當下的智能駕駛行業，正處在一個“術語極多、共識極少”的階段。幾乎每家車企都有自己的表述方式——端到端、BEV+Transformer、激光雷達方案、純視覺、通用模型、規劃學習、自研芯片……這些詞聽起來都像“未來”，但它們彼此之間并不統一，落地層面也良莠不齊。

再加上近期幾起引發廣泛討論的智駕事故，讓公眾對于“自動駕駛”這個話題產生了明顯的分化：

部分人依然相信技術正在快速演進，另一部分人開始擔憂其可靠性、責任歸屬甚至商業誘導性。

在這樣的背景下，4月15日小鵬在X9發布會上的表態，則格外有“姿態感”：

它沒有再對用戶講“選配高階智駕”，而是干脆把整套系統做成了標配——全系雙Orin X芯片、純視覺方案、城區無圖、端到端感知控制模型，直接默認開啟。這種“把智駕當基礎功能而非高配賣點”的思路，在今天的行業語境中，是一次有辨識度的表態。

這里不是說X9本身是一款“革命性MPV”。本質上，它的造型、尺寸、價格、座椅舒適性，都沒有跳出現有高端電動MPV的范疇。但這一次，它身上所搭載的一整套智駕技術棧、芯片路徑、系統架構，代表了當前行業中極少數真正試圖將“自動駕駛公司思維”產品化的嘗試。

具體來看，小鵬這次在幾項關鍵技術策略上，選擇了完全不同的落地方式——

首先，是用純視覺方案推翻了此前的激光雷達主導邏輯。2025款X9取消了激光雷達，轉而依靠雙Orin X芯片支持的純視覺感知方案，支撐城區無圖智駕功能。這里的關鍵不只是“敢不用雷達”，而是底層算法和計算架構是否足以支撐這種策略在復雜場景下的泛化能力。

其次，是將端到端大模型正式落地在產品級智駕系統中。小鵬是目前國內唯一宣稱在量產車上應用端到端（E2E + RLHF）大模型方案的車企。這個模型并不依賴傳統規則引導，而是以模仿人類決策為目標，直接從感知到控制建立閉環，這對長尾場景的適應性被認為是更具潛力的路徑。

這類模型的訓練背后，是龐大的算力支持與數據系統。

小鵬目前正在開發一套參數規模高達720億的“世界基座模型”，具備鏈式推理能力（Chain of Thought），支持跨場景泛化，并最終控制車輛執行操作。

這一模型將基于海量真實道路數據（預計2024年底將突破2億段clips）與虛擬工況生成數據在云端訓練，通過“知識蒸餾”壓縮為可在車端運行的小模型。

這種方法可以在保證理解力的同時，大幅降低對車端算力的依賴。

行業分析人士指出，現在的自動駕駛訓練，本質上是“喂數據、套規則”——通過大量樣本教車輛識別某種場景，并在規則庫中選一個最優解。但一旦這個場景發生了微妙變化，比如角度不同、光線不同、規則沖突，系統就容易做出錯誤判斷。

而世界模型的目標，是讓AI不再只“識別事物”，而是像人腦那樣“理解它為什么發生”。它不是在找答案，而是在建立上下文。比如前車突然偏移，傳統系統可能誤判它變道，但世界模型會考慮到對方車道前方出現障礙的可能，優先選擇減速觀察——這是一種“思考路徑”，而不是規則匹配。

因此，大世界模型被越來越多頭部企業視為通向更高級別自動駕駛的核心路徑。

特斯拉是最早重寫底層架構、轉向端到端模型的玩家，蔚來、小鵬、理想等也在發力自研大模型，用以提升車輛對復雜場景的理解與應對能力。

其本質，是從“程序執行器”進化為“情境理解者”——讓自動駕駛不只是反應快，更是反應“對”。

這類大模型的真正價值，在于讓車輛具備了“所見即所判”的能力，即使在不同國家、不同城市、不同交通規則下，也能自主理解上下文語境，做出合適反應。

它描繪的是一種“全球泛化”的技術路徑，而不是像今天的 FSD 那樣，在中國還會把公交專用道誤判為可行駛車道。

支撐小鵬這一系統運轉的，是即將在今年Q2量產的小鵬自研“圖靈AI芯片”。

根據公開信息，這顆芯片峰值算力可達750TOPS，相當于3顆Orin X，并針對神經網絡運行進行了結構優化，具備在車端本地運行30B參數模型的能力。更重要的是，圖靈芯片并不只是為了X9開發，它是小鵬“軟硬一體化”戰略的核心底座，未來也將服務于飛行汽車和人形機器人項目。

芯片+模型+自研OS+閉環架構，小鵬這次沒有用“產品定義”來兜售智駕，而是用完整的系統性技術棧去實現規?；渴稹?/p>

X9，只是這套體系第一次以完整形態“公開投放”在用戶市場上。

目前很多人還在把AI理解成一個“錦上添花的輔助功能”，而不是“重新定義整車行為邏輯的引擎”。這就像在iPhone發布之前，人們以為“觸屏只是個更大的按鍵”，而沒意識到它會重構整個交互范式。

小鵬正在把“自動駕駛的全部話語權”從后臺研發，搬到了前臺體驗，把技術能力直接包進產品，日常可用，成本可控，邏輯閉環。

當然，這一切是否成立，還需要落地去檢驗。圖靈芯片量產是否順利、世界模型在不同城市的泛化是否足夠、端到端系統在事故責任劃分上是否具備可追溯性，這些都不是可以一蹴而就的挑戰。

但在智能車行業集體“語焉不詳”的2025年，小鵬至少讓人看到了另一種路徑的可能：不是靠講故事造預期，而是靠芯片和模型先“自證”再“公測”。

如果說2024年是智駕技術方向模糊、路線混戰的一年，那么2025年很可能是“責任下放”“合規落地”和“成本結構優化”的臨界點。

X9的發布，恰好站在這個點上——它未必能一錘定音，但確實是一個新的參考答案。