与特斯拉在荷兰街头硬碰硬，小鹏这局凭什么能赢？

近日，搭载第二代VLA的小鹏NGP与特斯拉FSD在阿姆斯特丹展开了全球首次同路段实测，来自德国的特斯拉车主André给出了这个评价。同一路段，同一时间，同一套交通条件，小鹏NGP与特斯拉FSD正面交手，最终的结果是：二者整体表现旗鼓相当，但在小路窄路与复杂场景通行上，小鹏略胜一筹。

特斯拉FSD在全球高阶智驾赛道中的地位早已不言而喻：迭代周期最久，真实道路监督数据积累最厚。与全球一流水准的产品并驾齐驱，跨过的本身就是一道极高的门槛，而这一切发生在完全陌生的欧洲路况下，才是小鹏拿下这场平局真正的含金量所在。

一套在中国训练出来的智驾，拿到国外凭什么几乎不用额外数据就能跑，且与本土标杆正面交手而不落下风？当“同一套模型”开始跨越中欧，中国智驾的全球化正在被重新定义。

01

同台对垒全球标杆，小鹏略胜一筹

传统的自动驾驶方案，本质上是模块化流水线，感知、预测、规划、控制……多个独立模块依次串行，例如，感知模块识别到前方有车、有人，预测模块则会推演这些物体该怎么动，规划模块计算该走什么路线，控制模块输出转向或刹车指令。

这套方案有一个典型的短板，就是模块之间需要语言转译，且每个模块都有自己的“方言”，每一道转译都会有信息损耗，转译多一次，误差也会积攒一分。

这就会导致，在中国训练出来的感知模块，认的是中国的路标，中国的红绿灯和车道线样式，可一旦到了欧洲，路标形状变了、车道线样式变了、甚至连行人过马路的方式都变了，感知层的准确率就会出现下滑，而由于语言转译的存在，后面的全部流程也都会跟着延迟、卡顿。所以，传统的智驾方案想要跨地域部署，基本需要重做一份本地化系统。

理解了这一点，我们再来看小鹏NGP和特斯拉FSD的这一场正面交锋：

阿姆斯特丹是典型的欧洲老城，水系与城市道路狭窄蜿蜒，没有规整的标准化车道，人车、电车混行，且路边多停放车辆挤压通行空间，是检验纯视觉智驾的高难度考场。

面对这样的考场环境，小鹏NGP几乎零额外数据训练，全靠一套在中国路况下训练出来的模型，就能在阿姆斯特丹的街头穿梭自由。而反观与它同台竞技的特斯拉FSD，是全球智驾领域被讨论最多、迭代最久、数据积累最厚的系统之一，它在荷兰早已是量产状态，有本地数据沉淀，熟悉阿姆斯特丹的道路结构、交通标识、驾驶习惯和路权规则。

所以这不是两个选手在neutral场地跑圈，它更像一个客场球队第一次踏上对方主场，面对的是联赛里经验最丰富的对手，最后不仅打成了平手，还在几个关键回合里占了上风。例如，部分场景小鹏遇到路况更复杂，对空间的利⽤更精准、更⾼效；避让临停⻋时，小鹏精准预判⼀把通过，特斯拉则是倒⻋两次才完成通⾏。

02

VLA+世界模型，“AI理解世界”具象化

这场实测真正值得拆解的，是结果背后的那套机制，它让“AI理解世界”进一步具象化。

首先我们来聊聊，小鹏是如何跨过传统智驾方案的转译短板，如此“丝滑”地行驶在陌生街头的。不同于常规 VLA 采用的视觉（V）— 语言（L）— 动作（A）两层转译模式，小鹏第二代 VLA 重构了模型范式，直接取消了中间的语言转译环节，首次实现从视觉信号到驾驶动作的端到端直接生成。

翻译成大白话就是：它不是先看懂，再翻译成语言，再决定怎么做的，而是像位经验丰富的老司机一样，看到路况直接做出驾驶动作，本质上这实现了从“执行指令”到“理解世界”的跨越。

前不久，小鹏第二代VLA大模型迎来首次重大升级，这次升级的核心，是小鹏把“时间”加入了模型，引入Infini-VLA长时序架构，模型可以记住前30秒的世界，而今年6月，小鹏正式发布X-Foresight，把预测式世界模型直接融入VLA架构，能够实现6秒推演。这就意味着，小鹏第二代VLA不仅能记得刚才发生了什么，还能对接下来可能发生的情况进行预测，像人类司机那样根据理解做出决策。

模型范式选对了，数据从哪里来？小鹏的解法是世界模型。所谓世界模型，是AI构建的一套可以模拟现实物理规律的虚拟推演系统，能够基于当下场景，推演未来数秒内环境、车辆、行人的多种运动可能性，预判对方交互带来的变化。

小鹏集团通用智能中心负责人刘先明表示，世界模型和小鹏的第二代VLA并非相互替代和相互竞争的关系，而是通过不同训练信号共同提升模型对物理世界的理解能力和物理世界的行动能力。小鹏海外训练数据不足却能适应海外场景的原因，正是通过世界模型生成了真实、连续、符合物理规律的训练数据，大幅提升了模型在全球不同国家、不同道路环境下的泛化能力。

03

从卖车到卖技术，中国智驾开启出海下半场

对于中国车企来说，出海早已不算新鲜名词。

2025年，中国汽车整车出口832.4万辆，同比增长29.9%，其中新能源汽车出口261.5万辆，同比增长1倍。2026年势头更猛，前四个月新能源汽车累计出口138.4万辆，同比增长1.2倍。欧洲已经成为中国新能源出海的第一大市场。

如果说出海的上半场是卖车，那么中国车企已经打完了最容易的一仗，接下来要抢占的不是一个市场，而是一套完全不同的道路、规则和物理世界。车子可以简单运出去，技术却不能简单复制，中国车企出海的下半场，需要靠技术代差攻入敌人腹地，而小鹏为行业提供了一个可参考的样本。

这至少折射出了行业的三个转变，一方面，小鹏这套基于物理AI构建的智驾体系，用更少的数据、更快的时间适应了陌生路况，本身就是对纯视觉路线最有力的验证，这说明“理解物理世界”的能力正在成为智驾全球化的核心壁垒；其次，第二代VLA+世界模型方案解决了数据依赖，减少了约70%的海外实地数据采集成本，将单车市场适配周期从18个月压缩至6-8个月，这意味着，出海竞争的维度正在从谁的数据多，变成谁的模型泛化强；最后也是最重要的一点，一套中国训练的模型，能直接开进荷兰街头，这说明，中国智驾的核心能力是可以跨地域复用的，中国新能源汽⻋从单纯的产品出⼝，转向技术、标准、品牌与⽣态的协同出海，中国正在从全球汽⻋规则的被动接受者，转变为新赛道规则的引领者与共建者。

工信部等九部⻔的《智能⽹联新能源汽⻋产业发展“⼗五五”规划》提出，到2030年，我国智能⽹联新能源汽⻋全产业链优势进⼀步巩固，进入世界汽⻋强国⾏列。标准方面已有成果落地，2026年6月，联合国自动驾驶系统全球技术法规（ADS GTR）正式获批发布，中国在这一法规制定中发挥了重要的牵头与推动作用。小鹏深度参与联合国世界⻋辆法规协调论坛（WP.29）相关⾃动驾驶法规⼯作，为城区⾼阶辅助驾驶功能的全球落地提供进⼀步的法规基础。

阿姆斯特丹的这场实测，是中国智驾下半场比拼的实地验证，在面向物理AI时代的全新竞赛中，中国车企正在用可复制、可落地的技术范式，重新定义全球汽车产业的话语权。

（大众新闻·风口财经记者 吕华）