好的，作为拥有10年经验的投资银行研究分析师，我将为您解读这篇关于自动驾驶世界模型技术路线的文章。 文章核心观点 文章核心观点在于，自动驾驶行业的技术路线正出现显著分化，以华为、蔚来为代表的公司正坚定押注“世界模型”路线，这被视为实现高阶自动驾驶的终极方案[2] 该路线强调利用原生3D/4D数据（如RGB-D图像、占用网格、激光雷达点云）对动态环境进行理解和预测，相较于传统的2D视觉方案，能提供更高的几何一致性和物理合理性，尤其适用于安全关键系统[5][9] 技术路线分歧 - 行业内在下一代量产方案上出现技术分歧，头部车企分化为“视觉语言行为模型”和“世界行为模型”两大流派[2] - “世界模型”路线被认为能真正实现自动驾驶，其核心是使智能体具备理解、表示并预测其动态环境的能力[5] - 世界模型缺乏标准化定义，新加坡国立大学的综述首次尝试系统化梳理3D/4D世界建模，提出了明确的定义和分类体系[2][7] 原生3D/4D数据的重要性 - 与2D投影不同，原生3D/4D信号在物理坐标系中编码了度量几何、可见性和运动信息，是“可执行建模”的首要载体[9] - 这些模态提供明确的几何信息和物理基础，对于自动驾驶等安全关键系统至关重要，能确保智能体遵循几何规律和因果关系[5][9] - 具体表示形式包括视频流、占用网格、激光雷达点云以及神经表示（如NeRF、高斯溅射），它们构成了世界模型的结构基础[19][20][22][23] 世界模型的功能分类 - 文章提出了基于表示模态的分层分类体系，将方法分为基于视频生成、占用生成和激光雷达生成三大类[42] - 根据功能角色，世界模型可进一步划分为四种类型：数据引擎（生成多样化场景）、动作解释器（预测未来状态）、神经仿真器（闭环交互推演）和场景重建器（从部分观测中补全场景）[28][29][30][31][34] - 这种分类有助于在保真度、一致性、可控性、可扩展性等维度上对不同方法进行比较[11] 生成模型的技术基础 - 生成模型是世界建模的算法核心，主要范式包括变分自编码器、生成对抗网络、扩散模型和自回归模型[36] - 不同范式在训练稳定性、样本质量和推理效率上各有权衡，例如扩散模型样本质量高但推理慢，自回归模型适合长序列但可能误差累积[37][38][39][40][41] - 混合架构日益普遍，如结合扩散模型与自回归建模以保证长时程一致性，以构建可靠的具身AI和仿真系统[41] 行业应用与前景 - 世界模型在自动驾驶、机器人和仿真环境等领域具有广泛的实际应用前景，头部企业已启动雄心勃勃的世界建模计划[6][16] - 具体应用场景包括交互式机器人、沉浸式仿真和大规模数字孪生，凸显了该技术在学术界和工业界日益增长的重要性[6] - 行业研究正从被动环境渲染转向能够支持智能体交互和反馈驱动适应的闭环系统，为自动驾驶的泛化能力和安全性提供支持[54]