導(dǎo)言

很多宣傳把世界模型講得像“車能理解世界”，聽上去仿佛系統(tǒng)突然長了大腦。其實它更像一幅隨時更新的小地圖，把前后幾秒的變化連成一段，讓系統(tǒng)別被一幀畫面牽著走。這篇想把世界模型從神話里拉回來，講清它到底在解決什么，又在哪些地方還做不到。

要理解世界模型，先得看清過去的系統(tǒng)是怎么“卡殼”的。只有知道舊鏈路里哪里不連貫，世界模型為何出現(xiàn)、能改變什么、又改不了什么才會變得清楚。

從反應(yīng)到連貫

早期自動駕駛系統(tǒng)更像一臺忙個不停的反應(yīng)機。感知、決策、控制被拆成幾個模塊，攝像頭和雷達把畫面推上來，系統(tǒng)根據(jù)當前這一幀迅速給出動作。每個模塊單看都不算慢，可數(shù)據(jù)在各個環(huán)節(jié)之間反復(fù)轉(zhuǎn)譯，細小的延遲疊在一起，最后就變成駕駛者能感到的那一點猶豫。方向盤輕輕晃一下，剎車比想象中更早點一下，很多時候都來自這種鏈路內(nèi)部的不連貫。

不同目標的軌跡預(yù)測

后來端到端方法出現(xiàn)，把這條鏈路拉直了。信息不再繞大圈，車輛動作更干脆，很多人會據(jù)此覺得“系統(tǒng)聰明了”。工程師知道，它只是把路徑縮短了，模型仍然是盯著一幀一幀的畫面做映射?？吹绞裁淳妥鍪裁矗康氖欠答佀俣?，而不是理解能力。問題在于，人類駕駛從來不是一幀一幀地看，而是把整段路當成一個有節(jié)奏的過程。我們會在前方氣氛變緊的時候提前松油，也會在某個行人突然停下腳步時多留一點距離。這種節(jié)奏感建立在“連續(xù)”之上，而不是一連串切開的畫面。

工程團隊在海量道路數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)，只要系統(tǒng)不被鎖死在“當前這一下”，而是能把前后幾秒串起來看，動作就會穩(wěn)定很多。世界模型正是這種需求下的產(chǎn)物，它試圖為系統(tǒng)搭一個內(nèi)部的連續(xù)環(huán)境，讓系統(tǒng)不再只對瞬間做出反應(yīng)，而是基于一段過程作判斷。它不是讓車突然變聰明，而是給了它一點“連貫”的能力。

世界模型改變了什么

世界模型聽上去很科幻，實際上是一種新的學(xué)習方式。它讓系統(tǒng)在內(nèi)部搭建一個簡化世界，把車道線、信號燈、行人和車輛軌跡重新組織成可以推演的場景。系統(tǒng)不只盯著現(xiàn)在這一幀，而是會順著前后的變化推一推，判斷“下一秒更可能出現(xiàn)哪幾種情況”。

規(guī)劃感知軌跡預(yù)測

比如，前車輕輕松油，人類司機往往能很快感到節(jié)奏變了，知道它可能在觀察路況或者準備換道。傳統(tǒng)系統(tǒng)必須等到速度明顯變化才有所反應(yīng)。有了世界模型，系統(tǒng)可以在內(nèi)部試著推幾種可能的軌跡，估計對方是在整理節(jié)奏、遇到擁堵，還是準備變道。動作的提前量就來自這種內(nèi)部的小推演。

這種推演不是思考，它完全建立在海量數(shù)據(jù)上。邏輯有點像天氣預(yù)報根據(jù)歷史氣象數(shù)據(jù)預(yù)測降雨，只是這里換成了位置、速度和加速度。它不研究“為什么要這么做”，而是學(xué)會“在這種情況下大多數(shù)人通常這樣做”。外界看到的是“它好像會預(yù)判了”，工程師看到的是一堆損失曲線和訓(xùn)練樣本，它們在告訴系統(tǒng)“過去類似場景里，大致應(yīng)該怎么表現(xiàn)”。

軌跡預(yù)測模型

世界模型帶來的最大改變，并不是讓系統(tǒng)多出悟性，而是讓動作少一點突然。它幫系統(tǒng)把很多本來會被當成偶然的變化，變成可以提前準備的趨勢。車輛在城市擁堵、高速并線、復(fù)雜路口這些場景里的表現(xiàn)會更平滑，少一點“突然踩一下”的感覺。這種順暢并不神秘，本質(zhì)上是系統(tǒng)在內(nèi)部多看了一眼前后因果。

理解世界不等于理解人

當系統(tǒng)有了一個內(nèi)部世界，工程師很快意識到它仍然只能看到“結(jié)果”，很難觸及“原因”。它可以預(yù)測前車軌跡，但理解不了禮讓的意圖；可以識別行人的動作，卻讀不懂那是不是一種“請先走”的示意。對系統(tǒng)來說，世界主要由速度、位置和方向構(gòu)成，人與人之間那些輕微而關(guān)鍵的溝通太難量化。

連續(xù)幀處理提取關(guān)鍵幀

真正的駕駛決策，有相當一部分和物理量無關(guān)。十字路口一個小小的點頭，外賣車騎手突然加快幾步的節(jié)奏，孩子緊握大人手指的動作，這些都在影響人類司機的判斷。我們會把過去的經(jīng)驗、對他人處境的想象和當下的風險評估揉在一起，做一個在當下看來“合理”的選擇。系統(tǒng)沒有這層能力，它只能從圖像和軌跡里揣摩模式，無法理解其中的意圖和情緒。

即便工程師不斷往訓(xùn)練數(shù)據(jù)里塞進更多姿態(tài)、表情和行為，模型也很難真正讀懂這些背后的含義。對它來說，這些只是更多需要擬合的模式。它所謂的“理解世界”，其實是在經(jīng)驗范圍之內(nèi)找到一個穩(wěn)定動作的能力。一旦遇到超出經(jīng)驗之外的組合，它就會顯得陌生，表現(xiàn)得更保守或者更遲疑。

行人軌跡預(yù)測結(jié)果

從這個角度看，“世界模型讓車理解世界”這句話并不準確。更貼切的說法是，它讓系統(tǒng)在已知世界里少一些慌張，能以一種更連貫的方式處理變化。規(guī)則、意圖和情緒這些層面，仍然是明顯的空白。

工程現(xiàn)實比概念更硬

世界模型被講得越浪漫，工程現(xiàn)場就顯得越樸素。為了讓系統(tǒng)掌握足夠多的“世界”，測試車要在不同城市、不同天氣、不同時間反復(fù)跑，采集視頻、雷達和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)。采集回來的數(shù)據(jù)要被拆分、篩選、標注，剔除噪聲和錯誤，才有資格成為模型的“教材”。

訓(xùn)練往往需要持續(xù)數(shù)周，算力集群日夜不停地跑，工程師每天盯著損失函數(shù)的變化，觀察模型在新舊數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)差異。訓(xùn)練看上去順利，并不代表可以立刻上路。雨夜、高速大彎道、擁堵路段這些場景，才是最容易暴露問題的地方。一旦模型在某一種場景的表現(xiàn)不穩(wěn)定，就必須回到數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)上重新檢查。

法規(guī)同樣給出了明確要求?！吨悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應(yīng)用管理規(guī)范（試行）》強調(diào)自動化決策必須具備可追溯能力，也就是系統(tǒng)的關(guān)鍵動作都要能被還原。世界模型的結(jié)構(gòu)層級本來就多，一旦出現(xiàn)異常，工程師必須沿著內(nèi)部鏈路一層層追溯來源，這會在可還原的要求下顯著增加檢查成本。因此在模型之外，工程團隊通常還要額外搭建審查鏈路，讓關(guān)鍵節(jié)點的判斷能夠被清晰復(fù)盤。

不同企業(yè)對架構(gòu)的選擇也各有取舍。有的押注集中式算力，希望通過統(tǒng)一平臺獲得穩(wěn)定的一致性；有的堅持分布式控制，把部分權(quán)力交給各個控制單元，換取局部的靈活和冗余。兩條路都合理，本質(zhì)上是成本、安全和開發(fā)節(jié)奏之間的平衡。

從外面看，世界模型讓車更像“會預(yù)判”；從工程視角看，它每一點進步，都是人類把細節(jié)一處處補齊之后的結(jié)果。它所謂的“理解”，大多是工程團隊把碎片拼成體系，再讓模型在這個體系里穩(wěn)穩(wěn)運行。

結(jié)語

界模型的價值，在于把“當下這一幀”變成“前后幾秒的一段”，讓車輛行動更連貫、更少突然。請對消費者說人話，它不是讓車長出思考，而是讓系統(tǒng)把幾秒鐘連起來看，少做點盲算，多一點穩(wěn)妥。

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