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小鹏VLA模型性能跃升13倍,引领自动驾驶迈向“类人智能”时代

小智 整合编辑:太平洋科技 发布于:2025-10-20 17:34
由华为云驱动

在可持续全球领导者大会上,小鹏揭晓VLA自动驾驶大模型。该模型以“物理世界数据驱动”,复杂路况性能较传统方案提升13倍,有多项“涌现能力”,适配全球市场。其源于“大脑 + 小脑”架构,已实现从“辅助”到“有条件”跨越。小鹏计划2025年推动XNGP全球研发,提升公众对自动驾驶信任。

在可持续全球领导者大会上,小鹏汽车揭晓了颠覆性的VLA自动驾驶大模型。该模型在复杂路况下的性能较传统方案提升13倍,预计正式发布时将突破50倍,标志着自动驾驶从“规则驱动”迈向“类人智能”时代。

VLA模型的核心创新在于其“物理世界数据驱动”的学习范式。与依赖预设规则的自动驾驶系统不同,VLA通过超大规模真实路况数据训练,实现了从“程序化驾驶”到“主动思考”的转变。测试数据显示,在欧洲狭窄城区、德国高速等高难度场景中,VLA对行人招手停车、前车轮胎细微角度变化的识别与预判能力,较传统方案提升13倍。

该模型还展现出多项非预设的“涌现能力”。

  • 在社会交互智能方面,当行人招手示意时,车辆会主动停车让行;遇到救护车鸣笛,能自动规划避让路径。
  • 在预判型决策方面,通过识别前车轮胎偏转角度(无转向灯)预判切线意图,在绿灯转红时产生“微微启动”的拟人化反应,模拟人类驾驶员的“试探性起步”。

在极端环境适应方面,在雨雾天气中,VLA凭借多模态感知融合(12摄像头 + 雷达)实现逆光场景精准识别,夜间低光照环境下目标检测准确率提升40%。

VLA的技术突破源于其“大脑 + 小脑”融合架构。VLA - OL(Vision - Language - Action with Online Learning)模型搭载2250 TOPS算力(三颗自研图灵芯片),支持长时序环境理解(预判5 - 10秒交通态势)和多模态交互。其本地端运行特性彻底摆脱云端依赖,时延低至50毫秒,较传统方案提速一倍。

该模型支持30B参数大模型的本地部署,远超行业20B的平均水平,为持续OTA升级预留充足算力冗余。

在应用场景上,VLA已实现从“辅助驾驶”到“有条件自动驾驶”的跨越。

  • 在德国高速测试中,系统能精准识别施工路段桩桶、非规范水马等非典型障碍物,并自主规划绕行路径;
  • 在东莞虎门镇的“地狱路况”实测中,VLA成功应对人车混流、借道行驶、狭窄车位泊入等极限场景,泊车成功率高达90%,远超行业平均水平。

VLA的全球适配性是其核心优势之一。

  • 针对欧洲市场,小鹏G9已完成德国高速NGP(导航辅助驾驶)的实测验证,其“感知泛化能力”使车辆在无高精地图情况下仍能流畅行驶。
  • 在日本市场,尽管寒冷区域电池性能受限,但VLA通过优化能源管理策略,确保在低温环境下仍能维持高效续航。

小鹏计划在2025年推动XNGP全球范围研发,目标在核心区域实现“1000公里被动接管次数小于1次”,通行时间接近人类驾驶水平。

面对公众对自动驾驶的信任问题,小鹏采用“可视化技术 + 用户参与”的双重策略。

  • 一方面,通过AR - HUD实时显示车辆决策逻辑(如AES自动紧急转向避让的路径规划),让用户“看见”AI的思考过程;
  • 另一方面,发起“你愿意完全相信AI司机吗?”的全民议题,构建从认知到信任的完整链路。

统计显示,VLA模型发布后,用户对智能驾驶的接受度提升35%,尤其在年轻群体中引发强烈共鸣。

小鹏VLA模型的诞生,重新定义了自动驾驶的技术边界,以“类人智能”为支点,撬动全球用户对AI驾驶的信任。从欧洲狭窄城区的精准泊车,到德国高速的流畅通行,VLA正用真实场景的数据验证,书写“AI司机”从科幻到现实的发展历程。

如相关负责人所言:“当AI开始理解世界,人类的出行将迎来无限可能。”这场由技术驱动的信任革命,才刚刚开始。

小智

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