文章核心观点 - 智能驾驶行业在技术路线上出现分化，以理想汽车和小鹏汽车为代表的企业选择VLA（视觉语言动作模型）方案，而华为、蔚来等企业则布局世界模型方案，但两者并非对立，未来存在融合趋势 [1][2][4][5][6] 技术路线分歧 - 行业在辅助驾驶发展方向上出现VLA与世界模型的技术路线“分歧”，理想汽车与小鹏汽车是选择VLA方案的代表 [2] - 华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志表示不会走向VLA路径，认为其并非走向真正自动驾驶的路径，蔚来、商汤等企业也在世界模型技术路线上布局 [4][5] VLA（视觉语言动作模型）方案 - VLA被视为端到端方案的“智能增强版”，V代表视觉感知，A代表动作执行，L是大语言模型，L像“中台”把感知信息转译为规划与决策 [3] - VLA模型的核心突破在于引入思维链，通过语言模型实现对环境理解与决策推理的可解释性，并能摆脱传统端到端模型的黑盒难题，泛化能力更强 [3] - 理想汽车自动驾驶负责人郎咸朋认为VLA是自动驾驶最好的模型方案，关键在于模型要与整个具身智能系统适配，数据起决定作用，并称其拥有数百万辆车构建的数据闭环 [1][4] - 小鹏汽车董事长何小鹏宣布小鹏VLA 2.0将在下个季度发布，并与团队立下“赌约”：若2026年8月30日前其VLA系统在国内达到特斯拉FSD V14.2版本在硅谷的整体效果，他将在硅谷筹建食堂 [1] - 小鹏汽车发布了第二代VLA，方案从第一代的V到L再到A，变为V+L到A，把L转移到输入端，以避免信息损耗 [7] 世界模型方案 - “世界模型”指AI系统通过感知数据构建对物理世界的内部模拟，从而具备预测、推理和生成合理行为链的能力，在辅助驾驶中能理解世界并预测未来 [4][5] - 世界模型的高算力需求决定了它更适合在云端做数据生成和极度逼真的仿真测试和强化训练 [6] 技术融合趋势 - VLA与世界模型在技术上并非对立关系，而是产业玩家在实现端到端能力后，在能力优化侧重点上出现的分化 [6] - 双方技术融合趋势明显，均在向对方领域渗透，例如VLA引入强化学习与仿真优化动作生成 [6] - 理想汽车董事长李想提到，VLA的强化学习中最重要的一步就是在世界模型里闭环学习 [6] - 小马智行CTO楼天城表示大部分公司两种技术都用，世界模型和VLA模型不是同一维度的东西，而是交错的，不矛盾 [7] - 既向C端卖车又计划推出Robotaxi的小鹏汽车，有将两种技术融合的趋势 [7]

公司业绩表现 - 第三季度营收为274亿元，同比下降36.2% [3] - 第三季度净亏损6.24亿元，去年同期净利润为28亿元 [3] - 第三季度汽车交付量为93211台，同比下降近39%，环比下滑超过16% [3] - 2023年和2024年同期交付量数据分别为上升超20%和40% [3] - 公司市值近期被小鹏汽车超越，今年股价下跌近10%，而蔚来和小鹏股价上涨超过30% [9] - 为应对销量压力，10月开始对L系列车型进行终端降价，最高降幅达4.5万元 [9] 产品与市场竞争 - 增程汽车赛道已成为高度成熟且同质化严重的市场，价格竞争加剧 [6] - 公司在增程赛道的先发与创新红利消退，向上面临问界的竞争，向下面临零跑的性价比挑战 [7] - 5月推出的L系列史上最强改款未能阻挡销量下行趋势 [7] - 纯电产品i8不及预期，i6存在以价换量质疑，MEGA车型近期发生起火事故 [9] - 纯电产品短期内无法取代增程成为销量主力，难以填补增程销量下滑的漏洞 [9] AI战略与组织变革 - 公司将AI视为战略性十字路口，是贯穿整个公司的长期主线 [5] - 创始人李想不再管理日常造车业务，专注于AI与顶层战略 [5] - 公司预计今年研发投入120亿元，为造车新势力中最高，其中AI领域专项投入占比50% [19] - 11月进行组织调整，将组织部与人力资源部整合并入产品与战略群组 [13] - 9月对自动驾驶部门进行重组，拆分为11个扁平化二级部门，旨在向AI组织演进 [13] - 公司放弃华为PBC体系，重新采用OKR管理模式，以契合AI研发的长周期和试错属性 [14] - 组织变革效果显现，VLA模型迭代周期从数周缩短至几天，重要决策时间从周级缩短至一天内 [14] 技术布局与行业竞争 - AI战略聚焦于辅助驾驶VLA系统、智能座舱MindGPT大模型及星环OS等AI基础设施 [15] - VLA系统是公司核心押注的胜负手，目标是成为像人类司机一样工作的AI [15] - 公司在智驾领域面临技术路线竞争，其VLA路线与华为、蔚来的世界模型形成分野 [18] - L3级别自动驾驶已进入有条件试点阶段，公司面临华为和特斯拉的夹缝竞争 [18] - AI对于公司更多是基建价值，短期内难以在利润层面做出有效贡献 [5]

公司战略方向 - 公司决定从2025年第四季度起，由创始团队主导，全面回归创业型组织模式，放弃过去三年尝试的职业经理人模式 [1][2][3][4][5] - 回归创业模式的原因包括行业技术快速变化、创始团队更擅长创业模式、创始人拥有27年创业经验且头部企业如英伟达和特斯拉仍采用此模式 [3][4][5][18] - 创业模式核心包括加强交流而非写报告、聚焦为用户创造价值而非短期交付量、持续提升效率而非消耗资源、抓住核心问题而非制造信息不对称 [4] - 公司明确选择将产品定位为具身智能机器人，而非单纯的电动汽车或智能设备，认为前者能实现从被动执行到主动服务的升级，解决用户高频生活场景需求 [6][7][8][9][18] - 单纯电动汽车竞争聚焦参数竞赛，智能设备创新多为手机功能迁移，均无法创造增量用户价值，而具身智能是未来十年最具价值的方向 [6][7][8][9][18] - 针对具身智能，公司将构建面向物理世界的全栈AI系统，核心技术突破方向包括感知层、模型层和硬件层 [10][11][12][13][19][20][21] 技术路线与研发进展 - 感知层计划升级到3D视觉Transformer，将有效感知范围从当前约100米提升2-3倍，需配套自研具身智能芯片和编译器优化 [11][19] - 模型层需优化运行频率，当前40亿参数MOE模型运行频率仅10Hz，目标提升2-3倍至60Hz，需定制GPU架构和操作系统 [12][20] - 硬件层开发Drive Biowire系统，将自动驾驶感知-执行闭环响应时间从550毫秒降至350毫秒，可降低事故率超50% [12][21] - 自研具身智能芯片M100专为具身智能设计，处于大规模系统测试阶段，预计2026年商用，目标性能成本比达当前高端芯片3倍以上 [30][45] - 全栈自研BEV技术聚焦电驱动、电池系统和电控三大板块，电驱动自研碳化硅功率芯片、功率模块和电机控制器，并设干式电机工厂 [30][37] - 电池系统掌握5C超充电池全栈能力，自研5C电池预计2026年量产，电控系统全栈自研动力域控制软件和核心域控制器PCB及底层软件 [30][31][32][37] - VLA驾驶系统已全量推送，覆盖复杂路口路径选择，OTA 8.0聚焦安全，12月初将发布OTA 8.1增强感知能力，年底前完成架构升级以适配M100芯片 [30][44] 2025年第三季度财务表现 - 第三季度总收入274亿元，同比下降36.2%，环比下降9.5%，其中车辆销售收入259亿元，同比下降37.4%，环比下降10.4% [16][22] - 毛利率16.3%，同比下降5.2个百分点，环比下降3.8个百分点，剔除Li Mega召回成本后毛利率为20.4% [16][23] - 车辆毛利率15.5%，同比下降5.4个百分点，环比下降3.9个百分点，剔除召回成本后为19.8% [16][24] - 研发费用30亿元，同比增长15%，环比增长5.8%，主要因新车项目、产品组合扩张及技术投资增加 [16][25] - 净亏损6.244亿元，去年同期净利润28亿元，上季度净利润11亿元，稀释后每ADS净亏损0.2元 [16][26] - 截至季度末现金储备989亿元，经营活动净现金流出74亿元，自由现金流出89亿元 [17][27][28] - 2025年第四季度预计车辆交付量10万-11万辆，预计总营收292亿元至365亿元 [17][29] 产品与市场运营 - I系列车型覆盖主流及高端家庭市场，支持EREV+BEV双能源策略，已进入北京、上海、江苏等核心市场，9月起订单显著增长 [30][38] - 11月起对I6电池采用双供应商策略，预计2026年初月产能稳步提升至约2万辆 [30][38] - 2026年L系列将进行重大代际升级，回归简化SKU策略，基础款标配全部核心功能，全系标配5C超充并整合现有充电网络 [30][41] - 针对新能源购置税调整，公司预计2025年底订单前置导致2026年Q1交付量大幅下滑，2026年全系车型满足新能耗标准以获取补贴 [34][39][40] - 推出"安心购车计划"为2025年下订、2026年交付的iX系列用户补贴购置税差额，2026年目标运营4800座超充站，其中35%位于高速服务区 [34][40] - Li Mega召回成本已在Q3计提，当前优先生产电池包用于召回替换，导致Mega交付量下降 [34][43] 供应链与现金流管理 - 供应链方面，I6车型11月起实施电池双供应商策略以解决产能瓶颈，当前应付账款结算周期为68天，支付方式为电汇或银行承兑汇票 [34][38] - 现金流下滑主要因Q3交付量压力导致营收下降，以及响应供应商要求缩短付款周期 [34][38][39] - 公司持续推进供应链本地化，发挥规模优势稳定产品价格，并加快产品更新换代 [34][40]

自动驾驶技术路线分析 - 2025年自动驾驶行业分裂为两大阵营：小鹏、理想、元戎启行押注VLA路线，而华为、蔚来则力推世界行为模型路线[1] - 世界行为模型被视为能真正实现自动驾驶的终极方案，但其本质被认为是套壳的数据依赖论[1] - VLA路线依赖海量数据训练得到的VLM进一步扩展Action能力，工业界具备海量数据的优势为模型研发提供无限可能[1] 技术路线核心逻辑 - VLA与世界模型两条路线都建立在数据决定上限的底层逻辑上[2] - VLA依赖真实场景的多模态数据训练Reasoning能力，世界模型则需要真实数据打底加仿真数据扩量的双重buff[2] - 世界模型的泛化能力本质是对数据多样性的迁移，行业误区在于混淆数据形式与数据本质[2] - 在真正人工智能到来前，数据永远是自动驾驶的核心竞争力[2] 技术挑战与场景应用 - 在普通场景达到99.9%能力后，长尾场景成为决定技术高下和生死的关键所在[1] - 生成式方法理论上可无限扩展corner case，但生成前提需用海量真实数据训练物理规则认知框架[1] - 仿真数据/生成数据并不能完全替代真实数据，真正的答案可能既不是VLA也不是世界模型[1] 行业社区生态 - 自动驾驶之心知识星球已成为超过4000人的综合类自驾社区，目标未来2年内达到近万人规模[4][18] - 社区成员来自上海交大、北京大学、CMU、清华大学及蔚小理、地平线、华为等国内外知名高校和头部公司[10] - 社区汇总近40+开源项目、近60+自动驾驶相关数据集及行业主流仿真平台，覆盖感知、规划控制、端到端等全技术栈[11]