特斯拉“团灭”国产车？智驾三大路线：端到端、世界模型、VLA到底谁才是“最优解”？

导读

在最近的“懂车帝自动驾驶测评”中，几个看似简单的高速路段突发场景，却让一众顶尖厂商的自动驾驶系统纷纷“掉链子”。有的在避让时犹豫不决导致碰撞；有的急打方向盘，不遵守“让速不让道”的驾驶原则，一头扎进其它车道的大卡车底部；还有的干脆在碰撞前突然“放弃”，主动退出自动驾驶状态，让安全员无奈接手。

在公众的印象里，近两年最被热捧的VLA（视觉-语言-动作模型）应该是“降维打击”的新势力——它既能看懂画面，又能理解语言指令，还能直接输出驾驶动作。可为什么到了实战中，它没能全面取代端到端的老派路线？而另一边，主打“会想象未来”的世界模型，又为什么迟迟没有成为量产车的主流选择？

三条技术路线，看似在赛道上“短兵相接”，其实背后是你中有我、我中有你的技术融合与博弈。要理解它们的优劣与未来，这篇文章，我们以懂车帝的智驾测评场景为例，先拆开看看：它们到底是怎么工作的，在不同的驾驶场景里，又各自踩到了哪些坑。

⚠️ 说明：本文仅从技术路线的角度做客观分析，并不代表这就是测评车辆在现场产生特定行为的唯一原因。不同车企的系统架构、算法策略和工程落地方案差异巨大，测试表现也会受到诸多非技术因素影响。请读者理性看待，不做过度延伸解读。

图1｜场景介绍：在高速路段跟车时，前车遇到前方紧急情况，急打方向避让，导致我方车辆突然观测到前方事故，但避让车道此时充满了社会车辆，该场景能够考验驾驶辅助系统的从观测到决策的反应能力以及对于环境情况的判断能力（来源@懂车帝）

在进入具体的场景分析之前，我们不妨先把视角拉远，看看当前自动驾驶领域讨论最热的三条技术路线——端到端（E2E）、世界模型（World Model）和VLA（Vision-Language-Action）——它们的主要异同。只有先弄清它们各自的技术基因，才能理解它们在实测场景中表现的差异。

● 端到端（E2E）的思路是把摄像头、激光雷达等传感器采集到的原始数据直接送进一个统一的大模型，让它直接输出驾驶控制指令，比如方向盘转角、油门、刹车。这种方式省掉了传统感知、预测、规划的模块化链路，理论上能减少信息传递中的误差，并降低延迟。但它的缺点也很明显——模型内部的推理过程很难解释，一旦遇到训练数据覆盖不到的长尾场景，表现可能不稳定。

● 世界模型（World Model）的思路更接近人类的“先想象，再行动”。它会先学习一个能够预测环境动态变化的模型，比如未来几秒其他车辆、行人的位置变化，甚至是传感器观测值的变化。这样，车辆就能在“虚拟世界”里推演多种可能的未来，再选择最优决策。这种方法在复杂交互场景下优势明显，而且可在虚拟环境中反复训练和验证。不过，它对模型精度和实时计算的要求非常高，一旦预测有偏差，就可能直接影响决策。

● VLA（Vision-Language-Action）是在视觉-语言模型的基础上，加入动作生成的能力，让车辆不仅能看懂画面，还能理解语言描述，并将这些语义信息转化为驾驶动作。比如，系统可以理解“避开右侧施工区，驶入前方左转车道”这样的指令。这种能力非常适合开放场景和多任务驾驶，但在连续控制精度、低延迟推理等方面，还需要和传统方法结合。

为了更直观地比较它们的特点，我们可以用下表来总结三条路线的核心差异：

技术路线	输入	输出	数据处理方式	优势	短板
端到端	传感器原始数据（图像、点云等）	转向角、油门、刹车等控制信号	单一深度网络直接映射感知→控制	延迟低、结构简洁、端到端优化	可解释性差、长尾场景脆弱
世界模型	场景状态（可来自传感器或抽象状态变量）	高层规划或控制指令	学习环境动态模型→虚拟推演→决策	长时预测、可验证性强、虚拟训练	算力开销大、建模误差可能放大
VLA	视觉信息 + 文本指令（可含地图信息）	高层决策或直接控制信号	视觉-语言理解 + 动作生成	语义理解强、多任务适配、指令可控	连续控制精度有待优化、推理延迟高

虽然这三种技术的实现方式差异明显，但在实际研发中，它们并非泾渭分明。越来越多的团队会把不同路线的优势结合起来，比如在端到端架构里加入世界模型模块，提高长时预测能力；用世界模型生成的虚拟数据来训练VLA；或者让VLA的语义推理结果引导端到端模型的决策。可以说，这更像是一场“融合进化”，而不是单纯的路线淘汰赛。

在高速路段跟车行驶时，前车突然急打方向避让前方故障车，导致我方车辆在极短时间内观测到一个停在原地的障碍物，而两侧车道都被社会车辆占满。这是对自动驾驶系统感知、预测、决策和控制链路的全方位考验。不同技术路线在这一瞬间的处理逻辑与结果，差别非常大。

端到端（E2E）：快，但容易被数据分布限制

● 输入：前视摄像头（RGB）、毫米波雷达或激光雷达原始数据。

● 处理方式：

○ 单一深度神经网络直接将传感器数据映射为控制信号（刹车、方向）。没有显式的“障碍物检测”或“意图预测”模块，所有信息都在网络内部隐式融合。

● 输出动作：

○ 如果训练集中有大量类似“前方静止车辆+两侧无车道可变”样本，模型会倾向于第一时间刹车，但这类突发场景之所以用“突发”二字，正是因为其发生的概率极低，相对的在模型的训练数据集，这类的场景就很少，往往只会涵盖前方有障碍就进行刹停/变道这类场景。

○ 如果数据分布更偏向于“避让优先”，可能会先尝试打方向，但在高速场景下，这一犹豫会导致错过最佳制动距离。

● 行为原因：端到端的优势是反应链短、延迟低（几十毫秒级），但模型只能基于已学到的统计模式决策。遇到分布外场景（例如同时出现静止障碍物+无法变道），容易做出不稳定或错误的第一反应。

图2｜懂车帝的测评中经常看到有车辆的智驾系统在该场景做出“强行变道”的决策，这是因为E2E模型的训练数据中学到的避障优先级更高（人类驾驶员遇到前车事故一般会选择变道避开而不是原地急停），但“强行变道”这个行为产生到一半时系统又检测到后方来车，于是放弃该行为选择刹车，可惜时机太晚，最终导致碰撞（来源@懂车帝）

世界模型（World Model）：推演精准，但时间窗口紧张

● 输入：由感知系统提供的结构化场景状态（本车速度、与障碍物距离、相邻车道车辆速度与位置等），也可以直接基于原始传感器数据建模。

● 处理方式：

○ 先利用学习到的环境动态模型，生成未来几秒的多种可能场景（例如保持车道刹停、尝试变道但失败、变道成功但与后方车接近等）。再在虚拟预测中评估每种动作的代价，选择风险最小的方案。

● 输出动作：

○ 在理想情况下，推演会快速判断“变道路径被阻塞”且“保持速度将导致2秒内碰撞”，因此立即生成全力制动指令，并尽早开始减速。

○ 但在现实高速工况下，留给推演的时间可能不足1秒，如果模型较大或推演分支较多，延迟会侵蚀反应时间。结果就是，车辆即便判断正确，也可能因为延迟导致刹车距离不足，从而碰撞。

○ 还有一种情况是，世界模型在推演时评估变道风险为“可接受”，于是先发出变道指令，但执行过程中发现社会车辆速度、位置变化超出预测范围，临时转为刹车，此时已错过最佳刹停点。

● 行为原因：世界模型的优势在于显式地“想象未来”，因此判断更稳健。但高速场景下留给推演的时间窗口极短（通常不足1秒），如果模型较大或推演粒度过细，延迟会直接侵蚀制动反应时间。

图3｜世界模型的自监督训练过程，通过不断地“预测未来”，并利用标注好的“未来数据”进行监督，从而让智驾系统能够预测采取某个驾驶行为之后未来环境状态变化的能力；在该场景中，如果侧方来车和前方事故车被同时检测到，那么世界模型是有潜力完成自主推断和刹停的

VLA（Vision-Language-Action）：懂场景，但可能慢半拍

● 输入：摄像头视觉流 + 高精地图/导航文本（或场景语义描述，如“前方静止车辆、车道封闭”）。

● 处理方式：

○ 首先通过视觉-语言模型提取画面中的关键语义元素（前方静止障碍物、邻车道占用情况、路况环境等）；再结合指令推理任务目标，例如“安全刹停”或“在可行情况下变道避让”；将这些高层语义映射到动作生成模块，输出刹车或变道控制。

● 输出动作：

○ 如果语义推理环节能在毫秒级完成，系统会正确理解“变道不可行 → 需刹停”这一规则，并发出制动指令。

○ 如果模型生成动作的周期较长（例如每200~300ms更新一次），可能在高速工况下错过最佳刹车起点。

○ 还有一种可能是，VLA生成的高层指令是“保持车道并逐渐减速”，但未对高速紧急情况进行充分的优先级提升，导致减速幅度不足，最终碰撞。

● 行为原因：VLA的长处是对复杂场景和语义关系的理解能力，比如它不会像纯端到端那样依赖数据模式，而是能推理出“变道不可行”。但在连续控制的实时性方面，它通常需要与更底层的反应控制模块配合，才能在高速紧急情况下保持最佳反应速度。

图4｜在高速工况下，VLA 先识别出“前方静止障碍物、左右车道均被占用”的语义信息，并推理得出“无法变道 → 需紧急制动”的高层指令。然而，从画面解析到语义推理再到生成动作的链路存在数百毫秒的延迟，且在此期间车辆依旧高速前进，直到车辆与物体太近，虽然车辆的AEB（自动紧急制动）模式最终被触发，剩余刹车距离已经不足以避免碰撞，导致尽管判断正确，但反应为时已晚（来源@懂车帝）

这个案例直接揭示了一个核心问题：在高速紧急情况下，技术路线的反应速度、对场景本质的判断能力，以及动作的执行精度，三者缺一不可。也正因为如此，不少厂商在研发中开始将端到端的低延迟响应、世界模型的长时推演和VLA的语义理解融合在一起，以期在极端场景中同时具备反应快、判断准、动作稳的能力。

经过近十年的演化，端到端、世界模型、VLA三条技术路线在自动驾驶领域都进入了加速迭代期，尤其是在硬件算力、数据规模和模型训练方法上的突破，使它们在部分场景中表现接近甚至超越人类驾驶员。但高速突发事件这样的极端工况，依旧是三者共同的短板。

1. 端到端：反应更快，但突发场景的泛化能力有待提升

2025年以来，端到端系统在多模态输入（摄像头+雷达+地图）和大规模合成数据训练方面取得明显进展，极大提升了复杂场景下的反应速度和稳定性。然而，数据分布依赖的问题依旧存在——模型一旦遇到训练中几乎没出现过的组合事件（例如高速静止障碍物+变道受阻），就可能在第一反应中出现方向性错误。

2. 世界模型：推演更细，但延迟成瓶颈

新一代世界模型引入了稀疏更新机制和自适应预测粒度，大幅缩短了单次推演延迟，并能在毫秒级做出多分支模拟。此外，融合端到端特征提取的混合架构，也让世界模型在信息获取上更快更全。但延迟和推演粒度的权衡依然是瓶颈：推演越细，结果越精确，但延迟就越大；推演越粗，响应虽快，却可能漏掉高速场景下的关键危险因素。

3. VLA：懂得更多，但执行层需要提高

2025年，VLA在自动驾驶领域的突破主要集中在多语言场景理解和任务级推理，能跨场景、跨任务地复用知识，尤其适合城市复杂路况。然而，VLA通常依赖生成式推理模块输出高层动作建议，真正的制动、变道等连续控制仍要交由低延迟执行模块完成。如果底层控制没有充分与VLA耦合，就可能出现“判断对了，但执行晚了”的高速事故。

在“消失的前车·真高速版”这样的极限工况里，端到端的反应快、世界模型的推演准、VLA的理解强，各有长板，也都有致命短板。2025年的趋势很明显——三条路线正从单兵作战走向深度融合，力求在毫秒级的即时反应、秒级的全局推演和复杂语义理解之间找到平衡点。真正的“最优解”，也许不是谁干掉谁，而是谁能率先把三者的优势拧成一股绳。

你觉得，在未来3年内，我们能等到L4或者L5级别的智驾系统上路吗？评论区聊聊你的看法。

参考内容：

1. A Survey of World Models forAutonomous Driving[TPAMI25]

2. A Survey on Vision-Language-Action Models for Autonomous Driving[arXiv25]

3. End-to-end autonomous driving: Challenges and frontiers[TPAMI24]

4. 懂车帝原创：《全球首次 问界/理想/小米/特斯拉 36辆辅助驾驶高速事故搏命 你敢把命交给车吗？》