小鹏高管解读Q4财报：下个阶段会和友商在更多方面拉开差距

专题：聚焦美股2024年第四季度财报

　　小鹏汽车（NYSE：XPEV）今日发布了2024年第四季度及全年财报。第四季度，总营收为161.1亿元，同比增长23.4% ，环比增长59.4%。不按美国通用会计准则，调整后的净亏损为13.9亿元，而上年同期净亏损17.7亿元，上一季度净亏损15.3亿元。

　　2024年全年，总营收为408.7亿元，与2023年的306.8亿元相比增长33.2%。不按美国通用会计准则，净亏损为55.5亿元，而2023年净亏损为94.4亿元。

　　财报发布后，小鹏汽车联合创始人、董事长兼CEO何小鹏、副董事长兼总裁顾宏地、投资副总裁Charles Zhang、财务与会计副总裁吴佳铭出席了随后举行的财报电话会议，解读财报要点，并回答分析师提问。

　　以下即为本次电话会议分析师问答环节主要内容： 

　　摩根士丹利分析师Tim Hsiao：我有两个问题，第一个问题关于智能驾驶，刚才小鹏提到，开年以来，国内主流车企纷纷推动全民智驾，管理层怎么看待智驾平权，以及基于智驾算法软件的同质化？最终是否会有作为大宗商品的风险？后续随着L3级别自动驾驶的推出，是不是可以真的扩大技术和消费者感知的差距？

　　何小鹏：我相信最近的数个月时间里，我们看到中国基本上所有的汽车企业都在宣布进入智驾，我觉得这是一个非常好的转变。回到大概2020、2021年的时候，更多的车企在那个时候认为新能源是未来，油车不是唯一选项，我们因此看到整个社会巨大的、向上的增长曲线，所以我相信所有的用户都正在努力更多地去了解智驾，这是整个行业的巨大变化。

　　在过去的一段时间里，智驾仅仅是在高速和泊车方面为用户创造了价值，但还没有真正全域的点对点、车位到车位的智驾，这其实是有巨大价值的。所以小鹏在去年这个时候推出了AI汽车的概念，全部标配硬件、软件的配置，相信这一系列动作会让将来的AI汽车形成更多的，包括类似人工智能代理等独特的能力。

　　关于如何看L3成为拐点的问题，我相信这个拐点首先意味着技术的提高，包括了硬件能力和软件能力，以及模型能力，我相信会比目前高阶的L2提高十倍到数十倍的能力，这是一个非常明显可以看到的事情。

　　第二，就如我刚刚所说的，当高等级自动驾驶占据整个市场10%这个拐点到来的时候，你会看到所有的用户都会跟进，作为消费者选择一台汽车时最为关注的功能，智驾也会从之前的前十之一或者前五之一，变成前三之一甚至前二之一。

　　我觉得小鹏在下一个阶段会跟行业其他公司在多个方面拉开更大的差距。第一个方面就是在全域端，全栈自研能力，如果将以前的智驾定位为100分的高度，那么新的智驾大模型可能是3万分，需要从云，车，数据到芯片，到成本，到工程，在各个域中都能够形成端到端的闭环，在形成这一能力方面，小鹏更早地投入了更大的资源、能力、时间，有更大的数据量循环。第二个方面，我们看到智驾跟座舱、底盘、动力在汽车各个横向的域融合，正在产生巨大的价值，这一情况下，做多域自研的公司能够做得更好。

　　第三个非常大的价值是小鹏在AI汽车领域用一个平台实现了全部的能力，所以我们在未来数据快速迭代能力方面远远强于我们的同业。第四是小鹏在一开始谋划的时候，就考虑了中国跟全球化的落地和部署的效率、效能、成本和效果，所以在这个方面，小鹏具有先发优势和品牌的价值。我可能并没有完全到触及到所有方面，但是我相信在高等级智驾领域领先的公司会跟之后落后的公司出现越来越大的差距。

　　Tim Hsiao：第二个问题是关于飞车的应用和投入，比如小鹏总刚刚提到的人形机器人和eVTOL飞行汽车落地并贡献营收，还想知道飞车项目和车载终端应用有没有什么协同效应？在制造端和研发方面的投入会不会未来几个季度出现比较明显的增加？

　　何小鹏：小鹏的愿景是“未来出行的探索者”，更深度的期望就是通过人工智能、新能源跟运动形态的结合来探索新型的出行生态。从我们过去十年在汽车、飞行汽车，以及过去五年我们在人形机器人的研发角度来看，可能下一个十到二十年，真正的智能汽车公司都能够生产具有具身智能的新型交通工具，包括飞行汽车和人形机器人。在这个领域里面，如果你提前布局，就可以有非常多的点是可以做到一致的。比如我们正在做的，基于小鹏自动驾驶L3的物理世界模型，跟我们人形机器人的物理世界动作模型，除了在数据领域不一样，在很多领域是基本相同的。所以大家可以看到，在所有领域里，无论端到端的人工智能研发，还是全球化的销售网络，甚至在我们生产网络的使用场景中，是有非常高的协同效应的。我相信商业化的能力会在2026年看到一定的成效，2026年，我们的飞行汽车，甚至我们的人形机器人会开始一定程度的量产，相信我们也是中国甚至全球最早开始量产的企业之一。

　　美银美林分析师Ming Hsun Lee：第一个问题还是关于智驾，我们目前看到越来越多的车企投入自驾，也越来越多地开始使用端到端的大模型，甚至世界模型，或者VLM（视觉-语言模型）等等。在现在这个环境下，人工智能或者包括Deepseek等工具，会否加速训练的过程？追赶者和第一梯队企业的距离，会否因为这些工具的存在而拉近？另外，我们图灵芯片的最大价值除了降本之外，其对小鹏智驾能力的帮助，与外部供应商的芯片相对比如何？

　　何小鹏：您的第一个问题跟之前一位分析师的第一个问题比较接近，我尝试把这两个问题合并来讲，我觉得可以换一个角度回答。在高等级自动驾驶出现之后，我认为整车厂，特别是拥有全栈自研能力的整车厂，跟只具备初步自研能力的整车厂会拉开越来越大的距离。数据闭环迭代的能力，研发的能力，盈利加上使用研发成本的能力，全栈的芯片自研跟使用的能力，这些能力会推动新的高等级自动驾驶厂商拥有全域的能力，而不是通过单点就可以突破的。

　　这个跟在数字世界，类似Deepseek通过开源就能去颠覆很多大模型公司的情况，是有巨大差异的。关于图灵芯片的问题，我只能讲一个方面，就是除了成本上更优化之外，当你的模型和你的芯片，和你的芯片所开发的工具集都是在一个公司体系里面做，你会发现能耗、性能和部分功能会有巨大的提高，之前通过合作芯片也能够去挖掘很多能力，但是其力度没有如此之大。这也是为什么过去很多手机厂商选择自研芯片的一个重要逻辑，为的就是取得巨大的领先。我相信未来强大的人工智能公司会具有芯片能力，具有巨大的研发能力，巨大的数据能力，这些都是基础要素。

　　Ming Hsun Lee：第二个问题关于机器人，小鹏此前发布过机器狗产品，小鹏彼时提到说要做出一只性能非常好的机器狗，其难度比做出一台性能优良的新能源车可能还要更难。我想了解一下，以目前我们人形机器人的进度来看，预计2026年除量产之外，是不是同时也能实现商业化？目前该产品的哪些研发进度是小鹏总觉得比较满意的？哪些是研发的瓶颈？比如成本不够低，还是运动控制方面的问题，或者其他问题需要我们花一年的时间把短板补上？

　　何小鹏：你问了我一个比较具有挑战性的问题，因为涉及到下一代产品的事情。首先我们提到的2026年量产，我们肯定希望是商业化的量产，造机器人跟造车有很大区别，实际上比造AI汽车要更困难。目前，大部分下半身运动能力很强的机器人，还是基于较好的L2能力。真正的机器人应该是通用人形的，需要非常大量真实的数据融合模拟数据。我们认为造机器人比造汽车的难度更高，原因在于它是全集成能力，比如一台AI 汽车，即便它没有人工智能能力，我们依然可以开它，但是一个机器人如果没有AI能力，是没有办法使用的。机器人需要在大量场景下表现出安全、可靠、稳定、可自然语言交互等一系列能力，这对于机器人有非常复杂的要求。这也是小鹏做全能型，甚至带有皮肤，带有接近人类关节数量机器人的原因。小鹏的自动驾驶从去年开始面向物理世界，架构体系也越做越好，我们考虑的是机器人和汽车自动驾驶同源的一整套逻辑。我认为公司人形机器人业务方面的进展是不错的，但我们也期望先解决全L3的人工智能能力，包括了脚、手、嘴、眼、耳和部分简单的大脑代理能力的组合，才可能成为初阶，有一定商业化基础的产品。我期待能够在以后的时间早一点能够跟大家分享。

　　（持续更新中。。。）