小鹏汽车4月4日全量推送天玑AI OS 6.1.0，第二代VLA2.0正式上车。所有人都在讨论辅助驾驶功能又多了几样，但我注意到一个被忽略的核心变化：小鹏直接砍掉了传统VLA架构里的语言转译环节。智驾的真正瓶颈从来不是识别能力，而是架构本身。这次底层重构，会给行业带来哪些本质变化？

　　小鹏汽车车内驾驶视角及中控屏 / 展示车辆识别绕行异形车辆等辅助驾驶场景

　　砍掉语言转译环节 智驾架构彻底重构

　　英伟达在今年CES上开源了首个VLA模型，把物理AI的概念带到了行业面前。但传统VLA架构绕不开一个天生缺陷：需要先把视觉信号转成语言描述，再从语言生成动作指令。

　　李飞飞早就说过，语言本身只是对物理世界的一种有损表达。在需要毫秒级决策的驾驶场景，这个中间环节不仅会损失信息，还会拖慢系统响应速度。场景越复杂，这个缺陷就越明显。

　　小鹏这次给出的解法很激进：直接去掉语言转译，实现从视觉信号到动作指令的端到端直接生成。这就是第二代VLA2.0的核心突破。

　　小鹏汽车车内驾驶视角及中控屏 / 展示城区无导航道路辅助驾驶场景

　　这套新架构用统一模型贯通了环境感知、场景推理与行动决策，实现真正的「感知—推理—行动」一体化。和传统架构比，它的变化不止是效率提升，更是逻辑重构。

　　好的技术一定要让每一个人都能用起来，国民的智驾就应该像坐电梯一样简单，做到简单、安全且好用。——何小鹏

　　为了解决高帧率图像带来的计算量问题，小鹏还和北大联合提出了FastDriveVLA视觉token剪枝框架，让AI像人类司机一样自动忽略无关信息，只关注核心路况。这篇论文已经被AI顶会AAAI 2026接收。

　　能力全维度升级 复杂场景博弈比肩人类

　　底层架构的质变，直接带来了体验层面的全维度升级。这次VLA2.0的提升集中在三个核心方向：复杂场景识别、全场景覆盖、通行效率。

　　在识别能力上，新系统可以准确识别并绕行异形车辆、路边突然开门的车辆这类特殊场景，夜间行驶也能主动礼让行人，整体表现更安心丝滑。哪怕是交通事故现场的混乱障碍，系统也能正确识别并完成路径规划。

　　小鹏汽车车内驾驶视角及中控屏 / 展示高速路段辅助驾驶提升通行效率场景

　　覆盖场景上，新系统真正实现了全场景适配，不管是主干道还是乡间小路，哪怕是城区没有导航数据的公开道路，都能正常使用辅助驾驶。它具备了复杂场景的博弈能力，能应对各种非标准化的路况。

　　效率提升是这次升级另一个核心亮点，官方数据显示综合行车效率提升了23%，日常通勤的通行效率已经比肩人类驾驶员。在城市晚高峰的复杂路况下，实际表现已经超过了传统L2智驾和Robotaxi。

　　这次新增的城区无导航NGP漫游功能，更是把智驾的使用门槛拉到了新低。不需要提前设置导航，在城区公开道路就能直接激活，系统会优先保持当前车道行驶，同时敏锐识别周边静止的行人和障碍物。

　　红色小鹏汽车 / 展示小鹏第二代VLA天玑AIOS 6.1.0推送信息

　　通过路口时，系统会结合地面箭头和红绿灯指示自主合规通行，用户也可以随时通过人机共驾或者拨杆操作完成转向变道。从停车位启动到终点停车，真正实现了点到点的无缝衔接。

　　不止智驾 全用车体验多维度优化

　　这次升级不只是辅助驾驶能力的提升，天玑AI OS 6.1.0还覆盖了泊车体验、车机交互和底盘调校多个维度，几乎照顾到了日常用车的所有核心场景。

　　激活流程的简化是最容易感知的变化：现在支持滑动大屏桌面滑块开启NGP，还能在P挡原地直接激活。车辆上电后只要满足条件，不用挂挡就能启动辅助驾驶，流程比之前简单太多。

功能说明海报 / 展示城区无导航NGP漫游等新增功能

　　泊车体验也做了针对性优化，新增了「效率」和「标准」两种泊车风格可选。默认的标准模式保持了原来偏稳健的泊车策略，追求安全平稳；效率模式则会提升泊车速度，减少泊车耗时，适合熟悉车位的老用户。

　　低速泊车的SR界面也完成了全新升级，当车速低于8km/h时，系统会实时渲染车身四周的环境，可视化潜在的风险，泊车更安全。园区内的3D建模显示效果也做了优化，终点车位和收藏车位的呈现更清晰真实。

功能说明海报 / 展示效率泊车风格等辅助泊车优化内容

　　车机交互细节上，新增了P挡渲染感知物开关，用户可以自主选择开启或者关闭P挡状态下大车模周围的感知物显示，让界面更干净纯净。地图导航组件也做了布局优化，常用功能增加了文字标签，识别更快。

　　底盘调校这次也新增了选项，在舒适、运动、自定义三种驾驶模式下，都可以选择「运动+」悬架刚度。这个选项会提供更紧致的底盘调校，车身控制能力更强，过颠簸路面更干脆，行驶也更平稳。

功能说明海报 / 展示P挡渲染感知物开关等体验优化内容

　　架构重构才是智驾迈向L4的真正起点

　　现在行业里大部分智驾升级，都是在原有框架上做模块修补：这个识别率提几个点，那个场景加个新功能。小鹏这次选择的是完全不同的路径：直接推倒底层架构重构。

　　小鹏提出了一个新的L4能力公式：L4能力 = 模型 × 算力 × 数据 × 本体。单纯堆叠模型参数或者芯片算力，在实际落地时一定会遇到瓶颈。真正的护城河是算法、硬件、数据和车辆本体的深度耦合。

　　这套逻辑已经落地：依靠自研图灵芯片，小鹏实现了芯片-编译器-模型的联合优化，模型在车端的运行速度直接飙升了12倍。现在20万辆搭载第二代VLA Ultra的车辆，每天消耗的物理AI Token量已经达到58.8万亿，是国内所有数字AI日调用量的近80倍。

　　海量真实路况数据形成的飞轮，再加上50多万个仿真场景的闭环训练，日均等效测试里程超过3000万公里，这套系统正在以远超传统架构的速度快速进化。半年完成468个版本迭代，这个速度放在整个行业都是罕见的。

　　人们都说2026年是物理AI元年，小鹏这次全量推送第二代VLA2.0，其实是率先把物理AI从实验室带到了每一位用户的车上。它不是又一次常规的OTA升级，而是智驾架构迈向L4的第一个真正起点。

　　当越来越多的车企开始意识到，底层架构重构才是突破智驾瓶颈的唯一路径，行业的游戏规则会彻底改写。真正的竞争，才刚刚开始。