2026年8月27日，小鹏集团在广州举办以“TIME 时间”为主题的物理AI分享会暨第二代VLA全新版本体验日，正式公布第二代VLA大模型的首次重大升级成果。全新XOS 6.3.0系统将率先搭载于小鹏G9L车型全球首发，本次升级的核心突破在于让AI首次建立对时间维度的完整理解，推动物理AI从静态3D空间感知阶段，正式迈入动态4D时空认知的全新阶段。

物理AI的核心挑战，在于理解真实世界的运行规律并在复杂约束中完成可靠决策。真实世界并非静止的画面集合，而是持续演进、动态变化的连续过程。传统自动驾驶模型仅能识别车辆、行人、道路标识等空间要素，却无法串联事件的前后关联，难以应对复杂路况下的预判决策。此次小鹏第二代VLA大模型将“时间”维度纳入物理世界基座模型，标志着AI对环境的理解从三维空间拓展至四维时空，是底层认知能力的本质跃迁。

三大核心技术落地 构建“记忆-推理-预判”全链路能力

为实现完整的时空认知能力，第二代VLA大模型从记忆、推理、预判三个维度全面升级，引入三大核心技术架构。

首先是Infini-VLA长时序架构，将模型的有效上下文记忆时长拓展至30秒。道路上连续发生的事件不再被切割为独立帧画面，模型可串联过往的车辆动作、位置变化与场景信息，形成完整的时序逻辑链，为决策提供更充分的信息支撑。

其次是Streaming Inference流式自回归推理技术，推动模型从离散式推理转向连续式并行处理，端到端响应速度提升300%。传统模型遵循“采集-计算-输出-再采集”的串行模式，面对突发状况反应存在天然滞后；而新一代VLA可实现“边感知、边思考、边执行”的并行处理，在前车急刹、行人折返、邻车加塞等高频突发场景下，决策反应的流畅度与敏捷度更接近经验丰富的人类驾驶员。

第三是X-Foresight预测世界模型首次落地量产，可预判未来6秒内周边交通参与者的运动轨迹与行为趋势。结合目标位置、行驶速度、运动惯性及道路环境等多维度信息，模型能推演多种可能的未来场景，提前规划最优行驶路径，让驾驶决策从“被动响应风险”转向“主动规避风险”。

同时，新版模型搭载MoT混合任务架构，可针对城区道路、园区行驶、自动泊车等不同场景动态分配算力资源，将不同类型的驾驶任务分配给对应的专项能力模块，减少跨场景任务干扰，实现多场景下的稳定切换与一致表现。在模型规模层面，第二代VLA端侧模型参数量提升3.5倍，达到主流VLA模型的15倍以上，大参数量带来的强泛化能力为小鹏拓展全球市场奠定了技术基础。结合长时序记忆、高速推理与超前预判能力，车辆的多维综合安全能力提升20倍，进一步夯实了智能驾驶的安全底线。

Master Agent整车大脑落地 交互从“指令响应”迈向“意图理解”

本次升级不止于智能驾驶能力的迭代，小鹏还首次推出整车大脑Master Agent，实现VLA（视觉语言动作模型）与VLM（视觉语言模型）的驾舱深度融合，推动车辆交互从“听懂指令”升级为“理解真实意图”。

Master Agent基于小鹏自研Omni全模态模型打造，不仅能精准识别自然语言与模糊语义，还可自动拆解用户需求为具体执行任务，调度智驾、底盘、座舱、车身控制等多个垂直Agent协同执行，完成从语义理解到动作执行的完整闭环。这也意味着车辆首次拥有统一的智能中枢，从单一指令响应迈向自主任务规划与多系统协同执行。

伴随整车大脑落地，“语音靠边停车”“语音控制就近泊入”等实用功能同步上线，用户在智驾状态下只需发出语音指令，车辆即可自主寻找合规位置并完成停车操作，真正实现语音指令到自主执行的全流程闭环。这也是小鹏将Robotaxi的L4级自动驾驶技术通过同源架构下放至量产车型的重要成果，让普通用户也能体验高阶自动驾驶的便捷性。

统一AI底座打通多场景 汽车与机器人业务双落地

作为“物理AI世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司”，小鹏始终坚持统一物理AI基座的技术路线，推动自动驾驶能力向更多具身智能产品复用。

目前第二代VLA已实现L2至L4级能力的全栈贯通，搭载该模型的小鹏Robotaxi近日获得广州市智能网联汽车远程测试资质，可在广州一、二、三级测试道路开展主驾无安全员的道路测试，标志着小鹏自动驾驶正式进入主驾无人的关键验证阶段，此前Robotaxi内测订单已突破2000单。

除汽车领域外，这套物理AI基座能力也正在向人形机器人场景落地。小鹏通用人形机器人IRON搭载3颗自研图灵AI芯片，有效算力达2250 TOPS，依托端侧部署的物理世界基座模型，无需远程操控即可自主完成复杂作业任务，同时保障低时延推理与数据安全。8月24日，小鹏机器人业务完成首轮超9亿美元股权融资，投后估值超63亿美元，刷新中国具身智能行业单轮私募融资纪录。本轮融资由IDG资本领投，高榕创投跟投，腾讯、阿里巴巴作为战略投资者参与，充分体现了资本市场对小鹏物理AI技术路线与产业化能力的认可。

技术普惠与全球化布局同步推进

在技术普惠层面，小鹏通过学习式Token压缩与蒸馏训练技术，在保留核心信息与模型能力的前提下，将第二代VLA基座模型适配到低算力平台，推出图灵VLA 2.0 Lite版本，让更多车型与老车主也能享受到高阶智能驾驶体验。该蒸馏版本预计9月开启首批推送，率先搭载于小鹏G9L Max车型。

全球化布局方面，小鹏近期已在德国完成第二代VLA的本地化验收测试。这套基于中国道路数据训练的模型，在几乎不补充本地化训练数据的情况下，德国城市道路的实际表现与国内体验高度接近。小鹏计划于明年上半年率先在欧洲获得监管许可，逐步向海外用户交付第二代VLA智能驾驶系统，推动高阶智驾的全球普及。

AI Infra构建长期护城河 物理AI持续释放复利效应

小鹏方面表示，物理AI是长期工程，真正的护城河在于AI基础设施的持续沉淀与复利效应。过去几年，小鹏已建成覆盖数据采集、模型训练、仿真测试、批量部署与算力调度的完整AI Infra体系，形成“真实世界数据-模型训练迭代-用户反馈优化”的完整闭环。

与数字AI依赖互联网数据不同，物理AI的数据全部来自真实行驶场景，百万级车队积累的十亿级数据资产，通过统一存储、多模态检索与规模化挖掘，持续转化为模型训练的数据燃料。目前模型单次训练数据吞吐量已达1亿clips，较半年前增长10倍，通过对数据的结构化、标签化与语义化处理，可高效发现真实场景中的未知问题并反哺模型迭代，形成数据规模与模型能力的正向飞轮。

随着数据、算力、模型与本体的协同增长，小鹏AI基建的规模效应逐步显现，开始产生复利价值。未来这套物理AI基座还将跨越汽车、人形机器人、飞行汽车等多种智能本体，持续拓展物理AI与真实世界的交互边界。