小鹏汽车通用智能中心负责人刘先明表示，自动驾驶本质上是一个物理AI问题。理解真实物理世界的运行规律，正是小鹏图灵第二代VLA模型的起点。

与传统大语言模型相比，物理AI需要处理连续的视频流和传感器数据，输出连续的驾驶控制信号，并在真实世界中持续学习，这是二者最本质的区别。

在模型架构上，小鹏图灵第二代VLA模型融合视觉、语言和车辆状态信息，同时完成驾驶动作与世界模拟，通过“VLA+世界模型”构建强化学习闭环，持续理解真实物理世界并优化驾驶决策。

刘先明将世界模型与VLA的关系概括为“一体两面”：二者通过不同的训练信号相互增强，共同提升模型在真实世界中的理解力与行动力。

他强调，模型必须足够简洁，才能真正实现规模化。小鹏图灵第二代VLA模型的一大特点，是不需要人工进行数据标注，而是直接使用司机的Action信号作为监督，让数据规模扩展至亿级。随着模型规模和数据量持续增长，也将涌现出新的能力。

针对海外智能驾驶训练数据不足的问题，世界模型能够生成真实、连续且符合物理规律的训练数据，加速模型在全球不同道路环境中的泛化。

值得关注的是，小鹏图灵第二代VLA模型是一套打通L2辅助驾驶与L4自动驾驶的统一架构。目前，搭载该模型的L4级小鹏Robotaxi已正式启动员工内测。

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