小鹏第二代 VLA 大模型迎来首次重大升级，AI 开始理解「时间」
【2026 年 8 月 27 日，广州】今日，小鹏集团举办以「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，小鹏第二代 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。此次模型升级的核心，是让 AI 开始真正理解时间：从过去对物理世界的静态 3D 空间理解，进一步走向动态 4D 时空理解。 小鹏集团持续在自动驾驶领域验证 Scaling Law，给体验、安全和泛化性带来巨大的提升。即将发布的全新 XOS 6.3.0 大版本，端侧模型参数量扩大了 3.5 倍，与业内常见小模型拉开了数量级差距，超长时序的上下文记忆能力，让 AI 司机真正做到了「 看得准，会思考，反应快」，推动小鹏物理 AI 基座模型实现从空间理解到时空理解的底层能力跃迁。全新版本还引入了整车大脑 Master Agent，实现 VLA+VLM 的驾舱融合，并将部分 Robotaxi 的 L4 级体验下放到量产车型，为广大用户带来全新体验。 从理解空间到理解时空，第二代 VLA 大模型开始拥有「 时间感」 物理 AI 真正的难题，是理解世界，并在充满限制的真实世界里行动。真实世界并不是一张张静止的图片，而是一个不断变化、连续演进的过程。模型想要像人类一样理解世界，必须首先理解什么是「 时间」。 传统的模型可以识别车辆、行人、道路和交通信号，但要真正完成复杂的物理世界决策，仅仅「 看见」 还远远不够，车辆需要知道过去、现在、未来可能发生什么。因此，此次第二代 VLA 升级的核心，是让模型第一次建立起对时间维度的理解。小鹏物理世界基座模型，首次把「 时间」 纳入模型，AI 理解世界的维度，从「3D 空间」 跃迁至「4D 时空」。 以前模型看到的更多是当下的信息，第二代 VLA 全新引入 Infini-VLA 长时序架构，记得前 30 秒的世界，驾驶判断开始拥有更长的上下文，更多有效信息进入模型。连续发生的道路事件不再被割裂成一个个独立画面，模型可以将此前发生的动作、位置和场景串联起来，形成更加完整的时序理解。 道路情况是时刻在变化的，模型也需要边看边想，如果决策速度跟不上现实变化，也无法形成真正可靠的物理世界智能。所以，第二代 VLA 同步提升了模型推理效率，采用 Streaming Inference(流式自回归推理)，从离散推理走向连续推理，端到端响应速度提升 300%。面对不断变化的道路状况，传统的模型是「 看 → 算 → 输出 → 再看」 的模式，而第二代 VLA 能够做到「 边看、边想、边行动」 的并行处理。遇到前车突然刹停、行人折返、旁车强行加塞等突发情况，车辆的反应像老司机一样娴熟、敏捷。 在真实道路上，前车可能突然刹停，行人可能临时改变方向，旁车可能突然加塞，预测更多种未来，才能选择更好的行动。模型不仅要识别过往画面和当前画面信息，还需要根据目标物的位置、速度、运动趋势、道路环境等进行预测。小鹏 X-Foresight 预测世界模型首次上车，可预判 6 秒内发生什么，推演周边交通参与者未来的可能行为。 记住过去、理解现在、预判未来，小鹏物理世界基座模型从此理解了时间。与此同时，新版模型引入 MoT 混合架构，通过针对不同任务动态分配模型能力，减少城区道路、园区、泊车等不同场景之间的任务干扰，把不同的问题交给不同的「 专家」，让模型在不同驾驶任务之间更加稳定地切换。 「 为什么我们需要一个更大的模型？」 更大的参数量才能实现足够强的泛化能力，让快速进入全球市场成为可能。小鹏第二代 VLA 全新版本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、更快决策响应，使得多维综合安全能力提升 20 倍。 第二代 VLA 全新版本升级的不只是智能辅助驾驶，小鹏选择用做机器人的方式重构车机大脑，首次推出 Master Agent，实现 VLA 与 VLM 的驾舱融合，让车辆从「 听懂一句话」 进一步走向「 理解用户真正想完成什么」。Master Agent 建立在小鹏自研 Omni 全模态模型之上，不仅能够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，实现从「 理解」 到「 行动」 的闭环。这意味着，Master Agent 让整车第一次拥有了一个统一大脑，也让车辆智能从响应单一指令，进一步迈向自主理解意图、规划任务和协同执行。 值得一提的是，本次全新版本升级还带来了「 语音靠边停车」、「 语音控制就近泊入」 功能，用户只需通过语音下达停车指令，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，实现从「 语音指令」 到「 自主执行」 的完整闭环。小鹏 Robotaxi 的 L4 级能力，正通过同源技术进一步下放至量产车，为车主带来更高阶、更自然的用车体验。 一套 AI 底座打通汽车和机器人，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，面向全球的具身智能公司」，不仅是能做自动驾驶的车企、能造车的自动驾驶公司，更是一家物理 AI 公司。物理世界 AI … 继续阅读
艾瑞：从高端车型到中低端下探 车道级 SR 导航正在实现规模化量产
8 月 27 日，艾瑞咨询发布的《2026 新能源汽车车道级 SR 导航行业发展及用户洞察报告》指出，随着新能源汽车智能化竞争从硬件参数转向座舱体验，车机导航已由服务于人工驾驶的路径工具，演进为舱驾融合的实时交互界面，车道级 SR 导航进入规模化量产的价值兑现期。 车机导航迈入 3.0 时代，从「 走哪条路」 到「 所见即所得」 车机导航已经历三次代际演进：1.0 道路级导航解决「 走哪条路」，2.0 车道级导航明确「 走哪条车道」，3.0 车道级 SR 导航实现「 所见即所得」——以车道级地图数据为静态先验、以车道级高精定位为空间基准，实时融合智驾域环境感知结果，在座舱显示终端上三维实景化呈现本车所处车道及周边车辆、行人、车道线与信号灯，并在传感器视距之外持续提供车道级路径引导。 报告显示，车道级 SR 导航在车道级导航基础上增加两项增量能力——融合智驾感知的实时实景渲染，以及超出传感器视距的提前引导。该形态自 2024 年起进入量产落地，据图商公开口径，2026 年将有十余款车型陆续搭载。 这一演进并非孤立功能创新，而是多重产业条件同步成熟的必然结果。当前新能源乘用车渗透率已过半，L2 及以上辅助驾驶渗透超六成，座舱算力持续升级。整车市场、导航体验与座舱算力三条曲线在同一时点交汇，推动车道级 SR 导航从高端尝鲜走向规模量产。 按先验底图数据量，可分为无图/轻图方案、车道级地图方案、HD 高精地图方案等路线。车道级数据已实现规模化覆盖、成本可控且车机侧可承载，是当前量产主力并具备向中低端延展的条件；HD 地图不做全域覆盖，而在核心路网提供体验上限，与车道级地图分层供图。 多位行业人士在访谈中强调，从车道级导航升级至 SR 导航，当前增量难点已经不再主要集中于定位精度，而是转向渲染呈现与跨域协同。智驾域产生的感知结果需要实时传输至座舱域完成渲染，全链路时延、坐标配准及多屏联动都会影响画面的稳定性与准确性。连续性、导航精度和兜底能力，因此成为判断 SR 导航能否规模化落地的三条底线。 产业链重新洗牌，图商竞争转向综合量产能力 随着车道级 SR 导航进入量产阶段，产业链分工进一步明确：上游为持甲级测绘资质的专业图商，中游为全栈方案商，下游为车企。行业主要形成车企自研、图商直供、全栈打包三种商业模式。车企根据品牌定位、研发能力及成本结构作出不同选择，但全域底图生产、持续更新与合规处理，仍需要专业的数据体系和测绘资质支撑。 相应地，专业图商的竞争重点正由覆盖广度转向数据鲜度、标准化程度、路网拓扑质量、渲染完成度、舱驾融合深度及多车型量产效率，特别是在复杂路口、多层立交和快速路等场景中，地图数据的准确性与更新能力，将直接影响导航体验的连续性和稳定性。 在这一轮竞争中，百度地图展现出较明显的先发身位。多位受访专家将百度地图列入车道级 SR 导航产品完成度第一梯队，依据是其全域数据资产、标准化程度以及经过多车型验证的渲染引擎。 公开信息显示，百度地图车道级数据覆盖 1200 万公里路网、300 万个精细化路口，具备天级静态与分钟级动态更新能力；车道级 SR 导航覆盖里程超 1300 万公里，公开口径下复杂路口误驶率可降低超 30%。相关方案已在小鹏、深蓝、零跑及大众 ID.ERA 9X 等车型实现或推进量产搭载，覆盖新势力、自主与传统合资三大阵营。数据鲜度与渲染完成度，构成其在 SR 导航方向的差异化优势。与此同时，高德、腾讯等图商也在加速布局，行业竞争格局仍未固化。 用户价值获验证，渗透空间持续释放 技术与量产能力之外，车道级 SR 导航的产业价值也不断得到用户验证。 艾瑞报告调研显示，在搭载百度地图 SR 导航的受访车主样本中，功能整体满意度均值达到 4.5 分（5 分制），98.6%的车主表示满意，NPS 净推荐值达到 71.0。从体验细节看，九项指标得分均超过 4.26 分，极差仅 0.25 分。变道提示及时清晰（4.51 分）、画面逼真美观（4.36 分）领先；复杂路口引导、周围车辆行人还原分列末位（4.26 分/4.29 分），强遮挡场景感知精度仍有提升空间。 这种体验价值正在进一步传导至购车决策。调研显示，50.4%的车主将 SR 导航视为本次购车的重要加分项，合计 92.6%的车主认为其对本次购车构成加分；对于下一次购车，97.8%的受访者表示 SR 导航会带来不同程度的加分；明确表示无所谓的仅 2.2%。这一数据表明，车道级 SR 导航正从体验亮点，转化为整车侧的配置竞争力。 从渗透趋势看，车道级导航已成新能源车型的标配能力；车道级 SR 导航当前主要搭载于中高端车型，但随着车道级数据规模化覆盖与座舱芯片成本下探，正加速向中端与入门车型释放渗透空间。报告判断，当前形成的体验分层是阶段性的而非终局：高端车型追求全要素高精地图与全域稳定体验，中端车型正由「 高配选装」 转向「 主销配置」，入门车型随座舱算力与数据授权成本同步下探进入渗透视野。 这一渗透扩大的背后，是 SR 导航体验价值的持续释放。短期看，SR 导航是用户理解辅助驾驶环境与系统状态的重要界面；长期看，它还将与 AR-HUD、舱驾一体和大模型交互进一步融合。但无论功能形态如何演进，对车道级静态底图、全局路径规划和持续数据更新的依赖都不会消失。 正是这种对底层数据与持续更新的刚性依赖，让专业图商的产业位置愈发关键。艾瑞咨询认为，随着市场竞争进一步深入，以百度地图为代表的率先完成技术验证与多车型规模落地的头部图商，也有望在这一轮车机导航升级中获得更强的规模效应与产业话语权。