小鹏汽车公开了其第二代VLA物理AI大模型的技术细节，通过原生多模态能力和自研图灵芯片的深度协同，不仅在视觉思维链推理效率上实现了32倍的提升，更在车端算力利用上取得突破，为实现更高级别的自动驾驶提供了新的技术路径。
智能速览
自动驾驶被定义为物理AI问题，L4能力取决于模型、算力、数据和本体。
第二代VLA模型实现视觉、听觉和阅读的一体化融合，推理效率提升32倍。
模型具备视觉思维链能力，可自主推演并评估多种驾驶策略的优劣。
自研图灵芯片与专用架构，使车端模型运行效率提升近12倍。
通过软硬件联合优化，芯片算力利用率从22.5%提升至82.5%。
精华内容
这套系统的核心在于将AI的思考过程物理化，并通过定制化硬件最大化其运行效率，从而应对复杂的真实驾驶场景。
视觉思维链
面对直行道路跟随大车的复杂场景，第二代VLA模型能够像人类驾驶员一样进行思考。它会通过思维链自主生成多种解决方案，例如激进变道超车、寻找安全空间变道或保持跟车行驶。
与传统模型不同，这套系统不仅能规划出行动路线，还能为每一种行为进行自动评分。这种生成与评估一体化的能力，使得车辆可以在多个选项中推演出最优驾驶策略，显著提升了处理复杂交通状况的决策能力。
自研图灵芯片
强大的AI模型需要高效的硬件支撑才能实现车端的实时、安全运行。为此，小鹏打造了自研的图灵AI芯片，并专门设计了AI编译器与底层的图灵架构。
通过这三者的深度协同与联合优化，解决了大模型在车端运行的效率瓶颈。这种软硬件一体化的设计思路，确保了复杂的AI决策能够被迅速执行，为安全、丝滑的智能驾驶体验奠定了算力基础。
算力效率革命
衡量芯片性能的关键指标并非单纯的峰值算力，而是实际利用效率。小鹏通过自研芯片与模型结构的深度定制，实现了算力利用率的大幅跃升。
数据显示，硬件的利用效率从通用方案下的22.5%提升至82.5%，实现了近4倍的提升。这一突破将车端模型运行效率整体提高了近12倍，让强大的AI模型能够在车辆上真正实现高效、实时的响应。
小鹏通过物理AI模型与自研芯片的深度结合，为自动驾驶的决策系统开辟了新路径。这种从底层技术架构出发的系统性创新，不仅解决了当前的效率难题，也为未来实现更高级别的舱驾一体智能体展示了可能性。
