回顾自动驾驶的发展，量产车目前普遍停留在L2级别。
L3级有条件自动驾驶虽然在2025年底开始在国内取得准入，但业内对其前景看法分化。一些技术领军者（如地平线苏箐、小鹏何小鹏）公开预言L3只是过渡，行业将从L2直接跃迁至L4。何小鹏在亲身体验特斯拉FSD V14.2后在社交媒体表示：“未来每个人都可以跳过L3，直接拥有一台具备L4能力的车”。他们的逻辑是，从技术演进看直接攻克高等级全自动驾驶效率更高，L4的到来可能比预期更快。
然而，也有监管和行业专家持不同观点，认为L3的落地对产业链协同和法规演练有不可替代的价值。
中国汽车工业协会常务副会长付炳锋撰文指出：L3级自动驾驶的落地是涵盖整车、零部件、软件、通信、数据服务等多主体协同的系统工程，可推动供应链从传统供需关系转向共生生态 。换言之，L3量产可为产业各环节积累实战经验，也为监管部门探索安全责任界定提供试验田。
事实上，在工信部2025年12月发放首批L3车型许可（长安深蓝SL03、北汽极狐αS）后，多家车企争相“晒”出各自的L3测试牌照 。表面热闹的同时，L3也被不少业内人士称作“鸡肋”或“伪概念”。
其症结在于，L3定位模糊，既非完全人工也非完全自动。一方面法律责任难以界定，若发生事故由车还是人负责尚无共识；另一方面人机共驾时司机易产生过度信任却又必须随时接管，安全风险反而增加。
这种“两难”属性使得L3在工程落地上异常艰难 。与之相对应，L4以上则要求系统在限定条件下实现真正接管，责任由系统承担，这反倒简化了责任划分，但技术门槛和安全验证压力极高。
当前，百度、文远、小鹏等公司的Robotaxi已在北京、武汉、广州等地开展全无人载客运营，实现商业化L4服务，但局限于特定城市区域。要让私家量产车也具备类似L4能力，必须应对无限复杂的长尾场景，这被视为从L3迈向L4的最大技术难点。传感感知需要更高精度、更强冗余，决策AI需要处理极端工况下的复杂博弈。同时法规许可、道路基础设施、用户接受度都尚待成熟。
业界在“两条路”间进退两难：是循序渐进，通过L3小步试水，缓解技术与责任焦虑，还是跨越鸿沟，以新范式厚积薄发直达L4 ？
小鹏一马当先
2026年小鹏在新春发布会上宣布，其旗舰车型的Ultra系列将首发搭载第二代VLA大模型架构，成为行业首个实现L4初阶能力的物理世界大模型。
所谓VLA，即Vision-Language-Action的架构。小鹏第二代VLA大胆去除了中间的“语言转译”环节。
简单来说，传统方案往往先由感知模块提取信息，再经过规则引擎或中间表达（“语言”）判断，再输出驾驶动作；而小鹏的新架构让AI“大脑”直接从摄像头等传感器画面中生成转向、加速等控制指令，实现类似人类直觉式的驾驶决策。
这一架构革新的背后，是小鹏在“大算力+大数据+大模型”方面的长期投入。官方披露，小鹏已建成全球领先的3万片GPU规模的云端训练集群，长期保持90%以上运行效率，并部署了720亿参数级的超大模型，做到每5天全链路迭代一次。
第二代VLA模型训练采用接近1亿段真实驾驶视频，实现零人工标注训练，让AI从海量数据中自主学习驾驶知识。如此庞大的数据和模型规模，相当于人类司机驾驶6.5万年才能覆盖的极端场景总和。
得益于此，新模型在面对复杂长尾状况时表现出“举一反三”的泛化能力。例如在内部测试中，第二代VLA未经专门训练就涌现出识别交警手势指挥、提前预测红绿灯变化等新能力，应对不少过去规则系统难以处理的罕见场景。这些进步印证了端到端大模型在物理驾驶领域的潜力。
在工程落地上，小鹏也为大模型上车打造了配套的计算平台。通过自研“玄铁”AI芯片（即图灵芯片）及定制编译器优化，小鹏在2250 TOPS算力的Ultra车型上成功部署了数十亿参数规模的VLA模型，实现车端大模型推理的量产应用。要知道，行业内其它量产车的算法模型参数规模通常还停留在千万级。
这意味着小鹏量产车的软件“大脑”复杂度提高了一个量级。有了这样的硬件基础，第二代VLA将在2026年一季度开始通过OTA推送到Ultra系列车型。
“同一套系统可以用于Robotaxi也可以用于私家车”，这是小鹏与特斯拉、苏箐等新锐玩家的共同技术目标
不过，需要强调的是，目前仅小鹏顶配的Ultra版车型能“跑满”这一套AI大模型和算力平台，次一档的Ultra SE版也支持第二代VLA，但主力销量的Max版仍然只提供基础L2级辅助驾驶，无法体验到VLA带来的高阶能力。这体现出L4初阶技术短期内的高成本属性：要跳跃到更高级别，首先要在传感器和算力上武装到牙齿。
为何跳过L3？ 小鹏汽车董事长何小鹏的判断是直接的：“以后只有L2和L4，没有L3，因为L3既不等于L2，也不等于L4”
何小鹏在群访中坦言，过去几年他一直认为L4“遥不可及”、L3也“很难真正实现”，直到最近AI大模型的兴起让他改变了看法。他预测新的AI范式将加速L4的到来，甚至L5完全无人驾驶也开始“看得到”方向。
在研发节奏上，何小鹏表示，过去L2功能迭代每年提升50%-60%已属不易，每次升级只能带来细微改进，而在全新的L4范式下，2026年小鹏的目标是性能提升10倍，2027年再提升10倍 。
事实上，何小鹏也直言早期的端到端方案为了保证安全下限加入了太多人工规则，变成了“超级缝合怪”，每新增一个特例规则虽然弥补了当下弱项，却束缚了未来上限。因此现在小鹏调整策略，先尽可能打开上限，让大模型在更多场景下自主涌现更强能力；然后再通过强化学习等方式去补足安全下限。
这也是小鹏将VLA首版推送从春节前延迟到2026年3月的原因——以便整合更多新能力，一次性带来“大跃进式”的性能提升，而非小打小闹的升级。
2026年会不会是自动驾驶元年，我们还不知道。但可以肯定的是，这种“战略自洽、战术灵活、工程上手”的打法，可能会让小鹏撑得比更多车企久。
跳跃，是一种理想；落地，是一种智慧。这一次，小鹏试图二者兼得。
