此回亮相的無人計程車，基於小鵬GX平台打造，並且直接以L4等級自動駕駛標準進行開發。這意味著車輛設計初期，就已將無人化營運需求納入考量，而非後期改裝。與過去多數無人計程車採用一般車型改裝的方式不同，小鵬的新模式更接近真正的原生自駕平台，與Tesla 無人計程車相似。這類架構最大的優勢，在於能同步優化感測器布局、車體線束與電力架構、運算平台散熱、冗餘安全系統以及後續維修與營運效率。這對無人計程車商業模式而言極為關鍵，因為無人計程車的核心問題，不僅限於自動駕駛能力，而是成本控制及大規模持續營運。
本次小鵬的無人計程車導入四顆自研Turing AI晶片，提供高達3,000 TOPS的有效車載算力。這代表小鵬不再依賴外部晶片供應商作為核心技術來源，而是開始建立類似Tesla的垂直整合模式。對中國大陸車廠而言，這具有高度戰略意義。過去中國智慧車產業雖然在電池、製造與供應鏈擁有強勢優勢，但在高階AI晶片與核心演算法領域，仍長期依賴海外供應鏈。如今小鵬開始將AI晶片、車載運算與自動駕駛模型全面內部化，代表中國大陸造車新勢力正試圖建立完整的AI汽車生態。
小鵬無人計程車此次另一個最受矚目的重點，是採用了純視覺方案，並且完全不依賴LiDAR與高精地圖，可說是中國大陸自駕產業的重要技術路線轉變。過去中國大陸無人計程車業者大多採用多顆LiDAR、高精地圖、固定營運區域與重度地理圍欄(Geofencing)等模式，雖然全性相對較高，但部署成本極高，也難以快速跨城市複製。小鵬則選擇更接近Tesla的技術方向，利用純視覺感知與大型AI模型完成決策。其核心是VLA 2.0端到端大模型。傳統Vision-Language-Action三階段架構，通常需要先將視覺資訊轉換成語意，再進行決策與動作控制，但小鵬表示，其新系統已移除中間語言轉換步驟，將系統反應延遲壓縮至80毫秒以下。這代表無人計程車的AI系統正從規則驅動，逐漸轉向為模型驅動，同時也象徵中國大陸車廠開始相信，大型AI模型已具備足夠的潛力。這樣的變化，也讓自駕車產業的競爭焦點開始出現轉移。過去市場強調的是感測器數量與硬體堆疊能力，但未來更重要的，可能是AI模型能力、資料規模與訓練效率。這也代表LiDAR在未來無人計程車市場中的角色，可能從必要配備逐漸退居為特定場景的輔助設備，而非所有車型都必須搭載的核心感測器。
小鵬同時宣布將於今年下半年啟動無人計程車試點營運，並預計在2027年初實現完全無安全員的自主營運。這句話背後，其實揭露了目前全球無人計程車產業最大的瓶頸。現階段多數無人計程車服務，仍需要遠端監控人員、車內安全員、高密度人工維運以及高額保險成本，導致無人計程車雖然技術上能夠運作，但商業模式往往難以真正成立。如果小鵬能順利實現無安全員營運，將代表其單車營運成本可能出現大幅下降。而中國大陸市場本身也具備特殊優勢，包括高人口密度、高叫車需求、完整電動車供應鏈以及相對積極的地方政府政策。這些因素，都讓中國大陸更有機會率先建立真正可獲利的無人計程車商業模式。
小鵬此次量產最大的意義，不只是推出一台無人計程車，而是證明中國大陸車廠已開始具備AI晶片自研能力、大模型開發能力、車輛量產能力、自駕營運能力以及生態平台整合能力。這種全棧整合模式，將使中國大陸無人計程車商業化速度加快。尤其當無人計程車開始進入量產階段後，競爭重點將不再只是技術展示，而是單車成本降低幅度、跨城市部署效率、營運網路建立速度、形成資料規模優勢時間等。而從目前發展速度來看，中國大陸正在成為全球無人計程車商業化最激進、也最有可能率先大規模落地的市場之一。