全球具身模型发展的根本瓶颈在于模型的泛化能力，而提升模型泛化性的一大挑战在于，训练中使用的仿真生成数据与现实物理世界难以对齐。大模型泛化性成全球化制胜关键智能领域目前主流模型主要是VLA（视觉—语言—动作）模型，它沿袭的是采集数据、行为训练的基本模式。第二代VLA的全球泛化性有多强在自动驾驶领域，传统的智驾模型只能识别“眼前是什么”：行人、车辆、红绿灯，一张张静态画面。要真正完成复杂的物理世界决策，仅仅“看见”还远远不够，车辆需要知道过去、现在、未来可能发生什么。把“时间”维度首次纳入量产物理AI基座，模型理解世界的维度从3D空间跃迁到4D时空。第二代VLA升级的核心，是让模型第一次建立起对时间维度的理解。第二代VLA能够做到“边看、边想、边行动”的并行处理。遇到前车突然刹停、行人折返、旁车强行加塞等突发情况，车辆的反应像老司机一样娴熟、敏捷。