文/ 王芳洁

何小鹏一看就是在幸福的家庭中长大的，所以他容易相信别人。一位熟悉何小鹏的人对我们说，他又补充了一句幸福不是说有钱，而是种家庭氛围。

这句话从一个角度解释了在接受《晚点》采访时，为什么何小鹏会把自己是如何被骗的，倾诉得一干二净，为了搞明白这件事我花了9个月，就是下面的人一直在骗你，你看不出门道。

因为他此前的人生经历中，并没有遇到这种情况、这种人。其实，并不是没有，而是有人帮他在前方都挡掉了。在创办UC 时，何小鹏和梁捷觉得自己是做技术的，不擅长做管理，所以接受了雷军的提议，让俞永福来做CEO，他们两人专心研发和运营。

在塞班时代，UC 浏览器的高响应、低流量特性在众多浏览器中可谓一骑绝尘，没有经历过那个时代的古早移动网民，是很难理解那种这居然是中国团队开发的产品的震撼。

换做其他人，估计早就把这一产品天天挂嘴边，以移动互联网教父自居了。但，何小鹏没有。很多年之后，我才从报道里得知，是他和团队做出来的UC，而他当时在公司的抬头是副总裁，专注技术。

想必，在那期间，做管理的俞永福帮这两位技术宅挡了不少明枪暗箭，使他们能心无旁骛搞研发。但，这也让何小鹏即使获得巨大成功，却没经历过太多商战的残酷，以及深刻体会人性的复杂和幽暗，让他相信人不会坏到哪去。

这一课，在他执掌小鹏汽车后，被补上了。何小鹏容易相信别人的底色，在遇到老油条们时，差点栽了进去。

但两年前，他再次幸运地招揽到了王凤英，这位强势的老汽车人再次承担起了帮他打理不擅长的事。这一次，吃过大亏的何小鹏，知道了各种门道，但还是选择相信王凤英，再次充分授权，而风风火火的王凤英与宽厚的老实人（雷军的评价）再次形成互补，将小鹏汽车从生死边缘拉了回来。

从去年四季度开始，小鹏打了翻身仗，当季两款新车接连交付，并成功卖爆，2025年的情况进一步好转，截至4月底的数据显示，小鹏汽车在中国纯电动汽车销量中占据6%的市场份额，排名仅次于比亚迪、吉利、上汽、特斯拉和长安汽车。

如果，人这一生能遇到一次志同道合的伙伴，那可能是运气，但如果遇到两次，那更可能是这个人身上的确有让人愿意同去同去的特质。

时至今日，何小鹏依然更关注自动驾驶算法、大模型、AI这些酷炫的科技，而不怎么谈钢材、轮胎、线束这些车体零件，毕竟他的确就是学计算机的，毕业后就做互联网，底色就永远洗不掉的，即使下定决心造车后，他看了两百多本汽车工程的书，但他眼里的新能源车，是车，但更是机器人。正如他在接受腾讯《潜望》采访时说未来绝大部分机器人公司都应该是车企，现在甚至不妨说车是AI 的躯体。

厘清了这个脉络，你就能理解，为什么在6月11日，小鹏在发布新车G7时，何小鹏花了大篇幅在谈AI、芯片。因为他真相信AI不仅仅改变车，他也相信他们是对的，自己能成，他相信远方和北极星。

这种世界观的由来，可能是即使高中毕业前，从来没出过省，也没吃过麦当劳，更没坐过飞机，也能在塞班时代做出UC 这款产品。他的团队硬是在JAVA 那低效的代码、ARM 11 处理器那可怜的350MHz频率、3G 网络那龟速的网速中，让用户第一次体会到手机冲浪的快感，以及在Android 系统即使微软都嗤之以鼻时，迅速推出 Android版UC 浏览器。

那种我行，你们也应该行的理工科思维，也算是何小鹏的特质之一了。

对技术的痴迷，以及对自己的自信，在小鹏汽车这里得到了延续，同样是6月11日，公司自主研发的图灵AI芯片正式上车，三块图灵AI芯片可为车辆提供超2200Tops算力，用以支持在本地端部署的VLM+VLA模型。

据了解，目前共有三家车企在自研芯片，但路线不同，其中小米做的是碳化硅芯片，蔚来是激光雷达主控芯片，小鹏则做的是AI芯片。自研AI芯片当然是一项研发成本奇高的战略投入，据悉，目前小鹏每年在人工智能方面的投入达50亿元，占其研发成本的一半。这个数字虽然听起来庞大，但何小鹏可能觉得还远远不够，因为他之前表达过，理想状态下，一家AI汽车公司的研发费用应该是500个亿。

说到底，何小鹏还是极度信仰技术，比起当CEO，他应该还是更喜欢当CTO，从不久前的访谈也不难看出，即使他本人已经意识到了这一点，并努力在填平两者之间的gap。不过有意思的是，目前何小鹏仍然亲自管理公司的技术团队。

再次有了左膀右臂，何小鹏就能腾出手来去实现自己相信的未来，也相信公司同仁能和他一起创造未来。

毕竟，眼下新能源车市场正经历一场残酷的淘汰赛，而从更长远来看，新能源车说到底就是AI 竞赛。打败塞班的不是更好的塞班，而是IOS、Android 系统，跑赢移动互联网的不是固步自封的诺基亚，而是从底层代码重构出智能系统的苹果、谷歌。何小鹏很明白，在一个长线技术领域，需要有长期坚信这个事的一小撮人。

在日前的一场交流中，《最话》问了何小鹏一个问题，如何在实现短期盈利和构建技术壁垒之间实现平衡。

何小鹏告诉我们，下一个5年里，汽车公司之间的竞争都会非常血腥，要做一家成功的公司，就必须既要做大规模，也要有足够的研发强度。不过针对后者，他还补充了一句，前提一定在于利润。

看来，作为最有代表性的互联网连续创业者，何小鹏什么都知道，他一定知道靠融资活下去的时代已经结束，靠亏损换规模的生意也不再work了，甭管新势力怎么fashion，造车永远是规模经济，这里不存在小而美，只有足够大，才能有钱赚，然后才能留在牌桌上，才有机会去兑现相信彩票。

从此前的访谈中不难看出，何小鹏的判断是，2025年下半年，新能源车行业会进入一个新的赛点L3级别辅助驾驶，众所周知，作为比L2更高的智驾级别，L3上车需要两个先决条件，第一是算力，第二是模型。在何小鹏看来，目前大部分车配备的80~700Tops算力是不够的，与此同时，大家普遍走的VLM路线，包括端到端加VLM可能也在实现L3上还有欠缺。

这需要在算力、模型上继续投入，我们根据日前的这场沟通，包括以前的访谈，整理出了几个问题，希望能够告诉大家，何小鹏究竟知道了什么，以及他相信什么样的技术未来。

他的回答，的确很理工科。

为什么要自研AI芯片

何小鹏：开发芯片从根本上是一项长期承诺，小鹏设想在汽车、飞机和机器人等领域做很多事情。我们需要一种能够支持这些平台并为我们的（AI）大语言模型提供动力的芯片。

图灵AI芯片的有效算力是竞争对手的3~28倍，比英伟达领先的自动驾驶芯片Orin-X高出三倍，这是因为我们是全自研，做的都是有用的算力。

一个芯片本身有算力，就看你需要什么样的算力。比方说，友商用的芯片，它里面假设有250Tops的算力，它的构成可能是A+B再乘以2去实现的，如果你用它的B部分，就基本不能用A部分了，所以真正有价值的算力是有限的。

通过编译优化，实际上我们现在还有很强的潜力进一步提高，如果一年半后把一颗顶三颗，变成一颗顶四颗，我们的编译团队就非常厉害了。

为一辆车配备超过2000Tops算力真的有必要吗？

何小鹏：2025年，行业将进入一个新的赛点，即L3级别的智能辅助驾驶。实际上，在行业里面，L2的高阶算力基本上都是500Tops，现在还有700Tops的，某种角度上700Tops和500Tops是一样的，没什么差别。

我认为要提高数倍算力，才有概率让模型能力得到数倍提高，算力是衡量AI汽车的第一标准，只有算力够大，才能跑够大的模型，只有模型够大，才能用好更大的数据。

过去，在量产的所有汽车里面，跑的都是微模型，或者说小模型，虽然用了大模型的框架和体系，但一秒钟只有几帧、几十帧，不可能跑很大的参数。所以，我们坚定的认为，只有大算力+大模型+大数据，智能辅助驾驶才能有更高的高度。

我也已经看到，有些友商会在下一个时间点，放2000Tops，甚至4000Tops的算力。这会是L3的重要基础起点，也有公司认为会是L4的。

为什么要在本地部署大模型

何小鹏：靠端网的联合，是可以在演示的时候看的更好，但是一旦你开到全域，就会有很多问题，有些车企的车出现这样、那样的问题后，很多功能就不能用了，因为它是跟云端关联的，所以，如何让一台AI汽车全本地可以用，是小鹏的目标。

在我们内部有个指标，希望可以在未来完全不用云的情况下，一个车也能开得好。

为什么同时部署VLM和VLA两个模型

何小鹏：我尝试用一个人来解释这件事，人类的大脑是有分工的，不同的部分负责不同的事情。VLA就像是分管运动的大脑和小脑，是一个更快的模型，帧率最差要到20帧，30帧。小鹏这次首发的模型叫VLA-OL模型，因为我们还加上了OL（持续强化学习），这意味着以前汽车想的是怎么开车，现在能想怎么开好车。

而VLM则是一个整车的大脑，是人车交互的OS入口。这两件事相关，但不同，所以两个模型通过数据有关联，但本身不会是一个完整的端到端数据流，也没必要。

当然，从趋势上来看，将来当一辆车的算力巨大，能力更强，一个模型就够了，但现在还做不到。

其实早在去年年初，我们就想到要VLA+VLM，当时考虑的是想了再研发，快做出来了我们再说，某种角度上，我们也是摸着石头过河，你要说它对不对，我们绝对是对的。

至于别人想的和我们不一样，当别人做的好，我们给鼓掌，其实在大模型这条路上，大家都是在摸着石头过河，创新的公司就要敢于有一条自己的路，它才能够走的更加成功。