01、第二季度亏损13.4亿元
8月25日港股一开盘，小鹏集团（以下简称“小鹏”）股价直线下降，截至收盘，跌幅达到9.19%，总市值失守900亿港元。
消息面上，8月24日傍晚，小鹏公布了2026年第二季度报告。报告显示，第二季度，小鹏总收入为197.4亿元，同比增长8.0%，虽扭转了上季度的下滑态势，但略低于市场预期。
从收入结构来看，小鹏营收的增长主要得益于服务及其他收入的拉动。第二季度，该板块营收达到27亿元，较上年同期几乎翻番。作为小鹏收入核心的汽车板块，第二季度新车交付量为10.33万辆，同比微增0.1%，相应的汽车销售收入同比增长1.0%至170.5亿元。
小鹏汽车业务恢复的主要驱动力源自海外市场。小鹏董事长、CEO何小鹏透露，第二季度，集团海外市场销量首次突破2万辆，同比增长81%。今年上半年，小鹏的海外业务营收占比已经超过25%，汽车产品的平均售价超过4万欧元。
高毛利的海外业务占比提升，一定程度上帮小鹏抵消了持续走高的造车成本。第二季度，小鹏的整体毛利率为20.7%，汽车业务毛利率为12.1%，两项数据几乎与上个季度持平。
当前，依旧是小鹏的战略投入期。第二季度，小鹏的研发费用同比增长32.1%至29.1亿元。同期，销售、一般及行政开支同比增长15.2%，达到25.0亿元。仅这两项成本，就吞掉了集团的毛利。
居高不下的费用压力最后反映到财务数据上，便是亏损的继续扩大。第二季度，小鹏净亏损达到13.4亿元，较上年同期增加了179.2%；非通用会计准则下净亏损12.4亿元，比上年同期增加8.5亿元。
接下来，小鹏希望通过更密集的产品覆盖和产品结构的优化提升销量规模和毛利率。今年9月，小鹏的大五座SUV小鹏G9L将正式上市并启动交付；第四季度，小鹏全新SUV MONA L05也会上市。何小鹏认为，今年四季度，小鹏新车销量将会得到集中释放，集团单月销量有望突破6万辆。
财报会上，何小鹏披露了小鹏机器人业务和Robotaxi业务进展。2026年年底，小鹏Iron将进入规模量产阶段，并率先在小鹏的门店、园区开始落地商业场景应用；2027年，Iron会正式上市，面向零售和服务业场景的外部客户，月产能会根据市场需求提升至数千台。
搭载了小鹏第二代VLA的前装量产Robotaxi已经在广州完成超过2000次内测订单，跑通载人示范运营的全流程，“我们已经完成云端接管的平台开发，目标在明年实现无安全员的载客运营。”何小鹏表示。
02、资本市场相信物理AI吗？
尽管小鹏的Robotaxi、人形机器人业务进展顺利，但资本市场对于其“物理AI”新叙事仍持审慎态度。2026年初至今，蔚来、小鹏、理想总市值分别缩水了17.53%、43.69%、24.13%，小鹏的股价回调幅度相对最大。
鉴于当下的车市行情，蔚来和理想对研发方面的费用支出相对谨慎。2026年第一季度，蔚来和理想的研发费用分别为18.9亿元和27亿元，同比增长-40.7%和8.3%，占同期营收的比重分别是7.4%和11.7%。同期，小鹏的研发费用为29.1亿元，比上年一季度增加46.8%，占营收比例达到22.3%，从增幅和占比来看，都是蔚小理中最高的。
在汽车业务增长放缓的前提下，小鹏持续加大物理AI领域的研发投入，短期业绩承压，市场对于其新业务的商业化落地节奏尚存在观望情绪。
尤其是机器人业务，当前行业看起来“热闹”，但距离真正的规模化应用还存在诸多挑战。首先，泛化能力不足是行业公认的核心短板。其次，产品的标准化程度不够、高质量数据匮乏等问题让行业普遍面临“实验室好用，现场难落地”的困境。
小鹏作为一家以自动驾驶能力著称的企业，其技术、供应链与具身智能的通用性是小鹏最明显的优势，这也是财报会中分析师最关注的问题。
何小鹏表示，Iron的原生硬件平台和软件体系完全为自主设计开发，整个供应链合作企业有85%以上与汽车业务重合。另外，汽车和机器人的部分模型为共同开发，AI、数据管控以及组织的Infra，两条业务线也是共用的。
“同时，我们也看到机器人里面也有一些模型，将来会对汽车里面产生价值。”何小鹏称，机器人的VLT模型、开放平台等系列模型以后也会放到小鹏的汽车体系。
何小鹏认为，Iron凭借其通用人形机器人的定位，将具备广阔的定价空间，“我相信它的硬件的毛利会大幅度高于当前我们汽车业务的毛利。”除了硬件销售，AI模型和软件也会给小鹏带来收入。
听起来很美好，但这是属于未来的增长曲线，目前小鹏的机器人业务并没有收入，还是要依靠买车产生的现金流。多线投入已经让小鹏的汽车业务不堪压力，集团需要引入外部资金给予新业务更多的试错空间。
就在财报发布当天，小鹏方面宣布，集团的机器人业务已完成首轮超9亿美元融资，投后估值超过63亿美元。据悉，IDG资本为本轮融资的领投方，高榕创投参投，同时，该业务也得到了腾讯和阿里巴巴两家战略投资方的支持。
本轮募集资金将主要用于小鹏机器人业务的软硬件研发、物理AI模型训练迭代、高质量数据采集、全链条量产基地建设及全球商业化拓展。
（文 | 董雪，图片来源 | 视觉中国，本内容转载自财经天下WEEKLY）