2026年的北京車展上，幾乎沒有人再討論一臺車裝了幾顆激光雷達，各車企的競爭領域也變成如何讓自動駕駛系統真正具備對物理世界的理解能力（相關閱讀：自動駕駛正從硬件堆料轉到大模型比拼？）。

當一套智駕系統的基本感知能力不再有明顯短板，當大多數主流車型都能實現城市NOA（領航輔助駕駛），簡單的看得見、開得了就已經不夠了。行業必然會轉向更底層也更難的問題，車能不能理解它看到的東西？能不能像一個老司機那樣預判風險？那各車企的自動駕駛方案都做到了嗎？

從規則到推理，小鵬的第二代VLA做了什么？

小鵬汽車在2026年3月正式推送了第二代VLA（Vision-Language-Action）技術架構，這一方案標志著小鵬智駕實現了從規則驅動向AI推理的躍遷。與此前的規則窮舉方案不同，第二代VLA讓系統在面對訓練數據中未出現過的場景時，具備了自主推理和決策的能力。

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小鵬通用智能中心負責人劉先明曾舉過一個典型案例，當導航系統未能及時更新施工封路信息時，第二代VLA會在封路前停頓約14秒進行路徑推理，評估各種可行方案后再做決策，這是傳統規則系統無法做到的。

這套系統的底層思路是去掉了語言作為中間轉譯的環節，直接從視覺輸入驅動動作輸出，推理效率較上一代提升了12倍，響應時延壓縮到了80毫秒以內。2026年4月北京車展上，小鵬發布了首份第二代VLA智駕報告，并宣布即將上線園區漫游、地庫漫游等新能力，持續拓展全場景智能駕駛的邊界。

此外，小鵬還展示了搭載第二代VLA的Robotaxi量產車型GX，該車配備至高4顆圖靈芯片，算力達到3000TOPS，以面向L4時代的底層架構實現智駕能力的代際領先。

華為押注世界行為模型？

在所有主流玩家中，華為乾崑是立場最鮮明的一家。2026年4月23日發布的乾崑智駕ADS 5，核心關鍵詞是AI智能體。華為智能汽車BU CEO靳玉志在發布會上直接拒絕VLA路線，認為依靠語言大模型來掌握駕駛知識看似取巧，其實并不是走向真正自動駕駛的路徑，堅持WA（World Action，即世界行為模型）才是正確方向。

ADS 5的核心升級在于WEWA 2.0架構。云端世界模型首次引入多智能體博弈機制，這一機制可以理解為讓無數個AI駕駛者在虛擬環境中相互博弈、學習攻防，訓練強度可以提升10倍。同時新增的在線強化學習能力，讓系統能夠邊生成、邊學習、邊驗證，訓練效率同樣提升了10倍。

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在車端，世界行為模型首次引入了安全風險場理論，系統會實時生成一張動態風險熱力圖，量化分析動能場、勢能場與行為場，預判哪里可能沖出電動車、哪個盲區存在碰撞隱患，據稱可將碰撞風險降低50%。

在硬件和底層系統方面，華為同樣保持了重裝路線。ADS 5堅持激光雷達加高精地圖的多傳感器融合方案，稱其為自動駕駛安全保障的必要條件。此外，華為還發布了行業首個面向自動駕駛的操作系統乾崑OS，其確定性調度引擎可將車內信號傳輸時延降低30%；數字底盤引擎XMC通過六合一全域融合技術，將控車精準度提升30%。截至4月18日，乾崑智駕累計輔助駕駛里程已正式突破100億公里，成為中國智駕行業的一個里程碑數據。

特斯拉FSD V14憑什么純視覺一條道走到黑？

當全行業都在往多傳感器融合方向走時，特斯拉始終堅持純視覺方案，僅靠8顆高清攝像頭完成所有感知任務，不依賴激光雷達，也不依賴高精地圖，便可實現超強的智駕能力。

2026年4月，特斯拉再次推送了FSD V14.3版本，該版本最核心的升級不在表面功能，而在底層AI架構的重寫。特斯拉基于MLIR（多級中間表示）框架從零重寫了AI編譯器與運行環境，僅這一項就讓車輛反應速度提升了20%。官方強調速度即安全，更短的反應時間意味著系統能更早剎車、更早轉向，能處理之前到達規劃器時已經晚了幾個關鍵幀的極限工況。

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根據《MotorTrend》2026年度評測，FSD V14在無保護左轉、環島導航、應急車輛避讓等高難度操作中的流暢度提升了47%，決策響應速度縮短至0.3秒以內，對行人及非機動車的識別準確率提升到了99.2%。實路測試的人工干預頻率降至每80公里不足1次，功能覆蓋了98%的日常駕駛場景。

特斯拉的路線之所以走得通，根本原因在于其獨特的數據飛輪。截至2026年第一季度末‌，特斯拉官方公布的‌FSD活躍訂閱用戶為128萬‌；4月25日，特斯拉確認無方向盤、無腳踏板的Cybercab正式投產，定價不高于3萬美元，馬斯克預計2026年底將在美國十余個州推出無監督FSD及Robotaxi服務。海量車主的真實駕駛數據反哺AI訓練，AI能力的提升再同步惠及所有車型，這個自我強化的循環是目前任何競爭對手都難以復制的。今天先和大家討論3家的技術方案，還有更多車企的自動駕駛方案我們后面再聊~~~~

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       原文標題 : 2026年，各車企的自動駕駛方案到了什么階段（一）？