智能驾驶技术演进 - 行业从依赖算力和规则驱动转向端到端模型 但传统端到端模型仅模仿人类驾驶行为 无法真正理解物理规律 [6] - 世界模型成为自动驾驶新方向 通过多模态数据融合和物理世界推演 实现预判与决策 而非单纯反应 [2][8] - 华为乾崑ADS 4系统于2025年4月发布 9月将量产上车 标志世界模型进入落地阶段 [3][4][9] 华为乾崑技术架构与优势 - 自研WEWA架构包含云端世界引擎（WE）和车端世界行为模型（WA） WE专注生成极端场景 WA实现实时推理与拟人化决策 [3][12][13] - 云端WE通过自研生成式模型创造高价值Corner Case（如突然横穿的行人） 并通过奖惩函数训练模型安全合规行为 [13][14] - 车端WA直接通过多模态信号（视觉、声音等）控车 专为驾驶优化 避免语言模型缺乏空间感知的缺陷 [10][14] - 智驾系统搭载量突破100万辆 覆盖11家车企28款车型 新车型匹配周期缩短至6-9个月 [15] 市场竞争与行业动态 - 2024年华为乾崑在国内三方前装辅助驾驶域控全栈软硬一体方案市场中占据79.0%份额 稳居第一 [9] - 特斯拉在CVPR2023展示世界模型研究 蔚来2024年发布自研NWM模型 可在100毫秒内推演216种场景 [11] - 小鹏采用云端大模型（LLM为骨干）与车端小模型协同 通过VLA路径将视觉信息转换为语言token再生成控制动作 [12] 技术路径对比 - 端到端模型依赖大规模真实数据 但可能模仿人类驾驶缺陷（如90%保守行为导致系统犹豫） 泛化能力存在天花板 [6][7] - VLA路径引入语言模型 擅长语义理解但缺乏三维空间精确感知 华为明确拒绝此路径 [10] - 世界模型通过融合深度学习与思维链推理 自主生成行为链 突破长逻辑局限 提升复杂环境判断能力 [8]

智能驾驶技术演进 - 行业从依赖算力、规则驱动转向端到端模型 但仍面临根本挑战 端到端模型本质是模仿人类驾驶行为 而非真正理解物理世界 导致系统可能继承人类驾驶缺陷如犹豫和保守 [6] - 2024年行业在特斯拉技术路线催化下集体驶向端到端 但随后意识到其局限性 包括无法超越训练数据品质与分布 泛化能力存在天花板 [6][7][10] - 2025年行业开始探索新路径 包括彻底抛弃模块化的端到端方案 引入视觉语言模型VLA/VLM 或加入世界模型以理解物理世界运行机制 [10] 世界模型核心价值 - 世界模型通过超大规模融合多模态数据 包括数百万公里真实路况、仿真场景与交通规则 构建动态可推理的数字化交通世界 使车辆能预测和推演而不仅是感知当下 [2] - 世界模型解决端到端模型只会模仿不会思考的瓶颈 让AI理解驾驶环境、预测未来变化并自主生成合理行为链 融合深度学习与思维链CoT推理框架 [11] - 世界模型突破训练数据稀缺和质量不均问题 打开模型能力天花板 提升复杂环境中的判断能力 [11][12] 华为乾崑技术布局 - 华为乾崑2025年4月发布基于世界模型的ADS 4系统 依托自研WEWA架构 包含云端世界引擎WE负责海量数据训练与场景生成 车端世界行为模型WA实现实时环境推理与拟人化决策 [4][19] - 华为乾崑智驾ADS 4系统将于2025年9月陆续上车 标志高阶辅助驾驶进入新阶段 系统开始理解物理规律本身而非仅学习人类驾驶行为 [4] - 华为乾崑在国内三方前装辅助驾驶域控全栈软硬一体方案市场中以79.0%的绝对市场份额稳居第一 [12] 华为技术路径差异化 - 华为乾崑拒绝VLA视觉语言模型路径 认为其缺乏对三维空间的精确感知与运动推演能力 选择专为智能驾驶而生的世界行为模型WA 直接通过多模态信息输入控车 [12][14][22] - 华为云端世界引擎WE专注生成极端场景和Corner Case 如突然横穿的行人、暴雨中的滚动障碍物 并通过严格算法校验确保合成场景符合真实世界物理 [21] - 华为车端世界行为模型WA从零开始训练 专为安全行驶设计 融合多模态感知信号实现实时推理 不依赖语言中介 更专注空间推理 [19][22][23] 行业竞争格局 - 除华为外 蔚来2024年发布中国首个智能驾驶世界模型NWM 具备多模态自回归特性 能在100毫秒内推演出216种可能场景/轨迹 [18] - 小鹏采用云端大模型和车端小模型并进路径 云端大模型以LLM为骨干 通过VLA路径将视觉信息转换为语言token进行训练 [19] - 特斯拉在2023年CVPR上展示世界模型研究动态 推崇扩散模型diffusion 但研发尚处于初期 [17] 华为规模化优势 - 华为乾崑智驾系统搭载量已突破100万辆 覆盖11家车企、28款车型 包括东风、长安、广汽、北汽、比亚迪、赛力斯等品牌 [24] - 百万量级智能车队实时反馈复杂场景 数据持续流向云端 通过世界引擎WE筛选和增强 生成有效训练场景 推动模型迭代 形成感知-云端训练-车端进化的自主进化闭环 [25] - 华为乾崑智驾方案匹配一款车型最快仅需6至9个月 加速规模化落地 为L3及以上级别自动驾驶做准备 [24][25]