8月27日，小鵬集團舉辦了以“TIME 時間”爲主題的物理AI分享暨第二代VLA全新版本體驗日活動。小鵬第二代VLA大模型迎來了發佈以來的首次重大升級，全新XOS6.3.0版本將在小鵬G9L全球首發。此次模型升級的核心，是讓AI開始真正理解時間，推動物理AI基座模型實現從靜態3D空間理解到動態4D時空理解的底層能力躍遷。

在自動駕駛領域持續驗證Scaling Law的小鵬，此次將端側模型參數量擴大了3.5倍，與業內常見小模型拉開了數量級差距。通過超長時序的上下文記憶能力，AI司機真正做到了“看得準，會思考，反應快”。同時，全新版本引入了整車大腦Master Agent，實現VLA與VLM的駕艙融合，並將部分Robotaxi的L4級體驗下放到了量產車型。

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物理AI面對的真實世界並不是一張張靜止的圖片，而是一個連續演進的過程，模型想要像人類一樣理解世界，必須首先理解“時間”。傳統的模型雖然能識別車輛和行人，但車輛需要知道過去、現在以及未來可能發生什麼。爲此，第二代VLA全新引入Infini-VLA長時序架構，能夠記住前30秒的世界，使駕駛判斷擁有更長的上下文，連續發生的道路事件不再被割裂成獨立畫面。

爲了跟上現實中不斷變化的道路狀況，第二代VLA同步提升了模型推理效率，採用Streaming Inference（流式自迴歸推理），從離散推理走向連續推理，端到端響應速度提升了300%。模型能夠做到“邊看、邊想、邊行動”的並行處理，面對前車突然剎停、行人折返或旁車強行加塞等突發情況時，反應如同老司機般嫺熟敏捷。

不僅如此，小鵬X-Foresight預測世界模型首次上車，可預判6秒內發生的事情，推演周邊交通參與者未來的可能行爲。新版模型還引入了MoT混合架構，通過針對不同任務動態分配模型能力，減少城區、園區、泊車等不同場景之間的任務干擾。憑藉更大的參數量、超前軌跡預判、超長有效時序和更快決策響應，多維綜合安全能力提升了20倍。

在車機座艙方面，小鵬首次推出Master Agent，用做機器人的方式重構車機大腦，實現VLA與VLM的駕艙融合。它不僅能理解自然語言和模糊語義，還能將用戶意圖自動拆解爲任務，調度智駕、底盤、座艙、車身控制等垂直Agent協同執行。新版本還帶來了“語音靠邊停車”和“語音控制就近泊入”功能，實現了從“語音指令”到“自主執行”的完整閉環，Robotaxi的L4級同源技術正加速下放至量產車。

小鵬作爲一家面向全球的具身智能公司，正致力於通過統一技術底座打通汽車和機器人，推動物理AI進入規模化複用階段。搭載第二代VLA的Robotaxi近日已獲得廣州市智能網聯汽車遠程測試資質，可在相關道路開展主駕無安全員測試。在機器人本體方面，搭載3顆圖靈AI芯片的小鵬通用人形機器人IRON算力高達2250TOPS，已實現端側部署並能自主完成複雜工作任務。小鵬機器人業務近期也完成了超9億美元的首輪股權融資，投後估值超63億美元。

爲了實現科技普惠，小鵬通過學習式Token壓縮與蒸餾訓練，將第二代VLA基座模型能力部署到算力更低的平臺。蒸餾後的圖靈VLA2.0Lite將於9月首發搭載於小鵬G9L Max版本。同時，小鵬正全力推進第二代VLA的全球化部署，近期在德國完成了本地化驗收測試，目標於明年上半年率先在歐洲獲得監管許可並向海外用戶交付。

這一系列進化的背後，依賴的是小鵬長期建設的完整AI Infra體系。依託百萬車隊和十億級數據資產，小鵬構建了數據飛輪，單次訓練數據吞吐量已達到1億clips，比半年前增長10倍。通過不斷沉澱AI Infra，小鵬正將模型能力的進化從單一汽車產品跨越至機器人等不同本體，持續拓展物理AI與真實世界交互的邊界。