在新能源汽车领域，智能驾驶技术正以前所未有的速度蓬勃发展，一系列令人瞩目的新技术不断涌现，彻底颠覆了人们对传统驾驶的认知，同时也引发了关于智能驾驶能否替代人工驾驶的激烈讨论。
世界模型：开启智能驾驶新视野
世界模型在智能驾驶技术体系中扮演着关键角色。以华为为例，其发布的 ADS4 引入了 WE - WA 架构，其中的 WE 即云端世界引擎（World Engine），WA 代表车端的世界行为模型（World Action Model）。世界引擎堪称智能驾驶的 “超级大脑训练师”，它利用 AI 技术生成海量且复杂的困难场景，涵盖极端天气下的道路状况以及罕见障碍物的出现等情况，其生成困难场景的密度甚至比真实世界高出 1000 倍，这一创举成功突破了传统训练数据不足的瓶颈。车端的世界行为模型则像一位聪明且敏锐的 “副驾驶”，它作为原生多模态的车端大模型，能够同时接收视觉、听觉、触觉等多方面的输入信息，并迅速、精准地输出控车轨迹以及对周边环境的深度理解，为车辆的安全行驶提供全方位支持。
小鹏汽车也不甘示弱，在 MPV 车型 X9 香港上市发布会上透露，其已经搭建了高达 10 EFlops 的万卡集群，全力训练一个参数达 720B 的超大 “世界基座模型”，并基于此蒸馏压缩得到小模型 XVLA。小鹏计划以 “世界模型 + XVLA + 图灵芯片” 的组合方式，构建下一代智驾技术体系，这将极大提升车辆对复杂交通环境的感知与应对能力，让驾驶变得更加智能、安全。
VLA 模型：重塑智能驾驶决策逻辑
VLA（Vision - Language - Action）模型最早由 Google DeepMind 在 2023 年 7 月提出，原本应用于机器人控制领域，如今已在智能驾驶领域崭露头角，成为众多主流自动驾驶玩家关注的焦点。小米从 Wayve 招聘主任科学家专门负责带领 VLA 团队，国内 Tier 1 龙头德赛西威的自研智驾团队也在积极探索 VLA 技术，小鹏的 XVLA 模型同样是 VLA 的衍生版本。
VLA 模型以大语言模型为基石，具备诸多独特优势。从模型开发角度来看，语言在模型的 “对齐” 操作中具有天然优势，是 AI 开发不可或缺的重要手段，同时也是用户对智能驾驶系统建立信任和安全感的有效途径。在实际驾驶场景中，应用 VLA 模型的系统能够精准习得特殊车道的驾驶方式，对路况拥有更长时序的理解能力，从而有效避免基础错误，在处理复杂路况时表现得更加得心应手。例如，在车展期间体验元戎最新软件版本时发现，其在面对大量密集的 VRU（道路使用者，如行人、非机动车等）时，展现出相当稳定的感知与博弈能力；在广州密集城区的环岛、衔接路等复杂道路结构的识别处理上，也表现得十分出色，让人印象深刻。
智能驾驶：替代人工尚需时日
尽管这些新技术为智能驾驶带来了质的飞跃，但要让智能驾驶完全替代人工驾驶，目前仍面临诸多挑战。在复杂多变的现实交通环境中，存在着大量难以预测的情况，如突发的交通事故、道路临时施工、动物突然闯入等，这些场景对于智能驾驶系统的应变能力提出了极高要求。虽然智能驾驶技术在不断进步，但人类驾驶员凭借长期积累的经验和灵活的应变能力，在处理某些特殊情况时仍具有不可替代的优势。此外，智能驾驶系统的安全性和可靠性也是人们关注的重点，一旦系统出现故障或受到黑客攻击，可能会引发严重的后果。
不过，随着技术的持续创新与完善，智能驾驶在特定场景下已经能够发挥重要作用，并且正逐步向更广泛的应用领域拓展。在一些相对封闭、规则明确的场景，如工业园区、港口、矿区等，智能驾驶车辆已经开始投入使用，实现了货物的自动运输，提高了工作效率，降低了人力成本。
新能源汽车智能驾驶领域的世界模型、VLA 等新技术的出现，为行业发展注入了强大动力，让我们看到了智能驾驶未来的无限可能。虽然目前智能驾驶还无法完全替代人工驾驶，但在技术的推动下，智能驾驶与人工驾驶相互协作、优势互补的模式，将在未来的交通出行中发挥重要作用，共同为人们创造更加安全、高效、便捷的出行体验。
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