9月17日晚，小鹏集团董事长何小鹏在G9L汽车发布会结束后接受采访时透露，做机器人的难度大约相当于造车的近20倍。目前小鹏机器人的硬件、软件、设计及供应链均由自己完成，且已开始逐步量产。预计到2026年四季度以及2027年一季度和二季度，小鹏机器人的能力可能会有跳跃。这意味着，车企正在将智能驾驶积累的软硬件工程能力，向更复杂的物理世界延伸。
何小鹏提到的“难度相当于造车的近20倍”，核心在于机器人需要一套全新的全栈自研体系。据IT之家9月17日报道，何小鹏强调：“基本来讲，我们的机器人的硬件、软件、设计及供应链都是自己的。”这里的全栈自研，指的是从底层的机械结构、电机执行器，到上层的感知算法、AI决策模型全部由企业内部闭环开发。这和传统工业机器人采购通用零部件组装的模式完全不同，好处是能实现软硬件的深度耦合优化，让机器人的动作更协调。
在技术路线上，小鹏选择的是软硬一体化自研。对比行业现状，据腾讯网9月14日报道，特斯拉为了Optimus人形机器人，拆除了弗里蒙特工厂原有的Model S和Model X生产线进行改造；而国内部分车企的机器人业务仍停留在预研或特定公共服务场景阶段。小鹏没有走单纯复用汽车产线的捷径，而是针对机器人的非标需求重新搭建体系。同时，据IT之家报道，小鹏G9L首发搭载的第二代VLA（Vision-Language-Action，即视觉-语言-动作大模型）全新版本，属于L2级辅助驾驶范畴。VLA大模型的作用是让机器不仅能“看懂”环境，还能理解自然语言指令并转化为物理动作。上一代方案多依赖规则代码，这一代升级了端到端的大模型能力，为未来机器人的泛化操作提供了底层架构支撑。
对日常应用而言，这套全栈自研技术直接决定了机器人能否真正落地。何小鹏指出，过去不愿意把机器人拿出来展示，“主要是因为不能量产，市面上很多机器人能力演示都是通过剪辑之后放出来的”。这句话点出了当前行业的痛点：实验室里的单次成功不等于稳定可用。全栈自研带来的实际体验提升在于，当硬件关节的控制延迟与软件算法的决策周期被统一优化后，机器人在面对非结构化环境（如家庭、复杂工厂）时，动作连贯性和容错率会显著提高。不过必须实事求是地说明，目前小鹏机器人处于逐步量产阶段，其能力边界仍在探索中，距离大规模进入普通家庭承担复杂家务还有距离，现阶段更多是验证工程制造与AI模型的结合可行性。
从关键数据和时间节点来看，不同来源的报道给出了明确的进度参考：
- 研发难度评估：何小鹏在采访中称，做机器人的难度相当于造车的近20倍（原始信息源，9月17日）。
- 自研范围：硬件、软件、设计及供应链均自主完成（IT之家，9月17日）。
- 量产状态：目前已逐步开始量产（腾讯网，9月18日）。
- 能力跃升预期：预计在2026年四季度、2027年一季度和二季度，机器人能力可能会有跳跃（原始信息源及IT之家，9月17日）。
- 关联车型技术背景：同日上市的小鹏G9L限时优惠价23.18万元起，首发搭载第二代VLA全新版本，定位为L2级智驾系统（IT之家，9月17日）。
就技术成熟度而言，小鹏机器人正处于从“实验室原型”向“小批量量产”过渡的阶段。何小鹏坦言“从研发到量产走得非常痛苦”，这反映了人形机器人在减速器寿命、柔性传感器精度以及AI模型泛化能力上仍需攻克的工程难题。相较于自动驾驶在结构化道路上的L2级应用，机器人面对的是无标线的开放物理世界，技术迭代的容错空间更小。目前的逐步量产是验证供应链稳定性和软硬件协同的必要步骤，而非最终形态。
总结来说，小鹏机器人全栈自研的核心价值，在于用造车的系统工程思维去攻克难度高出近20倍的机器人制造壁垒。从9月17日披露的信息来看，逐步量产已经启动，真正的技术检验期将在2026年四季度至2027年上半年到来。对于关注具身智能技术的用户而言，现阶段应重点关注其VLA大模型在实际物理交互中的表现边界，理性看待量产初期的能力范围。
