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刘先明表示，自动驾驶本质是物理AI的问题，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。
相比传统大语言模型，物理AI需要处理连续的视频流和传感器数据输入，输出连续驾驶控制信号，并通过真实世界持续学习，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，实现对真实物理世界的持续理解与驾驶决策优化。刘先明将世界模型与VLA的关系概括为“一体两面”，通过不同训练信号相互增强，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，让数据规模扩展到亿级。随着模型规模和数据量持续增长，也将涌现新的能力。

针对海外智能驾驶训练数据不足的问题，世界模型能够生成符合真实、连续、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。