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小鹏第二代VLA新版本9月推送,模型引入时间维度

深度车评

2026-08-28


原创 | 李俊

8月27日,小鹏集团举办以"TIME时间"为主题的物理AI分享暨第二代VLA全新版本体验日,宣布第二代VLA大模型完成发布以来的首次重大升级。全新XOS 6.3.0版本将在小鹏G9L上首发,9月起向Ultra、Ultra SE车型分批推送,Max车型则通过图灵VLA2.0 Lite蒸馏版同步覆盖。


01 三项架构变化,实现从3D到4D的跃迁

第二代VLA旧版本更多聚焦当下的空间信息,而真实物理世界是持续演进的连续过程。因此,小鹏将模型对物理世界的理解,从3D空间拓展至4D时空。让模型具备时间维度认知,这也是本次升级的核心突破。

支撑这一跃迁的是三项关键技术改动。其一是Infini-VLA长时序架构,模型可留存前30秒的道路场景信息,将碎片化的画面串联成连续的时序认知,为驾驶判断提供更长的上下文依据。其二是Streaming Inference流式自回归推理,从传统"看—算—输出—再看"的离散模式,转为"边看、边想、边行动"的并行处理,更好地应对前车急刹、行人折返、车辆加塞等突发状况。其三是X-Foresight预测世界模型,可以推演周边交通参与者未来6秒内的行为轨迹,并结合Flow Matching架构生成多条潜在路径,再基于概率分布择优输出执行方案。通过三项架构的调整,模型便可以同时处理过去、当下和未来的环境信息。

此外,新版本引入MoT(Mixture of Tasks)混合任务架构,为不同驾驶任务动态分配算力,同时实现时序信息跨任务复用,缓解场景切换过程中的决策不连贯问题。小鹏披露,升级后端侧模型参数量较上一版扩大3.5倍,端到端响应速度提升300%,多维综合安全能力可提升20倍。


02 Master Agent上车,L4能力下放量产车

除智驾模块升级外,小鹏基于自研Omni全模态模型推出Master Agent,实现VLA智驾与VLM座舱的融合,为整车搭建统一的决策“大脑”。该模块能够解析用户模糊语义、自动拆解任务,并调度智驾、底盘、座舱、车身控制等子模块协同完成执行。

基于这一能力,新版本增加了“语音控制靠边停车”、“语音控制就近泊入”功能。现场演示视频显示,在收到语音靠边停车指令后,系统自动将指令拆解为连续变道、寻找合法停车点、完成泊入整套流程,最终将车辆停放在公交站前方的合规停靠区域。

小鹏表示,该功能是Robotaxi同源L4级能力向量产车型下放的成果。近日,搭载第二代VLA的Robotaxi已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,目前已完成超过2000单内测订单。


03 一套AI基座,打造可迁移的通用能力

第二代VLA不仅用同一套技术底座,完成从L2量产辅助驾驶到L4 Robotaxi的能力贯通,还通过模型蒸馏将高阶智驾能力迁移到算力更低的硬件平台。小鹏没有采取直接削减模型参数量的简易方案,而是通过学习式token压缩与蒸馏训练,在有限算力条件下保留高质量视觉理解能力。蒸馏版本图灵VLA 2.0 Lite将于9月推送给单图灵芯片的Max车型,小鹏G9L Max将首发搭载。针对双Orin平台老车主的适配版本将在后续提供方案,但目前暂未给出具体时间表。

对小鹏而言,第二代VLA定位物理AI基座模型,并非仅服务单一市场的智驾功能。今年7月,该模型完成德国本地化验收测试。测试结果显示,这套基于中国数据训练的模型,在几乎不补充本地化训练数据的情况下,于德国城市道路的实际体验与国内接近。小鹏计划后续在荷兰、法国、澳大利亚推进相关测试,目标2027年上半年拿到欧洲监管许可,向海外用户交付第二代VLA。

发布会现场也展示了基座模型跨本体复用的潜力。视频中同一套VLA基座,既可以驱动汽车行驶,也可实现机器人室内导航。小鹏人形机器人IRON搭载3颗图灵AI芯片,有效算力2250 TOPS,依靠这套基座实现端侧自主推理。

通用能力落地,离不开AI基础设施的长期建设。小鹏介绍,当前模型单次训练可处理1.1亿个视频片段,较半年前提升10倍;借助自研的数据检索平台,能够从海量真实路测数据中快速定位极端场景。仿真测试规模也大幅提升,承担了更多原本需要实车完成的验证工作。此外,基于XLLM架构,小鹏已在单颗图灵芯片上实现了通用大模型的高效端侧推理。


04 结语

30秒历史记忆窗口加上最长6秒的未来行为推演,本质是让模型理解道路场景的连续性。对于用户来说,底层架构迭代最终要落在具体的驾驶体验上才有意义。应对复杂路况博弈是否更加游刃有余、面对突发险情的响应是否足够及时、语音指令下的靠边停车能否一次到位……更多的体验差异,要等到9月版本推送后,由车主在真实路况中切身感受。

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声明:本文由车市号作者撰写,仅代表个人观点,不代表网上车市。文中部分图片来源网络,感谢原作者。

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