小鹏第二代VLA迎来首次重大升级，AI开始理解“时间”

广州日报新花城08-27 19:23

一辆车不仅要看见眼前的行人和车辆，还要记住几十秒前发生了什么，并据此判断几秒后可能出现什么——智能驾驶对物理世界的理解，正在从“识别这一刻”，向理解连续变化的过程演进。　　8月27日，小鹏集团在广州举行“TIME 时间”物理AI分享暨第二代VLA全新版本体验日。小鹏第二代VLA迎来首次重大升级，新版本引入长时序架构、流式推理和预测世界模型等技术，使模型能够利用更长时间范围的信息辅助驾驶决策。搭载...

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6.3.0将由小鹏G9L首发。　　从更大的模型、更长的“记忆”，到统一调度智能驾驶与座舱能力，再到同一套技术底座向Robotaxi、人形机器人延伸，小鹏此次升级背后，一个值得关注的产业变化正在发生：汽车智能化的竞争，正由功能数量和单点体验，逐渐深入到底层模型、数据、算力和工程体系。　　给AI加入“时间轴”，智能驾驶竞争走向模型深处　　为什么要让汽车理解“时间”？现实交通环境并非一组彼此孤立的图片。一个行人正在靠近路口，前车连续减速，旁车多次向车道线靠近，这些连续发生的动作，都可能影响车辆下一秒的判断。对于智能驾驶系统而言，仅仅识别车辆、道路和行人还不够，还需要结合此前发生的事情，对交通参与者接下来的行为作出预测。　　这正是此次第二代VLA升级的重点。据小鹏集团介绍，新版本引入Infini-VLA长时序架构，可利用此前30秒的时序信息辅助判断；X-Foresight预测世界模型则用于预测未来6秒内周边交通参与者可能出现的行为。同时，通过Streaming Inference流式自回归推理，将传统相对离散的“感知—计算—输出”进一步转向连续处理。　　小鹏方面称，新版本端到端响应速度提升300%，端侧模型参数量扩大3.5倍，“多维综合安全能力提升20倍”。需要指出的是，这些数据目前主要来自企业披露，其在不同道路环境、不同车型以及长期使用条件下的实际效果，仍有待更多真实道路测试和用户使用进一步验证。　　相比具体倍数，更值得关注的是技术路线变化。过去一段时间，汽车智能化竞争很大程度体现在高速领航、城区辅助驾驶、自动泊车等功能覆盖范围。随着功能逐渐普及，竞争开始进入底层：模型能否处理更长时序信息，能否对复杂交通参与者作出更准确预测，又能否以足够快的速度完成推理和执行。　　这意味着，智能驾驶正在从“功能竞赛”进一步走向“模型能力竞赛”。　　从智驾到整车，汽车开始探索“统一大脑”　　第二代VLA此次升级的另一个变化，是AI能力开始跨出智能驾驶本身。　　小鹏推出整车智能中枢Master Agent，尝试将VLA与视觉语言模型（VLM）能力进一步融合。按照企业介绍，其可以理解用户自然语言，将意图拆解为具体任务，再调用智驾、底盘、座舱和车身控制等不同模块协同执行。　　这种变化也折射出汽车电子电气架构的发展方向。过去，一辆汽车内部存在大量相对独立的控制模块，智能座舱、辅助驾驶、底盘和车身控制各自承担不同任务。大模型和中央计算架构的发展，为跨域协同提供了新的技术条件，车企开始尝试让不同系统共享更多感知、决策和执行能力。　　技术能否最终形成体验优势，仍取决于安全边界、系统稳定性和实际场景表现。特别是当AI开始直接调用车辆运动和控制能力时，“能做什么”之外，“在什么情况下不能做”“出现异常如何退出”，同样重要。　　小鹏还在尝试把同一套模型能力覆盖不同算力平台。其计划9月开始推送经压缩、蒸馏后的图灵VLA 2.0 Lite，小鹏G9L Max版本将率先搭载。这意味着，大模型能力能否通过工程优化进入更多车型，也将成为技术规模化的重要环节。　　从汽车到机器人，争夺物理AI底层能力　　如果把视野拉出一辆汽车，小鹏此次升级还有另一层含义。目前，小鹏正尝试以统一的物理AI技术底座连接量产汽车、Robotaxi和人形机器人。其Robotaxi已获得广州市智能网联汽车远程测试资质，可在符合条件的测试道路开展相关测试；人形机器人IRON同样使用图灵AI芯片及物理世界模型相关能力。　　汽车与机器人看似是两类产品，底层却存在越来越多交集：都需要感知真实环境、理解人的意图、预测变化，再通过硬件完成动作。区别在于，汽车主要解决道路环境中的移动问题，人形机器人面对的任务和场景更加开放。　　由此来看，小鹏持续投入AI基础设施的逻辑也更加清晰。据企业披露，其目前模型单次训练数据吞吐量达到1亿clips，较半年前增长10倍，并依托量产车积累真实道路数据。数据如何采集、筛选和训练，模型如何验证，再怎样部署回量产产品，正在形成循环。　　这一能力同样面临现实约束。海量数据并不天然等于高质量模型，汽车上验证有效的技术也不能简单复制到机器人。不同本体的安全要求、数据分布和任务复杂度均存在差异。所谓“统一技术底座”能够在多大程度上实现复用，仍需持续观察。　　点评：下一阶段，比“大模型”更重要的是“大闭环”　　第二代VLA此次升级，表面看是让AI拥有更长的“记忆”和预测能力，放到汽车产业竞争中观察，更值得关注的是智能化评价体系正在变化。　　模型参数可以继续扩大，算力可以继续增加，功能也可以快速追赶。真正难以短期复制的，可能是一套持续运转的闭环：真实产品产生数据，数据进入训练体系，模型完成迭代，再经过充分验证进入量产产品，新的产品使用又产生新的数据。　　这也是汽车企业进入物理AI竞争的一项特殊资源。庞大的量产车队既是商品，也是现实世界数据和工程验证的重要载体；成熟的供应链和制造体系，则提供了把算法转化为规模化产品的能力。从这个意义上说，AI与汽车制造正在进一步相互渗透。　　与此同时，越接近真实世界，安全责任就越具体。智能驾驶面对的是道路交通，人形机器人未来可能进入工厂、门店甚至家庭。模型“更聪明”只是一个维度，可靠、可控、可验证，同样决定技术能够走多远。（文章来源：广州日报新花城）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":false,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"productRelease","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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