世界模型、预测模型之后的AI路在何方？小鹏给出的答案是：TuringViT
小鹏汽车推出视觉基础模型TuringViT，仅用10%训练数据即达到领先开源模型性能，提升高分辨率场景运行效率，降低算力成本。该模型将应用于智能驾驶、智能座舱及人形机器人，成为物理AI的视觉基础平台。
智能驾驶领域的竞争，正在从表面的功能比拼，悄然转向更深层的AI技术根基。最近，小鹏汽车放出了一个值得关注的大招——视觉基础模型TuringViT。这已经是今年小鹏继世界模型、预测模型之后，推出的又一项底层AI技术成果。与以往聚焦具体功能不同，这次瞄准的是视觉感知——智能驾驶和具身智能最基础、也最核心的能力。这意味着，车企之间的AI竞赛，已经进入到底层技术攻坚阶段。
视觉感知，简单说就是智能驾驶系统的“眼睛”，负责从环境中读取信息。随着大模型、VLA（视觉-语言-动作）等技术加速落地，行业对视觉模型的要求越来越高：要能处理更高分辨率的图像，要能同时应对多个摄像头输入，还要能处理连续视频数据，同时算力和效率还不能拖后腿。这其中的挑战，不言而喻。
从零样本性能、训练数据规模，到Vision Transformer编码器的1K分辨率吞吐量，TuringViT都给出了一个亮眼的答案：仅用了10%的训练数据，就实现了比领先开源基线模型更强的准确性与效率权衡。这背后的逻辑，值得深入拆解。
据小鹏官方介绍，TuringViT在模型架构、数据治理和训练方式上都做了针对性优化。最新数据表明，这个模型仅用约10%的训练数据，就能达到甚至超过部分主流开源视觉模型的性能，同时在高分辨率场景下运行效率更高。对于智能汽车来说，这意味着能以更低的算力成本，完成更复杂的环境感知——比如在复杂路况、狭窄道路、特殊交通参与者识别等场景下，辅助驾驶系统的表现会显著提升。同时，开发和部署智能驾驶系统的成本也有望下降。
具体来看TuringViT的块架构和模型配置。主干网络建立在重复的图灵块上，图灵线性注意力（TLA）负责聚合全局上下文；序列长度感知归一化和输入依赖的输出门，则能稳定可变标记训练，并保持高频局部细节。而TuringViT-18L和TuringViT-24L两种配置，在共享相同补丁大小（16×16）的同时，采用2D RoPE，以块和总层数为尺度，调整嵌入/头部维度以及多层感知器（MLP）比例。这些设计细节，正是它能在数据效率上脱颖而出的关键。
更值得关注的是，这项技术并不局限于汽车。按照小鹏的规划，TuringViT未来将同时应用于智能驾驶、智能座舱以及IRON人形机器人，成为小鹏物理AI体系的视觉基础平台。这意味着，它未来可能像“通用视觉大脑”一样，支撑起多个智能体。
今年以来，随着AI大模型快速发展，国内多家车企都在加快布局AI底层能力。从世界模型到端到端智能驾驶，再到视觉基础模型，竞争重点已经从单一功能比拼，转向算法、数据和算力等核心能力建设。行业共识是：未来智能汽车竞争，不仅取决于硬件配置，更取决于底层AI模型的持续迭代能力。谁能够构建更高效、更低成本、更易训练的基础模型，谁就有望在智能驾驶、智能座舱乃至具身智能等多个领域形成更大的技术优势。
可以说，AI技术向汽车产业的渗透，正在把竞争从产品层面推向底层技术体系层面。而视觉大模型，正成为这一轮竞争中最值得关注的方向之一。
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