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近日，特斯拉正式發佈「世界模擬器」演示，展示其端到端神經網絡在虛擬環境中自我進化的能力。據悉，該系統可在 1 天內吸收相當於人類 500 年的駕駛經驗，並生成高度逼真的駕駛場景，用於自動駕駛與人形機器人 Optimus 的訓練與測試。特斯拉自動駕駛副總裁 Ashok Elluswamy 在 ICCV 2025 主題演講中首次揭祕了特斯拉的自動駕駛技術路線圖，表示端到端纔是智能駕駛的未來。

技術路線的分水嶺：模塊化與端到端的本質差異

當前自動駕駛領域存在着兩條截然不同的技術路線，一條是模塊化方法，像是傳統的工業流水線，通過明確的分工讓開發和調試相對簡單，責任清晰；另一種則是以特斯拉為代表的端到端神經網絡路線，希望用一個龐大的神經網絡模擬人類從感知到決策和行動的整個過程，讓整個系統能夠聯合優化，從而實現更快的反應速度。

北京理工大學管理學院公共管理系主任、粵港澳大灣區數字經濟與科技協同創新研究院副院長尹西明從四個方面對兩條路線進行對比，他認為：「系統結構方面，模塊化方法將任務劃分為感知、預測、規劃與控制等獨立子模塊，各模塊通過明確接口串聯，但這種分工帶來了系統損耗與不確定性。而端到端架構採用單一或耦合的神經網絡或模型進行聯合訓練，實現從傳感器輸入到控制信號的直接映射，有效減少中間損耗，降低系統延遲。軟件形式方面，模塊化系統依賴人工編碼與規則驅動，結合傳統神經網絡；端到端方案則力求全棧神經網絡實現，最大限度減少手工編碼，降低因人為規則侷限性帶來的錯誤概率。開發模式方面，模塊化支持各模塊獨立開發與調試，便於問題回溯，但難以實現全局最優，且模塊間的信息丟失與誤差會呈指數級累積。端到端模式基於數據和場景、技術三輪驅動，通過真實世界模擬和場景反向牽引技術迭代實現整體優化，但存在可解釋性差、訓練難度大、對算力和資金投入要求高等挑戰。應對長尾問題方面，模塊化受限於人工規則編寫成本，主要覆蓋高頻場景；端到端神經網絡通過海量數據與AI生成數據持續學習，對極端邊緣場景具備更強適應潛力，但對數據規模與質量要求極高。」

雖然業內很大一部人認為端到端代表了未來的發展方向，但模塊化並未被拋棄。許多公司正在探索「混合架構」，即在模塊化系統中引入更多的端到端組件，取長補短。短期來看，二者並沒有絕對優劣，正如世界經濟論壇報告指出，未來十年，L2/L2+級別的輔助駕駛仍將是市場主流。

世界模型器：從感知理解到環境推演的飛躍

在端到端技術路線內部，特斯拉此次推出的「世界模型器」與先前備受關注的VLA路線形成了鮮明對比。「這可能代表着自動駕駛技術的又一次範式革命。為汽車產業乃至更大範圍的人工智能產業創新者敲響了警鐘，警惕技術路線躍遷帶來的技術斷代風險，提醒我們前瞻研究和佈局。」尹西明指出，「VLA本質上還是視覺語言模型，它在多任務處理和指令跟隨上表現優異，但在連續控制精度和實時推理能力上存在侷限。而世界模型器則實現了質的飛躍——它能夠對外部真實多變的複雜環境進行動態模擬，通過虛擬推演未來場景來反向指導決策和模型優化。」

從技術架構層面來看，世界模型器帶來了根本性的變革。尹西明指出：「世界模型器有望消除模塊化系統間的信息損失，實現信息的無損傳遞和全局優化。更重要的是，它能夠從海量實時採集的人類駕駛數據中學習價值判斷、駕駛策略和複雜的路權判斷，這實際上是在模擬真實的人性與世界交互，同時又減少了對真實而昂貴的道路測試的依賴。」

然而，這條創新之路並非坦途。「最大的問題在於透明度和決策邏輯的可解釋性差，」尹西明解釋道，「這套系統就像一個大黑箱，一旦出現問題，排查起來異常困難。此外，它對海量高質量訓練數據的依賴，以及對計算資源的巨大需求，都構成了現實的技術壁壘。特別是在極端天氣、罕見路況等場景下，系統的穩定性和可靠性仍需經受更多考驗。」

通往自動駕駛「GPT時刻」的必經之路

儘管面臨挑戰，但業內對特斯拉突破這些難題普遍持樂觀態度。尹西明認為，世界模型器很可能成為自動駕駛實現類似ChatGPT那樣突破性進展的關鍵推手。

尹西明認為：「從第一性原理來看，特斯拉的世界模型器代表着自動駕駛發展的正確方向。雖然不能說是唯一路徑，但很可能是成功概率最高的選擇。正如生成式AI通過基座大模型顛覆了自然語言處理領域，端到端自動駕駛也有望通過環境模擬、數據閉環和真實世界場景驗證交互，實現系統能力質的飛躍。」

針對數據挑戰，尹西明認為特斯拉已經找到了破解之道。「真實世界模擬器能夠生成大量罕見場景數據，並通過數據引擎篩選高質量數據集，有效彌補現實數據的不足。無論是冰雪災害、霜凍路面，還是行人突然竄出等極端情況，都可以在模擬環境中進行充分測試，極大地提升模型的場景通用性和能力泛化。」

雖然挑戰不少，但特斯拉在資源整合上有獨特優勢。「特斯拉具備其他企業難以比擬的資金實力和技術積累，馬斯克的風格是從第一性原理出發，直奔最終目標而去。一旦技術路線被理論上驗證可行，他們就會不惜成本地投入，直到把成本降到可接受的範圍，而這種投入最終將形成強大的技術壁壘。一旦特斯拉通過世界模型器建立起領先優勢，它將成為行業規則的主導者和技術路線的引領者。」尹西明指出，「屆時，由創新而所獲得的壟斷優勢將完全彌補其前期投入成本，並獲得難以想象的超額收益，乃至對競爭對手帶來降維打擊。」

據悉，業界對自動駕駛行業的未來充滿謹慎樂觀的態度。「世界模型器的推出，標誌着自動駕駛技術進入了一個新的發展階段。雖然完全自動駕駛的實現還需要克服諸多挑戰，但我們正朝着正確的方向快速前進。或許在不久的將來，我們就能見證自動駕駛的‘GPT時刻’真正到來。」尹西明說，「這也啓發中國的產業創新者和政策設計者要從第一性原理出發，跳出追趕者思維，從原創引領的角度開展探索性產業技術佈局，為贏得後天的競爭而堅月供入創新。」

隨着世界模型器的推出，自動駕駛行業正迎來新一輪的技術競賽。這場以端到端神經網絡為核心的技術變革，不僅將重塑行業競爭格局，更可能徹底改變人類未來的出行方式。在這個關鍵的歷史節點，特斯拉再次展現出了其技術前瞻性和創新勇氣，而整個行業，都將在這場變革中尋找自己的位置。

作者：孫健