如果在幾年前，你問一家車企或機(jī)器人公司的CEO，他們的智能輔助駕駛組織架構(gòu)是什么樣的？你可能會(huì)看到一張龐大的、按職能劃分的網(wǎng)格圖：感知組、規(guī)劃組、控制組、硬件組、軟件組、云端組……層級(jí)分明，卻壁壘森嚴(yán)。

但在剛剛結(jié)束的 xAI 全員大會(huì)上，埃隆·馬斯克展示了一張極其簡潔、甚至顯得有些“簡陋”的 PPT（見上圖）。這張圖表，不僅是 xAI 在短短2.5年內(nèi)算力登頂?shù)拿孛芪淦�，更像是一張留給汽車和人形機(jī)器人行業(yè)的“進(jìn)化尋寶圖”。

讓我們把目光聚焦在這張圖上，剝開它的外殼，看看對(duì)于正在苦苦探索“具身智能”的我們，這里面藏著什么驚人的啟示。

一、 頂層四大金剛：從“功能堆砌”到“擬人化器官”

請看架構(gòu)圖的最頂層，xAI 并沒有按照傳統(tǒng)的“研發(fā)-產(chǎn)品-測試”來切分，而是設(shè)立了四個(gè)以核心能力為導(dǎo)向的獨(dú)立戰(zhàn)斗群。這對(duì)于正在打造“軟件定義汽車”和“擎天柱（Optimus）”的行業(yè)來說，是一個(gè)巨大的觀念沖擊。

1. Grok Main & Voice（大腦與喉舌）

大語言模型：語音與LLM大語言主模型（Main）團(tuán)隊(duì)合并的團(tuán)隊(duì)，主要核心是打造具有前沿推理能力的大語言模型。例如將Gork整合到特斯拉車上就是這個(gè)團(tuán)隊(duì)交付的。

行業(yè)啟示：在汽車行業(yè)，我們習(xí)慣把“語音助手”外包給供應(yīng)商，而把“座艙OS”自己做。但在 xAI 的邏輯里，語言模型就是交互本身。對(duì)于智能座艙而言，未來的交互不是“喚醒詞+指令”，而是基于大模型的直覺交流。對(duì)于機(jī)器人，這意味著“聽懂人話”和“思考”是同一個(gè)器官的功能，不應(yīng)被拆分。

2. Coding（自我進(jìn)化引擎）

代碼開發(fā)：這不僅僅是寫代碼的工具，這是讓 AI 自己寫代碼、自己調(diào)試、自己迭代的引擎，這個(gè)團(tuán)隊(duì)就是做AI寫代碼的工具，這個(gè)大模型團(tuán)隊(duì)都這么做，例如open AI 的codex。

行業(yè)啟示：自動(dòng)駕駛的代碼量早已突破億行，靠堆人力的時(shí)代結(jié)束了。車企和機(jī)器人公司需要建立自己的“Coding”部門，但目標(biāo)不是寫業(yè)務(wù)代碼，而是訓(xùn)練一個(gè)能自動(dòng)生成和優(yōu)化控制算法的 AI 模型。馬斯克預(yù)言的“直接生成二進(jìn)制文件”，將是自動(dòng)駕駛軟件迭代的終局。

3. Imagine（視覺與世界模型）

圖片和世界模型：這個(gè)部門不僅做圖，更在做視頻生成和世界模擬。xAI將大語言模型和圖片和世界模型分開，可能大語言模型已經(jīng)架構(gòu)定型，而圖片和世界模型還有很多不同的方法？

行業(yè)啟示：這是自動(dòng)駕駛和機(jī)器人的“練功房”。以前我們靠采集真實(shí)路測數(shù)據(jù)（Real-world data），成本高、Corner Case 難抓。xAI 的 Imagine 部門告訴我們：生成式視頻即模擬器。如果你的車或機(jī)器人能在一個(gè)由 AI 實(shí)時(shí)生成的、符合物理規(guī)律的“元宇宙”中訓(xùn)練（World Model），那么從 Sim-to-Real（仿真到現(xiàn)實(shí)）的鴻溝將被填平。

4. Macrohard（行動(dòng)與執(zhí)行）

目前只有用Agent來形容：名字戲謔（宏硬 vs 微軟），但野心最大——Agent（智能體）。它負(fù)責(zé)操作電腦，模擬人類工作。

行業(yè)啟示：這就是數(shù)字人形機(jī)器人。如果 AI 能像人一樣操作電腦軟件（數(shù)字世界的工具），那么下一步就是操作咖啡機(jī)、電鉆和方向盤（物理世界的工具）。對(duì)于機(jī)器人行業(yè)，Macrohard 就是那個(gè)負(fù)責(zé)“手眼協(xié)調(diào)”和“任務(wù)規(guī)劃”的大腦皮層。

二、 中層：數(shù)據(jù)不是石油，數(shù)據(jù)是“私教課”

再往下看，圖中的"Expert Tutors & Grokipedia"（專家導(dǎo)師與百科）這一欄極其醒目。

在傳統(tǒng)車企和機(jī)器人公司，數(shù)據(jù)標(biāo)注往往被視為低端勞動(dòng)，外包給標(biāo)記公司。xAI 卻將其提升到了核心架構(gòu)層。他們不叫“標(biāo)注員”，而叫“專家導(dǎo)師（Expert Tutors）”。

行業(yè)啟示：對(duì)于端到端自動(dòng)駕駛（End-to-End AD）和機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量遠(yuǎn)比數(shù)量重要。我們需要的是老司機(jī)教 AI 開車，是熟練工教機(jī)器人焊接，而不是廉價(jià)勞動(dòng)力在圖片上畫框。建立一支高水平的“人類導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)”，將人類的隱性知識(shí)（Tacit Knowledge）傳遞給模型，是下一階段競爭的關(guān)鍵。

三、 底層：打破軟硬隔閡的“系統(tǒng)黑客”

請注意架構(gòu)圖的最底層，這里藏著 xAI 最硬核的秘密。

你發(fā)現(xiàn)了嗎？Makro這個(gè)名字出現(xiàn)了兩次。他既是頂層Coding的負(fù)責(zé)人，也是底層ML & Data Infrastructure的負(fù)責(zé)人。同樣的，Toby既管Macrohard，也管API & Core Infra。

在傳統(tǒng)制造業(yè)，做應(yīng)用的不管基建，管機(jī)房的不懂算法。這種割裂導(dǎo)致了巨大的算力浪費(fèi)。在 xAI，應(yīng)用層負(fù)責(zé)人直接插手基礎(chǔ)設(shè)施。

為什么？因?yàn)楫?dāng)你要訓(xùn)練 10 萬卡甚至 100 萬卡集群時(shí)，不懂算法的人根本設(shè)計(jì)不出高效的架構(gòu)；不懂底層硬件的人，寫出的模型代碼全是 Bug。

行業(yè)啟示：汽車和機(jī)器人行業(yè)正面臨算力饑渴。我們不能再簡單地買顯卡、租云服務(wù)。我們需要培養(yǎng)既懂 Transformer 架構(gòu)，又懂 GPU 內(nèi)核優(yōu)化，甚至懂?dāng)?shù)據(jù)中心液冷散熱的“全棧系統(tǒng)黑客”。只有打通了從原子（物理基建）到比特（模型應(yīng)用）的任督二脈，才能在算力軍備競賽中活下來。

結(jié)語：像生物體一樣生長

看著這張圖，你不再覺得它簡陋，而會(huì)感到一種生物學(xué)的精妙。

傳統(tǒng)的汽車公司像一臺(tái)精密的機(jī)械鐘表，齒輪咬合，嚴(yán)絲合縫，但一旦環(huán)境變化，就需要拆開重組。

而 xAI 的這張架構(gòu)圖，更像是一個(gè)生物體：

Infrastructure是骨骼和血管，輸送能量（算力）；

Expert Tutors是感官，攝取營養(yǎng)（高質(zhì)量數(shù)據(jù)）；

Imagine是夢境，在虛擬中預(yù)演未來；

Macrohard是四肢，執(zhí)行意志；

Grok是大腦，統(tǒng)領(lǐng)一切。

對(duì)于所有致力于將智能注入鋼鐵軀殼（汽車或機(jī)器人）的從業(yè)者來說，現(xiàn)在的挑戰(zhàn)不僅僅是技術(shù)，更是組織。我們是否敢于像馬斯克一樣，拆掉那些按職能劃分的筒倉，建立一個(gè)以“智能進(jìn)化”為唯一目的的生物組織？

這或許是通往“擎天柱”與完全自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路。

參考資料以及圖片

2026 xAI 全員大會(huì)馬斯克演講全文和notebooklm總結(jié)ppt

*未經(jīng)準(zhǔn)許嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載和摘錄

       原文標(biāo)題 : 解剖“xAI 的組織架構(gòu)圖”：如何為汽車與機(jī)器人行業(yè)重寫AI進(jìn)化論