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汽車行業專題報告：VLA和世界模型_通往高階智能駕駛之路——輔助駕駛系列報告二。

一、VLA模型（Vision-Language-Action）

定義：VLA是一種端到端多模態人工智能架構，通過融合視覺輸入（圖像/視頻）和自然語言指令，直接生成可執行的物理動作，實現從感知、理解到控制的閉環。

特點：多模態融合-結合視覺語義與語言指令，增強場景理解與交互能力；語義推理與泛化-支持復雜場景的語義推理和長尾問題處理。

產業玩家：理想汽車-自研Mind VLA模型，具備空間理解、思維、溝通與記憶、行為能力四大功能，基于Thor-U/Orin-X平臺量產部署，支持語言控制駕駛，于2025年9月OTA全量推送至AD MAX車主；小鵬汽車：采用“VLA+OL”云端基模，通過蒸餾技術部署車端輕量化XVLA模型，于2025年9月OTA推送至G7Ultra；元戎啟行-DeepRoute IO 2.0于2025年8月發布，搭載自研的VLA模型，已達成5個定點，首批量產車將進入市場。

二、世界模型（World Model）

定義：以視覺與運動數據為基礎，通過生成式建模預測環境動態與行為后果，強化輔助駕駛系統在仿真和交互中的可靠性。

特點：難例場景構建：通過生成式技術增強高密度 corner case 的覆蓋；時空預測能力-對環境變化和車輛運動進行高精度預測。

產業玩家：華為-乾崑ADS 4.0采用WEWA架構，構建難例場景庫，提升泛化能力；蔚來-NWM模型支持多模態輸入輸出與自然語言交互，強化場景理解與控制；Momenta-R6飛輪大模型采用雙模型架構，融合長短期記憶與真實數據閉環。

三、比較與結論：VLA與世界模型在技術上并非同級或對立關系。我們將發展路徑分為兩派，實質上是產業玩家在實現端到端能力之后，在能力優化側重點上出現了分化。

通往高階智駕的互補路徑：VLA 側重語義融合與交互控制，通過語言增強可解釋性與用戶協同；世界模型側重環境預測與仿真可靠性，通過生成技術提升安全冗余。

技術融合趨勢明顯：雙方均在向對方領域滲透：VLA 引入強化學習與仿真優化動作生成，世界模型擴展語言交互與多模態理解。

數據與安全為核心壁壘：數據飛輪效應成為競爭關鍵-頭部車企憑借高活躍用戶積累海量里程數據，通過RLHF驅動模型高效迭代；安全性能量化用戶體驗：當前第一梯隊MPA（平均事故里程）已達人類駕駛安全水平的6倍以上，MPI（平均接管里程）持續優化。