【2026 年 4 月 1 日】近日，小鹏汽车正式发布世界模型 X-World 技术报告，从数据、模型、训练、验证及应用等多层面详解 X-World 的构建与使用。X-World 是一个基于视频扩散生成技术（Video Diffusion）构建的、服务于自动驾驶的可控多视角生成式世界模型，具备多视角下即时响应与持续生成的能力。技术报告还展示了 X-World 在小鹏汽车自动驾驶中的实际应用价值，该模型已投入到闭环仿真测试、在线强化学习、数据生成等实际生产环节。在近期向用户陆续推送的第二代 VLA 的研发与验证过程中，X-World 也已被大量用于环境仿真与模型评估。
为了解决这些瓶颈，小鹏生成世界模型团队试图构建一个 " 现实世界模拟器 "，让它能够在给定动作条件下生成符合物理约束的未来视频，同时在持续生成过程中保持良好的可控性与稳定性。在这一背景下，X-World 应运而生，通过输入多摄像头的历史视频流和待执行的驾驶动作（或动作序列），便可生成对应的未来多摄像头视频流。X-World 可以被视为一个会 " 思考 " 驾驶场景的物理 AI 系统，它能够根据当前的路况和驾驶操作，想象出数秒后路况的变化。
架构层面，X-World 基于当前领先的视频生成模型 WAN 2.2 构建，沿用其潜空间视频生成范式，将视频 VAE 与基于 DiT 的潜空间去噪器相结合。底层采用高压缩比 3D 因果自编码器（VAE），大幅降低计算与内存开销，支持长时序视频建模，从而更好地捕捉丰富的时空依赖关系，同时降低延迟、加快推理速度。模型骨干为定制化的 DiT 骨干网络，通过视角 - 时间自注意力机制，实现时间维度和视角维度的联合建模，从而确保 7 路摄像头视角间的一致性。X-World 还提供了一套全面的条件控制接口，包括自车动作、动态交通参与者、静态道路元素（如车道线、道路边界）、摄像头内外参，可对驾驶场景的生成过程进行细粒度调控。这些设计共同实现了多输入条件下的可控多视角生成。
在本篇技术报告中，小鹏团队围绕 X-World 实际落地过程中遇到的技术难点做了分享，核心在于如何实现跨视角 3D 一致性、多条件受控生成准确、长时序画面生成。除了模型架构上的新颖尝试，在训练层面，团队采用了两个阶段的训练方式：
l 第一阶段，将一个大型预训练视频生成模型，改造为完全可控的多摄像头世界模型。
l 第二阶段，通过 " 分块因果架构 " 和 " 少步自强制学习 "，结合滚动键值缓存，将模型转换为流式自回归模拟器。
与传统的双向视频扩散模型不同，X-World 采用流式自回归的方式运行，可以逐步生成未来视频画面以进行实时交互，这一设计使得模型能够天然适用于闭环场景，既可为端到端策略的可扩展评估提供支撑，也可应用于在线强化学习训练。
实验结果显示，X-World 实现了高质量的多视角视频生成。总体而言，它具备以下三大核心优势：
l 实现了较强的跨视角一致性，确保各摄像头间（7 路环视摄像头）的几何信息与目标特征一致；
l 严格的动作跟随性，生成的未来画面与指令要求的自车行为高度匹配；
l 具备长视频推演能力，可在较长的时间跨度内实现稳定的预测。上述特性让生成式世界模型更接近实用的 " 现实世界仿真器 " 形态，能够为 VLA 自动驾驶系统提供可复现的基准测试、可扩展的回归测试与交互式学习支撑。
在具体的应用场景上，X-World 不仅仅是一个视频生成模型，更是一个高保真、交互式、可控的底层基础平台，服务于小鹏汽车第二代 VLA 的开发与验证。目前，X-World 已经在小鹏汽车自动驾驶的闭环仿真测试、在线强化学习、数据生成等环节起到支撑作用。
l 依托 X-World，小鹏构建面向第二代 VLA 的闭环评估引擎。区别于传统的基于 3D 重建的技术路线，X-World 可进行交互式推演，并支持对安全关键指标进行评估。例如，在 X-World 中运行第二代 VLA，可在高度贴近真实世界视觉分布的虚拟环境中，评估碰撞率、目标达成进度、乘坐舒适性等性能指标。目前，小鹏自动驾驶仿真场景从一年前的 3 万增加到 50 多万个，每日仿真测试里程等效于 3000 万公里实车测试。
lX-World 可充当在线强化学习的仿真平台。可利用 X-World 的可控性，针对自动驾驶中的难点场景进行专项优化，例如重点优化模型在路口遭遇行人 " 鬼探头 "、 拥堵路段变道犹豫等场景的表现。
X-World 可实现大规模数据生成与增强。X-World 作为生成式数据工厂，既可以生成缺失的长尾场景数据，提升第二代 VLA 应对长尾场景（Corner Case）的能力，也能生成海外数据用于模型训练，加速小鹏自动驾驶全球化落地进程。
除了正式发布世界模型技术报告，本月，小鹏第二代 VLA 已正式向用户推送，带来全面提升的用户使用体验。从前沿技术探索到工程化落地，小鹏汽车持续以先进科技与强大技术实力，为用户带来全场景、更安心和高效的智驾体验，让更安全、更智能的自动驾驶普及到每一条道路。
更多信息可参阅技术报告全文及官方网站：
技术报告地址：https://arxiv.org/abs/2603.19979
网站：https://x-world-1.github.io/
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