小鹏第二代VLA已经开始推送，而前不久何小鹏和小鹏通用智能中心负责人刘先明，专门做了场介绍直播，何小鹏也坦言之前都是非常正式的发布会直播，这是他第一次做这种生动、有趣、轻松的直播和大家聊天，咱们一起来听听第二代VLA背后的故事，看看它是如何做到领先行业L2辅助驾驶5倍的！
第二代VLA的5000公里横穿中国智驾挑战也已经完成，从喀什到上海，经历高速、国道、城市、乡村道路，以及高原、戈壁、雪山多种地貌 ，经受了沙尘暴、暴雪极端天气等复杂考验，行驶总里程5289.6公里，智驾占比99.9%，单次最长零接管里程1360公里（零接管数据：不含服务区充电及夜间停车）。
它是原生多模态物理世界大模型，具备视觉思考能力，通过视觉思维链可以推演出多种可行路径，从导航、安全、舒适、效率、合规几个维度做出价值判断，最终做出最优决策。而训练这个大模型的近1亿的视频训练数据，相当于驾驶65000年才能遇到的极限场景总和。
第二代VLA是在投入了3万卡算力，20多亿训练费用后才见到成效的。而当时以语言模型为核心第一代VLA，其实也是在同步推进的，因为大家都不确定第二代VLA能不能成功，而小鹏之所以一直坚持投入，是因为第一代VLA是有两次转换语言作为中间转译环节的，这成为了瓶颈，其中会有很高的信息损耗，且无法在很大规模参数量上实现很大规模的数据训练量，而小鹏希望把语言转译环节去掉。
第一代VLA就像是对L2辅助驾驶做修补和优化，而重构逻辑的第二代VLA则是有机会探索L4辅助驾驶能力的上限。
而软硬件一体研发，芯片、编译器、模型联合优化，使得模型运行速度提升了12倍。
同时，利用阿里云的3万卡云端超大算力集群，720亿参数的基座大模型能实现每5天全链路迭代一次。
小鹏第二代VLA会以更快的速度进化，从2025年初到2026年初，单颗GPU的训练效率提升1010%、单个任务的训练效率提升4360%、GPU硬件利用率提升125%，不停的在优化模型和训练过程中的容错性、稳定性、训练的效率（硬件利用率）和数据读取的有效效率。
这也就使得第二代VLA能够从2025年11月的科技日到现在一共开发了486版模型。
还是全场景都能开，而且今年还会实现所有道路的体验都能像城市主路一样，能做到99分那么好！
这不是单纯只使用“接管率”来评价的，是通过安全、合规、舒适和效率，几个不同维度来评价，最终会输出一个综合评分，从综合评分的情况来看，基本上确实提高的幅度差不多是四点几到五点几左右。
不会区分这个版本专门是给媒体特调，或者那个版本是专门给门店试驾的。媒体试驾和门店的版本是我们大概第二个大版本，里面有很多小分支，大概是第十几个分支，我们即将要推送给大家的量产版本是第四个大版本其中的第28个小版本。这背后的原因是我们在不停快速迭代，迭代速度足够快，同时每一版都经过严格测试和仿真去验证其安全性。
但还是要跟大家特殊说明一下，园区跟地库的漫游、停车场的漫游，目前我们认为它没有达到我们像做城区一样这么惊艳的程度，我们决定在第一个版本时暂时先不推送，但会在不久的下一个版本继续给大家推送出去。
因为用户已经看到在高速、在城区里面有如此好的体验，他会期望在园区和停车场也是一样的体验，这个时候如果体验一个是99分、一个是60分，我认为是很难接受的，所以从我们角度来看，希望大家再给我们一点时间锤炼一下。
这一次我不能说没有规则，我们是努力把规则拆到没有的过程中间，只有这样我们才有能力去走向全球。
我们现在有做得不太好的地方，比如导航，可能是大家经常会说导航走错一个路或者选路不正确的问题。为什么呢？之前的导航基本上都是靠规则来做的，相当于你有一个“上帝之手”你先画了一条线，比如最早的高精地图，再或者是非常接近于高精地图的车道级导航，再或者是在特定的路口，加一些提前画好的路线，我们开玩笑说是“在铁轨上开车”，你肯定是不会错的。
但我们为什么没有这么做？我们还是希望整个事情是通过模型的迭代来解决问题，因为我们不期望它只解决特定的场景，我们希望它的导航是只要导航信息是有效的，我能去开地下、地面、村路、山路、土路等什么都可以开，包括小鹏也不只是奔着做一家本土的企业，我们目标肯定是要做全球化。
当没有这样高精信息的时候你该怎么办？一定是需要整个模型的泛化能力足够强，可以去开各种的路，这就是大家看到的，现在我们导航虽然有时会犯错，但还是没有上规则和高精地图，或者任何特别定向解决方案的原因。我们自己内部也在不停地尝试用新方法、新数据来解决问题，我们也看到在持续不停地前进，现在虽然模型偶尔导航还不准，但我们的能力会越来越强，也希望大家很快就可以看到对于导航无感，基本你可以放心把车交给它。
下半年会出Max蒸馏版，Max版本是面向L2，我们期望能做成最好的L2；Ultra版本是面向L4的，我所期待的是千公里接管一次或更少，而Max版本最好做到的是百公里，做到千公里的难度非常高，我认为千公里甚至万公里接管才是线、所有车型Ultra版本能力都是一样的吗？
现在已经有好几个朋友的公司来找我们，说有兴趣跟我们的VLA合作，他们是反复问在其他车上的泛化性、鲁棒性怎么样，我想跟大家说我们已经做得挺好，我们希望做得更好，能够让更多的车都用到我们的VLA。
7、媒体在北京的晚高峰对比第二代VLA和特斯拉FSD V13的整体表现，有很多数据表现得都要比特斯拉要更好，目前FSD在中国只有V13，跟V14对比，第二代VLA能达到一个什么样的水平？以及小鹏第二代VLA和FSD的技术路线是不是类似的？
我觉得现在第二代VLA跟V14是没有办法对比的，因为跑在不同国家、不同路段、不同环境里面，我的确看到了很多媒体最近在做我们跟特斯拉的V13测评，我觉得仅仅从V13来看，是比较明显占优的。但换一个角度，因为小鹏在中国，因为我们的数据在中国，我们更熟悉中国的路况，所以我们算是非常期待V14进入中国，或者我们在今年年底或明年年初进入到欧洲、进入到亚洲的更多国家，只有在同一个国家、同一个复杂的线路、同一个时间段，才有更多的可比较性。
说实话我也不知道特斯拉怎么做的，我们每个人也不知道，特斯拉一直也不放出来，我们更多是摸着石头过河，蹚过很多坑，也浪费了很多钱。
8、网友在开车的时候，突然发现马路上躺了4个小朋友，小鹏第二代VLA是识别到并且做了一些提前减速，你怎么看？
9、封路前面一共是停顿了14秒，它没有降级也没有退出，然后立马左转，以及也很及时去更新一条新路线，你怎么看？
10、第二代VLA试驾视频白天都表现得很好，那夜间的表现？或者是雨雪天气的表现会是怎么样，是一样好吗？
首先任何传感器都是有物理极限的，不能过分的夸张任何一种传感器本身的物理性能，所以我们肯定是希望所有的车主能够在安全的情况下去使用自动驾驶技术。第二代VLA是依赖于海量训练数据，基本它在什么情况下跑得好、跑得不好，是取决于训练数据分布的，而我们本身的训练数据又来自于所有车主每天正常开的工况，包括雨天、雪天、黑夜，所以在自己测试的结果里面，是没有什么太大差别的。
我觉得现在中国跟美国在自动驾驶上是处于同一梯队了，我们都是在世界上进步最快、发展最好的两个国家，我们现在应该在各个方面上大家是处于相互平衡的状态，比如中国有很难的场景，有大量复杂的路况，有更多的电动车、行人。当你想去解决一个问题的时候，往往就要解决最难的部分，如果最难的部分可以做得很好，这时再泛化其他场景相对就会容易很多，所以在中国做自动驾驶最难，但也给我们提供了很好的去创造世界上顶尖水平的机会，你有最复杂的测试场景、有最复杂的数据、最多样性的数据，只要我们在泛化性和方法论上没有问题，基本上我们一定是会走在最前面的。
还有一个事情是，这两年最大的变化是看到中美AI的人才问题，中国有大量顶尖的AI人才，这样的人才密度给我们提供很好土壤，能让我们不停往前走。这里还有一个大家经常会忽视的事情，政府对于自动驾驶的支持和开放程度。从这些层面看，我觉得至少中国在自动驾驶上，目前跟美国是在同一个水平线上，我们也相信自己的迭代速度会足够快，也期待有一天能真正做到全球化量产。
12、现在小鹏汽车分为Ultra、Ultra SE、Max，一共3个版本，用户该怎么选呢？
Max是针对L2的，所以它在能力边界上是弱于Ultra的，Ultra是奔着L4去的，并且它是会提供更好的舱驾体验，因为我们要做L4的时候不可避免的就一定要跟车交互，让它理解你的意图。Ultra SE是满血版自动驾驶的配置，它是具有跟Ultra一样的自动驾驶能力，如果大家想去体验自动驾驶的水平，Ultra和Ultra SE都是很好的选项。
13、网上出现了很多一模一样的营销号话术，来试图想要给第二代VLA抹点黑，比如“为了丝滑把安全交给了概率”，你怎么看？
我们过去在说自动驾驶，做技术的同学都懂一个东西，非常形象叫PR曲线，你只能在上面选一个点，要不照顾安全一头、要不照顾丝滑一头，但解决这个问题最核心的是我们能不能让这个曲线再继续提升、整体能力提升，所以我们看到VLA2.0整体上限能力的提升能让我们更好做权衡，在不失去安全性情况下，有更多丝滑和连贯体验提供给大家，它不是我们要去牺牲安全，而是当我们有了更强能力之后，我们的边界可以变得更大。
怎么样，现在是不是对小鹏第二代VLA了解清楚了？如果你去门店试驾15分钟，会有一种全新体验跟感受，你才相信：哦，无人驾驶原来在未来几年一定会到来。你试过之后才会对未来有更新的认识。