Университет XPENG и Peking создал FastDriveVLA, более эффективную систему АИ для самоуправляющихся автомобилей, вырезая нагрузку в 7,5 раза, сохраняя при этом высокую точность. XPENG and Peking University created FastDriveVLA, a more efficient AI system for self-driving cars, cutting processing load by 7.5 times while keeping high accuracy.

XPENG, совместно с Пекинским университетом, разработал FastDriiveVLA, визуальную систему серёжки для автономного вождения AI, принятую на одной из мировых конференций AAI 2026 года. XPENG, with Peking University, has developed FastDriveVLA, a visual token pruning framework for autonomous driving AI accepted at AAAI 2026, one of the world’s top AI conferences. Система уменьшает вычислительную нагрузку почти в 7,5 раза, сосредотачиваясь на ключевых визуальных элементах, таких как транспортные средства и полосы, сокращая токены с 3249 до 812, сохраняя при этом высокую точность на эталоне nuScenes. The system reduces computational load by nearly 7.5 times by focusing on key visual elements like vehicles and lanes, cutting tokens from 3,249 to 812 while maintaining high accuracy on the nuScenes benchmark. Вдохновляемый вниманием человека, он использует метод, основанный на реконструкции, для повышения эффективности систем управления транспортным средством в конечном итоге. Inspired by human attention, it uses a reconstruction-based method to improve efficiency in end-to-end driving systems. В 2025 году после презентации VLA 2.0 CVPR WAD и запуска VLA 2.0 XPENGs получили второе крупное признание AI, демонстрируя свои способности в полной мере развивать автономное вождение L4. This marks XPENG’s second major AI recognition in 2025, following a CVPR WAD presentation and the launch of VLA 2.0, showcasing its full-stack AI capabilities in advancing L4 autonomous driving.