摘要：核心逻辑：融合 “视觉感知、语言理解、动作生成” 三模态，实现 “看懂环境 + 听懂指令 + 做出动作” 的端到端 / 半端到端闭环；关键步骤：视觉编码：通过ViT/ResNet 等处理摄像头 / 雷达数据，提取环境特征（如车道线、障碍物）；语言编码：用LLM
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一
世界模型与 VLA 核心原理
核心逻辑：融合 “视觉感知、语言理解、动作生成” 三模态，实现 “看懂环境 + 听懂指令 + 做出动作” 的端到端 / 半端到端闭环；
关键步骤：
视觉编码：通过ViT/ResNet 等处理摄像头 / 雷达数据，提取环境特征（如车道线、障碍物）；
语言编码：用LLM（大语言模型）解析自然语言指令（如 “避开右侧施工区”），转化为语义向量；
多模态融合：通过交叉注意力等技术，将视觉特征与语言语义对齐，形成统一决策依据；
动作输出：由动作生成器（Policy Head）输出车辆控制信号（方向盘转角、油门 / 刹车力度），直接驱动行驶。
本质：在VLM（视觉 - 语言模型）基础上增加 “动作模块”，用语言作为中间媒介连接环境理解与驾驶控制。
世界模型原理
核心逻辑：模拟人类 “脑内预演”，通过学习物理规律与因果关系，在内部推演未来场景，再选最优决策；
关键步骤：
感知编码：将传感器数据（车速、障碍物位置等）通过 VAE 等压缩为 “环境潜在向量”，提取关键信息；
动态推演：基于预训练的物理规律模型，模拟未来几秒的多种环境变化（如 “前车急刹→保持车道 / 变道” 的不同结果）；
控制决策：评估推演场景的风险（如碰撞概率），选择最优动作（如立即刹车）；
本质：无需语言中介，直接建模物理世界动态，通过 “虚拟试错” 提升决策安全性，而非依赖统计数据匹配。
二
世界模型与 VLA 的核心维度对比
对比维度VLA（视觉 - 语言 - 行动模型）世界模型（World Model）本质定位带自然语言交互的 “类人司机 AI”—— 以 “理解 + 沟通 + 行动” 为核心，追求 “像人类司机一样决策并解释”智驾系统的 “虚拟预演大脑”—— 以 “物理规律模拟 + 因果推理” 为核心，追求 “提前预判风险、规避未知场景”核心技术构成
三模块深度融合：
1. 视觉编码器（处理摄像头/点云数据）
2. 大语言模型（LLM，如理想 MindGPT）
3. 行动决策模块（扩散模型生成控制指令）
双层级架构：
1. 云端 “场景生成引擎”（生成极端/罕见场景，如华为 World Engine）
2. 车端 “决策预演模块”（预测未来 120s 交通动态，如蔚来 NWM）
2. 拟人化行动：加减速/过弯贴合人类习惯
3. 泛化推理：依托 LLM 常识处理未见过的场景（如临时施工）1.反事实预演：“假如前车急刹，会怎样？”—— 在虚拟场景中试错
2. 长尾场景覆盖：生成人类罕见场景（如前车突然 Cut-in），密度是现实 1000 倍
3. 因果理解：识别 “施工围挡→需绕行” 的逻辑关系，而非单纯模仿数据解决的核心痛点1. 传统端到端 “黑盒决策”（无法解释为何变道）
2. 人机交互僵硬（仅支持固定指令）
3. 复杂路口拟人化不足（如急加速 / 刹车）1. 实车测试成本高（极端场景难采集）
2. 长尾场景泛化差（训练数据未覆盖的场景易失效）
3. L3+级决策安全性不足（无法预判突发风险）技术成熟度（2025）落地初期：头部车企（理想、元戎启行）实现量产，但需压缩模型规模（如理想将参数降至 5 亿级）中期阶段：华为、蔚来、Momenta 等实现 “云端训练+ 车端辅助决策”，部分支持L3仿真验证算力/数据需求算力需求高：需支持LLM实时推理（理想用 MoE 架构优化，Orin-X 芯片可跑10Hz决策）；数据需多模态（视频+文本+驾驶动作）数据需求高：需海量物理规律数据（如天气、路况动态）；算力集中在云端（华为云端用GPU集群生成场景）优势1. 人机信任度高（可解释决策）
2. 用户体验贴近人类（语音交互自然）
3. 城市场景适配性强（复杂交互处理）1. 安全性高（提前预演风险）
2. 研发效率高（减少实车测试）
3. 长尾场景覆盖广（突破数据局限）劣势1. 模型压缩后性能有损耗（如方言识别率待提升）
2. 极端天气决策依赖视觉精度（易受遮挡影响）1. 交互能力弱（无自然语言沟通）
2. 仿真与现实存在 “鸿沟”（虚拟场景无法 100% 还原真实）
3. 车端部署难度高（需实时预演）典型应用场景城市场景（复杂路口、人车混行）、泊车（语音控制记忆泊车）、日常通勤（习惯记忆）高速 L3场景（预判前车变道）、极端天气（暴雨/大雾）、罕见场景（施工绕路、前车急刹）
三
主流车企/智驾厂商技术路线与落地情况
技术路线：以 VLA为核心，融合世界模型做仿真训练
具体技术：MindVLA（理想自研VLA 模型）
核心特点：
语言交互：支持 “带我回家”“这条路开 60” 等模糊指令，可解释决策（如 “前方盲区，将减速”）；
拟人化驾驶：加减速平顺、三点式掉头，复杂路口通过率提升 42%；
辅助工具：用世界模型生成虚拟场景，优化极端天气下的决策精度。
落地进展：
2025 年 8 月：随理想 i8 首发 VLA 功能；
2025 年 9 月：向理想 AD Max 全系（2022 款 L9 至 2025 款 i8）全量推送 VLA；
待优化：2025 年 10 月 OTA 8.1 补全部分缺失功能模块。
技术路线：世界模型深度落地，辅以端到端，不单独发展 VLA
具体技术：WEWA 架构（World Engine+World Action Model，“世界引擎 + 世界行为模型”）
核心特点：
云端 “世界引擎”：生成难例场景（如前车突然 Cut-in、施工路障），密度是真实世界 1000 倍，用于模型训练；
车端 “世界行为模型”：全模态感知 + MoE 多专家系统，实时预演未来 120s 交通动态，支撑决策；
定位 L3：2025 年 4 月发布 ADS 4.0，依托世界模型完成 6 亿公里高速 L3 仿真验证。
落地进展：
搭载车型：问界 M9、极狐阿尔法 S HI 版；
功能覆盖：高速 L3 级辅助驾驶（需法规落地），城市场景依赖 “车路云一体化” 补盲。
蔚来：VLM+世界模型融合（“轨迹预测 + 场景理解” 优先
技术路线：视觉语言模型（VLM）为基础，叠加世界模型（NWM，NIO World Model）具体技术：NWM 世界模型
核心特点：
侧重轨迹预测：100 毫秒内生成 216 种可能行驶轨迹，预测未来 3-5 秒交通场景；
结合 VLM：识别路牌、施工标识等文本信息，优化绕行决策；
仿真训练：用世界模型生成虚拟极端场景，验证城市场景安全性。
落地进展：
搭载车型：蔚来 ET5T、ES6（2025 款）；
功能覆盖：城市 NOA、自动泊车，2025 年 Q2 推送 NWM 2.0 版本，提升雨夜场景预演精度。
元戎启行：纯 VLA 路线（“端到端 2.0” 定位）
技术路线：纯 VLA，拒绝世界模型单独落地（认为 “交互 + 解释” 是 L4 关键）具体技术：元戎 VLA 模型（自称 “端到端 2.0”）核心特点：突破 “黑盒”：座舱实时显示自然语言解释（如 “避让闯红灯电动车，将减速”）；跨场景泛化：依托 LLM 常识，处理未训练过的场景（如临时交通管制）；多场景延伸：探索智能外卖车（带机械臂），复用 VLA 模型能力。落地进展：合作车型：计划 2025 年底搭载于某新势力中型 SUV；算力支撑：适配英伟达 Thor 芯片，决策频率达 10Hz（满足实时性）。技术路线：纯世界模型，叠加强化学习优化端到端模型
具体技术：飞轮大模型 R6
核心特点：
强化学习筛选：从人类驾驶数据中 “淘汰坏行为、保留好行为”（如避免加塞）；
低数据依赖：用世界模型生成虚拟数据，减少实车采集成本（比传统方案低 30%）；
定位 L4：聚焦 Robotaxi 场景，通过预演降低事故率。
落地进展：
2025 年下半年推送飞轮 R6，合作车企包括上汽、广汽；
测试场景：覆盖全国 30 城的复杂城市场景。
特斯拉：端到端为主，辅助世界模型（“数据闭环” 优先）
技术路线：端到端系统为核心，辅助 Cosmos 世界模型做预演
具体技术：FSD V12 端到端系统 + Cosmos 世界模型
核心特点：
淡化 VLA：不强调自然语言交互，专注 “感知→行动” 直接映射；
世界模型辅助：用 Cosmos 生成极端天气（暴雪、沙尘暴）场景，优化 FSD 决策；
数据驱动：依托全球超 2000 万辆车的真实数据，迭代端到端模型。
落地进展：
搭载车型：特斯拉 Model 3/Y（2025 款）；
功能覆盖：全球无图智驾（除中国外），中国区待 2026 年适配法规。
小鹏汽车：VLA + 世界模型融合（“均衡发展” 策略）
技术路线：VLA 负责交互，世界模型负责预演，协同支撑 XNGP
具体技术：小鹏 VLA 模块 + XNGP 世界模型
核心特点：
VLA：支持 “先左转再右转” 等组合指令，记忆用户车速偏好；
世界模型：预演路口车辆冲突（如右转与直行非机动车），提升通过率；
端到端待成熟：XNGP 端到端系统仍处于 “发育阶段”，2025 年 Q3 推送测试版。
落地进展：
搭载车型：小鹏 G9、G6（2025 款）；
功能覆盖：城市 NOA（90% 城区道路），泊车支持 “任意车位→任意车位” 记忆。
四路线总结与未来趋势路线差异核心：VLA 聚焦 “人机交互与类人决策”，解决 “用户信任度” 问题；世界模型聚焦 “安全预演与长尾覆盖”，解决 “L3 + 安全性” 问题。融合成为主流：无车企再坚持 “纯单路线”，如理想用世界模型优化 VLA 的极端场景决策，华为在世界模型中加入语言模块提升交互（ADS 4.0 支持简单语音解释）。落地节奏：2025-2027 年是 “VLA 普及期”（从中高端下沉至 20 万级车型），2027-2030 年是 “世界模型车端落地期”（随 Thor/Orin-Next 芯片普及，实时预演成本下降）。用户感知关键：VLA 因 “语音交互 + 可解释性” 更易被用户感知（如 “小理师傅”），世界模型则需通过 “低接管率” 间接体现价值，未来需加强用户教育。来源：常州焦点
