此前在7月26日大眾汽車宣布計劃向小鵬汽車投資7億美元，共同在我國開發(fā)電動汽車。交易完成后持有小鵬約4.99%的股權(quán)。?根據(jù)大眾汽車品牌與小鵬汽車達成技術(shù)框架協(xié)議。在合作的初期階段，雙方計劃面向中國的中型車市場，共同開發(fā)兩款大眾汽車品牌的電動車型。這兩款專屬于中國市場的新車將補充基于MEB平臺的產(chǎn)品組合，并計劃于2026年走向市場。相關(guān)合作內(nèi)容取決于最終的協(xié)議達成。

12月6日小鵬汽車發(fā)布正式的公告稱股份購買協(xié)議所載的所有先決條件已獲達成，而投資已根據(jù)股份購買協(xié)議的條款及條件于2023年12月6日完成。合共約9407.93萬股A類普通股（認購股份）已按每股美國存托股15美元的購買價格（根據(jù)每股美國存托股代表兩股A類普通股以及7.8096港元兌1.00美元的匯率計算，相當(dāng)于每股A類普通股58.6港元）成功配發(fā)及發(fā)行予Volkswagen Finance Luxemburg S.A.（大眾汽車的的聯(lián)屬公司，也即投資者代名人)，認購股份的總面值為940.79255美元。上述9407.93萬股A類普通股，占到了完成交易后小鵬汽車已發(fā)行和在外流通的股本總額的大約4.99%。

同時根據(jù)此前的報導(dǎo)顯示，雙方在交易完成后，大眾汽車集團還將獲得一個小鵬汽車董事會觀察員席位。股份發(fā)行將取決于慣例交割先決條件的達成，包括適用的監(jiān)管審批。

此外，大眾汽車集團方面透露，新近成立的大眾汽車（中國）科技有限公司（VCTC）將成為小鵬汽車在開發(fā)領(lǐng)域的合作伙伴。這一科技公司匯集研發(fā)、創(chuàng)新及采購功能，是大眾汽車集團除沃爾夫斯堡外最大的研發(fā)基地，未來將有超過2000名研發(fā)及采購專家開展全新智能網(wǎng)聯(lián)電動車型的相關(guān)工作。與當(dāng)前的車型項目相比，通過聯(lián)合開發(fā)及采購，合作雙方將實現(xiàn)顯著的協(xié)同潛力及成本優(yōu)勢。

據(jù)悉小鵬汽車和大眾汽車集團將基于小鵬汽車的G9車型平臺、智能座艙及高階輔助駕駛系統(tǒng)軟件共同開發(fā)車型。

為加速在華決策及開發(fā)流程，大眾汽車集團正在加強在電動出行、數(shù)字化和自動駕駛領(lǐng)域的本土研發(fā)實力。

為此，大眾汽車集團在安徽省合肥市建立了高度現(xiàn)代化的生產(chǎn)、研發(fā)及創(chuàng)新基地。大眾安徽將于年內(nèi)正式投產(chǎn)。此外，大眾汽車（安徽）零部件有限公司在合肥建設(shè)了高壓電池系統(tǒng)的制造工廠，還也在此建立了智能網(wǎng)聯(lián)電動汽車的研發(fā)及采購中心。

同時，大眾汽車集團正聚焦與中國本土高科技企業(yè)的合作。對于大眾汽車集團（中國）而言，本土化的高科技研發(fā)，以及系統(tǒng)性實現(xiàn)以客戶需求為導(dǎo)向的方針，是在智能網(wǎng)聯(lián)汽車（ICV）新時代發(fā)揮市場引領(lǐng)作用的關(guān)鍵。

而且通過大眾汽車品牌與小鵬汽車、奧迪與上汽集團的合作，大眾汽車集團正在強化其在中國汽車市場的地位，并不斷推進在華電動化戰(zhàn)略的發(fā)展，其目標是快速拓展全新客戶群體及細分市場，以全面參與到中國電動汽車市場的蓬勃發(fā)展中。

此前在10月份，小鵬汽車CEO何小鵬在微博發(fā)文稱“過去幾個月，我們聯(lián)合開發(fā)的車型已在加速推進，雙方的技術(shù)團隊像一支創(chuàng)業(yè)團隊一樣，為了共同的目標，全情投入、全速前進；在供應(yīng)鏈上推進的戰(zhàn)略合作，將為我們帶來共同降本的潛力?！?/p>

而且根據(jù)最新的爆料顯示，雙方合作的兩款B級純電動汽車取得重大進展；可行性研究已取得正面結(jié)果。

另外，我們有看到，對于智能駕駛小鵬采用了不一樣的傳感器方案；在技術(shù)上，與純視覺的特斯拉不同，小鵬采用的是多傳感器融合方案，以G9為例，作為全新旗艦車型，硬件方面，小鵬G9搭載了兩顆激光雷達，同時還有7顆輔助駕駛攝像頭，前向攝像頭更是高達800萬像素，另外還搭載了5顆毫米波雷達和12顆超聲波雷達。而就激光雷達的放置位置來說，小鵬并沒有把激光雷達放車頂，注重城市場景的小鵬，為更好地服務(wù)于城市領(lǐng)航輔助駕駛，提供的是更多特殊場景下的針對性環(huán)境感知信息，兼顧側(cè)向感知的雙激光雷達方案，為處理兩側(cè)和近車身盲區(qū)問題，所以 G9 和 P5 把激光雷達放在了能更好檢測這類場景的車頭位置。