VLA与世界模型：自动驾驶技术路径的博弈
每天懂一传感器
VLA与世界模型：自动驾驶技术路径的博弈
在当前自动驾驶技术快速发展背景下，VLA（视觉—语言—行动模型）与世界模型代表了两种截然不同的决策与感知融合路径。它们分别在语义抽象与物理建模之间寻找最优解。
VLA模型的核心原理
VLA模型是一种融合视觉感知、语言理解和行动决策的多模态架构。系统首先利用视觉编码器（如SigLIP、Dino V2/V3）提取摄像头图像的语义特征，并将其转换为语言模型可理解的token表示。这些token随后被输入经过多模态训练的大语言模型（LLM），用于执行包括车道线状态分析、行人意图预测、驾驶策略评估等任务。
LLM输出的推理结果进一步被解析为轨迹和速度等控制指令，驱动车辆执行具体动作。从本质上说，VLA让车辆具备了“描述所见、思考策略、执行行动”的能力。语言模型的抽象推理能力使其能够更好地整合上下文信息与规则知识，从而在复杂驾驶场景中做出更具语义深度的判断。
然而，VLA也面临诸多挑战。视觉到语言的转换容易造成信息损失，LLM推理结果需严格约束在物理可行范围内，否则可能产生“逻辑上合理，但实际不可行”的行为。此外，模型推理延迟、系统实时性以及决策可解释性仍是技术难点。
VLA的优势在于其对复杂交互场景和规则体系的适应能力，尤其适合那些希望通过数据与模型迁移驾驶经验至不同车型与城市的应用场景。但其对物理精度的保障需额外工程支持，模型验证和部署难度相对较高。
世界模型的技术理念
与VLA不同，世界模型以构建可计算、可推演的物理环境为核心，直接在状态空间内进行行为生成与验证。它强调空间认知与动力学建模，从多模态传感器数据出发，构建一个高保真的世界状态表示，通过物理规则驱动决策行为。
以华为WEWA为例，其通过云端高保真仿真环境进行模型训练，模拟车辆在各种极端情况下的驾驶行为，积累大量仿真轨迹。模型在虚拟环境中学习物理因果关系，并通过奖惩机制不断优化策略。训练完成后，通过模型蒸馏等手段，将模型压缩为适合车端部署的轻量化版本。
世界模型的优势体现在其物理一致性和可验证性。由于决策基于可形式化验证的状态和动力学模型，系统更容易实现安全边界约束与形式化验证。仿真训练还能有效覆盖现实数据难以覆盖的极端场景，从而提升系统的鲁棒性。
该技术路线也存在明显挑战。高质量仿真与复杂动力学建模需大量算力与资金投入，且仿真环境与现实世界的差距难以完全消除。此外，对高精度传感器的依赖也提高了系统成本与部署门槛。
两条路径的核心区别
VLA与世界模型在多个维度存在显著差异。在世界表示方面，VLA采用语义化的token表达，强调抽象与规则注入；世界模型则通过连续状态变量与空间关系建模，突出物理预测性。
在推理机制上，VLA依赖大语言模型处理长时序与复杂上下文，但需将其映射到物理执行层面；世界模型则直接在状态空间中进行物理推演，推理路径更贴近现实规律。
训练数据方面，VLA依赖多模态标注数据与语言对齐信息；世界模型则以仿真数据和传感器融合日志为主。仿真训练在数据量和可控性方面更具优势。
在部署策略上，VLA通常需要复杂的模型栈支持，云端负责高层规划，车端执行受限动作；世界模型则采用“仿真训练—模型蒸馏—车端部署”的直接路径，车端系统可基于实时感知进行物理层面决策。
技术融合的未来方向
VLA与世界模型并非非此即彼，未来更可能走向融合路径。VLA可以作为系统“大脑”，负责场景理解与策略规划；世界模型则作为“小脑”，确保决策符合物理规律与安全边界。
随着传感器精度提升、边缘计算能力增强以及模型压缩技术的发展，两者的协同优化将成为自动驾驶技术演进的重要方向。
查看全文
评论0条评论