MONA M03上市一年多了，還在猛猛發力，這車已經造了20萬輛，成爲A級純電的大爆款。
剛上市的全新P7，現在也賣了有1萬多臺。在上個月，小鵬一共交付4.2萬輛，達到歷史新高。
趁着這股熱度，昨天，小鵬舉辦了今年的科技日。
脖子哥也是身臨現場全程參與，這次小鵬帶來了不少狠活，有第二代VLA，有Robotaxi，全新一代的人形機器人IRON，以及已經進入試飛階段的飛行汽車A868。
小鵬這次是更新了一個大版本，相比之前，第二代VLA的能力提升很多。更重要的，VLA是小鵬一系列產品的基礎，可以說它是打開AI世界的一把鑰匙。
首先，就是即將推出的小路NGP功能。
之前我們測智駕，看的要麼快速路，要麼就是城市道路。不是咱不想測那種犄角旮旯的小路，真的是這種路，人開都難走，要讓車子自己開，出錯概率太高，蹭了的話我還得掏修車錢呢。。。
但其實生活中，這種路況非常複雜，標識也不規範的小路，還並不少。北京的衚衕，上海的弄堂和廣州的城中村，可都是。
從發佈會展示的視頻看，這些小三輪、小電驢橫穿插縫的，都屬於低難度場景了，從從容容遊刃有餘。
來看個難的，一條雙車道上碰上前面有施工，只能從左邊繞。這時候智駕看着對面貨車減速避讓，趕緊借用對向車道，絲滑通過。
一條無名道路開着開着，前面左邊擺着兩根警示柱，右邊掛着半堵牆，這種看起來像斷頭路的場景，智駕十有八九會撂挑子。
結果小鵬還知道一點點往前試探，判斷左右距離是夠的之後，再一把過，這個操作確實挺老司機的。
這種類似的場景，還有在夜間通過限寬墩，和夜間對向車侵佔車道。可以看到車子表現都挺不錯，簡單來說就是，效率更高，反應更快。
小鵬現場給了一個對比數據，在20公里複雜小路上，特斯拉FSD V13.2.9版本接管5次，而第二代VLA只接管1次。
除了小路場景，第二代VLA還自己學會了更多的規則。
這裏說的不是交通規則，而是我們人類開車形成的一種“默契”規則，VLA自己領悟出來了。比如有人在前面衝着車子招手，VLA知道要讓車子停下來。
還有前面紅燈倒計時即將結束，準備轉綠在讀秒的時候，車子就開始慢慢挪動，一到綠燈立馬提速。
再就是無導航自動輔助駕駛（Super LCC）。
現在車上用高階智駕，都是得配合導航纔行。但咱就是說，有時候晚上我就想出去兜兜風放鬆一下，又沒想好要去哪。
它是一套Super LCC+人機共駕，直線的時候智駕自己開，你想變道就操作一下，之後車子又會繼續，主打一個漫無目的隨心所欲。而且這個功能在國外道路也行，你以後開車出國自駕遊沒準能用上。
當然，大夥兒肯定關心啥時候能用上。
發佈會說了，第二代VLA在今年底，先鋒用戶就能用上，明年一季度，小鵬Ultra車型會全量推送。大夥兒別急，出來後俺爭取先搞一臺給大夥兒實測一波。
說了這麼多，大家也看出來，第二代VLA給小鵬智駕帶來了更多的玩法。這些不但咱想試試，德國人也想嚐嚐。
爲什麼它能受到德國人的認可呢？我覺得還是因爲第二代VLA有了本質上的提升。
這裏我就簡單解釋下。標準的VLA（Vision-Language-Acition）是通過引入現在流行的語言大模型，來提高智駕的能力。
一般它的步驟是先從視覺信息轉化成語言信息，再從語言裏告訴機器應該怎麼動。這兩個步驟裏，會涉及到語言的兩次轉譯，這裏信息傳遞難免會有損耗。
就有點像是你跟人解釋一件事，可能在微信上打字聊半天都說不明白，但其實當面溝通比劃兩下對方就懂了。
而小鵬的第二代VLA，就是去掉了中間Language的這層轉譯，把視覺和語言作爲輸入信息，讓它直接生成動作，這種方式其實也更符合我們人類的學習行爲。
因此，第二代VLA的推理效率更高。
比如說前面車開太慢了，智駕想超車，那向左變道還是向右變道？變道後要不要再變回來？模型會通過快速推理出後面幾秒鐘的變化，預判別人的預判，從而做出最佳決策。
當然，軟件要配上好硬件，才能發揮最大作用，這就要說到小鵬的軟硬自研了。
小鵬爲了做智駕，專門搞了自己的圖靈AI芯片。
這款芯片針對AI裏的Transformer網絡，進行了專門算子優化，模型推理效率提高12倍。小鵬Ultra車型三顆圖靈芯片加起來，算力幹到2250 TOPS。
很多車型受限於車端算力，沒法本地部署大模型。但小鵬現在算力這富裕的，第二代VLA的模型參數量可是主流車型的10倍，上車運行也無壓力。
加上雲端，還有3萬張卡的超大算力集羣，讓模型不斷迭代。明年的小鵬，計劃從3萬張卡到5萬，甚至10萬張卡。
而前面說的，只是第二代VLA在智駕上的應用。因爲第二代VLA泛化能力夠強，這一套模型不光可以用在汽車上，還可以用在Robotaxi、機器人以及飛行汽車上。
這場發佈會，何小鵬也是花了幾乎一半時間來講VLA在其他設備上的應用。脖子哥也是後知後覺，小鵬已經不單單是一家汽車製造商了，人是要把AI玩明白，然後把這項能力複製到其他領域。
OK，關於VLA的信息就說到這。
整場發佈會看下來，能明顯感覺到小鵬在AI上快速發力。這次掏出來這些新技術，似乎讓人感受到自動駕駛已經走到了一個臨界點。正如小鵬這次科技日的主題：湧現。
小鵬是從汽車入手，花費大量資源來解決自動駕駛的長尾問題。砸錢、派人、堆算力，燒了20多億訓練費用，才偶然在一個版本上看到了希望。
之前，AI只存在於虛擬世界；而現在，因爲有了汽車、Robotaxi、人形機器人，AI實現了與物理世界的深度融合，變成了物理上的存在。今天的技術發佈是一個起點，就看小鵬接下來要怎麼定義，這些未來的物理AI。
撰文
：白日夢
編輯
：脖子右擰 & 面線
美編
：煥妍
圖片、資料來源
：
小鵬科技日
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