中國智駕殺入歐洲！2027年交鋒特斯拉，三大論文亮底牌

作者 |郭月

編輯 |志豪

中國智駕出了國門，還能不能打？

過去幾年，中國汽車出口量節節攀升，中國汽車的競爭力已不止于動力與續航——智能化正在成為新的殺手锏。在全球路況最復雜市場磨出來的智駕技術，如今正跟隨整車一起，駛向海外。

多家中國車企紛紛落子布局：小鵬日前官宣，第二代VLA模型已實現同一套架構打通中國與歐洲市場，當前正推進歐洲地區的量產適配工作， 目標2027年逐步向海外用戶交付。

吉利旗下千里浩瀚G-ASD智能駕駛系統今年3月取得聯合國歐盟UNR171國際認證，蔚來也在歐洲落地智能駕駛技術中心。

與此同時，全球自動駕駛的法規通道也在打開。此前聯合國世界車輛法規協調論壇（WP29）正式批準發布了全球首個自動駕駛系統全球技術法規，2026年底開始自動駕駛可以合法進入全球市場。

但通道打開不等于路好走，國內練好的智駕系統到了海外，如何適應當地路況和規則？訓練數據從哪來？能否跟上適配節奏？本文將結合小鵬相關團隊發布的三篇論文，分析其如何將智駕系統帶向歐洲。

01.

歐洲“考場”難在哪？智駕規則得先“翻篇”

中國車企的智駕系統在歐洲，首先要面對三道坎。

第一道坎：路況、標識、規則完全不同。

一般來說，歐洲城市多窄巷、老街，車道寬度遠小于國內，道路標識體系也大不相同——限速牌、方向指示、路權標志的樣式和顏色與國內差異明顯。

▲歐洲道路通行權的優先級層級金字塔

更關鍵的是交通參與者行為的差異，國內許多路口依賴駕駛員相互觀察、互相禮讓來通行，但歐洲實行嚴格的優先路權規則，主干道車輛擁有絕對通行權，可以全速通過，沒有義務為輔路來車減速，輔路車輛必須停車讓行，如果輔路車輛搶行導致事故，輔路車輛往往要負全責。

▲如圖駕校車輛先行，因為它行駛在有優先通行標識的道路上，然后騎自行車的人才能通行

這些差異意味著，在國內訓練好的智駕模型，到了歐洲可能需要重寫決策邏輯。

第二道坎：法規限制嚴格，大規模實地路測困難重重。

歐洲各國的路測法規嚴格且各不相同，審批流程長、窗口期短，一支路測車隊在當地跑一天的成本可能是國內的數倍。

更關鍵的是，很多需要訓練的危險場景——比如前車突然掉落貨物、窄巷中突然竄出的自行車——在真實道路上本就罕見，想專門去采集幾乎不可能。車企每進一個新市場，都要從零建立路測隊伍，落地節奏被嚴重拖慢。

第三道坎：傳統仿真幫不上忙。

小鵬技術團隊在論文中指出，行業目前大量采用基于3D高斯濺射（3DGS）的傳統仿 真技術，本質上是“復現”采集過的場景——攝像頭掃過一條路，就能在仿真里重建出來。

但問題是，它缺乏對物理世界的真正理解，一旦被測的自動駕駛系統做出了與當初采集時不同的動作（例如為避讓障礙物而緊急變道），這個動作就超出了3DGS的重建“知識范圍”，系統就無法對后續場景進行有效生成與評估，換句話說，傳統仿真無法“想象”出未曾觀測過的視角。

這三道坎歸結起來是同一個問題：智駕系統到了歐洲市場，可能缺少足夠豐富的場景數據來訓練和驗證。

小鵬的解法是構建了一套全新技術體系，包含三項核心技術：X-World負責生成海量仿真場景，X-Cache讓生成速度足夠快，TuringViT則確保系統能“看清”歐洲復雜的道路細節。

三環相扣，為小鵬智駕出海打下了技術底座。

02.

仿真場景“隨心配”

AI輔助路測“跑遍”歐洲大街小巷

X-World是小鵬推出的可控多視角生成式世界模型，可以把它理解為“現實世界模擬器”。

▲X-World模型架構

它要做的事情很簡單：給定當前路況和駕駛操作，在給定動作條件下生成符合物理約束的未來視頻，同時在持續生成過程中保持良好的可控性與穩定性。

對出海場景來說，這意味著只需要輸入少量歐洲當地的真實駕駛畫面，X-World就能“舉一反三”，自動生成大量符合歐洲視覺風格和交通規則的仿真場景，大幅減少對當地大規模路測的依賴。

它怎么做到精準可控？

歐洲和中國的路況差異很大，X-World必須能按需生成特定場景。為此，它設計了四個維度的控制接口:

（1）控制自車動作：通過速度、轉向曲率等參數控制車輛軌跡，適配不同國家的駕駛習慣，比如左舵/右舵、不同限速規則。

（2）控制動態物體：指定車輛、行人的位置和移動軌跡，模擬不同國家的交通參與者行為，比如歐洲的優先路權規則、東南亞的摩托車混行。

（3）控制靜態元素：指定車道線、道路邊界、交通標志的樣式和位置，直接匹配當地的道路標準。

（4）控制全局外觀：調整天氣、時間、場景整體風格，適配海外當地的視覺風格。

這套能力相當于給研發團隊提供了一個“全球路況編輯器”，無需去當地采集海量數據，就能針對性地生成各類場景。

多攝像頭畫面會不會“穿幫”？

根據官方論文，智駕系統依賴多個攝像頭同時工作，而仿真生成時多攝像頭生成畫面，往往會出現同一個物體在不同視角里位置、形態對不上的“穿幫”問題。

X-World的解決辦法是在模型結構上強制約束：靠視角-時間自注意力機制，保證跨視角的一致性。

簡單說，模型生成畫面時，多個攝像頭不是各自獨立計算，而是會互相校準，保證同一個物體在所有畫面里的位置、大小、姿態完全統一；前后幀之間，上一幀的信息會傳遞給下一幀，保證視頻動起來連續平滑。

放到出海場景里，無論是狹窄的古城街道、寬闊的高速，還是人車混行的城市道路，多視角畫面的空間一致性都能得到保障，讓第二代VLA基于準確的多視角畫面做決策。

這套模型實際效果如何？

目前，X-World已經在小鵬汽車自動駕駛的閉環仿真測試、在線強化學習、數據生成等環節起到支撐作用。

閉環仿真測試方面，依托X-World，小鵬構建面向第二代VLA的閉環評估引擎，目前，小鵬自動駕駛仿真場景從一年前的3萬增加到50多萬個，每日仿真測試里程等效于3000萬公里實車測試。

▲基于世界模型的仿真測試

在線強化學習方面，X-World可充當在線強化學習的仿真平臺，便于智駕針對自動駕駛中的難點場景進行專項優化，例如重點優化模型在路口遭遇行人“鬼探頭”、擁堵路段變道猶豫等場景的表現。

數據生成方面，X-World可實現大規模數據生成與增強。X-World作為生成式數據工廠，既可以生成缺失的長尾場景數據，也能生成海外數據用于模型訓練，加速小鵬自動駕駛全球化落地進程。

03.

仿真太慢等不起？AI學會“抄近道”

場景生成能力有了，下一個問題是效率。

智駕系統要熟悉各國路況、測遍各類長尾場景，背后是海量的虛擬測試里程，如果畫面生成速度跟不上，同樣時間內能覆蓋的地區、能跑完的場景就很有限，整體適配的節奏也會被拖慢。

小鵬團隊為此打造了X-Cache方案——官方定義為“面向少步自回歸世界模型的跨段塊級緩存”。

▲X-Cache總體架構

這個解決思路很巧妙，它發現了一個規律：相鄰兩段畫面的中間計算結果高度相似——就像你看視頻時，前后兩幀畫面差別很小，那么能否復用上一段已經算好的結果，避免重復計算？

X-Cache正是這樣做的，它靠復用計算結果提速，在幾乎不影響畫質的前提下，復用相鄰畫面的中間計算結果，減少約七成的重復計算，對模型核心部分實現最高約2.7倍的推理加速。

▲X-Cache推理加速可提升2.7倍

畫質犧牲大嗎？

論文數據顯示，結構相似度（SSIM）在0.999以上（滿分1），學習感知圖像塊差異（LPIPS）在萬分之四以下，畫質損失處于人眼幾乎不可感知的級別。

這意味著仿真畫面與真實場景的差異足夠小，對應到出海場景中，X-Cache可加快多地區智駕場景的測試與訓練進度；同時極小的畫質損失，也讓仿真結果更貼近真實畫面，降低仿真與真實場景的差異。

▲X-Cache結構相似度在0.999以上

這個方案通用性如何？

論文指出，X-Cache不是X-World專屬，所有同類型的模型都可以適配。智駕業務需要拓展更多區域市場時，這套加速能力可以直接復用。

04.

智駕來到歐洲 “眼力”也是考驗

X-World解決仿真素材供給，X-Cache解決生成效率，整套智駕體系出海還有更底層的感知技術需要提升。

VLA“看懂”畫面的能力來自視覺編碼器——可以簡單理解為一個把畫面變成模型可理解信號的“翻譯官”。

歐洲場景對這位“翻譯官”提出了苛刻要求：歐洲路牌文字密集、字體小，攝像頭必須看得清細節；同時處理多路高清畫面，算力消耗巨大。

行業主流的開源方案普遍面臨算力吃緊、數據效率低、場景適配難的問題。

小鵬推出的視覺Transformer基礎模型TuringViT正是為此設計，它具備三大優勢。

▲TuringViT 的塊架構和模型配置

第一，算力效率高。該方案采用獨特的混合注意力結構，在高分辨率下推理速度達到主流方案的2~3倍，分辨率越高優勢越明顯。

▲三款視覺模型推理延遲對比

▲不同視覺模型所需訓練數據和精度對比

第三，原生支持動態分辨率。TuringViT采用了一套全新訓練范式，不同尺寸、不同長寬比的圖像可以直接輸入模型處理。

這對于智能駕駛場景尤其關鍵——多路環視攝像頭傳來的畫面分辨率各不相同，模型不需要任何適配就能直接處理，輸出低延遲、高質量的視覺特征給下游決策模塊。

▲數據清洗流水線

簡單說，TuringViT讓VLA在歐洲復雜路況下“看得清、看得全、看得快”。

小鵬通用智能中心負責人劉先明表示，TuringViT的特性可以支撐自動駕駛、座艙交互、機器人，也為從中國到全球的智能化出海打下基礎。

▲劉先明發文稱TuringViT助推智能化出海

05.

結語：把中國智駕“搬”到歐洲

小鵬搭好了三塊跳板

從X-World到X-Cache再到TuringViT，小鵬解決的不是某一個技術細節，而是智駕出海最核心的難題——讓智駕在海外市場，也能提前“練”好。

具體怎么練？

第一塊跳板是數據。X-World像一臺“世界模擬器”——給它歐洲當地的真實畫面和駕駛指令，它就能批量生成仿真場景。

這意味著不需要把每條歐洲街道都跑一遍，只需輸入少量當地真實畫面，X-World就能自動生成大量符合當地交通特征的仿真場景，讓智駕系統有足夠的素材可練。