技术范式悄然转变，大模型加速进化；中国企业在物理AI赛道显现潜力。

在全国两会期间，小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏与媒体展开了一场深入交流。这次对话聚焦于智能驾驶技术的最新进展，特别是第二代VLA系统的迭代动态。他分享了一个引人注目的观察：在最近几周时间内，公司在技术层面的推进速度，已接近过去较长周期内积累的成果。这一现象并非偶然，而是源于整个行业智能驾驶开发逻辑的深刻调整。从传统依赖规则的模块化方式，转向以大模型为核心的端到端架构，这种转变让系统能力通过持续的数据训练和模型优化实现快速成长。

回顾以往，智能驾驶系统的提升往往需要工程团队反复补充规则，以应对各种复杂路况。这种方法虽然可靠，却导致每次升级周期较长，难以跟上实际需求的多样性。随着大模型技术的融入，情况发生了显著变化。系统不再单纯依靠人工设计的规则堆叠，而是借助海量数据驱动模型自我学习和进化。这种模型驱动的路径，让技术迭代从线性积累转向指数级加速。何小鹏强调，这种变化的核心在于竞争焦点从单纯比拼当前能力强度，转向谁能更快实现持续优化。训练效率、算力支持、数据积累以及工程落地能力，成为决定迭代节奏的关键要素。一旦这些环节形成闭环，大模型就会进入高效的正反馈循环，能力提升变得更为迅猛。

在这种新范式下，智能驾驶的整体节奏正被重新塑造。何小鹏透露，公司内部已明确目标：在现有基础上，进一步推动能力实现明显跃升。随着模型的不断精进，系统稳定性也将得到显著加强，从过去较高频率的干预逐步过渡到极低干预水平。这种用户体验的改善，不仅体现在日常出行中，更预示着自动驾驶向更可靠、更普适方向的演进。从产业角度观察，这种技术变革已开始产生更广泛的影响。近期，一些国际传统汽车企业宣布深化与中国企业的合作，并计划在后续产品中引入相关技术能力。这一动向表明，中国企业在智能驾驶工程实践上的积累，正逐步赢得全球认可。它反映出中国在将大模型应用于物理世界的探索中，已形成一定先发优势。

放眼更广阔的图景，大模型技术正加速向实体世界渗透。自动驾驶之外，机器人以及其他实体智能设备，也在经历相似的范式跃迁。物理AI作为人工智能的重要分支，正在成为未来发展的重点方向。中国企业在此领域展现出独特潜力。一方面，国内拥有海量真实场景数据和多样化交通环境，为模型训练提供了坚实基础；另一方面，在工程落地、快速迭代和系统集成方面，中国企业积累了丰富经验。这些优势结合在一起，让技术体系逐步趋于完整。当基础能力稳固后，竞争格局往往会出现明显分化：领先者不仅在绝对水平上拉开距离，更在迭代速度上保持领先。在大模型以极短周期持续进化的时代，全球人工智能竞争的节奏已被重新定义，中国企业正逐步扮演更重要的角色。

展望未来，这种技术浪潮将持续推动产业升级。何小鹏的分享，不仅揭示了小鹏汽车在物理AI路径上的坚定布局，也为整个行业提供了宝贵启示。在数据、算力和工程能力的协同下，中国企业在将AI从虚拟推向现实的进程中，正迎来新的发展机遇。这种机遇源于对技术本质的深刻把握，以及对快速迭代的持续追求。最终，物理AI的成熟应用，将为人们带来更智能、更安全的出行与生活方式，也将助力中国在全球科技竞争中占据更有利位置。