【四海读报】20260324—3月小鹏第二代VLA专题篇：2026年主流车企城市NOA试驾报告

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一、一段话总结

2026年城市NOA已从覆盖能力竞争转向体验优化竞争，行业提出智驾不可能三角（全场景能力/丝滑拟人/应急处理）；小鹏第二代VLA通过架构革新实现全场景覆盖、丝滑拟人、效率提升三大突破，路测综合得分3.87分、平均接管1.66次/场，横向优于行业第一梯队与Robotaxi方案，纵向较前代接管次数大幅下降；报告看好小鹏向物理AI科技公司转型，大众成为其VLA商业化首批客户，行业后续核心优化方向为Corner Case处理。

二、思维导图

三、详细总结

1. 行业核心判断：城市NOA进入体验竞争阶段

• 行业阶段：2026年C端智驾从覆盖能力转向体验优化，主流厂商已落地环岛、无保护掉头、车位到车位等功能，核心优化方向为Corner Case处理。
• 智驾“不可能三角”（体验维度）：全场景能力、丝滑拟人程度、应急处理能力，三者难以同时拉满。
• 智驾“不可能三角”（模型维度）：泛化性、可解释性、时延性，对应不同技术路线优劣。

2. 小鹏第二代VLA核心架构与能力

• 架构革新：从标准VLA改为省略语言中间层，降低信息损耗，推理效率显著提升。

• 三大体验升级

  1. 安心丝滑：重刹减少99%、急加速减少98%、安全接管减少60%。
  2. 全场景能力：覆盖城市路/小区/窄路/施工/夜市，支持无导航漫游。
  3. 高效率：行车效率较L2提升23%，比肩老司机。

• 技术底座

  • 模型：原生多模态物理大模型，32倍超密视觉思维链，误差降33%。
  • 算力：自研图灵芯片，算力利用率82.5%，单颗≈10个Orin X。
  • 数据：训练数据50PB，Token规模4万亿，车端日耗Token为全国数字AI80倍。

• 推送节奏：2026年3-4月全量推送，年内目标媲美FSD硅谷水平。

3. 路测实测结果（上海+广州）

• 规模路测（35场、260公里）

  • 综合得分：3.87分
  • 平均接管：1.66次/场
  • 优势场景：环岛、内部路、博弈、平稳性
  • 短板场景：掉头、分岔口选道、鬼探头

• 横向对比

  • 对比行业第一梯队：小鹏接管2次，对手7次（以走错路为主）。
  • 对比Robotaxi方案：小鹏更丝滑、效率更高，对手保守导致顿挫多、通行慢。

• 纵向对比（2024.5-2026.3）

  • 接管次数：从3.2次/20km降至1次内/20km。
  • 变化：接管从安全型转为效率型，行车更拟人。

4. 核心结论与投资建议

• 结论：小鹏第二代VLA综合体验行业领先，仍需优化选道与应急能力。

• 投资建议：坚定看好小鹏，从车企转向物理AI科技公司，大众为VLA首批客户，打开商业化第二曲线。

• 风险提示

  1. 全球AI技术创新低于预期
  2. 国内L3智能化渗透率低于预期

四、关键问题

问题1：什么是智驾“不可能三角”，小鹏第二代VLA如何平衡？

答案：体验维度不可能三角为全场景能力、丝滑拟人程度、应急处理能力；模型维度为泛化性、可解释性、时延性。小鹏第二代VLA通过省略语言中间层提升推理速度，用32倍超密思维链增强泛化与可解释性，优先平衡全场景+丝滑拟人，应急处理（鬼探头）为后续优化重点。

问题2：小鹏第二代VLA相比前代与竞品，核心优势体现在哪些数据与场景？

答案：核心优势：①体验数据：重刹-99%、急加速-98%、接管-60%、效率+23%；②场景能力：支持内部路、无导航漫游、环岛零接管；③横向对比：复杂路线接管2次远少于竞品7次；④纵向迭代：接管次数从3.2次降至1次内，更拟人更顺畅。

问题3：2026年城市NOA行业竞争焦点是什么，小鹏的商业化价值在哪？

答案：行业竞争焦点从“能不能开”变为好不好开、稳不稳、是否拟人，核心攻坚Corner Case与应急处理。小鹏商业化价值：①技术输出，大众成为第二代VLA首发客户；②转型物理AI公司，赋能C端整车、B端Robotaxi、机器人三大业务，打开估值与收入第二曲线。