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]

技术路线分化背景 - 特斯拉去年年初上线端到端后引发行业快速跟进 推动城市领航辅助功能普及 [3] - 当前辅助驾驶技术路线出现分化 主要形成VLA视觉语言动作模型和WA世界模型两条路径 [4][5] VLA技术路线代表企业 - 理想汽车全量推送VLA司机大模型 并宣称辅助驾驶从"局部领先"进入"全面领先" [7][8] - 小鹏汽车通过自研图灵芯片明确VLA路线 并强调"只有小鹏是真VLA" [12][13] - 奇瑞 吉利 元戎启行等企业也已明牌采用VLA技术路线 [15] WA技术路线代表企业 - 华为明确表示不会走VLA路径 认为WA才是实现真正自动驾驶的路径 [16] - 蔚来汽车同样选择WA技术路线 [21] - 宇树科技创始人质疑VLA为"相对傻瓜式架构" 引发行业讨论 [18][20] VLA技术原理与优势 - 工作原理：将传感器信息转化为语言文字 再通过语言大模型进行逻辑推理后输出动作 [30][32] - 解决端到端架构可解释性差的问题 工程师可直接修改描述文字进行纠错 [37][50][51] - 增强系统交互能力 支持通过语音指令控制车辆动作 如"向左转"或"找车位停"等 [56][57] - 提升复杂场景处理上限 通过类人思考做出更拟人化决策 [63][64] - 理论上有助实现从L2向L3 L4级自动驾驶突破 [87] VLA技术挑战 - 架构复杂度增加 需投喂大量数据训练才能体现体感差异 [74][75] - 对算力要求极高 需要大算力芯片支持实时分析 [77][80] - 小鹏自研图灵芯片已装车 理想自研M100芯片单颗算力据称可达3颗英伟达Thor-U [82] - 需要更大资金与技术投入 软硬件要求均高于传统端到端架构 [84][87] 行业技术发展现状 - 目前所有企业仍处于L2级辅助驾驶阶段 能力不足是重要制约因素 [42] - 最后5-10分的性能提升最为困难 但却是实现更高级别自动驾驶的关键 [43][44] - VLA技术不仅限于车端应用 在AI机器人等领域也有拓展潜力 [70][71]