> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026年主流车企城市NOA试驾报告—3月小鹏第二代VLA专题篇总结 ## 核心内容 2026年3月，东吴证券对小鹏汽车第二代VLA进行了深度试驾与路测分析。报告指出，当前C端汽车智能化的主要矛盾已从覆盖面向体验优化转移，主要智能驾驶主机厂和方案供应商已实现城市NOA在复杂场景（如环岛、掉头）的落地，并完善了车位到车位、ETC通行等高阶功能。后续优化重点为Corner Case（极端场景）的处理能力，以提升乘客与安全员的驾驶体验。 ## 主要观点 - **智能化路测“不可能三角”**：泛化性、可解释性与实时性在智能驾驶模型中难以同时达到顶尖水平。 - **泛化性**：处理从未见过的长尾场景的能力，是当前智驾模型的核心攻克方向。 - **可解释性**：系统决策逻辑是否透明，影响智驾调整速度，是能力曲线的一阶导数。 - **时延性**：从感知到执行的推理延迟，影响高速行驶安全，可通过硬件提升。 - **小鹏第二代VLA体验提升**： 1. **全场景能力提升**：支持复杂场景识别与处理，如逆行车辆、施工占道、异形障碍物等。 2. **丝滑拟人程度提升**：在博弈环节表现自然流畅，变道决策更平滑，窄路会车不再急刹停滞。 3. **仍存在一些问题**：选道能力待加强，尤其在直行分岔路口与非对应车道过红绿灯；应对鬼探头的突发能力需提升。 - **技术架构与模型迭代**： - 小鹏第二代VLA通过省略语言中间层，提升推理效率和反应速度。 - 采用原生多模态物理世界基模，实现跨模态世界知识理解，支持多模态输出（语音、视觉、动作、行为）。 - **算力与数据**： - 车端与云端算力同步提升，单颗图灵芯片有效算力接近10个Orin X。 - 单次训练数据量达50PB，推理Token消耗量为20万辆Ultra车日均58.8万亿，与ChatGPT训练规模相当。 - **路测表现**： - 35场路测累计行驶260公里，综合得分3.87分，整体表现优秀。 - 接管次数为1.66次/场，主要集中在选错道与鬼探头场景。 - 在窄路会车、加塞避让、无图漫游等场景表现突出，但掉头与路径规划仍有优化空间。 ## 关键信息 ### 路测场景分析 | 场景类型 | 小鹏表现 | 问题与待优化 | |----------|----------|----------------| | 窄路会车 | 零接管，控车精度高 | 横向距离控制仍需优化 | | 环岛通行 | 流畅无接管 | 仍需优化待行区识别 | | 掉头操作 | 基础能力具备 | 空间预判与协同避让需提升 | | 鬼探头 | 偶发接管 | 应急处理能力待加强 | | 复杂路况 | 表现稳定 | 路径规划偶有偏差 | ### 横向比较 | 项目 | 小鹏 | 某智驾第一梯队 | 某Robotaxi方案商 | |------|------|------------------|-------------------| | 驾驶平顺性 | 优异 | 一般 | 较差 | | 通勤效率 | 高 | 中 | 低 | | 接管次数 | 2次（复杂路线） | 7次（走错路为主） | 0次（保守策略） | | 体感舒适度 | 优秀 | 一般 | 较差 | | 决策流畅性 | 优异 | 一般 | 较差 | | 复杂场景应对 | 较强 | 一般 | 弱 | ### 推送节奏与未来目标 - 小鹏第二代VLA将在3月下旬及4月开启全量推送。 - 2026年8月目标实现Tesla FSD在硅谷的效果（中国场景难度更高）。 - 预计1-3年内实现完全自动驾驶。 ## 投资建议与风险提示 - **投资建议**：坚定看好小鹏汽车，其估值体系将由汽车公司向物理AI科技公司切换，第二代VLA提升了实测场景下的接管率、通行效率和能力涌现表现，加速了公司在C端智能车、B端Robotaxi及机器人业务的布局。 - **风险提示**： - 全球AI技术创新低于预期； - 国内L3智能化渗透率低于预期。 ## 总结 小鹏第二代VLA在城市NOA体验优化方面取得显著进展，具备较强的全场景能力与拟人化驾驶体验，但仍需在Corner Case处理、选道能力及应急反应等方面进一步优化。其技术架构创新、算力与数据支持，为其向物理AI科技公司转型提供了坚实基础，值得长期关注。