[首發于智駕最前沿微信公眾號]當前自動駕駛行業，各車企的技術路徑普遍選擇了單車智能方向。而在實際落地過程中，不同企業選擇了差異化的技術實現方式，部分車企側重于視覺—語言—動作模型（Vision Language Action,VLA），另一些則致力于構建并應用世界模型（World Model）。這兩種路徑有什么不同？

什么是VLA，什么是世界模型

先說說VLA。VLA是英文Vision-Language-Action的縮寫，即視覺—語言—動作。也就是說，這種模型把視覺感知、語言/語義理解／推理和動作／控制輸出這三步融合到一個端到端（end-to-end）的體系里。

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VLA先通過攝像頭（或其他傳感器）獲取環境信息，再用視覺編碼器把它轉成特征向量，然后把這些視覺特征“翻譯”到類似語言模型（LLM,large language model）可以理解的語義空間里，通過語言模型進行高層推理、判斷（如識別車道線、行人、交通標志，甚至判斷行人的意圖、交通規則優先級、當前場景該采取什么策略等等），語言模型的“結論”將會被送到動作生成模塊，直接輸出控制指令（例如轉向、加減速、軌跡規劃）。

VLA的主要作用就是讓自動駕駛汽車具備“看、想、做”的能力，從視覺信息到動作輸出，中間有進行了思考、推理、語義理解的環節，而不是簡單的感知→規劃→控制那種模塊化規則的方式。

再說世界模型。世界模型的核心，是在模型大腦中里構建一個對外部世界的虛擬、內部模型。也就是說，它不只是看到當前路況，而是嘗試理解世界的物理規律、交通規則、各種動態變化，然后在這個內部模型里模擬、推演、預測未來可能的場景。如可以預測前方那輛車會不會突然轉向、行人是否會沖出、天氣或光線變化會有怎樣影響等，通過對交通環境的預測，可以輔助決策、規劃、甚至策略驗證。

世界模型常被用來做仿真、模擬，通過大規模模擬極端、稀有場景、長尾場景，為自動駕駛系統訓練、驗證、生成數據。也能讓系統在內部預演并判斷風險，而不僅僅依賴當前看到的畫面。

簡而言之：

VLA=視覺+語言(語義)+動作，通過一個端到端體系，把“看、理解、做”連起來。

世界模型=在“腦子里”建立對世界的模型、仿真，讓系統可以想象未來、做預測／推理，從而判斷風險。

為什么車企會選擇這兩個方向？

現階段眾多車企在這兩個方向并行投入，都期望這兩項技術能給自動駕駛的落地帶來更多可能。之所以會這樣，是因為自動駕駛對復雜性、不確定性、安全性、長尾場景的高要求，傳統的模塊化+規則/規劃+靜態預測模式在真實交通場景中無法完全應對。

傳統的自動駕駛系統，主流架構普遍采用“感知→規劃→控制”的模塊化設計。其通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器采集環境數據，交由感知模塊進行目標檢測、分類與跟蹤，識別如行人、車輛、車道線等關鍵信息；規劃模塊再依據感知結果，結合預設規則與預測模型，生成軌跡、速度及加減速等決策；控制模塊將根據決策執行具體的轉向、油門及制動指令。

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但隨著自動駕駛車輛在道路上應用越來越多，復雜的路況、場景的動態多變以及邊緣案例的持續涌現，讓基于固定規則與靜態預測的串聯式架構局限凸顯，難以覆蓋所有潛在場景，尤其在長尾與極端情況下，系統的適應能力與魯棒性面臨顯著挑戰。

于是，人們希望自動駕駛系統能像老司機一樣，不只是看見世界，還能“理解”、能“推理”、能“預測未來”、能“靈活應對變化”。VLA和世界模型正是基于此出現的。

各自優勢與局限

1）VLA的優勢語義理解+可解釋性

因為VLA將視覺信息“翻譯”成語義（類似語言描述），所以它更貼近人類理解世界的方式。對于如行人、騎車人、交通標志、交互意圖等復雜交通場景，VLA的語言推理能力就表現出其優勢性。端到端+整體優化

端到端模型中，從感知到動作的流程都被統一在一個模型里，中間沒有太多手工設定的規則和模塊邊界，使得它理論上可以通過大數據訓練、學習，從經驗里學會開車該怎樣反應，從而體現出較強的泛化能力。適合復雜語義場景+人機交互

自動駕駛系統需要實現與人類的高效協同，如準確理解請在前方便利店臨時停車等自然語言指令，或在必要時向用戶解釋因左側行人突然靠近而制動等決策原因。VLA技術所具備的多模態語義對齊與自然語言處理能力顯現出其獨特價值。其架構天然支持復雜語義的解析、推理與生成，能夠為人機交互提供直觀、可解釋的溝通界面，從而增強系統的可理解性與用戶體驗。

2）VLA的局限對環境物理動態+長尾、稀有場景的預測能力弱

VLA本質是“看到+推理+輸出”，如果只是基于當前畫面做判斷，沒有對未來可能變化（比如前方車輛突然緊急剎車、行人沖出、雨雪、光照變化等）做足夠仿真及預測，就可能反應不夠及時或不夠安全。監督信號稀疏/學習不充分

一些最新研究指出，僅靠動作輸出（方向盤轉角／加速／制動）作為監督，對于一個容量很大的VLA模型來說可能遠遠不夠，有可能讓模型的大部分潛能無法利用。近期就有研究提出把世界建模（預測未來畫面）加到VLA的訓練中，以獲得更豐富、更密集的監督信號。實時性、計算資源消耗

端到端大模型整合了多模態感知與直接動作生成，若進一步要求其具備長短時預測與復雜場景推理能力，將面臨算力需求、實時延遲及能效挑戰。這在車載嵌入式平臺上尤為突出，這樣成為其實際落地應用中必須攻克的難題。

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3）世界模型的優勢對未來、動態、復雜場景的“預測+仿真+規劃”能力強

通過在內部建立對世界的模型，系統可以不僅看到當下，還可以推演未來，從而實現如模擬前車可能剎車、行人可能穿過、光照／天氣可能變、車輛可能并線等等預測，然后提前規劃最安全／穩妥的動作。這對于自動駕駛尤其重要，因為真實道路環境充滿變化、不確定和突發性。適合大規模訓練/長尾/極端場景生成

在真實交通環境中，某些危險或極端情況很難大量收集（比如夜間雨雪、大霧、極端行人行為、突發障礙物等），但用世界模型可以“仿真”這些情況，用來訓練、驗證、測試自動駕駛系統，增強其魯棒性和安全性。提供冗余、安全校驗機制

即使主系統（決策／動作模塊）出現問題，世界模型也能作為“虛擬大腦”進行冗余判斷、風險分析、仿真校驗。某些設計還會把輕量世界模型放到車端，用作校驗及安全網。

4）世界模型的局限構建和訓練復雜

要讓世界模型準確反映真實的交通環境，必須對車輛動力學、交通規則、不確定性因素及行人行為等多維要素進行高保真度建模。這種對物理、社會及動態規則的高精度模擬，對數據質量、計算規模與系統設計均提出了極高要求。正因如此，早期世界模型在實現實時推理與高效部署時存在諸多問題，尤其在GPU算力加速與車規級延遲約束下，其工程化應用受到較大限制。與語義理解/規則／常識融合較弱

純世界模型偏重物理+動態+預測／仿真／規劃，但對復雜語義、交通規則、行人意圖、社會交互規則這些語義+常識+規則+語言的范疇不一定做得很好。對于某些需要語義理解、規則判斷、解釋及交互的場景，表現將不夠靈活?？山忉屝?透明性可能較差

世界模型的核心機制在于對物理規律與動態場景進行內部仿真與數值化概率推演，其決策過程依賴于高維隱式狀態空間的建模與計算。但這種基于數值模擬的推理方式，在對外輸出時難以轉化為人類可直觀理解的語義解釋。在自動駕駛的安全驗證、法規合規、責任界定與系統可審計性等實際落地要求中，這種“黑箱”特性成為了不得不去面對的問題。

最后的話

VLA和世界模型，看起來像是自動駕駛領域里兩種不同的“腦子設計方式”，VLA讓車具備“看到+理解+判斷+動作”的能力；世界模型則給車提供了一個“內部虛擬世界+預測／仿真／推演未來”的能力。但在方向選擇上，智駕最前沿以為，如果能把兩條路結合起來、互補使用，或許可以讓自動駕駛真正安全、智能、穩定地落地。