，通用人形机器人，你的对手是谁？\n何小鹏 59:38 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，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，然后再往上是你的工程。\n张小珺 59:57 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 BAT 是什么呀？以及它是在什么时间做的呀？\n何小鹏 01:00:07 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 100 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。机器人在过去的时间可能来自于 2018 年某些开源的运动控制， MPC 啊等等这样的一些事情。\n何小鹏 01:00:38 所以他们为什么看起来有很多的共事性？我觉得最终的一个集成，真正要做好了，他应该完全比汽车的下下代还要能够做的更好，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，它只是说它把边界做到极好。所以他把他分工能够分好，你做A，我做B，我们两个有清晰的边界。\n何小鹏 01:01:07 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 47 度 5 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。\n何小鹏 01:01:43 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 在那个时候可能是梯制梯形车那个时代。\n张小珺 01:02:06 今天梯形车有了吗？在机器人里。\n何小鹏 01:02:08 我觉得梯形车在机器人里面肯定还没有，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，今天你看的所有的机器人，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。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 200 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，而且他还有表情包，手眼脚，你的灵魂跟情绪的协同。\n何小鹏 01:02:57 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。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。当他看到一个地面，可能是有一个雪地或加上草地，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。\n何小鹏 01:03:38 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。所以我我上次觉得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，为什么我们认为绝大部分机器人还是在。很多年前的运动控制的汽车上面去。所以他自然只能用软件去来去缝合他，他自然他很难做出好的机器人的综合能力。\n张小珺 01:04:08 机器人对于小鹏来说意味着什么呀？他是小鹏的远方？\n何小鹏 01:04:12 我不是这样认为，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。我觉得第二个是机器人，机器人本身就是智能体，实际上汽车还在证明，也许要花 10 年证明软件能力占50%。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弄为全球化。\n何小鹏 01:04:41 实际上机器人跟汽车有一个很大的不同，绝大部分人都忽视了，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。汽车在过去的 100 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。就比如说你今天做了一个特别好的车。一天卖了 10 万台，对不起，你没有能力下个月造出 10 万台。另外你也不敢过了三个月真造出一个月 10 万台，因为你不知道。后面能不能卖出 10 万台？这是汽车的一个本身的规律。\n何小鹏 01:05:20 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。就像我认为去年最大的在数字AI，就是 Soroban 的Coding。就是非常短的时间，就是大概不到 18 个月，从前年的下半年到去年年底就有巨大的变化。我自己认为机器人也有可能性，虽然比它慢，因为它还是一个数字世界和一个物理世界，但是还是有可能的。\n张小珺 01:05:50 对。它会比汽车还慢吗？\n何小鹏 01:05:52 我觉得机器人如果能够软件能力到达，硬件的速度会远超汽车。当然了，换个角度，因为晓光是一家汽车厂商，我们做机器人跟很多公司做机器人，我们是 80% 的硬件都自研。我们手啊、芯片呢、关节我们都参与自研。只是说我们跟，可能跟很多公司的合作， T1 是我们，我们可能跟他的更上游的 T2 合作，只有这样的话，你才能够把质量和规模做好。\n张小珺 01:06:22 今年下半年你们要量产吗？你觉得现在难点是什么？\n何小鹏 01:06:25 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。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？实际上机器人都是无数个坑，所以为什么说它比汽车难的多？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。\n张小珺 01:06:53 嗯，机器人还没有被定义清楚到今天。\n何小鹏 01:06:56 市市场也在等待，市场等待就是你有没有一个类似 maybe 像 iPhone 4 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，有诺基亚、有摩托罗拉、有索尼爱立信，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。\n张小珺 01:07:32 你觉得你的胜率有多大？这么长期的一个战役中。\n何小鹏 01:07:35 那要看你的目标有多大，才能知道你的胜率有多大。我觉得我自己的觉得是，我们大概有个两成。\n张小珺 01:07:46 两成。\n何小鹏 01:07:46 的胜率，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。\n张小珺 01:07:52 你前天还在跟我说造车像在血海里游泳，那做机器人呢？\n何小鹏 01:07:57 现在还没进入血海，血海还在前面，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T1，在汽车里面是 work 的。在机器人里面是不 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。就它的进展的速度会极快啊。\n张小珺 01:08:32 刚才我们说的是机器人，那今年你们也会发多款新车，包括你们的GX，我们要不要聊聊你这个产品？\n何小鹏 01:08:38 对， GX 是小鹏再一次做高端，对，这也是我们第一次做一款全尺寸六座的。大SUV，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 30 款这样的全新的全尺寸，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、飞行汽车跟机器人的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冗余。带到了这一款车里面去。当然了，这一款 GX 我认为是全中国第一个整车厂做了一个前装的Robotaxi，所以它有 8 个全安全冗余。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。它就像飞机一样，它允许你有冗余。\n何小鹏 01:09:46 我觉得第二个，比如说举例，我们把汽车的线控底盘跟我们新的 EEA 体系，跟我们的 VAA 的自动驾驶关联起来。它可以使。新的底盘能够在 VIA 的执行过程中间提高下限，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。\n何小鹏 01:10:11 这是我们比如说举的一个例子，那么第三个很快了，我们把机器人里面的思考，就机器人是要听一个任务，比如说小军说，你帮我拿瓶水。那这是一个任务，他首先要判断你是谁，你不是我主人，我不听你话。水在哪里？你要喝什么水？拿完水之后去哪里拿？怎么给你等一系列的这个事情。\n何小鹏 01:10:32 汽车在未来不远的将来就会看到，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 2.5 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它是把小鹏的自己的很多能力，分汽车的很多能力，集成的能力，上次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，比如说我们跟福耀玻璃做了隐私玻璃，我们跟美的做了新一代的车载的冰箱，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，细节不用固化，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车。但是你怎么能够，就能做成不一样呢？它需要一个全维度级。\n何小鹏 01:11:46 每一个点，有的人说我这个点是 60 分，那个点是 80 分，还有个点是85，你可能你最差的点是80，然后还有更多的 90 分跟95，你才有可能在这个战争中间胜出。所以这是一个非常有趣的一个事情。\n张小珺 01:12:02 这个价格是怎么定的？开始就想好了，还是最后定的？\n何小鹏 01:12:05 没有车在一开始就想清楚了一个逻辑。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。你期望这个市场有什么样的规模？期望有什么样的利润？另外在这个市场里面可能会有什么样的市场的player？我觉得大概这几点吧，而且现在是个预售，应该5月 21 号，我们会正式的发布，发布会上会看到我们更清晰的配置跟价。\n张小珺 01:12:32 担不担心重蹈旧旧的覆辙？\n何小鹏 01:12:35 我不担心，因为那个时候的思考跟逻辑跟这个时候是思考逻辑，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，当你的体系能力越强，你越难在某一两个点上弄轻松的失败。\n张小珺 01:13:05 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？\n何小鹏 01:13:12 我觉得 30 岁以上，比较勇敢，很多人做的很好。有的是创业者，有的是好的经理人员。好多的专业人员，他们愿意探索新的科技，体验新的科技的豪华，跟我们蔚来比较相近的逻辑，我觉得他是我们的第一批的用户。所以我们这款车实际上更期望是用面向家庭的科技豪华。\n张小珺 01:13:42 你开出去朋友有什么反馈吗？\n何小鹏 01:13:44 我的朋友圈很多人很喜欢，像明天我在北京有一群的朋友都约着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。他说虽然我跟我的家人虽然很想去用一款大车，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。\n张小珺 01:14:07 怎么面对跟理想的竞争？\n何小鹏 01:14:08 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。今天我还跟李想去他的展台去看了一下。新的 L9 也是非常不错的车，我相信。昨天我去了李斌那里看了ES9，我觉得蔚小理在大九系这一次会都会给出各自不同的看法跟认知。\n张小珺 01:14:32 你有从 G9 上复盘到什么，然后用到这一代车型里吗？\n何小鹏 01:14:36 我觉得太多了，我们的组织也调整了，产品的规划也调整了。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，真的是，这已经隔了 3 年半了吧，从 2022 年底到现在，我觉得太多了。\n张小珺 01:14:55 这么自信？\n何小鹏 01:14:56 就我觉得这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、经营的大集成体系，所以为什么他说是制造的明珠？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。所以在汽车领域里面，为什么我对于从 2022 年到 2026 年，我自己的认为是巨大的质的提高。\n张小珺 01:15:44 如果有人说小鹏的车丑，你怎么想？\n何小鹏 01:15:47 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。\n张小珺 01:15:54 你觉得小鹏的车好看吗？\n何小鹏 01:15:56 我觉得在越来越好看的路上，其他的信息我不。国国主对丑美的信心，我还是很有信心。\n张小珺 01:16:03 你说颜值第一啊，在内部。\n何小鹏 01:16:06 颜值是一个相对论，对。要在多个领域做到第一才有可能，颜值是其中一个领域。\n张小珺 01:16:13 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 4 款车？\n何小鹏 01:16:19 我觉得每一个公司都有一个道。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。\n张小珺 01:16:29 你今年感觉整体都很自信啊。\n何小鹏 01:16:32 我觉得做企业没有不自信的吧。\n张小珺 01:16:35 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？\n何小鹏 01:16:42 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？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，但是今天在我角度来看都不叫成功。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。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。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。大概是这样。\n张小珺 01:17:34 今年对你来说最重要的一件事情是什么呀？没有。都很重要。\n何小鹏 01:17:39 很多都很重要。实际上汽车是一个很复合的问题。他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。就跟你讲长板、短板跟宽板的问题一样。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，它是一个复合的机器，你做好一个没有用。好，比如说你把自动驾驶做得极好，做到 Level 4 行不行？第一，一般我大概认为，谁说今年做得到，我觉得吹。第二，我认为就算他做到了，他也没有对他有巨大的价值，因为他的价值的体现是要逐步体现的。\n张小珺 01:18:29 那你觉得 L4 什么时候会实现？\n何小鹏 01:18:32 我大概率认为 18 到 24 个月。\n张小珺 01:18:35 这是对你们来说，还是对全行业来说？\n何小鹏 01:18:38 我觉得对我们。\n张小珺 01:18:39 实现以后会带来什么呢？会带来车的更多的销量吗？\n何小鹏 01:18:42 销量更多是 100% 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。你看这里面都是不同的问题，比如说举例，我们上个月。3月底我们发布了第二代 VAA 的第一个版本，我最近在车展跟大家分享的数据， 4 月份实际上中国的汽车的销量，同环比都是下跌 20% 左右的，我们大概涨了 50% 到70%，这里面有相当部分跟第二代 VAA 相关，它好不好？我觉得不错，那么如果做到L4，能够把这个能力提高多少倍？一倍？ 5 倍？ 10 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的。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，我觉得都不是。\n张小珺 01:19:44 余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？\n何小鹏 01:19:52 余凯同学跟我们关系都很好啊，这个我觉得他走在一条很有趣，很有希望，但是也许也很有挑战的道路。要看这个世界上最终汽车机器人的公司是多还是少。越多，我觉得于凯的道路会越广，越少，于凯道路会越痛苦。\n张小珺 01:20:12 你倾向于认为是哪一种？\n何小鹏 01:20:14 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。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。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 1000 亿的研发费用，在持续的做巨大的创新的价值都是有。所以在这样的一个领域里面。\n何小鹏 01:21:14 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。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，你有很多很多人都有研发，所以你还不如说有些地方你没有基因的，你还不如找 A 合作，找 B 合作。这个话对，但是换个角度就看他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，比如说 10 年后，我们的汽车软件占不占汽车价值的50%？如果占，那一两家 T1 就可以帮助合作伙伴做到 50% 吗？\n张小珺 01:22:03 他当然希望是这样。\n何小鹏 01:22:04 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。你把它融合在一起。有很多人说那这个怎么融合呢？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。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的。比如说你原来跟三家公司可以有合作，来一起提供一个 total solution，很容易。但对不起，你要跟 300 家公司一起合作。提供一个个性化的思路，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。我觉得今天不知道，我觉得余凯做地平线做的公司做的好，产品也做的好，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市场。\n张小珺 01:23:19 你觉得汽车或者机器人最终会集中到多少家？这是一个多少多少多少年周期的事情？\n何小鹏 01:23:24 我觉得不同企业差别太大了，我这个机器人我先不说，我一直说 30 年中国可能就 5 家有规模的汽车企业。不代表其他汽车企业会倒闭，但是我想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。\n张小珺 01:23:41 你今天从血海里，游出来没有？\n何小鹏 01:23:43 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，首先你不要问我我的定义是什么，我认为没有一家游出来。\n张小珺 01:23:55 机器人挑战只会是它的 10 倍，对吧？\n何小鹏 01:23:58 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，低它的软件价值会很。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集成公司做好。软件。\n张小珺 01:24:14 你的典型的一天是什么样的？\n何小鹏 01:24:16 我觉得跟很多企业家可能一样吧。相对来说比较晚一点上班，很晚才走，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。\n张小珺 01:24:31 最近有看什么书？\n何小鹏 01:24:32 我不太看太具体的书，现在我的桌面上很多书，我可能就翻一章就过了。我觉得书里面总结的规律在现在的组合里面变化太快了。就他很难总结，当他写好一本书，印刷出来之后，这个世界可能又变化了10%。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。\n张小珺 01:24:59 怎么吸收知识？\n何小鹏 01:25:00 实际上吸收知识最简单的，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，卷万次袖子以及实践。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实践。在企业内部的组织是做PDCA，但是在 AI 体系里面要靠。全自动的循环， PDCA 的 C 都不能做了。就是他应该尽量降低人的任何一个环节的消耗。\n张小珺 01:25:37 过去年有没有什么后悔的决策？\n何小鹏 01:25:41 没有。\n张小珺 01:25:42 没有。\n何小鹏 01:25:46 这个世界上不需要去思考后悔的决策，因为犯错的太多了。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，那我们来一起思考为什么现在错了。但不用后悔。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09868":1.95,"XPEG":0.6,"XPEV":1.95,"EVS.SI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":10,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":465076438720584,"gmtCreate":1754569322820,"gmtModify":1754569324922,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"英特尔又躺枪了，CEO存在严重利益冲突，必须辞职，没有其他办法。。。真够横的！","listText":"英特尔又躺枪了，CEO存在严重利益冲突，必须辞职，没有其他办法。。。真够横的！","text":"英特尔又躺枪了，CEO存在严重利益冲突，必须辞职，没有其他办法。。。真够横的！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/465076438720584","repostId":"1189722278","repostType":2,"repost":{"id":"1189722278","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1754568709,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1189722278?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-08-07 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tg-height=\"261\"/></p><p>加密货币概念股走高，GameSquare涨超5%，<a href=\"https://laohu8.com/S/SBET\">SharpLink Gaming</a> 涨超4%，<a href=\"https://laohu8.com/S/CRCL\">Circle Internet Corp.</a>涨超3%， <a href=\"https://laohu8.com/S/COIN\">Coinbase Global, Inc.</a>涨超2%，Strategy、MARA涨1%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ec1509e4585eba0176398cb7f8c91458\" tg-width=\"319\" tg-height=\"263\"/></p><p>消息方面：特朗普将于周四签署一项行政命令，允许私募基金、地产、加密货币以及其他另类资产纳入401(K)退休帐户。特朗普的行政命令将指示劳工部重新评估退休计划中另类资产投资的指引。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/DUOL\">多邻国</a>盘前涨超25%，<a href=\"https://laohu8.com/S/QTWO\">Q2</a>营收同比增长41%，上调全年业绩指引；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/878dab7c6a33b4c32193c74f7e0acc7d\" tg-width=\"247\" tg-height=\"105\"/></p><p>Aris Water Solutions盘前涨超22%，页岩管道运营商Western Midstream同意以约15亿美元的现金和股票形式收购<a href=\"https://laohu8.com/S/ARIS\">Aris Water</a> Solutions，此举旨在将其业务拓展至二叠纪盆地蓬勃发展的水处理领域。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a8b50ec5a74af0d06874f1185b2a8ba\" tg-width=\"248\" tg-height=\"107\"/></p><p>消息方面：Western Midstream 宣布以每股 0.625 股自身普通股或 25 美元现金（较前日收盘价溢价 23%）收购 Aris Water Solutions，现金支付上限为 4.15 亿美元。通过此次交易，Western Midstream（其最大股东为西方石油）将获得 Aris 在北美核心产油区二叠纪盆地运营的约 790 英里废水管道网络（日处理能力达 180 万桶），成为该地区主要的水资源处理商。此举意义重大，因为二叠纪盆地每产一桶原油需处理约五桶废水，随着过去 15 年该地区水处理量激增 7 倍多，管道输送和地下回注的废水处理业务已成为石油生产不可或缺且日益关键的环节。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/DASH\">DoorDash</a>盘前涨超8%，二季度营收超预期，同比增长25%；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f599cbb46afff82e52cc4682e0581f02\" tg-width=\"248\" tg-height=\"101\"/></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/DKNG\">DraftKings</a>涨超8%，<a href=\"https://laohu8.com/S/QTWO\">Q2</a>业绩超预期；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8cac3d0c6b233def3a9b1ac686314e13\" tg-width=\"249\" tg-height=\"106\"/></p><p>稀土概念股<a href=\"https://laohu8.com/S/MP\">MP Materials</a>盘前涨超6%，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>此前宣布在美追加千亿投资，该公司是苹果稀土磁体供应商；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f1a1e19cf6d0eb0c617f253103456b7\" tg-width=\"250\" tg-height=\"106\"/></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/ABNB\">爱彼迎</a>盘前跌超6%，Q2业绩超预期，上调Q3指引但警告下半年增长承压；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4de4b38f558587cad5a366679674eca5\" tg-width=\"242\" tg-height=\"103\"/></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/FTNT\">飞塔信息</a>盘前重挫20%，Q2超预期但Q3指引保守。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fad07d50c13ca4b3204cc0aebcd0d076\" tg-width=\"247\" tg-height=\"106\"/></p><p>飞塔信息二季度营收16.3亿美元（同比增14%），每股收益0.64美元和运营利润率33.1%均超预期；关键增长引擎账单金额同比增15%至17.8亿美元，细分业务（SASE增22%，SecOps增35%）及未履约合同增长显著（总额66.42亿增12%）。但公司对第三季度的营收指引中值略低于市场预期，全年账单收入预期中值74.5亿美元明显高于市场预估。</p><p>英特尔盘前短线急速下跌超3%，美国总统特朗普表示，英特尔首席执行官存在严重的利益冲突，必须立即辞职。这个问题没有其他解决办法。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a5443f3ad1d381539860babe605a9721\" tg-width=\"215\" tg-height=\"111\"/></p><p>NEBIUS盘前拉升涨9%，二季度营收1.05亿美元，同比大增625%</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dd538469aecfc16c2f8ef1074a8bb364\" tg-width=\"245\" tg-height=\"111\"/></p><p>消息方面：Nebius发布2025年第二季度财务报告收入表现强劲，第二季度营收达1.051亿美元，同比（YoY）激增625%，环比（QoQ）增长106%；上半年累计收入1.56亿美元，同比增幅达545%。</p><p>礼来盘前暴跌逾7%，诺和诺德涨超8%！消息称实验显示礼来口服药物Orforglipron平均减重11.2%，低于预期。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/11d6af682376ac7ff693f9f23166f73e\" tg-width=\"246\" tg-height=\"107\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c74f29d89d69815175d35b25ef0e142f\" tg-width=\"241\" tg-height=\"102\"/></p><h3 id=\"id_839683226\">大宗商品走势</h3><p>国际油价上涨0.61%，报64.74美元/桶。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c3fd67d6ab5be709f023ead1e83c9674\" tg-width=\"263\" tg-height=\"85\"/></p><p>金价涨0.48%，报3,450美元/盎司。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e34fbd88613733bc158fb933a557c991\" tg-width=\"268\" tg-height=\"84\"/></p><p>白银涨1.67%，报38.53元/盎司。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/033927bc6840bd3b7b0b49407707a1e9\" tg-width=\"257\" tg-height=\"84\"/></p><p></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>盘前 | 加密货币概念股走高，GameSquare涨超5%，SharpLink Gaming涨超4%</title>\n<style 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tg-height=\"263\"/></p><p>消息方面：特朗普将于周四签署一项行政命令，允许私募基金、地产、加密货币以及其他另类资产纳入401(K)退休帐户。特朗普的行政命令将指示劳工部重新评估退休计划中另类资产投资的指引。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/DUOL\">多邻国</a>盘前涨超25%，<a href=\"https://laohu8.com/S/QTWO\">Q2</a>营收同比增长41%，上调全年业绩指引；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/878dab7c6a33b4c32193c74f7e0acc7d\" tg-width=\"247\" tg-height=\"105\"/></p><p>Aris Water Solutions盘前涨超22%，页岩管道运营商Western Midstream同意以约15亿美元的现金和股票形式收购<a href=\"https://laohu8.com/S/ARIS\">Aris Water</a> Solutions，此举旨在将其业务拓展至二叠纪盆地蓬勃发展的水处理领域。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a8b50ec5a74af0d06874f1185b2a8ba\" tg-width=\"248\" tg-height=\"107\"/></p><p>消息方面：Western Midstream 宣布以每股 0.625 股自身普通股或 25 美元现金（较前日收盘价溢价 23%）收购 Aris Water Solutions，现金支付上限为 4.15 亿美元。通过此次交易，Western Midstream（其最大股东为西方石油）将获得 Aris 在北美核心产油区二叠纪盆地运营的约 790 英里废水管道网络（日处理能力达 180 万桶），成为该地区主要的水资源处理商。此举意义重大，因为二叠纪盆地每产一桶原油需处理约五桶废水，随着过去 15 年该地区水处理量激增 7 倍多，管道输送和地下回注的废水处理业务已成为石油生产不可或缺且日益关键的环节。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/DASH\">DoorDash</a>盘前涨超8%，二季度营收超预期，同比增长25%；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f599cbb46afff82e52cc4682e0581f02\" tg-width=\"248\" tg-height=\"101\"/></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/DKNG\">DraftKings</a>涨超8%，<a href=\"https://laohu8.com/S/QTWO\">Q2</a>业绩超预期；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8cac3d0c6b233def3a9b1ac686314e13\" tg-width=\"249\" tg-height=\"106\"/></p><p>稀土概念股<a href=\"https://laohu8.com/S/MP\">MP Materials</a>盘前涨超6%，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>此前宣布在美追加千亿投资，该公司是苹果稀土磁体供应商；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f1a1e19cf6d0eb0c617f253103456b7\" tg-width=\"250\" tg-height=\"106\"/></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/ABNB\">爱彼迎</a>盘前跌超6%，Q2业绩超预期，上调Q3指引但警告下半年增长承压；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4de4b38f558587cad5a366679674eca5\" tg-width=\"242\" tg-height=\"103\"/></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/FTNT\">飞塔信息</a>盘前重挫20%，Q2超预期但Q3指引保守。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fad07d50c13ca4b3204cc0aebcd0d076\" tg-width=\"247\" tg-height=\"106\"/></p><p>飞塔信息二季度营收16.3亿美元（同比增14%），每股收益0.64美元和运营利润率33.1%均超预期；关键增长引擎账单金额同比增15%至17.8亿美元，细分业务（SASE增22%，SecOps增35%）及未履约合同增长显著（总额66.42亿增12%）。但公司对第三季度的营收指引中值略低于市场预期，全年账单收入预期中值74.5亿美元明显高于市场预估。</p><p>英特尔盘前短线急速下跌超3%，美国总统特朗普表示，英特尔首席执行官存在严重的利益冲突，必须立即辞职。这个问题没有其他解决办法。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a5443f3ad1d381539860babe605a9721\" tg-width=\"215\" tg-height=\"111\"/></p><p>NEBIUS盘前拉升涨9%，二季度营收1.05亿美元，同比大增625%</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dd538469aecfc16c2f8ef1074a8bb364\" tg-width=\"245\" tg-height=\"111\"/></p><p>消息方面：Nebius发布2025年第二季度财务报告收入表现强劲，第二季度营收达1.051亿美元，同比（YoY）激增625%，环比（QoQ）增长106%；上半年累计收入1.56亿美元，同比增幅达545%。</p><p>礼来盘前暴跌逾7%，诺和诺德涨超8%！消息称实验显示礼来口服药物Orforglipron平均减重11.2%，低于预期。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/11d6af682376ac7ff693f9f23166f73e\" tg-width=\"246\" tg-height=\"107\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c74f29d89d69815175d35b25ef0e142f\" tg-width=\"241\" tg-height=\"102\"/></p><h3 id=\"id_839683226\">大宗商品走势</h3><p>国际油价上涨0.61%，报64.74美元/桶。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c3fd67d6ab5be709f023ead1e83c9674\" tg-width=\"263\" tg-height=\"85\"/></p><p>金价涨0.48%，报3,450美元/盎司。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e34fbd88613733bc158fb933a557c991\" tg-width=\"268\" tg-height=\"84\"/></p><p>白银涨1.67%，报38.53元/盎司。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/033927bc6840bd3b7b0b49407707a1e9\" tg-width=\"257\" 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Materials盘前涨超6%，苹果此前宣布在美追加千亿投资，该公司是苹果稀土磁体供应商；爱彼迎盘前跌超6%，Q2业绩超预期，上调Q3指引但警告下半年增长承压；飞塔信息盘前重挫20%，Q2超预期但Q3指引保守。飞塔信息二季度营收16.3亿美元（同比增14%），每股收益0.64美元和运营利润率33.1%均超预期；关键增长引擎账单金额同比增15%至17.8亿美元，细分业务（SASE增22%，SecOps增35%）及未履约合同增长显著（总额66.42亿增12%）。但公司对第三季度的营收指引中值略低于市场预期，全年账单收入预期中值74.5亿美元明显高于市场预估。英特尔盘前短线急速下跌超3%，美国总统特朗普表示，英特尔首席执行官存在严重的利益冲突，必须立即辞职。这个问题没有其他解决办法。NEBIUS盘前拉升涨9%，二季度营收1.05亿美元，同比大增625%消息方面：Nebius发布2025年第二季度财务报告收入表现强劲，第二季度营收达1.051亿美元，同比（YoY）激增625%，环比（QoQ）增长106%；上半年累计收入1.56亿美元，同比增幅达545%。礼来盘前暴跌逾7%，诺和诺德涨超8%！消息称实验显示礼来口服药物Orforglipron平均减重11.2%，低于预期。大宗商品走势国际油价上涨0.61%，报64.74美元/桶。金价涨0.48%，报3,450美元/盎司。白银涨1.67%，报38.53元/盎司。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NQmain":1.1,"GCmain":1.1,"CLmain":1.1,"YMmain":1.1,"SImain":1.1,"ESmain":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3329,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3494465323431635","authorId":"3494465323431635","name":"叶落朦空","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9808a0815a1180217aa6a95e41421978","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3494465323431635","authorIdStr":"3494465323431635"},"content":"CEO辞职算了，看来只有白人懂王才放心[开心]","text":"CEO辞职算了，看来只有白人懂王才放心[开心]","html":"CEO辞职算了，看来只有白人懂王才放心[开心]"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":428233114644752,"gmtCreate":1745579539070,"gmtModify":1745579541021,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"不限定总统买卖？","listText":"不限定总统买卖？","text":"不限定总统买卖？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/428233114644752","repostId":"1132099235","repostType":2,"repost":{"id":"1132099235","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1745577271,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1132099235?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-04-25 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left;\">RETA的横空出世，不仅标志着GLP-1类药物进入新的进化阶段，更被市场视为一场针对&#34;过度消费经济&#34;的系统性冲击。从餐饮、快餐、酒精到加工食品，多个行业的股价已率先承压。有医学人士甚至预言：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;几年内，肥胖将重新成为罕见病。&#34;</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">RETA临床数据：减重效果比肩手术</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的核心突破在于其&#34;三重激动剂&#34;机制。<strong>与此前的GLP-1类药物不同，RETA同时靶向GLP-1、GIP和胰高血糖素三条代谢通路</strong>，而礼来现有明星产品Zepbound仅为双重激动剂，靶向GLP-1和GIP两条通路。</p><p style=\"text-align: left;\">据NBC新闻报道，礼来此次公布的三期临床试验共纳入约2300名肥胖或超重患者，试验周期为80周。结果显示，<strong>接受最高剂量治疗的患者平均减重28%，约70磅，其中近半数患者减重幅度超过30%。一组重度肥胖患者延长用药至104周后，平均减重达85磅。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"来源：礼来\" src=\"https://static.tigerbbs.com/cdc7bc5c773a277019f0e0e65956d671\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"478\"/><span>来源：礼来</span></p><p style=\"text-align: left;\">作为参照，Zepbound在72周试验中最高剂量组平均减重约21%，Wegovy在68周试验中最高剂量组平均减重约15%。需要指出的是，上述数据来自各自独立的临床试验。</p><p style=\"text-align: left;\">减重手术通常可帮助患者在一至两年内减轻体重的25%至35%。<strong>RETA的数据已与这一区间高度重叠，令多位专家直呼&#34;游戏规则改变者&#34;。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">杜克大学健康系统人口健康管理办公室高级医疗主任、内分泌学家Dr. Susan Spratt表示：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;这是我在任何药物试验中见过的最大减重幅度，意义重大。&#34;</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">填补现有GLP-1的疗效空白</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的临床价值不仅在于刷新减重纪录，更在于其对现有GLP-1药物无效人群的潜在覆盖。</p><p style=\"text-align: left;\">杜兰大学减重中心医疗主任Dr. Shauna Levy指出，现有GLP-1类药物对于BMI达到35及以上的重度肥胖患者，减重幅度往往不足。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;减重手术可以提供足够的减重效果，但RETA看起来也将成为帮助高BMI患者达到健康体重的有效工具。&#34;</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Dr. Spratt进一步补充道，约有10%的患者对现有GLP-1类药物无响应，RETA对这一群体可能具有重要价值。&#34;对于GLP-1无响应者，这款药物可能非常有用。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">在副作用方面，RETA与其他GLP-1类药物类似，常见恶心、便秘和腹泻。</p><p style=\"text-align: left;\">礼来还披露，与安慰剂组相比，RETA组患者出现皮肤异常感觉和尿路感染的报告比例更高。试验退出率高于Zepbound，但与Wegovy相近。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，礼来尚未就RETA向FDA提交上市申请，<strong>但公司表示最早将于今年启动申报程序。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">不止减肥：GLP-1或成&#34;代谢总开关&#34;</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的出现，正在推动市场重新评估整个GLP-1类药物的战略价值——其影响已远超单纯的减重范畴。</p><p style=\"text-align: left;\">现有研究显示，GLP-1类药物在降低心脏病风险、改善睡眠呼吸暂停、保护肾功能、减少成瘾行为等方面均有积极信号。而最新的潜在突破来自肿瘤学领域：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">克利夫兰诊所将在全球最大癌症学术会议上发布数据，追踪逾1万名癌症患者后发现，GLP-1用药者在乳腺癌、肺癌、结肠癌和肝癌等多种肿瘤类型中，肿瘤进展速度降低38%至50%。研究人员强调，该数据目前仍属早期阶段。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">在药物研发层面，制药行业已从双重激动剂迈向三重、四重乃至五重激动剂的竞争，同时靶向多条代谢通路。有观点认为，肥胖药物的研发竞赛，已演变为一场针对人类代谢机制的&#34;军备竞赛&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">医学人士Dr. Danish对此给出了一个颇具冲击力的预判：&#34;几年内，肥胖将重新被视为罕见病。&#34;</p><h2 style=\"text-align: left;\">礼来逼近万亿，消费板块承压</h2><p style=\"text-align: left;\">与此同时，RETA的数据浪潮正在资本市场掀起明显的结构性分化。</p><p style=\"text-align: left;\">礼来股价持续受益于RETA预期，向历史新高和1万亿美元市值关口推进。与此同时，礼来基金会管理资产规模已接近1000亿美元。然而，GLP-1类药物的崛起对多个消费行业构成直接冲击。</p><p style=\"text-align: left;\">据<a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>调研数据，开始服药后，在餐厅就餐的患者比例从55%骤降至31%，光顾快餐店和咖啡馆的比例从三分之二降至37%，点外卖和饮酒的比例也从超过半数降至约三分之一。更值得关注的是，<strong>即便停药后，大多数GLP-1用户仍维持了新的饮食习惯——&#34;一旦形成，新习惯基本会延续下去。&#34;</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0cc92de47c524f4260dddfc83effb352\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"472\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">据<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>数据，美国餐饮板块整体净表现持续下行，多空比已降至多年低点，处于第一百分位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ad856d67ec7004fbbe0f8c71294fc6b\" data-align=\"center\" tg-width=\"692\" tg-height=\"442\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>酒精行业同样深陷困境。</strong>龙舌兰酒品牌Cuervo过去五年股价累计下跌约70%，企业价值自2021年以来蒸发逾七成；<a href=\"https://laohu8.com/S/DEO\">帝亚吉欧</a>（Diageo）亦呈现完美下行趋势，市值损失约500亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">另外，加工食品板块也被列为GLP-1浪潮的潜在受害者之一。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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href=\"https://laohu8.com/wemedia/1084101182\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">华尔街见闻 </p>\n<p class=\"h-time\">2026-05-25 08:17</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/LLY\">礼来</a>公司旗下新一代减肥药retatrutide（简称&#34;<strong>RETA</strong>&#34;）的最新三期临床数据震惊学界与资本市场——受试者最高平均减重达体重的28%，约70磅，近半数患者减重超过30%，部分重度肥胖患者在104周内平均减重高达85磅，减重幅度已全面进入此前仅属于减重手术的效果区间。</p><p style=\"text-align: left;\">这一结果被多位未参与试验的独立医学专家称为&#34;<strong>有史以来在任何药物试验中见过的最大减重幅度</strong>&#34;。礼来表示，最早将于今年向美国食品药品监督管理局（FDA）提交RETA的上市申请。截至上周五，礼来市值已突破1万亿美元关口。</p><p style=\"text-align: left;\"></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c0301a1446635ebcb4f1b0c169b0a8b2\" data-align=\"center\" data-image-type=\"kline\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">RETA的横空出世，不仅标志着GLP-1类药物进入新的进化阶段，更被市场视为一场针对&#34;过度消费经济&#34;的系统性冲击。从餐饮、快餐、酒精到加工食品，多个行业的股价已率先承压。有医学人士甚至预言：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;几年内，肥胖将重新成为罕见病。&#34;</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">RETA临床数据：减重效果比肩手术</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的核心突破在于其&#34;三重激动剂&#34;机制。<strong>与此前的GLP-1类药物不同，RETA同时靶向GLP-1、GIP和胰高血糖素三条代谢通路</strong>，而礼来现有明星产品Zepbound仅为双重激动剂，靶向GLP-1和GIP两条通路。</p><p style=\"text-align: left;\">据NBC新闻报道，礼来此次公布的三期临床试验共纳入约2300名肥胖或超重患者，试验周期为80周。结果显示，<strong>接受最高剂量治疗的患者平均减重28%，约70磅，其中近半数患者减重幅度超过30%。一组重度肥胖患者延长用药至104周后，平均减重达85磅。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"来源：礼来\" src=\"https://static.tigerbbs.com/cdc7bc5c773a277019f0e0e65956d671\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"478\"/><span>来源：礼来</span></p><p style=\"text-align: left;\">作为参照，Zepbound在72周试验中最高剂量组平均减重约21%，Wegovy在68周试验中最高剂量组平均减重约15%。需要指出的是，上述数据来自各自独立的临床试验。</p><p style=\"text-align: left;\">减重手术通常可帮助患者在一至两年内减轻体重的25%至35%。<strong>RETA的数据已与这一区间高度重叠，令多位专家直呼&#34;游戏规则改变者&#34;。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">杜克大学健康系统人口健康管理办公室高级医疗主任、内分泌学家Dr. Susan Spratt表示：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;这是我在任何药物试验中见过的最大减重幅度，意义重大。&#34;</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">填补现有GLP-1的疗效空白</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的临床价值不仅在于刷新减重纪录，更在于其对现有GLP-1药物无效人群的潜在覆盖。</p><p style=\"text-align: left;\">杜兰大学减重中心医疗主任Dr. Shauna Levy指出，现有GLP-1类药物对于BMI达到35及以上的重度肥胖患者，减重幅度往往不足。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">&#34;减重手术可以提供足够的减重效果，但RETA看起来也将成为帮助高BMI患者达到健康体重的有效工具。&#34;</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Dr. Spratt进一步补充道，约有10%的患者对现有GLP-1类药物无响应，RETA对这一群体可能具有重要价值。&#34;对于GLP-1无响应者，这款药物可能非常有用。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">在副作用方面，RETA与其他GLP-1类药物类似，常见恶心、便秘和腹泻。</p><p style=\"text-align: left;\">礼来还披露，与安慰剂组相比，RETA组患者出现皮肤异常感觉和尿路感染的报告比例更高。试验退出率高于Zepbound，但与Wegovy相近。</p><p style=\"text-align: left;\">目前，礼来尚未就RETA向FDA提交上市申请，<strong>但公司表示最早将于今年启动申报程序。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">不止减肥：GLP-1或成&#34;代谢总开关&#34;</h2><p style=\"text-align: left;\">RETA的出现，正在推动市场重新评估整个GLP-1类药物的战略价值——其影响已远超单纯的减重范畴。</p><p style=\"text-align: left;\">现有研究显示，GLP-1类药物在降低心脏病风险、改善睡眠呼吸暂停、保护肾功能、减少成瘾行为等方面均有积极信号。而最新的潜在突破来自肿瘤学领域：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">克利夫兰诊所将在全球最大癌症学术会议上发布数据，追踪逾1万名癌症患者后发现，GLP-1用药者在乳腺癌、肺癌、结肠癌和肝癌等多种肿瘤类型中，肿瘤进展速度降低38%至50%。研究人员强调，该数据目前仍属早期阶段。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">在药物研发层面，制药行业已从双重激动剂迈向三重、四重乃至五重激动剂的竞争，同时靶向多条代谢通路。有观点认为，肥胖药物的研发竞赛，已演变为一场针对人类代谢机制的&#34;军备竞赛&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">医学人士Dr. Danish对此给出了一个颇具冲击力的预判：&#34;几年内，肥胖将重新被视为罕见病。&#34;</p><h2 style=\"text-align: left;\">礼来逼近万亿，消费板块承压</h2><p style=\"text-align: left;\">与此同时，RETA的数据浪潮正在资本市场掀起明显的结构性分化。</p><p style=\"text-align: left;\">礼来股价持续受益于RETA预期，向历史新高和1万亿美元市值关口推进。与此同时，礼来基金会管理资产规模已接近1000亿美元。然而，GLP-1类药物的崛起对多个消费行业构成直接冲击。</p><p style=\"text-align: left;\">据<a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>调研数据，开始服药后，在餐厅就餐的患者比例从55%骤降至31%，光顾快餐店和咖啡馆的比例从三分之二降至37%，点外卖和饮酒的比例也从超过半数降至约三分之一。更值得关注的是，<strong>即便停药后，大多数GLP-1用户仍维持了新的饮食习惯——&#34;一旦形成，新习惯基本会延续下去。&#34;</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0cc92de47c524f4260dddfc83effb352\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"472\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">据<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>数据，美国餐饮板块整体净表现持续下行，多空比已降至多年低点，处于第一百分位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ad856d67ec7004fbbe0f8c71294fc6b\" data-align=\"center\" tg-width=\"692\" tg-height=\"442\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>酒精行业同样深陷困境。</strong>龙舌兰酒品牌Cuervo过去五年股价累计下跌约70%，企业价值自2021年以来蒸发逾七成；<a href=\"https://laohu8.com/S/DEO\">帝亚吉欧</a>（Diageo）亦呈现完美下行趋势，市值损失约500亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">另外，加工食品板块也被列为GLP-1浪潮的潜在受害者之一。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/97c6644a735fed2687a5967a73ff5ee8","relate_stocks":{"LLY":"礼来","LLYZ":"2倍做空LLY ETF-Defiance","ELIS":"1倍做空LLY ETF-Direxion","LLYX":"2倍做多LLY ETF-Defiance","LLII":"REX LLY Growth & Income ETF","ELIL":"2倍做多LLY 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Susan Spratt表示：\"这是我在任何药物试验中见过的最大减重幅度，意义重大。\"填补现有GLP-1的疗效空白RETA的临床价值不仅在于刷新减重纪录，更在于其对现有GLP-1药物无效人群的潜在覆盖。杜兰大学减重中心医疗主任Dr. Shauna Levy指出，现有GLP-1类药物对于BMI达到35及以上的重度肥胖患者，减重幅度往往不足。\"减重手术可以提供足够的减重效果，但RETA看起来也将成为帮助高BMI患者达到健康体重的有效工具。\"Dr. Spratt进一步补充道，约有10%的患者对现有GLP-1类药物无响应，RETA对这一群体可能具有重要价值。\"对于GLP-1无响应者，这款药物可能非常有用。\"在副作用方面，RETA与其他GLP-1类药物类似，常见恶心、便秘和腹泻。礼来还披露，与安慰剂组相比，RETA组患者出现皮肤异常感觉和尿路感染的报告比例更高。试验退出率高于Zepbound，但与Wegovy相近。目前，礼来尚未就RETA向FDA提交上市申请，但公司表示最早将于今年启动申报程序。不止减肥：GLP-1或成\"代谢总开关\"RETA的出现，正在推动市场重新评估整个GLP-1类药物的战略价值——其影响已远超单纯的减重范畴。现有研究显示，GLP-1类药物在降低心脏病风险、改善睡眠呼吸暂停、保护肾功能、减少成瘾行为等方面均有积极信号。而最新的潜在突破来自肿瘤学领域：克利夫兰诊所将在全球最大癌症学术会议上发布数据，追踪逾1万名癌症患者后发现，GLP-1用药者在乳腺癌、肺癌、结肠癌和肝癌等多种肿瘤类型中，肿瘤进展速度降低38%至50%。研究人员强调，该数据目前仍属早期阶段。在药物研发层面，制药行业已从双重激动剂迈向三重、四重乃至五重激动剂的竞争，同时靶向多条代谢通路。有观点认为，肥胖药物的研发竞赛，已演变为一场针对人类代谢机制的\"军备竞赛\"。医学人士Dr. Danish对此给出了一个颇具冲击力的预判：\"几年内，肥胖将重新被视为罕见病。\"礼来逼近万亿，消费板块承压与此同时，RETA的数据浪潮正在资本市场掀起明显的结构性分化。礼来股价持续受益于RETA预期，向历史新高和1万亿美元市值关口推进。与此同时，礼来基金会管理资产规模已接近1000亿美元。然而，GLP-1类药物的崛起对多个消费行业构成直接冲击。据德意志银行调研数据，开始服药后，在餐厅就餐的患者比例从55%骤降至31%，光顾快餐店和咖啡馆的比例从三分之二降至37%，点外卖和饮酒的比例也从超过半数降至约三分之一。更值得关注的是，即便停药后，大多数GLP-1用户仍维持了新的饮食习惯——\"一旦形成，新习惯基本会延续下去。\"据摩根大通数据，美国餐饮板块整体净表现持续下行，多空比已降至多年低点，处于第一百分位。酒精行业同样深陷困境。龙舌兰酒品牌Cuervo过去五年股价累计下跌约70%，企业价值自2021年以来蒸发逾七成；帝亚吉欧（Diageo）亦呈现完美下行趋势，市值损失约500亿美元。另外，加工食品板块也被列为GLP-1浪潮的潜在受害者之一。","news_type":1,"symbols_score_info":{"LLY":1.95,"ELIS":0.6,"LLYX":0.6,"ELIL":0.6,"LLII":0.6,"LLYZ":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":124,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":566585066500920,"gmtCreate":1779360745005,"gmtModify":1779360747247,"author":{"id":"3482067580708416","authorId":"3482067580708416","name":"BenjaminGuo","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9e543ca7cde83fa4334413764d490a6","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3482067580708416","authorIdStr":"3482067580708416"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/566585066500920","repostId":"1147479901","repostType":2,"repost":{"id":"1147479901","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1779360101,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1147479901?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-05-21 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style=\"text-align: left;\">美股指数期货短线跳水，由涨转跌，WTI及布伦特油价快速拉升。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/973cb85061bd417761fe5bff9366eb7b\" data-align=\"center\" tg-width=\"1257\" tg-height=\"501\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e1f6cda827ee3a98e9469919c797707\" data-align=\"center\" tg-width=\"1257\" 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