小鹏新版 VLA 9 月实装：记住过去 30 秒，预判未来 6 秒，开始在「时间里」开车
内容提要
小鹏发布第二代VLA智驾系统，赋予汽车“时间感知”能力，可回溯30秒路况、预判未来6秒，实现更拟人化的驾驶决策。新版本扩大模型参数3.5倍，提升复杂场景处理能力，并计划应用于L4 Robotaxi。小鹏借此转型“物理AI企业”，强调汽车与机器人共享同一技术底座，推动智驾从规则驱动迈向模型驱动。
延伸解读
时间感知如何改变驾驶决策
传统智驾系统基于单帧图像做决策，而小鹏第二代VLA通过记忆过去30秒路况和预判未来6秒，让车辆能理解持续发生的行为，如前方车辆掉头。这种时间维度的感知使决策更拟人化，减少因信息不足导致的误判，提升复杂场景下的安全性和流畅度。
大模型与规则系统的本质差异
小鹏强调，依赖固定规则的系统难以应对未知场景，而大模型通过扩大参数量和数据训练，旨在处理从未见过的corner case。例如，面对悬空树枝，模型能主动减速并寻找通过空间，而非简单停在原地。这种泛化能力是规则系统难以企及的，也是智驾向模型驱动转型的核心。
数据闭环与仿真验证的重要性
小鹏构建了数据、模型、仿真的闭环：真实数据提供训练素材，仿真系统对模型进行多场景验证，暴露的问题再反馈到数据库形成“错题集”。这种机制能持续提升模型能力，每日仿真验证的新模型数量增长290%，为量产推送提供保障。
汽车与机器人的技术同源
小鹏将汽车定义为“物理AI”的载体，与机器人共享同一套基座模型。这种技术同源意味着汽车和机器人可以复用感知、决策和执行能力，降低研发成本，并为未来L4 Robotaxi和具身智能铺路。但这一转型也需持续投入和量产验证，才能兑现技术愿景。
Q&A
小鹏第二代VLA智驾系统的主要特点是什么？
小鹏第二代VLA智驾系统的主要特点是具备“时间感知”能力，能够记住过去30秒的路况，并预判未来6秒可能发生的情况，从而实现更拟人化的驾驶决策。
小鹏第二代VLA如何实现时间感知？
小鹏第二代VLA通过三个关键技术实现时间感知：Infini-VLA负责记住过去30秒的路况；Streaming Inference（流式自回归推理）实现边获取输入边推理，提升决策速度300%；X-Foresight结合Flow Matching预判未来6秒的多种可能轨迹，并选择更合适的动作。
小鹏第二代VLA的推送计划是怎样的？
全新VLA 6.3.0版本将于9月开始面向所有Ultra和Ultra SE车型推送，小鹏G9L Ultra与Ultra SE将首发搭载；单图灵芯片Max车型将在9月获得第二代VLA Lite蒸馏版，G9L Max也会首发搭载。
小鹏第二代VLA相比上一代在模型参数上有何变化？
小鹏第二代VLA将模型参数量扩大了3.5倍，以提升处理复杂场景的能力。
小鹏第二代VLA在复杂场景中表现如何？
在演示中，测试车在轮渡码头无清晰车道线的情况下自主找到入口并开上轮渡；在狭窄山路遇到悬空树枝时，主动减速观察并寻找通过空间，而不是简单停车或直接冲过。这些表现体现了模型对非常规场景的理解能力。
小鹏如何通过数据和仿真提升模型能力？
小鹏建立了向量化的数据检索系统，从用户上报或测试问题中提取语义相似的场景组成“错题集”；模型训练后通过仿真系统对车型、天气、光照和视角进行变化反复验证。从6月到沟通会前两周，每日仿真验证的新模型数量提升了290%。
小鹏第二代VLA与特斯拉FSD在极端案例中的表现有何不同？
文章提到特斯拉FSD在公寓停车楼中试图朝顶层金属铁丝网方向寻找通路，而小鹏VLA在类似场景中能理解那是不是一条路，做出不同判断。这体现了小鹏VLA对道路语义的理解能力。
小鹏如何将VLA技术应用于L4 Robotaxi？
小鹏计划将同一套架构和模型用于L2驾驶辅助与L4 Robotaxi。其Robotaxi内测已完成超过2000单，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，可开展主驾无安全员道路测试。
小鹏为何将自己定义为“物理AI企业”？
小鹏认为汽车和机器人共享同一技术底座，感知环境、记忆、理解意图、执行动作等能力是通用的。小鹏展示了车辆与机器人使用同一套基座模型，并强调“汽车即机器人”，因此将自己定义为“物理AI企业”。
