小鹏第二代VLA大模型升级 安全能力提升20倍

小鹏第二代VLA大模型迎来发布以来的首次重大升级，全新XOS6.3.0版本将随小鹏G9L全球首发。此次升级的核心在于让AI真正开始理解时间，推动物理AI基座模型实现从静态3D空间理解到动态4D时空理解的底层能力跃迁。

在自动驾驶领域持续验证Scaling Law的小鹏，此次将端侧模型参数量扩大了3.5倍，与业内常见小模型拉开了数量级差距。通过超长时序的上下文记忆能力，AI司机真正做到了“看得准，会思考，反应快”。

物理AI面对的真实世界并不是一张张静止的图片，而是一个连续演进的过程。为了像人类一样理解世界，模型必须首先理解“时间”。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，使驾驶判断拥有更长的上下文，连续发生的道路事件不再被割裂成独立画面。

为了跟上现实中不断变化的道路状况，第二代VLA同步提升了模型推理效率，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了300%。模型能够做到“边看、边想、边行动”的并行处理，面对前车突然刹停、行人折返或旁车强行加塞等突发情况时，反应如同老司机般娴熟敏捷。

此外，小鹏X-Foresight预测世界模型首次上车，可预判6秒内发生的事情，推演周边交通参与者未来的可能行为。新版模型还引入了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、园区、泊车等不同场景之间的任务干扰。凭借更大的参数量、超前轨迹预判、超长有效时序和更快决策响应，多维综合安全能力提升了20倍。

在车机座舱方面，小鹏首次推出Master Agent，用做机器人的方式重构车机大脑，实现VLA与VLM的驾舱融合。它不仅能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，调度智驾、底盘、座舱、车身控制等垂直Agent协同执行。新版本还带来了“语音靠边停车”和“语音控制就近泊入”功能，实现了从“语音指令”到“自主执行”的完整闭环，Robotaxi的L4级同源技术正加速下放至量产车。

为了实现科技普惠，小鹏通过学习式Token压缩与蒸馏训练，将第二代VLA基座模型能力部署到算力更低的平台。蒸馏后的图灵VLA2.0Lite将于9月首发搭载于小鹏G9L Max版本。同时，小鹏正全力推进第二代VLA的全球化部署，近期在德国完成了本地化验收测试，目标于明年上半年率先在欧洲获得监管许可并向海外用户交付。

这一系列进化的背后，依赖的是小鹏长期建设的完整AI Infra体系。依托百万车队和十亿级数据资产，小鹏构建了数据飞轮，单次训练数据吞吐量已达到1亿clips，比半年前增长10倍。通过不断沉淀AI Infra，小鹏正将模型能力的进化从单一汽车产品跨越至机器人等不同本体，持续拓展物理AI与真实世界交互的边界。