车企内参|小鹏汽车XOS 6.3.0开启推送:第二代VLA架构升级背后的战略跃迁

摘要:9月22日,小鹏汽车第二代VLA全新版本XOS 6.3.0正式开启推送,实现从3D空间识别向4D时空理解的战略跨越。

9月22日,据IT之家消息,小鹏汽车官方宣布第二代VLA全新版本XOS 6.3.0正式开启推送。此次OTA升级不仅是底层技术架构的焕新,更标志着小鹏汽车在“物理AI”战略转型上迈出关键一步。从组织架构与技术复用视角来看,这一动作意味着小鹏正将高阶自动驾驶的研发成果加速下放至量产车型,以技术代差巩固市场护城河。

根据IT之家9月22日的报道,小鹏汽车官方宣称全新版本实现了从3D空间识别向4D时空理解的跃迁,具备更强的时序记忆、轨迹预判与决策响应能力。在具体技术指标上,端侧模型参数量提高3.5倍,端到端响应提速300%。此次升级不仅覆盖Ultra和Ultra SE用户,小鹏汽车第二代VLA Lite也同步开启推送,单图灵Max车型正式升级至第二代VLA架构。

物理世界基座模型海报

汽车之家与证券之星汽车频道在9月17日的报道中披露了更多细节。在座舱层面,AI小P的底层架构升级为Omni多模态模型,基于该基座采用端云同源部署的车端Master Agent超级智能体正式上车。在智驾层面,630版本首次向单图灵Max车型量产推送VLA 2.0 Lite模型。该模型由高阶图灵VLA 2.0同源蒸馏而来,通过学习式Token压缩与蒸馏训练,在不牺牲输入信息和模型容量的基础上,以更少的有效Token实现高质量视觉理解,使其能在算力规模相对有限的平台上运行。升级后,单图灵Max车型的NGP底层模型从前代架构跃迁至第二代VLA架构,复杂场景处理更加果断,并实现了语音交互与辅助驾驶的直接衔接,例如通过语音指令联动NGP完成靠边停车或就近泊入。

Master Agent技术讲解

腾讯网9月18日的报道进一步拆解了此次升级的技术内核。第二代VLA全新引入了Infini-VLA长时序架构,使系统能够记住前30秒的世界状态,让驾驶判断拥有更长的上下文。同时,X-Foresight预测世界模型首次上车,可推演周边交通参与者未来6秒的可能行为。此外,新版模型加入了MoT混合架构,针对城区道路、园区、泊车等不同场景动态分配模型能力。凤凰网汽车此前亦提及,8月27日小鹏发布了第二代VLA的首次重大升级,核心正是让AI理解时间并结合过去变化判断下一秒情况。

X-Foresight功能介绍

MoT混合架构讲解

将此次XOS 6.3.0推送置于小鹏汽车的战略脉络中审视,其逻辑十分清晰。早在2025年11月,小鹏集团董事长兼CEO何小鹏便宣布公司全面向物理AI转型,并将2026年明确定性为“物理AI全面量产元年”。随后,小鹏在2026年密集发布了涵盖X-World、X-Cache、X-Foresight及X-Mind四大技术的物理AI基座模型体系。在6月的CVPR 2026上,小鹏集团通用智能中心负责人刘先明透露,公司正在研发具备主动思考、可控生成和长时序推演能力的世界模型,且世界模型与第二代VLA并非相互替代,而是通过不同训练信号共同提升模型对物理世界的理解与行动能力。在8月的小鹏物理AI分享暨第二代VLA全新版本体验日上,官方明确表示第二代VLA基于统一技术底座,已实现L2至L4能力贯通,进一步向更高阶自动驾驶拓展。这种由通用智能中心主导、跨部门协同推进的统一技术底座架构,反映出小鹏在组织层面已将AI研发置于最高优先级,旨在通过一套基座模型同时赋能乘用车与Robotaxi业务,从而最大化研发投入的边际效益。

通用智能中心负责人演讲

统一基座模型讲解

从财务与市场背景来看,当前新能源汽车行业的竞争已从单纯的硬件堆料转向软件定义汽车的深水区。高阶智驾能力的普及率直接影响着车型的定价权与毛利率表现。小鹏通过VLA 2.0 Lite的蒸馏技术,将原本依赖高算力平台的高阶智驾能力下沉至单图灵Max等算力相对较低的车型,本质上是一种极具财务智慧的战略调整。这意味着小鹏无需大幅增加单车BOM(物料清单)成本,即可通过软件OTA提升中低配车型的溢价能力和市场竞争力。在营收结构上,随着智驾选装率的潜在提升以及用户体验的改善,软件服务有望在未来财报中贡献更具弹性的利润空间。同时,将部分Robotaxi的L4级体验下放至量产车,也为小鹏在未来的出行服务市场中提前锁定了数据资产与用户心智。

在行业影响方面,小鹏此次推送恰逢2026年全球AI产业向“世界模型”赛道全面发力的节点。据腾讯网引用的IT桔子报告,包括互联网巨头及蔚来、理想等车企,乃至Momenta、地平线等供应商均已发布各自的世界模型技术路线。在2026年外滩大会上,香港大学计算与数据科学学院副院长罗平指出,世界模型是目前赋予机器空间想象力与行动预测最具希望的核心基建。蔚来智能驾驶负责人任少卿也曾公开表示,自动驾驶需要“时空认知”,需通过强化学习延长模型的上下文处理能力。在这一行业共识下,小鹏率先将“30秒记忆+6秒预判”的具象指标实现量产上车,不仅验证了其技术迭代的高效执行力,也为整个行业确立了长时序建模与预测式世界模型落地的参考标杆。

后续需密切关注XOS 6.3.0版本在真实复杂路况下的用户反馈数据,以及Master Agent整车大脑在后续OTA中释放的生态潜力,这将是检验小鹏物理AI战略商业化闭环的关键节点。