8月27日的物理AI分享会上，小鹏发布了第二代VLA 6.3.0。这套系统能记住过去30秒的路况，并预测未来6秒的动态。官方给出的数据是：决策速度提升了300%，综合安全能力提升了超过20倍。从9月开始，Ultra和Ultra SE车型会收到更新，Max车型则获得Lite蒸馏版。比起以前的“能开”，这套系统更像是“会想”。
从“只看眼前”到“记住30秒，预测6秒”
以前不少辅助驾驶系统就像“近视眼”，只看得清眼前几十米。小鹏第二代VLA 6.3.0的思路完全不同：它把短时记忆直接放进模型里，能记住过去30秒内的路况特征——前车怎么变道、路边有没有障碍物、车道线是否清晰——然后再根据这些信息预测接下来6秒的情况。有了“记忆+预测”，车辆决策不再是一帧一帧地硬算，而是更像老司机那样连贯地判断。
模型本身的改动也不小。新架构采用了流式自回归推理，决策速度直接快了300%；参数量扩大到原来的3.5倍，单次训练就要用掉1亿个视频片段。每天的仿真验证强度也明显提高，新模型数量比原来增加了290%。这些数字最终都体现在安全上：综合安全能力提升了20倍以上。
推送安排也明确了：9月起，所有Ultra和Ultra SE车型都会收到新版VLA，小鹏G9L Ultra与Ultra SE首发；Max车型则升级为第二代VLA Lite蒸馏版，首发搭载的是G9L Max。
- 记忆过去30秒路况
- 预测未来6秒情况
- 决策速度提升300%
- 参数量扩大3.5倍
- 单次训练数据吞吐量1亿个视频片段
- 综合安全能力提升超20倍
没有车道线、遇到悬空树枝，它怎么处理？
演示中有两个场景很有代表性。在轮渡码头，地面上没有清晰的车道线，车辆没有停下来干等，而是自己找到入口，跟着车流慢慢往前挪。而在狭窄山路上，一根树枝悬在半空挡在面前，系统先是减速观察，再试探性地找通过空间，并没有贸然冲过去。
这种应对未见场景的能力，靠的是模型在大量真实视频片段里学出来的“常识”，而不是预设规则。路况再乱，只要车辆能判断“那是个入口”“这根树枝可能会剐蹭”，就能做出更接近人的选择。
Omni全模态加上Master Agent，车端大脑换了套玩法
光有感知和决策还不够，这次小鹏把车端大脑重新捋了一遍。Omni全模态模型负责理解用户意图，不管是语音、手势还是场景上下文，都会先被拆分成车辆能执行的任务；Master Agent再把这些任务分发到座舱和驾驶域，连续对话也能接住。
简单点说，用户不用再机械地喊“打开空调”“去公司”“找充电桩”。你说一句“我有点急，去公司顺路买个咖啡”，系统就会自己拆解路线、时间、车辆设置，然后执行。这已经不像传统车机，更像副驾上坐了个助理。
同一套架构跑L2和L4，Robotaxi内测超过2000单
小鹏没有把L2辅助驾驶和L4 Robotaxi分成两套独立的系统，而是准备用同一套架构和模型去覆盖。换句话说，普通车主在高速和城区里用到的驾驶辅助，跟未来无人出租车背后的底层逻辑是同源的。Robotaxi方面，内测订单已经超过2000单，还拿到了广州市智能网联汽车远程测试资质，可以开展主驾无安全员的道路测试。
这种“一套模型吃透所有场景”的思路，对数据积累和算法迭代特别重要。每多跑一公里，都是在给整个系统供血。
“汽车即机器人”，物理AI才是真正目标
小鹏现在的自我定位已经不只是“造车”，而是“物理AI企业”。现场展示中，车辆和机器人共用同一套基座模型：车负责导航，机器人负责操作，底层逻辑是相通的。“汽车即机器人”说白了就是：车能理解物理世界、做出动作，机器人同样可以。
搞物理AI，训练和仿真都离不开算力。小鹏的新模型单次就要吃掉1亿个视频片段，每天还要验证那么多新模型，这已经不是一般机房能撑得住的了。不少车企和AI团队都在认真规划上云。找一个靠谱的阿里云代理商，把算力、存储和训练集群按需配好，比自建机房要灵活不少。现在阿里云代金券也能在初期帮忙压一压成本。像易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商这类服务商，可以直接对接资源和方案，省下不少精力。
FAQ
Q: 小鹏第二代VLA什么时候开始推送？
A: 9月开始推送给所有Ultra和Ultra SE车型，小鹏G9L Ultra与Ultra SE率先更新；Max车型则是第二代VLA Lite蒸馏版，G9L Max首发。
Q: 第二代VLA在安全上提升有多大？
A: 综合安全能力提升超过20倍。决策速度提升300%，参数规模扩大3.5倍，单次训练数据吞吐量达1亿个视频片段，每日仿真验证新模型数量提升290%。
Q: 小鹏Robotaxi现在进展如何？
A: 内测已完成超过2000单，并获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。
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来源：爱范儿
