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小鹏第二代VLA迎来重要更新:让智驾AI拥有记忆与预判能力

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8月27日,小鹏在广州举办物理AI分享体验活动,对外公布第二代VLA大模型的首次重大升级。这套更新会搭载在全新XOS 6.3.0系统上,最先给到小鹏G9L车型使用。



过去不少智驾AI,更多是处理当下看到的画面,相当于一帧一帧去识别路况,很难把前后发生的事情串在一起。这次更新的核心变化,就是给AI加上了对“时间”的理解,不只是看懂静态的道路环境,还能梳理一段时间之内路况的变化过程,完成从空间认知到时空认知的转变。



新版本的模型有两个很实在的能力提升。

一方面依靠Infini‑VLA长时序架构,AI可以记住过去30秒内道路上发生的状况。路上车辆的移动、行人的走位、旁边车辆的动向,不再被当成互不相关的片段,而是可以串联起来分析完整的过程。比如前车是慢慢减速还是急刹,行人有没有来回折返,这些过往的动作都会纳入AI的判断参考当中。



另一方面,新增X‑Foresight预测模型,能够预判未来6秒周边交通参与者大概率会做出什么行为。面对前车急刹、行人突然变向、邻车强行加塞这类突发场景,AI不再是看见状况之后才被动反应,而是提前做预判,端到端响应速度相比之前有明显提升,处理突发路况会更加从容。



同时端侧模型的参数量扩大3.5倍,面对城市、园区、泊车等不同场景,模型可以分配不同的处理能力,减少不同任务之间的互相干扰,综合安全处理能力得到提升。

这次系统更新还带来了Master Agent整车大脑,实现智驾和座舱的能力打通。简单来说,用户不用讲非常标准的指令,直接语音说出需求,比如“靠边停车”“就近找车位泊入”,系统就能够理解用户真实意图,调度车辆智驾、底盘、座舱等多个模块协同完成操作,完成从听懂语音指令到实际执行的完整流程。



除了普通用户车辆的功能迭代,这套技术底座也在支撑Robotaxi的发展。目前小鹏Robotaxi已经拿到广州的主驾无安全员道路测试资质,可以在广州部分道路开展对应的道路测试,内测订单数量已经超过2000单。同一套AI底层能力,不止服务于汽车,同样也向人形机器人IRON做落地复用,让机器人可以脱离远程遥控,本地完成复杂任务的处理。



为了让更多用户可以体验到新模型的能力,小鹏还做了模型蒸馏,把第二代VLA的能力适配到算力要求更低的硬件平台。图灵VLA 2.0 Lite版本预计9月开启推送,除G9L之外,更多老款车型也能够获得优化后的城区智驾体验。



小鹏也在推进这套模型的海外落地,已经在德国完成本地化测试验证,在不增加大量本地训练数据的前提下,海外道路的实际表现可以接近国内水平,计划在明年上半年争取欧洲相关监管许可,向海外用户推送这套智驾能力。



在硬件模型之外,小鹏也提到物理AI不是只靠大参数就可以完成,背后需要完整的AI基础设施做支撑。依托海量实车采集的数据,完成数据采集、训练、测试、部署、用户反馈迭代的闭环。车辆在路上遇到的真实问题,会持续回流给模型,形成数据越多、模型迭代越快的正向循环。



除汽车业务之外,小鹏机器人业务近期也完成一轮融资,资本的投入,也侧面反映行业对于物理AI这条技术路线的关注。对于小鹏来说,物理AI的目标,是把同一套底层能力,复用到汽车、机器人等不同硬件载体上,不局限于单一产品的能力升级。

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