摘要：进入今年，自动驾驶领域进入了两种技术路线的竞赛，基于VLA（Vision-Language-Action）模型和WEWA（World Engine & World Behavior Architecture）模型的争论甚嚣尘上。科技公司们纷纷画下“全无人驾驶近

进入今年，自动驾驶领域进入了两种技术路线的竞赛，基于VLA（Vision-Language-Action）模型和WEWA（World Engine & World Behavior Architecture）模型的争论甚嚣尘上。科技公司们纷纷画下“全无人驾驶近在咫尺”的大饼，资本与人才蜂拥而至，一些“自媒体”也开始指导车企如何选择模型的开发方向。然而，两种模型之争以及未来自动驾驶，这条通往“圣杯”的道路远比想象中更为复杂和坎坷。

在这场技术长跑中，两条主流路径逐渐清晰：一派主张打造极致模仿人类的“仿生老司机”（VLA模型），另一派则致力于构建永不疲倦的“AI理性思想家”（WEWA架构）。这不仅是一场技术之争，更是一场关乎自动驾驶灵魂的哲学思辨，正在重塑全球汽车产业的竞争格局。

随着VLA（端到端仿生）与WEWA（世界行为理性）两条技术路径的成熟，全球汽车产业正在经历前所未有的技术分化。

欧美车企显现出保守转型态势。传统巨头如大众、丰田、通用更倾向于与WEWA技术公司合作，投资Waymo、Cruise或与华为携手。其背后的逻辑清晰明了：WEWA的规则性、可解释性更符合传统汽车工业对“安全第一”的工程哲学。与此同时，新势力代表特斯拉则孤注一掷押注VLA，通过其百万级车队规模构建数据护城河，试图用“暴力美学”破解自动驾驶难题。

中国成为两种技术路线的"超级试验场"，呈现出独特的混合态势。理想汽车鲜明站队VLA路线，依托家庭用户画像和自然交互需求，打造“奶爸车专属AI司机”；华为系（问界、阿维塔等）坚定投入WEWA架构，通过云端世界引擎和车端推理能力，提供“安全优先”的解决方案；而比亚迪、小鹏等则采取“脚踏两条船”策略，既自研VLA相关技术，也与外部WEWA技术供应商合作，保持战略灵活性。

VLA模型（Vision-Language-Action）犹如一位天赋异禀的“学徒”，它通过海量人类驾驶数据进行学习，追求从感知到控制的端到端映射。特斯拉FSD V12便是其代表，驾驶风格平滑拟人，甚至能理解“超过前面那辆卡车”这样的自然语言指令，仿佛副驾坐了一位真正的老司机。

然而，这种“经验主义”路径的光环背后，隐藏着巨大隐患。其“黑箱”特性使得系统决策难以解释，一旦遇到训练数据中未曾见过的极端场景，可能会突发“幻觉”（Hallucination），做出难以预料的危险动作。更现实的是，其对高质量真人驾驶数据的依赖，犹如无底洞，采集和标注成本惊人，且永远难以穷尽现实世界中的“长尾问题”。

另一边，WEWA架构（World Engine & World Action）则走的是“学霸”路线。它不满足于模仿，而是要先为AI构建一个理解物理规律和社会规则的“内部世界模型”，让其能够推演未来、理性规划。华为ADS便是典型案例，通过云端世界引擎模拟生成数以亿计的极端场景（如突然出现的障碍物），训练系统见多识广、从容应对。

WEWA的优势在于安全性与可解释性，决策过程基于逻辑推演，而非统计相关性。但它的挑战在于“仿真与现实间的差距”，如果虚拟世界不够真实，那么在“温室”里练就的完美策略，在现实世界中可能不堪一击。同时，过于理性的驾驶风格有时也让人类感到缺乏“人情味”。

VLA与WEVA的竞争，恰好给了中国汽车工业前所未有的历史机遇。

技术供应链正在重构。中国在激光雷达、摄像头、计算芯片等传感器领域已形成完整供应链（禾赛科技、华为、地平线等）。同时，WEVA需要的云端超算中心（训练平台）和VLA需要的数据标注产业，正在中国快速发展。华为昇腾算力中心、百度阳泉智算中心等成为新基础设施。

数据优势正在转化为技术优势。中国复杂的交通场景（混行道路、随机穿行的电动车等）不再是劣势，反而成为训练VLA的"黄金数据"和验证WEWA的“终极考场”。2024年数据显示，中国智能网联汽车路测数据采集量已占全球60%，这种数据规模效应正在加速技术迭代。

商业模式也在不断创新。VLA路线可提供“个性化AI司机”订阅服务（理想已尝试）；WEWA路线则可提供“安全冗余包”等高附加值服务（华为ADS的按月订阅）。同时，脱敏后的驾驶数据可用于保险精算、城市交通规划等，形成新的数据价值链。

面对技术路线分化，中国车企正在发生深刻变化。

研发模式正从“硬件集成”向“软件定义”转变。比亚迪成立千人算法团队；长城汽车投资数十亿建设AI研究院。合作模式也呈现多样化趋势，除传统Tier 1供应商外，与科技公司成立合资公司（如赛力斯与华为）成为新选择。

组织架构正在重组。蔚来、小鹏等新势力已设立专门AI决策岗位，直接向CEO汇报。数据事业部的成立，将负责数据采集、清洗、标注和合规管理，将数据视为核心资产。

人才争夺升级。自动驾驶算法工程师薪资较传统汽车工程师高2-3倍，人才从互联网行业向汽车行业大规模流动。同时懂汽车工程和AI算法的“双栖人才”成为最稀缺资源。

供应链关系重塑。车企不再简单采购零部件，而是与芯片公司、算法公司、云服务商形成“技术共生体”。部分车企与供应商采用“联合开发、收益分成”模式，共同投入研发，共享智驾功能订阅收益。

自动驾驶的商业逻辑背后，也存在着深刻的割裂。

科技公司作为平台的提供者，攫取了巨大的估值和关注度，但在事故发生时，责任界定却异常模糊。是算法缺陷？传感器故障？还是人类监管员失职？这种利益与责任的不对等，与直播中“主播赚取佣金却不承担售后”的模式如出一辙。

此外，两种技术路线也引发了不同的商业模式思考。VLA路线依赖庞大真实车队持续收集数据，建立了极高的数据壁垒，但边际成本巨大。WEWA路线则强调通过仿真低成本地解决长尾问题，试图打破数据垄断，但其仿真平台的研发投入与可靠性验证同样是天文数字。

虽然两种技术路线的争论仍然激烈，但行业发展的狂热褪去后，理性的声音也将开始回归。纯粹的端到端VLA或纯粹的基于模型的WEWA或许都被证明无法单独胜任L4/L5级全自动驾驶这一宏大使命。

未来的答案，必然是一场“仿生”与“理性”的伟大融合。

架构需要融合。一个成功的自动驾驶系统，将需要VLA作为“感知与交互”的前端，以其强大的多模态能力理解世界、与人自然沟通；同时，需要WEWA作为”决策与安全”的基石，在其内部进行严谨的推演和规划，守住安全的底线。

数据闭环需要融合。云端世界引擎（WE）将不再是WEWA的独有物，而是成为为整个系统服务的“驾校总教练”。它不断生成VLA难以遇到的极端场景，为其“补课”；同时，车端遇到的疑难杂症也被上传，在仿真中复现和求解，形成自我进化的闭环。

商业与责任需要融合。行业必须建立起清晰的责任认定框架和保险体系，让技术的提供者真正为其系统的能力边界负责。唯有如此，才能赢得用户和监管的长期信任。

VLA与WEWA的竞争，本质上是自动驾驶不同技术哲学的碰撞。对于中国汽车产业而言，这不仅是技术路线的选择，更是一次从“市场换技术”到“技术定标准”的历史机遇。

中国已经成为新能源汽车发展的领导者，同时中国拥有全球最大的智能汽车市场、最丰富的应用场景和最完整的供应链体系。如果能将VLA的敏捷迭代与WEWA的严谨安全有机结合，中国有望诞生全球领先的自动驾驶技术体系，从过去四十年的“技术追随者”转变为未来的“规则制定者”。

当德国工程师还在争论功能安全合规，美国公司陷入数据采集争议时，中国汽车产业正在用“两条腿走路”的务实策略，开辟智能驾驶的“中国路径”。这场技术变革的终局，很可能不是某条路线的胜利，而是一场由中国市场定义的融合创新。

希望产业关于路线争论的虚火早点退去，车企和技术企业安心核心技术的研发和整体计算平台的建设。自动驾驶的发展从未是一蹴而就的闪电战，而是一场需要尊重技术规律、持续投入的持久战。当有一天你能在车上安心入睡，那一定是“仿生”的感性与“思想”的理性，终于达成了完美的和解。#头条创作者激励计划#

来源：西域刀客