一、最新进展：全场景 VLA 系统量产落地与跨代升级

1. 首次 OTA 全量推送与功能强化
   2025 年 9 月 9 日，小鹏 G7 Ultra 车型完成全球首个全场景 VLA 系统的 OTA 全量推送，核心升级包括：
   
   
   • 专家级风险预判：在无保护转向、盲区路口等场景中，通过时空推理提前规划防御性策略。例如，系统可预判对向车辆可能的抢道行为，提前调整车速并预留安全距离，实现 “无感避险”。
   • 行业首创人机共驾模式：当 NGP（导航辅助驾驶）激活且时速低于 130km/h 时，驾驶员可通过轻转方向盘或踩加速踏板介入驾驶，系统在 0.5 秒内无缝恢复 NGP，支持低速跟车、匝道汇入等灵活协作。
   • 车位到车位记忆泊车：支持任意车位实时记录与停车场 3D 建模，车辆可自动泊入斜列式车位、断头路车位等非标准车位，识别精度达 ±15cm，支持斜角≤45° 的复杂场景。
   • 主动安全强化：AES 自动紧急转向避让功能在紧急碰撞危险且制动空间不足时，可自动发起转向避险并减速，对异形障碍物（如倒地的外卖箱）的识别准确率较传统方案提升 30%。
   
   
2. 年底跨代更新计划与算力支撑
   小鹏计划于 2025 年底对 Ultra 版车型进行 VLA 跨代更新，目标是实现十倍于现役智驾系统的体验跃升，核心依托：
   
   
   • 云端 720 亿参数基座模型：通过万卡规模计算集群训练，数据规模从 2000 万 Clips 视频（每条 30 秒）扩展至 2 亿 Clips，支持复杂场景的长时序推理。
   • 自研图灵 AI 芯片的算力霸权：3 颗图灵芯片提供 2250TOPS 有效算力（等效 9 颗英伟达 Orin-X），支持车端大模型实时运行。例如，在双臂协作任务中，动作生成延迟低至 20ms，推理速度达 6Hz，同时保持 97.1% 的任务成功率。
   • Token 压缩技术突破：与北大联合研发的 FastDriveVLA 框架，通过基于图像复原的 token 剪枝技术，将视觉 token 数量从 3249 条压缩至 812 条，FLOPs 降低 7.5 倍，同时保持碰撞率等关键指标优于未剪枝基线。
   
   

二、模型结构细节：云端蒸馏与车端异构计算

1. 混合架构设计

• 云端基座模型：
  • 参数规模：720 亿参数，基于大语言模型（LLM）骨干网络，整合视觉理解、链式推理（CoT）和动作生成能力。
  • 训练策略：通过对比学习和掩码预测预训练，使用 2000 万 Clips 视频数据（含多摄像头、激光雷达、毫米波雷达数据），并通过强化学习（RL）优化复杂场景决策。
  
  
• 车端蒸馏模型：
  • 参数规模：约 30 亿参数（云端的 1/24），通过知识蒸馏保留云端模型 90% 以上的推理能力，同时支持 INT8 量化和剪枝，适配图灵芯片的实时推理需求。
  • 轻量化技术：采用 LoRA（低秩适应）和动态路由机制，在消费级 GPU 上实现快速微调，例如在多目标清理任务中，微调后的模型成功率比扩散模型提升 20.4%。
  
  

2. 核心模块技术细节

• 视觉编码器：
  
  
  • 多传感器融合：采用 ViT（视觉 Transformer）与 CNN 混合架构，处理 12 路摄像头、激光雷达和毫米波雷达数据，通过 BEV（鸟瞰图）特征融合生成稠密的 3D 环境感知图。
  • 动态 token 压缩：结合 FastDriveVLA 框架的 ReconPruner 剪枝器，通过 MAE（掩码自动编码器）风格的像素重建任务，优先保留前景区域 token（如车辆、行人、交通标志），抑制背景冗余信息。
  
  
• 语言模型：
  
  
  • 指令解析与推理：基于自研 LLM（可能为 Llama 2 或类似架构），解析自然语言指令（如 “避开施工路段”）并生成语义控制逻辑，支持多轮对话与上下文理解。
  • 跨模态对齐：通过交叉注意力机制，将视觉特征（如 “红色信号灯”）与语言语义（如 “停车”）动态关联，实现指令与场景的精准匹配。
  
  
• 动作生成器：
  
  
  • 端到端控制：采用扩散模型或序列到序列学习，直接生成连续动作序列（如方向盘角度、油门 / 刹车力度），支持机械臂协同与实时避障。例如，在家庭服务场景中，模型可通过 “将杯子从桌子移到架子” 的指令，自动规划路径并调整抓取力度。
  • 物理引擎验证：生成的动作序列需通过 Simulink 等物理引擎验证轨迹可行性，确保在动态环境中的安全性。
  
  

3. 多模态融合机制

• 时空推理模块：
  结合 Transformer 解码器与 LSTM，对多帧视觉数据进行时序建模，预测未来 5 秒内的场景变化（如车辆变道、行人横穿），支持复杂路口的博弈决策。
• 对抗式训练策略：
  在训练中引入对抗式前景 - 背景重建，强制模型区分前景（如障碍物）与背景（如建筑物），避免 token 剪枝时误删关键信息。例如，ReconPruner 通过同时重建前景和背景区域，提升 token 筛选的准确性。

4. 硬件协同优化

• 图灵芯片的 DSA 架构：
  采用 40 核处理器、2xNPU 神经网络处理单元和专用内存控制器，算力利用率达 100%，远超通用芯片的 30-40%。例如，在多摄像头输入场景中，芯片可并行处理视觉特征提取与语言推理，降低延迟。
• 分布式计算框架：
  两颗图灵芯片负责智驾 VLA 系统，一颗搭配高通 8295P 处理座舱 VLM（视觉 - 语言模型），实现 “大脑 + 小脑” 的协同工作。例如，AR-HUD 的坐姿自适应调节与路怒情绪互动功能，由座舱芯片独立处理，不影响智驾系统的实时性。

三、技术挑战与行业竞争

1. 核心挑战
   
   
   • 数据闭环效率：尽管小鹏构建了 29.3 亿公里实车日志与生成式仿真数据的闭环，但真实场景长尾数据（如极端天气、罕见交通事件）的采集仍需依赖用户反馈，可能影响模型迭代速度。
   • 实时性与泛化性平衡：复杂模型（如 720 亿参数云端模型）难以在边缘设备实现毫秒级响应，而轻量化模型对未训练过的环境适应性不足。例如，Token 压缩技术在提升速度的同时，可能导致部分边缘场景的语义丢失。
   • 可解释性与安全性：黑箱模型难以定位错误根源（如视觉误判或指令误解），需结合符号化规则（如碰撞检测模块）提升可靠性。例如，小鹏的混合架构中，端到端模型生成的动作仍需通过符号化安全校验。
   
   
2. 行业竞争态势
   随着华为乾昆 ADS 4.0、理想 VLM 司机大模型、蔚来 NWM 世界模型等竞品的下半年推送，小鹏的 “十倍体验” 宣言面临挑战。其技术负责人强调，图灵芯片的超高算力与云端大模型的持续迭代是支撑 VLA 性能跃迁的关键，而 FastDriveVLA 等创新技术则是差异化竞争的核心。
   
   

四、总结