智驾｜为什么自动驾驶离不开世界模型？ 原创

目前深度学习系统在语言智能方面已经有了非常大的进展, 在语言理解、表达、逻辑推理等方面都有近似人类能力的表现。但是, 目前最好的深度学习系统在现实世界任务（例如驾驶）中仍远未达到人类相当的可靠性, 这可能是因为人类和许多动物具备学习世界模型的能力，即世界如何运作的内部模型。

Yann LeCun提出的通用人工智能研究必须解决三个主要挑战：

• 机器如何通过观察来学习代表世界、学习预测和学习采取行动？现实世界中的交互既昂贵又危险，Agent应该在没有交互的情况下（通过观察）尽可能多地了解世界，以尽量减少学习特定任务所需的昂贵和危险试验的数量。
• 机器如何以与基于梯度的学习兼容的方式进行推理和计划？我们最好的学习方法依赖于估计和使用损失的梯度，这只能在可微架构中执行，并且很难与基于逻辑的符号推理相协调。
• 机器如何学习以分层方式、多抽象层次和多时间尺度来表示感知和行动计划？人类和许多动物能够构想多层次的抽象，通过将复杂的动作分解为较低层次的序列，可以进行长期预测和长期规划。

1、什么是世界模型？

与大语言模型相比，世界模型是一个更复杂更high-level的概念，它涉及到具身智能和现实世界的感知、理解和交互。世界模型通过对周围环境进行建模，使人工智能系统能够像人类一样理解和预测环境，从而做出相应的行动。其本质是对输入数据中的丰富语义以及背后的物理规律进行学习，从而对物理世界的演化产生深刻理解。

随着自动驾驶技术的不断成熟，车辆需要在复杂多变的道路环境中安全地行驶，这就要求系统不仅能“看见”周围的世界，还要能“理解”和“推测”未来的变化。

自动驾驶的世界模型（World Model）是指一种能够理解和预测周围环境的AI认知框架，它帮助自动驾驶系统像人类一样感知、推理和决策。简单来说，它是自动驾驶汽车的“大脑”，用于构建对现实世界的数字化理解，并预测未来可能发生的情况。

传统地图只能告诉我们现在的位置、道路的形状和一些静态信息，但世界模型不仅记录当下路况，还能够模拟未来几秒钟、几分钟里可能会发生的变化。当一辆自动驾驶汽车行驶在城市道路上，它通过摄像头、激光雷达等传感器不断获取如路边行人、其他车辆、交通信号灯等周围环境信息。

世界模型会把这些输入数据转换成一种更小、更抽象的内部“状态”，类似于把一幅高分辨率的街景图压缩成一串数字编码。当汽车需要判断前方车辆是在减速还是加速、行人是否有可能横穿马路时，它会在这个

“数字空间”里模拟几次不同的动作效果，快速判断最安全的方案。

2、世界模型的核心功能

世界模型在自动驾驶中的作用类似于人类的“常识”，主要包括以下能力：

• 环境感知：识别车辆、行人、交通标志、道路结构等。
• 状态预测：预测周围车辆、行人的未来行为（如变道、减速）。
• 场景理解：理解复杂交通场景（如十字路口、施工区）。
• 决策规划：基于预测结果，规划最优行驶路径。
• 仿真模拟：在虚拟环境中测试极端情况（如恶劣天气、突发事故）。

实现这样的“抽象与模拟”的过程可以分为三个关键步骤：先是“压缩”，也就是把原始的图像、点云等高维感知数据变成一个更简洁的向量表示；接着是“预测”，也就是在这个向量空间里学习环境如何随时间变化；最后是“还原”，即把预测得到的向量再“解码”回图像或其他可视化信息，帮助系统评估模拟结果是否符合真实情况。

世界模型能够在潜在空间中模拟多种场景变化，其中包括在高峰时段的城市道路、夜晚灯火昏暗的郊区公路、雨天积水的路段，甚至是突发事故或行人闯入的极端情况。换句话说，世界模型相当于给算法准备了一个“千变万化的训练场”，帮助它在各种复杂情形下都能提前“练手”，提升泛化能力。

3、世界模型的实现方式

自动驾驶的世界模型通常由多个AI技术融合而成：

（1）感知模型（Perception Model）

• 通过摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等传感器获取数据。
• 使用计算机视觉（CV）+深度学习识别物体（如车辆、行人、红绿灯）。

（2）预测模型（Prediction Model）

• 基于历史数据预测其他交通参与者的行为（如是否会突然变道）。
• 常用LSTM（长短期记忆网络）、Transformer、强化学习（RL）等技术。世界模型既能为当前的环境状态建立一个稳定的数字化表示，又能在这个空间里做长短期的多步预测。

（3）规划与控制模型（Planning & Control）

• 结合高精地图、交通规则，计算最优行驶路径。
• 使用强化学习（RL）、最优控制算法进行实时调整。

（4）仿真与验证（Simulation）

• 在虚拟环境（如CARLA、Waymo Simulator）中测试极端情况，确保模型在现实世界中的鲁棒性。在实际采集和理解真实图像时，直接在摄像头或雷达数据的原始像素或点云上进行预测计算，速度会很慢且耗费大量算力；而如果先把环境“压缩”成低维的数字表示，再在这个空间里进行多步推演，计算效率会高很多，也更容易应对传感器噪声带来的不确定性。

4、为什么自动驾驶需要世界模型？

过去，自动驾驶算法大多数依赖“模型外训练”（Model-Free Training），需要在真实或高度仿真的场景里不断尝试、碰撞和纠正，这样会消耗大量的仿真资源和时间。

而世界模型所带来的“模型内训练”（Model-Based Training）思路则是，当汽车收集到足够多的真实驾驶数据后，先用这些数据训练出一个能够高度还原现实世界的模型。之后，算法在这个模型里进行不断的强化学习和策略优化，极大减少了对真实车辆、真实道路的依赖。这就像飞行员先在模拟器里反复训练，再到真机上飞行，既能提高安全性，也能大幅节省训练成本。

另外，车载计算单元（ECU）通常算力有限、内存受限，因此需要将训练完成的世界模型进行剪枝、量化，或者利用知识蒸馏等手段压缩模型规模，才能在实时运行时保证延迟足够低。很多厂商还会借助专门的硬件加速平台，比如NVIDIA Drive或者英伟达的Xavier模块，将深度神经网络模型加载到专用芯片里。在这样一个软硬结合的架构里，车辆能够在几毫秒内完成世界模型的编码与预测，从而为决策模块提供快速且可靠的“未来场景”信息。

世界模型针对自动驾驶的价值

• 场景构建与仿真 - 作为世界模拟器world simulator, 仿真世界的复杂性

     用于生成高保真的复杂的场景数据，用于训练和验证自主智能系统(特别是端到端系统中的决策过程decision-making), 可在云上构建闭环的自监督训练系统;

     结合语言大模型的能力，例如利用视频、文本和动作等抽象的输入方式生成真实的场景，及利用文本来做场景编辑和定制;

     构建Failure-case生成系统, 解决各种corner-case问题, 改善learning-based规划系统的性能 。

• 决策 Decision-making - 直接作为决策大脑, 模仿人类的感知和决策过程

     通过感知学习环境及其未来动态的表示，提供对周围环境(道路、车辆、行人等)的结构化理解，辅助决策系统；

     准确的预测未来使自动驾驶汽车能够预测并规划其行动，提高道路上的安全性和效率;

     拥有类人的counterfactual reasoning能力, 能够处理已知数据分布之外的复杂场景(out-of-domain cases 罕见的事故和行为场景), 做出最安全可靠的决策。

4、世界模型的车企案例

目前工业界, 世界模型最多的应用是在自动驾驶领域, 英国的具身智能明星公司Wavye给了非常好的解释 :

• [商业模式成熟度] 与可以使用数千万辆汽车的自动驾驶不同，其他形式的具身智能，如制造业或人形机器人，现在还缺乏可靠的大规模设备基础以及清晰的商业模式;
• [数据] 其他领域与汽车领域相比, 数据的可获取难度都较高, 也缺乏广泛的数据来源;
• [场景及范化] 针对于某一场景的具身智能, 比如在受控的仓库环境中进行简单的抓取和放置机器人任务, 很难迁移到更广泛的环境和物理空间, 去解决其他场景的任务; (但是汽车驾驶场景中有较为规范的行车环境(道路)和规则)

• 理想汽车 - 利用世界模式，打造自动驾驶模拟考场 

     理想汽车, 将世界模型应用于自动驾驶，主要是用来做端到端模型的完整验证测试, 在产品交付之前，要做更多更有效的测试，每个模型的发版至少进行了1000万公里测试。如果用实车做测试，一方面是成本，另一方面是场景限制，测试效果可能达不到交付「有监督自动驾驶」的程度，特别是当模型迭代比较迅速的时候;

     理想的世界模型支撑了全新一代理想智能驾驶大范围、高速迭代，提供了自动化的AI能力评价体系，其核心采用diffusion transformer做驾驶场景的视频生成 + 3DGS做场景重建;

     端到端算法可以自由地与真实环境交互，从而在仿真环境中就可实现上路实测的效果。

• 蔚来 - NIO World Model (NWM)

类似于GAIA-1的自回归World Model，NWM 能基于 3 秒的驾驶视频，生成 120 秒的想象视频。NWM 具备与生俱来的闭环仿真测试能力，已在复杂交互场景中全面测试并验证性能。

号称解决了两个关键挑战: 时空一致性spatial-temporal consistency, 精确可控 precise controllability。

5、世界模型部署面临的挑战

在实际汽车硬件上部署世界模型时，也有一些有趣的技术细节。尽管世界模型是自动驾驶的核心，要让世界模型真正落地并发挥优势，也并非易事，仍面临以下难题：

• 第一大挑战是复杂场景的泛化能力。

    世界模型要学会准确地还原现实，就需要大量涵盖各种道路、天气、交通密度等场景的高质量数据。而有些如暴雨天的道路积水、急弯处突然出现的行人或者车辆失控等极端或风险场景在真实环境下往往难以收集到足够样本。

    长尾问题（Corner Cases）：现实世界存在大量罕见场景（如极端天气、突发事故、动物闯入等），模型难以覆盖所有可能性。例如：特斯拉Autopilot曾因无法识别横穿马路的白色卡车导致事故。

    多模态数据融合：摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等传感器数据如何高效融合，避免信息冲突。

• 第二大挑战是实时性与计算效率。

    高延迟问题：世界模型需要在毫秒级完成感知→预测→决策→控制的全流程，对算力要求极高。例如：城市复杂路口需实时处理数十个动态物体的轨迹预测。

    车载计算平台（如英伟达Drive Orin）的算力有限，难以支持超大规模模型部署。

• 第三大难题安全性保障。

    自动驾驶是典型的安全关键系统，如果模型内的“潜在向量”像黑盒一样无法理解，当车辆决策出现异常时很难追根溯源。

    人类行为不可预测：行人、骑手、其他车辆的意图难以100%准确建模（如突然变道、闯红灯）。

    概率化决策：需引入贝叶斯网络、蒙特卡洛方法等处理不确定性，但会增加计算复杂度。

    敏感信息处理：自动驾驶车辆采集的街景可能包含人脸、车牌等隐私数据，需符合GDPR等法规。

此外，模型可能会被对抗攻击扰乱，使其对同一个路况输出完全不同的预测，这会对行车安全造成严重威胁。对此，在部署前进行大规模的对抗样本测试，评估在噪声或故意篡改下的鲁棒性，并对潜在向量空间做安全检查，确保在异常输入下能及时触发紧急制动或安全预警。

6、世界模型的未来趋势

随着自监督学习和多源数据融合技术的发展，世界模型将进一步优化。目前，大多数世界模型仍然需要大量带标签或弱标签数据来学习，尽管挑战重重，行业正通过以下技术路径寻求突破：

• 仿真与合成数据：

     利用CARLA、Waymo Simulator生成海量极端场景数据，降低实车测试成本。未来的世界模型有望与符号推理结合，比如把交通规则、路网拓扑、驾驶意图等用逻辑符号表达，与神经网络学习的表示互相补充，既能做出严格符合规则的决策，也能充分利用数据驱动的优势。

• 轻量化模型：

     知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）等技术压缩模型规模。让车辆能够在更小、更高效的内部空间里对未来环境做多步预测，从而加快决策速度、降低误判风险，并在面对多样化与复杂化的道路场景时表现得更从容。

• 车路协同（V2X）：

     通过5G、路侧设备弥补单车智能的感知盲区。世界模型还能够与云端和其他车辆协同感知，实现实时在线更新：当某一地区突然发生大规模拥堵或事故时，其他车辆探测到的路况信息、云端的高精地图更新，都可以立即反馈到每辆车的世界模型里，让它们快速调整预测，提高对极端情况的敏锐度。 

• 端到端大模型：

     类似ChatGPT的自动驾驶通用模型，需要在数据收集、长期预测稳定性、可解释性、安全性和车端部署效率等方面持续优化与攻坚，让模型自己从数以百万计的无标签驾驶视频中挖掘时空规律，用对比学习来保证不同时间或不同视角下的潜在表示保持一致，这样就能在不依赖人工标注的情况下持续改进。

伴随着深度学习、硬件加速和车联网等技术的不断进步，世界模型将在自动驾驶领域扮演越来越关键的角色，其部署和应用是技术、数据、安全、成本、法规等多维度的系统工程，需车企、科技公司、政府协同推进，最终实现更安全、更智能的无人驾驶出行体验。短期内可能先在特定场景（如高速NOA、Robotaxi）落地，而全无人驾驶的普及仍需5-10年技术迭代。

本文转载自​​数字化助推器​​  作者：天涯咫尺TGH