智能驾驶的“世界模型”之战：定义未来自动驾驶的底层逻辑与商业版图

TL;DR：

智能驾驶领域正上演一场围绕“世界模型”的路线之争，各方围绕VLA、WA等技术架构，在云端与车端、模拟与生成、纯视觉与多传感器融合之间激烈博弈，这场技术范式革命将重塑产业生态，并加速自动驾驶商业化的进程。

智驾行业的硝烟已弥漫至“世界模型”的核心战场，这不仅是技术路线的抉择，更是对未来自动驾驶底层逻辑与商业版图的深层定义。特斯拉、华为、小鹏、理想、蔚来等巨头和新势力，正围绕“世界模型”（World Model）展开一场关乎技术哲学和市场话语权的“世纪之战”¹。从VLA（视觉-语言-行为大模型）到WA（世界行为模型），再到WEWA架构，这些缩写背后隐藏着各家对AI如何理解世界、如何操控车辆的核心认知差异。

技术原理与路线之争：何为“世界模型”？

“世界模型”并非一个新概念，其核心在于构建一个能够理解和预测真实世界动态的虚拟环境，让AI系统在此环境中学习和验证。特斯拉由埃隆·马斯克提出的“世界大模型”正是在此基础上，将真实世界数据转化为虚拟环境进行“重建”，进而“生成”数据，以优化自动驾驶能力²。这更像是一个强大的“AI驾校”，通过仿真来加速学习进程。而更专业地讲，世界模型可以理解为视频生成加上提示词（prompt）控制，它利用生成式AI的能力，从现有数据中学习世界规律，并据此推演出未来的可能性。

然而，对于如何实现这一目标，业界却分歧明显：

• VLA（视觉-语言-行为大模型）的思辨：以小鹏和元戎启行为代表，认为VLA是端到端+VLM（视觉-语言模型）的进化形态，通过整合视觉感知、语言理解和行为决策，赋予AI系统更强的_可解释性、思维链（Chain of Thought, CoT）和长时序推理能力_。元戎启行CEO周光甚至认为，“VLA模型的下限已超过端到端的上限”¹。语言层（Language）的引入被视为让AI能够更好地理解复杂情境和人类意图的关键。但其局限在于对空间感知能力较弱，且大参数量的VLA模型在车端部署面临巨大算力挑战。

• WA（世界行为模型）的实用主义：华为则旗帜鲜明地宣称“不走VLA路径”，其智能汽车解决方案BU CEO靳玉志认为，VLA看似取巧，实则并非通往真正自动驾驶的路径。华为的WEWA架构（World Engine & World Behavior Architecture）中，核心是WA，它跳过了“语言”环节（Language），直接通过Vision等信息输入控制车辆。华为的理由是，将各种信息转为语言再通过语言大模型控制，效率不高且不直观。WA强调_从感知直接到行为决策_，更倾向于一种高效、拟人化的直觉式驾驶体验³。蔚来提出的NIO World Model（NWM）也有类似倾向，其目标是直接在车端通过生成式模型从传感器数据生成控制指令，无需人工标注，同样跳过了语言中间层。

这场争论不仅是技术路线的差异，更反映了对“智能”本质的不同理解：究竟是像人类一样通过语言中介进行推理决策，还是像生物本能一样，从感知直接驱动行动？

算力、数据与云端智驾的博弈

无论何种技术路线，其背后都离不开对海量数据和极致算力的需求。智能驾驶的“世界模型”本质上要解决的正是数据难题，通过生成Corner Case数据，让智驾系统在虚拟环境中通过“状态→动作→奖励”的循环来优化感知和决策能力¹。

• 云端基座与车端蒸馏：小鹏汽车采取的策略是研发720亿参数的“小鹏世界基座模型”于云端，再通过“云端蒸馏小模型”的方式部署到车端。这体现了一种_“先求涌现、再虑部署”_的哲学，期望在云端实现超越现有端到端能力的智能涌现。

• 车云协同与参数优化：理想汽车的MindVLA模型，虽然在车端部署22亿参数的VLM，但其“基座模型”（即世界模型）主要在云端用于“仿真训练+场景验证”¹。华为的WEWA架构亦是云端WE（世界引擎）负责海量数据训练和场景生成，车端WA（世界行为模型）实现实时环境推理和拟人化决策，宣称在车端算力消耗上能降低75%，相当于20亿参数模型的负担¹。这种车云协同模式成为主流，但在两者间的权重和交互方式上，各家仍有不同侧重。

• 硬件竞赛与芯片自研：算力竞赛直接催生了芯片自研热潮。特斯拉、华为、小鹏等企业纷纷投入自研或深度定制芯片，以确保硬件能最大化适配软件算法。例如，小鹏全新P7一口气搭载三颗图灵芯片。第三方供应商如Momenta也积极推进芯片自研，旨在将高阶辅助驾驶成本压低至5000元级别，有望颠覆行业定价模式⁴。这场硬件与算力之战，是支撑上层“世界模型”能够高效运行的基石。

商业化与本土化：决胜市场的关键维度

最终，任何先进的技术路线都必须在商业价值的尺度上得到检验。正如地平线相关负责人所言，无论是VLA还是World Model，都“万变不离其宗，到最后都是一个端到端的模型。如果你带不来收益，那我就不太会去用。”¹ 产品收益高低，是评判新方法价值的唯一标准。

• 市场导向与用户体验：智驾技术不再是实验室的炫技，而是用户日常驾驶体验的决定性因素。技术的先进性必须转化为_更安全、更舒适、更高效_的实际驾驶感受。各家企业投入巨资研发新模型，正是为了在日益激烈的市场竞争中占据优势。例如，小鹏计划通过OTA将VLA能力上车，理想也积极推进MindVLA的量产。

• 中国市场的本土化挑战：中国复杂多变的路况和独特的交通文化，对自动驾驶系统提出了极高的本土化要求。特斯拉FSD虽在全球领先，但在中国因法规限制和算法地域适应性问题，其迭代速度和功能开放程度均落后于北美版本⁴。相比之下，华为、小鹏、理想等本土品牌凭借中国研发团队，能够深度定制符合国情的驾驶策略，更贴合本土用户习惯，成为其市场竞争的关键优势。

• 资本视角下的技术选择：从投资逻辑看，资本正在密切关注这些技术路线之争。押注哪种“世界模型”能够率先实现规模化商业落地，将直接影响未来的市场格局和投资回报。企业在技术上的激进投入，也是为了抢占生态位，吸引更多资本的关注和赋能。

颠覆与重塑：智能驾驶的未来图景

这场“世界模型大战”的深层意义，远超技术范畴本身。它预示着智能驾驶正从_“感知驱动”转向“认知驱动”_，AI系统不再仅仅是识别物体，而是开始“理解”环境、预测行为、进行类人决策。这无疑是迈向通用人工智能（AGI）在具身智能领域的一次重要实践。

未来3-5年，我们或将看到以下趋势：

1. 多模态融合加速：无论VLA还是WA，都强调多模态数据的融合处理。未来的智能驾驶系统将更高效地整合视觉、雷达、语言乃至用户意图，形成更全面的“世界理解”。
2. 车云协同深化：云端大模型的训练能力和车端实时推理的效率将持续提升。_模型蒸馏、联邦学习_等技术将进一步优化车云之间的协同，实现更高水平的智能涌现。
3. 软件定义汽车的深化：随着世界模型等大模型技术在智驾系统中的核心地位日益凸显，软件将在车辆的价值构成中占据更主导的地位。OTA更新将成为常态，持续带来功能升级和体验优化。
4. 数据飞轮效应加剧：智驾系统运行产生的数据将反哺模型训练，形成“数据-模型-优化-数据”的飞轮。拥有海量真实驾驶数据和高效数据处理能力的企业将具备更强的竞争力。
5. 伦理与监管的挑战：随着AI决策的复杂性和自主性增强，伦理挑战如责任归属、决策透明度等将更加突出。各国政府将加速出台更完善的法规和标准，以引导技术健康发展。

这场“世界模型大战”不仅是技术范式的竞争，更是企业战略、商业模式和对未来出行理念的全面博弈。它将加速智能驾驶技术的成熟与普及，最终重塑交通出行、城市规划乃至人类社会的生活方式。我们正站在一个由AI驱动的全新智能出行时代的风口浪尖，这场“战役”的结果，将深刻影响人类文明的未来进程。

引用

• 智能驾驶
• 世界模型
• 大模型
• 自动驾驶
• 商业化
• 技术竞争