關于第二代VLA，何小鵬在直播間下了不止三個OKR

每一個OKR，本質都是對“還能更好”的一次追問。

文/劉宇翔

編輯/王芳潔

他們正在一路向東。

六天前，鄭曉康和老編輯決定上路，他們駕駛小鵬G7從新疆喀什出發，目標是上海，這一程5000公里，計劃全程使用第二代VLA智能駕駛，在完全沒有數據積累的戈壁荒漠和車流復雜的十里洋場里相繼驗證——智能駕駛究竟能有多智能？它能開多遠？

至3月16日晚上，兩人抵達了西安，里程表顯示已駛過3000公里，實測結果是，不使用智駕，人每天開600-800公里是上限，非常疲憊，但使用小鵬第二代VLA，單人駕駛可以突破1000公里，并且在風景最美的地方，能偶爾解放一下雙眼，往車外看，飽覽壯美山河。

若在西部游玩，過去的司機想使用智駕系統會面臨一個悖論：在非常極端的1%場景下，不放心用，但剩下的99%場景沒必要用。因為在西部，99%的路一馬平川但風景乏味，1%的路風景最好，但也是挑戰最大的。所以，鄭曉康和老編輯想看看這1%有沒有解決辦法。

有的，兄弟，有的。“只有兩種情況會阻止第二代VLA，”鄭曉康在3月16日的小鵬汽車ASK ME ANYTHING直播連線中，對千里之外的小鵬汽車董事長、CEO何小鵬、小鵬汽車通用智能中心負責人劉先明說，“第一是修路，第二是純粹物理傳感器的極限。”

那是在吐魯番到哈密階段，因為G30連霍高速擴展、擴建工程，分了新舊兩條車道，要切車道，他們接管了駕駛。第二次是遇到了暴雪，暴雪把毫米波雷達覆蓋住后，系統提示要求接管停止智駕。

除此之外，第二代VLA全程沒有讓他們失望。此前，何小鵬曾認為L4級智駕的接管率以千公里計算，而L2級是以百公里計算。

“我可以說印證了你這個觀點，我們使用最長零接管里程，不包含充電和過檢查站，是橫跨兩天，一共是1220公里。”鄭曉康說。

這個結果讓何小鵬感到振奮。一般來說，自動駕駛分為三大場景，大部分是城市級的自動輔助駕駛，其次是園區自動駕駛，比如在小區內、停車場內，第三則是純野外場景，包括這次橫穿中國之旅。野外場景的自動駕駛是小鵬汽車在今明兩年重點發力的領域之一。

春節期間，何小鵬專門去了趟非洲，那邊沒有路，路得自己開出來，還得避讓可能出現的動物，“如果去一些國家旅游，發現基本上沒有道路，你就有一輛跑市區的車怎么開自動駕駛？我在路上不斷想這個問題，將來這個問題一定會解決的，只是需要點時間。”

這是何小鵬在直播中，給劉先明派的一個OKR。

01

極限測試

鄭曉康選擇這條路線，是經過深思熟慮的。

“過去做過各種各樣、大大小小的輔助駕駛評測，”他在直播中說，“你越往后做就會意識到，你的評測只能對你所在的城市負責。”

這是規則驅動時代的“數據圍城”。工程師們為北京五環、上海高架、深圳濱海大道等大城市的道路編寫了無數條規則，智駕系統在這些地方表現得像個老司機。但一旦駛出舒適區，比如一個沒有車道線的鄉村路口，或者一個導航數據過時的施工路段，系統就會瞬間“失明”，要么降級為L2，要么直接退出。

在鄭曉康和老編輯看來，唯有中國大地上，從中國最西邊的新疆喀什一路開，才是對輔助駕駛系統泛化性能的最終極測試。

泛化性。這個詞在人工智能領域指的是模型在未見過的、與訓練數據分布不同的新數據上，依然能夠準確預測或執行任務的能力。但在劉先明口中，它有了更樸素的解釋：“上線即全場景通用。”

在庫爾勒，鄭曉康做了一個更具挑戰性的測試：用地圖導航隨機打點，讓車輛在陌生城市中自主行駛。結果轉了一個多小時，“跑得非常好”，而那里幾乎沒有小鵬的采集車。

“這可能也可以表明小鵬一方面銷售還需要更加努力，”鄭曉康在直播中開玩笑說，“另一方面我們在這個城市采集的數據，對小鵬、對第二代VLA都非常有用，這可能是針對場景，針對其泛化性能有說服力的東西。”

“之前我們說只要有小鵬車的地方就能開得很好，現在看起來沒有的地方，好像也可以開，”劉先明在直播中說。他的語氣就像一個老師突然發現，自己的學生在完全沒見過的考題上也能答對。

這種驚喜，源于第二代VLA底層技術范式的根本改變。

要理解”泛化性”為什么重要，需要先理解上一代智能駕駛系統是怎么工作的。

在過去十余年里，自動駕駛的核心方法論是“規則驅動”。工程師們為每一種路況、每一個場景編寫代碼：遇到紅燈停，遇到綠燈行，遇到行人減速，遇到施工路段繞行……系統就像一個嚴格遵守交通法規的新手司機，每一步操作都有明確的”if-then”邏輯。這就像在“在鐵軌上開車”——只要預設的規則覆蓋不到，系統就會“失明”乃至脫軌。

“過去包括小鵬的XNGP一樣，我們寫規則，”何小鵬說，“但你會發現，從一線城市到四五六線城市，從中國到海外，特別是到很多沒有交通道路標志的地方，規則就變成了一個既在中國道路開得好，但在全球開得不好的點。”

但第二代VLA依賴的不是寫死的規則，而是推理。

媒體人大宇對第二代VLA的測評顯示，當時導航并沒有更新施工封路信息，按照導航提示是讓車子在前面左拐，但突然間看到了封路，就在那個路障前面，車子停頓了14秒，在這14秒里第二代VLA沒有降級也沒有退出，而是在“思考”，然后立馬左轉，及時更新了一條新路線。

研發團隊并不確切知道在那14秒里，第二代VLA是如何運作的，因為大模型推理依賴思維鏈（CoT，Chain-of-Thought），而不是結構化思維(SoT)。但可以肯定的是，那14秒里第二代VLA在做推理，嘗試推理不同路徑的可行性，并選擇了它認為最優解的那條。

這就是第二代VLA架構的核心優勢。以視覺為核心，像人一樣觀察世界，無需語言轉譯，直接作出反應。可以直接用海量真實數據進行訓練，接近1億的視頻訓練數據量，相當于人類司機駕駛65000年才能遇到的極限場景綜合。

這樣的模型框架可以大幅降低信息耗損，讓推理效率更高、反應更迅速。當前行業內的L2輔助駕駛，都是不同技術方案的縫合產物。高速、城區、小路、停車場，每一次切換場景都要切換不同的底層邏輯，也帶來了體驗上的割裂感，這種技術路線是無法實現「媽媽也愛開」的安心體驗的。

第二代VLA依賴的是海量訓練數據，在什么情況下跑得好、跑得不好取決于訓練數據分布，小鵬汽車的訓練數據來自于所有車主每天正常開的工況，包括雨天、雪天、黑夜。從2024年起，小鵬汽車切換到純視覺路線，更新傳感器、攝像頭，具有更強通光量，動態范圍更大，給模型泛化性帶來了很好的硬件基礎。

同時，模型的端到端延遲大幅降低，在極端情況下有更好的處理速度，這使得在路面濕滑、夜晚等情況下，小鵬第二代VLA也有非常一致的表現。

要做到這點非常難，從感知角度，攝像頭采集到的視頻流既有物理空間信息，又有時間連續性的內容，VLA需要基于連續視頻流產生更好的運動軌跡。在L2級里，大模型“看到”的是分辨率被極度壓縮的連續的圖片，因為搭載的處理算力有限。而第二代VLA能從L2級直接躍升到L4級，得益于物理AI能力提升。

劉先明在直播中給出了一個核心公式：L4能力 = 模型 × 算力× 數據規模× 本體。

傳統AI主要處理數字信息（如文本、圖像），而物理AI需要理解并作用于真實的物理世界。小鵬的做法是自研圖靈芯片（算力）、自研VLA模型（模型）、積累海量駕駛數據（數據）、深度整合EEA電子電氣架構（本體）。這四個維度協同優化，才能實現真正的突破。

但這還遠遠不夠，在看到大宇的評測視頻時，何小鵬想的是為什么要等14秒？他覺得等個2秒就應該夠了，大模型的推理速度應該要比人類的推理速度更快，也許1-2秒更smart。

這是何小鵬給劉先明派的另一個OKR。

02

讓媽媽也敢開

技術突破最終要落腳到用戶體驗。關于用戶體驗，何小鵬只給了一個O——也就是目標（objective）：“安心感”。

“安心超過了安全，”他說，“安全+放心+省心+舒心，這些放在一起，形成了安心。”

這個理念的誕生，源于一次私人經歷。即使何小鵬做了多年智能駕駛，一度他母親還是不太愿意嘗試智駕。何小鵬在直播中回憶，“后來實在坳不過我，戴著安全帶，兩只手抓著右上角的把手，特別緊張。”

那是兩年前，當時市面上的智駕系統時不時傳出突然急剎、加速或者卡死不動的新聞，老人家不愿嘗試情有可原。但何小鵬從那次經歷中看到了一個更深層的問題：智能駕駛不能只是“極客嘗鮮”，而要成為“大眾常用”。

“我跟很多朋友在聊，我說：’你買的車有智駕嗎？’他說：‘有，但不開。’什么品牌都有。我問：’為什么？’‘這里不能開、那里不能開，就怕了。’”

這種“怕”，本質上是對系統能力的“不信任”。用戶不知道系統在什么時候會”掉鏈子”，所以寧可自己開。這是阻礙智能駕駛普及的最大心理障礙，它遠比技術更難解決，而第二代VLA的目標，就是消除這種”不信任”。

小鵬汽車內部有一個測試項目叫“灑了嗎”，就是把裝著水的杯子放在車上，啟動智能駕駛，看行駛過程中水會灑多少，灑得很少的，那就開得很好；灑了很多，那開得不好。多位媒體人在測試第二代VLA后反饋：開了1-2個小時，沒有碰到一次重剎。

何小鵬曾邀請好幾位職場媽媽去試駕，她們最開始也非常擔心，但體驗了智駕后，都驚喜于“它什么都懂，而且又比我聰明，比我開得絲滑，比我認真，到處在看，從來不走神，所以她們的情緒很穩。”

在何小鵬看來，“情緒很穩”是一個非常重要的指標，一個比接管率、通行效率更感性的、更難以量化的指標，它反映的是：坐在車里的人，如若情緒是穩定的，那她/他一定是覺得處在舒適、安全狀態之中，即安心。

安全不僅針對車內人，也包括車外人。最近一個視頻在網上的討論度很高，一位司機駕駛著小鵬汽車正常駕駛時，突然VLA離奇地減速，才提醒他注意路面情況，隨后他發現了前方路面躺著四個孩子，并及時踩下了剎車。而那四個小朋友之所以躺在大馬路上，僅僅是想模仿減速帶。是的，道路千萬條，你永遠不知道會遇到什么人、什么事。

劉先明在看到那段視頻時，心理很復雜。在事件發生后，團隊調取了車輛的后臺數據，發現第二代VLA確實發現了前方異常，并減速，只是減速度還不足以馬上剎停。但如果不是第二代VLA及時提醒，司機其實并不知道路面躺著孩子，他只是看到車子自動減速了，才去踩的剎車，事后，他害怕了幾天：如果是自己開的車，可能就以為前面是“減速帶”，直接壓過去了。

根據神經科學和心理學領域的權威研究，人眼看到，大腦分析到做出動作反應，所需時間約200毫秒到數秒不等，其中在開車時面對一個復雜且危險的突發情況出做躲避動作，需要500毫秒乃至數秒，這還不包括車輛根據駕駛員動作的響應和制動時間。

這是很多交通事故的原因，而智能駕駛的目標就是最大限度減少因人的生理機制而產生的安全風險。“安全是我們做智能駕駛最重要的事情，也是為社會做的最重要的事情。把安全做好，把技術做好，才是真正完美的L4。今天VLA只是減速了，只是在讓路，但它還沒有完全剎停，我們還應該做得更好。”

這其實是劉先明到小鵬后，領的第一個OKR。在其負責智能駕駛的第一天，何小鵬提的要求就是：要保證人的安全，要保證每個人的安全。這次事件也給團隊提了個醒，雖然第二代VLA已經很強，但離做到完美還是有距離。

這種對安全近乎偏執的追求，源于一個樸素的數據：全球每年因交通事故直接死亡人數接近20萬。在廣東省，刑事犯罪中超過40%是酒駕。何小鵬算了筆賬：如果有一天，智能駕駛普及，車跟車之間能夠通訊，互相提示危險，他相信全球每年因交通事故死亡人數能從近20萬人大幅降低到200人。

這將挽救無數個家庭，也將大幅度減輕媽媽、新手對于開車的恐懼，并更接受智駕。

第二代VLA發布后，小鵬邀請了部分員工的媽媽、爸爸們來體驗，“開了15分鐘以后，真的是敢開（智駕）了，”何小鵬說，這些反饋讓他感到特別開心。

“一位媽媽或者是一個新手開智駕，根據他們的主觀判斷，舒適程度是開普通車的5倍，我給劉先明定的目標是到今年年底再提高5-10倍。”這是直播中，何小鵬給劉先明派的第三個OKR。

03

不止智能汽車

何小鵬最近有點“招人煩”。出差時，他會忍不住挑剔司機的駕駛技術，“切線可以舒緩一點”，沒辦法，他已經適應了第二代VLA的絲滑。

但任何傳感器、大模型都是物理極限的。“我們研發的場景涵蓋了白天、黑夜、晴天、雨天、雪天。但大家一定要記得，人完全不能開的地方，也不應該讓智能駕駛去嘗試。”何小鵬在直播中提了個醒。

讓智能駕駛適應全場景全地形，非常難，涉及到軟硬件各個層面，而小鵬汽車選擇的又是最難的那條路。

和很多車企的“拿來主義”不同，小鵬汽車在所有維度上從頭自研、全面自研，包括自研的圖靈芯片、針對芯片重新設計的模型結構和編譯器、重建的軟件架構，以及自己的AI基礎設施。

這是”華山一條路”啊，鋪路石是決絕般的勇氣和投入。何小鵬透露為了研發第二代VLA，每個月要花三個億，連續十幾個月才可能有效果，“當時我也是心里面慌得一批。”

但正是這種破釜沉舟的勇氣，讓小鵬打破了原來的天花板。

在自動駕駛的分級體系中，L2是輔助駕駛，L3是需要監督的自動駕駛，L4則是完全自動駕駛。行業主流觀點認為，這是一個循序漸進的過程。但小鵬的選擇是：跳過L3，直接從L2跨越到L4。

第二代VLA是小鵬汽車邁向L4的第一個版本，小鵬“跳級”的底氣源于大模型改變了一切。純視覺方案以統一視覺模態提升響應效率與駕駛安全性，搭配大算力、大模型驅動的高質量連續數據流，讓第二代VLA的決策更準。 第二代VLA的“擬人化感知”模擬人眼感知世界、人腦處理信息的方式，讓輔助駕駛系統變得聰明和擬人，也讓一臺車從一個冰冷的駕駛工具，變成一個能被全家接受的“智能體”。

在直播中，何小鵬分享了一個讓他特別開心的細節：自3月11日全國732家小鵬門店全面啟動第二代VLA試駕后，市場反饋遠超預期，不少用戶專程和家人一起到門店試駕體驗，并表示第二代VLA在某些情況下開得比專業司機還好。

而根據小鵬汽車官方公布的數據，在3月2日第二代VLA智能駕駛系統發布后，小鵬X9 第二代VLA版本的大定占比直接超過了80%，刷新了該車型的版本占比新紀錄。

家庭用戶用腳為更智能的小鵬車型投了一票。在AI時代，汽車不僅要有聰明的“大腦”（智駕），還要有會思考的“小腦”（智艙），甚至要懂得與底盤、動力系統進行跨域融合。何小鵬在2026年年會上明確提出，智能座艙和智能駕駛將技術合流組成超級智能體，汽車正式進入跨域融合的新階段。

“以后你打車去機場，如果無人駕駛，你要跟誰說‘在星巴克門口停一下’？”劉先明用一個例子解釋了跨域融合的必要性。當車內沒有司機，車本身必須成為一個能聽懂人話、理解意圖、并調動所有零部件完成指令的“機器人”。

為了讓“人”上車，小鵬調整了組織架構——將智駕、智艙、動力、底盤整合進一個團隊（One Team），讓車真正成為用戶的智能伙伴。

何小鵬透露，今年二季度，小鵬的整個架構融合將基本完成，三四季度會加速向前推進，讓更多車型的平臺化越來越好。這種能力，正在從汽車向更廣闊的領域延伸。同樣的VLA技術邏輯，正在被用于小鵬的機器人和飛行汽車。在2025年科技日上，小鵬正式升級定位為“物理AI世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司”。

在何小鵬看來，有輪子的車、有腳的機器人、有翅膀的飛行器，本質上都是物理AI在不同載體上的演化。而VLA的泛化能力，讓這種跨域遷移成為可能。何小鵬透露，機器人領域的進展超出預期，第四代運控體系與第二代VLA運動體系的解耦，將讓小鵬機器人實現更擬人化的動作。全新一代IRON人形機器人目標是在2026年年底實現規模量產。

這種從汽車向機器人、飛行汽車的延伸，并非簡單的技術移植，而是基于同一個底層邏輯：理解物理世界、與物理世界交互。這也解釋了為何小鵬敢于提出“從L2直接跨越到L4”的戰略——因為小鵬汽車做了很多跟infra相關的事情，完全用AI解決，積累了大量技術和經驗。

第二代VLA和特斯拉FSD都采用純視覺路線，但小鵬有自己的理解和工程實現方式。對于外界關于“中美智駕差距”的熱議，何小鵬在直播中的回答很坦然：中美同處第一梯隊，各有千秋。但中國道路更復雜，這反而給了中國智駕更好的訓練土壤。當攻克了最難場景后再泛化到其他路況，小鵬的VLA就有了走向全球的底氣。

劉先明也補充，近兩年最大的變化是中美AI人才格局的轉變，中國AI人才快速崛起，疊加政策支持、數據規模龐大、用戶接受度高，中國企業有望在全球物理AI競爭中占據領先地位。

在全球競爭中，“一般是第一有肉吃，第二有湯喝，第三啥都沒有了”。車企之間的技術軍備競賽是越來越卷了，但小鵬“卷”并不是為了讓賬面數據更好看，它的原點，依然是那個讓母親松開了扶手的瞬間。

何小鵬說，技術的本質是讓生活更輕松。

3月19日開始，第二代VLA被將被陸續推送到小鵬各款車型。這是第二代VLA量產的第一個版本，也就意味著“在未來，它是分數最低的一個版本，因為我們還在持續不停地迭代，后面的每一個版本都會不停地向上。”劉先明也自己派了個OKR。

“對于AI、物理AI世界變化的思考，”何小鵬在直播最后說道，“可能都比不上你去我們門店試駕15分鐘，那時你才會相信，無人駕駛真的會在未來幾年到來，機器人會走進家庭，生活會被徹底改變。你試過之后，才會對未來有更新的認識。”

有些認識，確實只有自己去試過才知道，有些路，智能駕駛開過去你就會相信，它將載著人類“一路向東”。

實測視頻參考：
https://mp.weixin.qq.com/s/3o7IXmf2VpE8XCaXDHF00g