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蔚來世界模型折射出智駕發展的三大難點

IP屬地 中國·北京 編輯:馮璃月 汽車咖啡館 時間:2025-05-30 11:00:18

出品|搜狐汽車·

作者|胡耀丹

“開蔚來的車,是沒有機會在使用輔助駕駛時睡覺的。”在5月27日發出這條爭議不斷的推送之后。5月30日,蔚來宣布蔚來世界模型NWM正式全量推送Banyan車型?!安荒芩X”“安全升級”的世界模型首個版本,露出廬山真面目。

在推送之前,搜狐汽車在北京參加了一場蔚來智能輔助駕駛溝通會,提前體驗到了世界模型首個版本。

從表層信息上來看,點到點全域領航輔助(即實現車位到車位功能)、智能泊車……功能數量和表現上,通過世界模型,蔚來行泊能力跟上了主流車企的腳步。

“我們之前可能慢了一點,因為在做路線的切換。當路線選定后,推動起來就比較迅速了。”針對外界對蔚來智駕“速度慢”“效率低”的評價,一名蔚來內部人士說。

同時,作為“追趕者”的蔚來,也在輔助駕駛領域的“論戰”和“安全風波”中,用世界模型首個版本呈現了對輔助駕駛安全的理性思考。

溝通會及試駕過程中,蔚來汽車內部人士多次強調,蔚來不突出“0接管”及“接管率”這一概念,而是鼓勵用戶該接管時就接管,希望給到“安全”概念更高的權重。也正是基于安全理念,蔚來世界模型首個版本將三項“行業首發”的主動安全功能放在了“C位”。

搜狐汽車在體驗蔚來世界模型的過程中,也觀察到了整個輔助駕駛行業當下三點特點。

其一,行業平均水平正在提升,同時技術路線收斂,個體難以做出差異化;其二,智駕關注點從聚焦行車能力,逐漸變為同時關注主動安全能力,細分安全功能有待提升;其三,人機交互邊界感仍然模糊,人、車磨合過程中,系統能力邊界的不清晰,帶來焦慮和危險。

這三點特點,或將成為未來車企輔助駕駛發展的關鍵突破之處。

01 蔚來補上短板

在世界模型首個版本落地之前,智駕能力一直是蔚來作為一家高端品牌被詬病最多的地方。

智駕行業經歷了多輪技術路線、功能量產上車的競賽。最近的一次是“端到端”路線競賽,與“車位到車位”功能競賽。作為高端品牌的蔚來,在世界模型首個版本之前,采用的一直是傳統規則邏輯技術路線,而非“端到端”,也未落地“車位到車位”功能。

但是,智駕這一短板將在世界模型首個版本落地后被補上。

世界模型是VLA之后受到行業追捧的技術概念。其能理解物理規律,并重建世界,比較普遍的定義是,能夠整合多種語義信息(如視覺、聽覺、語言等),通過機器學習、深度學習和其他數學模型來理解和預測現實世界中的現象、行為和因果關系。

其在輔助駕駛技術研發中的作用主要有兩個,一是在云端,生成仿真數據,訓練大模型;二是在車端,預測行車軌跡并做出決策。在行車場景中,其能通過想象重建多個“平行世界”,規劃多個軌跡,并在其中選擇最優的一個。

比如,蔚來世界模型可以在0.1秒內推演出216種可能發生的軌跡,尋找最佳決策。然后在接下來的 0.1秒內,根據外界的信息的輸入,再去預測 216 種可能性。以此循環,跟隨駕駛軌跡持續預測,得到駕駛的最優解。

“我們當前車端的芯片的算力還是比較充沛的,所以我們可以部署在車端。”蔚來內部人士對搜狐汽車表示。

目前,在云端布局世界模型的企業包括蔚來、理想、小鵬、Momenta、商湯絕影、華為等,在車端布局世界模型的企業僅有蔚來實現了落地,華為的車端世界行為模型則伴隨著ADS4.0即將實現落地,地平線、卓馭科技尚未落地。

基于世界模型,在行車、泊車功能上,蔚來與主流車企基本實現對齊。行車方面,世界模型首個版本補上了“車位到車位”的產品形態。泊車方面,可以實現360°全向車位識別,對復雜場景車位均可以識別,并可借用通道實現長距離的漫游泊車。

搜狐汽車體驗發現,世界模型首個版本整體行駛風格較為“擬人”,同時在會車、避讓行人、應對汽車加塞等場景下均應對得較為絲滑、熟練。由于世界模型的技術路線特點,該系統的在行駛過程中會進行推理、思考,表現為反應靈活,但偶有猶疑。

在整個輔助駕駛功能的設定上,蔚來則展現了其一直以來理性、“穩”字當頭的思考。

首先是主動安全能力的強化,蔚來世界模型首個版本推出了三大主動安全功能。

第一,行業首個量產自主靠邊停車。這指的是,當駕駛員在高快道路上因各種原因失能,長時間沒有響應系統的接管請求,在符合安全條件的情況下,車輛會向最右側車道(包括應急車道)自主變道并制動至停止。

第二,首個端到端通用障礙物預警及輔助GOA。這一功能能夠對三角牌、水馬、錐桶等目標的防碰撞緊急制動,端到端GOA在高度上面對抬桿、道路護墻、邊緣隔離柵欄、路沿等均可響應。相對可識別人、車的AEB,障礙物的識別范圍大大擴張。

第三,首個大模型加持的后向被追尾預防輔助RCM。在0-150km/h的速度范圍內,當車輛感知系統與大模型判斷有被后車追尾的風險時,通過車內預警提醒及車外雙閃尾燈預警,并可在被追尾前500ms提前給制動系統建壓,防止車輛因被追尾向前移動引發二次事故。

出于觸發條件考慮,這三項安全功能并沒有在體驗環節展示。不過,在蔚來世界模型的諸多功能中,它們被放到了核心介紹位置。

“去年大家會更多地去卷‘行車’的‘0接管’。事實上,經過這一年后,大家會發現安全特別重要?!?rong>一名蔚來汽車內部人士表示,聊到輔助駕駛,大家可能更多會聚焦在城區行車能力,但蔚來的角度來說,輔助駕駛是涵蓋了安全、高速、城區、泊車四個維度。

除了主動安全,穩健的理念也在行車功能設置中得以體現。蔚來首發了高速領航輔助智能駕享。該模式下,高速領航輔助的跟車更平穩、變道更穩健、防御性駕駛能力更強。

值得一提的是,蔚來內部人士告訴搜狐汽車,蔚來輔助駕駛系統不會出現提醒用戶接管后就臨時退出的情況,如果其提醒用戶接管而用戶沒有接管,車輛仍然會在系統下保持行駛而非直接退出。“我們認為,這種情況下,系統退出才是最危險的。”此次上車的自主靠邊停車功能,也為此類情況提供了更好的保障。

02 從技術突破到功能安全

在對蔚來世界模型首個版本的體驗中,能觀察到的最明顯的行業特點是,各家企業之間,核心的行車、泊車功能數量,以及“車位到車位”“智能泊車”等內容沒有太大的功能性區別。

輔助駕駛系統的能力主要由兩個方面推動,一是算力、算法及車端硬件等綜合形成的技術實力;二是環境,讓技術能夠不斷優化的迭代數據,以及有優秀人才、AI技術發展條件的社會環境。

以人類智力發展為例。1983年,美國哲學家詹姆斯·弗林提出,20世紀以來,全球多國智商測試分數呈現每10年增長約3分的趨勢。驅動因素主要有兩點:生物學因素(營養改善、醫療進步等,促進大腦發育)、社會學因素(教育普及與質量提升、社會復雜度增加等)。

類比到輔助駕駛上,生物學因素與算力、算法及車端硬件有關,社會學因素則與數據仿真、數據驅動、社會環境影響相關。目前,行業在算力、算法、車端硬件上的進步較大,這帶來了一輪技術革新。不過,“社會學因素”需要長期積累,不能一蹴而就,這也是功能趨于同質化的重要原因。

搜狐汽車盤點發現,在架構上,行業技術路線逐漸收斂到“端到端”。在大模型的選擇,以及云端、車端是否引入世界模型上,各家略有差異。

其中,多家企業均已引入世界模型,不過多數在云端部署而未在車端部署。

同時,快速推進智駕的理想、希望建立“斷代”領先的小鵬、業內智駕企業新秀元戎啟行,均采用了在車端布局VLA(視覺語言動作模型)的方式。

“對于VLA技術,我相信明年它很可能會成為行業共識,雖然現在還不是?!痹謫⑿蠧EO周光在2025年4月說。5月,理想汽車創始人李想也表示,AI要能夠獨立完成專業工作,理想汽車當前的VLA戰略,正是對這一目標的路徑設計。

其實,VLA和車端世界模型,都具備理解世界、推理判斷的能力。但不一樣的是,世界模型在車端會進行多種可能性的推演,VLA則直接根據自己的推理做出判斷和行動。

上述蔚來內部人士對搜狐汽車表示,步入端到端之后,大家的底層思考源頭是一致的,只是技術路徑有所不同。

基于類似的技術思考,在車位到車位功能逐漸“普及”的同時,企業對功能差異化的布局,可能將逐漸轉移到安全上。

蔚來基于世界模型的首個輔助駕駛系統版本,是在工信部、中國汽車工程學會、中國汽車工業協會對智駕亂象“踩剎車”之后,首個新勢力車企發布的“脫胎換骨”式的輔助駕駛系統。這一版本對安全的重視,也是當下社會對輔助駕駛需求的縮影。

2025年被稱作“全民智駕元年”,第一季度,長安、比亞迪、吉利、奇瑞等多個車企宣布發力智駕普及。但在3月底,一場三人死亡的小米SU7嚴重交通事故發聲,事件沖上熱搜。后續,工信部召開會議、協會發聲、企業連夜將“智能駕駛”改為“輔助駕駛”……

在更細微之處,小米SU7事件中AEB自動緊急制動未啟動,小米汽車官方表示AEB功能不響應錐桶、水馬、石頭、動物等障礙物。這讓主動安全功能的優劣,在輿論場上持續經受社會大眾的拷問。

相比于主動安全,行車、泊車功能帶來的震撼,安全功能很難被感知。但未來在政策、行業發展趨勢、用戶需求的三方推動下,更多、更好的主動安全功能的普及或將被提上日程。

03 “老命題”的新問題

在技術、功能之外,輔助駕駛系統更深的安全焦慮,藏在人機交互中。

L2級的智能駕駛仍然是人機共駕時代,輔助駕駛系統與人類駕駛員協作共同駕駛。在此過程中,信息差會影響雙方判斷和決策。

這類似于人與人之間的協作,溝通、執行效率會因為信息差而產生變化。喬哈里視窗將信息差劃分為四類。其中,“你知道,我也知道”是最透明的區域,雙方信任度高,易于高效決策;“你不知道,我也不知道”風險最高,最考驗雙方的經驗儲備;“你不知道,我知道”的情況下,主體可以掌控信息差和溝通效率。

最容易引發主體焦慮情緒的情況是“你知道,我不知道”。類比輔助駕駛,在這一區域內,車輛知道自己獲取的信息和即將做出的行動,但人類駕駛員無法取得準確信息,這帶來焦慮的同時,駕駛員在此情況下如采取接管決策,也很難是最佳決策。

在純電車型的續航上,人機交互帶來的“盲點”問題就已經顯現。汽車續航打折引發的焦慮,多數情況下正是因為駕駛者不清楚車輛的續航能力邊界。

搜狐汽車發現,不少網約車司機能如數家珍地描述冬季車輛續航打幾折、開空調的影響有多大,并以此估算車輛何時需要充電。不過,充電次數更少的新車主,往往對車輛續航把握度不高,也就更容易陷入續航焦慮之中。

在輔助駕駛中,這一問題再次顯現,并且可能更加危險。在行車過程中,人類駕駛員如果不清楚車輛的推理、決策邏輯,在緊急情況下可能會產生焦慮情緒,或是采取急剎等策略,導致危險發生。

體驗蔚來世界模型首個版本的過程中,搜狐汽車遇到了三個較為“驚險”的情況。

第一個情況是車輛在即將駛出匝道口的時候,向主路方向加速并入,個人從視覺上推理認為車輛可能有與匝道護欄刮擦的風險,遂選擇剎停。第二個情況是車輛在城區道路行駛,探測出有行人后車輛減速但未剎停,遂選擇剎停;第三個情況是車輛在進入停車場時,車速較快且停車場入口前方有障礙車輛,有碰撞風險,遂選擇剎停。

蔚來汽車內部人士表示,第二個情況下車輛一定會選擇剎停,可以信任。至于第一、第三個情況,搜狐汽車復盤發現,在車輛的計算中,這可能都能實現類似“擦肩而過”的效果。但由于車輛并未將自身策略、判斷信息告知駕駛人,駕駛人不清楚車輛的能力邊界,最終導致兩次急剎。

一個比較好的案例是蔚來世界模型實現的自由交互尋路。搜狐汽車在體驗這一功能中發現,在車輛自主尋找停車場出口的過程中,其會在屏幕上對識別到的文字進行高亮,并以文字的方式呈現車輛尋找出口的思考邏輯,以及下一步的行駛動作,這極大地增強了駕駛者的安全感和信任度。

但目前,這一功能只在停車場場景開放。同時,行車過程中系統的決策更加復雜,“盲區”問題要得到解決,挑戰較大。但在以“安全”為主旋律的技術發展之中,人機交互無疑是一個無法忽視的命題。

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