世界模型会不会成为自动驾驶的最后一块拼图？

作者 | 一介书生

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• 目前面临的问题
  

随着自动驾驶技术的发展，无论是基于BEV Transformer 的自动驾驶技术，还是另大家期待的端到端自动驾驶技术，目前来看，大家量产需要面临的都有很大量的badcase 去解决。比如端到端的自动驾驶的仿真的问题，在必然各种各种样长尾corner case 的产生问题。这些都将成为靠数据驱动的自动驾驶技术的瓶颈。

我们曾简单的讨论过世界模型是不是会对自动驾驶标注带来一些影响。

图1: Tesla 4D 重建数据

如图1: 所示，Tesla 完全有能力把一个城市的道路场景给重建出来，这也是为什么大家体验了Tesla fsdv12 端到端自动驾驶驾驶之后感觉，它的能力相比于v11的版本有了质的飞跃。

                  图2: FSD V12 Beta 版本解读

目前Tesla FSD V12 端到端自动驾驶版本以及开启了大规模推送。随着车端的模型越来越多，需要的数据量越来越多，模型的迭代周期也希望越来越快，再开传统的采集，送标，人为路测的方法迭代，可能已经无法满足日益激烈的量产需求。

•     世界模型会不会成为自动驾驶的最后一块拼图？
  

首先我们简单的看一下关于世界模型的定义。“世界模型”是目前技术流派中难度最高的一种，其特点在于让机器能够像人类一样对真实世界有一个全面而准确的认知，不仅包括对事物的描述和分类，还包括对事物的关系、规律、原因和结果的理解和预测，从而进行推理和决策。“世界模型”也被认为是通往AGI的最优解。那么世界模型是否能够来解决目前自动驾驶领域面临的一些问题，以及是否在世界模型的加持下，端到端的自动驾驶技术会更快的大规模落地呢？

图3: 自动驾驶中如何使用世界模型

那么世界模型会不会成为自动驾驶的最后一块拼图吗？在世界模型的加持下，自动驾驶的算法会变的越来越智能吗？Tesla 的fsd v12端到端的技术会再一次引领自动驾驶科技的浪潮吗？

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