小鹏汽车在VLA（视觉-语言-动作）算法领域取得重大突破，2025年9月完成全球首个全场景VLA系统的OTA推送，实现专家级风险预判、人机共驾模式等创新功能。其技术核心包括：720亿参数云端基座模型与30亿参数车端蒸馏模型的混合架构，自研图灵AI芯片提供2250TOPS算力，以及北大联合研发的FastDriveVLA框架实现视觉token高效压缩。系统支持多传感器融合、自然语言指令解析和实时动作生

小鹏汽车的 VLA 算法已从概念验证迈向规模化落地，其核心优势在于高算力芯片支撑的车端大模型部署云端基座模型的持续进化，以及多模态交互的场景化创新。随着年底跨代更新的到来，小鹏有望在智驾领域进一步拉开与竞品的差距。不过，其技术路线仍需面对数据隐私、长尾场景泛化等挑战，而行业对 “十倍体验” 的实际效果验证，将成为 2025 年下半年的关注焦点。

小鹏汽车的 VLA 算法已从概念验证迈向规模化落地，其核心优势在于高算力芯片支撑的车端大模型部署云端基座模型的持续进化，以及多模态交互的场景化创新。随着年底跨代更新的到来，小鹏有望在智驾领域进一步拉开与竞品的差距。不过，其技术路线仍需面对数据隐私、长尾场景泛化等挑战，而行业对 “十倍体验” 的实际效果验证，将成为 2025 年下半年的关注焦点。

视觉-语言模型（VLM）作为多模态AI核心技术，通过整合视觉与文本信息实现跨模态推理与交互。其架构包含视觉编码器（如ViT）、语言模型（如LLM）和融合模块，训练采用对比学习、掩码预测等方法。典型应用包括图像描述生成、视觉问答、医疗影像分析等。当前面临计算资源消耗大、长视频处理困难等挑战，未来将向轻量化、多模态统一建模方向发展，并拓展至元宇宙、具身智能等前沿领域。

VLA模型（视觉-语言-动作模型）是一种多模态AI系统，通过整合视觉感知、语言理解和动作生成，实现智能体与真实世界的交互。其核心架构包括视觉编码器、语言模型、多模态融合器和动作生成器，采用端到端或模块化设计，结合预训练、强化学习等技术优化性能。该模型广泛应用于机器人、自动驾驶和虚拟助手等领域，但面临数据需求大、实时性不足等挑战。典型案例包括Google RT-2和手术机器人应用。未来发展方向包括轻

VLA模型（视觉-语言-动作模型）是一种多模态AI系统，通过整合视觉感知、语言理解和动作生成，实现智能体与真实世界的交互。其核心架构包括视觉编码器、语言模型、多模态融合器和动作生成器，采用端到端或模块化设计，结合预训练、强化学习等技术优化性能。该模型广泛应用于机器人、自动驾驶和虚拟助手等领域，但面临数据需求大、实时性不足等挑战。典型案例包括Google RT-2和手术机器人应用。未来发展方向包括轻

VLA模型（视觉-语言-动作模型）是一种多模态AI系统，通过整合视觉感知、语言理解和动作生成，实现智能体与真实世界的交互。其核心架构包括视觉编码器、语言模型、多模态融合器和动作生成器，采用端到端或模块化设计，结合预训练、强化学习等技术优化性能。该模型广泛应用于机器人、自动驾驶和虚拟助手等领域，但面临数据需求大、实时性不足等挑战。典型案例包括Google RT-2和手术机器人应用。未来发展方向包括轻

Triton是OpenAI开发的面向分块神经网络计算的中间语言和编译器，通过抽象分块操作和自动优化技术简化了高性能深度学习算子的开发。其核心设计包括Triton-C中间语言、基于LLVM的IR架构、分块级优化策略以及跨平台编译能力，支持NVIDIA、AMD等多厂商硬件。实际应用表明，Triton在矩阵乘法、卷积运算等任务上性能接近手工优化库，已被Meta、智源研究院等机构用于优化注意力机制和大模型

Triton是OpenAI开发的面向分块神经网络计算的中间语言和编译器，通过抽象分块操作和自动优化技术简化了高性能深度学习算子的开发。其核心设计包括Triton-C中间语言、基于LLVM的IR架构、分块级优化策略以及跨平台编译能力，支持NVIDIA、AMD等多厂商硬件。实际应用表明，Triton在矩阵乘法、卷积运算等任务上性能接近手工优化库，已被Meta、智源研究院等机构用于优化注意力机制和大模型

Triton是OpenAI开发的面向分块神经网络计算的中间语言和编译器，通过抽象分块操作和自动优化技术简化了高性能深度学习算子的开发。其核心设计包括Triton-C中间语言、基于LLVM的IR架构、分块级优化策略以及跨平台编译能力，支持NVIDIA、AMD等多厂商硬件。实际应用表明，Triton在矩阵乘法、卷积运算等任务上性能接近手工优化库，已被Meta、智源研究院等机构用于优化注意力机制和大模型