2026年8月27日，广州——小鹏集团今日举办以“TIME 时间”为主题的物理AI分享暨第二代VLA全新版本体验日活动，正式宣布第二代VLA大模型迎来首次重大升级，全新XOS 6.3.0版本将于小鹏G9L全球首发全系标配。此次升级的核心，是让AI真正开始理解“时间”——从过去对物理世界的静态3D空间理解，全面跃迁至动态4D时空理解，标志着物理AI基座模型底层能力的根本性突破。
从空间到时空，AI第一次拥有了“时间感”
物理AI的真正挑战，不仅在于识别静态物体，更在于理解不断变化的连续世界。传统模型能够识别车辆、行人、道路和交通信号，但完成复杂决策还需要知道过去发生了什么、现在正如何演变、未来可能产生哪些变化。第二代VLA此次升级，首次将“时间”维度纳入模型，使AI理解世界的维度从“3D空间”升级为“4D时空”。
为实现这一跨越，小鹏全新引入Infini-VLA长时序架构，让模型能够记住前30秒的世界。连续的道路事件不再被割裂为独立画面，而是串联成完整的时序上下文，驾驶判断拥有了更长的有效信息窗口。同时，模型推理效率同步提升，采用Streaming Inference流式自回归推理，从传统的“离散推理”转变为“连续推理”，端到端响应速度提升300%。面对前车突然刹停、行人折返、旁车强行加塞等动态突发状况，模型能够实现“边看、边想、边行动”的并行处理，反应敏捷度接近人类老司机。
不仅如此，小鹏X-Foresight预测世界模型首次上车，可预判未来6秒内周边交通参与者的可能行为。模型根据目标物的位置、速度、运动趋势和道路环境，实时推演多种未来场景，从而选择最优行动策略。记住过去、理解现在、预判未来——第二代VLA由此真正建立起对时间的完整认知。
此外，新版模型引入MoT混合架构，针对城区道路、园区、泊车等不同场景动态分配模型能力，减少任务干扰，确保模型在不同驾驶任务间稳定切换。端侧模型参数量提升3.5倍，是主流VLA的15倍以上，结合超前轨迹预判、超长有效时序和更快决策响应，多维综合安全能力提升20倍，为高阶辅助驾驶的安全性树立了新标杆。
整车大脑Master Agent：从“听懂指令”到“理解意图”
此次升级不限于智能辅助驾驶，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。Master Agent基于自研Omni全模态模型，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，并调度智驾、底盘、座舱、车身控制等垂直Agent协同执行，完成从“理解”到“行动”的闭环。这使整车第一次拥有统一大脑，车辆智能从响应单一指令，升级为自主理解意图、规划任务和协同执行。
全新版本还带来“语音靠边停车”“语音控制就近泊入”等功能，用户只需语音下达停车指令，车辆即可在智驾状态下自主寻找合适位置并完成靠边停车，实现了从语音指令到自主执行的无缝衔接。小鹏Robotaxi的L4级能力正通过同源技术下放至量产车型，为用户带来更高阶、更自然的用车体验。
一套AI底座打通汽车与机器人，物理AI进入规模化复用阶段
小鹏集团定位为“物理AI世界的出行探索者”和面向全球的具身智能公司，其物理世界AI基座的价值不只在于做好单一任务，更在于将真实世界学习到的能力迁移、复用到更多本体。第二代VLA基于统一技术底座，已实现L2至L4能力贯通，并持续向更高阶自动驾驶拓展。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，可在广州相关一、二、三级测试道路开展主驾无安全员道路测试，标志着小鹏进入主驾无人的关键道路验证阶段。
这一能力同样向机器人延伸。小鹏通用人形机器人IRON搭载3颗图灵AI芯片，有效算力达2250 TOPS，物理世界基座模型已实现端侧部署，无需远程遥操作即可自主完成复杂任务，同时保障低时延与数据安全。8月24日，小鹏机器人业务完成首轮股权融资，融资超9亿美元、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，由IDG资本领投，高榕创投参投，腾讯、阿里巴巴作为战略投资者支持。资本市场的热烈反响，充分验证了小鹏从汽车向机器人延伸的技术路线和产业化能力。
科技普惠与全球化部署并行
物理AI基座模型的持续进化，不仅让高阶模型更强，也通过蒸馏训练将能力覆盖至更多车型和老车主。小鹏采用学习式Token压缩与蒸馏技术，将第二代VLA基座能力部署到算力更低的平台，蒸馏后的图灵VLA 2.0 Lite同样获得显著能力提升，预计9月开启首批推送，小鹏G9L Max版本将首发搭载，让更多用户享受安全可靠的城区辅助驾驶体验。
全球化方面，小鹏近期在德国完成了第二代VLA本地化验收测试，基于中国数据训练的模型在几乎不增加本地化训练数据的情况下，实际体验与国内高度接近。小鹏目标于明年上半年率先在欧洲获得监管许可，并陆续向海外用户交付第二代VLA，推动高阶智能辅助驾驶的全球普惠。
AI Infra：物理AI的长期护城河
物理AI是一场长期工程，模型能力的持续进化依赖一整套AI Infra体系。小鹏过去数年间持续建设覆盖数据、训练、仿真、评估、部署和算力的完整基础设施，以自动驾驶为首个规模化应用场景，构建了从真实世界数据采集到模型训练、测试、部署，再到用户反馈和持续优化的闭环。与依赖互联网数据的数字AI不同，物理AI的数据来自真实世界，模型必须在真实环境中持续交互、学习和验证。因此，除了模型本身，高效使用真实世界数据和高效验证模型行为成为两大核心命题。
小鹏依托百万车队和十亿级数据资产，通过统一化存储、多模态检索和规模化挖掘，构建数据飞轮。当前模型单次训练数据吞吐量达1亿clips，比半年前增长10倍。通过对数据进行结构化、标签化和语义化处理，小鹏能从海量数据中高效发现未知问题并快速反哺训练迭代，形成“数据越多、问题发现越充分、模型进化越快、产生更多数据”的正向循环。
数据规模增长、训练效率提升、算力和工具链持续完善，数据规模的护城河逐步形成。小鹏在AI Infra领域的长期投入已沉淀为可持续复用的基础能力，显现出规模效应和复利价值。模型会不断迭代，但真正形成长期壁垒的是持续迭代模型的能力；产品会不断变化，但真正产生长期价值的是支撑产品持续进化的基础设施。第二代VLA的持续升级正是这一体系运转的成果，通过模型、数据、算力和本体的协同增长，将能力不断转化为用户可感知的安全性、舒适性和效率提升。
随着AI Infra持续沉淀，模型能力的进化将不再局限于单一产品，而是跨越汽车、机器人、飞行汽车等不同本体，持续拓展物理AI与真实世界交互的边界。从AI汽车到通用人形机器人，再到更多智能本体，小鹏正将人工智能带入物理世界，重新定义未来出行与智能生活，最终走向更广阔的物理世界。
小鹏第二代VLA大模型首次重大升级，AI从空间迈向四维时空
2026年8月27日，广州——小鹏集团今日举办以“TIME 时间”为主题的物理AI分享暨第二代VLA全新版本体验日活动，正式宣布第二代VLA大模型迎来首次重大升级，全新XOS 6.3.0版本将于小鹏G9L全球首发全系标配。此次升级的核心，是让AI真正开始理解“时间”——从过去对物理世界的静态3D空间理解，全面跃迁至动态4D时空理解，标志着物理AI基座模型底层能力的根本性突破。
从空间到时空，AI第一次拥有了“时间感”
物理AI的真正挑战，不仅在于识别静态物体，更在于理解不断变化的连续世界。传统模型能够识别车辆、行人、道路和交通信号，但完成复杂决策还需要知道过去发生了什么、现在正如何演变、未来可能产生哪些变化。第二代VLA此次升级，首次将“时间”维度纳入模型，使AI理解世界的维度从“3D空间”升级为“4D时空”。
为实现这一跨越，小鹏全新引入Infini-VLA长时序架构，让模型能够记住前30秒的世界。连续的道路事件不再被割裂为独立画面，而是串联成完整的时序上下文，驾驶判断拥有了更长的有效信息窗口。同时，模型推理效率同步提升，采用Streaming Inference流式自回归推理，从传统的“离散推理”转变为“连续推理”，端到端响应速度提升300%。面对前车突然刹停、行人折返、旁车强行加塞等动态突发状况，模型能够实现“边看、边想、边行动”的并行处理，反应敏捷度接近人类老司机。
不仅如此，小鹏X-Foresight预测世界模型首次上车，可预判未来6秒内周边交通参与者的可能行为。模型根据目标物的位置、速度、运动趋势和道路环境，实时推演多种未来场景，从而选择最优行动策略。记住过去、理解现在、预判未来——第二代VLA由此真正建立起对时间的完整认知。
此外，新版模型引入MoT混合架构，针对城区道路、园区、泊车等不同场景动态分配模型能力，减少任务干扰，确保模型在不同驾驶任务间稳定切换。端侧模型参数量提升3.5倍，是主流VLA的15倍以上，结合超前轨迹预判、超长有效时序和更快决策响应，多维综合安全能力提升20倍，为高阶辅助驾驶的安全性树立了新标杆。
整车大脑Master Agent：从“听懂指令”到“理解意图”
此次升级不限于智能辅助驾驶，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。Master Agent基于自研Omni全模态模型，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，并调度智驾、底盘、座舱、车身控制等垂直Agent协同执行，完成从“理解”到“行动”的闭环。这使整车第一次拥有统一大脑，车辆智能从响应单一指令，升级为自主理解意图、规划任务和协同执行。
全新版本还带来“语音靠边停车”“语音控制就近泊入”等功能，用户只需语音下达停车指令，车辆即可在智驾状态下自主寻找合适位置并完成靠边停车，实现了从语音指令到自主执行的无缝衔接。小鹏Robotaxi的L4级能力正通过同源技术下放至量产车型，为用户带来更高阶、更自然的用车体验。
一套AI底座打通汽车与机器人，物理AI进入规模化复用阶段
小鹏集团定位为“物理AI世界的出行探索者”和面向全球的具身智能公司，其物理世界AI基座的价值不只在于做好单一任务，更在于将真实世界学习到的能力迁移、复用到更多本体。第二代VLA基于统一技术底座，已实现L2至L4能力贯通，并持续向更高阶自动驾驶拓展。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，可在广州相关一、二、三级测试道路开展主驾无安全员道路测试，标志着小鹏进入主驾无人的关键道路验证阶段。
这一能力同样向机器人延伸。小鹏通用人形机器人IRON搭载3颗图灵AI芯片，有效算力达2250 TOPS，物理世界基座模型已实现端侧部署，无需远程遥操作即可自主完成复杂任务，同时保障低时延与数据安全。8月24日，小鹏机器人业务完成首轮股权融资，融资超9亿美元、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，由IDG资本领投，高榕创投参投，腾讯、阿里巴巴作为战略投资者支持。资本市场的热烈反响，充分验证了小鹏从汽车向机器人延伸的技术路线和产业化能力。
科技普惠与全球化部署并行
物理AI基座模型的持续进化，不仅让高阶模型更强，也通过蒸馏训练将能力覆盖至更多车型和老车主。小鹏采用学习式Token压缩与蒸馏技术，将第二代VLA基座能力部署到算力更低的平台，蒸馏后的图灵VLA 2.0 Lite同样获得显著能力提升，预计9月开启首批推送，小鹏G9L Max版本将首发搭载，让更多用户享受安全可靠的城区辅助驾驶体验。
全球化方面，小鹏近期在德国完成了第二代VLA本地化验收测试，基于中国数据训练的模型在几乎不增加本地化训练数据的情况下，实际体验与国内高度接近。小鹏目标于明年上半年率先在欧洲获得监管许可，并陆续向海外用户交付第二代VLA，推动高阶智能辅助驾驶的全球普惠。
AI Infra：物理AI的长期护城河
物理AI是一场长期工程，模型能力的持续进化依赖一整套AI Infra体系。小鹏过去数年间持续建设覆盖数据、训练、仿真、评估、部署和算力的完整基础设施，以自动驾驶为首个规模化应用场景，构建了从真实世界数据采集到模型训练、测试、部署，再到用户反馈和持续优化的闭环。与依赖互联网数据的数字AI不同，物理AI的数据来自真实世界，模型必须在真实环境中持续交互、学习和验证。因此，除了模型本身，高效使用真实世界数据和高效验证模型行为成为两大核心命题。
小鹏依托百万车队和十亿级数据资产，通过统一化存储、多模态检索和规模化挖掘，构建数据飞轮。当前模型单次训练数据吞吐量达1亿clips，比半年前增长10倍。通过对数据进行结构化、标签化和语义化处理，小鹏能从海量数据中高效发现未知问题并快速反哺训练迭代，形成“数据越多、问题发现越充分、模型进化越快、产生更多数据”的正向循环。
数据规模增长、训练效率提升、算力和工具链持续完善，数据规模的护城河逐步形成。小鹏在AI Infra领域的长期投入已沉淀为可持续复用的基础能力，显现出规模效应和复利价值。模型会不断迭代，但真正形成长期壁垒的是持续迭代模型的能力；产品会不断变化，但真正产生长期价值的是支撑产品持续进化的基础设施。第二代VLA的持续升级正是这一体系运转的成果，通过模型、数据、算力和本体的协同增长，将能力不断转化为用户可感知的安全性、舒适性和效率提升。
随着AI Infra持续沉淀，模型能力的进化将不再局限于单一产品，而是跨越汽车、机器人、飞行汽车等不同本体，持续拓展物理AI与真实世界交互的边界。从AI汽车到通用人形机器人，再到更多智能本体，小鹏正将人工智能带入物理世界，重新定义未来出行与智能生活，最终走向更广阔的物理世界。
