刚刚过去的7月，小鹏汽车全量推送了XOS 5.2.0天玑系统。基于这个版本，小鹏交出了“全国都能开”的答卷。

　　这份答卷，能够说是相当“扎实”。小鹏用大半年时间实车跑遍了全国2595个城市，累计测试里程超756万公里。

　　对于“全国都能开”，小鹏的标准是“黑名单模式”，即除了少数按照监督管理要求无法开放的道路外，其他道路都能开。

　　一组数据是，从广州开往哈尔滨或者乌鲁木齐，不走高速的情况下，高达99%的路都能用XNGP。

　　不止于此，何小鹏宣布，小鹏已确定进入下一个智驾阶段，冲刺“全国都好用”，即不限城市、不限路线、不限路况的“好用”。

　　到2024年第四季度，小鹏要实现“门到门”的体验，打通ETC收费站、停车场闸机、园区内部道路等“断点”场景。

　　8月15日，小鹏将向海外支持天玑的车型用户全量推送XOS 5.2.0天玑系统。

　　这种加速度背后，是因为小鹏已经搭建起无人驾驶“端到端”的能力。何小鹏介绍，小鹏已具备2.51 EFLOPS的AI算力储备，“是中国在整车厂里面最大”。

　　依托端到端大模型，小鹏的OTA速度有了大幅度的提高，实现每2天一次版本迭代，每2周一次体验升级，号称“迭代速度已经超越手机行业”。

　　他认为，AI已经取代新能源与云服务，成为下一个大趋势。芯片、大模型、无人驾驶、机器人是这股AI浪潮中的4个主要方向，而小鹏对以上都有布局与计划。

　　何小鹏透露，小鹏会介入Robotaxi，未来不仅服务中国，还要服务全球，但小鹏不会接管运营。

　　不过，今年前7个月，小鹏在销量上的表现不尽如人意，与其在无人驾驶方面取得的进展和声量并不对等。

　　对此，何小鹏十分乐观。“我都不提销量的要求”，他将小鹏的发展比作马拉松长跑，“不用很长时间，大家会看到，小鹏磨刀不误砍柴功，假设销量是砍柴，我们最近十几个月都是以磨刀为主。”

　　针对无人驾驶新的发展范式、端到端的变革、车企的边界、与大众的合作进展等话题，在后续的沟通会上，何小鹏与小鹏智驾负责人李力耘分享了更多看法。

　　Q：智驾现在对于小鹏销量上的加持到底有多大？智驾真的能成为一家车企的护城河吗？

　　何小鹏：现在对智驾的疑惑，和5年前对新能源的态度非常相似。2019年，很多人不敢说新能源有未来，但新能源车的发展速度比预料的还要快。

　　我认为智驾比新能源有更大的可能性，真正的换道一定是AI。智驾的关键点一定会很快到来，现在处于变化的起点，过去12个月，小鹏越高阶的车，智驾比例越高。

　　AI很重要的护城河是有价值的数据，这一些数据来自中国，来自全球。如果20万级别的车，甚至更便宜的车，都能够把数据做好，我相信不用5年，只需要3、4年，智驾会有一个巨大的变化。

　　所以我们为什么今年很快发布MONA，也就是这样一个事情，一定要把全域的车的智驾都做好，有10万的数据，100万的数据和有1亿的数据，差别还是挺大的。

　　何小鹏：我向力耘提的目标：到明年下半年，要能够用现在的车（Max 版本），OTA升级到国外Waymo的水准。

　　这种体验会是颠覆性的，和现在的驾驶体验完全不同。我觉得这已不再遥远，18个月内甚至更短就能实现。

　　虽然这会很有压力，但三、四年或五年后，开车的人、握方向盘的人慢慢地少，人们在车里面可以做一些其他事情。

　　现在开启智驾之后，别人不知道你在智驾，以后他们会知道，我们将在今年某个阶段，所有改款都会加入这个功能，因为我是智驾，所以我和其他人不一样。

　　Q：不久前，香港首家门店开业，现场的车只有PRO版本，为什么香港的车不能装激光雷达？未来小鹏关于智驾的长期规划，在香港会怎么做？

　　何小鹏：我觉得中国的AI和美国AI走得都比较快，其他几个国家走得相对慢一点。相比新能源，中国可能比很多国家领先两三年甚至五六年，AI领先得还要更多一点。

　　我们期望，现在全球先把Pro这个基础做到，然后再逐步把高阶放进去。我相信在香港，X9不远了，后面还会有很多新的变化。

　　我希望中国用户先体验到最高阶的技术和产品，然后再逐步把更稳定更普及的能力输送给全球消费者。

　　为什么我们做无图、做视觉，包括做端到端，把算力越做越强大，都是在考虑全球会怎么做。

　　Q：小鹏是首个将AI技术应用到智能驾驶和智能座舱的企业。其他汽车企业最近也发布了一些芯片、操作技能、智能座舱等技术和产品，现在汽车企业的边界在哪里？

　　有几个变化。第一，在AI时代，从原来以集成研发为核心，也就是把Tier 1的能力集成过来，慢慢的变难，必须做全自研，做从硬件到软件的全流程自主研发。

　　第二，在这种趋势下，要注重汽车运营能力，很多友商都走在这条路上，但也有很多友商仍然在过去的道路上。我觉得在这个全新的道路上，想存活的，必须要站起来。

　　何小鹏：全球都能开首先要具备硬件条件，其次要符合政策法规，再次要满足当地客户的真实需求，而不同国家的客户的真实需求差别很大。

　　小鹏G6下个月会在新加坡等市场交付，小鹏G9已经在部分国家交付，那里的用户对智能化的需求比我想象的高。在此之前我不这么认为，比如之前我觉得智能手机的变化，他们比我们慢，但我现在感觉，他们完全不一样，这让我非常期待。

　　今年小鹏进入到30多个国家，也许一年之后，会在更多国家交付新车，到时候用这一些数据再来回答这样的一个问题会更准确。

　　Q：以前的数据端到端有很多用不上，如果端到端是一场技术洗牌，会洗掉哪些部分？洗不掉、从始至终保持优势的又会是哪些部分？

　　李力耘：用一个比喻，端到端就像一个冰山，你能看到的是水面上的部分，但端到端更重要的是水面以下95%的部分。

　　这个问题，我们大家可以从一个车企如何拥抱AI这个方面来说。由于小鹏笃定投入智驾，决定长期投入和拥抱AI，早在我们做基于高精地图的城市方案时，就慢慢的开始做端到端、拥抱AI。

　　端到端这座冰山，水面下看不见的部分很多，以前好多高效高质量的数据用不上，但这些全栈自研原始的数据，以及由此构建的闭环能力、体系能力，是真正决定一家车企能否在面向AI的淘汰赛中成为活下来、活下来的品牌。

　　不仅如此，面向AI，工作方式也从原来大量的堆人力、堆场景、写规则变成现在用高质量的数据飞轮体系来处理问题。拥抱AI，体现在小鹏整个工作流程，甚至我们的代码要过的第一道老师就是AI。

　　李力耘：我觉得数据的积累属于基础，更重要的是，你要具备高效的、有质量的挖掘数据和清洗、标注数据的能力，让数据有效转起来，有效解决你要解决的场景。

　　何小鹏：我认为这个太技术了，有两个地方你们绝对不能信：第一个，有人说他在网上看了一个什么模型，或者谁做了一个模型，就可以来降维做无人驾驶，千万别信；

　　Q：切换到端到端，有好多东西要扔到垃圾堆里，这是否意味着，这次切换会成为一个弯道超车的机会？那些积累不太够的友商，有没有可能凭借自己激进大胆的方案对小鹏进行赶超？

　　何小鹏：以前没做过端到端的人，只靠一个模型根本搞不定。从算力到OS、到模型、到数据、到地图、到仿真、到标定，再到工程，这一系列的事情不经历过根本搞不定。而且还需要资金和人力。

　　这里有一个很有趣的案例，去年芯片荒，很多企业买不到，但后来很多芯片都退了，因为不会用，连算力都用不了，有很多芯片也用不起来，这是最基础的事情。

　　过一段时间，我们会有一个很有趣的发布会，讲一讲端到端的几步曲。今年5月，我们第一个发布了端到端，有几个步骤，能不能跳跃，为什么第一步然后第二步的逻辑，以后都会和大家分享。

　　你会看到，没有一点的经验，直接跳到第一步或者到第二步会发现无数的安全事故，无数的体验不知道该怎么博弈，怎么从A点到B点等等很多很多。想跳跃式发展，大部分楼层会出问题。

　　我们为什么逐步渐进，不是说以前的工作全部白做了，可能有25%到30%的工作白做，但75%-80%的工作都有用。楼要一层一层搭，想跳跃式发展或许有可能，但风险会极高。

　　Q：大家对于小鹏的期待，智驾方面都符合预期，但销量并不符合预期。您对销量到底怎么看的？为什么它还未达到外界的预期呢？

　　何小鹏：我觉得有几个点：第一，我们的AI还没有做得足够好；第二，纯电这两年压力比较大；第三，我们所在的赛道是最激烈的。

　　30万以上的两三家，20万以下的也就两三家，20万-30万是最多的，新进入者就会想跟我们PK一下，但这是非常好的事情。

　　从前年开始，我们的变化越来越明显，我对长期马拉松长跑的胜利越来越充满信心。

　　不用等很久，大家会看到，小鹏磨刀不误砍柴工，假设销量是砍柴，我们最近几个动作都是在磨刀，我都不提销量的要求，真正的竞争来自于再稍微晚一点的时候，不急。

　　所以我为什么对小鹏的状态特别乐观，因为销量有挑战，但是整个能力都起来了。明年这样一个时间段，你可能就会问：“小鹏，你们磨刀的第一阶段为什么有效果？”

　　Q：小鹏G6这款车各方面都比较均衡，甚至电耗比特斯拉Model 3还低，但是销量却不高，是不是因为小鹏对于智能化过于迷信，过于强调？的确小鹏打造了智能化的长板，但是对于大多数消费者来说，他需要的是综合的均衡的产品，小鹏在产品均衡方面的传播或者说打造是不是有所欠缺？

　　何小鹏：关于G6的问题，我非常认同你的观点，我们应该综合各个版本进行打磨。我相信，很快小鹏会进入到下一个新的阶段，开始把“中板”变到“长板”。

　　何小鹏：我觉得，只有像小鹏、华为、特斯拉这一些企业互相学习，共同奋进，才有机会把这一个市场做得更好。

　　特斯拉FSD，在中国可能我们也可以战胜，但是特斯拉的能力肯定在我们前面，今天我们内部还在开会讨论，何时能够追赶上。比我们超前得不多，但是的确在前面。

　　不过，这里也有一些风险，如果用规则写程序，超前不多的话，中国企业效率高，而且努力，追赶得快。这个时代是算力+模型+数据+大模型的时代，这个时代用以前的逻辑不一定OK。

　　我们期待今年年底或者是明年再PK一下，到时候再问这样的一个问题，我们大家可以回答得准一点。

　　Q：友商早就提出从车位到车位的能力了，但是刚才您介绍的时候，说小鹏下一个阶段OTA才实现门到门的智驾能力，这个差距在哪里？

　　袁婷婷（小鹏无人驾驶产品高级总监）：友商有宣布过，但是友商没有全量发布过。

　　有一句话我还挺有感触的，有很多人是先说，然后再看能不能够做到，在这个行业里面有很多一些idea和概念，但大家看到的是小鹏每一次的发布，每一次OTA都是实实在在的进展。

　　我们说四季度会做到，我们肯定会做到，我们这个研发的进展在我们合理的预期之中。

　　Q：小鹏的智驾的功能已经做得很好了，未来可能是一周接管一到两次，咱们有这么好的技术，会不会进入无人驾驶出租车这个行业？或者说会不会给相关的公司可以提供一些技术方面的支持？

　　何小鹏：第一，我们会介入到Robotaxi；第二，我们是不愿意接管运营的，我们大家都希望未来Robotaxi不仅服务中国，还要服务全球。

　　最近一个多月，我见了滴滴的CEO，也见了Uber的CEO，他们在无人驾驶领域都做得不错。我相信将来全球有很多这样的运营商，我希望与他们合作。

　　造车很难，做运营是难上真难，不是“加难”，是“真难”，应该有更多的伙伴一起把这个事情做好。

　　Q：所有做智驾开发的车企，今年年底的节奏是全国都能开、有路都能开，或者说能导航的地方都能开。到了年底，在所有车企都说这些场景都行的时候，作为一个普通用户，该如何评价哪家的系统最好？

　　好用、好开，这个真的不容易。两百公里接管一次算不算无人驾驶？2万公里接管一次呢？可能属于很好的无人驾驶，但是也可能依然不够安全。

　　就像现在大家看到的最近很火的无人驾驶出租车，你去看他们的后台，每台车每天接管很多次，云端接管很多次。所以技术要做好还有非常长的路，但在以前的规则下，这个路十年都看不到头。

　　我以前就说不相信全无人，有些场景能无人驾驶，但全场景无人驾驶我认为是不可能的。但现在我觉得如果每年在马路上跑的车有5000万台，全球都在做无人驾驶的部分场景，那无人驾驶全场景可能一年、两年、三年就ok了，绝对用不了多久。

　　我的小朋友们现在还很小，等他们长大了都不用去开车，因为他们的爸爸绝对能够把这个事情干出来。

　　Q：蔚来自己做了一个操作系统，我们以后的天玑也会像蔚来那样做一个（整车）全域的操作系统吗？

　　何小鹏：抱歉我没有仔细看那个发布会，操作系统我们全都有，只是我们没说我们完全自研的。

　　因为在整个生态里，OS的体系很重要，而且我们可能做得更多一点，车的OS和机器人的OS我们都在做，机器人的OS要求更高，帧率更高，做到1000赫兹级别。

　　换一个角度，在这个OS的体系里，我觉得每一家都应该像Waymo一样，在这样的一个过程中把研发做好，要不然会很难。

　　Q：大众和小鹏的合作有了更多的进展，这样的一个过程中小鹏投入了多少的资源？大众的电动化也是依赖于供应商，小鹏在大众的整个电动转型的过程里面扮演什么角色？

　　何小鹏：你说在大众的版图里面，我们是怎样的？首先，我不了解，即使了解也不方便透露。下个月大众CEO与我会面时，我会把你的问题带给他。

　　至于大众与小鹏合作的两款车的进展，比大众此前自行开发的车型快得多，项目推进过程中发现，进度又提前了5、6个月，超级牛逼，当然我们花了很多的力量一起来做很多的事情。

　　还不能透露它的SOP时间节点，这个是大众才能说的，但是据我了解进展非常好，但是颜值我还没有看过，我不知道外观什么样。但是我会觉得非常好。他们跟我口头描述过。

　　至于小鹏投入了多少资源，我没有一个精准的统计，我们在总裁办公室有一个专门的Team去负责协调资源，从各个研发团队里调整资源，每一个团队都有一部分全职或者部分在支持。

　　Q：特斯拉的无人驾驶团队200300人，撑起了端到端的运营，效果很好。未来端到端画像是怎么样的？中国端到端需要多大的团队，要多少人？

　　李力耘：人数方面的事情不去评价，我想解释下在新的面向端到端AI化上，我们对人才画像的变化。

　　在以前的规则时代，我们大家都希望很多人能够把计算机语言写得特别熟练，算法特别熟练。在拥抱AI的时代，我们对人才画像有所变化，我们更希望可以熟练驾驭AI工具去处理问题的全球专业人才。

　　其实从某一个角度来说，我们对更好、更高精尖的人才追求是慢慢地加强的，小鹏也在全世界内持续寻找着更好、更高段位的人才。

　　另外，我们要做很多事情，我们不仅全国都能开、全国都好用，我们最终要在全球都能开，全球都好开，我们的同学还有很多挑战需要去克服。

　　何小鹏：我补充下，1990年，我们觉得英语人才很牛逼；2000年，我们觉得计算机人才很牛逼；2010年，我们觉得IOS人才很牛逼。

　　现在这些人才都变得普通，但AI不一样，以前我们是靠“密度”，人才+密度，足够多人可以干成，在软件时代可以人多办大事，但是在AI时代，人才的高度决定企业的高度。

　　Q：关于智能化相关的数据，小鹏一直在强调，AI光有数据不行，还要数据有价值。在无人驾驶板块里面，或者切换到端到端大模型的时候，我们利用智驾的传感器或者是数据能不能够达到理想化的XOS？我们是不是会加入互联网的文本数据？此外，无人驾驶的体验越好，可用数据的获取也就越困难，因为当智驾开1000公里之后，触发的可用数据的机制会稀缺很多，在这样的背景下，我们会不会用到一些合成数据？

　　李力耘：除了车上的传感数据，还有什么数据要用？其实你开车的过程，你看到的、听见的、遇到的，某一些程度都存在你的记忆里。所以我想说，车上的真实用户的这一些数据固然重要，但是冰山的水面下，对这一些数据的清晰处理，以及高效的挖掘和解读才是最重要的。

　　比如大家都知道，通过这次的全国都好开活动，我们实现了无缝掉头的体验，这极为考验数据能力，能否迅捷、高效地把所有的掉头数据清晰标注出来，供端到端大模型训练。

　　所以这里面更重要的比拼，不单单是大师兄说的数据的“量”，更多的是数据的能力。其实你说的互联网数据，很多时候也蕴藏在你看到的路牌，在你看到所有的世界里。

　　在我们的体系里面，我们已某些特定的程度使用了仿真数据，但是我们更看重真实驾驶数据。

　　因为真实数据带给你的是一颗种子，带给你的是一个从无到有的样子。而合成的数据能够在某些特定的程度上辅助你，包括端到端情况下，由于数据不足，一定需要两条腿走路，两条腿都要快。

　　第二，现在的软件，如果一辆车像Robotaxi开在路上，有一个人躺在它的轮子中间，你怎么识别这个人躺在那里？正常一个人开车，有人躺在车下面，他肯定说，“喂，起来。”但是那个车不知道，所以车不仅要360度看，还要720度看。

　　现在很多车看不了720度，这个情况下就会吃亏，Robotaxi硬件的要求远比想象中还要复杂。

　　Q：上次我们正真看到整体端到端技术之后，对整个研发架构和研发方向指明了方向。今天的“全国都好用”的主题，对于整个智驾的策略或者说公司研发的方向，有没有指导性的意义？

　　首先我想确认的是，经过最近几个月，我非常相信端到端是未来，不仅把L2干出来，将来还要把L4干出来。但是硬件不一样，算力也不一样，肯定有一些东西是可以做的。

　　我和多个L4的公司老大去PK，他们都不相信，因为他们都觉得端到端有很多虚幻的问题、抖动的问题、各种黑盒的问题等等。我认为这些只是今天的问题，解决的速度可能会超乎想象。

　　我们肯定All IN在AI，去年我就认为公司一定要要把制造和AI两个能力都做好。

　　端到端验证了我们这个想法，也能告诉整个行业，要解决以前的路不是用规则和小型的AI体系，特斯拉并没改变我们以前的方向，我们以前的想法就是对的。

　　Q：能不能用大白话描述，小鹏的智驾的门槛壁垒，怎么超越市场上其他智驾的对手？智驾的国际门槛到底高不高？

　　何小鹏：关于友商我们不评论，我觉得端到端和过去的规则各有千秋，起码目前是这样。

　　但是端到端往前发展两到三个版本，速度会更快，尽量白话的角度分析，过去的规则做全球化十分艰难，全球的环境太复杂，所以端到端和无图是全球化的必由之路。

　　Q：您在演讲中提到：我们跟大众的合作，带给我们全球视野和成本可控。能不能分享一下，大众的合作对于小鹏整个造车或者其中某个环节，有什么数据佐证在造车领域的效率提升吗？

　　何小鹏：与大众的合作，举个例子，以前我们做一个车型测试，说要做100万、200万公里、300万公里、400万公里、500万公里，大部分多台车去开。

　　大众测我们的车，用两台车测那么多公里。我没想到，当你把两台车每一台车开50万公里、100万公里的时候，会看到很多以前看不到的东西。

　　以前我们是用很多台车累计完成测试，他是用单台做到，他对质量的看法跟我们不一样。

　　再举个例子，现在我管供应链，调整了很多，我觉得与大众合作的地方会有成本的下降。我们没想到，大众让我们实现了很多车的成本下降。这个是跳出原来逻辑的双赢。

　　Q：现在端到端有一些比如说黑盒之类的问题，小鹏现在是如何来解决这个问题的？

　　Q：XNGP全国公开之后，小鹏下一步计划是什么？能否向我们透露一些惊爆一点的信息？

　　每个月都会发布新消息，我们四季度要做门对门，现在只是部分的车主可以，我们的目标是让所有的小鹏车主都可以。

　　我觉得这个挺难的，因为太多中间的场景，每个场景不仅要做，还要做得更可靠更稳定，还要准确，这是很难的。

　　Q：小鹏在推送之前做了2595个城市的实车验证。我们下一阶段要出海，在面临道路数量级几何级增长的情况下，以及有端到端很强技术范式的情况下，我们还会去做实车验证的工作吗？

　　李力耘：实车验证永远都不可能省略，但是由于我们端到端AI智驾能力增强，我们会更有信心做得更加有明确的目的性，更高效。这是伴随着能力增长实现的。

　　Q：小鹏想必针对下一代Robotaxi的车型已经做了研发，进展能不能透露一下？在你看来，5年时间里，无人驾驶技术会不会推动进入所谓的Robotaxi时代？

　　何小鹏：第一，我觉得不需要5年；第二我们的Robotaxi策略暂时还不能透露。