前言：智能駕駛技術(shù)落地揭開(kāi)了行業(yè)當(dāng)下最激烈的技術(shù)路線(xiàn)之爭(zhēng)，一邊是理想、小鵬、元戎啟行押注的VLA模型，另一邊是華為、蔚來(lái)堅(jiān)守的WA路線(xiàn)。當(dāng)新能源汽車(chē)市場(chǎng)從續(xù)航競(jìng)賽、座艙內(nèi)卷進(jìn)入智駕生死局，車(chē)企的每一次路線(xiàn)選擇，都可能決定未來(lái)3-5年的生存命運(yùn)。

作者 | 方文三

圖片來(lái)源 |  網(wǎng) 絡(luò) 

從硬件競(jìng)賽到端到端，智駕的[第一次路線(xiàn)迭代] 

2020年前后，智能駕駛的競(jìng)爭(zhēng)邏輯極其簡(jiǎn)單：傳感器數(shù)量決定感知能力。

激光雷達(dá)被視為高階智駕的入場(chǎng)券，一顆高性能激光雷達(dá)成本超1萬(wàn)美元，搭載3顆的車(chē)型僅硬件成本就增加3萬(wàn)美元，直接導(dǎo)致早期智駕車(chē)型售價(jià)普遍突破50萬(wàn)元。

彼時(shí)，車(chē)企們篤信[算力越高越安全]，英偉達(dá)Orin、英特爾Mobileye等芯片巨頭成為香餑餑，一場(chǎng)[堆傳感器、拼算力]的軍備競(jìng)賽愈演愈烈。

但很快，高成本與低效率的雙重困境浮出水面，硬件堆砌不僅推高售價(jià)，還帶來(lái)了數(shù)據(jù)處理的效率陷阱。

就在行業(yè)陷入硬件競(jìng)賽的死胡同時(shí)，特斯拉拋出了[端到端]路線(xiàn)，為智駕發(fā)展開(kāi)辟了新路徑。

其核心邏輯是跳過(guò)傳統(tǒng)[感知-預(yù)測(cè)-規(guī)劃-控制]的模塊化鏈路，讓車(chē)輛直接從傳感器輸入到控制輸出，通過(guò)海量實(shí)際路測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)快速迭代。

國(guó)內(nèi)車(chē)企迅速跟進(jìn)，小鵬、理想等紛紛加大數(shù)據(jù)采集與模型訓(xùn)練投入，端到端路線(xiàn)一度成為行業(yè)主流。

但隨著落地范圍擴(kuò)大，端到端的短板逐漸暴露。

它本質(zhì)是數(shù)據(jù)映射，依賴(lài)海量樣本覆蓋場(chǎng)景，一旦遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中罕見(jiàn)的[長(zhǎng)尾場(chǎng)景]。

當(dāng)智駕需要從[能走]向[走得安全、走得智能]進(jìn)階時(shí)，端到端的天花板已然顯現(xiàn)，這也為VLA與WA的崛起埋下了伏筆。

VLA成后發(fā)者逆襲武器，中小車(chē)企以小博大的機(jī)會(huì)

2023年底，理想汽車(chē)率先提出VLA技術(shù)概念，這個(gè)看似簡(jiǎn)單的[視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作]組合，徹底改寫(xiě)了智駕行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局。

與端到端的[黑盒映射]不同，VLA在感知（Vision）與動(dòng)作（Action）之間加入了語(yǔ)言（Language）中間層。

它的運(yùn)作邏輯更接近人類(lèi)駕駛：先通過(guò)視覺(jué)傳感器捕捉環(huán)境信息，將其轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言描述，再通過(guò)語(yǔ)言模型進(jìn)行邏輯推理，最終輸出具體的控制指令。

這個(gè)[語(yǔ)言中間層]帶來(lái)了兩個(gè)關(guān)鍵突破：

①可解釋性：傳統(tǒng)端到端模型的決策是不可見(jiàn)的，用戶(hù)不知道車(chē)輛為何剎車(chē)、為何變道；而VLA能將推理過(guò)程以文字形式呈現(xiàn)，大幅降低用戶(hù)焦慮。

②長(zhǎng)時(shí)序推理：VLA具備思維鏈（ChainofThought）能力，能像人類(lèi)一樣預(yù)判未來(lái)幾秒的場(chǎng)景。

VLA的出現(xiàn)，讓理想、小鵬等后發(fā)者實(shí)現(xiàn)了對(duì)早期巨頭的逆襲，也給中小車(chē)企提供了以小博大的機(jī)會(huì)。

理想的優(yōu)勢(shì)在于用戶(hù)數(shù)據(jù)積累，其車(chē)輛在日常行駛中會(huì)持續(xù)收集道路信息、交通狀況、駕駛行為等數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)涵蓋了從城市通勤到山區(qū)越野的多種場(chǎng)景，為VLA模型訓(xùn)練提供了豐富素材。

能根據(jù)用戶(hù)駕駛習(xí)慣，優(yōu)化VLA的決策偏好，比如對(duì)家庭用戶(hù)，模型會(huì)更傾向于平穩(wěn)加速、提前避讓。

小鵬則選擇在算力上all in，其構(gòu)建的云端訓(xùn)練集群算力達(dá)8EFLOPS，能同時(shí)運(yùn)行多個(gè)VLA模型訓(xùn)練任務(wù)，將模型迭代周期從原本的2周縮短至3天。

2025年8月，小鵬發(fā)布的新一代VLA架構(gòu)，將規(guī)劃幀率提升至20Hz，端到端時(shí)延壓進(jìn)100ms，刷新了量產(chǎn)車(chē)型的性能天花板。

對(duì)年銷(xiāo)量不足10萬(wàn)輛的中小車(chē)企而言，獨(dú)自搭建VLA體系幾乎不可能,僅云端訓(xùn)練集群的投入就可能耗盡3年研發(fā)預(yù)算。

此時(shí)，元戎啟行的[共享模式]成了他們的救命稻草。

元戎啟行CEO周光算過(guò)一筆賬，做10萬(wàn)輛車(chē)、每車(chē)每天跑50公里、數(shù)據(jù)回傳率20%，一年就能攢18億公里數(shù)據(jù)，剛好跨過(guò)VLA的[冷啟動(dòng)死亡谷]。

為了快速積累數(shù)據(jù)，元戎開(kāi)放了DeepRouteIO2.0平臺(tái)，讓5家主機(jī)廠共享數(shù)據(jù)與算力，換取[上車(chē)量]。

近日，元戎發(fā)布的VLA量產(chǎn)版本，用Orin-X+征程5雙芯片方案實(shí)現(xiàn)了20Hz規(guī)劃幀率，BOM成本僅5500元，比華為MDC810低32%。

不過(guò)，VLA對(duì)算力的需求遠(yuǎn)超端到端。

理想、小鵬的云端訓(xùn)練集群算力達(dá)13EFLOPS、8EFLOPS，而中小車(chē)企的集群普遍只有0.2-0.6EFLOPS，僅為頭部的1/10。

若租用公有云訓(xùn)練一次VLA模型，成本高達(dá)1.2-1.5億元，相當(dāng)于部分車(chē)企全年研發(fā)預(yù)算的40%。

WA成巨頭的終局豪賭，50億起步的數(shù)字孿生游戲

當(dāng)全行業(yè)都在追逐VLA時(shí)，華為與蔚來(lái)卻選擇了一條更激進(jìn)的WA。在他們看來(lái)，VLA只是過(guò)渡方案，WA才是智駕的終極答案。

WA的本質(zhì)是構(gòu)建一個(gè)[數(shù)字孿生世界]，讓智駕系統(tǒng)在虛擬環(huán)境中學(xué)習(xí)物理規(guī)律、預(yù)判場(chǎng)景變化，再將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用到真實(shí)世界。

與VLA的[從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策]不同，WA的邏輯是[先理解世界，再作出決策]。

具體來(lái)說(shuō)，WA的運(yùn)作分為三步：

①構(gòu)建數(shù)字孿生：通過(guò)云端仿真平臺(tái)，生成與真實(shí)世界一致的虛擬場(chǎng)景，涵蓋道路、車(chē)輛、行人、天氣等所有元素。

②模擬訓(xùn)練：在虛擬場(chǎng)景中，讓智駕系統(tǒng)[預(yù)演]各種極端場(chǎng)景。

③落地驗(yàn)證：將虛擬訓(xùn)練的模型[蒸餾]到車(chē)端，再通過(guò)真實(shí)路測(cè)微調(diào)，形成[虛擬-真實(shí)]的閉環(huán)。

這種模式的最大優(yōu)勢(shì)是泛化能力強(qiáng)，WA不依賴(lài)真實(shí)數(shù)據(jù)覆蓋場(chǎng)景，而是通過(guò)理解物理規(guī)律應(yīng)對(duì)未知情況。

WA的技術(shù)門(mén)檻之高，注定了它是[巨頭專(zhuān)屬]的游戲。

華為在WA路線(xiàn)上的投入已超200億元，其中僅世界模型實(shí)驗(yàn)室的研發(fā)團(tuán)隊(duì)就有8000人；

蔚來(lái)專(zhuān)門(mén)成立[世界模型實(shí)驗(yàn)室]，截至2025年累計(jì)投入超150億元，占總研發(fā)費(fèi)用的40%。

除了資金，WA還面臨兩大挑戰(zhàn)：

①模擬與現(xiàn)實(shí)的差距：虛擬場(chǎng)景再精細(xì)，也無(wú)法完全復(fù)刻真實(shí)世界的復(fù)雜性。

②數(shù)據(jù)標(biāo)注的難題：雖然WA減少了對(duì)真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)的依賴(lài)，但虛擬場(chǎng)景的生成仍需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。

盡管WA被視為[終局]，但它的商業(yè)化落地仍需時(shí)間。

華為坦言，要實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的WA落地，至少還需要3-5年的技術(shù)迭代。 

路線(xiàn)對(duì)決背后，生存邏輯與終局想象的碰撞 

VLA與WA的博弈，本質(zhì)是車(chē)企對(duì)[當(dāng)下生存]與[未來(lái)終局]的不同選擇。

這場(chǎng)對(duì)決的背后，是技術(shù)邏輯、商業(yè)策略與資源稟賦的全方位較量。

車(chē)企的路線(xiàn)選擇，本質(zhì)是對(duì)自身資源與市場(chǎng)定位的匹配。

理想以[家庭用戶(hù)]為核心，需要快速落地能讓用戶(hù)感知到的智駕功能，VLA的可解釋性與低成本正好契合這一需求；

小鵬則希望通過(guò)VLA積累數(shù)據(jù)，為未來(lái)的機(jī)器人業(yè)務(wù)鋪路，其72B參數(shù)的VLA基座模型，可同時(shí)服務(wù)于汽車(chē)與機(jī)器人。

華為的目標(biāo)是成為[智駕解決方案巨頭]，需要通過(guò)WA建立技術(shù)護(hù)城河，避免陷入低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)；

蔚來(lái)定位高端市場(chǎng)，用戶(hù)對(duì)安全性與前瞻性要求更高，WA的[終極屬性]能支撐其品牌溢價(jià)。

對(duì)哪吒、零跑等中小玩家而言，WA是[遙不可及的夢(mèng)想]，VLA則是[活下去的希望]。

他們通過(guò)與元戎啟行等方案商合作，以低成本搭載VLA功能，在智駕賽道上爭(zhēng)取一席之地。

在VLA與WA的對(duì)決中，特斯拉走出了一條獨(dú)特的[混合路線(xiàn)]。

它早期采用WA的核心邏輯，通過(guò)世界模型預(yù)判場(chǎng)景，但隨著Dojo超算中心的落地，又融入了VLA的語(yǔ)義理解能力。

特斯拉的思路是用WA應(yīng)對(duì)極端場(chǎng)景，用VLA優(yōu)化日常交互。

這種[取兩者之長(zhǎng)]的策略，使其智駕系統(tǒng)在接管率與用戶(hù)體驗(yàn)之間找到了平衡。

2025年，特斯拉的FSDBeta在美國(guó)的百公里接管率已降至0.5次，優(yōu)于華為ADS4.0的0.8次。 

融合與洗牌并進(jìn)，今年是智駕的生死局 

2025年，是智駕路線(xiàn)對(duì)決的關(guān)鍵之年，VLA進(jìn)入量產(chǎn)爆發(fā)期，WA開(kāi)始小規(guī)模落地，行業(yè)洗牌加速，中小車(chē)企的生存空間被進(jìn)一步擠壓。

清華大學(xué)人工智能研究院主任鄧志東指出：[未來(lái)的智駕系統(tǒng)，會(huì)是WA為底、VLA為表的融合架構(gòu)。底層用WA理解物理規(guī)律，應(yīng)對(duì)極端場(chǎng)景；上層用VLA實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義交互，提升用戶(hù)體驗(yàn)。]

華為已開(kāi)始嘗試這種融合，其ADS4.0在WA的基礎(chǔ)上，加入了VLA的語(yǔ)言推理能力，讓車(chē)輛既能預(yù)判極端場(chǎng)景，又能通過(guò)語(yǔ)言向用戶(hù)解釋決策過(guò)程。

理想和小鵬也在布局融合，理想計(jì)劃在2026年推出的新一代智駕系統(tǒng)中，加入基于WA的虛擬訓(xùn)練模塊，用仿真數(shù)據(jù)補(bǔ)足VLA的長(zhǎng)尾場(chǎng)景短板。

小鵬則在其世界基座模型中，融入了VLA的語(yǔ)義理解能力，讓模型既能生成虛擬場(chǎng)景，又能解讀場(chǎng)景中的語(yǔ)言信息。

2025年，頭部車(chē)企華為、理想、小鵬、蔚來(lái)占據(jù)了智駕市場(chǎng)80%的份額，剩下的20%由中小車(chē)企與方案商分割。

2025年，L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛成為行業(yè)的必爭(zhēng)之地，而VLA與WA的路線(xiàn)選擇，直接決定了車(chē)企能否搶占L3的先機(jī)。

工信部已明確要求2025年底前，所有L3級(jí)車(chē)型需通過(guò)極端場(chǎng)景測(cè)試，包括暴雨、冰雪、山區(qū)彎道等。

華為計(jì)劃在2025年底推出基于WA的L3車(chē)型，其ADS4.0已通過(guò)深圳、上海的L3路測(cè)，百公里接管率0.8次；

理想、小鵬則選擇用VLA先實(shí)現(xiàn)[L2++]，再逐步向L3過(guò)渡。

L3或?qū)⑹侵邱{路線(xiàn)的試金石，能在L3時(shí)代存活的車(chē)企，要么有WA的技術(shù)壁壘，要么有VLA的成本優(yōu)勢(shì)，沒(méi)有中間地帶。

結(jié)尾：

安全駕駛場(chǎng)景的價(jià)值，遠(yuǎn)超過(guò)技術(shù)路線(xiàn)的爭(zhēng)論。

因?yàn)閷?duì)用戶(hù)而言，智能駕駛的終極意義，從來(lái)不是[技術(shù)有多先進(jìn)]，而是[每一次出行，都能平安抵達(dá)]。

部分資料參考：新熵：《智駕終局：VLA與WA的[強(qiáng)腦]之爭(zhēng)》，深藍(lán)AI：《特斯拉[團(tuán)滅]國(guó)產(chǎn)車(chē)？智駕三大路線(xiàn)：端到端、世界模型、VLA到底誰(shuí)才是[最優(yōu)解]？》，中國(guó)汽車(chē)報(bào)：《三角度看WA與VLA之爭(zhēng)》，AutoLab：《大火的VLA，為什么華為不用？》，大模型之心Tech：《從端到端到VLA：一覽自動(dòng)駕駛范式的演進(jìn)、現(xiàn)狀與未來(lái)！》，最話(huà)FunTalk：《2025智駕[大逃殺]，誰(shuí)會(huì)被VLA[絞殺]？》，汽車(chē)之心：《智駕VLA陣營(yíng)，理想、元戎雙強(qiáng)卡位》，虎嗅APP：《智駕的遮羞布被掀開(kāi)》

       原文標(biāo)題 : AI芯天下丨分析丨智駕兩大核心路線(xiàn)“貼臉開(kāi)大”，車(chē)企如何“二選一”？