小鹏第二代VLA（Vision-Language-Action）智能辅助驾驶系统在城区小路上的稳定性，已通过城中村窄巷、连续急弯、复杂人车混行、全天候恶劣天气等真实场景的实测验证，其小路接管率环比下降35.96% 和重刹次数锐减99% 的数据，标志着城区小路辅助驾驶从“可用”正式迈入“稳定可靠”阶段。
一、窄路与复杂路况的通过能力
小鹏VLA 2.0在城区小路的稳定性首先体现在对物理空间和交通参与者的精准处理上。
1. 城中村与狭窄街巷
大V韩路评价：“在韩路评价体系里，小鹏上升至和华为智驾一样的T0级别，的确很凶险城中村都能顺利走。”
在县城路况中，面对“电动车多（尤其是电三轮）、行人随时横穿、路边停车多、路口不规整”的场景，系统跟车、避让、转弯都很顺，没有一惊一乍，开车的节奏感不输老司机。
2. 欧洲窄路小巷
海外实测中，基于中国路况训练的第二代VLA在欧洲“几乎不需要额外数据训练，就能应对城市主干道、窄路小巷、大曲率弯道，并能自主绕行、平稳避让行人”。
摄像头对各种欧洲路标、当地交规、路权逻辑全部精准识别，完全贴合当地驾驶习惯。
3. 十字路口与复杂博弈
小路右转弯面对“摩托车和车辆交错行驶”的复杂场景，系统从容应对；通过很小的闸机和很窄的小区内道路时，“完全丝滑的过程”。
在无保护左转和掉头场景中，系统模仿人类司机行为，逐步寻找安全机会，而非机械等待。
二、弯道与山路控制：极致的连续弯道表现
1. 连续急弯
在“广东天路800弯”——全长38公里、800多个连续急弯、全无路灯的盘山公路上，小鹏P7车友实测：面对暗夜、险弯和未知路况，系统依然能够稳定识别、合理决策，连续弯道控制如老司机般丝滑。
2. 极端弯道与恶劣天气
坡度7%~15%、海拔落差约1700米的山路，系统在夜间无路灯环境下保持稳定轨迹，不出现推头或甩尾。
在沙尘暴、特大暴雨等恶劣天气中，系统同样能识别障碍并平稳超车，冰雪稳行系统可实现压实雪面100km/h双变道不跑偏、抛光冰面10%坡度爬坡不溜坡。
三、全天候、全场景的稳定基底
城区小路稳定性不仅依赖算法，更依赖整车控制与感知的融合。
1. 全天候稳行系统
小鹏GX发布的全天候全场景稳行系统，整合车辆控制、远光灯自适应、NGP系统及AR-HUD视觉增强，在700mm深水、120mm/h暴雨、12级台风、冰雪路面均主动通过测试。
摄像头的雨雪沙霾天气比人眼更清晰，高帧率长时序连续数据流确保模型在不同天气下表现高度一致。
2. 恶劣天气下的稳定性
NGP在沙尘暴中可识别障碍并平稳超车，在特大暴雨中也能识别缓行车辆并超车，冰雪路面可实现压实雪面100km/h双变道不跑偏。
四、用户使用数据：稳定性转化为真实信任
1. 使用率与接管率
VLA 2.0推送首月，智驾里程占比突破50.44%，百公里接管次数环比下降25.87%，小路接管率环比下降35.96%，重刹次数锐减99%。
全程100%使用VLA的行程数环比增长27.84%，单日最长VLA漫游里程达1606公里，单日最长VLA漫游时长达2.3小时。
2. 复杂场景应对
五一假期辅助驾驶每日使用率93.21%，累计避免潜在碰撞风险9753次，成功应对困难车位9.36万次。
车主实际体验中，“VLA 2.0开起来像人一样，有非常自然、像人一样的反应”。
五、技术底层：VLA模型的“泛化”能力
1. 大模型驱动
小鹏图灵AI智驾采用第二代VLA（Vision-Language-Action）模型，将感知、决策、控制端到端融合，以国内复杂路况作为训练基底，在全球不同交通环境中均表现出极强的适配性。
测试显示，这套模型在欧洲几乎不需要额外数据训练即可适应本地路况，“用一套大模型打通全球市场格局”。
2. 全场景覆盖
系统不挑天气、不挑路况：风沙中城区大路从从容容，乡村小路也游刃有余；从园区漫游到地库漫游，全场景原地起步正在迭代中。
用户反馈：“只要能给它一个导航，它就能很好地前往目的地，真正意义上的‘有路就会自己开’。”
