在一个雨夜的十字路口，你开车行驶到路中央，前方是一辆犹豫不决的电动车，左侧有一台打着转向灯的出租车，右后方突然闪过一束远光灯。这时候你会怎么做？经验丰富的司机往往会迅速分析，电动车可能突然横穿，出租车大概率要并线，后车逼得太紧不能急刹，最稳妥的办法是先减速，给前后左右都留出余地。看似几秒钟的决定，实际上包含了感知、预测、推理和取舍。
可如果把同样的场景交给自动驾驶呢？传统的系统更多是基于规则和简单预测，它能看见电动车、检测出租车、识别远光灯，却未必能像人类一样“想明白”这些信号背后的意图和逻辑。于是，车子要么显得过度保守停在原地，要么冒进地冲出去，最终都和人类驾驶的直觉一定会有差距。也正因为如此，行业开始追问，能不能让车也拥有“理解和推理”的能力？答案正是近年来兴起的VLA（视觉—语言—动作模型）和世界模型。
其实过去十年，自动驾驶的发展像坐过山车一样起伏。早期技术方案觉得靠感知、预测、规划、控制的模块化体系，把规则写全，把数据堆够，就能让汽车自动开起来。但随着项目规模扩大，越来越多从业者意识到，这套方法天然有天花板。模块化的链条太长，每个环节之间的信息丢失严重，人工接口让系统难以联合优化，即使投入海量人力，也难以覆盖长尾复杂场景。VLA和世界模型的出现，让车子不只是“执行规则”，而是像人一样“理解和推理”。
VLA的逻辑：从“会看”到“会想”
VLA的本质是把自动驾驶从单纯的数据驱动，逐步引向知识驱动。过去的端到端尝试大多直接把图像输入和车辆动作输出绑定在一起，中间缺乏解释能力。而VLA则引入了多模态大模型的优势，把视觉、点云、地图、传感器信息都编码进一个统一的语义空间，再通过语言模型来进行逻辑推理和高层决策。换句话说，它让车不只是会“看”，更会“想”。视觉编码器负责从图像或点云中提取特征，对齐模块把这些特征映射到语言空间，语言模型则像人脑的“推理区”，根据上下文和逻辑得出结论，最后生成器把这种高层意图转换成车辆可以执行的轨迹或动作。可以说，VLA就是把人类驾驶的认知流程，第一次较完整地搬进了机器世界。
VLA模型的总体架构，包含编码器、解码器和输出动作
要让VLA真正工作起来，有三块技术难点是绕不开的。首先是三维特征的表达。车面对的是一个三维世界，二维的图像信息远远不够。近年来被频繁提到的3D Gaussian Splatting技术，正是为了解决这一问题。它用一系列高斯分布来显式表示三维点，不仅比传统的体素网格节省算力，还能达到实时渲染的水平。相比之下，像NeRF那样的隐式场景表示虽然能渲染得极其逼真，但计算量过大，几乎不可能放在车端使用。3D GS在效率和真实感之间找到了平衡，因此被很多团队作为中间特征的候选方案。不过，它也有短板，比如对初始点云的质量非常依赖，这意味着在采集数据阶段就要保证精度，否则渲染结果会受到较大影响。但从整体趋势来看，3D GS已经成为让车能更“立体”地理解世界的重要一步。
3D GS与其余三维重建技术的区别
第二个难点是记忆与长时序推理。驾驶是一项连续任务，不是单帧的反应动作。车需要记住前方几秒钟的交通参与者行为，才能判断对方是要超车、掉头还是直行。然而传统Transformer在处理长序列时开销太大，窗口一旦超过几千步，计算就变得不可承受，同时信息还容易被稀释掉。为了解决这个问题，有技术引入了稀疏注意力和动态记忆模块。稀疏注意力通过只关注关键位置，显著降低了计算复杂度，而动态记忆则像外挂的存储器，把历史中的关键信息提取、保存，在需要时重新调出。这种方式让模型既能处理长时依赖，又不会在车端算力有限的环境下崩溃。像是小米的QT-Former就在长时记忆上做了优化，理想的Mind架构同样在探索类似的思路，说明这已经成了产业界的共识。
小米QT-Former模型架构
第三个难点是推理效率。车端的算力和功耗都有限，不可能像云端一样无限堆GPU。于是量化、蒸馏、裁剪等传统模型压缩手段，成了落地必备。理想采用GPTQ等后训练量化方法，把大模型缩小到能实时运行的程度，同时探索混合专家模型MOE，通过只激活部分专家的方式来减少开销。这样的架构既能保持大模型的能力，又不会让推理速度拖慢整个系统。智驾最前沿以为，未来车端的大模型必然是“稀疏+量化”的形态，否则在能耗和成本上都不现实。
世界模型：虚拟世界里的试炼场
如果说VLA是车子的“大脑”，那么世界模型就是它的“训练场”。因为现实世界的数据再多，也不可能覆盖所有情况，更不能无限试错。高保真的世界模型能生成各种道路场景，补充长尾数据，还能提供一个低成本、安全的闭环环境，让模型在虚拟世界里反复学习。理想的DriveDreamer4D就是一个典型案例，它能生成新轨迹视频并和真实数据对齐，用来扩展数据集；ReconDreamer则通过渐进式数据更新来减少长距离生成里的假象；OLiDM针对激光雷达数据稀缺的问题，用扩散模型来生成点云。这些名字看起来很学术，但本质上都是在做一件事，用虚拟的方式去还原真实世界的复杂性，让模型提前适应未来可能遇到的情况。
在训练范式上，VLA和世界模型也发生了很多变化。过去大家依赖行为克隆，即让模型模仿人类驾驶，但这种方法在遇到没见过的情况时往往会失效。现在更多采用三阶段闭环，先用行为克隆做起步，保证模型有个基础，再用逆强化学习从专家数据中学习奖励函数，最后通过世界模型里的强化学习不断迭代优化。这种方式让模型不仅会模仿，还能自己探索更优解，逐渐超越人类示范的水平。
产业视角：车企为何抢跑？
把大语言模型放到自动驾驶里并不是把车变成聊天机器人那么简单。VLA的核心在于“多模态”和“动作生成”，视觉编码器要能把图像、视频、甚至点云编码成对语言友好的中间表示；对齐模块要把这些视觉表示映射到语言空间；语言模型承担长时的推理和决策；解码器则把高层意图细化成车辆可执行的低层动作或者轨迹。其实汽车的任务比较单一，就是开车，场景也相对有规则，道路标线、交通灯、车辆行为都有明确约束。再加上车企自带海量车队和数据收集能力，这使得VLA更容易在车上形成规模效应。这也是为什么国内外厂商纷纷入局的原因。Waymo早期推出了EMMA系统，算是奠定了方向；国内理想正在构建完整的Mind架构，小米在量产车中测试QT-Former，小鹏在尝试端到端引入大模型，华为则在MDC平台上为未来预留了大模型接口。不同公司路线各异，但目标是一致的，让车子具备更强的理解和推理能力。
EMMA模型架构
写在最后
总的来说，VLA与世界模型的结合，标志着自动驾驶正在经历一次认知层面的升级。它们不仅仅是算法改良，而是范式的转变，从“能看会开”走向“能想会推理”。这条路当然不轻松，三维表征、记忆机制、算力约束和仿真保真度，每一项都是难题。但随着架构逐步成熟、世界模型越来越逼真、闭环训练越发完善，我们有理由相信，未来的自动驾驶不只是冷冰冰的感知与控制机器，而是一个能理解环境、能解释行为、能与人类逻辑对接的“驾驶智能体”。谁能最先把这些技术变成大规模落地的体验，谁就能在下一阶段的竞争中拔得头筹。
-- END --
原文标题 : VLA与世界模型，会让自动驾驶汽车走多远？
在一个雨夜的十字路口，你开车行驶到路中央，前方是一辆犹豫不决的电动车，左侧有一台打着转向灯的出租车，右后方突然闪过一束远光灯。这时候你会怎么做？经验丰富的司机往往会迅速分析，电动车可能突然横穿，出租车大概率要并线，后车逼得太紧不能急刹，最稳妥的办法是先减速，给前后左右都留出余地。看似几秒钟的决定，实际上包含了感知、预测、推理和取舍。
可如果把同样的场景交给自动驾驶呢？传统的系统更多是基于规则和简单预测，它能看见电动车、检测出租车、识别远光灯，却未必能像人类一样“想明白”这些信号背后的意图和逻辑。于是，车子要么显得过度保守停在原地，要么冒进地冲出去，最终都和人类驾驶的直觉一定会有差距。也正因为如此，行业开始追问，能不能让车也拥有“理解和推理”的能力？答案正是近年来兴起的VLA（视觉—语言—动作模型）和世界模型。
其实过去十年，自动驾驶的发展像坐过山车一样起伏。早期技术方案觉得靠感知、预测、规划、控制的模块化体系，把规则写全，把数据堆够，就能让汽车自动开起来。但随着项目规模扩大，越来越多从业者意识到，这套方法天然有天花板。模块化的链条太长，每个环节之间的信息丢失严重，人工接口让系统难以联合优化，即使投入海量人力，也难以覆盖长尾复杂场景。VLA和世界模型的出现，让车子不只是“执行规则”，而是像人一样“理解和推理”。
VLA的逻辑：从“会看”到“会想”
VLA的本质是把自动驾驶从单纯的数据驱动，逐步引向知识驱动。过去的端到端尝试大多直接把图像输入和车辆动作输出绑定在一起，中间缺乏解释能力。而VLA则引入了多模态大模型的优势，把视觉、点云、地图、传感器信息都编码进一个统一的语义空间，再通过语言模型来进行逻辑推理和高层决策。换句话说，它让车不只是会“看”，更会“想”。视觉编码器负责从图像或点云中提取特征，对齐模块把这些特征映射到语言空间，语言模型则像人脑的“推理区”，根据上下文和逻辑得出结论，最后生成器把这种高层意图转换成车辆可以执行的轨迹或动作。可以说，VLA就是把人类驾驶的认知流程，第一次较完整地搬进了机器世界。
VLA模型的总体架构，包含编码器、解码器和输出动作
要让VLA真正工作起来，有三块技术难点是绕不开的。首先是三维特征的表达。车面对的是一个三维世界，二维的图像信息远远不够。近年来被频繁提到的3D Gaussian Splatting技术，正是为了解决这一问题。它用一系列高斯分布来显式表示三维点，不仅比传统的体素网格节省算力，还能达到实时渲染的水平。相比之下，像NeRF那样的隐式场景表示虽然能渲染得极其逼真，但计算量过大，几乎不可能放在车端使用。3D GS在效率和真实感之间找到了平衡，因此被很多团队作为中间特征的候选方案。不过，它也有短板，比如对初始点云的质量非常依赖，这意味着在采集数据阶段就要保证精度，否则渲染结果会受到较大影响。但从整体趋势来看，3D GS已经成为让车能更“立体”地理解世界的重要一步。
3D GS与其余三维重建技术的区别
第二个难点是记忆与长时序推理。驾驶是一项连续任务，不是单帧的反应动作。车需要记住前方几秒钟的交通参与者行为，才能判断对方是要超车、掉头还是直行。然而传统Transformer在处理长序列时开销太大，窗口一旦超过几千步，计算就变得不可承受，同时信息还容易被稀释掉。为了解决这个问题，有技术引入了稀疏注意力和动态记忆模块。稀疏注意力通过只关注关键位置，显著降低了计算复杂度，而动态记忆则像外挂的存储器，把历史中的关键信息提取、保存，在需要时重新调出。这种方式让模型既能处理长时依赖，又不会在车端算力有限的环境下崩溃。像是小米的QT-Former就在长时记忆上做了优化，理想的Mind架构同样在探索类似的思路，说明这已经成了产业界的共识。
小米QT-Former模型架构
第三个难点是推理效率。车端的算力和功耗都有限，不可能像云端一样无限堆GPU。于是量化、蒸馏、裁剪等传统模型压缩手段，成了落地必备。理想采用GPTQ等后训练量化方法，把大模型缩小到能实时运行的程度，同时探索混合专家模型MOE，通过只激活部分专家的方式来减少开销。这样的架构既能保持大模型的能力，又不会让推理速度拖慢整个系统。智驾最前沿以为，未来车端的大模型必然是“稀疏+量化”的形态，否则在能耗和成本上都不现实。
世界模型：虚拟世界里的试炼场
如果说VLA是车子的“大脑”，那么世界模型就是它的“训练场”。因为现实世界的数据再多，也不可能覆盖所有情况，更不能无限试错。高保真的世界模型能生成各种道路场景，补充长尾数据，还能提供一个低成本、安全的闭环环境，让模型在虚拟世界里反复学习。理想的DriveDreamer4D就是一个典型案例，它能生成新轨迹视频并和真实数据对齐，用来扩展数据集；ReconDreamer则通过渐进式数据更新来减少长距离生成里的假象；OLiDM针对激光雷达数据稀缺的问题，用扩散模型来生成点云。这些名字看起来很学术，但本质上都是在做一件事，用虚拟的方式去还原真实世界的复杂性，让模型提前适应未来可能遇到的情况。
在训练范式上，VLA和世界模型也发生了很多变化。过去大家依赖行为克隆，即让模型模仿人类驾驶，但这种方法在遇到没见过的情况时往往会失效。现在更多采用三阶段闭环，先用行为克隆做起步，保证模型有个基础，再用逆强化学习从专家数据中学习奖励函数，最后通过世界模型里的强化学习不断迭代优化。这种方式让模型不仅会模仿，还能自己探索更优解，逐渐超越人类示范的水平。
产业视角：车企为何抢跑？
把大语言模型放到自动驾驶里并不是把车变成聊天机器人那么简单。VLA的核心在于“多模态”和“动作生成”，视觉编码器要能把图像、视频、甚至点云编码成对语言友好的中间表示；对齐模块要把这些视觉表示映射到语言空间；语言模型承担长时的推理和决策；解码器则把高层意图细化成车辆可执行的低层动作或者轨迹。其实汽车的任务比较单一，就是开车，场景也相对有规则，道路标线、交通灯、车辆行为都有明确约束。再加上车企自带海量车队和数据收集能力，这使得VLA更容易在车上形成规模效应。这也是为什么国内外厂商纷纷入局的原因。Waymo早期推出了EMMA系统，算是奠定了方向；国内理想正在构建完整的Mind架构，小米在量产车中测试QT-Former，小鹏在尝试端到端引入大模型，华为则在MDC平台上为未来预留了大模型接口。不同公司路线各异，但目标是一致的，让车子具备更强的理解和推理能力。
EMMA模型架构
写在最后
总的来说，VLA与世界模型的结合，标志着自动驾驶正在经历一次认知层面的升级。它们不仅仅是算法改良，而是范式的转变，从“能看会开”走向“能想会推理”。这条路当然不轻松，三维表征、记忆机制、算力约束和仿真保真度，每一项都是难题。但随着架构逐步成熟、世界模型越来越逼真、闭环训练越发完善，我们有理由相信，未来的自动驾驶不只是冷冰冰的感知与控制机器，而是一个能理解环境、能解释行为、能与人类逻辑对接的“驾驶智能体”。谁能最先把这些技术变成大规模落地的体验，谁就能在下一阶段的竞争中拔得头筹。
-- END --
原文标题 : VLA与世界模型，会让自动驾驶汽车走多远？
