【何小鹏可能要多与供应链的老板喝酒，昨天刚给首批车主交付，今天继续催单】

小鹏GX纯电 Ultra旗舰版提车周期再增加一周，达到了29~33周，增程 Max和Ultra版本也从5-7周增加至6-8周，试驾继续排满，持续火热进行中；

今天不聊汽车，聊聊机器人，自2025年11月6日小鹏科技日后，小鹏机器人剪腿的场景，震惊世界成为第一个证明自己不是人类的机器人之后，过去半年时间，我们看看小鹏机器人取得的最新进展：

反复看了小鹏机器人联合高校发布了两篇非常高质量的机器人论文，可以看出小鹏在对机器人构建完整思考、意图、机器人世界内部的语言取得一定进展，构建机器人的自主思考，意识，判断仍有非常远的路要走，虽然远远没到我们平时在某些西方机器人公司发布的视频，能自主做家务，给人类帮忙等场景的实现，但是先思考再执行做的准，模仿人类，抗干扰能力取得一定的进展，了解小鹏目前机器人最前沿的研究和近况，论文链接如下：

DIAL：面向端到端具身智能体的基于潜在世界建模的意图与动作解耦方法
链接☞http://t.cn/AX6O2zD0 （单位：小鹏机器人 XPENG Robotics 、香港大学、北卡罗来纳大学教堂山分校，发布于2026年3月）
UniT: 迈向一种统一的物理语言，用于面向类人机器人的策略学习以及世界建模
链接☞http://t.cn/AX6O2zDp（单位：小鹏机器人 XPENG Robotics 、香港大学、清华大学，发布于2026年4月）

顾名思义，这是两套机器人理解物理世界的新架构 / 框架，并且各自定义了一套机器人内部的 “动作表示语言”，论文中演示的小鹏机器人是IRON-R01，两者分开解释：

DIAL的全称叫Intent and Action（解耦意图与动作），把机器人拆成大脑和小脑：
System-2（大脑）：VLM 做隐式世界建模，
输入：语言指令 + 当前视觉
输出：未来场景的隐层特征（意图），不生成像素，只在 ViT 原生空间预测
意思就是负责想，用 VLM 做 “世界建模”，输出一个抽象的 “意图特征 / 潜在目标”（不是直接动作），在脑子里预想 “做完后场景会变成什么样”；

System-1（小脑）：轻量逆动力学策略
输入：当前观测 + 大脑输出的隐意图
输出：机器人动作，必须靠弥合 “现在→未来” 的隐层差异来生成动作。
意思就是负责做，根据这个意图，再算关节伺服电机动作，照着大脑想的画面去执行动作；

很多智能机器人的 “大脑” 和 “手脚” 配合得并不默契。目前主流的智能机器人控制方式主要分两类，各有短板。

第一种是 “分步干活”：先靠语言视觉模型读懂你的指令、规划好步骤，再把计划传给负责运动的模块执行。这就像两个人传话，中间环节多、反应慢，而且前后两套系统没法同步优化，越复杂的任务，出错概率越高。

第二种是 “直接上手”：机器人看到画面、听懂指令后，立刻直接输出动作。这种方式反应快，但问题更明显 —— 机器人根本不会 “思考”，只是机械模仿动作，很容易投机取巧走 “捷径”。一旦场景里多了杂物、换了新物品，它就彻底 “懵圈”，完全没法正常工作。

而DIAL在实际测试中，这套技术的优势被展现得淋漓尽致。在模拟环境里，即便只用十分之一的训练数据，DIAL 机器人的任务完成率，也超过了传统模型用上全部数据的效果，相当于学习效率直接提升了十倍。

放到真实的人形机器人身上，表现同样亮眼。面对取物、倒水、物品传递、清扫杂物等日常任务，哪怕更换陌生的货架、桌面和物品，机器人不用重新专门学习，也能顺利完成操作。面对环境干扰、陌生物体，它的适应能力和稳定性也远超以往技术。

DIAL 跳出了过去老旧的控制思路，用 “思考 + 执行解耦” 的新架构，让机器人拥有了真正的自主规划能力，让机器人动作更聪明、更稳，听得懂、想得明白、做得精准 。

UniT 主要特点：给人和机器人造一套 “通用动作语言”，让人做一遍，机器人直接照抄，身体不一样也能学，机器人动作数据太少、太贵，人类动作没法直接用，UniT 把动作翻译成 “谁都懂的密码”，直接互通，不用给机器人录海量数据，海量人类视频直接能用，让机器人看了直接零样本学会，叠碗、倒水、抓取……人类会的，不用海量数据也变聪明，不用编程，不用训练，直接模仿；

数据省 10 倍：别人用 1000 条数据，UniT 只要 100 条
零样本学习：从没练过叠碗，看人类视频直接学会
抗干扰强：桌上乱、光线变、新场景都能干活
可扩展性强：还能不断扩容，网上随便什么视频都能拿来当教材，机器人越学越聪明，也不用为每一款机器人单独重新调试。以往积累的肢体配合、精细操作数据，也能持续扩充这套通用动作库；

发完这两篇论文，紧接着据《Humanoids Daily》记者报道，前往广州与北京参与小鹏 2026 年度 “AI 驱动行动” 媒体探访活动。在一场技术研讨会上，小鹏 AI 与机器人业务负责人米良川（LC）直面 IRON 人形机器人平台面临的挑战，给出了坦率的评估。尽管公司仍坚守 2026 年大规模量产的雄心目标，但米良川表示，团队目前正被机械工程领域难以攻克的现实问题所拖累。

报道链接☞http://t.cn/AXJNTddq
《小鹏机器人业务负责人承认硬件是“瓶颈”，2026年量产目标迫在眉睫》

总的来说就几点：
1.小鹏机器人负责人米亮川（LC）坦言，硬件可靠性目前是制约公司 AI 能力发挥的主要瓶颈；
2.小鹏正在广州建设一座 “数据工厂”，以解决物理 AI 规模化难题，具体训练数据类型仍属机密；
3.量产版 IRON 机器人将采用三图灵芯片架构，搭载与小鹏自动驾驶系统同源的VLA 2.0底层 AI 技术栈；
4.第一代灵巧手存在可靠性问题，小鹏正并行推进多条研发路线开发下一代灵巧硬件，暂未锁定单一方案；
5.小鹏认为当前人形机器人市场尚不构成激烈竞争，优先关注 “人机交互边界”，而非与特斯拉、波士顿动力等企业直接对抗；

从目前的信息来看，小鹏机器人虽然在软件有一定的进展（省数据高效率、强化学习、抗干扰、扩展泛化性），但是硬件可靠性仍然是需要继续攻克的难题，跟人相关的感知能力，比如关节的抓取力矩，触觉压力感知反馈，防水防污等问题仍需要一一攻克，机器人属于长期工程，需要有一定的耐心，相信11月小鹏科技日能看到最新的成果；

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