报告行业投资评级 - 投资评级：看好（维持）[1] 报告核心观点 - 国产高端豪华乘用车市场需求超预期且竞争格局良好，随着产品矩阵拓展，业绩有望放量[7] - 汽车零部件行业在反内卷背景下，盈利能力有望拐点向上，叠加下游扩展，成长性依旧较高[7] - 人形机器人领域技术迭代与商业化进程加速，Figure 03发布并计划未来四年生产10万台，特斯拉Optimus计划2026年启动量产，2030年目标年产100万台[18][19] - 中国车企在欧洲混动汽车市场份额已接近10%，比亚迪等厂商在欧洲电动车市场表现强劲[16] - 鸿蒙智行国庆假期订单表现亮眼，全系车型大定突破48500台，问界M7成为销量担当[13] 行业重点新闻总结 - 鸿蒙智行全系车型在2025年10月1日至8日累计大定突破48500台，其中全新问界M7大定数量突破15000台，占总订单比例超过31%[13] - 赛力斯香港联交所上市委员会已审阅其上市申请[14] - 小鹏汽车将在AI科技日宣布在物理AI领域取得重大突破，其世界基座模型在对世界进行推演能力上取得关键进展[15] - 中国车企8月在欧洲混动汽车市场份额达到创纪录的9.8%，比亚迪8月在欧洲的电动汽车销量同比翻了一倍多[16] - 2025年8月汽车整车进口4.5万辆，环比下降9.1%，同比下降40.6%；1-8月累计进口31.9万辆，同比下降33.2%[17] - Figure 03人形机器人正式发布，专为家庭场景及全球规模化应用设计，计划未来四年内生产10万台[18] - 特斯拉Optimus计划2025年底推出第三代机型，2026年启动量产，马斯克预计2030年实现年产100万台目标[19] - 宁德时代战略入股银河通用机器人，共拓具身智能新赛道[21] 板块市场表现总结 - 本周（2025年10月9日-10日）沪深300指数下跌0.51%，汽车板块下跌1.48%，涨跌幅在A股一级行业中排名第26位[6][22] - 本周乘用车Ⅱ指数下跌1.39%，商用车指数上涨3.01%，汽车零部件Ⅱ指数下跌2.45%[6] - 乘用车板块中，长安汽车周涨幅1.7%，广汽集团周涨幅0.3%[25] - 商用车板块中，金龙汽车周涨幅13.7%，宇通客车周涨幅8.0%[27] - 汽车零部件板块中，美力科技周涨幅18.9%，卡倍亿周涨幅13.2%[28] - 汽车零部件细分板块本周表现：电控系统下跌7.19%，电机下跌6.34%，减速机/齿轮类下跌5.41%，轴承下跌3.64%，轻量化&结构件下跌1.70%，直线传动部件下跌3.06%，传感器下跌1.75%，Tier1下跌7.45%[29] 板块估值变化总结 - 本周乘用车板块市盈率略有下降[40] - 本周商用车板块市盈率略有上升[42] - 本周汽车零部件板块市盈率略有下降[43] 上游重点数据跟踪总结 - 钢材价格指数略有下降[44] - 铝锭价格略有下降[44] - 天然橡胶价格略有下降[49] - 浮法平板玻璃价格略有上升[49] - 聚丙烯价格略有下降[53] - 碳酸锂价格保持平稳[53] - 中国/东亚-北美西海岸集装箱运价指数略有下降[59] - 中国/东亚-北欧集装箱运价指数略有下降[59] 投资建议总结 - 乘用车领域：推荐江淮汽车、赛力斯，受益标的为吉利汽车[7][63] - 零部件领域：推荐德赛西威、浙江仙通、美力科技，受益标的包括科博达、华域汽车、双环传动、福耀玻璃、旭升集团、伯特利、瑞鹄模具、松原股份[7][63]

小鹏汽车方面向记者透露，2024年3月，刘先明加入小鹏汽车，今年6月以小鹏世界基座模型负责人的身 份亮相；现为小鹏汽车自动驾驶中心组织负责人，全面负责中心业务和组织管理工作，向公司CEO何小 鹏汇报。 今年4月14日，小鹏汽车首次披露正在研发720亿参数的超大规模自动驾驶大模型，即"小鹏世界基座模 型"，未来将通过云端蒸馏小模型的方式将基模部署到车端。在即将举办的年度AI科技日上，小鹏汽车 将公布其在物理AI领域取得的技术进展，主要涉及小鹏自研的物理世界AI基座模型。 中证报中证网讯(龚梦泽熊永红)10月10日，就"小鹏汽车自动驾驶中心负责人变更，刘先明将接替李力 耘担任该职位"这一消息，小鹏汽车方面向中国证券报记者回应称"属实"。 公开信息显示，刘先明2016年博士毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气和计算机工程专业。他曾 在Facebook(现Meta)、通用汽车旗下的自动驾驶公司Cruise任职，从事机器学习与计算机视觉领域的前 沿研究工作。 ...

图片来 源：界面图库 智通财经记者 | 宋佳楠 小鹏汽车自动驾驶业务现高层调整。 公开资料显示，刘先明2016年博士毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气和计算机工程专业。曾在 Facebook（现Meta）、通用汽车旗下的自动驾驶公司Cruise任职，从事机器学习与计算机视觉领域的前 沿研究工作。2024年3月，他正式加入小鹏汽车，担任AI团队负责人，同年6月以世界基座模型负责人 的身份公开亮相。此轮调整前，他已直接向公司董事长兼CEO何小鹏汇报工作。 今年6月，在美国纳什维尔举行的全球计算机视觉顶会CVPR 2025上，刘先明作为小鹏汽车代表，讲述 了其世界基座模型的技术细节，展示了基座模型在真实城市环境复杂路面的控车能力。 暂时休息的李力耘为80后，本科毕业于清华大学电子工程系，2013年获得美国纽约大学计算机专业博士 学位。2019 年6月，李力耘加入小鹏汽车，担任自动驾驶高级总监、智能驾驶决策规划算法和模拟器方 向负责人，负责小鹏汽车高速和城市自主导航辅助驾驶系统NGP的研发。 2023年8月，在小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙离职后，李力耘开始全面负责小鹏智驾方案的技术研发 与量产落地，并于次年10月 ...

新京报贝壳财经讯（记者张冰）10月10日，就"小鹏汽车自动驾驶中心负责人变更，刘先明将接替李力 耘担任该职位"这一消息，小鹏汽车方面向新京报贝壳财经回应"属实"。 公开信息显示，刘先明 2016 年博士毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气和计算机工程专业。他曾 在 Facebook（现 Meta）、通用汽车旗下的自动驾驶公司 Cruise 任职，从事机器学习与计算机视觉领域 的前沿研究工作。2024年3月，刘先明加入小鹏汽车，今年6月曾以小鹏世界基座模型负责人的身份亮 相。 今年4月14日，小鹏汽车首次披露正在研发720亿参数的超大规模自动驾驶大模型，即"小鹏世界基座模 型"，未来将通过云端蒸馏小模型的方式将基模部署到车端。在即将举办的年度AI科技日上，小鹏汽车 将公布其在物理AI领域取得的技术进展，主要涉及小鹏自研的物理世界AI基座模型。 编辑 杨娟娟 校对 赵琳 ...

1.【"强烈反对"美国AI公司反华言论，姚顺宇宣布跳槽】据香港《南华早报》10月8日报道，一名人 工智能（AI）领域的中国学者宣布从美国AI初创公司Anthropic离职，加入其竞争对手谷歌的 DeepMind实验室。他表示，Anthropic的"反华言论"是自己离职的重要原因之一。根据姚顺宇 （Shunyu Yao）6日在个人博客发布的文章，他在大语言模型Claude的开发商Anthropic工作不到一 年就离开。他说自己"强烈反对"该公司的"反华言论"。上个月，Anthropic公司宣布将停止向"中国 实体控股的公司"提供人工智能服务，并在内部文件中将中国列为"敌对国家"。对此，姚顺宇在文中 写道："需要说明的是，我相信Anthropic的大多数员工并不同意这种定性，但我认为，我已没有办法 继续留下来。"(环球时报) 2.【NBA中国与阿里云宣布达成多年合作】10月9日，阿里云与NBA中国官宣达成多年合作，阿里云 将成为NBA中国官方云计算与AI合作伙伴，通过人工智能与云技术重塑中国球迷体验和参与NBA的方 式。该合作将基于通义千问为NBA中国开发专属AI模型，并将在NBA中国赛上首次推出"360度实时 ...

公司技术进展 - 公司有望在AI科技日宣布在物理AI领域取得重大突破 特别是在世界基座模型对世界进行推演的能力上取得关键进展 [1] - 公司AI团队已投入物理世界AI基座模型研发一年多 从底层AI Infra开始重构方法论 正在研发的基座模型使用了有史以来最大的模型数据量 是国内最领先的物理AI大模型 [1] - 公司在行业首次明确验证了规模法则在自动驾驶VLA模型上持续生效 该成果已在今年年中有过分享 [2] 核心产品与技术规格 - 公司于今年4月正式披露正在研发的720亿参数超大规模自动驾驶大模型“小鹏世界基座模型” [1] - 该720亿参数模型将为公司提供全新的智能驾驶“大脑” 并通过云端蒸馏技术部署到车端 同时赋能AI机器人、飞行汽车等多种终端设备 [1] - 自动驾驶VLA大模型是世界基座模型的一个重要应用 但更难的挑战是让世界基座模型具备对整个世界进行推演的能力 [1] 战略规划与目标 - 公司全面转向物理AI战略 抬高AI权重 2025年将是其物理世界基座大模型在AI汽车领域全面应用的起点 [2] - 公司计划从L2+辅助驾驶研发向更高等级的L3和L4级别自动驾驶技术快速发展 期待拉开代际领先 [2] - 公司目标在2026年第四季度让全球用户都能拥有最先进、最适应本地路况的智能驾驶体验 [2] 行业影响与竞争优势 - 特斯拉、华为与公司等新势力 出现决胜“世界模型”的新趋势 [1] - 世界基座模型的进化被业内认为是攻克大规模L4的关键一步 可快速将图灵AI智驾部署到全球其他国家 也可将技术复用到AI汽车、AI机器人上 利好打造“AI+出行”生态 [1] - 物理AI世界基座大模型的进化将使公司图灵AI智驾更拟人、聪明和安全 提升用户驾乘体验 解决更多长尾场景 带来更强泛化能力 [2]

此前，何小鹏曾表示，小鹏汽车在2026年Q4会让全球用户都能拥有最先进、最适应本地路况的智能驾 驶体验。 据悉，小鹏AI团队已投入物理世界AI基座模型研发一年多时间，从底层的AIInfra开始重构其物理AI领 域的方法论，正在研发的基座模型使用了有史以来最大的模型数据量，是国内最领先的物理AI大模 型。此举将是攻克大规模L4的关键一步，可以快速将图灵AI智驾部署到全球其他国家，也可以将技术 复用到AI汽车、AI机器人上，利好其打造"AI+出行"生态。 凤凰网科技讯 10月9日，据第一财经消息，小鹏汽车将于今年的AI科技日上宣布在物理AI领域取得的重 大突破，在小鹏世界基座模型对世界进行推演能力上取得关键进展。 ...

小鹏汽车将于今年的AI科技日上宣布在物理AI领域取得的重大突破，在小鹏世界基座模型对世界进行 推演能力上取得关键进展。据悉，小鹏AI团队已投入物理世界AI基座模型研发一年多时间，从底层的 AI Infra开始重构其物理AI领域的方法论，正在研发的基座模型使用了有史以来最大的模型数据量，是 国内最领先的物理AI大模型。此举将是攻克大规模L4的关键一步，可以快速将图灵AI智驾部署到全球 其他国家，也可以将技术复用到AI汽车、AI机器人上，利好其打造"AI+出行"生态。（第一财经） ...

行业技术路线争议 - 智驾行业对"世界模型"定义存在分歧 多家公司提出不同技术路径并相互质疑 [1][3] - 小鹏汽车宣称其是中国唯一真正实现VLA量产的公司 并计划9月通过OTA在全新P7车型上线VLA功能 [3][7] - 华为明确反对VLA路径 提出WA方案直接通过视觉信息控车 跳过语言转换环节 [3] - 元戎启行支持VLA路径 称VLA模型下限已超过端到端上限 强调思维链和长时序推理为核心能力 [5] 技术架构差异 - 理想汽车采用车端快慢双系统：快系统为端到端E2E 慢系统VLM部署参数为22亿参数 云端基座模型作为仿真训练系统 [7] - 小鹏汽车研发720亿参数云端大模型"小鹏世界基座模型" 通过云端蒸馏方式部署到车端 [8] - 华为WEWA方案中云端WE作为"AI驾校" 车端WA采用一段式端到端架构 总参数80亿但实际激活等效20亿参数 算力消耗降低75% [15][17] - 蔚来世界模型NWM采用云端训练+车端推理双架构 直接通过生成式模型生成轨迹规划 跳过语言中间层 [12][13] 技术演进脉络 - VLA是在端到端＋VLM基础上的技术进化形态 解决原有方案局限性但存在空间感知能力弱的问题 [5] - 世界模型概念由特斯拉最早提出 通过在感知与决策间嵌入AI大模型构建虚拟环境进行自动驾驶验证 [9][11] - 行业从两段式端到端进化到一段式端到端 VLA和世界模型均处于试错阶段的新方法 [8] - 视频生成技术分为GAN、扩散模型、自回归模型和掩码四大类型 其中扩散模型又分SVD和SD两种 [14] 企业战略布局 - 小鹏全新P7车型搭载三颗图灵芯片 硬件配置大幅升级以支持VLA功能 [7] - 理想在英伟达2025春季GTC大会宣布从零训练基座模型 支持MindVLA算法量产上车 [7] - 蔚来2024年NIO IN发布NWM 宣布智驾从"感知驱动"转入"认知驱动" 2025年5月底实现全量推送 [12][15] - 地平线认为所有新技术本质都是端到端 最终评判标准是产品实际收益 [17]

核心观点 - 小鹏汽车在CVPR 2025上首次验证了Scaling Law在自动驾驶VLA模型上的有效性，展示了其"自动驾驶基座模型"的技术突破[1][46] - 公司通过720亿参数的云端VLA大模型+车端蒸馏小模型架构，实现了无规则代码托底的纯AI司机能力，决策丝滑度显著超越传统方案[4][30][42] - 新技术路线突破L2端到端局限，以"世界模型+强化学习"构建具备链式思考(CoT)能力的AI驾驶系统[18][38][40] - 量产车G7搭载3颗自研图灵AI芯片(2200TOPS)，成为首款实现"VLM大脑+VLA小脑"架构的L3级AI汽车[22][53][55] 技术架构 - **云端基座模型**：720亿参数VLA大模型，骨干网络采用LLM架构，已训练2000万条30秒视频片段，验证Scaling Law效应[30][43][46] - **车端部署**：通过知识蒸馏将云端能力迁移至车端小模型，解决直接训练小模型的模态坍塌问题，实现5天/次迭代周期[42][46][47] - **世界模型**：开发中的实时建模系统可生成corner case训练数据，模拟智能体博弈行为，强化基座模型能力[39][40] - **芯片算力**：自研图灵AI芯片单颗等效3颗主流芯片，G7搭载3颗达2200TOPS，超算集群达10 EFLOPS(效率90%)[50][51][53] 能力验证 - **无规则驾驶**：完全依赖基座模型完成加减速、变道绕行、红绿灯等待等任务，无紧急避险动作[4][7][14] - **复杂场景**：成功通过福州特殊路口(两树间车道)、雨天窄路违停绕行、施工区突遇汇入货车等极端场景[15][17][11] - **决策优势**：相较传统方案(触发急刹概率高)，新系统在目标距离/速度临界区间仍保持丝滑通过率[15][17] 行业突破 - **技术路线**：首创"云端大模型+车端蒸馏"架构，突破L2端到端黑箱局限，实现可解释的链式思考能力[23][26][60] - **量产应用**：G7成为行业首款搭载VLM(车辆大脑)+VLA(运动小脑)的量产车，定义AI汽车新标准[55][56][57] - **通用能力**：技术体系已扩展至机器人、飞行汽车领域，形成具身智能统一解决方案[64][65] 数据表现 - 训练数据量达2000万条30秒视频片段[43] - 云端模型参数量720亿，车端模型通过蒸馏实现能力迁移[30][42] - 超算集群算力10 EFLOPS，迭代周期5天/次[50] - 量产车G7算力2200TOPS(3颗自研芯片)[53]