小鹏新版VLA将于9月推送：记住30秒，预判6秒

8月27日，小鹏的测试车驶入没有清晰车道线的轮渡码头：它找到入口，开上渡船，跟随前车停下，靠岸后再驶入车流。这个动作背后，是小鹏第二代VLA 6.3.0的新变化：模型不只看眼前，还试图把过去和未来一起带进驾驶决策。新版本将于9月开始推送，G9L Ultra与Ultra SE首发搭载。

Infini-VLA负责记住上文，量产版本的历史记忆设为30秒。演示中，前车在道路中央掉头，车后短暂露出空位，测试车没有立刻加速，而是等待掉头完成。流式自回归推理则让模型在获取输入的同时推理并输出轨迹，小鹏称决策速度因此提升300%，减少等待完整分析结束后才行动的空白。

另一端是对未来的判断。X-Foresight根据历史状态推演未来6秒，Flow Matching拟合多种可能的轨迹分布，帮助车辆选择动作。面对占据逆向车道的白车，系统需要判断对方会等待、继续前进还是让出空间，再决定自己是否会堵住通路；小鹏展示的山路视频里，车辆也先减速观察悬空树枝与车身的关系，而不是把它当作普通障碍物或直接钻过空隙。

小鹏把模型参数量扩大了3.5倍，并用真实数据、向量化检索和仿真组成训练闭环。公司称，模型单次训练的数据吞吐量达到1亿个视频片段；从今年6月到分享会前两周，每日仿真验证的新模型数量提升290%，综合安全能力在其仿真和测试口径下提升超过20倍。这些数字来自小鹏，尚未有独立试验公开复核。

具体来说，这套设计首先针对复杂场景中的连续判断：车辆可能更少被单帧画面牵着走；对于“找个地方靠边停车”这类指令，系统的目标是将其拆成变道、观察护栏和公交站、排除不合适区域，再寻找停车位置。9月的推送覆盖Ultra和Ultra SE，G9L Max则首发搭载VLA Lite；小鹏还称，其Robotaxi内测已完成超过2000单，搭载第二代VLA的Robotaxi获得了广州市智能网联汽车远程测试资质，可在相关道路开展主驾无安全员测试。