技术路线选择现状 - 华为倾向WA技术路线 认为WA是实现真正自动驾驶的终极方案 而VLA路线看似取巧却不是终极方案[2][3] - 小鹏 理想 奇瑞等车企选择VLA技术路线 拥有更多拥护者[2] - 行业对两种技术路线的上限和最终方案存在争议[2] WA技术路线优势 - WA将感知 预测 决策 规划整合到同一模型框架 减少环节割裂 更符合人类驾驶认知方式[3] - 决策响应速度约100毫秒 比VLA快近100毫秒 能更快调整车辆行驶动作[3] - 对雷达感知数据和视频影像直接融合处理 更完整保存和识别数据细节[3] - 雨雾天气场景下对150米外静止车辆识别准确率比VLA高约37%[3] - 目标实现99.999%的真实驾驶场景覆盖率 目前覆盖约95%[7] - 华为ADS 4.0系统在超复杂城区平均百公里接管次数0.8次 优于主流VLA方案的1.5次[11] VLA技术路线优势 - VLA可利用互联网文本数据预训练 降低对专业驾驶数据依赖 初期数据获取成本仅为WA的1/3[5] - 支持自然语言指令交互 方便用户使用[5] - 开发周期更短 适合车企快速将产品推向市场[5] - 理想汽车预测VLA能将事故里程提升至人类驾驶的10倍 达600万公里出现一次事故[4] 技术局限性对比 - WA研发需要自建云端世界引擎与车端专用芯片协同架构 华为乾崑2024年研发投入超100亿元 有8000名研发人员[4] - WA车端硬件成本比VLA高40%以上 制约中低端车型推广[4] - WA在极端强光或弱光情况下算法不足 山区弯道通行成功率较城区低15%[4] - VLA对复杂路口决策准确度不足 限制在复杂交通场景应用[6] - VLA对未经历极端工况决策可靠性待提高 需人工标注补充但效率不高[6] - VLA将三维驾驶环境转化为一维语言时可能丢失细节数据 导致冰雪路面事故率高于WA[8] 技术发展上限 - WA上限是构建数字孪生式驾驶决策系统 目标人机接管率每千公里0.1次 优于VLA的每千公里1.2次[7][8] - WA有助于减少激光雷达数量依赖 可能最终实现纯视觉方案全场景通行[8] - VLA基于关联推理但缺乏物理因果理解 上限较WA低[8] - VLA在实现自动驾驶安全目标时面临挑战 需要超越人类安全阈值[9] 未来发展方向 - WA更可能成为自动驾驶终极方案 因其建立对世界认知与建模 与人类驾驶逻辑相似[11] - VLA适合L2+智驾过渡阶段 通过语言交互实现策略透明化 降低用户焦虑[10] - 未来可能出现融合路线 底层以WA世界建模为核心 上层结合VLA交互与推理能力[11] - 随着技术进步可能出现更新更好的方案 目前谈不上谁是终极方案[12]