WA世界模型的技术原理 - WA世界模型概念源于20世纪40年代苏格兰心理学家肯尼思·克雷克提出的"心智模型"，通过模拟物理规律理解世界并做出决策[9][11][12] - 2018年DeepMind发表《World Models》论文，提出通过自动编码器压缩现实场景数据，利用神经网络推演未来可能性，再通过控制器执行动作的"造梦"训练模式[17][18][19] - 世界模型采用类似"训狗"的奖励惩罚机制，通过设定物理参数和规则框架让AI在试错中进化[24][26] - 2022年后借助ChatGPT等大模型的序列建模能力，世界模型从2D升级到3D仿真，可推演多因素叠加的复杂场景[26][28] - 核心目标是让AI具备人类式的物理时空理解能力，通过因果逻辑预演行动后果[29] WA世界模型在自动驾驶领域的应用 - 华为和蔚来是明确采用WA世界模型技术路线的代表企业[6] - 蔚来技术可实现分析前3秒行车数据，0.1秒内推演120秒模拟路况，生成216种场景可能性[32] - 华为ADS 4系统分为云端WE（World Engine）世界引擎和车端WA（World Action Model）世界行为模型，合称WEWA[37][39][40][41] - 系统内置多专家模块，如路口预测专家和拥堵跟车专家，根据不同场景调用专用算力资源[56][57][58] - 车端算力需求较低，通过注意力热图实现局部算力聚焦，降低延迟提高反应速度[54][55][59] WA世界模型与传统端到端及VLA的对比 - 相比传统端到端模型，WA世界模型增加预判环节，运行速度更快[33][34] - 解决端到端黑箱问题的手段不同：VLA通过图像转文本实现可视化修改，WA通过三维物理规则反向演算配合注意力热图回溯问题根源[44][45][48] - 数据训练优势明显，云端世界引擎可虚拟生成极端事故场景数据，突破真实数据稀缺限制[50][51][52] - 与VLA技术路线差异：WA依赖"肌肉记忆"经验式反应，车端系统更精简；VLA接近人类逻辑思考，擅长处理突发危险场景和复杂长尾决策[62][63][64][65] - 硬件需求侧重点不同：VLA对车端芯片算力要求高，WA更依赖网络速度和芯片带宽[68] 行业技术路线发展态势 - 当前辅助驾驶技术处于分水岭阶段，WA与VLA路线各有拥趸[69][70] - 长期可能走向技术融合或出现新架构，实现优势互补[71] - 技术发展最终目标为推动L3、L4级自动驾驶落地[72][73]