何小鵬什么都知道了，但還是選擇相信

UT OF COMMON

/不寫平庸的故事/

兌現相信彩票的時刻

文/王芳潔

編輯/劉宇翔

“何小鵬一看就是在幸福的家庭中長大的，所以他容易相信別人。”一位熟悉何小鵬的人對我們說，他又補充了一句“幸福不是說有錢，而是種家庭氛圍。”

這句話從一個角度解釋了在接受《晚點》采訪時，為什么何小鵬會把自己是如何被騙的，傾訴得一干二凈，“為了搞明白這件事我花了9個月，就是下面的人一直在騙你，你看不出門道。”

因為他此前的人生經歷中，并沒有遇到這種情況、這種人。其實，并不是沒有，而是有人幫他在前方都擋掉了。在創辦UC 時，何小鵬和梁捷覺得自己是做技術的，不擅長做管理，所以接受了雷軍的提議，讓俞永福來做CEO，他們兩人專心研發和運營。

在塞班時代，UC 瀏覽器的高響應、低流量特性在眾多瀏覽器中可謂一騎絕塵，沒有經歷過那個時代的古早移動網民，是很難理解那種“這居然是中國團隊開發的產品”的震撼。

換做其他人，估計早就把這一產品天天掛嘴邊，以“移動互聯網教父”自居了。但，何小鵬沒有。很多年之后，我才從報道里得知，是他和團隊做出來的UC，而他當時在公司的抬頭是副總裁，專注技術。

想必，在那期間，做管理的俞永福幫這兩位“技術宅”擋了不少明槍暗箭，使他們能心無旁騖搞研發。但，這也讓何小鵬即使獲得巨大成功，卻沒經歷過太多商戰的殘酷，以及深刻體會人性的復雜和幽暗，讓他相信人不會壞到哪去。

這一課，在他執掌小鵬汽車后，被補上了。何小鵬“容易相信別人”的底色，在遇到“老油條們”時，差點栽了進去。

但兩年前，他再次幸運地招攬到了王鳳英，這位強勢的“老汽車人”再次承擔起了幫他打理“不擅長的事”。這一次，吃過大虧的何小鵬，知道了各種門道，但還是選擇相信王鳳英，再次充分授權，而風風火火的王鳳英與“寬厚的老實人”（雷軍的評價）再次形成互補，將小鵬汽車從生死邊緣拉了回來。

從去年四季度開始，小鵬打了翻身仗，當季兩款新車接連交付，并成功“賣爆”，2025年的情況進一步好轉，截至4月底的數據顯示，小鵬汽車在中國純電動汽車銷量中占據6%的市場份額，排名僅次于比亞迪、吉利、上汽、特斯拉和長安汽車。

如果，人這一生能遇到一次志同道合的伙伴，那可能是運氣，但如果遇到兩次，那更可能是這個人身上的確有讓人愿意“同去同去”的特質。

時至今日，何小鵬依然更關注自動駕駛算法、大模型、AI這些酷炫的科技，而不怎么談鋼材、輪胎、線束這些車體零件，畢竟他的確就是學計算機的，畢業后就做互聯網，底色就永遠洗不掉的，即使下定決心造車后，他看了兩百多本汽車工程的書，但他眼里的新能源車，是車，但更是“機器人”。正如他在接受騰訊《潛望》采訪時說“未來絕大部分機器人公司都應該是車企”，現在甚至不妨說車是AI 的軀體。

厘清了這個脈絡，你就能理解，為什么在6月11日，小鵬在發布新車G7時，何小鵬花了大篇幅在談AI、芯片。因為他真相信AI不僅僅改變車，他也相信他們是對的，自己能成，他相信遠方和北極星。

這種世界觀的由來，可能是即使高中畢業前，從來沒出過省，也沒吃過麥當勞，更沒坐過飛機，也能在塞班時代做出UC 這款產品。他的團隊硬是在JAVA 那低效的代碼、ARM 11 處理器那可憐的350MHz頻率、3G 網絡那龜速的網速中，讓用戶第一次體會到“手機沖浪”的快感，以及在Android 系統即使微軟都嗤之以鼻時，迅速推出 Android版UC 瀏覽器。

那種“我行，你們也應該行”的理工科思維，也算是何小鵬的特質之一了。

對技術的癡迷，以及對自己的自信，在小鵬汽車這里得到了延續，同樣是6月11日，公司自主研發的圖靈AI芯片正式上車，三塊圖靈AI芯片可為車輛提供超2200Tops算力，用以支持在本地端部署的VLM+VLA模型。

據了解，目前共有三家車企在自研芯片，但路線不同，其中小米做的是碳化硅芯片，蔚來是激光雷達主控芯片，小鵬則做的是AI芯片。自研AI芯片當然是一項研發成本奇高的戰略投入，據悉，目前小鵬每年在人工智能方面的投入達50億元，占其研發成本的一半。這個數字雖然聽起來龐大，但何小鵬可能覺得還遠遠不夠，因為他之前表達過，理想狀態下，一家AI汽車公司的研發費用應該是500個億。

說到底，何小鵬還是極度信仰技術，比起當CEO，他應該還是更喜歡當CTO，從不久前的訪談也不難看出，即使他本人已經意識到了這一點，并努力在填平兩者之間的gap。不過有意思的是，目前何小鵬仍然親自管理公司的技術團隊。

再次有了左膀右臂，何小鵬就能騰出手來去實現自己相信的未來，也相信公司同仁能和他一起創造未來。

畢竟，眼下新能源車市場正經歷一場殘酷的淘汰賽，而從更長遠來看，新能源車說到底就是AI 競賽。打敗塞班的不是更好的塞班，而是IOS、Android 系統，跑贏移動互聯網的不是固步自封的諾基亞，而是從底層代碼重構出智能系統的蘋果、谷歌。何小鵬很明白，“在一個長線技術領域，需要有長期堅信這個事的一小撮人。”

在日前的一場交流中，《最話》問了何小鵬一個問題，如何在實現短期盈利和構建技術壁壘之間實現平衡。

何小鵬告訴我們，下一個5年里，汽車公司之間的競爭都會非常血腥，要做一家成功的公司，就必須既要做大規模，也要有足夠的研發強度。不過針對后者，他還補充了一句，前提“一定在于利潤。”

看來，作為最有代表性的互聯網連續創業者，何小鵬什么都知道，他一定知道靠融資活下去的時代已經結束，靠虧損換規模的生意也不再work了，甭管新勢力怎么fashion，造車永遠是規模經濟，這里不存在小而美，只有足夠大，才能有錢賺，然后才能留在牌桌上，才有機會去兌現相信彩票。

從此前的訪談中不難看出，何小鵬的判斷是，2025年下半年，新能源車行業會進入一個新的賽點——L3級別輔助駕駛，眾所周知，作為比L2更高的智駕級別，L3上車需要兩個先決條件，第一是算力，第二是模型。在何小鵬看來，目前大部分車配備的80~700Tops算力是不夠的，與此同時，大家普遍走的VLM路線，包括端到端加VLM可能也在實現L3上還有欠缺。

這需要在算力、模型上繼續投入，我們根據日前的這場溝通，包括以前的訪談，整理出了幾個問題，希望能夠告訴大家，何小鵬究竟知道了什么，以及他相信什么樣的技術未來。

他的回答，的確很理工科。

01

為什么要自研AI芯片

何小鵬：開發芯片從根本上是一項長期承諾，小鵬設想在汽車、飛機和機器人等領域做很多事情。我們需要一種能夠支持這些平臺并為我們的（AI）大語言模型提供動力的芯片。

圖靈AI芯片的有效算力是競爭對手的3~28倍，比英偉達領先的自動駕駛芯片Orin-X高出三倍，這是因為我們是全自研，做的都是有用的算力。

一個芯片本身有算力，就看你需要什么樣的算力。比方說，友商用的芯片，它里面假設有250Tops的算力，它的構成可能是A+B再乘以2去實現的，如果你用它的B部分，就基本不能用A部分了，所以真正有價值的算力是有限的。

通過編譯優化，實際上我們現在還有很強的潛力進一步提高，如果一年半后把“一顆頂三顆”，變成“一顆頂四顆”，我們的編譯團隊就非常厲害了。

02

為一輛車配備超過2000Tops算力真的有必要嗎？

何小鵬：2025年，行業將進入一個新的賽點，即L3級別的智能輔助駕駛。實際上，在行業里面，L2的高階算力基本上都是500Tops，現在還有700Tops的，某種角度上700Tops和500Tops是一樣的，沒什么差別。

我認為要提高數倍算力，才有概率讓模型能力得到數倍提高，算力是衡量AI汽車的第一標準，只有算力夠大，才能跑夠大的模型，只有模型夠大，才能用好更大的數據。

過去，在量產的所有汽車里面，跑的都是微模型，或者說小模型，雖然用了大模型的框架和體系，但一秒鐘只有幾幀、幾十幀，不可能跑很大的參數。所以，我們堅定的認為，只有大算力+大模型+大數據，智能輔助駕駛才能有更高的高度。

我也已經看到，有些友商會在下一個時間點，放2000Tops，甚至4000Tops的算力。這會是L3的重要基礎起點，也有公司認為會是L4的。

03

為什么要在本地部署大模型

何小鵬：靠端網的聯合，是可以在演示的時候看的更好，但是一旦你開到全域，就會有很多問題，有些車企的車出現這樣、那樣的問題后，很多功能就不能用了，因為它是跟云端關聯的，所以，如何讓一臺AI汽車全本地可以用，是小鵬的目標。

在我們內部有個指標，希望可以在未來完全不用云的情況下，一個車也能開得好。

04

為什么同時部署VLM和VLA兩個模型

何小鵬：我嘗試用一個人來解釋這件事，人類的大腦是有分工的，不同的部分負責不同的事情。VLA就像是分管運動的大腦和小腦，是一個更快的模型，幀率最差要到20幀，30幀。小鵬這次首發的模型叫VLA-OL模型，因為我們還加上了OL（持續強化學習），這意味著以前汽車想的是怎么開車，現在能想怎么開好車。

而VLM則是一個整車的大腦，是人車交互的OS入口。這兩件事相關，但不同，所以兩個模型通過數據有關聯，但本身不會是一個完整的端到端數據流，也沒必要。

當然，從趨勢上來看，將來當一輛車的算力巨大，能力更強，一個模型就夠了，但現在還做不到。

其實早在去年年初，我們就想到要VLA+VLM，當時考慮的是“想了再研發，快做出來了我們再說”，某種角度上，我們也是摸著石頭過河，你要說它對不對，我們絕對是對的。

至于別人想的和我們不一樣，當別人做的好，我們給鼓掌，其實在大模型這條路上，大家都是在摸著石頭過河，創新的公司就要敢于有一條自己的路，它才能夠走的更加成功。

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