NEWNGと北京大学は,自動運転車のためのより効率的なAIシステムであるSTDERVLAを作成し,精密に処理の負荷を7.5倍削減し,高い精度を維持した. 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は北京大学と協力して,世界トップAI会議の1つであるAAAI 2026で承認された自動運転AIのための視覚的なトークン剪定フレームワークであるFastDriveVLAを開発しました. 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. システムでは,車両や車線などの重要な視覚要素に焦点を当て,トークンを3,249から812にカットし,Nuscenesのベンチマークの高い精度を保持しながら,計算負荷を約7.5倍削減します. 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. 人間の注意を引こうとして,最終段階の運転の効率を向上させるため,再構築ベースの手法を用います. Inspired by human attention, it uses a reconstruction-based method to improve efficiency in end-to-end driving systems. 2025年2月2日閲覧. ^ "XPENG 第2主要AI認証". CVPR WADのプレゼンテーションとVLA 2.0の打ち上げに伴い,L4の自動運転の推進に全身全身のAI機能を示す. 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.