A XPENG e a Universidade de Pequim criaram o FastDriveVLA, um sistema de IA mais eficiente para carros autônomos, reduzindo a carga de processamento em 7,5 vezes, mantendo alta precisão. 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.

A XPENG, com a Universidade de Pequim, desenvolveu o FastDriveVLA, uma estrutura de poda visual para a IA de condução autônoma aceita na AAAI 2026, uma das principais conferências de IA do mundo. 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. O sistema reduz a carga computacional em quase 7,5 vezes, concentrando-se em elementos visuais-chave, como veículos e pistas, cortando tokens de 3.249 para 812, mantendo alta precisão no benchmark 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. Inspirado pela atenção humana, ele usa um método baseado em reconstrução para melhorar a eficiência em sistemas de direção de ponta a ponta. Inspired by human attention, it uses a reconstruction-based method to improve efficiency in end-to-end driving systems. Isso marca o segundo grande reconhecimento de IA da XPENG em 2025, após uma apresentação CVPR WAD e o lançamento do VLA 2.0, mostrando suas capacidades de IA em pilha completa no avanço da condução autônoma 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.