[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]隨著VLA（視覺-語言-動作模型）與世界模型在自動駕駛領域的關注度日益提升，這兩項技術已成為眾多主機廠研發(fā)布局的重點方向。前者強調將感知、語義推理與動作生成整合到同一個大模型中，以實現(xiàn)端到端的決策輸出；后者則致力于在系統(tǒng)內(nèi)部構建對物理環(huán)境的動態(tài)模擬與未來狀態(tài)推演，以提升對復雜場景的預見與應對能力。那么，這兩項技術是否可以深度融合，從而讓自動駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)更智能、更可靠的駕駛行為呢？

什么是VLA和世界模型

在自動駕駛中，VLA（Vision-Language-Action）是一種端到端的方法，其核心在于將“感知”“理解”與“執(zhí)行”整合進同一個大模型中統(tǒng)一處理。VLA系統(tǒng)通過攝像頭等傳感器獲取路面視覺信息，并將其轉化為高維特征。這些特征隨后被輸入到經(jīng)過擴展的大型視覺-語言模型（這類模型原本是為了文本和圖像理解設計的）中，從而在模型內(nèi)部完成語義推理，其不僅能識別車道線、行人、交通標志等要素，還能進一步分析行人意圖、交通規(guī)則優(yōu)先級等復雜情境。模型的輸出被直接映射為如轉向、加速或制動等具體的控制指令。

VLA的特點在于，它將傳統(tǒng)自動駕駛流程中的感知、預測、規(guī)劃與控制等多個模塊，融合為“看—想—做”一體的連貫過程，并試圖通過一個統(tǒng)一的網(wǎng)絡實現(xiàn)從圖像輸入到動作輸出的完整決策鏈條。

圖片源自：網(wǎng)絡

世界模型（WorldModel）則有著不同的核心設想。它不是單純地把感知和控制打包成一個模型，而是在系統(tǒng)內(nèi)部構建一個對外部物理環(huán)境的“動態(tài)模擬器”。換句話說，世界模型不僅能讓自動駕駛系統(tǒng)看到當前的環(huán)境，還能在內(nèi)部腦海里“演練”未來可能發(fā)生的場景。通過學習環(huán)境的動態(tài)規(guī)律，從而預測其他車輛、行人、信號燈等會如何變化，為決策提供更深層次的支持。世界模型的本質是在模型內(nèi)部建立對世界的理解和因果關系，而不是只對當下圖像產(chǎn)生反應；它強調的是對未來的推演與預測能力。

兩種方法的本質差異

如果把自動駕駛比作“人類開車”，傳統(tǒng)模塊化方案就是把駕駛任務拆解為多個環(huán)節(jié)，一部分負責看路（感知），另一部分分析交通狀況（理解與預測），再一部分做出決策（規(guī)劃），最后一部分執(zhí)行操作（控制）。VLA則是將這些環(huán)節(jié)盡可能地整合進一個統(tǒng)一的大模型，讓它能夠從視覺輸入直接生成動作輸出，并在模型內(nèi)部借助語言或語義推理進行輔助決策。

模塊化與端到端的區(qū)別，圖片源自：網(wǎng)絡

世界模型的思路則是在系統(tǒng)內(nèi)部設置一塊看不見的“推演黑板”，持續(xù)模擬未來幾秒甚至更長時間的路況變化，并將預測結果反饋給決策模塊，使自動駕駛系統(tǒng)具備前瞻能力。

從技術角度看，VLA的核心是在一個統(tǒng)一的模型框架里融合感知、推理和動作生成，它的優(yōu)勢在于能夠處理復雜的語義理解任務，同時使輸出更加自然、直觀。世界模型的核心是在模型內(nèi)部建立對環(huán)境狀態(tài)和動態(tài)規(guī)律的認識，從而支持基于當前狀態(tài)進行多步未來預測。

VLA和世界模型在側重點上有所不同，VLA偏向“從感知到行動”的端到端映射和高層語義推理，世界模型則偏向環(huán)境動態(tài)的模擬與未來情景的推演。VLA更接近“圖像→語言→動作”的鏈式處理流程，而世界模型更側重于“內(nèi)部環(huán)境模型構建與預測推演”。它們并非相互排斥的技術路線，而是分別強化了自動駕駛系統(tǒng)的不同能力維度。

實際應用中融合的可能性

VLA與世界模型并不是彼此割裂的技術路徑。就有技術顯示，可以將世界模型的預測能力與VLA的“感知—推理—動作”能力相結合，使兩者形成互補，從而提升自動駕駛系統(tǒng)的整體性能。

一種典型的融合思路是讓VLA模型在學習動作輸出的同時，也使其學習預測環(huán)境狀態(tài)的變化，這本質上就是把世界模型的能力嵌入到VLA的訓練目標中去。比如由中國科學院自動化研究所等機構提出的DriveVLA-W0框架，就提出利用世界模型來預測未來視圖，從而為VLA模型提供更密集的訓練信號。

傳統(tǒng)VLA模型主要是通過采集到的動作數(shù)據(jù)來監(jiān)督訓練，由于動作信號維度低、信息稀疏，監(jiān)督信號有限。引入世界模型后，模型還需預測未來圖像，這使其內(nèi)部必須學習環(huán)境動態(tài)規(guī)律，從而提升了數(shù)據(jù)利用效率和模型泛化能力。該策略提升了模型對環(huán)境動態(tài)的理解，同時保留了VLA的端到端輸出能力。

圖片源自：網(wǎng)絡

此外，還有技術方案提出從架構層面推動兩者的統(tǒng)一，設計能夠同時涵蓋視覺、語言、動作與動態(tài)預測的融合模型。這類架構通過共享內(nèi)部表示讓系統(tǒng)既具備良好的場景理解和動作規(guī)劃能力，又能預測未來狀態(tài)，這類融合模型在一些仿真測試或者機器人控制任務中表現(xiàn)出比單一方法更優(yōu)的性能。雖然這些研究大多還處于實驗階段，但它們確實證明了VLA與世界模型在原理層面存在結合的可能性。

為什么融合能帶來優(yōu)勢

自動駕駛的核心難點之一就是環(huán)境的復雜性和不確定性。駕駛環(huán)境瞬息萬變，不同車輛、行人、信號燈以及道路情況都會影響決策。單純依賴當前時刻的感知進行決策，難以應對未來幾秒內(nèi)可能發(fā)生的復雜變化，世界模型所強調的內(nèi)部預測優(yōu)勢就在此處體現(xiàn)。世界模型讓系統(tǒng)不只是“看到現(xiàn)在”，還能“想象接下來可能發(fā)生什么”，從而支持更穩(wěn)健的規(guī)劃。

此外，自動駕駛中的語義理解和高級推理也至關重要。車輛需要理解交通標志、判斷行人意圖、結合交通規(guī)則等，這些屬于更高層的認知任務。VLA在這方面有優(yōu)勢，因為它借助大型視覺-語言模型的推理能力，可以把視覺輸入映射到語義空間，使自動駕駛系統(tǒng)具備更強的抽象理解能力。

如果把世界模型比作一個能預測未來的“內(nèi)部仿真器”，把VLA比作一個能理解場景語義和規(guī)則的“大腦”，那么二者結合就能讓自動駕駛系統(tǒng)既能預判未來，又能做出基于語義理解的合適動作。這樣的融合可以讓系統(tǒng)在面對復雜場景時做出更穩(wěn)健、更可靠的判斷和控制。

技術融合的難點與挑戰(zhàn)

想把世界模型引入VLA，訓練過程就需要更多計算資源和數(shù)據(jù)支持。世界模型的訓練依賴于從海量視頻序列中學習環(huán)境動態(tài)規(guī)律，通過預測未來幀或狀態(tài)來驅動內(nèi)部表征的形成。這就需要極大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)與強大的計算資源支撐，而自動駕駛系統(tǒng)本身的訓練已對資源有很高要求，二者的結合將進一步提高訓練門檻。

融合后的模型結構也會變得更復雜。在VLA里面，原本就有感知和推理兩個大塊，現(xiàn)在又要增加世界模型部分的動態(tài)預測，這就要求內(nèi)部表示既要適合高層語義任務，又要能支持未來預測。這兩種任務對內(nèi)部表征的要求并不完全一致，這無疑增加了設計的難度。

實時性和車載部署也是難點。在實驗室里跑大模型并融合世界模型預測可能效果很好，但在實際車輛上實時運行時會有嚴格的延遲約束和算力限制。這就要求在模型設計時就考慮如何壓縮模型、如何在算力受限的環(huán)境中部署這種融合策略，否則就算理論上可行，在工程上也很難落地。

最后的話

VLA與世界模型雖然側重點不同，卻能為自動駕駛系統(tǒng)提供不同的能力。VLA主要解決系統(tǒng)能否在復雜交通場景中“看懂語義并做出合理動作”的問題；而世界模型則彌補了系統(tǒng)能否深入理解環(huán)境動態(tài)規(guī)律，在風險發(fā)生前進行預測與推演的能力。

將這兩種能力融入同一架構中，自動駕駛的決策將不再僅依賴于當前時刻的感知結果，而是建立在對場景語義、動態(tài)演變與未來預期的綜合理解之上。這種轉變意味著自動駕駛正從“高性能感知系統(tǒng)”邁向真正具備環(huán)境理解和因果推理能力的智能體，這才是它走向高可靠性和規(guī)?；涞厮仨毧邕^的一道門檻。

審核編輯 黃宇