摘要：智能驾驶的赛道上，不同技术路线正展开激烈角逐。华为坚定走WA技术路线，而理想、小鹏等车企则押注VLA，两种路径各有千秋，背后藏着对自动驾驶未来的不同理解。

#智能驾驶 #WA技术 #VLA技术 #技术路线

简介

本文解析智能驾驶领域WA、VLA及纯视觉技术路线的特点与差异，对比华为与理想、小鹏等企业的技术选择，展现行业发展多元路径。

智能驾驶的赛道上，不同技术路线正展开激烈角逐。华为坚定走WA技术路线，而理想、小鹏等车企则押注VLA，两种路径各有千秋，背后藏着对自动驾驶未来的不同理解。

WA技术最显著的特点是直接。它跳过语言转化环节，让视觉、声音、触觉等感知信息直接作用于车辆控制。就像人在紧急情况下本能刹车，不需要先在脑海里把眼前的危险描述成文字再决定动作，这种直接性让决策链条更短，理论上反应速度更快。但这种“直接”背后是极高的技术门槛，模型必须具备超强能力，能直接理解视觉捕捉到的世界，还得把这些信息和驾驶动作精准关联。这需要海量数据训练，每一次路况变化、每一种特殊场景，都得转化为模型能学习的经验，难度可想而知。

华为对WA寄予厚望，认为它是自动驾驶的终极方案。基于WA架构，华为已经推出WEWA模型，也就是云端世界引擎和世界行为模型，并且计划在ADS4.0中部署。这一步棋下得很远，虽然眼下要攻克的难关不少，但华为相信，只有让机器像人类一样直接感知和决策，才能真正实现完全自动驾驶。

另一边，VLA技术走的是融合路线。它把视觉感知、语义理解和动作决策三大核心能力捏合在一起，试图用更全面的方式处理复杂路况。VLA本质上是基于GPT的端到端模型，这意味着它自带“思维链”能力，能进行长时序推理。比如遇到交叉路口，它不仅能看到红灯绿灯、行人和其他车辆，还能在脑海里“推演”接下来几秒可能发生的情况，再决定是减速、停车还是继续前进。

在记忆方式上，VLA也很有特点。短期记忆靠视频帧，就像人用眼睛实时记录眼前的画面；长期记忆则靠关键帧和语言描述，类似于人会把重要的场景用语言记在脑子里，比如“某个路口经常有行人横穿”。这种记忆方式让它能积累海量常识，这些常识来自互联网规模的数据蒸馏与训练，让VLA的泛化能力更强。面对突然出现的异形障碍物，比如路上的掉落物，或者不常见的交通标识，它能更快调动已有的知识储备，做出合理应对。

功能上，VLA的优势更明显。它能理解空间语义，知道哪里是车道线、哪里是人行道、哪里是绿化带；能识别异形障碍物，不管是突然窜出来的动物还是掉落的货物，都能快速判断；能看懂文字类引导牌，哪怕是临时摆放的施工提示牌也不在话下；还能记忆语音控车指令，比如车主说“回家路上经过超市停一下”，它能记住这个需求并在合适的时机执行。这些功能叠加起来，能带来更个性化、更像人类驾驶的体验。

理想、小鹏、小米等车企都在VLA这条路上积极探索。理想汽车董事长李想已经宣布，公司自主研发的VLA智驾大模型会在二零二五年七月和纯电动SUV车型i8同步首发。小米汽车则引入了Wayve科学家陈龙，专门组建VLA团队，研究视觉语言大模型和自动驾驶技术的结合。除此之外，元戎启行、灵初智能、Figure AI、Physical Intelligence（PI）、英伟达等企业也在VLA领域布局，试图抢占技术高地。

两种技术路线的差异体现在多个方面。信息处理方式是最核心的不同，WA像直线冲刺，直接从感知到动作；VLA则像曲线救国，先把路况画面等信息转化成语言指令，再让车辆执行动作。这两种方式各有优劣，WA的直接性提升了反应速度，VLA的语言转化则让推理更深入。

技术难度和发展阶段也拉开了差距。WA难度高，目前还在探索期，很多技术细节需要打磨，就像在一条未开辟的道路上摸索前行；VLA相对来说起步更快，部分企业已经取得阶段性成果，离量产上车不远了，但它也面临不少挑战，比如思维链的完整性、长时序推理的准确性，都是需要不断优化的地方。

对自动驾驶的理解分歧，让不同企业选择了不同方向。华为觉得WA能直达自动驾驶的核心，只有摆脱语言中介，才能实现真正的智能；而押注VLA的车企则认为，融合视觉、语言和动作，能让自动驾驶更快落地，并且在现有基础上不断提升能力和体验，是大模型时代的重要突破。

再看特斯拉，它走的是纯视觉技术路线，和WA、VLA都不一样。特斯拉认为，人类驾驶靠的是双眼，纯视觉系统更贴近真实驾驶习惯，是通向完全自动驾驶的“第一性原理”。它用八颗摄像头覆盖三百六十度视野，再配上自研的AI芯片和端到端神经网络，实时处理图像数据并生成驾驶决策，完全不用激光雷达这类昂贵硬件。

这种路线的优势很明显，全球数百万辆特斯拉车辆一直在路上跑，能采集数十亿里程的数据，这些数据不断反哺系统，让算法持续优化，适应各种复杂路况。同时，省去激光雷达也降低了单车生产成本，让更多人能用上智能驾驶技术。

不同技术路线的背后，是企业对技术难度、落地速度和终极目标的权衡。WA追求的是更本质的智能，哪怕眼下难走也要坚持；VLA想借助现有大模型的优势，更快实现功能突破；纯视觉则试图用更简洁的硬件方案，靠数据积累取胜。

随着技术不断进步，这些路线可能会在未来某个节点交汇，也可能各自走出不同的天地。但无论哪条路，最终目标都是让自动驾驶更安全、更可靠、更普及，让人们的出行变得更轻松。这场技术比拼还在继续，每一个突破都在推动智能驾驶向前迈进一步，而消费者终将在这场角逐中，迎来更智能的出行体验。

现在，WA的研发还在攻坚克难，华为团队每天处理着海量数据，试图让模型更精准地理解这个复杂的世界；VLA的研发者们则在优化思维链，让推理更顺畅，功能更丰富；特斯拉的纯视觉系统也在日复一日的路测中迭代升级。每条路上都有挑战，也都有希望，而这些努力，都在悄悄改变着汽车行业的未来。

或许在不久的将来，当我们坐进自动驾驶汽车，根本不会在意它用的是WA、VLA还是纯视觉技术，只会惊叹于它能像老司机一样从容应对各种路况。但现在，这些技术路线的比拼，正是通往那个未来的必经之路，每一步探索都值得关注。

智能驾驶的故事还在续写，不同技术的碰撞会迸发出更多火花。WA的直接、VLA的融合、纯视觉的简洁，它们各自的演进会让自动驾驶技术不断成熟，最终惠及每一个出行者。这场没有硝烟的技术战，本质上是一场关于创新和突破的竞赛，而最终的赢家，将是整个行业和所有期待智能出行的人们。

来源：悠闲的治水大禹