小鹏VLA 2.0 是原生多模态物理世界大模型。不同于数字世界，物理世界具有一些特点造成了其更高的难度：1）输入信号是连续的非结构化数据，不同于文字易于做分词拆解；2）信号输出是连续的，例如控制方向盘；3）物理世界存在一定未知性的反馈、交互。小鹏汽车的VLA 2.0 是一套原生多模态的物理世界基座模型。为了解决物理AI 模型的困难，小鹏设计了一套原生多模态tokenizer，即信号的处理单元，能让它以更高效率更原始的方式去编码所有信号，实现多模态信息的原生融合，避免单一模态带来的偏差。第二，小鹏汽车视觉推理的CoT 将整个思维链的推理效率提升了32 倍，从而达到更快的思维过程、更高的预测精度，相比传统CoT 的预测误差降低。第三，实现多模输出，它能生成视频、声音，并能生成最终的动作行为。这不仅仅是支撑VLA 2.0 的底层基座，也是支撑世界模型做仿真和强化学习的基础框架。并且，小鹏汽车还希望基于这个基座模型做到座舱和智驾的联动，让整个车像一个有机的智能体。
　　模型、算力、数据、本体共同决定了其优秀的能力。1）模型层面看，小鹏汽车的VLA 2.0 相比较第一代VLA 模型将L 的部分拆出来，是一个原生多模态物理世界大模型，未来仍将继续快速迭代（当前日均迭代4 次左右），至2026 年底目标将车端模型参数量提升至200 亿以上。2）算力层面看，图灵芯片本身就是软硬件一体研发，公司通过开发自动化编译器最大化算力利用率，并且根据芯片定制化图灵结构模型，小鹏汽车将计算利用率提升到了82.5%，车端有效算力进一步提升，1 颗图灵芯片的有效算力与10 颗Orin X 相当。从云端的训练算力来看，公司搭建了强大的AI Infra 作为快速迭代的基础。从2025 年11 月科技日至3 月初，小鹏汽车一共更新了468 版模型，平均一天4 版模型，未来仍将继续快速迭代。3）数据层面来看，小鹏每版模型的训练数据达到4 万亿Tokens。并且，通过世界模型仿真，一天测试量相当于人跑3000 万公里的测试数据，仿真场景从一年前的3 万增加到50 多万个。
　　4）本体指的是硬件制造。
　　目标2026 年末之前开始Robotaxi 的无人化运营，与特斯拉FSD 竞争。近日，小鹏汽车GX 车型已经在广州进行无人驾驶测试，公司将持续提升VLA 2.0 的能力，目标在2026 年将安全接管里程提升50 倍、平均接管里程提升25 倍、车端模型参数量提升到200 亿以上，媲美FSD 最新能力。倘若小鹏确实在2026 年末实现了Robotaxi 的运营，那么这将是中国率先实现从L2+走向L4 的整车企业，也是目前唯一能跟特斯拉FSD 在全球市场直接竞争的自动驾驶车企。
　　从汽车销售基本面看，公司2026 年新车周期强势，在2026 年有望再度打造爆款车型。今年，小鹏汽车将推出4 款全新的一车双能车型，包括大六座SUV GX 以及两款Mona SUV。
　　我们认为Mona 系列的产品一方面是走量价格带，另一方面借助胡安马团队的产品定义能力带来更优秀的外观和内饰。与此同时，Mona SUV 仍然有希望继续在走量价格带上为消费者提供断档领先的智能驾驶能力，复制Mona 轿车的成功。
　　投资建议：我们看好公司强势产品周期、海外扩张、智驾再向上、机器人/Robotaxi 等新兴业务机会。我们预计公司2025-2027 年销量约43/57/84 万辆，总收入达752/1031/1455 亿元、non-GAAP 净利润率为-1.2%/2.3%/3.2%。考虑到大众合作持续深化，我们拆分了业务预测，预计2026 年主业收入为1001 亿人民币，2026 年大众合作带来的利润约27 亿元。
　　对于大众合作业务，考虑到高毛利和成长性，我们给予303 亿港元估值，对应10x 2026e 大众合作分部P/E；我们给予主业估值1697 亿港元，对应1.5x 2026e 主业P/S，合计估值2000亿港元，目标价（9868.HK）105.7 港元、（XPEV.N）27.0 美元。此外，公司的Robotaxi、机器人等其他成长曲线有希望随着今年的商业化落地，逐步纳入估值体系中，维持“买入”评级。
　　风险提示：新车型销量不及预期风险、产品推出节奏不及预期风险、智驾能力提升和功能落地不及预期风险、竞争激烈风险、成本改善及毛利率提升不及预期风险。