VLA与世界模型：自动驾驶的两条发展路径
在自动驾驶技术不断演进的背景下，两种主流方法——视觉—语言—行动模型（VLA）和世界模型（World Model）——正在受到越来越多的关注。它们分别代表了不同的认知与决策机制，各有特点，也各自面临不同的挑战。
VLA模型的工作原理
VLA模型是一种结合视觉感知、语言理解和行动生成的多模态系统。其核心流程包括：首先利用视觉编码器（如SigLIP、Dino V2/V3等）提取来自摄像头的图像特征，并将其转换为具有语义意义的token。这些token随后被输入到经过多模态训练的大型语言模型（LLM）中，LLM的任务不再仅限于文本生成，而是基于视觉信息进行推理和分析，例如判断道路状况、理解行人意图或评估驾驶策略。
这种模型的优势在于，语言层面具备良好的抽象能力和上下文理解力，便于整合规则知识，并在复杂场景中进行概念性判断。此外，VLA可以将人类制定的规则或场景说明以自然语言形式融入训练过程，从而提升决策的可解释性。
尽管VLA在理论上具备诸多优势，但在实际应用中仍面临一些关键挑战。例如，视觉信息向语言token的转换可能导致信息损失，语言推理结果也可能超出物理控制的边界，造成“想法合理但执行不可行”的情况。另外，模型推理延迟、实时性要求以及系统可解释性也是需要重点优化的方向。
VLA的优势在于其强大的语义理解和规则处理能力，适合在跨车型、跨城市部署中实现知识迁移。然而，它在物理精度保障和实时控制方面仍需依赖额外的工程手段。
世界模型的实现路径
世界模型的核心理念是将环境建模为一个可计算、可推演的物理系统，决策过程不依赖语言中介，而是在状态空间中直接进行。这种方法强调空间认知与物理推演，通过融合多传感器数据，构建出一个连续、可预测的世界状态表示，并基于动力学模型进行行为生成与验证。
以华为WEWA系统为例，其技术架构采用“云端仿真+本地决策”的协同模式。云端通过高保真仿真环境生成大量驾驶轨迹，模型在虚拟场景中不断“训练”，从而学习物理世界的因果关系。通过设定奖惩机制，系统可以逐步优化在不同情境下的决策能力。
训练完成后，系统通常会将复杂模型压缩为轻量版本，部署到车端，实现基于实时感知的轨迹生成与控制指令输出。
世界模型的优势在于其高度的可控性和物理一致性，决策建立在可验证的状态与动力学模型之上，便于进行形式化验证和安全边界检查。此外，仿真训练可以高效覆盖极端场景，弥补真实数据不足的问题，从而提升系统的鲁棒性。
然而，世界模型也存在明显局限。高保真仿真和复杂动力学建模需要大量算力支持，成本较高。另外，如何构建多样化的仿真环境、实现“仿真到现实”的迁移，以及对高精度传感器的依赖，都会影响其大规模部署。
两条路径的核心差异
对比VLA与世界模型，可以发现它们在世界建模方式、推理机制、训练数据来源以及部署策略等方面存在显著区别。
在世界建模方面，VLA倾向于使用语义token进行抽象表示，便于注入规则知识；而世界模型则更关注几何属性与动力学关系，强调物理可预测性。
在推理机制上，VLA依赖语言模型处理复杂上下文和长时序推理，但需将语言结论映射为物理动作；世界模型则直接在状态空间中进行物理推演，推理过程更贴近现实，但处理语义模糊或社会行为时灵活性不足。
在训练数据方面，VLA需要大量多模态标注数据和语言对齐数据，而世界模型则依赖仿真数据与传感器融合的真实驾驶日志。
在部署策略上，VLA通常采用云端+车端协同的方式，以应对LLM带来的延迟问题；世界模型则通过云端仿真训练、车端蒸馏部署的流程，实现高效的决策闭环。
未来展望
从当前的发展趋势来看，VLA与世界模型并不是非此即彼的选择，而可能走向融合的路径。VLA可以作为系统认知与规划的“大脑”，负责处理高层推理与策略制定；世界模型则可作为“小脑”，在控制层面确保动作的物理合理性与安全性。
两种技术路线各有优势和局限，未来的发展可能取决于具体应用场景、成本考量以及对系统可解释性与安全性的要求。