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小鵬跳過L3，1-3年實現L4自動駕駛

小鵬跳過L3，1-3年實現L4自動駕駛
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🔥閱讀原文： 36氪
#autonomous-driving#world-models#embodied-aixpeng-vla-2.0xpengvlatesla

💡小鵬稱領先5倍，1-3年L4經AI智能體—汽車AI開發者必讀。（38字）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

第二代VLA本月推送至所有Ultra/Ultra SE車型

為什麼重要

小鵬激進AI策略可加速全球L4採用，迫使Tesla等對手跟進艙駕融合AI。顯示汽車轉向AGI式方法，提升中國電動車AI投資信心。

下一步行動

對照自家具身AI堆疊，基準測試小鵬VLA 2.0世界模型模擬以獲融合洞見。

誰應關注：Enterprise & Security Teams

關鍵要點

  • •第二代VLA本月推送至所有Ultra/Ultra SE車型
  • •合併智艙與智駕為統一AI智能體，使用世界模型
  • •因硬體/軟體/法規挑戰，跳過L3
  • •基座模型為L4必要；每日快速迭代
  • •預測1-3年達L4，3-5年成超級智能體

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 7 個來源。

🔑 增強重點摘要

  • •小鵬第二代VLA使用720億參數訓練，基於近1億段真實駕駛影片，相當於6.5萬年駕駛經驗[1][3]。
  • •Turing晶片提供720 TOPS運算力，是Nvidia Orin的3倍，用於Ultra車型單晶片或雙/三晶片配置[1][4]。
  • •VLA 2.0早期測試干預次數比Tesla中國版FSD 13.2.9少5倍，能辨識人類手勢如施工人員指揮[1]。
  • •大眾汽車將成為第二代VLA自動駕駛解決方案的首發客戶[2]。
  • •Robotaxi搭載VLA 2.0已通過第三方封閉場地測試，即將展開公共道路試驗[3][5]。
📊 競品分析▸ Show
特徵小鵬 VLA 2.0Tesla FSD (中國版)Nio ShenjiLi Auto M100
干預次數比Tesla少5倍[1]基準 (v13.2.9)[1]已量產 NT3.0[4]2026導入[4]
運算力Turing 720 TOPS (3x Orin)[1][4]未指定已部署[4]未指定[4]
訓練數據1億影片 (6.5萬年經驗)[1][3]未指定未指定未指定

🛠️ 技術深入

  • •第二代VLA為端到端生成架構，從視覺訊號直接產生動作指令，跳過語言翻譯中間步驟[3]。
  • •模型擁有72億參數，強調無地理限制的場景泛化，涵蓋狹窄道路及工業園區[3]。
  • •依賴外部相機及感測器，Turing晶片升級運算力至720 TOPS，Max版單晶片替換雙Orin (508 TOPS)，Ultra SE雙晶片、Ultra三晶片 (兩駕駛一智艙)[1][4]。
  • •訓練於近1億真實駕駛影片，能處理複雜情境如障礙迴避及手勢辨識[1][3]。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

2026年小鵬交付量目標60萬輛
公司計劃推出七款新車型並加速Turing晶片部署，聚焦Physical AI與全球化[2][4]。
VLA 2.0將擴展至Robotaxi及機器人
統一AI基礎應用於三款Robotaxi量產試營運及IRON人形機器人，預計2026年底量產[3]。
中國監管可能加速跳過L3至L4
何小鵬將於全國兩會提案調整法規，支持直接躍進L4自動駕駛[6]。

⏳ 時間線

2026-01
何小鵬宣布Robotaxi搭載第二代VLA公共道路測試，並預測2026為自動駕駛元年[3]
2026-01-12
發布下一代旗艦車型及VLA 2.0，慶祝生產里程碑[5]
2026-02-04
合併自動駕駛及智艙部門成立通用AI中心[3]
2026-02-24
何小鵬內部信公布2026 Physical AI策略，大眾成VLA首發客戶[2]
2026-03
第二代VLA推送至所有Ultra/Ultra SE車型[1][5]
🔥閱讀原文： 36氪
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