小鹏智驾换帅：不是追理想的风，而是下 AI 的棋

国庆假期后，小鹏汽车一则人事调整公告引发行业关注：世界基座模型负责人刘先明接替李力耘，出任自动驾驶中心负责人。这是继 2023 年吴新宙离职后的又一次智驾 “换帅”，如果说上次调整是为 “稳过渡”，此次变动则清晰暴露了小鹏押注 AI 的野心。不少人疑问：小鹏是不是要跟着理想走 AI 路线？但从人事选择与技术布局来看，这更像是一场早有规划的战略升级，而非简单跟风。​

刘先明能接棒，核心是 “技术背景刚好适配小鹏当前需求”。这位伊利诺伊大学电气与计算机工程博士的履历，堪称 AI 领域的 “全能型”：在 Meta（原 Facebook）时深耕 AI 基础设施搭建，到通用汽车旗下 Cruise 后主导自动驾驶端到端体系落地，后续还在芯片企业地平线积累了 “模型与硬件协同” 的经验。这种 “算法研发 + 场景落地 + 软硬件适配” 的复合能力，恰好补上了小鹏的短板，在刘先明入职小鹏后，他牵头的世界基座模型，早已同步为芯片、具身智能团队提供技术支持，这种跨部门赋能的能力，正是小鹏现阶段最需要的。​

更值得关注的是刘先明的 “决策权重”：他入职后直接向何小鹏汇报，且两人近期频繁就自动驾驶大模型深入交流，可见其在战略层面的参与度远超普通部门负责人。据了解，他到任后很快组建了 150 人的硅谷技术团队，推动感知、预测算法团队整合，这种快速搭建体系的能力，正是小鹏实现 AI 技术规模化落地的关键。行业对他的评价是 “既懂算法原理，又懂量产落地”，而这恰好是智能驾驶从 “单一功能实现” 转向 “全体系构建” 的核心要求。​

2025 年这个时间点，让这次换帅更具战略分量。今年小鹏动作频频：推出全球首款 L3 级算力 AI 汽车 G7、自研途灵 AI 芯片量产、VLA（视觉 - 语言 - 动作）算法实现量产突破，这三大成果凑在一起，指向的正是 “AI 全域布局” 的野心。具体来看，G7 的 L3 能力需要端到端技术持续迭代，途灵芯片专门优化了算力分配，把城区 NOA 所需算力压缩到 200TOPS 级别，而 VLA 模型通过 “云端基座 + 车端蒸馏” 的架构，能在 20 毫秒内完成 “感知环境 - 做出决策 - 执行动作” 的全流程。​

这个时候换帅，本质是为了 “打通技术闭环”。刘先明在 Cruise 积累的端到端研发经验，能帮小鹏加速 VLA 算法的量产落地；他熟悉的 “芯片与模型协同” 技术，又能进一步提升途灵芯片与 VLA 模型的适配效率。这种 “算法 - 芯片 - 场景” 的联动能力，是李力耘的规控背景难以覆盖的，也是小鹏实现 “AI 技术跨领域渗透” 的基础 —— 毕竟小鹏的目标不只是汽车，还要把 AI 用到飞行汽车、人形机器人上。​

不过，把小鹏的调整说成 “步理想后尘”，其实是误解了两者的战略差异。理想的 VLA 路线，核心是 “场景驱动 AI”，比如聚焦家庭用户需求，靠高保真仿真器优化使用体验，本质是用 AI 优化单一汽车场景；而小鹏的 AI 布局更强调 “技术穿透性，其 720 亿参数的 VLA 基座模型，不只是服务于汽车，还在为飞行汽车、人形机器人储备技术能力。简单说，理想是 “用 AI 做好一辆车”，小鹏是 “用 AI 搭好一个跨产品的技术底座”，两者看似都走 VLA 路线，实际方向完全不同。​

从行业竞争角度看，这次换帅对小鹏也是 “不得不做的选择”。2025 年的智驾赛道，早已从 “比硬件堆料” 进入 “拼 AI 能力” 的阶段：华为 ADS 4.0 靠 WA 路线筑起技术壁垒，理想凭 VLA 实现用户体验差异化，如果小鹏还守着传统智驾逻辑，很容易陷入被动。而刘先明主导的 “端到端 + 符号规则” 混合模式，刚好能平衡成本与体验，既能保持小鹏纯视觉路线的成本优势（智驾硬件成本仅 7000 元），又能靠大模型提升长尾场景的通过率，这种平衡正是小鹏突围的关键。​

当然，挑战也摆在眼前。刘先明需要在未来 6-12 个月内，把端到端技术落地到量产车上，才能证明这次换帅的价值；此外，硅谷团队与国内团队的协同效率、AI 技术投入与商业化回报的平衡，都是对他管理能力的考验。但对何小鹏来说，这种风险值得冒，因为在智能汽车、机器人、飞行汽车的跨领域布局里，统一的 AI 技术底座，是唯一能支撑起宏大愿景的 “通用解”。​

说到底，小鹏智驾换帅，从来不是跟风理想，而是基于自身战略的判断：当汽车从 “交通工具” 变成 “智能终端”，AI 能力将决定企业的天花板。刘先明的上任，标志着小鹏正式从 “研发智驾功能” 转向 “构建 AI 体系”，这场关于 AI 的豪赌，结果如何，2026 年的产品迭代就能看出眉目。​