小鹏第二代VLA：从理解空间到理解时间，AI驾驶迈入4D时空新纪元

2026年8月27日，小鹏集团在广州举办以“TIME时间”为主题的物理AI分享暨第二代VLA全新版本体验日活动，宣布第二代VLA（视觉-语言-动作）大模型迎来首次重大升级，全新XOS 6.3.0版本将于小鹏G9L全球首发。此次升级的核心，是让AI开始真正理解时间，从过去对物理世界的静态3D空间理解，进一步走向动态4D时空理解。小鹏物理世界基座模型首次把“时间”纳入模型，AI理解世界的维度从“3D空间”跃迁至“4D时空”。

记住过去、理解现在、预判未来：三大技术支柱构建4D时空理解

真实世界并非一张张静止的图片，而是一个不断变化、连续演进的过程。传统模型可以识别车辆、行人、道路和交通信号，但要真正完成复杂的物理世界决策，仅仅“看见”还远远不够，车辆需要知道过去、现在和未来可能发生什么。第二代VLA通过三大技术突破，让AI第一次建立起对时间维度的完整理解。

在“过去”维度，第二代VLA全新引入Infini-VLA长时序架构，能够记住前30秒的世界。连续发生的道路事件不再被割裂成一个个独立画面，模型可以将此前发生的动作、位置和场景串联起来，形成更加完整的时序理解。现场演示中，系统能记住前车正在做三点掉头，等待过程中不冒进，前车驶离后迅速起步通过。

在“现在”维度，第二代VLA采用Streaming Inference流式自回归推理，从离散推理走向连续推理，端到端响应速度提升300%。传统的模型是“看→算→输出→再看”的离散处理模式，而第二代VLA能够做到“边看、边想、边行动”的并行处理。遇到前车突然刹停、行人折返、旁车强行加塞等突发情况，车辆的反应像老司机一样娴熟、敏捷。

在“未来”维度，小鹏X-Foresight预测世界模型首次上车，可预判6秒内发生什么，推演周边交通参与者未来的可能行为。模型不仅识别过往和当前画面信息，还根据目标物的位置、速度、运动趋势、道路环境等进行预测。Infini-VLA负责连接过去的驾驶信息，流式自回归推理负责处理当前变化，X-Foresight则帮助模型预测未来，三者共同构成完整的时间维度理解体系。

此外，新版模型引入MoT混合架构，通过针对不同任务动态分配模型能力，减少城区道路、园区、泊车等不同场景之间的任务干扰，把不同的问题交给不同的“专家”，让模型在不同驾驶任务之间更加稳定地切换。

端侧参数量提升3.5倍，多维综合安全能力提升20倍

更大的参数量才能实现足够强的泛化能力。第二代VLA全新版本端侧模型参数量提升3.5倍，是主流VLA模型的15倍以上。结合超前轨迹预判、超长有效时序、更快决策响应，多维综合安全能力提升20倍。这意味着车辆无需依赖云端算力，本地即可完成复杂场景的实时推理与决策。

小鹏通过学习式Token压缩与蒸馏训练，在不牺牲输入信息和模型容量的基础上，以更少的有效Token实现高质量视觉理解，将第二代VLA基座模型能力部署到算力更低的平台。图灵VLA 2.0 Lite预计9月开启首批推送，小鹏G9L Max版本将首发搭载这一蒸馏版本。伴随基座模型能力的增强，蒸馏后的图灵VLA 2.0 Lite同样获得显著能力提升，Max车型并非简单阉割。

Master Agent上车：从“听懂一句话”到“理解用户真正想完成什么”

第二代VLA全新版本升级的不只是智能辅助驾驶。小鹏选择用做机器人的方式重构车机大脑，首次推出Master Agent整车大脑，实现VLA与VLM的驾舱融合。Master Agent建立在小鹏自研Omni全模态模型之上，不仅能够理解自然语言和模糊语义，还能将用户意图自动拆解为任务，并调度智驾、底盘、座舱、车身控制等垂直Agent协同执行，实现从“理解”到“行动”的闭环。

这意味着整车第一次拥有了一个统一大脑，车辆智能从响应单一指令，进一步迈向自主理解意图、规划任务和协同执行。本次升级还带来了“语音靠边停车”“语音控制就近泊入”功能，用户只需通过语音下达停车指令，车辆即可在智驾状态下自主寻找合适位置并完成靠边停车，实现从“语音指令”到“自主执行”的完整闭环。小鹏Robotaxi的L4级能力正通过同源技术进一步下放至量产车，为车主带来更高阶、更自然的用车体验。

一套AI底座打通汽车和机器人，物理AI进入规模化复用阶段

小鹏集团定位为“物理AI世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司”。第二代VLA基于统一技术底座，已实现L2至L4能力贯通。搭载第二代VLA的Robotaxi近日获得广州市智能网联汽车远程测试资质，可在广州相关一、二、三级测试道路开展主驾无安全员道路测试，小鹏开始进入主驾无人的关键道路验证阶段。

这一能力也正从汽车向机器人等更多本体落地。小鹏通用人形机器人IRON搭载3颗图灵AI芯片，有效算力高达2250 TOPS。物理世界基座模型已实现端侧部署，无需远程遥操作即可自主完成复杂工作任务，同时保障推理低时延与数据安全。8月24日，小鹏机器人业务完成首轮股权融资，融资超9亿美元、投后估值超63亿美元，刷新中国具身智能行业单轮私募股权融资纪录。本轮融资由IDG资本领投、高榕创投参投，并获得腾讯、阿里巴巴两家战略投资者支持。

在全球化部署方面，小鹏近期在德国完成了第二代VLA的本地化验收测试。这套基于中国数据训练的模型，在几乎不增加本地化训练数据的情况下，德国城市道路实际体验与国内高度接近。小鹏目标于明年上半年率先在欧洲获得监管许可，并陆续向海外用户交付第二代VLA。

AI Infra长期沉淀：数据飞轮驱动模型持续进化

物理AI是一场长期工程，真正的竞争在于谁能够持续建设支撑模型进化的基础设施。小鹏依托百万车队和十亿级数据资产，持续构建数据飞轮。当前，模型单次训练数据吞吐量已达到1亿clips，比半年前增长10倍。通过对数据进行结构化、标签化和语义化处理，小鹏能够从海量真实世界数据中高效发现未知问题，并快速反哺模型训练和迭代，形成数据越多、问题发现越充分、模型进化越快、又产生更多数据的正向循环。

模型会不断迭代，但真正能够形成长期壁垒的，是持续迭代模型的能力。随着AI Infra持续沉淀，模型能力的进化将不再局限于单一产品，而是跨越汽车、机器人、飞行汽车等不同本体，持续拓展物理AI与真实世界交互的边界。

从3D空间到4D时空，从“看见”到“理解时间”，从单一智驾到整车统一大脑，小鹏第二代VLA的首次重大升级，不仅是一次模型能力的跃迁，更是物理AI从感知走向认知、从单一产品走向通用能力的关键一步。随着小鹏G9L的全球首发，这套拥有“时间感”的AI司机，正将物理世界智能带向更广阔的天地。