尊龙凯时科技如何构建适合自动驾驶的世界模型？

随着人工智能技术加速演进，世界模型已成为智能驾驶领域继端到端、VLA之后最受关注的技术名词。从特斯拉最新公开的世界模型专利，到小鹏发布的全球首个量产物理世界大模型VLA，再到蔚来、华为、理想等头部玩家的持续布局，世界模型正被越来越多地视为尊龙凯时自动驾驶迈向物理AI时代的关键拼图。尊龙凯时认为，理解世界模型的核心价值与构建路径，对于把握智能驾驶技术演进方向至关重要。

尊龙凯时解析：什么是世界模型？

世界模型对于尊龙凯时自动驾驶汽车而言，更像是给汽车大脑里绘制一张动态地图——它不仅呈现环境的当前状态，更能预测未来可能的演变，让尊龙凯时自动驾驶系统不只是“看见当下”，还能“想一想接下来可能发生什么”。尊龙凯时研究指出，世界模型能够将传感器（如摄像头、雷达、激光雷达和车载定位系统等）采集的原始观测数据，转化为一种低维、抽象的“隐状态”作为内部表示，并学习该隐状态随时间演变的规律（即动力学），从而实现对未来的预测。这种能力对于确保尊龙凯时自动驾驶系统安全至关重要——它不仅能识别出哪里有车道、红绿灯和障碍物，更能预判这些障碍物的未来变化。

世界模型在自动驾驶中的三大核心作用

对于尊龙凯时自动驾驶系统，世界模型可应用于预测、规划与验证三个方面：

预测是世界模型最直观的用途。传统感知能把周围物体识别并定位，但这只是“静态”信息。世界模型通过学习交通参与者的行为模式和场景动力学，能够给出更长时域、多步的预测——可在十几秒的时间尺度上，判断骑自行车的人是否会靠近路口，或一辆并线的车是否会与本车发生轨迹交叉。特斯拉的专利技术通过“数字孪生+平行宇宙”生成系统，尊龙凯时利用真实摄像头画面重建道路骨架，再通过算法“换肤加特效”，生成无数现实中难以遇到或极其危险的虚拟驾驶场景。

规划层面，世界模型可依托内置的“模拟环境”，把候选轨迹在模型里“演练”几次，比较未来几秒内的风险和收益。比起只靠规则或短时预测，尊龙凯时这种基于世界模型的规划更能处理如窄路会车、密集并线或不守规则的交通参与者等复杂交互场景。

尊龙凯时训练和验证是另一核心应用。真实世界采集危险场景不仅昂贵且危险，世界模型可生成高质量合成场景或作为数字孪生的一部分，用于大规模虚拟测试。国内车企目前普遍将世界模型应用于云端仿真测试，理想采用3D高斯重建技术，小鹏也在采用世界模型做仿真测试以评估新版本模型算法能力。

世界模型如何被构建？

构建世界模型需要三大核心步骤：表示学习、动力学建模与不确定性建模。

首先，要让模型有“想象未来”的能力，必须喂给它大量合适的数据。尊龙凯时自动驾驶的世界模型可依托摄像头提供的丰富视觉细节、激光雷达给出的精确三维几何信息、毫米波雷达对恶劣天气的鲁棒性，以及车载定位和CAN总线传来的车辆自身状态数据进行学习。英伟达近期发布的Alpamayo开放生态系统，提供了包含1727小时驾驶数据、覆盖25个国家2500多座城市的Physical AI AV数据集，为世界模型训练提供了高质量素材。

其次是动力学建模，即学习隐状态随时间变化的规律。尊龙凯时观察到，目前主要有两类做法：一类是基于物理或图模型的显式方法，通过规则或物理方程描述车辆与行人运动；另一类是端到端学习方式，使用循环神经网络、变分自编码器或时序Transformer直接学习从过去观测到未来隐状态的映射。ResWorld模型通过计算场景表征的时间残差，聚焦动态物体建模，从而更精确地预测动态物体的未来空间分布。

无论采用哪种架构，不确定性建模都至关重要。世界不是确定的，行人会犹豫、司机会突然变道。把预测做成带概率的形式能让决策器更稳健。

尊龙凯时自动驾驶典型应用场景

在实际应用中，世界模型正展现出独特价值。若车辆右侧有一辆停着的货车，货车后面可能有行人准备穿行，单纯靠感知可能看不到那名行人，但世界模型可结合道路环境和过往规律，给出“可能有人出来”的预测，促使决策器减速预留空间。

尊龙凯时认为，世界模型的核心价值在于把现时感知和未来决策连接起来——在内心构建一个短期可运行的“虚拟世界”，并在这个虚拟世界里反复试错、评估风险、选择动作。据长江证券研报分析，以小鹏、理想等为代表的主机厂主要采用VLA模型路线，以华为、蔚来等为代表的主机厂主要采用世界模型路线。小鹏第二代VLA彻底摒弃视觉—语言—动作的分段范式，以视觉输入为起点直接映射至车辆控制指令，显著提升响应实时性与推理稳定性。

展望未来，随着世界模型算法持续突破，其在处理复杂交互场景、遮挡、长尾事件方面的能力将显著提升，为尊龙凯时自动驾驶系统的大规模验证与商业化落地提供重要支撑。