核心人事变动 - 小鹏汽车产品中心副总裁陈永海于2025年12月离职，其职务暂由总裁王凤英接替 [1] - 陈永海于2022年1月加入小鹏汽车，负责产品中心 [1] - 王凤英于2023年1月30日起担任小鹏汽车总裁，负责产品规划及销售业务 [1] 管理层背景 - 陈永海曾于2010年加入UC担任产品主管，2014年UC被阿里巴巴收购后，其短暂加入360，后受邀加入高德地图全面负责产品工作 [1] - 王凤英于1991年加入长城汽车，2003年起担任总裁，于2022年7月卸任长城汽车总经理职务 [1] 公司经营业绩 - 2025年全年小鹏汽车累计交付新车429,445台，同比增长126% [1] - 2025年小鹏汽车海外市场交付量为45,008台，同比增长96% [1] - 公司业务已覆盖全球60个国家和地区 [1]

文章核心观点 - 小鹏汽车与北京大学联合发表论文《FastDriveVLA》，提出了一种专为端到端自动驾驶设计的、基于重建的视觉token剪枝新范式，旨在解决现有视觉语言-动作模型因视觉token过多导致的计算成本高和推理延迟大的问题 [2][10] - 该方法的核心创新在于受人类驾驶注意力启发，聚焦于对驾驶决策至关重要的前景信息，通过构建大规模标注数据集和新型对抗性训练策略，训练出一个即插即用的轻量级剪枝器，在显著提升推理效率的同时，保持了甚至超越了原始模型的规划性能 [2][13][16][19] 研究背景与问题 - 端到端自动驾驶在一个统一框架中学习整个驾驶流程，减少了模块化系统的误差，增强了简洁性，展现出巨大潜力 [6] - 然而，现有VLA模型将视觉输入转换为大量视觉token，导致了巨大的计算开销和推理延迟，对车端部署构成重大挑战 [8] - 已有的视觉token剪枝方法（如基于注意力或相似性）并非为自动驾驶设计，存在局限性：或需重新训练整个模型，或易受无关信息干扰，或会错误保留与驾驶无关的信息 [8] 方法与创新 - **构建nuScenes-FG数据集**：明确定义对驾驶决策有直接影响的前景区域（如行人、道路、车辆、交通标志等），并利用Grounded-SAM对nuScenes场景进行细粒度前景分割，构建了包含24.1万个图像-掩码对的大规模标注数据集 [13][15] - **设计基于重建的剪枝器ReconPruner**：采用轻量级、可即插即用的设计，借鉴MAE风格的像素重建策略，通过让剪枝器使用其预测的高分token子集来重建前景，以此作为监督信号，鼓励其识别前景内容相关的token [16] - **提出对抗性前景-背景重建策略**：为防止剪枝器采取捷径，额外要求其使用低分token重建背景区域，这种对抗性设置增强了其区分前景与背景token的能力 [19] 实验结果 - **性能对比**：在nuScenes开环规划基准测试中，FastDriveVLA在不同剪枝比例下均取得了SOTA性能 [2][24] - 剪枝25%（保留2436个token）时，FastDriveVLA的L2轨迹误差平均为31.80 cm，相对性能为原始模型的100.1%；碰撞率平均为0.26%，相对性能为93.6%；路外率平均为2.77%，相对性能为101.0% [24] - 剪枝50%（保留1624个token）时，碰撞率平均为0.25%，相对性能达到97.3%，优于剪枝25%时的表现 [24][28] - 剪枝75%（保留812个token）时，路外率平均为2.91%，相对性能为96.1%，优于剪枝50%时的表现 [24][28] - **效率提升**：当视觉token数量从3249减少至812（剪枝75%）时，FastDriveVLA的FLOPs直降约7.5倍；在CUDA推理延迟方面，将预填充时间减少了3.7倍、解码时间减少了1.3倍 [2][26][27] - **可视化验证**：ReconPruner几乎完整保留了前景token，将背景压缩为极稀疏色块，重建画面依旧清晰；与基线方法相比，FastDriveVLA选取的token更密集地落在车道、车道线和车身上，证明了其保留关键驾驶信息的能力 [29] 结论与建议 - 研究证明了聚焦于与前景相关的视觉token是提升自动驾驶VLA模型性能与效率的关键 [28] - 对于实际部署，建议采用50%的剪枝比例，以实现性能与效率的最佳平衡 [25] - 该工作为自动驾驶VLA模型中的高效视觉token剪枝建立了新范式，并为特定任务的剪枝策略提供了有价值的洞察 [2]

2024年11月中国新能源汽车销量数据 - 比亚迪销量为420,398辆，同比下滑18.3%，环比下滑11.5% [1] - 蔚来交付48,135辆，同比增长54.6%，环比增长32.7% [1] - 理想交付44,246辆，同比下滑24.4%，环比增长33.3% [1] - 小鹏交付37,508辆，同比增长2.2%，环比增长2.1% [1] - 零跑交付60,423辆，同比增长42.1%，环比下滑14.1% [1] - 岚图交付15,954辆，同比增长31.5%，环比下滑20.2% [1] - 赛力斯销量57,000辆，同比增长88.7%，环比增长4.9% [1] - 阿维塔交付10,470辆，同比下滑5.4%，环比下滑25.5% [1] - 吉利销量154,264辆，同比增长38.7%，环比下滑17.9% [1] - 上汽通用销量11,307辆，同比增长89.9%，环比增长6% [1] - 五菱销量122,838辆，同比增长31.2%，环比增长11.2% [1] - 预计12月国内电车批售192万辆（含商用），同比增长20.3%，环比增长5.32% [1] 行业动态与公司战略 - 主机厂在电芯采购策略上，需兼顾性能与成本 [5] - 比亚迪出海战略正发力东南亚市场 [5] - 宁德时代（CATL）的储能市场增长高于动力电池市场 [9]

新能源汽车行业销量数据 - 2025年12月中国主要新能源汽车品牌销量数据显示，零跑汽车以59.7万辆的销量位居第一，同比增长103% [1] - 小鹏汽车12月销量为42.9万辆，同比增长125.9% [1] - 理想汽车12月销量为40.6万辆，同比下降18.8% [1] - 小米汽车12月销量超过40万辆 [1] - 蔚来汽车12月销量为32.6万辆，同比增长46.9% [1] - 极氪汽车12月销量为22.4万辆，同比微增0.9% [1] - 极狐汽车12月销量为16.1万辆，同比增长98.7% [1] - 岚图汽车12月销量为15.0万辆，同比增长87% [1] 比亚迪与特斯拉全球竞争 - 比亚迪2025年全年新车总销量超过460万辆，同比增长约8% [10] - 比亚迪2025年纯电动汽车销量超过225万辆，同比增长约28%，首次超越特斯拉成为全球纯电动汽车销量第一 [10] - 特斯拉2025年全球交付汽车163.6万辆，同比下降约8.6% [10] - 特斯拉2025年第四季度交付41.8万辆汽车，同比下降15.6%，低于分析师预期的约43.4万辆 [10] 人工智能与科技行业动态 - 月之暗面（Kimi）近期完成5亿美元C轮融资，由IDG领投，投后估值达43亿美元 [6] - 月之暗面创始人杨植麟表示，公司拥有超过100亿元人民币现金储备 [6] - DeepSeek发布新论文，提出“流形约束超连接”框架，旨在降低AI训练算力和能源需求 [6] - DeepSeek下一代旗舰系统R2预计将在2026年2月春节前后问世 [6] - 通义大模型开源发布Qwen-Image-2512，在图像生成的质感、纹理和文字渲染能力上实现提升 [24] - OpenAI正整合团队开发音频AI模型，为发布AI驱动的个人设备做准备 [19] - 英伟达创始人黄仁勋表示，具备自我改进能力的推理系统将重塑每一个行业 [19] - 马斯克预测2026年将是AI和太空领域加速爆发的一年，robotaxi将广泛部署，Optimus人形机器人将量产 [22] 资本市场与融资活动 - 百度计划分拆AI芯片公司昆仑芯并于香港联交所独立上市，已提交上市申请 [25] - AI芯片企业清微智能完成超20亿元人民币C轮融资，并已启动上市筹备工作 [26] - 低空安防公司北京历正科技完成C+轮融资，整体融资金额超3亿元人民币 [27] - 人工智能医疗企业杜工智能完成数千万元人民币A轮融资 [28] - 知名投资人段永平晒出持仓，其管理的账户自2011年开始买入苹果股票，累计收益率达1623.48%，收益金额约3426万美元 [7][8][9] 消费与零售行业 - i茅台平台公告，自1月4日至春节前，每人每日可购买的飞天53%vol 500ml贵州茅台酒最大数量从12瓶调整为6瓶 [17] - 有网友质疑小象超市与山姆会员商店供应链趋同，部分产品来源一致，两家公司及供应商正大食品均作出回应 [11][12] - Netflix计划在完成对华纳兄弟的收购后，将华纳电影的院线独占放映期缩短至17天，引发传统影院担忧 [18] 公司管理与舆情 - 小米集团董事长雷军通过直播拆解第二款车型YU7，回应外界对造车用料的质疑，并谈及“小字营销”和“小米不让农民卖小米”的传闻 [4] - 罗永浩回应网友提问，否认与华为有过节，称提“遥遥领先”是开玩笑 [5] - 宝马中国回应旗下30多款车型降价，称是调整官方指导价，终端价格由经销商决定，并非陷入价格战 [5][6] - 宗馥莉近日重新担任宏胜集团法定代表人及经理 [13][14] - 立讯精密发布澄清说明，称公司核心业务正常开展，不存在影响经营的异常情况 [14]

公司产品发布 - 小鹏汽车正式发布新款小鹏P7+和G7车型 [1] - 新车型开启了“一车双能”时代 [1] - 两款新车将于1月8日在中国市场正式上市 [1] - 两款新车将于1月9日在欧洲市场正式上市 [1] 市场与销售策略 - 公司采取中欧两地市场同步或近乎同步的上市策略 [1] - 公司产品全球化进程持续推进，欧洲是重要目标市场之一 [1]

公司产品发布 - 小鹏汽车正式发布新款小鹏P7+和G7车型 [1] - 新产品开启了“一车双能”时代 [1] - 两款新车将于1月8日在中国市场正式上市 [1] - 两款新车将于1月9日在欧洲市场正式上市 [1] 市场拓展 - 公司同步推进中国与欧洲两大市场的产品上市，显示其全球化战略的加速执行 [1]

公司产品发布计划 - 小鹏汽车将于2026年1月8日举行全球新品发布会 [1] - 发布会将正式亮相新款小鹏P7+与G7车型 [1] 产品上市策略 - 两款新车将开启“一年双能时代” [2] - 新车将于2026年1月8日在中国市场率先上市 [2] - 新车将于2026年1月9日在欧洲市场上市 [2] - 发布活动定名为“2026小鹏全球新品发布会” [2]

2025年自动驾驶行业核心发展脉络 - 2025年是自动驾驶行业承上启下、辞旧迎新的一年，主要围绕“向下普及”和“向上挑战”两条主线展开 [4] - 传统车企如比亚迪、吉利、奇瑞扮演向下普及角色，将高速NOA功能下放到10万+车型，并计划在2026年将城市NOA功能下放到10万+车型 [4] - 新势力及头部智驾供应商负责向上挑战技术上限，秉持一年一代新技术的做法，在端到端之后继续探索新技术 [4] 技术范式演进：从端到端到世界模型 - 端到端技术解决了标准道路场景“好开”的问题，但对罕见高风险Corner Case解决能力有限 [5] - 世界模型是智驾技术从“被动反应”走向“主动思考”的关键分水岭，意味着第三次技术范式演进：从1.0规则式、2.0端到端到3.0生成式智驾 [5] - 2025年，前沿技术辞旧迎新，端到端大规模普及，同时世界模型、VLA实现了从0到1的量产上车 [5] - 小鹏、小米等公司从研究VLA转向世界模型研究，世界模型的热度也延伸至具身智能领域 [5] 世界模型的竞争格局与量产进程 - 世界模型的发展遵循从0到1、再从1到10的量产规律 [6] - 2025年，蔚来在国内首发世界模型量产上车，完成了从0到1最艰难的阶段 [6] - 进入2026年，世界模型将迎来从1到10的性能爆发增长阶段，国内目前蔚来走在从1到10阶段，更多玩家仍在从0到1阶段 [6] - 早期布局世界模型的代表公司包括蔚来、特斯拉、华为，其中蔚来在2024年业内聚焦端到端时已发布世界模型，宣布从“感知驱动”转入“认知驱动” [5] 数据闭环成为研发核心 - 2025年智驾开启“炼丹模式”，数据闭环第一次成为核心中的核心 [6] - 过去几年许多公司的“数据飞轮”更多是营销作用，对云端算力、数据及人才投入不足 [6] - 2025年许多玩家在数据基建上疯狂“补课”，数据闭环及强化学习人才抢手，云端算力成本成为研发投入大头 [6] - 有前瞻性布局的玩家如蔚来已享受到数据基建红利，其较早投入云端数据闭环，并在车端4颗芯片中专设一颗用于数据收集、标注和训练，为其首发世界模型奠定基础 [7] 软硬一体化趋势与自研芯片 - 2025年是软硬一体的大年，蔚来和小鹏实现自研芯片上车，头部智驾供应商地平线、Momenta也走向软硬一体 [7] - 自研芯片不仅为降低成本，更因智驾进入模型时代，软硬深度协同重要性提高，需针对自身算法架构量体裁衣以最大化算力利用率 [7] - 自研芯片可把控芯片量产节奏，避免因供应商交付延迟影响算法上车及新车上市 [7] - 自研芯片存在“外包式自研”与“真自研”之分，蔚来投入大几百人技术团队进行真自研，设计芯片架构，实现深度软硬协同 [8] - 蔚来推出的“神玑NX9031”智驾芯片、“SkyOS·天枢”全域操作系统及“天行智能全主动底盘”为行业提供了明确技术方向 [8] L3牌照发放与行业下半场竞争 - 2025年临近年底L3牌照发放，标志着自动驾驶从上半场（L2+量产）转向下半场（L3、L4）竞争 [8] - 虽然首批L3牌照被部分传统车企申请到，但其L2+能力不足且使用供应商方案，形式大于本质 [9] - 未来真正具备拿到下半场门票的是新势力、华为等挑战前沿技术上限的玩家 [9] - 下半场门票的核心是模型能力，尤其是具备世界模型能力的玩家，如已实现世界模型量产上车的蔚来 [9] 技术价值与未来公司形态 - 智驾技术的终极价值在于解放驾驶者精力和减少交通事故，当前阶段将“减少事故”置于首位 [9] - 智驾进入世界模型阶段，将与全球最前沿的生成式AI技术并驾齐驱 [9] - 在世界模型竞赛中领先的企业，如蔚来，未来将不仅是一家汽车公司，而是一家基于世界模型的AI+硬件+能源生态公司 [10] - 智驾的加速普及由端到端、VLA、世界模型等AI技术突破驱动，也得益于华为、地平线等核心供应商技术的成熟 [9]

2025年新势力车企销量表现综述 - 2025年新势力车企中仅零跑、小米、小鹏三家完成全年销量目标 [1][2] - 零跑汽车以近60万辆销量成为新势力销冠 年目标达成率超119% [1] - 鸿蒙智行全年累计交付589,107辆 同比增长32% [1] - 极氪品牌（含领克）总销量越过50万辆关口 但极氪品牌单独交付22.4万辆 与32万辆年目标差距近10万辆 领克品牌销量35万辆 与39万辆目标差4万辆 [1] 头部新势力“蔚小理”表现分化 - 小鹏汽车2025年销量429,445辆 同比增长125.94% 年目标完成率超113% [2][4] - 理想汽车2025年销量406,343辆 同比下滑18.81% 是唯一销量同比下滑的新势力车企 相较于70万辆年目标 完成度仅58.05% [2][4] - 蔚来公司2025年总销量326,028辆 同比增长46.9% 但蔚来主品牌交付178,800辆 较2024年的201,200辆下滑11.13% 公司Q4交付124,800辆 占全年近四成 [2][4] - 小米汽车在12月交付冲上5万辆大关 成为第三家完成年销量目标的车企 [2] 国央企背景新势力销量与目标完成情况 - 深蓝汽车将年目标从50万辆下调至36万辆后 完成销量333,117辆 完成进度92.53% 同比增长36.58% [3][4] - 阿维塔年度销量128,772辆 与22万辆年目标相比完成度不足六成 同比增长74.95% [3][4] - 岚图汽车年度销量150,169辆 年目标完成率75.08% 同比增长75.23% [3][4] - 阿维塔已在港交所递表 其与岚图在2026年均面临快速提升规模的挑战 [3] 2025年新势力车企TOP10销量数据详表 - 根据表格数据 零跑以596,555辆销量位列第一 目标完成度119.31% 同比增长103.10% [4] - 鸿蒙智行以589,107辆销量位列第二 同比增长32.00% [4] - 极氪以574,628辆总销量位列第三 目标完成度80.93% 同比增长13.21% [4] - 蔚来以326,028辆销量位列第八 目标完成度74.10% 同比增长46.88% [4] - 小米汽车销量超过350,000辆 完成35万辆年目标 [4]

文章核心观点 - 中国机器人产业在2025年末处于商业落地前夜的关键节点 以人形机器人为代表的具身智能正以超50%的增速实现跨越式发展 产业从“小众探索”迈入“大众竞逐”的新阶段 [1] - 汽车、电子、互联网、家电等领域的产业巨头正集体跨界进入机器人赛道 形成“跨界融合”的发展浪潮 这既是寻找新增长极 也是抓住科技转型的战略锚点 [1][2][5] - 尽管面临技术路径未定、场景落地困难、成本高昂等挑战 但行业量产大幕已经开启 跨界厂商正通过强化场景与供应链协同 在市场中边拓展边修正 [10][11][12] 跨界巨头的涌现与动因 - 2025年前8个月 机器人领域一级市场融资额高达386.24亿元 已达到2024年全年的1.8倍 显示资本汹涌涌入 [2] - 市场前景广阔是主要驱动力：2024年全球工业机器人销量达54.2万台 中国安装量29.5万台 全球占比54% 预计2025年中国机器人市场规模将突破1500亿元 占全球市场份额35% 机构预测 仅中国具身智能市场规模在2030年将达4000亿元 2035年突破万亿元 占全球50%以上份额 [2] - 技术同源是跨界可行性的关键：例如汽车产业链与智能机器人供应链重合度达60%以上 家电行业可复用机电一体化与智能控制技术 消费电子企业可迁移微型电机、精密结构等技术 互联网巨头则可利用AI大模型、软件算法等优势 [3][4] 主要跨界领域与战略布局 - **汽车行业**：被视为转型最积极的力量 至少有20家车企跨界布局人形机器人 例如奇瑞发布墨甲机器人并实现量产交付至30多个国家 比亚迪实现核心零部件量产 吉利计划三年投入50亿元并构建生态版图 小鹏汽车定位为“全球具身智能公司” 长安、广汽等也纷纷启动项目 [3][6] - **家电行业**：面对传统市场饱和 依托制造、供应链与智能家居生态切入 寻求新增长极 例如美的成立人形机器人创新中心 自主研发的减速机和伺服电机已量产 海尔推行“家庭+工业”双轨战略 老板电器探索厨房机器人 石头科技拓展智能清洁全场景 [4][7] - **互联网与消费电子行业**：凭借技术、资本与场景优势进入 例如字节跳动发布通用机器人模型GR-3 研发团队扩充至150人 华为推出基于鸿蒙的“夸父”机器人 小米在机器人领域投入超150亿元 京东宣布投入超百亿资源 计划三年内助力百个机器人品牌销售破亿 [4][8] 面临的挑战与行业趋势 - **技术挑战**：机器人技术路线尚未定型 跨界厂商的核心能力存在“水土不服”风险 例如汽车厂商的智能驾驶技术难以直接应用于机器人的精密运动控制 互联网AI大模型能力难以转化为实体控制能力 [10][11] - **商业化与成本挑战**：场景商业落地是行业薄弱环节 工业场景要求高精度与强稳定性 家庭等非结构化场景考验环境理解能力 跨界厂商难以快速匹配 同时人形机器人量产成本居高不下 例如车企目标将成本压缩至20万元以内面临巨大挑战 [11] - **行业趋势**：尽管困难重重 但行业共识是量产大幕已经开启 行业将进入高速增长期 跨界厂商需紧跟科技路径并强化场景与供应链协同 才能在“淘汰赛”中存活 [12]