[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]當(dāng)前自動(dòng)駕駛行業(yè)，各車企的技術(shù)路徑普遍選擇了單車智能方向。而在實(shí)際落地過(guò)程中，不同企業(yè)選擇了差異化的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式，部分車企側(cè)重于視覺(jué)—語(yǔ)言—?jiǎng)幼髂Ｐ停╒ision Language Action,VLA），另一些則致力于構(gòu)建并應(yīng)用世界模型（World Model）。這兩種路徑有什么不同？

什么是VLA，什么是世界模型

先說(shuō)說(shuō)VLA。VLA是英文Vision-Language-Action的縮寫(xiě)，即視覺(jué)—語(yǔ)言—?jiǎng)幼?。也就是說(shuō)，這種模型把視覺(jué)感知、語(yǔ)言/語(yǔ)義理解／推理和動(dòng)作／控制輸出這三步融合到一個(gè)端到端（end-to-end）的體系里。

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VLA先通過(guò)攝像頭（或其他傳感器）獲取環(huán)境信息，再用視覺(jué)編碼器把它轉(zhuǎn)成特征向量，然后把這些視覺(jué)特征“翻譯”到類似語(yǔ)言模型（LLM,large language model）可以理解的語(yǔ)義空間里，通過(guò)語(yǔ)言模型進(jìn)行高層推理、判斷（如識(shí)別車道線、行人、交通標(biāo)志，甚至判斷行人的意圖、交通規(guī)則優(yōu)先級(jí)、當(dāng)前場(chǎng)景該采取什么策略等等），語(yǔ)言模型的“結(jié)論”將會(huì)被送到動(dòng)作生成模塊，直接輸出控制指令（例如轉(zhuǎn)向、加減速、軌跡規(guī)劃）。

VLA的主要作用就是讓自動(dòng)駕駛汽車具備“看、想、做”的能力，從視覺(jué)信息到動(dòng)作輸出，中間有進(jìn)行了思考、推理、語(yǔ)義理解的環(huán)節(jié)，而不是簡(jiǎn)單的感知→規(guī)劃→控制那種模塊化規(guī)則的方式。

再說(shuō)世界模型。世界模型的核心，是在模型大腦中里構(gòu)建一個(gè)對(duì)外部世界的虛擬、內(nèi)部模型。也就是說(shuō)，它不只是看到當(dāng)前路況，而是嘗試?yán)斫馐澜绲奈锢硪?guī)律、交通規(guī)則、各種動(dòng)態(tài)變化，然后在這個(gè)內(nèi)部模型里模擬、推演、預(yù)測(cè)未來(lái)可能的場(chǎng)景。如可以預(yù)測(cè)前方那輛車會(huì)不會(huì)突然轉(zhuǎn)向、行人是否會(huì)沖出、天氣或光線變化會(huì)有怎樣影響等，通過(guò)對(duì)交通環(huán)境的預(yù)測(cè)，可以輔助決策、規(guī)劃、甚至策略驗(yàn)證。

世界模型常被用來(lái)做仿真、模擬，通過(guò)大規(guī)模模擬極端、稀有場(chǎng)景、長(zhǎng)尾場(chǎng)景，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)訓(xùn)練、驗(yàn)證、生成數(shù)據(jù)。也能讓系統(tǒng)在內(nèi)部預(yù)演并判斷風(fēng)險(xiǎn)，而不僅僅依賴當(dāng)前看到的畫(huà)面。

簡(jiǎn)而言之：

VLA=視覺(jué)+語(yǔ)言(語(yǔ)義)+動(dòng)作，通過(guò)一個(gè)端到端體系，把“看、理解、做”連起來(lái)。

世界模型=在“腦子里”建立對(duì)世界的模型、仿真，讓系統(tǒng)可以想象未來(lái)、做預(yù)測(cè)／推理，從而判斷風(fēng)險(xiǎn)。

為什么車企會(huì)選擇這兩個(gè)方向？

現(xiàn)階段眾多車企在這兩個(gè)方向并行投入，都期望這兩項(xiàng)技術(shù)能給自動(dòng)駕駛的落地帶來(lái)更多可能。之所以會(huì)這樣，是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛對(duì)復(fù)雜性、不確定性、安全性、長(zhǎng)尾場(chǎng)景的高要求，傳統(tǒng)的模塊化+規(guī)則/規(guī)劃+靜態(tài)預(yù)測(cè)模式在真實(shí)交通場(chǎng)景中無(wú)法完全應(yīng)對(duì)。

傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，主流架構(gòu)普遍采用“感知→規(guī)劃→控制”的模塊化設(shè)計(jì)。其通過(guò)攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器采集環(huán)境數(shù)據(jù)，交由感知模塊進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、分類與跟蹤，識(shí)別如行人、車輛、車道線等關(guān)鍵信息；規(guī)劃模塊再依據(jù)感知結(jié)果，結(jié)合預(yù)設(shè)規(guī)則與預(yù)測(cè)模型，生成軌跡、速度及加減速等決策；控制模塊將根據(jù)決策執(zhí)行具體的轉(zhuǎn)向、油門(mén)及制動(dòng)指令。

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但隨著自動(dòng)駕駛車輛在道路上應(yīng)用越來(lái)越多，復(fù)雜的路況、場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)多變以及邊緣案例的持續(xù)涌現(xiàn)，讓基于固定規(guī)則與靜態(tài)預(yù)測(cè)的串聯(lián)式架構(gòu)局限凸顯，難以覆蓋所有潛在場(chǎng)景，尤其在長(zhǎng)尾與極端情況下，系統(tǒng)的適應(yīng)能力與魯棒性面臨顯著挑戰(zhàn)。

于是，人們希望自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能像老司機(jī)一樣，不只是看見(jiàn)世界，還能“理解”、能“推理”、能“預(yù)測(cè)未來(lái)”、能“靈活應(yīng)對(duì)變化”。VLA和世界模型正是基于此出現(xiàn)的。

各自優(yōu)勢(shì)與局限

1）VLA的優(yōu)勢(shì)

語(yǔ)義理解+可解釋性

因?yàn)閂LA將視覺(jué)信息“翻譯”成語(yǔ)義（類似語(yǔ)言描述），所以它更貼近人類理解世界的方式。對(duì)于如行人、騎車人、交通標(biāo)志、交互意圖等復(fù)雜交通場(chǎng)景，VLA的語(yǔ)言推理能力就表現(xiàn)出其優(yōu)勢(shì)性。

端到端+整體優(yōu)化

端到端模型中，從感知到動(dòng)作的流程都被統(tǒng)一在一個(gè)模型里，中間沒(méi)有太多手工設(shè)定的規(guī)則和模塊邊界，使得它理論上可以通過(guò)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，從經(jīng)驗(yàn)里學(xué)會(huì)開(kāi)車該怎樣反應(yīng)，從而體現(xiàn)出較強(qiáng)的泛化能力。

適合復(fù)雜語(yǔ)義場(chǎng)景+人機(jī)交互

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)與人類的高效協(xié)同，如準(zhǔn)確理解請(qǐng)?jiān)谇胺奖憷昱R時(shí)停車等自然語(yǔ)言指令，或在必要時(shí)向用戶解釋因左側(cè)行人突然靠近而制動(dòng)等決策原因。VLA技術(shù)所具備的多模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊與自然語(yǔ)言處理能力顯現(xiàn)出其獨(dú)特價(jià)值。其架構(gòu)天然支持復(fù)雜語(yǔ)義的解析、推理與生成，能夠?yàn)槿藱C(jī)交互提供直觀、可解釋的溝通界面，從而增強(qiáng)系統(tǒng)的可理解性與用戶體驗(yàn)。

2）VLA的局限

對(duì)環(huán)境物理動(dòng)態(tài)+長(zhǎng)尾、稀有場(chǎng)景的預(yù)測(cè)能力弱

VLA本質(zhì)是“看到+推理+輸出”，如果只是基于當(dāng)前畫(huà)面做判斷，沒(méi)有對(duì)未來(lái)可能變化（比如前方車輛突然緊急剎車、行人沖出、雨雪、光照變化等）做足夠仿真及預(yù)測(cè)，就可能反應(yīng)不夠及時(shí)或不夠安全。

監(jiān)督信號(hào)稀疏/學(xué)習(xí)不充分

一些最新研究指出，僅靠動(dòng)作輸出（方向盤(pán)轉(zhuǎn)角／加速／制動(dòng)）作為監(jiān)督，對(duì)于一個(gè)容量很大的VLA模型來(lái)說(shuō)可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，有可能讓模型的大部分潛能無(wú)法利用。近期就有研究提出把世界建模（預(yù)測(cè)未來(lái)畫(huà)面）加到VLA的訓(xùn)練中，以獲得更豐富、更密集的監(jiān)督信號(hào)。

實(shí)時(shí)性、計(jì)算資源消耗

端到端大模型整合了多模態(tài)感知與直接動(dòng)作生成，若進(jìn)一步要求其具備長(zhǎng)短時(shí)預(yù)測(cè)與復(fù)雜場(chǎng)景推理能力，將面臨算力需求、實(shí)時(shí)延遲及能效挑戰(zhàn)。這在車載嵌入式平臺(tái)上尤為突出，這樣成為其實(shí)際落地應(yīng)用中必須攻克的難題。

3）世界模型的優(yōu)勢(shì)

對(duì)未來(lái)、動(dòng)態(tài)、復(fù)雜場(chǎng)景的“預(yù)測(cè)+仿真+規(guī)劃”能力強(qiáng)

通過(guò)在內(nèi)部建立對(duì)世界的模型，系統(tǒng)可以不僅看到當(dāng)下，還可以推演未來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)如模擬前車可能剎車、行人可能穿過(guò)、光照／天氣可能變、車輛可能并線等等預(yù)測(cè)，然后提前規(guī)劃最安全／穩(wěn)妥的動(dòng)作。這對(duì)于自動(dòng)駕駛尤其重要，因?yàn)檎鎸?shí)道路環(huán)境充滿變化、不確定和突發(fā)性。

適合大規(guī)模訓(xùn)練/長(zhǎng)尾/極端場(chǎng)景生成

在真實(shí)交通環(huán)境中，某些危險(xiǎn)或極端情況很難大量收集（比如夜間雨雪、大霧、極端行人行為、突發(fā)障礙物等），但用世界模型可以“仿真”這些情況，用來(lái)訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，增強(qiáng)其魯棒性和安全性。

提供冗余、安全校驗(yàn)機(jī)制

即使主系統(tǒng)（決策／動(dòng)作模塊）出現(xiàn)問(wèn)題，世界模型也能作為“虛擬大腦”進(jìn)行冗余判斷、風(fēng)險(xiǎn)分析、仿真校驗(yàn)。某些設(shè)計(jì)還會(huì)把輕量世界模型放到車端，用作校驗(yàn)及安全網(wǎng)。

4）世界模型的局限

構(gòu)建和訓(xùn)練復(fù)雜

要讓世界模型準(zhǔn)確反映真實(shí)的交通環(huán)境，必須對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)、交通規(guī)則、不確定性因素及行人行為等多維要素進(jìn)行高保真度建模。這種對(duì)物理、社會(huì)及動(dòng)態(tài)規(guī)則的高精度模擬，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、計(jì)算規(guī)模與系統(tǒng)設(shè)計(jì)均提出了極高要求。正因如此，早期世界模型在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理與高效部署時(shí)存在諸多問(wèn)題，尤其在GPU算力加速與車規(guī)級(jí)延遲約束下，其工程化應(yīng)用受到較大限制。

與語(yǔ)義理解/規(guī)則／常識(shí)融合較弱

純世界模型偏重物理+動(dòng)態(tài)+預(yù)測(cè)／仿真／規(guī)劃，但對(duì)復(fù)雜語(yǔ)義、交通規(guī)則、行人意圖、社會(huì)交互規(guī)則這些語(yǔ)義+常識(shí)+規(guī)則+語(yǔ)言的范疇不一定做得很好。對(duì)于某些需要語(yǔ)義理解、規(guī)則判斷、解釋及交互的場(chǎng)景，表現(xiàn)將不夠靈活。

可解釋性/透明性可能較差

世界模型的核心機(jī)制在于對(duì)物理規(guī)律與動(dòng)態(tài)場(chǎng)景進(jìn)行內(nèi)部仿真與數(shù)值化概率推演，其決策過(guò)程依賴于高維隱式狀態(tài)空間的建模與計(jì)算。但這種基于數(shù)值模擬的推理方式，在對(duì)外輸出時(shí)難以轉(zhuǎn)化為人類可直觀理解的語(yǔ)義解釋。在自動(dòng)駕駛的安全驗(yàn)證、法規(guī)合規(guī)、責(zé)任界定與系統(tǒng)可審計(jì)性等實(shí)際落地要求中，這種“黑箱”特性成為了不得不去面對(duì)的問(wèn)題。

最后的話

VLA和世界模型，看起來(lái)像是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域里兩種不同的“腦子設(shè)計(jì)方式”，VLA讓車具備“看到+理解+判斷+動(dòng)作”的能力；世界模型則給車提供了一個(gè)“內(nèi)部虛擬世界+預(yù)測(cè)／仿真／推演未來(lái)”的能力。但在方向選擇上，智駕最前沿以為，如果能把兩條路結(jié)合起來(lái)、互補(bǔ)使用，或許可以讓自動(dòng)駕駛真正安全、智能、穩(wěn)定地落地。

審核編輯 黃宇