先明在全新版本【6.3.0】体验日上对于6.3.0的优化亮点进行了说明：端侧模型参数量提升3.5倍，做到70亿级稠密参数，同时还有30秒时序记忆、做到了未来6秒预测

这两天小伙伴@july再发呆 在广州把第二代 VLA 的6.3.0 从早跑到了晚，整体感受还是挺明显，特别是对于一些瞬时or长时序场景的理解

举个例子：
我们跟着一辆大车走，大车把前方视野挡住了。这时候前车突然往旁边绕了一下，人开车的时候基本都会本能反应一下：前面是不是有东西？你可能还没真正看到那台小车、行人或者障碍物，但前车这个动作已经给了你一个提示

630现在处理这类场景的时候，会更早一点给自己留余量，会顺着前车的异常轨迹去判断后面可能发生什么

这个体验挺微妙的，有点像以前它主要看“眼前发生了什么”，现在开始会想“前面大概会发生什么”

这个应该是模型尺寸增长的作用，换句话说就是模型参量上去后，试的对于可能不确定的一些奇怪的case也具备了一定的合理推理能力~

另外一个感知有进步的是轨迹的稳定性

随着模型参数量上来以后，模型对自己输出的轨迹会更坚定了，也可以说是模型的稳定性提升了，以前有些版本遇到窄路、会车或者复杂博弈，会有一点小碎步的感觉，左边试一下，右边再收一下，630这次很多时候会更干脆一点，这一点和FSD有点相似

在LLM里面我们看到大尺寸参量的模型相较于小尺寸参量的模型会有更少的“幻觉”，更加稳定的结果输出。在物理AI这个赛道里面，这个是类似的。相较于小参量模型，这一代的VLA2.0 先天就能输出更加稳定、长时序的轨迹

这种感觉对乘坐体验影响其实很大，尤其在一些动态博弈场景里，车里的人会更安心

在610的时候有说过，行车的风格偏向激进，对于行人，电瓶车等弱势交通参与者的安全距离有点少这，630这次能感受到愿意多留一点余量。不过碰到车辆的时候，它又会更有侵略性一些，该抢的机会会抢，该过的时候也不会一直磨，在广州不这么开要被加塞加麻了。。。。

还有一个变化，就是之前讲过的第三颗图灵点亮之后，座舱和AD域的打通，链接：http://t.cn/AX0vO0Xy

随着模型的不断增大，630将610的一些「涌现」场景做到了稳定常态的复现，并且基础能力进一步的有了提升，当然也有模型小问题，偶尔的不居中、轻微占道情况。

非常期待量产版本，白开水比刺激更重要‼️#小鹏第二代VLA有记忆能预测会思考##小鹏G9L首发第二代VLA全新版本#