2025年11月5日，以“涌现Emergence”为主题的小鹏科技日在广州落下帷幕。这场发布会不仅是一次常规的新品展示，更是小鹏汽车向“物理AI世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司”定位转型的宣言。
从第二代VLA大模型到Robotaxi、全新一代IRON人形机器人，再到全倾转混电飞行汽车“A868”，小鹏用四项重磅成果，勾勒出物理AI时代出行的全新图景，而这背后，是对行业痛点的精准破解与未来生态的深度布局。
在AI技术席卷全球的当下，多数企业仍聚焦于数字世界的算法优化，小鹏却率先将目光投向数字与物理世界的融合——物理AI。其核心突破点，便是第二代VLA大模型。传统VLA架构需经过“视觉-语言-动作”的转译环节，不仅存在时延问题，还可能因语言转译偏差影响指令准确性。而小鹏第二代VLA直接实现“视觉信号到动作指令”的端到端生成，相当于为机器打通了“感知即行动”的捷径，这一变革彻底颠覆了行业传统范式。更值得关注的是，该模型无需人工标注数据，可直接利用近1亿clips的真实驾驶视频训练，覆盖人类司机65000年才能遇到的极限场景，这种“以真实数据喂饱模型”的思路，让AI对物理世界的理解更贴合实际，也大幅提升了应对长尾问题的能力。
从落地层面看，小鹏第二代VLA的“上车”过程同样展现了全栈自研的优势。为实现量产，小鹏针对图灵AI芯片重构编译器与软件栈，通过“芯片-算子-模型”全链路优化，在2250TOPS算力的Ultra车型上搭载了数十亿级参数的模型——要知道，当前行业车端模型参数量普遍仅为千万级。这种“算力与模型的高效匹配”，让智驾功能真正实现了质的飞跃。例如即将推出的“小路NGP”，将复杂小路平均接管里程提升13倍；行业首发的“无导航自动辅助驾驶”Super LCC+，更是打破了导航依赖，让全球任意道路都能开启智能辅助。更令人惊喜的是，模型还“智能涌现”出未训练过的能力，如识别交警手势、预判红绿灯通行，这恰恰印证了物理AI“自我演进式学习”的潜力。
若说第二代VLA是小鹏物理AI的“大脑”，那Robotaxi、人形机器人与飞行汽车便是承载这一“大脑”的“具身载体”。
在Robotaxi领域，行业长期受困于改装成本高、运营范围小、依赖高精地图等问题，小鹏给出的解决方案极具针对性：2026年量产的Robotaxi搭载4颗图灵AI芯片，以3000TOPS算力成为全球量产车端算力天花板，且采用纯视觉方案，摆脱了对激光雷达与高精地图的依赖，这意味着其能快速适配全球不同道路环境。更具创新性的是，小鹏提出“共享+私享”双模式：共享端是L4级无人驾驶Robotaxi，私享端则是拥有相同硬件与智驾能力的“Robo”版本，两套智驾模式可满足不同用户需求。此外，车外交互体系的升级——如遮阳板车外显示、未来将实现的“视觉+语音”多维交互，不仅增强了人车信任感，也为Robotaxi的规模化运营扫清了“沟通障碍”。而与高德的合作，更是为Robotaxi搭建了全球生态入口，用户未来通过高德平台即可呼叫服务，商业化落地路径清晰可见。
全新一代IRON人形机器人的亮相，则展现了小鹏在“极致拟人”方向的深度探索。与多数追求“功能性优先”的机器人不同，IRON从结构到外观都向人类靠拢：82个自由度实现“猫步行走”，22个自由度的灵巧手能精准完成复杂动作，仿人脊椎、仿生肌肉与全包覆柔性皮肤，让机器人在物理世界的交互更自然。更关键的是，其搭载的“VLT+VLA+VLM”高阶大小脑组合，首次为机器人赋予了“深度思考”能力——VLT大模型作为核心引擎，让IRON能自主决策；2250TOPS算力则保障了复杂场景下的响应速度。在商业化层面，小鹏没有陷入“技术自嗨”，而是选择从工业场景切入：与宝钢合作，让IRON进入巡检等复杂领域，既解决了工业场景的人力痛点，也为机器人积累了珍贵的实战数据。而开放SDK的举措，更是将生态构建的主动权交给全球开发者，加速人形机器人从“实验室走向市场”的进程。
飞行汽车作为低空经济的核心载体，一直是科技企业的必争之地。小鹏汇天此次发布的两大飞行体系，精准覆盖了不同场景需求：“陆地航母”面向个人低空飞行，全球订单突破7000台，其“四轴合一”单杆操纵与智能飞行座舱，降低了操作门槛，让新手也能快速上手；全倾转混电飞行汽车“A868”则聚焦多人商务出行，500km续航、360km/h最高航速，解决了低空出行的“里程焦虑”。更值得关注的是，汇天飞行汽车量产工厂已试产，规划年产能10000辆，30分钟下线一台的效率，将“飞行汽车量产”从概念变为现实。而与敦煌市政府合作打造西北首条低空自驾旅游线路，更是为飞行汽车开辟了文旅新场景，推动低空出行从“交通工具”向“生活方式”转变。
纵观小鹏此次发布的成果，不难发现其核心逻辑并非“单点技术突破”，而是“全栈自研体系支撑下的生态协同”。从芯片到模型，从汽车到机器人、飞行汽车，小鹏通过技术同源性降低了研发与量产成本，也让物理AI能在不同载体间高效迁移。例如图灵AI芯片同时支撑汽车、Robotaxi与机器人，第二代VLA可跨域驱动多类产品，这种“一核多翼”的架构，让小鹏在物理AI赛道上形成了难以复制的竞争壁垒。
当然，物理AI的落地仍面临挑战：Robotaxi的法规适配、人形机器人的规模化供应链、飞行汽车的空域管理，都是需要行业共同解决的问题。但小鹏此次的发布，无疑为行业提供了清晰的路径参考——以用户需求为导向，以全栈自研为根基，以生态合作为助力，才能让物AI真正从“实验室走向生活”。