当一辆车的座舱域和AD域开始使用相同的AI芯片，会发生什么？

小鹏现在应该是国内极少数真正把自研AI芯片同时打进智驾和座舱AI计算的车企

以前座舱负责语音、导航、娱乐，智驾负责摄像头、感知、规划和控制，大家各干各的就行

但VLA和车端超级智能体出现之后，这条边界越来越模糊了

比如你跟车说一句：

“就在前面那家便利店旁边找个地方停。”

这到底算座舱任务还是智驾任务？

座舱要听懂你说什么，还要知道“前面那家便利店”指的是谁；智驾要看到便利店附近的道路、车辆和行人，还要判断哪里能停，最后完成减速、靠边甚至泊入

以前这套流程很容易变成两个系统之间不断“倒数据”

摄像头的信息进入AD芯片，经过ISP、视觉模型和感知网络处理，再把需要的信息通过跨域通信交给座舱；座舱理解完人的意图以后，又要把结果交回AD

这里真正影响体验的，数据搬了多少次，而且搬运就有缺失

一次内存拷贝、一次编解码、一次跨域通信，单独看可能都不夸张，但整条链路叠起来，延迟就出来了

这也是我觉得“三图灵”比较有意思的地方

座舱和AD如果使用同源的硬件架构，算子、编译器、模型部署和数据格式都有机会进一步统一

尤其到了VLA时代，可能连一些中间视觉特征都不需要反复“翻译”

以前更像是：

智驾看懂世界 → 把结果告诉座舱 → 座舱再理解人的需求。

未来有没有可能变成：

整辆车共享一套对世界的理解？

这个变化其实比单纯增加一颗芯片有意思得多

比如你说：“跟着前面那台白车。”

这里面已经同时出现了自然语言理解、视觉Grounding、目标识别、空间关系、轨迹预测、VLA规划和车辆控制

很难再说哪一步属于【座舱】，哪一步属于【智驾】

小鹏这次把Infini-VLA和X-Foresight一起拿出来看，也能发现这个趋势。

Infini-VLA把有效时序拉到了30秒，相当于让智驾开始拥有一段“记忆”；X-Foresight又要推演未来6秒周围环境可能发生什么

车端模型面对的东西开始从：我现在看见了什么？

慢慢变成：刚才发生了什么？现在发生了什么？接下来可能发生什么？

这时候压力也不只是模型参数量了，30秒时序信息怎么保存，视觉特征怎么流转，中间状态怎么处理，内存带宽够不够，算子效率高不高，跨芯片的数据交换快不快，都会影响最终体验

这也是第三颗图灵芯片点亮之后，我比较期待小鹏继续往下展示的东西

如果它最终能让座舱、VLA、视觉感知和超级智能体共享更多底层能力，减少数据搬运和跨域延迟，那就很make sense了小鹏图灵AI第三颗芯片正式点亮小鹏第二代VLA有记忆能预测会思考懒博小课堂