#小鹏新模型10%数据训出顶级效果#

这种技术的突破，也只有在中国。不依赖极端算力，不依赖超大模型，而是巧妙地节约数据量，提高训练精度。

简单点说——
别人用100亿张图片进行训练，小鹏只用10亿张有效图片；
别人拼算力一帧一帧扫，小鹏用架构，一下子扫全局，然后再看局部；
别人用规范的图片，小鹏的图片奇形怪状，让机器从0开始就适应。

怎样做的结果，就是效率更高了，成本更低了，训练结果更有效了。

让人担忧的是，这些顶尖技术，动不动就发论文，会不会让人家学了去啊。

小鹏集团基座模型团队近日公开TuringViT视觉编码器技术成果，这是小鹏在物理AI底层架构上的最新突破。TuringViT面向自动驾驶、人形机器人等物理AI场景，针对性解决了高分辨率感知算力消耗大、训练数据成本高、画面尺寸适配难三大瓶颈。该技术仅用10%的训练数据，即可达到行业主流模型同等甚至更好的识别效果，高清画面处理速度更快。

这是小鹏在物理AI上的探索，也是第二代VLA 以及座舱架构更新背后的核心工作之一。小鹏通用智能中心负责人刘先明发文称，视觉tokenizer既要保证对物理世界的有效压缩，又要实时处理海量视觉信息输入。TuringViT正是在软硬结合前提下为物理AI打造的一套通用视觉tokenizer，其探索的视觉处理通用性，尤其是zero shot（零样本）能力，无需针对特定场景大量采集数据，可以从底层架构上构建起横跨自动驾驶、座舱交互、机器人的基础能力，也为打通L2到L4、从中国到全球的智能化出海提供了技术支撑。

近期，何小鹏亲赴德国验收图灵AI智驾本地化适配进度，结果远超预期，欧洲路权体系与中国差异巨大，但小鹏智驾已能深度理解当地规则。这背后离不开感知层的长期积累。TuringViT为小鹏智能辅助驾驶提供了更强的跨场景泛化能力，也成为小鹏用一套感知模型打通中国与欧洲市场的重要技术前提。它所跑通的这条门槛更低、效果可复现的视觉大模型训练路径，不仅让高性能AI视觉能力从“头部专属”走向“行业普惠”，也在高阶智能辅助驾驶出海方面为行业提供了一条值得参考的路径。