目前深度學習系統在語言智能方面已經有了非常大的進展, 在語言理解、表達、邏輯推理等方面都有近似人類能力的表現。但是, 目前最好的深度學習系統在現實世界任務（例如駕駛）中仍遠未達到人類相當的可靠性, 這可能是因為人類和許多動物具備學習世界模型的能力，即世界如何運作的內部模型。

Yann LeCun提出的通用人工智能研究必須解決三個主要挑戰：

• 機器如何通過觀察來學習代表世界、學習預測和學習采取行動？現實世界中的交互既昂貴又危險，Agent應該在沒有交互的情況下（通過觀察）盡可能多地了解世界，以盡量減少學習特定任務所需的昂貴和危險試驗的數量。
• 機器如何以與基于梯度的學習兼容的方式進行推理和計劃？我們最好的學習方法依賴于估計和使用損失的梯度，這只能在可微架構中執行，并且很難與基于邏輯的符號推理相協調。
• 機器如何學習以分層方式、多抽象層次和多時間尺度來表示感知和行動計劃？人類和許多動物能夠構想多層次的抽象，通過將復雜的動作分解為較低層次的序列，可以進行長期預測和長期規劃。

1、什么是世界模型？

與大語言模型相比，世界模型是一個更復雜更high-level的概念，它涉及到具身智能和現實世界的感知、理解和交互。世界模型通過對周圍環境進行建模，使人工智能系統能夠像人類一樣理解和預測環境，從而做出相應的行動。其本質是對輸入數據中的豐富語義以及背后的物理規律進行學習，從而對物理世界的演化產生深刻理解。

隨著自動駕駛技術的不斷成熟，車輛需要在復雜多變的道路環境中安全地行駛，這就要求系統不僅能“看見”周圍的世界，還要能“理解”和“推測”未來的變化。

自動駕駛的世界模型（World Model）是指一種能夠理解和預測周圍環境的AI認知框架，它幫助自動駕駛系統像人類一樣感知、推理和決策。簡單來說，它是自動駕駛汽車的“大腦”，用于構建對現實世界的數字化理解，并預測未來可能發生的情況。

傳統地圖只能告訴我們現在的位置、道路的形狀和一些靜態信息，但世界模型不僅記錄當下路況，還能夠模擬未來幾秒鐘、幾分鐘里可能會發生的變化。當一輛自動駕駛汽車行駛在城市道路上，它通過攝像頭、激光雷達等傳感器不斷獲取如路邊行人、其他車輛、交通信號燈等周圍環境信息。

世界模型會把這些輸入數據轉換成一種更小、更抽象的內部“狀態”，類似于把一幅高分辨率的街景圖壓縮成一串數字編碼。當汽車需要判斷前方車輛是在減速還是加速、行人是否有可能橫穿馬路時，它會在這個

“數字空間”里模擬幾次不同的動作效果，快速判斷最安全的方案。

2、世界模型的核心功能

世界模型在自動駕駛中的作用類似于人類的“常識”，主要包括以下能力：

• 環境感知：識別車輛、行人、交通標志、道路結構等。
• 狀態預測：預測周圍車輛、行人的未來行為（如變道、減速）。
• 場景理解：理解復雜交通場景（如十字路口、施工區）。
• 決策規劃：基于預測結果，規劃最優行駛路徑。
• 仿真模擬：在虛擬環境中測試極端情況（如惡劣天氣、突發事故）。

實現這樣的“抽象與模擬”的過程可以分為三個關鍵步驟：先是“壓縮”，也就是把原始的圖像、點云等高維感知數據變成一個更簡潔的向量表示；接著是“預測”，也就是在這個向量空間里學習環境如何隨時間變化；最后是“還原”，即把預測得到的向量再“解碼”回圖像或其他可視化信息，幫助系統評估模擬結果是否符合真實情況。

世界模型能夠在潛在空間中模擬多種場景變化，其中包括在高峰時段的城市道路、夜晚燈火昏暗的郊區公路、雨天積水的路段，甚至是突發事故或行人闖入的極端情況。換句話說，世界模型相當于給算法準備了一個“千變萬化的訓練場”，幫助它在各種復雜情形下都能提前“練手”，提升泛化能力。

3、世界模型的實現方式

自動駕駛的世界模型通常由多個AI技術融合而成：

（1）感知模型（Perception Model）

• 通過攝像頭、激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達等傳感器獲取數據。
• 使用計算機視覺（CV）+深度學習識別物體（如車輛、行人、紅綠燈）。

（2）預測模型（Prediction Model）

• 基于歷史數據預測其他交通參與者的行為（如是否會突然變道）。
• 常用LSTM（長短期記憶網絡）、Transformer、強化學習（RL）等技術。世界模型既能為當前的環境狀態建立一個穩定的數字化表示，又能在這個空間里做長短期的多步預測。

（3）規劃與控制模型（Planning & Control）

• 結合高精地圖、交通規則，計算最優行駛路徑。
• 使用強化學習（RL）、最優控制算法進行實時調整。

（4）仿真與驗證（Simulation）

• 在虛擬環境（如CARLA、Waymo Simulator）中測試極端情況，確保模型在現實世界中的魯棒性。在實際采集和理解真實圖像時，直接在攝像頭或雷達數據的原始像素或點云上進行預測計算，速度會很慢且耗費大量算力；而如果先把環境“壓縮”成低維的數字表示，再在這個空間里進行多步推演，計算效率會高很多，也更容易應對傳感器噪聲帶來的不確定性。

4、為什么自動駕駛需要世界模型？

過去，自動駕駛算法大多數依賴“模型外訓練”（Model-Free Training），需要在真實或高度仿真的場景里不斷嘗試、碰撞和糾正，這樣會消耗大量的仿真資源和時間。

而世界模型所帶來的“模型內訓練”（Model-Based Training）思路則是，當汽車收集到足夠多的真實駕駛數據后，先用這些數據訓練出一個能夠高度還原現實世界的模型。之后，算法在這個模型里進行不斷的強化學習和策略優化，極大減少了對真實車輛、真實道路的依賴。這就像飛行員先在模擬器里反復訓練，再到真機上飛行，既能提高安全性，也能大幅節省訓練成本。

另外，車載計算單元（ECU）通常算力有限、內存受限，因此需要將訓練完成的世界模型進行剪枝、量化，或者利用知識蒸餾等手段壓縮模型規模，才能在實時運行時保證延遲足夠低。很多廠商還會借助專門的硬件加速平臺，比如NVIDIA Drive或者英偉達的Xavier模塊，將深度神經網絡模型加載到專用芯片里。在這樣一個軟硬結合的架構里，車輛能夠在幾毫秒內完成世界模型的編碼與預測，從而為決策模塊提供快速且可靠的“未來場景”信息。

世界模型針對自動駕駛的價值

• 場景構建與仿真 - 作為世界模擬器world simulator, 仿真世界的復雜性

     用于生成高保真的復雜的場景數據，用于訓練和驗證自主智能系統(特別是端到端系統中的決策過程decision-making), 可在云上構建閉環的自監督訓練系統;

     結合語言大模型的能力，例如利用視頻、文本和動作等抽象的輸入方式生成真實的場景，及利用文本來做場景編輯和定制;

     構建Failure-case生成系統, 解決各種corner-case問題, 改善learning-based規劃系統的性能 。

• 決策 Decision-making - 直接作為決策大腦, 模仿人類的感知和決策過程

     通過感知學習環境及其未來動態的表示，提供對周圍環境(道路、車輛、行人等)的結構化理解，輔助決策系統；

     準確的預測未來使自動駕駛汽車能夠預測并規劃其行動，提高道路上的安全性和效率;

     擁有類人的counterfactual reasoning能力, 能夠處理已知數據分布之外的復雜場景(out-of-domain cases 罕見的事故和行為場景), 做出最安全可靠的決策。

4、世界模型的車企案例

目前工業界, 世界模型最多的應用是在自動駕駛領域, 英國的具身智能明星公司Wavye給了非常好的解釋 :

• [商業模式成熟度] 與可以使用數千萬輛汽車的自動駕駛不同，其他形式的具身智能，如制造業或人形機器人，現在還缺乏可靠的大規模設備基礎以及清晰的商業模式;
• [數據] 其他領域與汽車領域相比, 數據的可獲取難度都較高, 也缺乏廣泛的數據來源;
• [場景及范化] 針對于某一場景的具身智能, 比如在受控的倉庫環境中進行簡單的抓取和放置機器人任務, 很難遷移到更廣泛的環境和物理空間, 去解決其他場景的任務; (但是汽車駕駛場景中有較為規范的行車環境(道路)和規則)

• 理想汽車 - 利用世界模式，打造自動駕駛模擬考場 

     理想汽車, 將世界模型應用于自動駕駛，主要是用來做端到端模型的完整驗證測試, 在產品交付之前，要做更多更有效的測試，每個模型的發版至少進行了1000萬公里測試。如果用實車做測試，一方面是成本，另一方面是場景限制，測試效果可能達不到交付「有監督自動駕駛」的程度，特別是當模型迭代比較迅速的時候;

     理想的世界模型支撐了全新一代理想智能駕駛大范圍、高速迭代，提供了自動化的AI能力評價體系，其核心采用diffusion transformer做駕駛場景的視頻生成 + 3DGS做場景重建;

     端到端算法可以自由地與真實環境交互，從而在仿真環境中就可實現上路實測的效果。

• 蔚來 - NIO World Model (NWM)

類似于GAIA-1的自回歸World Model，NWM 能基于 3 秒的駕駛視頻，生成 120 秒的想象視頻。NWM 具備與生俱來的閉環仿真測試能力，已在復雜交互場景中全面測試并驗證性能。

號稱解決了兩個關鍵挑戰: 時空一致性spatial-temporal consistency, 精確可控 precise controllability。

5、世界模型部署面臨的挑戰

在實際汽車硬件上部署世界模型時，也有一些有趣的技術細節。盡管世界模型是自動駕駛的核心，要讓世界模型真正落地并發揮優勢，也并非易事，仍面臨以下難題：

• 第一大挑戰是復雜場景的泛化能力。

    世界模型要學會準確地還原現實，就需要大量涵蓋各種道路、天氣、交通密度等場景的高質量數據。而有些如暴雨天的道路積水、急彎處突然出現的行人或者車輛失控等極端或風險場景在真實環境下往往難以收集到足夠樣本。

    長尾問題（Corner Cases）：現實世界存在大量罕見場景（如極端天氣、突發事故、動物闖入等），模型難以覆蓋所有可能性。例如：特斯拉Autopilot曾因無法識別橫穿馬路的白色卡車導致事故。

    多模態數據融合：攝像頭、激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達等傳感器數據如何高效融合，避免信息沖突。

• 第二大挑戰是實時性與計算效率。

    高延遲問題：世界模型需要在毫秒級完成感知→預測→決策→控制的全流程，對算力要求極高。例如：城市復雜路口需實時處理數十個動態物體的軌跡預測。

    車載計算平臺（如英偉達Drive Orin）的算力有限，難以支持超大規模模型部署。

• 第三大難題安全性保障。

    自動駕駛是典型的安全關鍵系統，如果模型內的“潛在向量”像黑盒一樣無法理解，當車輛決策出現異常時很難追根溯源。

    人類行為不可預測：行人、騎手、其他車輛的意圖難以100%準確建模（如突然變道、闖紅燈）。

    概率化決策：需引入貝葉斯網絡、蒙特卡洛方法等處理不確定性，但會增加計算復雜度。

    敏感信息處理：自動駕駛車輛采集的街景可能包含人臉、車牌等隱私數據，需符合GDPR等法規。

此外，模型可能會被對抗攻擊擾亂，使其對同一個路況輸出完全不同的預測，這會對行車安全造成嚴重威脅。對此，在部署前進行大規模的對抗樣本測試，評估在噪聲或故意篡改下的魯棒性，并對潛在向量空間做安全檢查，確保在異常輸入下能及時觸發緊急制動或安全預警。

6、世界模型的未來趨勢

隨著自監督學習和多源數據融合技術的發展，世界模型將進一步優化。目前，大多數世界模型仍然需要大量帶標簽或弱標簽數據來學習，盡管挑戰重重，行業正通過以下技術路徑尋求突破：

• 仿真與合成數據：

     利用CARLA、Waymo Simulator生成海量極端場景數據，降低實車測試成本。未來的世界模型有望與符號推理結合，比如把交通規則、路網拓撲、駕駛意圖等用邏輯符號表達，與神經網絡學習的表示互相補充，既能做出嚴格符合規則的決策，也能充分利用數據驅動的優勢。

• 輕量化模型：

     知識蒸餾（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）等技術壓縮模型規模。讓車輛能夠在更小、更高效的內部空間里對未來環境做多步預測，從而加快決策速度、降低誤判風險，并在面對多樣化與復雜化的道路場景時表現得更從容。

• 車路協同（V2X）：

     通過5G、路側設備彌補單車智能的感知盲區。世界模型還能夠與云端和其他車輛協同感知，實現實時在線更新：當某一地區突然發生大規模擁堵或事故時，其他車輛探測到的路況信息、云端的高精地圖更新，都可以立即反饋到每輛車的世界模型里，讓它們快速調整預測，提高對極端情況的敏銳度。 

• 端到端大模型：

     類似ChatGPT的自動駕駛通用模型，需要在數據收集、長期預測穩定性、可解釋性、安全性和車端部署效率等方面持續優化與攻堅，讓模型自己從數以百萬計的無標簽駕駛視頻中挖掘時空規律，用對比學習來保證不同時間或不同視角下的潛在表示保持一致，這樣就能在不依賴人工標注的情況下持續改進。

伴隨著深度學習、硬件加速和車聯網等技術的不斷進步，世界模型將在自動駕駛領域扮演越來越關鍵的角色，其部署和應用是技術、數據、安全、成本、法規等多維度的系統工程，需車企、科技公司、政府協同推進，最終實現更安全、更智能的無人駕駛出行體驗。短期內可能先在特定場景（如高速NOA、Robotaxi）落地，而全無人駕駛的普及仍需5-10年技術迭代。

本文轉載自??數字化助推器??  作者：天涯咫尺TGH