8月27日，小鹏在广州举办物理AI分享体验活动，对外公布第二代VLA大模型的首次重大升级。这套更新会搭载在全新XOS 6.3.0系统上，最先给到小鹏G9L车型使用。
过去不少智驾AI，更多是处理当下看到的画面，相当于一帧一帧去识别路况，很难把前后发生的事情串在一起。这次更新的核心变化，就是给AI加上了对“时间”的理解，不只是看懂静态的道路环境，还能梳理一段时间之内路况的变化过程，完成从空间认知到时空认知的转变。
新版本的模型有两个很实在的能力提升。
一方面依靠Infini‑VLA长时序架构，AI可以记住过去30秒内道路上发生的状况。路上车辆的移动、行人的走位、旁边车辆的动向，不再被当成互不相关的片段，而是可以串联起来分析完整的过程。比如前车是慢慢减速还是急刹，行人有没有来回折返，这些过往的动作都会纳入AI的判断参考当中。
另一方面，新增X‑Foresight预测模型，能够预判未来6秒周边交通参与者大概率会做出什么行为。面对前车急刹、行人突然变向、邻车强行加塞这类突发场景，AI不再是看见状况之后才被动反应，而是提前做预判，端到端响应速度相比之前有明显提升，处理突发路况会更加从容。
同时端侧模型的参数量扩大3.5倍，面对城市、园区、泊车等不同场景，模型可以分配不同的处理能力，减少不同任务之间的互相干扰，综合安全处理能力得到提升。
这次系统更新还带来了Master Agent整车大脑，实现智驾和座舱的能力打通。简单来说，用户不用讲非常标准的指令，直接语音说出需求，比如“靠边停车”“就近找车位泊入”，系统就能够理解用户真实意图，调度车辆智驾、底盘、座舱等多个模块协同完成操作，完成从听懂语音指令到实际执行的完整流程。
除了普通用户车辆的功能迭代，这套技术底座也在支撑Robotaxi的发展。目前小鹏Robotaxi已经拿到广州的主驾无安全员道路测试资质，可以在广州部分道路开展对应的道路测试，内测订单数量已经超过2000单。同一套AI底层能力，不止服务于汽车，同样也向人形机器人IRON做落地复用，让机器人可以脱离远程遥控，本地完成复杂任务的处理。
为了让更多用户可以体验到新模型的能力，小鹏还做了模型蒸馏，把第二代VLA的能力适配到算力要求更低的硬件平台。图灵VLA 2.0 Lite版本预计9月开启推送，除G9L之外，更多老款车型也能够获得优化后的城区智驾体验。
小鹏也在推进这套模型的海外落地，已经在德国完成本地化测试验证，在不增加大量本地训练数据的前提下，海外道路的实际表现可以接近国内水平，计划在明年上半年争取欧洲相关监管许可，向海外用户推送这套智驾能力。
在硬件模型之外，小鹏也提到物理AI不是只靠大参数就可以完成，背后需要完整的AI基础设施做支撑。依托海量实车采集的数据，完成数据采集、训练、测试、部署、用户反馈迭代的闭环。车辆在路上遇到的真实问题，会持续回流给模型，形成数据越多、模型迭代越快的正向循环。
除汽车业务之外，小鹏机器人业务近期也完成一轮融资，资本的投入，也侧面反映行业对于物理AI这条技术路线的关注。对于小鹏来说，物理AI的目标，是把同一套底层能力，复用到汽车、机器人等不同硬件载体上，不局限于单一产品的能力升级。
