एक्सपेंग और पेकिंग विश्वविद्यालय ने स्व-चालित कारों के लिए एक अधिक कुशल ए. आई. प्रणाली फास्टड्राइव. वी. एल. ए. का निर्माण किया, जो उच्च सटीकता रखते हुए प्रसंस्करण भार में 7.5 गुना की कटौती करता है। 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.

पेकिंग विश्वविद्यालय के साथ XPENG ने फास्टड्राइववीएलए विकसित किया है, जो स्वायत्त ड्राइविंग एआई के लिए एक दृश्य टोकन छंटाई ढांचा है, जिसे एएएआई 2026 में स्वीकार किया गया है, जो दुनिया के शीर्ष एआई सम्मेलनों में से एक है। 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. यह प्रणाली वाहनों और लेन जैसे प्रमुख दृश्य तत्वों पर ध्यान केंद्रित करके, न्यूसेंस बेंचमार्क पर उच्च सटीकता बनाए रखते हुए टोकन को 3,249 से घटाकर 812 करके कम्प्यूटेशनल लोड को लगभग 7.5 गुना कम करती है। 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. मानव ध्यान से प्रेरित, यह एंड-टू-एंड ड्राइविंग सिस्टम में दक्षता में सुधार के लिए एक पुनर्निर्माण-आधारित विधि का उपयोग करता है। Inspired by human attention, it uses a reconstruction-based method to improve efficiency in end-to-end driving systems. सी. वी. पी. आर. डब्ल्यू. ए. डी. प्रस्तुति और वी. एल. ए. 2 के शुभारंभ के बाद, यह 2025 में एक्स. पी. ई. एन. जी. की दूसरी प्रमुख ए. आई. मान्यता है, जो एल4 स्वायत्त ड्राइविंग को आगे बढ़ाने में अपनी पूर्ण-स्टैक ए. आई. क्षमताओं को प्रदर्शित करता है। 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.