這款車基於小鵬 GX平台打造,設計目標符合 Level‑4自動駕駛標準。在這一等級下,車輛可在特定道路與條件(稱為「運行設計域」,Operational Design Domain)內完全自動行駛,不需要人類駕駛介入。
與許多依賴外部供應商的自動駕駛計畫不同,小鵬強調其核心技術由公司自行開發,包括:
這種高度垂直整合的策略,能讓公司在成本、數據與系統優化方面擁有更高控制權。
Robotaxi的計算核心是 四顆小鵬自研的「圖靈(Turing)AI晶片」。四顆晶片合計可提供約 3,000 TOPS(每秒兆次運算) 的車載算力。
這些算力主要用於處理自動駕駛的核心任務,例如:
值得注意的是,報導指出這套系統採用 以視覺為核心的自動駕駛架構,主要依賴攝影機與AI模型理解道路環境,而 不使用LiDAR或高精地圖。
在軟體層面,小鵬Robotaxi使用第二代 VLA(Vision‑Language‑Action)模型。
傳統自動駕駛系統通常將流程拆成多個階段:
而VLA模型試圖用 端到端(end‑to‑end)AI 簡化流程,讓系統可以:
這些模型透過大量真實駕駛影片與交通場景訓練,讓AI學習如何在複雜城市道路中做出決策。
小鵬將這種能力視為「Physical AI(實體世界AI)」的一部分——也就是讓AI直接與現實世界互動,而不只是處理數據。
小鵬計畫在 2026年下半年啟動Robotaxi 試營運(pilot operations),初期可能在廣州等城市進行。
公司已取得在廣州進行 L4 Robotaxi公共道路測試許可。
小鵬董事長何小鵬曾表示,完全自動駕駛可能在 1至3年內實現,但這是公司對技術成熟度的預期,而非確定的商業部署時間表。
實際大規模無人車服務還取決於多個因素:
因此,多數分析認為真正大規模的無人計程車服務,很可能仍是 本十年後期才會全面出現。
小鵬Robotaxi計畫也被視為對 特斯拉(Tesla)自動駕駛戰略的回應。
特斯拉的 Full Self‑Driving(FSD) 系統同樣強調:
小鵬的策略在某些方面與其相似,但更強調 垂直整合:
如果Robotaxi最終能大規模部署,電動車市場的競爭將不再只是「賣車」,而是轉向 AI驅動的出行平台競賽。
Robotaxi量產是一個重要里程碑,但並不等於自動駕駛已經成熟。
真正困難的問題是:AI能否在複雜城市環境中 長期、安全、低成本地運行。
小鵬目前已建立完整的硬體與AI技術基礎,但未來能否挑戰特斯拉或其他自動駕駛公司,仍取決於三件事:
換句話說,全球自動駕駛競賽正在從「誰能造電動車」轉向 誰能部署最大規模的AI駕駛系統。