伴随 2026 款小鹏 X9 纯电版正式上市，小鹏汽车同步推出了第二代 VLA 智能驾驶系统。这套系统绝非常规的功能迭代，而是小鹏汽车在智能驾驶领域构建核心竞争力的关键支撑，也正是我将其定义为小鹏赢得智驾赛道核心优势 " 大杀器 " 的根本原因。

在特斯拉 FSD 已然成为行业标杆、纯视觉技术路线占据主流话语权的背景下，小鹏第二代 VLA 的推出，不仅是对现有技术格局的挑战，更是从算力、模型、数据三大核心维度，对智能驾驶底层逻辑的彻底重构。

纵观全球智能驾驶行业，特斯拉 FSD 凭借纯视觉算法架构与成熟的工程落地能力，早已成为行业内公认的技术标杆，其以视觉为核心的感知方案、端到端的决策逻辑，不仅在技术路线上独树一帜，更在实际道路表现中持续验证优势，逐渐成为衡量全球车企智驾水平的 " 度量衡 "。

几乎所有布局高阶智能驾驶的品牌，都无法回避与 FSD 的对标，而小鹏第二代 VLA，正是小鹏汽车基于全栈自研能力，瞄准行业标杆、实现技术超越的核心武器。

作为小鹏汽车打造的原生多模态物理世界基座模型，第二代 VLA 的发布，标志着小鹏智驾从 " 辅助驾驶 " 向 " 自主思考驾驶 " 的本质跨越，也让中国品牌在高阶智驾领域，首次具备了与全球顶尖技术正面抗衡的完整体系能力。这里的 " 物理世界基座模型 "，可以理解为它不是只懂开车的单一程序，而是一个能看懂、理解整个真实世界（路况、行人、车辆、天气等）的超级 AI，所有自动驾驶的能力都建立在这个 " 基座 " 之上。

算力革命，从名义算力堆砌到有效算力重构

长期以来，智能驾驶行业的算力比拼，陷入了单纯追求标称算力、堆砌芯片数量的误区，厂商将 TOPS 数值作为核心宣传点，却忽略了算力能否被高效利用、能否真正转化为智驾能力这一核心问题。

小鹏汽车跳出行业惯性思维，明确提出有效算力   =   名义算力 × 算力利用率的核心公式，直指行业痛点：

真正决定智能驾驶响应速度、决策能力、复杂场景处理水平的，从来不是纸面的标称算力，而是车端能够稳定、高效调用的有效算力。

这里的 " 名义算力 "，就是芯片宣传册上写的 " 算力多少 TOPS"，就像手机宣传的 " 跑分 "，是个纸面数字；" 算力利用率 "，就是这些算力真正被用起来的比例，就像你家的宽带，标称 1000M，但如果路由器和设备不行，实际跑满的可能只有 200M；而 " 有效算力 "，就是车在实际驾驶时，真正能用上的算力。

小鹏的厉害之处在于，它把 " 纸面算力 " 变成了 " 真能用的算力 "，让车反应更快、决策更准。

第二代 VLA 的算力架构，正是围绕 " 有效算力最大化 " 打造，依托自研图灵芯片与全栈软件协同，实现了算力利用效率的颠覆性突破。

小鹏自研图灵芯片是第二代 VLA 的算力核心，这是小鹏自己造的、专门给自动驾驶用的 " 超级芯片 "，不是买别人的芯片改一改。就像苹果的 A 系列芯片比安卓旗舰芯片体验更好，是因为软硬件深度适配，图灵芯片也是这个道理，它和小鹏的智驾算法是天生一对，所以效率特别高。

从参数对比来看，单颗图灵芯片的名义算力约等于三颗 Orin-X 芯片，而在有效算力层面，通过算法、模型、芯片的一体化设计，单颗图灵芯片的实际表现约等于十颗 Orin-X 芯片，这一差距的核心源于算力利用率的本质提升。

官方实测数据清晰展现了这套架构的优势：采用开源模型搭配通用芯片，计算利用率仅为 22.8%，推理时延高达 800ms；开源模型搭配图灵芯片，计算利用率提升至 35.1%，推理时延降至 300ms；而小鹏自研图灵模型与图灵芯片深度协同后，计算利用率飙升至 82.5%，推理时延仅为 80ms。

这意味着，小鹏通过全栈自研，将算力利用率提升近 4 倍，推理速度提升 10 倍，模型整体运行速度提升 12 倍，极低的时延让车辆在面对突发路况、复杂场景时，能够实现毫秒级响应，为安全驾驶提供了坚实底层支撑。

除了硬件层面的算力突破，第二代 VLA 在模型迭代效率上同样展现出行业顶尖的工程能力。自 2025 年 11 月小鹏科技日发布初代技术框架至今，短短数月内，小鹏完成了 468 版模型的开发与优化，这背后是训练效率的指数级提升：单 GPU 训练效率提升 1010%，单任务训练效率提升 4360%，GPU 硬件利用率从 40% 提升至 90%，增长幅度达 125%。

高效的迭代能力让第二代 VLA 具备了持续快速进化的能力，能够快速吸收道路数据、优化决策逻辑、适配复杂场景，实现 " 常用常新 " 的智驾体验，这是传统依赖第三方芯片与开源算法的方案无法比拟的优势。

模型跃迁，从被动感知到主动思考

如果说算力是智能驾驶的 " 肌肉 "，那么模型就是智能驾驶的 " 大脑 "。

传统智能驾驶系统大多停留在 " 感知 - 识别 - 执行 " 的被动响应阶段，仅能完成固定场景的指令操作，而小鹏第二代 VLA 实现了从 " 感知机器 " 到 " 思考主体 " 的跃迁，作为原生多模态物理世界大模型，其核心突破在于具备了类人的视觉思考、多模态融合与自主决策能力。

第二代 VLA 采用原生多模态 Tokenizer 架构，彻底打破了传统多模态模型的信息壁垒。传统的智驾系统，看东西（视觉）、听指令（语音）、处理文字（导航）是分开干的，就像一个人眼睛、耳朵、大脑各干各的，容易反应慢。

而原生多模态 Tokenizer 就是让这个 " 大脑 " 能同时处理所有信息，就像我们人类一样，眼睛看到路况、耳朵听到导航、身体感受到车辆状态，无缝整合，所以理解更准、反应更快。

这种架构实现了离散 Token 与连续表征的无损转化，让视觉画面、语音指令、文本信息、车辆状态等不同模态的数据，在模型内部实现原生融合，无需中间转换环节，为后续的自主思考与决策奠定基础。

更具突破性的是，第二代 VLA 搭载了 32 倍超密视觉思维链（Visual CoT），这是让智驾系统 " 像老司机一样思考 " 的关键技术。

普通的智驾系统看到一个行人，可能只会简单刹车；而第二代 VLA 会在脑子里快速推演：" 这个人会不会突然冲出来？我是减速还是变道？旁边有没有车？变道会不会影响后车？"

32 倍超密，就是说它能在极短时间内，把这些可能性想 32 遍，然后选出最安全、最舒服的方案，而不是机械执行指令。

在面对慢速货车、突发加塞、非机动车穿行等复杂场景时，系统不会简单执行超车、刹车等单一指令，而是在模型内部快速推演多种可行路径，从导航合规、行车安全、乘坐舒适、通行效率等多个维度进行价值判断，最终选择最优决策。

得益于 32 倍超密计算链的支撑，系统的预测精度大幅提升，预测误差降低 33%，在处理长尾复杂场景时，能够像拥有多年驾龄的老司机一样，提前预判风险、从容应对变化，彻底告别机械、生硬的驾驶操作。

此外，第二代 VLA 实现了从 " 理解世界 " 到 " 生成行为 " 的能力升级，具备完整的多模态输出能力，可同步输出语音、视觉、车辆动作与行为决策。

系统能够将语音指令直接转化为视觉场景理解并执行驾驶操作，能够将车辆行驶轨迹生成可视化视频，还能将复杂的决策序列转化为 Token 数据，为更高阶的自动驾驶行为提供支撑。

这种 " 输入 - 理解 - 思考 - 输出 " 的完整闭环，让智驾系统不再是单纯的执行工具，而是具备自主认知与行动能力的智能体。

数据练兵，从规模堆叠到密度挖掘

数据是人工智能的核心燃料，而小鹏汽车对数据的理解，同样超越了行业 " 堆规模、拼数量 " 的浅层认知，提出 Tokens =   数据规模 × 信息密度的核心逻辑，更注重数据的质量、密度与有效利用，依托海量真实数据与自研 X-World 世界模型，让第二代 VLA 在虚拟与现实的双重练兵中快速成长。

在数据底座层面，小鹏汽车构建了行业领先的数据集：累计使用 50PB 训练数据，单版模型训练 Token 量达到 4 万亿，车端推理 Token 消耗量约等于全国数字 AI 日调用量的 80 倍。

这些数据均来自真实道路场景，覆盖城市道路、高速路、乡村路、极端天气、突发路况等全场景，每一辆搭载第二代 VLA 的小鹏汽车，都在持续为模型提供真实有效的物理世界数据，让系统始终贴合实际路况进化，避免实验室数据与现实场景脱节的问题。

为了最大化挖掘数据价值，小鹏打造了 X-World 物理世界大模型，这是小鹏给智驾系统建的 " 虚拟训练场 "。

以前训练自动驾驶，要真车在路上跑，成本高、风险大，还很难遇到极端情况。现在有了 X-World，就像给 AI 建了一个《GTA》游戏，里面有各种复杂路况、极端天气、突发状况，AI 可以在里面反复 " 练车 "，把各种极端情况都练熟了，再放到真实世界里开，这样就更安全、更靠谱。

相较于传统实车测试周期长、成本高、场景有限的痛点，X-World 能够生成海量高保真的长尾场景，仿真场景数量从一年前的 3 万个激增到 50 多万个，每日仿真测试里程等效于 3000 万公里实车测试。

系统通过 " 自我对弈 " 与 " 长时序推演 " 技术，让模型在虚拟世界中与环境充分互动，完成强化学习训练，提前应对现实中极少出现的极端路况。

这种 " 虚拟练兵 + 实车验证 " 的模式，极大缩短了技术迭代周期，让第二代 VLA 在短时间内具备了应对全场景路况的能力。

2026 年重要里程碑，从技术突破到全面落地

作为物理世界的基座模型，第二代   VLA   的进化并非一蹴而就，小鹏汽车已经明确了   2026   年的关键技术与商业化里程碑，目标就是把这套   " 大杀器 "   的能力从实验室真正推向真实世界。

在接下来的技术落地中，第二代   VLA   将实现复杂场景下安全接管里程提升   50   倍，让系统的安全冗余能力大幅增强，用户接管频率显著降低，同时常规城市与高速场景的平均接管里程提升   25   倍，让高阶智能驾驶的自主行驶能力实现质的飞跃，真正走进日常用车生活。

车端模型参数量也将提升至   200   亿以上，更大的模型规模意味着更强的理解与决策能力，为处理更复杂的路况场景提供坚实支撑，在核心智驾体验上可以媲美   FSD   最新能力，与行业标杆特斯拉   FSD   的最新版本看齐，甚至在部分中国特色路况场景中实现超越。

在此基础上，小鹏还将实现   VLA + VLM   驾舱一体，让驾驶大模型与座舱大模型深度融合，把车辆打造成能听、能看、能思考的超级智能体，并通过   Max   版本蒸馏推送，将云端大模型的精华能力提炼压缩成车端芯片可以流畅运行的小模型，让更多普通用户的车型也能享受到顶尖的智驾体验，而不再局限于顶配版本，最终推动   Robotaxi   无人出租车开启商业化运营，让自动驾驶从技术展示真正走向实用可用，用户可以通过手机呼叫没有司机的车辆，实现自动接送与目的地送达，完成从   " 能开 "   到   " 能用 "   的关键跨越。

这些里程碑不只是简单的技术参数提升，更是小鹏智驾从   " 极客尝鲜 "   走向   " 大众常用 "   的必经之路，让   " 妈妈都爱开的国民智驾 "   从愿景一步步变为现实。

写在最后

小鹏第二代 VLA 的推出，标志着全球智能驾驶正式进入全栈自研、体系化竞争的新范式，彻底告别了单一技术比拼、硬件参数堆砌的初级阶段，转向芯片、模型、数据、场景一体化的综合竞争。

在算力层面，第二代   VLA 重新定义了行业标准，将竞争焦点从虚标的名义算力转向真正可用的有效算力，凭借全栈自研与软硬件深度协同，实现了算力利用效率的极致突破；在模型层面，它完成了从被动感知到主动思考的关键跃迁，依托原生多模态大模型与   32   倍超密视觉思维链，让智能驾驶系统拥有接近人类司机的判断与决策能力。

在数据层面，它不再简单堆砌数据规模，而是以信息密度为核心，通过   XWorld   世界模型打通虚拟训练与现实场景，让技术落地更高效、更安全、更贴近真实路况。

可以说，这套体系化能力，不仅让小鹏在与特斯拉 FSD 的对标中具备了核心优势，更走出了适配中国复杂路况的纯视觉技术路线，解决了加塞、鬼探头、窄路会车、无标线道路等行业共性难题。

从用户价值来看，第二代 VLA 带来的是更安全、更舒适、更高效的驾驶体验，系统重刹率、急加速率大幅降低，通行效率显著提升，复杂场景接管里程成倍增长，让高阶智能驾驶真正走进日常用车生活。

从行业价值来看，小鹏第二代 VLA 证明了中国品牌在智能驾驶领域的全栈自研能力，实现了从技术跟随到技术引领的转变，而大众集团选择其作为全球首发客户，更是中国智驾技术输出全球的重要标志。

伴随 26 款小鹏 X9 纯电版的上市，第二代 VLA 正式实现量产落地，这不是智能驾驶的终点，而是小鹏汽车迈向完全自动驾驶的新起点。

作为直击行业标杆的 " 大杀器 "，第二代 VLA 不仅为小鹏赢得了智驾赛道的核心优势，更推动整个行业向更智能、更安全、更成熟的方向加速迈进，让完全自动驾驶的落地时间表，再次向前推进。

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