當前自動駕駛行業(yè)，各車企的技術(shù)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(yè)選擇了差異化的技術(shù)實現(xiàn)方式，部分車企側(cè)重于視覺—語言—動作模型（Vision Language Action,VLA），另一些則致力于構(gòu)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。

VLA先通過攝像頭（或其他傳感器）獲取環(huán)境信息，再用視覺編碼器把它轉(zhuǎn)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(guī)則優(yōu)先級、當前場景該采取什么策略等等），語言模型的“結(jié)論”將會被送到動作生成模塊，直接輸出控制指令（例如轉(zhuǎn)向、加減速、軌跡規(guī)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(huán)節(jié)，而不是簡單的感知→規(guī)劃→控制那種模塊化規(guī)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(gòu)建一個對外部世界的虛擬、內(nèi)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(guī)律、交通規(guī)則、各種動態(tài)變化，然后在這個內(nèi)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(zhuǎn)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(huán)境的預測，可以輔助決策、規(guī)劃、甚至策略驗證。

世界模型常被用來做仿真、模擬，通過大規(guī)模模擬極端、稀有場景、長尾場景，為自動駕駛系統(tǒng)訓練、驗證、生成數(shù)據(jù)。也能讓系統(tǒng)在內(nèi)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(tǒng)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(xiàn)階段眾多車企在這兩個方向并行投入，都期望這兩項技術(shù)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(tǒng)的模塊化+規(guī)則/規(guī)劃+靜態(tài)預測模式在真實交通場景中無法完全應對。

傳統(tǒng)的自動駕駛系統(tǒng)，主流架構(gòu)普遍采用“感知→規(guī)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(huán)境數(shù)據(jù)，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(guī)劃模塊再依據(jù)感知結(jié)果，結(jié)合預設規(guī)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(jù)決策執(zhí)行具體的轉(zhuǎn)向、油門及制動指令。

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(tài)多變以及邊緣案例的持續(xù)涌現(xiàn)，讓基于固定規(guī)則與靜態(tài)預測的串聯(lián)式架構(gòu)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(tǒng)的適應能力與魯棒性面臨顯著挑戰(zhàn)。

于是，人們希望自動駕駛系統(tǒng)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(xiàn)的。

各自優(yōu)勢與局限

1）VLA的優(yōu)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(xiàn)出其優(yōu)勢性。

端到端+整體優(yōu)化

端到端模型中，從感知到動作的流程都被統(tǒng)一在一個模型里，中間沒有太多手工設定的規(guī)則和模塊邊界，使得它理論上可以通過大數(shù)據(jù)訓練、學習，從經(jīng)驗里學會開車該怎樣反應，從而體現(xiàn)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(tǒng)需要實現(xiàn)與人類的高效協(xié)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(cè)行人突然靠近而制動等決策原因。VLA技術(shù)所具備的多模態(tài)語義對齊與自然語言處理能力顯現(xiàn)出其獨特價值。其架構(gòu)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(tǒng)的可理解性與用戶體驗。

2）VLA的局限

對環(huán)境物理動態(tài)+長尾、稀有場景的預測能力弱

VLA本質(zhì)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(jiān)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(zhuǎn)角／加速／制動）作為監(jiān)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(jiān)督信號。

實時性、計算資源消耗

端到端大模型整合了多模態(tài)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(zhàn)。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。

3）世界模型的優(yōu)勢

對未來、動態(tài)、復雜場景的“預測+仿真+規(guī)劃”能力強

通過在內(nèi)部建立對世界的模型，系統(tǒng)可以不僅看到當下，還可以推演未來，從而實現(xiàn)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(guī)劃最安全／穩(wěn)妥的動作。這對于自動駕駛尤其重要，因為真實道路環(huán)境充滿變化、不確定和突發(fā)性。

適合大規(guī)模訓練/長尾/極端場景生成

在真實交通環(huán)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(fā)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(tǒng)，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(tǒng)（決策／動作模塊）出現(xiàn)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(wǎng)。

4）世界模型的局限

構(gòu)建和訓練復雜

要讓世界模型準確反映真實的交通環(huán)境，必須對車輛動力學、交通規(guī)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(tài)規(guī)則的高精度模擬，對數(shù)據(jù)質(zhì)量、計算規(guī)模與系統(tǒng)設計均提出了極高要求。正因如此，早期世界模型在實現(xiàn)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(guī)級延遲約束下，其工程化應用受到較大限制。

與語義理解/規(guī)則／常識融合較弱

純世界模型偏重物理+動態(tài)+預測／仿真／規(guī)劃，但對復雜語義、交通規(guī)則、行人意圖、社會交互規(guī)則這些語義+常識+規(guī)則+語言的范疇不一定做得很好。對于某些需要語義理解、規(guī)則判斷、解釋及交互的場景，表現(xiàn)將不夠靈活。

可解釋性/透明性可能較差

世界模型的核心機制在于對物理規(guī)律與動態(tài)場景進行內(nèi)部仿真與數(shù)值化概率推演，其決策過程依賴于高維隱式狀態(tài)空間的建模與計算。但這種基于數(shù)值模擬的推理方式，在對外輸出時難以轉(zhuǎn)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(guī)合規(guī)、責任界定與系統(tǒng)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(nèi)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(jié)合起來、互補使用，或許可以讓自動駕駛真正安全、智能、穩(wěn)定地落地。

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       原文標題 : VLA與世界模型有什么不同？