随着 2025 年 11 月小鹏第二代 VLA 模型的发布，自动驾驶行业的技术路线之争再度升温。一边是以理想、小鹏、小米为代表的 VLA（视觉 — 语言 — 行动）路线，凭借语义推理优势破解复杂场景；另一边是以华为、蔚来为主导的世界模型路线，依托物理推演保障安全可控。但从技术迭代、场景适配与产业落地的现实来看，两者均非绝对最优解，相互借鉴、深度融合才是突破自动驾驶落地瓶颈的核心方向。

一、技术本质再解读：两种路线的核心逻辑差异

要理解融合的必然性，首先需明确 VLA 与世界模型的底层逻辑 —— 它们并非 “非此即彼” 的替代关系，而是从 “世界表示” 到 “决策生成” 的全链路差异，恰好形成能力互补。

1. VLA：用 “语言思维” 理解世界，擅长语义与规则推理

VLA 的核心逻辑是 “将视觉感知转化为语义符号，通过语言模型推理后生成动作”。其流程可通俗概括为 “看清场景→用语言描述→思考决策→转化为控制”，本质是让车辆具备 “人类式的抽象思维能力”。

• 技术核心：依赖视觉编码器（如 SigLIP、Dino V3）将图像转化为语言类 token，再通过多模态大语言模型（LLM）进行高层推理，最后映射为轨迹、速度等控制指令。
• 天然优势：语言的抽象性使其能轻松整合交通法规、驾驶常识等文本信息，在需要理解 “意图” 和 “规则” 的场景中表现突出 —— 比如识别交警手势、预判行人是否横穿马路、解读临时交通管制标识等。
• 固有短板：视觉与语言的转译过程存在信息损耗，LLM 推理延迟较高，且语义决策需额外工程手段约束才能符合物理安全边界，否则可能出现 “想法合理但执行危险” 的情况。

2. 世界模型：用 “物理引擎” 模拟世界，擅长推演与控制精度

世界模型的核心逻辑是 “构建可计算的虚拟物理世界，直接在状态空间中推演决策”，无需语言作为中间媒介。其流程可概括为 “感知环境→构建物理模型→推演未来状态→生成安全动作”，本质是让车辆具备 “机器式的精准推演能力”。

• 技术核心：从多传感器数据中提取连续的状态变量（如物体位置、速度、路面摩擦系数），通过云端高保真仿真环境训练模型理解物理因果关系，再经蒸馏压缩后部署于车端，实现实时物理推演。
• 天然优势：决策基于明确的物理规则，结果具备强可控性和可验证性，在需要高精度控制的场景中优势显著 —— 比如高速避障、冰雪路面防滑、极端天气稳定行驶等。同时，仿真训练可高效生成罕见危险场景，弥补真实路测数据的不足。
• 固有短板：高保真仿真的算力与成本投入巨大，仿真与现实的 “迁移鸿沟” 难以完全消除，且纯物理推演在处理常识类、社会交互类场景时灵活性不足。

二、技术迭代新趋势：相互借鉴，短板持续收窄

2025 年以来，两条路线的技术迭代均呈现 “补全对方短板” 的特征，为融合奠定了基础。

1. VLA 路线：向 “物理化” 靠拢，解决延迟与精度问题

以小鹏第二代 VLA 为代表，最新技术已针对性破解传统缺陷，融入世界模型的物理推演逻辑：

• 砍掉冗余环节：创新性 “简化语言中介”，构建以视觉为核心的直接理解体系，减少转译信息损耗，同时通过芯片 - 算子 - 模型全链路优化，推理效率提升 12 倍，解决了实时性难题。
• 融合数据优势：依托 3 万卡云端智算集群，结合 1 亿段真实视频数据与高价值仿真场景训练，既保留了语义推理的泛化性，又通过仿真补充了极端场景的物理规律学习，让决策更符合实际路况。
• 强化物理约束：在 LLM 推理后增加物理验证模块，确保生成的控制指令符合车辆动力学特性，避免 “语义正确但物理危险” 的决策输出。

2. 世界模型路线：向 “语义化” 延伸，破解场景僵化问题

以上交 OmniNWM、华为 WEWA 为代表，世界模型正通过多模态融合引入语义理解能力：

• 丰富状态表示：突破单一物理变量的局限，实现 RGB、语义图、3D 占用等多模态联合生成，让模型既能 “看懂物理状态”，也能 “理解语义含义”—— 比如识别 “施工区域” 的文本标识，而非仅感知到障碍物。
• 优化仿真迁移：通过归一化控制策略精准操控仿真场景生成，注入急转弯、倒车等极端轨迹，让仿真场景更贴近真实复杂路况，缩小 “迁移鸿沟”。华为 WEWA 甚至通过端云协同，将真实路测数据回流至云端优化仿真模型，进一步提升物理一致性。
• 补充常识注入：部分方案引入轻量化语义模块，将交通法规、驾驶常识转化为物理约束条件，融入推演过程，提升在社会交互场景中的灵活性。

三、场景适配新格局：各有专攻，无法相互替代

尽管短板收窄，但两条路线的核心优势场景仍存在明显差异，决定了单一路线难以覆盖全场景需求。

1. VLA 更适配 “语义交互类场景”

这类场景的核心矛盾是 “理解意图” 而非 “精准控制”，VLA 的抽象思维能力不可替代：

• 社会交互场景：预判路口行人是否突然横穿、理解对向车辆的让行意图、识别交警手势指令；
• 规则解读场景：适配不同国家 / 地区的交通法规、解读临时施工标识、应对道路封闭等突发管制；
• 常识判断场景：区分路面上的 “障碍物”（如石头）与 “无风险物体”（如落叶）、判断积水深度是否可通行。

小鹏第二代 VLA 的实测数据显示，其在交警手势识别、行人意图预判等场景中的准确率已达 98%，远超纯世界模型方案。

2. 世界模型更适配 “物理控制类场景”

这类场景的核心矛盾是 “精准推演” 而非 “语义理解”，世界模型的物理一致性优势不可替代：

• 高精度控制场景：高速行驶中避让突发障碍物、冰雪路面控制刹车距离、复杂路口精准转向；
• 极端环境场景：暴雨 / 大雾天稳定行驶、非铺装路面（土路 / 碎石路）的轨迹规划、车辆故障时的安全避险；
• 危险场景应对：前车急刹 + 侧方加塞的复合避险、突发坠落物的快速响应、车辆失控时的稳定回收。

华为 WEWA 架构的实测显示，其在极端场景下的决策响应延迟低至 50ms，碰撞风险降低 40%，这是当前 VLA 路线难以企及的。

四、产业落地终局：“VLA + 世界模型” 融合成最优解

从产业落地的现实需求来看，单一技术路线的瓶颈已难以突破，融合方案既能兼顾智能化与安全性，又能降低研发成本与落地风险，成为行业共识。

1. 融合架构的核心逻辑：分工协同，优势互补

融合方案的本质是 “让专业的模块做专业的事”，形成 “高层决策 + 底层控制” 的协同闭环：

• VLA 承担 “大脑” 角色：负责高层语义决策，比如 “是否可以变道”“是否需要避让行人”“如何解读交通规则”，解决 “做什么” 和 “为什么做” 的问题；
• 世界模型承担 “小脑” 角色：负责底层物理控制，比如 “变道时的转向角度”“刹车的力度与时机”“如何在物理约束下实现决策目标”，解决 “怎么做” 和 “安全做” 的问题。

这种分工既保留了 VLA 的语义灵活性，又发挥了世界模型的物理精准性，避免了单一路线的短板。

2. 产业落地的现实佐证：头部企业已率先布局

2025 年以来，头部车企的技术方案已显现融合特征：

• 小鹏第二代 VLA：引入物理模型范式，在语义决策后增加物理推演验证，确保控制指令的安全性，本质是 “VLA 为主，世界模型为辅”；
• 华为 WEWA：在物理推演模块中融入轻量化语义组件，提升对交通规则和场景意图的理解，本质是 “世界模型为主，VLA 为辅”；
• 行业生态联动：小鹏宣布第二代 VLA 开源，大众成为首发合作伙伴，推动 VLA 成为通用语义推理底座；而华为、蔚来的世界模型在车端控制层面的技术积累，可与 VLA 底座形成互补，加速融合方案落地。

3. 融合路线的核心价值：降低成本，加速规模化

融合方案能有效解决单一路线的成本与风险问题：

• 降低研发成本：无需重复投入两套完全独立的技术体系，可复用双方在语义理解、物理仿真、控制算法等方面的已有积累；
• 平衡硬件成本：VLA 的语义优势可降低对传感器精度的依赖，世界模型的控制优势可优化算力分配，无需过度堆砌硬件；
• 提升落地效率：融合方案能覆盖更广泛的场景，从城市道路到高速、从常规天气到极端环境，加速自动驾驶从 “限定场景” 向 “全场景” 落地。

五、结语：没有最优解，只有最适配的融合路径

自动驾驶的终极目标是 “安全、可靠、通用”，这一目标无法靠单一技术路线实现。VLA 的语义推理能力解决了 “懂不懂” 的问题，世界模型的物理推演能力解决了 “准不准” 的问题，两者的融合则实现了 “既懂又准” 的核心诉求。

2025 年的行业动态已明确证明：技术路线之争正在让位于 “优势互补” 的融合共识。未来，自动驾驶的竞争不再是 “VLA vs 世界模型”，而是 “谁的融合方案更高效、更安全、更适配场景”。对于车企而言，纠结 “谁是最优解” 已无意义，构建 “语义决策 + 物理控制” 的融合架构，才是抢占自动驾驶落地先机的关键。

最终，自动驾驶的终局不是某一种技术的胜利，而是多种技术的协同进化 —— 在这场进化中，VLA 与世界模型将不再是竞争对手，而是共同推动自动驾驶从 “实验室” 走向 “寻常路” 的核心伙伴。

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