70. 从蒸汽机到无人驾驶1｜和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊
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态度感，我比如说这个兄弟们的想害谁？

这造车，我觉得造车太过分。

这是一场什么样的战役呢？

我没有特别好的行动词，我只是觉得现在就是在血海里面游泳，如果我有汽车的品牌逻辑，我可能会汽车再高一点，这都是其中的反思啊。

有人说你那一年是壮士断腕。

哈哈，嗯，可以让我理解吧。

说了夸他撞刺把头都断了。

大 AI 里面就是说你越强，所以越多数据，越多数据，所以你越多费用，越多费用，所以你要买越多车去支持这个提示，这个循环，现在基本的所有的供应链都会搞定。

哈喽，大家好，欢迎收听张晓俊商业访谈录，我是腾讯新闻的晓俊，这是一档提供一手高密度信息的商业访谈节目。

很多人说啊，大模型会改造自动驾驶，加速它的拐点到来，但它究竟是如何发生的？

本集我邀请了小鹏汽车董事长兼 CEO 何小鹏。

过去一年半，作为一名汽车 CEO， 何小鹏倒是为了大模型做了挺多事。

他让团队读论文，自己到访美国三趟，试驾特斯拉 FSD 和微某，并且在忍痛送走爱将吴心宙，离开小鹏汽车赴任英伟达的时候，还专门拜访了黄仁勋。

在他看来，中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，并且把大模型放到应用里做工程落地的公司。

除了大模型和自动驾驶，站在小鹏汽车创办 10 年的节点之上，我也和他探讨了友谊、商展高峰，还有滑铁路。

他形容啊，造车就像在血海里面游泳。

我想先从最近的小米苏 7 开始聊起啊，你和李想、李斌为什么同时出现在了小米苏 7 的发布会上？

雷总怎么邀请你啊？

当时我觉得很巧吧，那天刚好我们参加百龙会，虽然我们三个人可能向往是不一样的，但是因为刚好我们三个人坐在一起聊的这个事情，知道雷总跟我很多年，都非常的喜欢雷总这个，也尊重他，所以我说我应该会来，因为我是从广州来，我当天早上来，最晚一班飞机飞回去，所以他们两个人都想一想。

最后都来了啊，所以你是那第一个打印的人？

是的，而且因为我是从广州来的，从其他地方近一点来就不好说，离我太远了。

所以他们俩是犹豫的。

他们过了一个小时以内都打野。

但是这种事情实际上就是可能有 a 不去，所以 b 也不去，因为有 a， b 不去， c 也不去，这样很容易有这种行为。

但是最后有人当场说了我去。

那就不一样，那你是当场说的你去。

他们两个是微信回复的，说他们不。

他就睡在我边上。

希望大家都要看日理，因为怕，比如说有这样的事情的阻碍啊等等。

为什么？

那天晚上我看了，回到路上，他们说你二三的时候，我说为什么？

他们说估计你气晕了，然后在厕所哭啊，他们自己都把我吓坏了。

我说我北京到广州最后一班飞机 9 点 半，所以我为什么 8 点 多就走了。

为什么？

你坐他们两个中间啊？

他们两个个子比我大嘛，所以显得我更好一点嘛。

我实际上觉得无论商业怎么样，个人应该保持，但是很可惜啊，我觉得在汽车行业很难做到。

以前我觉得互联网行业跟移动互联网行业绝大部情况还可以知道，我觉得这是几个行业的特色吧，就是商战的战，在汽车里面感觉更强烈，我也不太喜欢。

但是换个角度，你被迫要有个人说你一个 APPS， 说你 APPS crash， 你不会有压力，汽车不一样，汽车有各种各样的压力。

呃， follow 每个人的 heart 的话。

我觉得保留自己的记忆是因为你挖走了长城总经理王凤英，所以李斌坐在你和魏建军中间吗？

坐，没有，不可能，我们都尊重大哥，实际上这个座位是 maybe 小米他们排的吧？

他们考虑过的哈哈哈。

嗯，所以我很想知道那天三个小时的发布会你全程在想些什么呀？

看起来你笑得最开心从哪些照片上？

第一。

我没有看完我就先离开了啊，第一，哪种把车造出来了，而且做得很不错，这样超过了我们最开始第一台车对他的看法啊，我觉得做得很棒啊。

第二，他讲的有一些事情我觉得很有意思，有一种新的感觉，也有些的觉得是我们以前可能踩过的坑，不知道他会不会再开，反正我们所以在讨论，比如说他的颜色的看法，我们以前最开始也是对颜色是觉得应该 colorful 的，应该非常多样，但是慢慢的颜色也在不断地下降，最后下降到跟你的期待和现实的客户的选择，最后的一个最好的组合，否则你的 SKU 就比较多。

等等。

就类似这样的一些具体的过个细节吧。

我们在下面再聊为什么你们的颜色在下降啊？

从 colorful 到因为实际上有一些特别的颜色，实际上因为你的展厅一般就摆一台车，所以你会再次最主流的颜色，那么最后你的最主流的颜色可能就那么 4 款车，但如果你要用 7 个颜色，9 个颜色，11 个颜色，你的颜色的数量，虽然最后有一些颜色的数量，交付周期就换特别的慢啊，所以你就会降低颜色的数量来降低管理的。

那你怎么看他非常的 colorful 呢？

第一期我觉得他做得很好，但是可能以后年度会有一些变化，就是集中起来，卖得好的应该继续做得更好，卖得不好的就应该把检测调下去。

当然这个里面是不同车不一样，因为小米的初期我觉得是更适合颜色比较多的车，有一些比如说硬囊的车，它就不需要很多颜色。

所以你什么时候发现自己股价跌了？

我不怎么看股价，我知道有段子，但我没有关注我的股价。

那天你们三个人在那里坐在下面，你们有讨论什么呢？

出了颜色。

因为很多人在那，周边上没有什么太多聊天。

小米汽车是发布以后，你对雷总这个人有了新的看法没有？

雷总过去的多年还是比较有压力，很高兴他在汽车领域又能够收获它很大的不同啊，这点是我味道真的挺高兴。

但是换个角度，压力也在于把 IP 太红了，我觉得不一定是特别好的事情，起码对我来说，我觉得不是。

哈哈哈。

哦，为什么这么说？

我觉得不同人需要不一样的生活吧。

好，我们今天的一个话题是车与 AI， 今也是你们的 AI day 嘛，因为我知道李小鹏从一开始就是非常坚决地投入做智能化的一个公司。

首先能不能先透露一下这个 AI day 发布什么，然后也希望你能回顾一下从 17 年， 甚至从 14 年 到现在，整个智能化你们是怎么做的，有一些关键的节点。

我们今天实际上是一个看起来蛮小，实际上是个非常重要的一个发布会，为什么看起来蛮小，它实际上是个 OTA。

对于很多车厂或者手机厂商，他们定期都会有一个 OTA， 那么这个 OTA 因为做得特别的大，它差不多有 1000 个新功能，有 5000 个优化，这样是一个非常巨大的一个 OTA。

但更重要的是，它代表了小鹏在 AI 两个体系，一个是端到端的自动驾驶上车的第一步，第二个呢，我们在座舱里面也开始上了大模型，我认为也是第一步，这是第一个 future 上线，这是我们今天觉得非常重要的一个事情。

这个第一步实际上它意味着比如说我们的自动驾驶，我们简称 ad 啊，自动驾驶能力会和我们自己之之前，也会跟整个行业之前的整个的 ad 的能力差别有非常大的一步。

回到小鹏过去，我觉得可能很多人最开始对于新能源汽车的看法不一样，但对我们来说比较清晰简单，我们一开始就认为智能的类似当年的智能手机跟功能手机的变化啊。

第二个就是纯电的，我们认为从汽油到纯电，因为像电是可以让我们的笔记本让我们的 Server 去运行，由是不行，由于到 Server 一定需要一个电的转换，所以我们认为一个更大的电池，一个更大的电量才能够去确保将来全新的智能汽车的体感会更好。

所以我们的很多逻辑可能跟其他人不一样，我们是以手机的角度去看这个市场，但绝大部分的汽车人不是这个角度，他认为汽车是跟手机有巨大的差别，的确是巨大差别，但是嗯，从最终的企业的能力角度，有很多能力是趋同。

这次我觉得小鹏最开始跟很多汽车坦克其中一个不同吧，在过去的几年，我觉得小鹏在智能化上走的跟其他人都不太一样。

第一个，我们一直在盈利，我们是第一个把自动泊车放在广告上说很重要的，因为以前的拨测功能都很差，实际上是我们第一个推出来的高速辅助驾驶，在我们推出来的时候，无论是我们公司的高管啊，我记得我们公司高管，我们是年初吧推出，我们在上一年的年中，我们去做 testing， 内部做测试的时候，回来就默默的几个高管就自己买自己车改的配置，就是他们以前不相信，就觉得这是一个营销的噱头，有很多汽车人了，然后他发现哦，原来在高速上车可以自己开，而且开得还不错。

我明年之后，基本上在今天中国高速上自动驾驶在中高辆车都是标配的，我们首创呢，用语音跟助手说话，我们叫小 p， 呃，我们在 2020 年 第一个退出，我们引领了第一个机构雷达上车，我们引领了第一个高清地图，城市内多个城市商城。

所以实际上我们在这个技术领域里面，我你可以觉得第一我们做了很多创新，第二我们自我做了很多的改变，所以在整个的行业里面，我们相信技术上我们是一直在这一块，一年我觉得这一次基本上我们把整个行业又丢了两代吧，我自己认为就丢了两代，因为我们原来的去掉了高新地图的，整个就是已经让全国都能跑，变成了现在要每条道路都能跑，那这个是一个非常大的体验的变化。

那第二个就是我们端轮单的模型，原来你用编程法写程序去来说怎么左转，怎么右转，怎么调头，它的程序的规则是无穷的，理论上因为你在一个地方右转弯的逻辑是每一条道路，甚至同一条道路的每一个时间点都是不一样，你用规则是非常难，且即使用泛化，那么我们去开始用多少多样的模型来去训，所以我们在这个里面看到了一个全新的变革的机会。

你说你开始的源头是因为你是从手机的眼光来看车的，这为什么是这个源头呢？

因为在上一段创业里面，我是从移动互联网出来的，当时我们的投资人有 NGP， 也就是诺基亚成长基金， 07 年 投的。

07 年 我那时候 apple 还没有出 iPhone one 啊， 07 年 出的时候还没有出。

所有人都觉得很难去挑战一个全球有品牌、有技术储备、有客户认知的一个这么好的一家企业。

但是真的就是只花了 4 年左右到 2011 年。

当然汽车比手机慢很多，汽车的安全问题、政策问题、幸福基层问题也很慢很多，这个毋庸置疑啊。

实际上大家都觉得啊，原来手机可以不是仅仅拿来打电话发短信功能，手机上主要就是做这件事情，打电话发短信，没有干其他事情。

嗯，但智能手机到了 2011 年 以后，现在我觉得所有用户都能够理解，手机的最主要不是打电话，但是在那个时候，所以换个角度，我们那个时候是非常强烈一个认知，就是说汽车是不是应该自己来开，基本上所有的人都认为应该自己开的，实际上包括 iPhone 这类， iPhone 最重要换的交互方式，它把按键变成触摸，它把重度很低变成速度很高，它增加了统一的硬件，包括摄像头等系列。

当交互改变变革了之后，后来场景就变革了，从打电话的场景变成了你可能会发一个微信，嗯，可能会看一个视频，场景就会变。

所以交互的变革跟场景的变革，它是依次的，实际上或者说某种角度是依赖关系的。

换个角度，我可能在这个领域里面思考的，原来在移动互联网里面比较多，会觉得手机会怎么变革，会觉得手机操作系统会这么变革，因为我们做的 Blosso。

blosso 一个很重要问题，它跟操作系统强相关，你要做个 week 啊， week 都没关系，没有任何一个手机的。

嗯， call 会自己做一个类似 chat 这样的一个类，它肯定是一个 APP store 里面去。

呃， Blosa 不一样， Blosa， 所以我们会思考很多这种事情。

从手机来看，交互变革和场景变革是依次进行的，是依赖关系。

那在汽车这个领域会怎么演变呢？

当汽车不是司机自己开，这个叫交互变革。

那场景会怎么变革？

嗯，大部分是依赖的关系，但是从客户角度来看，有一些是并行的，比如说举例啊，当一个车可以安全符合的情况下，能够做到一定程度的无人驾驶，那么这个时候你可以看到首先是一些交互上的调整，那这个交互调整上它会引发了很多的变化，比如说举例一个场景，就是当你开到你的家的门口，那么车可以自动的安全的开到你记忆的停车位啊，这是一个场景上的一个很重要的事情啊，我认为那么再比如说，如果当一个车越来越多的车开到了能够到无人驾驶，这个时候你的汽车的场景也会产生变化，比如说原来的汽车我们都是追求五星安全碰撞了，原来的座椅也是追求五星的碰撞的要求的啊，那么可能在无人驾驶推出 10 年后，当他因为足够大的规模，那么车的形态跟车座椅的形态都会产生巨大的变化，因为这个时候不需要五星碰撞啊，因为不需要五星碰撞，你看到的交互跟体验到的场景也会产生变化，比如说你今天所看到的大屏，当无论驾驶越来越广泛的时候，你的大屏的形态肯定有很大的变化，因为你不会坐在司机位或者前面去点击了，你可能用语音，你可能用投影，投影到哪里再定呢，这个所以这些里面实际上都是在这整个的功能导致的跟用户之间的交互哎，交互带来的用户场景，或者用户跟用户之间，汽车跟汽车之间的场景的巨大的变化。

你 14 年 开始投资小鹏，然后到 17 年 进来，那你那几年，再比如说跟李想、李斌他们讨论这个事情的话，你们想法完全 match 吗？

因为他们虽然也是上一代的创业者，但是他们其实一直在汽车这个行业里，你觉得他、你跟他们的区别是什么？

站在那个时间点。

我那次跟他们聊的不多，首先认识聊的不多，我最开始去问这个事情的时候，我都约了他们，但约到李斌，李斌就最后谈完就说，他说他准备做。

我那一几年， 14 年？

当当时那个圈子都很小，因为中国基本上没有人在造车，就是说不像互联网，你想去投资，你觉得有一个 idea， 他总会找到 5 家、10 家企业，他那时候是一家都没有，你只能自己 set up 一个团队，因为汽车太重了。

说实话，我觉得我们三个人都有很大很大的差别啊，他们也是干互联网，但是他们更是干互联网的。

汽车跟媒体相关的，我是干互联网，我是跟移动互联网，跟工具相关的，完全不同的两套逻辑，所以我们的很多思考逻辑不一样。

你看我，我更关注技术，我的后来主要竞对的是 Google 的 Chrome， 我更关注全球化，我们花了很多力气做全球化，后来在发达，为什么？

国家我们打不过，在发展这个国家打得过，但是靠的不是技术，靠的是运营，这里面就有很多新的挑战，我们整个逻辑都不太一样。

上次所以你会看到我为什么很注重全球化，我为什么做科技，科技才是更容易全球化，你因为当时 UC 靠运营，运营是什么？

知道你的用户是谁，根据这个用户的定位去能让他们更开心更愉悦。

跨国很难，在一个 countries 相对可行，最终的科技，标准的技术，科技好的交互体验，能够所有人都喜欢，不管是中国人还是外国。

所以你的很多创意的思考，这一段创意的思考，都来自于你对 UC 的总结，是的，能获得犯错，能不能总结一下你的选择的正确的和错误的？

因为很多创业者在开启下一段创意的时候，都比如说会跟上一段创业的投资人写信，反思自己，你有做过这样的事情吗？

哦，没有，但是肯定有非常多的总结。

刚才讲了这次为什么我们相信智能会改变，为什么我们相信只有科技的定位才能做好全球，为什么我们一开始认为全球是一个大布局，但是要慢行动的一个共识，呃，为什么我们要去从 20 万到 30 万级别开始进入它？

等等都是。

实际上你看某种角度，从汽车角度，它是品牌，先应该往上涨，再往下，但是在互联网领域不是，互联网一般来说要不然切腰部，要不然切底部。

所以当时因为我没有汽车的品牌逻辑，如果我有汽车的品牌逻辑，我可能会切得再高一点，这都是其中的反思啊。

比如说举例如果我是汽车体系更多种的，我可能会先从 P7 入手，再到 maybe 机器的体系，就是它的时候，切角是不一样。

当然呢，小鹏汽车跟你想跟未来有一个很大的差别是因为小鹏汽车最开始是投资人，并不是创作。

等我来的时候，这个公司已经运行了三年了，你这三年里面他们已经做好了定位，对，虽然这个定位中间肯定跟我有开过会，但是说实话，你作为投资人跟你作为创业者，你的思考逻辑屁股是不一样。

为什么你 17 年 才加入， 14 年 就以小鹏汽车命名了这个公司，没有？

这个公司从 16 年 从小鹏汽车命名，这个字叫纯子汽车成型自动。

那为什么 16 年 变成小鹏汽车这个名字了呢？

是你要求的吗？

不是，是团队就是汽车的一个很重要的。

到了后面，比如说你如果做个互联网的 APP， 你可以取任何名字，但汽车你如果取的名字你过不了商标，你就上不了公告，你上不了公告就不能卖车，到那个时候就需要必须有商标，你要知道所有的洗车店，汽车的 4S 店，他注册的商标都是汽车商标，所以让你能够想到好的商标基本上没注册，所以他们说我的名字估计没人注册，虽然他们已经定位过了上次，然后他们说拿了很多的很多的名字，最后一个词，小鹏，他说先看其他的名字好不好，我说最后应该应该不会注册到这个吧，然后实际上前面全都注册不下来。

呃？

有多少个？

给你那个例子，十几个吧，十几个，然后最后是小鹏汽车，对，然后最后就选了你。

你被挂上车名是什么感觉？

火山最开始是不太愿意的，因为作为投资人是不应该，但是后来又想着，投资人，呃，有句话叫八毛不添乱，他们说这个是一个嗯，正常的选择，不跟你相关。

那时候我还没加入，他就跟我相关度不够高，你懂了吗？

但是如果我加入了，的确相关度就非常的高。

我看过很多次，你说我为什么加入了小鹏汽车的，这个原因还是那个原因吗？

你能再讲一下吗？

跟你的孩子出生有关系。

昨天还说了这个故事。

昨天有一个我以前的头像跟我聊天，这个就不说了，因为他太有名了，都说了类似的故事，就是说。

我觉得人生可以很长，但是绝大部分人没有把人生够精彩啊，有些人有很多钱或者事业做得很好，就是很平顺的人生。

像我在那个年代我也是有这个思考，就是说我怎么去找到我的精彩，实际上谁都不想吃苦，说实话，但是学了讲精彩，但是这个世界上又不付出努力，又没有风险，又很精彩，甚至还有人赚了很多钱，我觉得这个一般只有一个地方，梦里面，所以在那个时候在思考以后的选择，我觉得最重要是小朋友一个出生，然后加上一个电话夫妻勋，他能够去在那一片刻冲击了自己吧。

3 月 5 之前有无数人问过我这个问题，这起码一两百个人就那一下觉得我应该做点事，做点重新的创业，不是跟原来的互联网相关的创业，这是当时的一个想，当时我们还没有确定做成，我后来还是思考了一个多月，就是说应该要做一点精彩，是不要让自己那么不快乐，应该让做点精彩，是能够让小朋友觉得很酷。

像我小朋友前几个月问我说我四个公司打楼市的，因为之前我们有一个视频说打楼市的，他刚好看到了啊，他的一个朋友说，然后他说爸爸你不是打楼市吗？

你怎么名字跟这公司一样？

因为以前他只知道我叫爸爸，他不知道我的全名。

很小嘛，去年下半年对。

我还挺好奇，你在 UC 的那个时候，你那一段经历里面的高点和低点是什么时候？

心理上的高点和低点？

低点太多了。

呃。

做公司做得快挂的时候发不出工资。

每个月借几万块钱，因为你工资小啊，很正常，然后碰到了很严重的挑战，然后你觉得工资做不下去了，然后你会觉得很痛苦，我觉得高点反而没有记忆那么深刻。

我第一次融资成功，把公司卖掉，那一天我就很担心我的同学们不开心，到处去办公室看他们的脸色，跟他们聊聊天。

那种忐忑就是假设你有一个女儿，你要嫁出去之后，你最怕女儿不开心。

所以后面我们在 UC 里面非常关注，就是说不管我们在不在 UC 都应该成为一家好的公司，挣钱的公司。

那结婚的那一个女婿，一个喜欢的女儿，就假设你是嫁女儿就是，这都是当时的记忆深刻点吧。

为什么你当时是忐忑，卖了公司以后，你去看员工脸色，他们反应怎么样呢？

我不知道他们开不开心？

开心吗？

后来还好。

大部分人还是一般来说知道这种信息是一个 Shark， 但我觉得之后他们还是觉得是不错的，是一个正确的向前的。

所以我们当时从收入从 20 亿慢慢做到 100 亿，往一百几十亿走。

呃，合并进去之后，我觉得整体大家都是满意。

因为对自动驾驶智能化，这个其实我刚才理解了你的原点，但是行业里面的人也会说，就是如果在真正的汽车售卖上，自动驾驶标签它可能排在售卖排名的考虑要素第八或者第九，就是其实是非常靠后的。

自动驾驶能帮助你卖车吗？

你怎么考虑这个问题呢？

我觉得第八、第九现在的排名会向上，但是两年前肯定是。

你讲的是对的，对于小鹏汽车来说的用户排的前三，因为我们是选择我们的更多是自动驾驶。

第三点我觉得是这个需求的价值正在体现，在 20 万以上车现在可能占第五名左右，20 万以下车可能占了第十名左右，因为 20 万以下测的智能化都很差，因为以前的硬件的帮我们跟软件的人力支持不了，在这个价位侧能够把这个责任做好。

但我相信两个点吧，我觉得第一个点就是说就像我今天晚上我会去宣布，我们就要在未来 18 个月把自动驾驶提高 30 倍，记住不止 30 个 PERCENT， 我觉得今天核心是自动驾驶，举个例子啊，两年内，如果你在你的工作地方，呃，你每周开车，除了上下车之外，每一周只用抓两三次方向盘，而且你觉得很安全，你会不会用，然后你会形成惯性，今天因为做不到，所以我的目标第一个要让他做到，第二个我要做到一个事情，我没让他做得便宜，就是能够让 20 万以内的车也能够把这些能力全部用上去，这是一个非常难的事情。

所以换一个角度，自动驾驶我觉得今天在这个领域里面没有做到前三是两个原因，第一个是没有做得足够好，第二个是没有做到足够所有测都能用。

这两个原因一旦解决，我觉得很快了。

为什么？

从今年开始，2020 年开始，下一个实验是智能化的实验，就是说现在在看 AI 跟大模型，厚积薄发，我觉得就是在最近，也许 12 个月，也许错误一点 24 个月，但是不会写得更长，也就是说它非常 close。

也就是说现在到了那个自动驾驶的拐点，接近拐点。

大模型对这个的很大的推动力的，对吧？

是大模型，怎么改变它呢？

这个非常简单，就是说大部分人讲的大模型都是语言大模型，语言大模型基本上没能挣到钱，除了 Nvidia 或者类似 Microsoft， 那 Microsoft 也没算严格增量，或者像 OPAI， 它是浓到钱，它不是正套钱，包括小川它们，我觉得大模型真正在另外一个维度可以挣到钱了，我觉得是 ad 就自动驾驶，他把自动驾驶能力如果能够提高 50 倍到 100 倍，能够让辅助驾驶变成完全自动驾驶，或者变成了接近无人驾驶，我觉得这个能力变化是有用户愿意付费，爱买车的，正常来说，要你去掏几万块钱买一个 software 或者一个服务，你不会买。

但是你花十几万、二十几万、三十几万买一款你喜欢的车，含这个能力，你的可能性会非常高。

而且如果当你身边的 100 个朋友，有 10 个慢慢变成 30 个，慢慢变成 50 个，都在天天用，你们都会用起来，所以这个的变化会非常快。

好，但是它跟语言大模型不一样，语言大模型是换个角度，但今天我觉得是一种不是追求可靠性，不是追求鲁棒性的一个类似语言的沟通或者助力一样的一个模型。

它某种角度是一种大力出奇迹吧。

汽车不一样，汽车也是大力出奇迹，但汽车去追求更高的安全性、体验的稳定性。

在这种情况下的大模型，它跟语言大模型实际上是不太一样，但是它的底层很多逻辑是一样，都用全词 former。

但是自动驾驶做了大模型，它还需要有一个守门员，或者你可以认为是刹车加守门员。

因为语言的模型，你可以问他一句话，他输错了， no way， dont care， 这种价值不一样，他干错了，你要保住完全，所以要有 Controller， 要有刹车，这是两种不同的弹幕。

你发现，但是它的底层逻辑就是跟现在达模型一样。

所以汽车的世界很快就变成了大量的数据、大量的训练，然后生成大量的规则。

然后取代人项目大模型这一波就是从 22 年 11 月 chahpt 出来以后，这对于自动驾驶的影响是什么？

对你的影响是什么？

你有做什么动作呢？

我们做了很多动作，我们到时去看他们的 paper 是什么样的，它是来自于什么，哪些基础的 paper 啊，然后这些 paper 里面它是为什么一步步衍生，因为最开始我们就用 Transformer， 不管是 2017 年 吧还是 16 年 底，我有点忘了， 17 年 上半年应该是都是基于它来做，在基础上去做衍生的。

我觉得首先要读懂它的逻辑是什么样的。

上大模型完全不是人的思考逻辑，但你可以认为它是马信的思考逻辑，或者说是它马信的推理逻辑，它出来内容上它可能不懂，但是它更准确，它比或者说比大部分人更准确，那就是语言类大模型，你的视觉大模型，实际上视觉大模型跟机器人跟出处跟 ad 还不完全相关， ad 是既有感知又有定位，又有规划，又有执行，又有控制，又有整个的体验体系，你把这一套就要能够打通，这个跟语言大模型是两套不同的逻辑，但是一套的底层架构。

换个角度，你说从 2022 年， 我们当时某些时候我有点预感，预感就是说有很多东西出来我觉得还没到，比如说 VR AR 在刚出来的时候，比如说 W3C 的 Web 三，比如说比特币，最开始就是有很多东西我觉得还没到，但是大模型我觉得我一出来，我觉得我一看简单用一用，我觉得这是一个巨大的机会。

然后我这个预感来自于手感是吗？

预感来自于自己体验之后的快速思考，嗯后的结果都必须首先要体验。

第二个就是你要快速思考它里面成功的几要素的逻辑，这里面有显性的，也有显性。

然后我去趟美国，再看一下大模型的整个的逻辑，然后去拜访了阶层跟我们的团队，很多人去聊了一下天。

我当时就觉得大模型是非常重要的，但是说实话，那个时候没有人知道大模型怎么落地。

你是几月去的美国？

4 月 份和 4 一月份。

1 月份和 4 月 份都去了。

嗯，都是为了大模型去的。

不， 4 月 份去，今年 1 月 份又去。

你是车企 CEO 里面去为了大模型专门去美国比较少的人吧？

我不知道其他人去不去，我觉得这次方向，但是我不知道这个方向什么时候到来。

实际上有很多人都说有个东西是好东西，我们说是，但是在硬件领域跟软件不一样，硬件领域举一个例子，很多人说有一个新的技术能够让电池更牛逼了，这个技术 90% 讲的是可能是对的，但是这个技术并不能让电池更牛，因为一个电池可能有 15 项技术的组合，他把 a 技术提高了，可能 BCDEFG 基础都下降，核心的问题是你怎么把它解决掉它，第二就是你解决你也可能不牛逼，为什么？

因为你要你把它量产到规模量产，你需要工艺设备吧，你需要建厂吧，你需要有人有订单吧，你需要订单使用之后这个产品是可靠稳定可维护的吧，然后你才能更降价吧，才会有更多人进来吧，所以软件的从科研到规模使用很快，硬件非常难，特别是安全类的硬件。

所以我当时的一个最大的挑 concern 就是这玩意我觉得是未来，但是它怎么落地，特别在我们这个行业怎么落地，说实话也是 model 式的规则。

但是换个角度，我是很非常 believe 这个事情也去做。

今年 1 月 份我去 CS 车展，有很多的公司，海外的公司、中国的公司都说这个东西大模型对 AI 很有价值，对某个能力很有价值。

但实际上他们都不是用咱们，他们还是用编程法，就是用规则。

如果这里有 3 个人，所以转弯就要慢一点。

我举例啊，就是这个规则法，弹幕型不是这样，弹幕型你就是把过敏感的场景全丢进去，然后它生成一个规则，你用推理引擎去解释。

至于它生成的规则，你需要有 control 了。

这个我觉得小鹏原来做得很好，是因为我们原来把上一代自动驾驶能力做得很强了，所以我们把上一代可以改吧改吧，改成一个 control 了，哈哈哈，要不然你没有上一代你也不能去用它。

但是你如果是有控制器，有安全的刹车之后，你再去用新一代的技术，你就可以比较快速。

能力是他在某些能力达到一个更强的能力，而且强很多。

还有能力在短板上，你要用你的其他的房子，包括控制器，包括你的刹车去修复、去弥补，然后你就画更大的数。

所以我觉得我们真的是一直很专注这条路上。

第二个，我本身是个技术人员，上很多企业的老板，有些是干企业的，有些是干销售的，有些是干营销的，干技术也有，但我觉得技术人员去抓这种的敏感度会强一点。

所以怎么在车上落地呢？

大模型今天 OK， 怎么结合呢？

换一个角度，实际上我们并不是把了解的什么模型放了出来，我们是刚才我所说的，实际上是很简单的逻辑，就是你把它 paper 都读完。

然后你了解他所有读的是吧？

呃，我们的团队会读 OK 啊。

然后我们团队了解我们的架构有一些底层是类似的，比如说全是基于，全是 form 起来。

但是你换个角度，以前他的推理的逻辑跟我们的这个数据的执行逻辑是不一样的。

嗯，数据执行流就是数据流是不一样的，你就应该去按照它的逻辑去重写我们的数据流的逻辑，然后增加数据的收集，然后做预训练，然后训练出来得到的一个引擎，然后在仿真环境里面去 testing， 我们有个非常大的仿真环境，然后最开始仿真环境 testing 的结果是非常非常之差，然后你不断地加强训练，我们多差呀，最开始基本上不能用，最开始你写出来东西完全不能用。

第一，你程序员，你的模型还不够强。

嗯，但最重要是你的数据量不大，它跟正常一个，比如说你写个程序说现在要右转弯，它最多，比如说假设右转弯有 1 亿个场景，你起码能够写覆盖 100 万个场景的问题，或者 200 万个，或者 1000 万个，因为它比较简单，但对不起大模型，前 100 万个场景它覆盖不了，它很久，还是 0，非常接近，嗯，那你就不断地调模型，然后核心是数据量，然后巨大的训练啊，我们今年下半年，去年费用都 1 亿多美金，中国很有趣，你看有很多人去年买了很多卡，嗯，但是用不起来，因为它没有场景去训。

这一点我们现在进步得非常的快，所以你把如此之多的数据拿去训练，然后突然有一天你会发现，在仿真环境啊，一下子超出你现在的逻辑，然后你就发现，哦，原来我可以把一个点数据量，只是说还要再提高 100 倍或者 1000 倍，你基本上非量产的公司测都干不了，因为它测的数量不够，你需要巨大的数据才能提高到可行性。

然后就不断地，所以今天能到多少？

我们今天上市第一步我们是在这个大模型里面完成了，有一部分功能在自动驾驶，但是我们后面就每个月或者每隔一段时间嘛，我现在不能精准到一个时间，我们都会增加人力。

然后我们为此还要重写仿真，因为原来的仿真没有适应那么大数据那样的测试的逻辑，因为它的规则，你可以认为可以是人的规则的 1 万倍或者是 100 万倍，就是这个数量级，你靠人是测不了。

所以在这个领域里面上蛮多的事情要变化，所以为什么我说对我们是重要的一步，一旦我们把这些体系转得更好了，就是你把数据量加大非常大，你的整个配套的数据体系、清晰体系、训练体系、仿真体系都要加大，你会得到巨大的不一样，这个时候就是人的规则打败不了。

所以我想说的是，我觉得大模型给大家的开了一个盒子，就是说在无限的场景内，靠人编程是解决不了无限的场景，但是大力会出奇迹。

话说你过去一年跟车企 CEO 聊天会聊这个吗？

不聊。

对啊，我觉得很少，我觉得是完全是两个圈子，不聊完全不了是吧？

何丽想哭。

李斌会聊吗？

不会，哈哈哈，跟雷总应该会聊。

也不会，因为他投了很多大模型公司嘛。

创业公司你会考虑投一下吗？

在中国如果有合适的？

也许吧。

现在还没有啊。

我觉得我跟他们有不少大模型公司很好啊，像智普的唐杰啊、小川呐，自飞呀，我觉得他们都在干，大部分他们干得很好，我们给他鼓掌。

我觉得中国需要这样的公司，但中国也需要自己能够读懂大模型，把大模型放在应用里面去做功能落地的公司。

我觉得小公司其中一家干基础大模型，可能是有其他公司可以干好，但我觉得我们我商不需要 GBT for， 我商不需要 GBT five， 一个 GBT two 或者 GBT three， 自我的可控能力在一个垂直领域就很好，实际上不需要那么 advanced 的能力啊。

你需要一个 standard 能力，因为这个 standard 能力大部分人把它无法落地到工程，这是一个困难点。

就比如说有一个人说你去创业做一家公司，说我帮你做装修，帮我装修，然后你就请很多人帮我画图，做设计。

诶，对不起，你可能只需要一个 GBT three， 然后读了全球 1000 万张 design 的，就是设计了造型的图，不同的，然后它能够自动写，根据你输入的一些 information input 生成各种各样东西，然后你只用微调词就可以了。

就这个能力，不需要 GBD four， 不需要 GBD five， GBD two， maybe 是 OK， 但是我刚才讲这个能力的衔接是巨大的挑战。

就最难的是在那个衔接上。

对，就是你的整体的工程能力，而且把工程落地有无数的问题，你的数据怎么快速流动，你的仿真怎么快速测试，然后你为什么会有这么多的数据？

刚才我讲你需要 1000 万个设计的图，而且这个设计图你要所清洗，因为你要知道谁是好的，谁是不好的图，还有谁是中国人喜欢的设计，因为你如果做全球业务，所以这就是不同的能力。

刚才所说的是包括小川他们，小川既在做大模型的基底座，对，又在做其中一个垂直行业的医疗，医疗我觉得那还是以软件为导向。

那你怎么看马斯克，他同时也要做一个 XAM、 x AI。

我觉得他可能得同时做做多件事情。

他不是因为我要做特斯拉，所以我做 x 肺炎，它不一定是要把这两个融合起。

我觉得有很多是长期依赖关系，不叫短线依赖关系。

这个话怎么理解？

就是说它可能在不同的角度都有依赖，比如说我们一旦做 Robot， 做了好几年了， log 里面对大模型是另外一种要求，不一样的能力。

从去年上半年以前存在的大部分诺宝公司都是用过去的技术，比如说美国有一家很著名的被 Google 收购了，后来卖给了现代的 OK 啊，经常做表演的，他以前用液压，他现在做电动。

但是问题在于，你以前想去让 Robot 去实施一个复杂的操作，你基本上无解，因为它的环境是无穷的。

第二，他的动作是无穷的，就是说为什么一个 robot 有 30 多个关节，你想让他的手、眼、足、思想和嘴协同，如果你那个程序员编程，他编到 1 万个，编到死，也可能只能解决 5% 场景，一万个人你可能都解决，因为它的规则是无穷的，你必须用全用 AI， 那 AI 的逻辑就很搞笑了，就是说你怎么用一个大模型让他看到这个世界，他就不断地学习，他对，淘汰他错的。

比如说打人就是一个错误动作，你要把它淘汰掉，你怎么去清洗它，你怎么去训练它，这个时间是一个巨冷的事情，它比自动驾驶还难。

但是换个角度，回到你刚才的起点，这个讲的就是其他的大模型来去做得更好。

之前聊了很多车企，他们讲大模型怎么就落地自动驾驶，我就从来没有人讲明白过。

因为很多人都说大模型很好，我把它放进来可以用，你问他怎么放，他连自动驾驶都没搞通，然后放进去呢？

根本搞不通。

你去见 Jason， Jason 好像有聊什么吗？

有学习到什么？

我觉得首先他非常棒，他在六七年前公司的市值并不高，抓住了一个巨大的机会，他的坚持啊，我觉得是第二个，我觉得他的管理非常有意思，我不能说是 perfect 我，但我觉得是在美国的环境，他是非常非常好的管理。

他每个季度跟所有员工开一次会，每个季度跟所有员工。

中国很少有老板讲直接向他汇报人有数十个人，一般的老板做不到。

他不太吵人哦，在他那里的员工动辄 15 年或以上，15 年还是一个下限。

哇塞，你会觉得，噢，在中国一次 crazy， 在硅谷的 crazy， 因为硅谷的很多员工称待不了那么多年。

你要知道，六七年前它并不是一个 super star， 它只是一个 star。

在六七年前，他在技术的洞见不是洞察，是洞见，以及对于企业的管理跟我们有很多很多不同。

他这些管理反映了什么呢？

他的员工待了很久，他跟所有人开会，向他汇报的人很多，这说明什么呢？

像这里面有很多种解释，因为成功者可以都说这些是他原因啊，但是这是他的一个选择。

我觉得在一个很长线的技术领域里面，需要有很长线的 believer 和坚信这个事情的一小错论。

他们公司原来不是那么大，却长时间在这里面耕耘，就像中国，中国的很多大型企业都是吃快餐，三年种树，很快可以开花，很快结果，我觉得很难，实际上是他养出不同的共识。

我们还聊了很多不能说的事情，比如说中美政治，比如说科技的变化。

像他们都看到他的管理有给你什么启发没？

我觉得一个非常重要的点是愿意有一群超级不错的人，给他们一个宽松的环境，一个长期的宽松环境。

真的有时候做长期的科研是需要这个。

在中国很多人没有足够耐心啊，中国有很多很大的很好的企业、科研院做不好，我觉得跟老大相关，老大也有足够耐心、足够的愿景。

像 Nvidia 几年前不好，最低跌到好像 80 多亿美金，试试？

你要跟他们不断地抢他的愿景什么样，也要跟他们不断讲为什么我们能 win， 然后讲十几年，就是很多人都不会信的。

我跟你说，哈哈哈，我今年也会跟我们的同事很多人开始来做大量的重复性的沟通。

以前我很不喜欢的，我跟我团队做一个沟通，那我就开个大会吧。

但开个大会的效果没有小会好，但总底部开好。

所以我们现在全员的会更多更准时。

我们小会就大概 20 人以内的会更多啊，就是原来很多人开的会都是跟你业务相关的开会，我现在是很多是跟我业务不相关的会。

你就了解我是怎么想，我为什么这样做的，然后知道你们有什么 question。

你这些 question 对我又有间接或者少数快程有直接的影响，我觉得需要多见，很快的沟通。

你是去年 4 月 见的 JSON 吗？

9 月 份见的是 Jason。

他跟五星咒去英伟达有什么关系啊？

就五星咒去英伟达就每天都送他去美国吗？

啊哦，不是不是哦，在中国。

所以心咒离职是不是让你心很痛？

既痛也很开心？

第一它会变好，第二我们也会变好，因为每一个人都有自己的很强的优点，也有自己的能力的短板。

我觉得这个世界上，起码在中国的很多企业里面，极少数有一个人决定公司的身世，我觉得上最后公司全都能做得更好，这个话可能讲得有点空，但实际上，呃。

我能理解这句话，但这也是高管的通啊，说明这个公司有我没有做行。

一个好的公司就应该做得到，但一个这是更长远的事情。

今天大家也会有一种就是想法，觉得小鹏股的一个很鲜明的标签就是制驾嘛，今天随着华为入局，它的制驾能力也被认为是第一梯队的，而他的风格又那么的凶悍，哼哼哼，你感受到了冲击吗？

嗯！

当然，虽然我以前很多年的创业都跟华为相关，所以一直都相信华为的能力，但是我觉得这是一个好的事情，互相学习对我们来可以学到他的很多的能力，然后就可以提高。

最终我相信专注是最后成功的启动。

一个很重要的点。

你今天你看华为跟你过去看华为会不一样嘛，过去可能你在移动互联网时代跟他打仗的时候。

我觉得华为真的是中国人非常值得骄傲的公司，这是第一，但是作为竞争对手是一个非常厉害的对手，所以要多向他学习。

但是换个角度，老大老二打架经常挂在下面一群人，我觉得总会打架，你不在中国打，你也在海外打，对不对？

所以我觉得这是一件对我们来说反而是一个好的事情。

也有从业者说，小鹏，干脆你也别卖车了，就像华为一样，就做智能化的提供商，然后跟大家联合，相当于做博士。

因为他们听说华为算过坐车的毛利还没有做手机的好。

看阶段吧，我觉得是第一。

第二，我们会把我们的部分能力输出给少数合作伙伴，但是我们不会输出给很多合作伙伴，例如大众。

做好一个合作伙伴已经足够困难了，因为我以前更早之前的创业就是做 ToB 的， ToB 是一个非常困难的事情。

是他有他的，依然是很困难。

他也有他的挑战。

华为是中国我认为 ToB 做得最好的公司。

换个角度， ToB 有 ToB 的困难，也有 ToB 的舒服，他一旦稳定了，他也很舒服，但他稳定很难。

在就是做智能化的这么多年里面，你有过出现过徘徊的时候吗？

没有。

G9 那辆车是不是已徘徊过？

没有，它只是有两个配置选择而已，很多人都认为越高端的车配置应该越少才对，但是在我们以前的车里面都有这些配置，它上是一模一样，它只是配置在一个另外的一个角度的问题。

换个角度，我上同意啊，就是说将来我们应该把配置越做越少，越做越精。

这是对的。

智能化最终构筑的一个车企的护城河是什么？

有一种观点会认为说每家车企都会做智能化，然后智能化也有很多的供应商，同时像比如说理想、比亚迪，虽然今天智能化的能力没有那么强，但是他们也不认为这是一个赶不上的能力。

那么智能化就是我们作为一个有技术先发优势的企业，对于车企来说，它的护城河是什么呢？

首先我不认同这些所有的说法，按照这个逻辑，只要有钱，或者说只要这个市场够大，就一定有选择。

错了，中国现在今年的芯片上的问题那么多，中国今天部分做得好的公司的能力，虽然在全球来说强不强啊，还是有很多，但这个壁垒有很多，有技术壁垒，就是绝大部分人做 AI， 这个上面在今天来说是做不到的，因为以前的 AI 叫小 AI 吧，现在叫大 AI， 大 a 上对技术的要求的高度，获得成功的概率呢，又会进一步提高，在成功概率会进步缩小。

我们做智能化做了 10 年啊，当然最近两年才混的大 AI， 以前是像小 AI， 我们一年 35 个亿的 AI 投入费用，包括训练，包括人工，绝大部分公司干不了智能化实际上会形成一个在网络效应，是一个非常基础的网络效应，就是大 AI 里面，就是说你越强，所以越多数据，越多数据，所以你越多费用，越多费用，所以你要买越多车去支持这个提示这个循环。

现在基本的所有的供应链都会搞定，供应链卖给你一个东西，是我做了，我卖给你一个软件，但它不要持续训练，否则那个成本是学 cover， 但是对不起，大模型以后的很多的合作必须是一个时间长度的，而且都非常大。

所以大模型在某种角度对于小型公司是不利的，因为它的时间成本、商业逻辑和它的研发壁垒和它的训练费用都是门槛。

好，等它做到一定规模了，数据才会门槛，再等数据做了一定规模，还有新的门槛，这个我以后再说，门槛是非常高，但是这个门槛的一个重要的点是能不能做成。

用户的痛点就是高频体验，用户一定要用。

今天是辅助驾驶做不到，举个例子吧，就是说如果能做到一个在城市里面，你一周基本都不用碰方向盘，不管男孩女孩，老人小孩，你就是年纪大的，年纪小的吃鸡啊，这个小孩不能开车，将来是个强需求，只是今天他做得不好，没有其他的功能会做成这样的一个强需求，而这个需求一定会有很大的。

就像搜索引擎，你说的门槛高不高，我认为远远没有自动 GS 高，但是搜索引擎能做好人都不多啊，我是做过车型，已经做了好几年啊。

哇，特别难，真是哈哈特。

你绝对不用信，就是说以前他们最多做到什么？

做到高速的开得不错，城市里面勉强可以开，规则至此结束。

那他说我有钱啊，我拿更多的资金来砸呀。

对啊，那就是成功概率啊。

所以你看他们，我不具体指哪一家，你看他们现在出来的，连高清地图取消都没有做到，全都是要去付费买高高清地图就根本做不好题。

中国假设的道路是一万高地都能覆盖的道路是 50，你还有 9950 的道路覆盖不了，你怎么用？

你根本没法去私有。

这个逻辑你让我特别能理解你为什么是这些公司里面最关注智能化和科技的人，因为你就是这个行业来的。

所以要吹牛，我是能够上去一起吹的。

而他们是什么想法呢？

就是他们是还是汽车行业的想法，对吧？

他们是别人告诉他这个东西可以做，但这个东西做的有什么问题，什么困难，节奏以及成功概率有前十，是代表他能够搭起一个基础的 foundation， 但这个 foundation 能不能 work， 能不能 work 得好，这是要人力的。

一个投资者想问你复刻一个特斯拉端到端 FSD 要花多少钱？

多少时间？

哪些基础要素？

几百亿吧，我觉得是，我觉得首先你需要非常多的钱，然后需要超级 super channel 呢，绝对不是普通的什么程序员靠算法就可以干出来，你需要在马路上跑很多的车，你需要整个的执行能力全部都转起来，实际上英伟达就具备这些很多能力，要转起来的时间也很长，而且概率也也是很低的。

成功有一个概率，就像创业，我经常说创业的成功概率就像小鹏汽车，很多人刚开始我创业时，别人想偷吃就问，我就跟他们说，我说欢迎投资，然后如果你收入年度 100，你可以投个 10 块钱，20 块钱，然后但是我就跟他们说，我说你你们要知道，投一二十块钱可能以后能够赚 10 倍，100 倍或者 1000 倍，但是你还是了成功概率，他们就问我多少，我说 one person 不到，他们说一个 person 都不到，你创个啥业？

换个角度，今天对自动驾驶，如果你要投几百亿，几年千人，成功概率只有 5%， 你会不会投？

这就是门槛之一。

所以投钱只是代表有可能可以成功，不代表它可以成功。

未来多模态的大模型和自动驾驶模型和机器人大脑是会是统一的吗？

不敢说，现在还有点早。

车企做机器人有优优势吗？

我觉得绝大部分机器人公司都应该车企，绝大部分未来的机型公司都应该是车企，因为车的逻辑跟基准逻辑 80% 一样，但是有一些东西基层比车复杂很多，有一些东西车比基层复杂很多，但是大方向逻辑是一样。

特斯拉 FSD 入华，你怎么看呢？

我觉得是非常好，如果他能够进中，我觉得他做得很棒，好的产品就应该进来，他也符合中国的政策法规，他也要中国的训练，他要在中国做测试，他要把中国的场景做好，因为不同国家场景是不一样的，去年就不一样，比如说美国到处都在 stop line， 中国就很少，就举一个例子。

嗯。

那问一个现实的问题，就是我们智能化水平在不断地提高，那怎么刺激车的销量？

第一，要把体验做好。

我觉得小鹏在以前做技术，对体验的关注不够多啊，我们今年开始狂在里面加码，我包括今天的 OTA3， 对于很多体验都有很大的提高。

嗯，我觉得这是第一，第二个点就是说要把痒点做成痛点，第三个就是要把高成本也做在中成本或者低成本。

你把这几点做好了，好的体验，如果适合的成本，然后刚需的用户的感受，因为有很多好的体验不代表用户是刚需，需要，你把这几个结合起来就是巨大的价值。

很快了，我等会不远回顾。

你做小鹏汽车虽然没有 10 年吧，但是从小鹏成立来说就有 10 年，你站在今天这个节点上，你有什么感悟？

太多感悟，比如说这个兄弟们得想害谁？

这造车，我觉得是造车太苦了，真的是，但是也很酷。

作为一个产品经理，作为一个技术人员出身的，如果你能够去创造一个改变生活方式，因为有很多种改变生活方式啊，比如说中国的无线支付做得也很好，我觉得也改变了我们的生活方式。

以前都到处带纸币的、钱包的，现在你拿这个支付宝或者微信支付，我们基本上走遍中国都不怕了，我觉得这是改变生活方式，但车改变生活方式更强烈。

我觉得改变一个生活方式，就像以前我一直认为无人驾驶很多年都到来不了，我是做这个的，我都不觉得会，但去年我开始慢慢地思考，今年我开始发现的价值，我觉得可以做到。

你这两年想法变化很多，是吧？

我觉得无论这样子，如果真正到达中国更全面，嗯，那它会改变多少？

中国百分之四十几的刑事犯罪是酒驾，如果有一天中国大面积都是用无人驾驶，酒驾这个罪以后就没了，或者就特别少，应该叫你会改变很多，比如说小朋友为什么或者老人为什么都不愿意出门，因为他觉得出门很难，他很麻烦。

如果有了更多的无人驾驶你你就会对老人或小朋友出门你会感觉更 safety。

全球一年基于车祸的死亡有统计说 70 万，如果更多的无人驾驶，一定因为无人驾驶马姓跟马姓，车跟车之间的连接会非常的紧密，一定会安全 100 倍以上，就算只安全 100 倍，70 万除以 100 也变成 7000，你就会做很多有价值的事情，我觉得这些都是我们产品经理或者技术人员很嗨的事情，所以我刚才说他很苦，他因为都是世界级的对手，都因为是最牛逼的人，嗯，他是长链条，他是长周期，包括数据壁垒跟金钱的壁垒，但是他很酷，就是他真的可以改变生活。

而且我觉得为什么我你看薪资生产力，我特别认同，就是说只有这样的一些生产力才会真正科技推动进步，更多的进步，只有更多进步，我们生活会变化不一样，然后更多进步会促进更多人，会觉得我也可以创造另外一个角度进步，还有人创造一个角度，虽然大家就是每个人做一点点事情，实际上每个人都在做社会的螺丝钉，包括我在垒，但是一起做就会新时胜利，就会推动社会变好。

无人驾驶还有多少年到来？

我觉得以后可以谈，但是我已经有明确的年限，等我们把大模型能够有更多的数据，然后在城市里面，在全综合的，比如说包括小区的环境做得更好，准确性的概率会更高。

现在我还只能是一个宏观的，还得不到微观的数据。

你觉得在 EV 这场仗和之前打 UC 那场仗分别是什么？

不一样的战役啊，差别很大了。

那当然，那时候竞争很不激烈，那时候只有腾讯、百度、360 open 了没几家，那竞争不算啥，那汽车竞争太激烈。

而且第二，做互联网，做移动互联网都是短链条的，短链条是数据可迭代，是用户可运营，现在是长链条。

你错一下，两年就有问题，改一个东西随便改，错了做错了，2000 万没了，或者两个亿没了。

你要是一个车型，呃没了，二三十亿下去了没有？

这是一个巨大的问题，太难了。

现在要想得非常准，那做得非常好，还要运气有一点点的，你才有可能。

这是一场什么样的战役呢？

我没有特别好的行动词，我只是觉得现在就是在血海里面游泳。

今年是不是压力更大？

今年不一样，我最近特别好，我现在我觉得行稳致远，我现在非常有信心。

我们在后面的几个月后，我们有很大的不同。

因为 15 万级的车要出来了。

很多原因绝对不是跟某一个产品相关，实际上车就是个木桶，这是最主要的。

你可以认为我比大部分企业早一点去定位这个市场，嗯的竞争，我比大部分企业早一点去全面地做，做规划、组织和多个能力的调整，把不同的多个短板往上补，另外再加上整个市场的四人，会让我的某几个长板在某一天某一段时间会更有价值。

你可以让我自己组合吧。

比如说一个势能是智能化。

其中之一是智能化。

还有呢？

比如说我们的整个企业的经营能力有了巨大的提高，记住不是微小的提高，是巨大的提高。

我觉得再给我 18 个月，我的经营能力可以比较好的，能够在这个车的血海里面竞争，不论中国还是海外，我都可以看到很多的能力，所以实际上它是有多强能力的 bug。

这个过去 7 年，就是你来了之后，你觉得你在这场血海中游泳的高点和低点分别是什么时候？

划太多高点跟低点，比如说你的车卖得很好，很多人都跟你说我很喜欢你的车，你就是很 high 的。

当一个飞机上，很多你不认识人都跟你握手，说你是小公主吗？

是，他说你加油啊，我买一例股票，那那就是你的压力点啊。

比如说你能够去创造一种技术，比如说当时 NGP 我觉得我就很兴奋，就是没有人敢觉得就可以把高数变成全这种开，所有人都学你，我觉得那个时候你带动了一个技术浪潮，你会很嗨。

但是同样你在某些点上你做了不好，比如说我们之前做了一个错误事情，就是切记不要在门的上面一脚油门一脚刹车。

这个话怎么理解？

就是说汽车厂商需要很多人，但是很容易，当你卖得好的时候，一脚油门招很多技能，当你有挑战，这一脚刹车，反正上去是不对的，我们起码犯过不止一次这样的错误，期望我以后不会尽量少犯啊。

我所以我为什么叫行稳资源，否则员工会被你影响。

汽车因为要人太多，他不像互联网人，而且他的费用太高了，你干知道的。

为什么苦？

真的是踢脚油门一脚刹车，你是对员工有亏欠感吗？

那当然这是不对的。

但是换个角度，一个企业要活着，他首先要保证生成，生成的情况下你要对大部分员工做对，但是换个角度，就不应该先那么一脚蒙油门缓行，然后稳态。

所以为什么我刚才讲稳，我现在慢慢感觉稳态重要。

那你应该怎么做呢？

如果不是一脚油门一脚它是你能举个具体的案例吗？

你好的时候你不会觉得你是都好，你坏的时候不要都觉得坏，然后你你很稳健地往前走，这就会稳定很多。

比如说我们以前犯了一个错误，我们从小几千的员工数量增加到 1 万，我们才用了一年多一点，太难了，就是一个公司他没有办法吸收，吸收不是说只是招聘，如果你有 10 万人，你说你招 1 万人， maybe 是 OK， 他 10 个保存，对不起，你有 3000 人，你说招 7000 人到 1 万 人，那是非常调侃的事情，但是我觉得企业都在成长，创业企业我觉得还需要几年吧，我觉得是。

G9 是大家会经常提到的，你们一个呃滑铁轮的其中一个点，我记得你去年还是说你十几个高管干到了只剩两个，这是怎么做的决定？

没有，我们只是在在某些财报上看到的，虽然我们还有更多的高管，还有很多都在我们这里啊，我觉得上他们都非常棒。

我觉得小鹏的高管都很想做一个伟大的事情，都很有责任心，都很追求效率，但是要想把一个车做出来，可以这样。

要把一个车做得非常好，无短板，每项能力都很强，他需要专业，一个是专业的业务能力，一个是专业的管理人。

这个时候就是有些人适合做 0 到 1，也有些人更擅长做从 1 到 10，也有些人擅长做 10 到 100。

我觉得小鹏汽车现在是 1 到 10 里面的 1-2 阶段，我们现在要从 1 到 2，换一个角度，他们都非常棒，有些人退的休呃，有些人再去重创业都很棒，我觉得特别感谢他们在小朋友过去里面做了很多的事情，但是小朋友从 0 到 1 变化到 1 到 2，就肯定是会有一些的方法论要做调整，包括我自己的方法论都在做调整。

你觉得你自己自在变化是什么？

过去两年稳健。

刚刚讲了稳字，比如说举例。

你现在跟凤头的分工是什么样子的呀？

他管产品，他管销售，其他大部分我管。

我讲不完全全面啊，但是就大概是这样。

你们怎么汇报关系？

是我们经常一起开会，我觉得没有汇报关系，我们都是最核心的管理层，还有包括不让我们一起会讨论很多的事情。

你觉得你过去两年补的最而满意的短板是什么？

最满意短板？

没有哦，补了无数短板。

倒是有最大的短板了。

很多没有绝大，我觉得其实这个木桶啊，我觉得木桶里面是没有绝对值的，长板真的我不觉得死，我觉得太多的地方，反正最近两年我觉得学到了很多，很多地方都补了短板，比如说我如何把一个车的经营做好，比如说为什么这个车的规划和面对竞争的变化是一个什么样的思考逻辑，都做了很多事情。

怎么从 G9 的失败里，在查酒上面找到了新的方法论，你觉得有通过那个失败中学习到的，在这款车上发挥的是什么？

有吗？

首先我觉得非常多的细节吧，比如说我们要把配置做简单，这是其中之一吧，我觉得是做车，因为太长链条太多东西，但是也有很多还没做得好。

我觉得现在我们为什么特别有信心，我觉得我们找到了一个自我涅槃和多项全能和发挥自己的长板到超长板的系列的思考和部分的行为上。

很多人会关心你的销量，我觉得就算你把销量多做一个月 5000，多做一个月 1 万，你花了更长的时间之后，他也活不下去。

为什么呀？

就是今天让你活得好一点，你可能销量会多一点，但销量多的话，你也要考虑你为什么将来能够销量做得很大。

它不像互联网，互联网又 100 万用户了，你可能就下一个 500 万用户，再下个 1000 万用户，这不是这个逻辑，它的抖动性很大，它的竞争同质性很强，互联网是因为零费用，它的逻辑是不一样的，车子有费用，更多的应该考虑如果从淘汰赛进了全民新星赛，什么东西是你自身的逻辑，你需要有什么样的能力，你需要解决哪些短板，你需要有多大的收入，你需要多少销量，你需要多大的毛利，这些毛利能够赚多少钱，能够支持你那个时候的研发，你要从那边去来，反过来去想，然后你会发现现在所做的很多的短线的行为， no use， 他也只是说，那你从活多几个月吧。

刚才这几个问题，你回自我回答一下。

这抱歉我不会回答，哈哈哈，那是我们企业的事情啊，我们一定要去想跟去反推这个事情。

换个角度，我自己觉得 79 的事情对我们是一个非常 lucky 的事情，因为如果我们那个时候大概有五六个错误组合在一起了，如果我们少犯一两个错误， maybe 销量会涨 5000 台一个月，涨 5000 台一个月会让自己觉得唉自己只是没做得特别好，但是也不算特别差。

记住你有了这个心态，你的变合就不一样。

汽车这个的难度就在这个上。

我觉得很多人他们现在有销量，但是我觉得还是很难去活过这个变革期，因为越大的公司你要自我颠覆自我变革的难度越高，我们是一万几千人的公司都已经难得不得了，16000 啊对，所以你想想我们都这么难歇一下。

有人说你那一年是壮士断腕。

哈哈嗯，可以让我理解吧。

说了夸他撞色把头都断了。

你那一年有最痛苦的时候吗？

当然很多痛苦之后，换个角度就是说你所有的解决道路都觉得是一个漫长且痛苦的解决道路，嗯，且很难有人可以沟通解释，这是一个巨大的难度。

你又想到老后天会怎么样来反推今天明天的变化，那你要过今天跟明天呢？

他不像一些其他企业，比如说有一些企业，他在变革，他都花了很多年，其他的某一个业务还是很有利润的，他在自我调整变革，因为他为什么有利润，因为他的市场已经相对稳定，台汽车是在非稳定态去变革，所以这个超刀的难度，我觉得再过几年，如果小鹏能够到全民竞赛再来回忆一下想的跟做的，现在还有很多都不能讲啊，因为他还没做到位，还在路上。

淘汰赛能升几家？

全明星赛能升几家？

我自己学全民赛就 7 家，7 家里面主要是排序，嗯，你能不做到第一，或者你做了第三？

举例啊，我觉得淘汰赛我估计还有个十几家，但这私底下也会慢慢地分成，有人就是全明星，也有些人是做某一个定位的，他也不叫小众，就是某一个定位的。

对，但是真正能够在国内分赛道定位的，大部分是有特色，有特色能力，这个话见仁见智，你就懂。

你能排第几啊？

在全民竞赛，你认为？

呃，我的目标就是第一，我今天中午跟我们的去骨干吃饭，我说了，你不想第一，你不是按照第一的逻辑去反思自己，你永远比如说第一了，你前三都做不到，你必须想第一，所以我们的很多东西的布局都是我为什么能够在这个第一，我们如果作为第一的公司，有哪几个东西要做到第一，有哪些公司可以做的前三，有哪些可以前五，前十也行，哪些是要做的，你就必须要排呀。

然后你通过这样的反思，你来说这个行业，你现在你觉得第一次睡，现在这个行业前五大概什么样的能力，你就让他反思自己能力做不足的到位。

就是你说第一是哪一年达到？

不知道。

大概是十年后？

五年后也不能告诉。

哈哈哈，怎么做到第一呢？

我觉得现在少说都做，这是最佳的。

我去年觉得为什么这么多车企都开始结盟啊，你们和大众结盟，和滴滴结盟，未来也和很多的车企结盟，提供它的电池服务啊，包括华为，华为也迈出了它激进的一步，自己独立了。

就为什么这么一系列的结盟动作都是在去年发生的？

因为乱世快出现了，乱世之前大家都在合纵连横嘛，就像春秋跟战国，春秋的时候可是上百家的，到战国的时候就只有几家，然后最后一桶秦两汉，但是汽车里面出现不了，就是一两家能够把这个汽车市场吃完。

我觉得是 list。

不是一个赢者通吃的行业。

嗯。

实际上就算留下七八家，它也是个赢者。

嗯，它不可能 100% 同时，但是可以通知一个大比例的比的逻辑。

所以我觉得变局才反而是不管你是狗熊还是枭雄还是英雄，都有可能成为一只熊啊，就像我们都说中国是一个最可爱的熊猫一样。

你为什么选择结盟对象是大众和滴滴呢？

这是主动选择还是不能选择？

我觉得双向的吧，都有。

嗯，都在思考。

实际上是我觉得大众非常棒，我觉得滴滴也非常棒。

我觉得大众是全球最大的车企之一，硬件领域非常强，全球化能力很强。

中国实际上绝大部分人都低估了全球化的难度。

是我们以前做 UC 的时候，做了 7 年全球化，很多次场都失败。

无数的经典教学，法律上的，政治上的，定位上的，在我们海外的友商，很多思考它是对的，只是他在他的环境里面，跟他放在你的环境不对，但是你的思考放在他的环境也是不对的。

反正蛮多有趣的这个观点的。

我所以跟大众，我觉得像大众互相学习，大众有非常非常多的好点，我觉得可以学习。

我刚刚去了大众工厂，我又回来写了几条，我打算再做，但是现在没精力做，我计划是明年下半年做的那几条。

就比如说我觉得我们要在工厂里面做成更全自动、更丰富的测试的逻辑，它能够确保车的出厂的品质有进一步大幅度提高，这都是我们想去做的事情。

当你初始化一个事情时候，你不能这样做，当你把一个事情做得稳定的时候，你就可以这样做，因为初始化的时候变革太多了，性价比就不高，越稳探你这个越可以把品质提高个几倍，再提高百分之几十，是不是？

我我觉得这个有非常多的点，这个不想详细讲，主要是所以讲的有点含含糊糊。

哈哈哈，怕别人学到了是吧， maybe 小鹏最近发了 Mona 的新车 M03 这款车，至于小鹏，至于自动驾驶的意义是什么？

我觉得对小鹏的意义就不要我在这里来讲，我觉得对小鹏的自动驾驶是这个莫拉，将来会在 20 万以内的车，会让小鹏的高等级自动驾驶会进入，我觉得这是一个开始啊，我觉得这个是 2024 年 底到 2025 年 会持续在过去的时间里面。

嗯，中国的造车的主要的企业，记住基本上都是在 20-50 万之间去有变化跟竞争，那么这代表着我觉得在过去没有一家有实力的招嫖企业在 20 万以内开展进入强力竞争，我觉得这代表是一个转折点啊，我觉得是，对，小鹏也是。

你对 Mona 上市后的预期是什么？

我觉得他会对整个行业我觉得会有很大的冲击。

哦，原来 20 万以内的时候也能做到高质量，哦，原来也能做成高智能，哦，原来也能，他是值得花这么多钱这么长时间去精心做好了，因为在过去的时间里面，20 万人测大部分都是或多或少的是有转变的一种变化，因为他们为了控制成本。

猫娜会和滴滴进一步有什么样的合作吗？

比如说在运营端？

嗯，我们有我，如果有明确的，我们到时候会宣布。

嗯，小鹏还会进一步冲击中高端市场吗？

那当然一定，我们一直没有在中高端市场停止。

我们的 X9 现在 1 月 1 号 发布之后，现在是纯电中， MTV 每个月都是第一，我们一定会在这个市场会进一步做好。

大家现在是把车企发车都比作出牌嘛，你为什么今年出这手牌，然后你怎么看未来出了乐道那手牌，苹果就不出牌了？

评价一下今年大家各家的出牌风格和出的牌都跟自己的布局相关。

因为做一款车几年的时间，莫拉这个车到现在今年已经第四年了，这都跟布局相关。

从我们角度出牌的一个逻辑就是说我们看到了其中一个点啊，自动驾驶会质的改变，且可以更便宜的出现，所以这个时候才有可能性在一个 15 万级别的车推出啊，这是一个技术的和成本的节奏啊。

第二个，换个角度，我们在以前要出一个这个级别的时候，我们是没有能力把它做得有利润的，但现在我们可以做到，这也是你的整个公司的体系能力在提高，包括供应链能力，包括在经营的能力，包括在整个的设计的能力，要想把一个车做出来有很多功能不难，如果你不限制 BOM， 但是换个角度，你要把 BOM 限制住，又能做到一个好车，又能有不少功能，不是很多，只说不少你就很难。

它会在智能化方面降本吗？

等后面我们就会告诉大家。

今天有人一种说法说嗯，小朋友一个安全垫就是会被大众收购，你同意这种说法嘛？

你能接受这种可能性吗？

嗯？

这个问题我觉得现在远远不能这样答，这个问题我肯定不会答。

你觉得今天处在一个什么样的节点上？

我觉得处在一个经历了利丰重新自我变革，然后再积蓄能力进入顺丰的前页的一个阶段。

比较开心的是因为呢？

79 我们更早的一段时间，我们去看到，我们去想到，我们并且行动。

我觉得这个也是我为什么特别你是很感激他。

嗯。

对，货跟服实际上都是相依的，我们创业的人就心智真的比较大的，就是说出了一个问题，我们第一觉得要怎么解决，第二觉得哎呀，幸亏看到了，所以可以把这一系列问题都解决。

有一个好的事情，然后转头也会很痛苦，哎呀，今天有了，明天能够稳定，有这种好事吗？

这就是不断的积累能力，就把你的短板补充，把你的长板变成更稳健、控制更长的长板。

汽车的创业苦、酷，容易伤心，但是我觉得现在是我非常舒服、稳定向上的阶段，很多的事情可能明年甚至后年会讲。

我觉得实际上我们去年做了很多的事情，都是在今年底才出第一步、第一张牌，真正我们在明年或者明年下半年、后年上半年或者后年下半年会出的牌，越来越不错啊，就是有一故事放那个时候讲，总结会更好。

汽车它跟互联网不一样，汽车是一个很容易听到一些东西，能够去推敲的一个行业。

所以为什么我有很多不愿意说？

你最近一次发脾气是为什么？

最近发的脾气不少啊，但是很多是小脾气，如果大一点点的是我们有一些的专业团队，我觉得他们在某些事情上能够做到更高分，但他们觉得他们已经很高分，我很不满意这种态度。

我们要挑战自己，并且对自己有更高的要求，而不是推诿。

这点是我最近让我有印象深刻的一次。

他们说你从民主到集权，你认可这种说法吗？

相对集权吧。

因为在变革的时候有很多东西，快速决策、快速执行，以及快速再优化，就是你决策之后也可能会出现问题。

还再次优化。

为什么小朋友要扩招 4000 人？

我们需要这么多人呢？

我们有这么多产品的需要，我们没有产能的需求，我们有未来研发的需求。

我觉得我们现在非常稳健的招聘，今年后面的时间以及明年我们会发展得更快，我也是很稳健的招人，我不会大扩招，我也不会大裁员，这是我之前犯过的错，我不会愿意，我不敢说 100% 不会，但是我要尽量确保。

你当下最关注的一个企业问题是什么？

我们关注 5 个企业的问题，如果你要说当下我比较重要关注的就是组织能力的一部分的短板的补充和客户体验全方位的提高，这是我现在比较多看的事情。

我在内部说，我们是 2 + 3 个问题，2 就是战略的规划，这是第一个问题，3 就是战略规划计划， OKR。

第二个问题就是组织管理，这是两个大问题，实际上是管理组织体系。

应该严格来说，另外三个小的问题相比那两个没那么重要，但是孩子都是很重要的。

二阶三那三个就是第一个是经营的思维，全公司的啊。

第二个就是客户填，端到端的看客户填，而不是要坐在自己的位置上看客户填。

第三个就是全局思考，就是很多时候我们说自己做对的一件事情，自己想帮客户或者想帮什么，但是你实际上从一个更大的范围或者跟一个更长时间范围，他不是，所以做了很多决策是错误的。

在过去我们做了太多的单点决策，所以全局思维在车里面又很难，是因为因为车的链条挺长，时间也很长，所以大部分人的情绪思维很难做，他不像互联网很容易做，而且他做错的成本很高。

为什么汽车人很多不敢做决策，是因为做错一次对不起这 3000 万，这 12 个月白做了，就是这一个方式，这这互联网不一样。

哦，错了，来签，我们一起写，今天晚上就干出来。

他凑起来的成本很低，汽车不一样，所以全局思维更方便，整个的过条线的拉齐到那里，那这个是非常重要。

这是羊毛啊，这个我们跟员工也这么说了，各种行业也可以这么说。

嗯。

2 - 3 你在大模型过去一年花了多长时间？

你个人我觉得很难判断，我经常看这些里面东西，经常讨论，但你要说花很多时间， 30% 肯定没花到。

但是已经属于很多的了，在车企的 CEO 里。

哦，那我估计比车企的 CEO 那要多很多。

嗯，我觉得车企还是一个很封闭的行业。

因为我在车企里面，我这样说对其他的老板就不好了，我就不敢接你这句话。

现在不敢，那有账不少钱，都是大佬，哎。

大家先别走到这里，节目还没有结束呢。

下面一部分是何小鹏最近在美国，刚刚试驾完猜似 FSD 和微贸后，第一时间与我们分享的他最新鲜的体验与判断。

嗯，这次你去了多长时间啊？

有哪些行程啊？

啊，这次去了挺多城市的，差不多两周，之前去了 9 个城市了，我觉得有开会，有营销，有学习，有度假，所以两周还是排得非常的满，实际上是第一。

去了达勒斯，我觉得是去了德州，我看了 NBA， 然后去了墨西哥的两个 CT， 去看了一下中国的制造展，墨西哥的发展情况吧，然后去了包括森迪阿狗呃，森迪爸爸呃，基本都是开会，听一下不同人对于 AI 的一些看法，认知，嗯等系列的事情。

然后最后去了硅谷，去了三番。

嗯，对大模型落地自动驾驶有没有一些进一步的思考？

这个话说起来有点伤人，我觉得中美在呃 AI 的差距我觉得在放大。

去年去的时候，只看到硅谷很多的人都在转 AI， 但是还没看到 AI 的变化。

三次累计隔了一年多，我觉得变化还是比想象的大了，我觉得是嗯，特别是这次整个的看 Tesla 跟 Vimo， 嗯，我们都知道 Vimo 还没有转成大模型，呃，还是用原来的算法的体系。

以前我用 Vimo， 我觉得比特斯拉领先非常多啊，从体验上，但我觉得这一次很明显，加速度是一个最重要的点，就是说我觉得大家会用一个传统的线性的速度，用过去的你在你脑袋中间呃，有意思或者无意识的经验去看一个科技的发展速度。

但今天在以大模型为导向的 AI 上面，我觉得呃，技术的变革速度在开始加速。

那么在这种加速度里面，嗯，以前中国是靠什么？

靠面积或者靠体积。

什么叫面积体积？

我只是去了一个比喻，就是说靠规模，靠效率。

什么叫规模？

钱的规模，人的规模啊，嗯，效率就是嗯，我们做事的效率，团队努力的效率。

但是在 AI 智能创业里面，靠面积或者体积的变化，想去快速追赶 AI， 我觉得可能很多人会产生错误的判断啊，也就是说以高度为导向会去有巨大的变化，所以是下一个十年啊，从切 GPT 开始吧，我认为从去年切 PPT 开始挑动整个的市场，到这个未来的十年，我我觉得 AI 的变革会比最开始我们想象的快，包括对我，因为我以前举了一个例子，我说嗯，比如说中国的互联网，中国的移动互联网，中国的大数据等吧，我们都觉得在中国变革的快，在海外变革得慢一点。

但是即使中国变革得快，到了今天我们来看好中国的云计算，实际上很多的企业还没有真正开始规模使用中国的互联网跟移动互联网，还算是因为疫情的时间比较深入人心，但是我们都觉得它是一个十年到三十年的一个时间轴，但大模型真的可能大模型的十年， AI 大模型的十年会比我们原来想象的快很多，就是变革的猛烈程度会快很多，这是一个原来不去没有强烈感知的。

你这次还是觉得微贸整体的体验更丝滑，但是你是确定 FSD 会追上 Vimo 对吧？

实际上在自动驾驶这个领域有几点逻辑吧，第一个是体验吧，我觉得我觉得第二个成本，然后大家比拼的还有算力，还有数据，最终在这个里面加加上整个的能力的体验。

我我觉得今天来看， Tesla 成本比它低，算力比它大，数据比它大，范围比它大，这个体验在局部比它差，但是广度肯定远远超过威猛。

这个我我我自己觉得今今来看，呃，威某跟泰斯拉的距离差距不大了，不是要以前是以数倍角度来看，呃，或者叫做 10 倍级别，我觉得今天差个三倍的体验，从我角度来看，就是仅仅从体验是 3 倍，但其他的能力太少的强太多。

至于这三倍的体验，我觉得一家今天以 AI 为驱动的，我觉得很快啊，我真的觉得不会要太久。

一个业内的问题是说，大模型会不会是降低了自动驾驶的壁垒，因为是不是只要有钱，对算力国外开源架构适配好，剩下就是对硬件和算力，如果大模型在自动驾驶领域广泛的应用，那是不是拼卡就行了呢？

你认可这种观点吗？

呃，我不太认同。

底层有算力，再往上一层有模型，或者叫 AIOS， 底算力的更底层叫做 BOM， 再往上在模型的 AIOS 的上一层叫数据，数据的再上一层，这个叫做这个我认为如果从自动驾驶还有一个叫做就全球化跟全球化的政策，再往上就是体验，那么从今天来看， Vimo 只在一个能力上强了，就是体验好。

你刚才说的第二个问题就是说是不是只有足够多的钱，呃，我觉得足够多的钱只是在算力角度，算力的下面是 ONG， 算力的上面是 OS。

这个没有一个人能够直接拿一个普通的大模型的去去跑自动驾驶，因为大家可以看到今天的所有的模型，说白了都是以非实时的，都是以低可靠性角度去看一个事情。

但自动驾驶不一样，它要是毫秒级的，起码是百毫秒吧，甚至要到数十毫秒级的。

然后数据很难，我觉得所有的 TL one 都会涉及一个巨大的问题，你的数据从哪来？

如果你的数据能够从 OEM 来拿过来，那你为什么能够 share 给别人的 OEM 去使用？

每一家 OEM 的初始化都是重新开始，你如何满足全球化的范围以及政策法规，这又是一个有硬件有软件，最后是个体验。

所以换一个角度，我觉得大模型是那原来基本上做智能化的 AI 的 to one。

基本上我认为如果从 5 年的角度，我觉得他们这个逻辑，嗯，他们都没办法自己来真正做成一个像一个 SDK 一样的交付了。

我觉得都做不到。

你觉得你们的技术路线和特斯 FSD 有什么不同啊？

有什么差异化没有？

我觉得肯定有非常多的不同，但是我不知道有哪些有差异，因为我们上都去没有去了解特斯拉的技术路线，现在是我们实际上现在都不花力气在它上面，因为你没有没有价值啊。

这个每一家都在根据原来的体系里面做到自己的人力集。

Tesla 是不用莱达的，中国绝大部分都在用莱达。

特斯拉是自有算力，中国绝大部分还在用 Vidia 的基础上去去做。

呃，有很多逻辑是不太一样，你不同的算力，你不同的三舍，你不同的期待，是要求不一样的啊，所以呃，还是一样的一个逻辑是想在一个不确定 hardware 逻辑，以及不确定整个使用的范围逻辑下，呃，你去看到的整个能力是差别非常远。

如果 L4 实现的话，它能带来什么样的商业模式创新吗？

我觉得特别多。

我觉得 L4 如果做到，它肯定是会让整个车的呃，软件收入或者生态收入会大幅度提。

什么生态收入？

比如说你的车自动去洗车了，也许你这是属于生态收入之一啊，自动泊车了，属于生态之二，自动充电呢，属于生态之三。

我举例，你也可以把这个软件单独收费，特斯拉在做，你也可以把这个软件跟这个硬件合并收费，这个是现在也有部分厂商在这样做，但是实际上他们都在收费，只是说一种是全集中的，一种是单独的。

我我自己认为真正全面进入 f 会往生态走啊，但是现在还还是还有小几年的时间。

如果 FSD 的 robotaxi 落地的话，那呃一辆 Tesla 是 3 万美金，每天接 20 单，20 刀，每单 75 天就能回本，这个收益率就很高啊。

就是最简单的逻辑去思考，它在长期来看是成立的，我觉得在最近小几年是不成立，因为它里面会有额外的各种各样的问题啊，而且嗯我我是完全不相信这 FSD 在最近的一年内会有能够可能在 global testing 上去做什么事情，有可能在一个局部场景可以去试行，这个是我觉得有可行的，但是一个啊大家想象的更大的规模去做得更好，我觉得可能性为零啊。

这个是卡在哪？

这里面有非常多的点，那这个所有做过 l for 公司人都会有看到这个不同，比如说我举例，我这次做 vimo 啊，我这次 vimo 接管了两次，记住 vimo 不是我接管的，是云端接管了两次。

那你首先要做好这个事情，你需要一套云上的管理体系，不同国家不同的区域，你有可能是完全不一样的啊，这是我，我觉得第一个吧，我觉得第二个，如果要做到真正 double testing， 我觉得很硬件也要做巨大的变化上，绝大部分人做 AI、 大模型人都忽略了一点，过去的 30 年，中国的软件互联网、移动互联网的快速成立，都是在于硬件相对稳定、低成本，统一接口，比如说我们的服务器、我们的电脑，我们的手机，相对来说，而且这些厂商不太只负责硬件，不太负责其他领域。

但在手机领域已经出现了一个变化，就是 apple 将来的真正的巨大的 AI 公司都不可避免。

硬件啊，类似以前那种我们做好分工，你是 Windows， 我是 Intel， 我觉得概率有越来越低啊。

理解你说 2025 年 僵尸自动驾驶 XGPT 时刻，那 2025 年 作为消费者的我们会看到什么呢？

因为 XGPT 它是在一个基于技术变革带来的一个应用端的变化。

那我们在消费者端 2025 年 会看到什么？

我觉得最重要的就是更低成本、更大范围、更好的全域体验，我觉得这个就是一个非常重要点，这个重要点会让大家会看到哇，原来自动驾驶是不错的体验的，能够到处在开的成本是可接受啊，我觉得这是一个初始化的第一年，但是随着这个，说实话，第一年之后，在里面的头部企业会甩开原来用算法逻辑或者用规则逻辑去做的的公司，拉开的距离会越来越远。

越来越就是 Vimo 这样的，嗯。

就因为加速度不同，那么这个加速度不同，可能在 2025 年 以后的 20262027 年， 你会发现一个公司一年前前进 3 倍，一个公司一年前进 30% - 50% 啊，这个会越来越差距。

大模型现在这个领域有一个说法，就是说所有的大模型公司，基础大模型公司，慢慢都会变成应用公司，然后模型和产品是南坡和北坡的两端，最后不管你从哪个坡上，你都要都有，都既要有模型也有产品，放到自动驾驶领域是不是也能适用呢？

就是所有的自动驾驶公司，其实最后也要是汽车公司，自动驾驶技术和呃，汽车它是南坡和北坡，不管你从哪个坡上去，嗯，都要有。

你认可这种类比吗？

嗯？

我我首先认。

嗯，基本认可啊。

我觉得就像我刚才所讲的，我认为将来做这一块大型的 AI 的软件，因为它的硬件是不标准的，因为硬件是非常多的差异化的，所以我认为软硬要合体。

诶？

你这次见到马斯克没有啊？

倒没有。

他会是你的商业偶像吗？

你的商业偶像是谁啊？

我没有商业偶像。

在血海里游泳，有觉得绝望过吗？

我觉得你要做一个企业的创始人，我觉得你要给自己想象方向。

想象光明。

嗯，你你可能在游的时候你看不到方向跟光明。

但你要让你想象出来，而且带了一群人往那游，所以我是不绝望。

好啦，这期节目就是这样，如果你喜欢我的节目，欢迎前往苹果 Podcast、 腾讯新闻、小宇宙、喜马拉雅、 QQ 音乐订阅张晓俊商业访谈录。

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那我们下集再见，拜拜！