无人温和得走进「物理 AI」这片良夜。
今天，卖「铲子」的英伟达，不甘只当硬件供应商了；作为「淘金者」的车企、智驾企业，也主动挣脱「车」的边界，向具身智能的更深水区推进。
所有玩家，都在试图用「物理 AI」的标签，重写自己的身份叙事。
但技术范式的迁移，从来不只是叙事的更新。
每一次转型的本质，都是一次组织的重构。这一定不是单纯褪层皮那么简单。
就像 Token 成为新的计量符号后，大厂自我开刀：阿里成立 ATH 事业群，CEO 吴泳铭亲自带队，围绕新生产要素重建资源分配机制。
而在更具象的「物理 AI」时代，这种重构应该更为彻底。AI 不再停留在云端，而是进入汽车、机器人，直接接管现实世界的运行逻辑，「大模型」成为新的核心变量。
截至目前，真正围绕「大模型」完成组织重排、进入「战时状态」的玩家只有三家：特斯拉、小鹏、理想。
三家企业通过组织变革完成了一次身份跃迁，从车企变成了以模型为核心的物理 AI 公司。
显然，这场变革的分野，表面在技术，底层在组织。
谁先为大模型让出权力与资源，谁就先在物理 AI 时代占领头部身位。
01、物理 AI 洪流，冲掉旧组织的「墙」
AI 早已不是「润物细无声」的存在。早期 DeepSeek 上车潮，还让诸多车企轻易套上 AI 外壳，标榜智能化水准。
但现在的物理 AI 如同一股洪流，它要求更高阶的系统作战能力：
一是链接真实物理世界。AI 必须与真实环境的动态、噪声和物理规律实时交互，而非仅处理数字信息。
二是系统具备感知、理解、推理并行动能力。AI 真正拟人化，从环境输入中提取意义、做出决策并直接输出物理动作以改变世界。
自动驾驶汽车，只是它的第一个应用场景。
因此，真正契合物理 AI 要求的玩家，不会只局限于「车」这一载体，既然要向外延伸，从研发逻辑到商业模式，都在对组织架构的适配度提出更高标准。
简而言之，生产关系才能决定生产力，不做一场「大手术」，旧骨骼里很难涌出新血液。
核心一点，玩家们必须从职能组织转向模型组织。
过去停留在新能源时代的车企，核心定位还是「汽车制造商」，一切围绕「造车再卖车」这件头等大事，职能部门基本按照底盘、动力系统、智能座舱、智能驾驶等区域划分。
尽管随着智能化比重日趋提高，但部门架构没有本质变化，最多要求各部门在研发产品上赋予更多 AI 色彩。
以及，把智能座舱、智能驾驶的战略位置提到前台，着重强调算法的技术先进性与产品的工程化水平。
但这相当于远水不解近渴，如果 AI 涌现水平由大模型驱动，那么整个技术架构也将围绕模型为原点设计。
旧组织的墙，必须得拆了。由小及大，包含三堵墙：
第一堵墙，感知、规控之间的技术墙，建立真正数据驱动的端到端大模型。
尤其当下 VLA、世界模型技术路径收敛，需要视觉、语言、动作等异构数据在同一个空间内对齐训练。这要求整个算法体系、数据训练不能被部门墙隔开，由此给予模型完整、连续的养分。
第二堵墙，智驾、座舱之间的部门墙，走向舱驾一体大趋势。
过去智驾、座舱看似都在谈智能化，但明显处于两套技术语境内。智驾强调智能泊车、城区 NOA 的拟人化水平，座舱则聚焦智能语音助手、车载娱乐系统等体验。两套技术架构基于不同的硬件平台设计。
随着大算力、舱驾一体芯片的出现，舱驾一体逐渐从口号转为现实需求。小鹏这次把智驾、座舱部门统一为通用智能中心，恰恰能说明问题。
第三堵墙，智能汽车与具身智能之间的组织墙，建立物理 AI 研发基座。
一套技术体系可以支撑智能汽车自动驾驶，同样，它也可以支持人形机器人自主执行任务。
至少特斯拉、小鹏、理想在这点上都已形成共识：
特斯拉打造的 FSD V14 不止能驱动 L2+智驾，还包括更高阶的 Robotaxi，以及 Optimus 人形机器人完成任务；
小鹏第二代 VLA 架构能同时驱动汽车、Robotaxi、人形机器人 IRON 及飞行汽车等多种具身智能载体；
理想新发布的 MindVLA-o1 同样支持智能驾驶、机器人两大技术载体。
既然技术相通，那么组织上就不应让汽车团队与机器人团队各自为政。拆掉这堵墙，才能让同一套物理 AI 基座模型同时驱动两个载体，实现研发资源的最大复用。
物理 AI 的演进，反而让过去纷繁复杂的技术路线开始收敛。从 VLA 到世界模型，业界已经看到了全自动驾驶的清晰路径，也确认了具身智能走向现实的确定性。
技术方向的统一，也直接牵引着组织架构的变革。通过拆除三堵关键的墙，企业不再只是围绕智能驾驶搭建组织，而是构建起能够驱动整个物理 AI 体系的原生架构。
一种更纯粹、更适配物理 AI 时代的原生组织形态，由此诞生。
02、特小理，三种「组织范本」
改革需要魄力与决心，好在特小理，向来不缺这种特质。
三家动作都很迅速。
本质而言，物理 AI 真正引爆是在今年 1 月份的 CES 上，黄仁勋将其定位为 AI 下一个浪潮。
而特斯拉在去年 6 月份就形成了统一的 AI 组织形态，小鹏、理想也在今年 2 月左右接连大刀阔斧得完成组织蜕变。
三家企业，隶属于三种派别。
特斯拉是中央集权派。将所有 AI 战略资源集中统一于一人，追求极致的执行效率。
2025 年 6 月，Optimus 工程副总裁 Milan Kovac 离职后，特斯拉并未另寻他人，而是直接由 AI 软件副总裁 Ashok Elluswamy 接管机器人团队，并统管 FSD 与 Optimus 的研发。
在此之前，Ashok Elluswamy 已经从特斯拉纯视觉灵魂人物——Andrej Karpathy 手中，接过了接力棒，统管一整个 FSD（包含 Robotaxi）研发体系。
此前，由于算力训练资源重合，在 Cortex 得到重用后，马斯克顺势又当起了「整合」大师，砍掉 Dojo 线，团队并入 A15/A16 硬件团队。
而整个硬件团队，也是向 Ashok Elluswamy 团队深度配合，确保 AI 算法与软件集成的统一。
因此，Ashok Elluswamy 本质上是在马斯克之下，拥有「一人统帅」的权力。
但这也确保了特斯拉在追求「软硬一体」的极致速度时，没有内部阻力，能以最直接、最高效的方式向物理 AI 的终极形态冲刺。
小鹏属于基座整合派。
严格而言，小鹏与特斯拉的组织形态极为相似，同样是刘先明一人负责整体架构，直接向何小鹏汇报。
但小鹏更鲜明的特点，包括其对外传播的重点在于「基座」二字。
确切而言，小鹏是围绕整个 VLA 基座模型设立统一的 AI 技术中台，中台将同时为智能驾驶、智能座舱、机器人等所有物理 AI 应用提供核心支撑。
基于此，横向打通了不同部门的技术壁垒，尤其是最新将原本独立的自动驾驶中心与智能座舱中心两大一级部门合并，成立「通用智能中心」，将所有力量形成一股绳，追求技术成果的最大化复用。
理想则是 AI 重构派。
今年 1 月底，理想将原有的自动驾驶部门彻底拆散，严格按照 AI 生成逻辑，重组为基座模型、软件本体、硬件本体三大核心团队。
基座模型团队作为「大脑」负责核心算法；
软件本体团队作为「神经与工具」负责工程化；
硬件本体团队则直接负责汽车与机器人的物理实现。
三大团队分别由理想内部 90、95 后成员——詹锟、勾晓菲、湛逸飞担任负责人。
值得一提的是，理想看似与特斯拉、小鹏组织拆解思路不同，但底层哲学是一致的。
比如基座模型能够驱动智驾、具身智能，智驾、座舱都放进软件本体部门等。
另外，尽管理想目前尚未设立一个明确的一号位架构负责人。在人形机器人业务尚未真正成型之前，基座模型团队的话语权自然会更高。
由此也能看出特斯拉、小鹏与理想两种节奏：
特斯拉、小鹏采取并行走法。一边打造基座大模型，一边同步调整组织作战形态，智能驾驶、Robotaxi、人形机器人三条业务线齐头并进，整体节奏高度贴近特斯拉。
理想更强调组织先行。先完成「大脑—神经—身体」的组织重构，等各板块就位之后，再系统强调模型基座成形，并推进人形机器人产品线。
尽管节奏不同，但三家在物理 AI 时代的战略目标、组织形态几乎形成了统一答案。
03、人才固然重要，但组织不会妥协
转型势必带来阵痛，在这点上，走在通向物理 AI 之路的「特小理」三家企业，都无法避免。
显著问题在于：人才流失。
合并资源的主旋律下，旧组织的领导者、成员遭到失意，要么因为项目优先级下降，内部资源流失；要么整条业务线被砍，与公司整体战略偏移。
特斯拉是典型案例。
今年 2 月，SpaceX 以全股票交易收购 xAI，随后除马斯克外，其余 11 位创始科学家集体出走。
导火索是马斯克的战略转向：
xAI 最初定位为 FSD 与 Optimus 打造通用智能「大脑」，进展其实还不错，其 Grok 大模型已搭载于 FSD V14，并计划推进与 Optimus 合作的「数字擎天柱」项目。
然而，大模型研发极度消耗算力与资金，xAI 与 OpenAI 等头部 AI 企业差距过大。于是，马斯克转而将 xAI 并入 SpaceX，试图讲述「AI+太空」的新故事。
暂且不说，这种过于丰满，充满想象力的目标在落地性上不太着调。无论如何，马斯克强行扭转了 xAI 的方向，已经促使创始团队对于马斯克失去信任，无法再保持战略一致性。
相似的剧情也发生在理想、小鹏身上。
据不完全统计，从 2025 年下半年至今，理想至少已有 8 位核心技术高管离职创业或加盟具身智能公司，包括前智驾一号位郎咸朋、端到端负责人夏中谱、智驾研发负责人贾鹏等核心人物。
尽管理想自身已经全力押注具身智能，但核心人才还是决心去一个自己能全权掌控的新战场。
而就在 4 月初，小鹏集团副总裁、智能座舱负责人魏斌也被爆出离职。
据悉，此番人事变动早在今年 2 月份就有端倪，当时魏斌已处于休假状态，而刘先明则被推至前台统领全局，现在担任智驾、座舱合并后通用智能中心的负责人，这都意味着，魏斌离职是「技术让位于战略」的必然结果。
这背后，映射出新一轮人才大战的真实一面。
具身智能、AI 大模型热度狂飙，无一不吸引在智能驾驶红海痛苦挣扎的人才涌入新大陆，人才出走无非是一种理性主义下的用「脚」投票。
然而，换一种角度看，整个 AI 领域的打通，也意味着人才流失与人才招揽实际都同一条河流里，由车企转型而成的物理 AI 企业，也会加速对于前沿 AI 人才的争夺，核心问题不过是，新人代旧人，这艘船是否还能继续开起来。
答案很明显：当然可以。
人才固然重要，但能否在合适的位置上发挥价值，取决于公司的战略判断、组织能力，以及一号位的决心。
这也是为什么，马斯克对于人才流失的只简单回应一句，「很少出现令人感到后悔的人员离职。」
包括李想对于贾鹏出走创业，也表示大方支持，并鼓励称现在还是具身智能创业的最佳窗口期。
在坚实、优异的组织架构形成后，人才流动其实很难干扰三家企业向物理 AI 进阶的大方向和整体节奏。真实情况永远是，只要战略方向清晰，总会有正确的技术人才加入。
小鹏是一个优秀案例。
小鹏的智能驾驶负责人，从吴新宙到李力耘，再到刘先明，经历了从规则驱动到端到端，再到物理 AI 时代的多次技术接力。
不同的研发一号位履历背景不同，技术擅长领域不同，但关键一点，他们身上的技术特质与小鹏当下的战略方向极度吻合。
比如刘先明最被看重的，是其具备领导研发世界基座模型的能力，他的任务是打造一个能够推演物理世界的「超级大脑」，懂底层架构，懂大模型的技术型人才，这是小鹏当下最需要的。
所以，在核心组织架构面前，特斯拉、小鹏、理想这三台 AI 战舰既没有偏离轨道，也没有减缓速度。
甚至，三家企业的工程效率明显有了质性提升，体现在两方面。
第一，AI 原生的组织架构，让三家企业在智能驾驶、具身智能领域均开花结果：
特斯拉 FSD V14 通过物理图灵测试，并规划 2026 年夏季量产第三代 Optimus 人形机器人。
小鹏第二代 VLA 2.0 系统已全量推送，同时搭载三颗图灵芯片的 IRON 人形机器人将于 2026 年底实现量产。
理想则发布面向物理世界的 MindVLA-o1 基础模型，据报道首款双轮机器人预计 2026 年年中发布，
理想 MindVLA-o1 基础模型技术演示
第二，跳出「造无聊车」这个内卷圈，企业的商业模式也开始正态改善，相当于把路走宽了。
小鹏的「服务及其他收入」在 2025 年达到 83.4 亿元，同比增长 65.6%，占总营收的比例约为 10.9%，这笔收入的核心来源，是向大众等汽车制造商提供 EEA 电子电气架构和智能驾驶技术的研发服务。
从单纯卖车到卖服务，形成又一增长曲线。
特斯拉同样也有「卖智能」的业务拓展计划。当然，撑起特斯拉未来万亿美金估值的还是 Robotaxi、Optimus 项目。
理想也在极力将「车」纳入具身智能叙事，最新一代理想 L9，李想将其定位为「具身智能机器人的开山之作」，宣告车从被动工具进化为具备完整智能架构的「硅基生命」硬件。
总而言之，三家企业在物理 AI 上的战略路径已经清晰，组织体系也完成了重构。剩下的，不过是时间问题。
本质上，特斯拉、小鹏、理想都在用自我革新的能力，为物理 AI 时代的领先地位争取最大的确定性。
由此来看，未来车企之间的差距，很可能不再是产品的差距，而是组织效率的差距。那些组织跑不动的公司，或许连参与物理 AI 竞争的资格都没有。
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