小鹏集团发布X-Mind
盖世汽车获悉 在近日于美国丹佛举行的CVPR 2026具身智能基座模型部署研讨会上,小鹏集团通用智能中心负责人刘先明披露了世界模型完整技术图谱,提出主动思考、可控生成和长时序推演是优秀世界模型必备的三大能力。在此基础上,小鹏研发团队正式推出X-Mind技术框架,旨在解决车端算力约束下认知推理与实时计算之间的矛盾。
X-Mind的核心思路是让模型在输出动作前进行显式的时空推演,将视觉思维链实例化,使自动驾驶系统具备类似经验驾驶员的前瞻性判断能力。其技术实现围绕三个层面展开:一是构建“思维草图”,利用深度压缩自编码器将未来12帧的世界推演压缩至96个Token,以BEV布局和抽象驾驶先验替代高冗余图像,保留道路拓扑、交通灯状态、导航意图等核心语义信息;二是采用递归块扩散机制,在大语言模型的不同内部层中内化生成未来推演,无需多次迭代,在单次前向传播中即可完成高质量预测,实验显示其图像生成质量显著优于单步去噪(FID 67.30),而推理延迟基本持平;三是实现思维链可视化,直观展示模型在决策前对障碍物占位和车道连通性的推演过程,为算法验证和用户信任建立提供依据。
与早前发布的X-Foresight不同,X-Mind并非侧重预测未来画面,而是为VLA模型提供思考画布,侧重在行动前建立类人的高效思考过程。两者共同作用于小鹏VLA模型,使其具备物理常识和可解释推理能力。
在包含数亿帧真实驾驶数据的训练中,X-Mind在横向和纵向轨迹预测误差上均较传统VLA模型显著降低,尤其在长尾场景下安全性和合规性提升明显。同时,其推理延迟极低,具备在车规级芯片量产落地的可行性。小鹏方面表示,X-Mind与X-World、X-Foresight共同构成其物理AI基座模型的研发谱系,初步补全了车端主动思考的技术拼图,后续将继续探索规模法则上限,并推动相关能力向更广泛的具身智能场景延伸。
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