不止于感知:自动驾驶的大脑正在觉醒

世界模型在自动驾驶系统中扮演着核心角色，​它通过建立环境的生成式时空表征，​将感知、预测与决策有机地整合在一起。​这类模型把多源传感器数据压缩为低维潜在状态，​并基于假设动作进行前向推演，​使智能体在真实交互发生前即可模拟多种未来场景。​

当前研究主要关注三个方向：​未来物理世界生成、智能体行为规划，​以及预测与规划的交互。​在具体实现上：
（1）未来物理世界生成涵盖基于图像、鸟瞰图（BEV）、占据栅格（OG）及点云（PC）的方法，​利用扩散模型与 4D 占据预测技术对场景演化进行逼真建模。​
（2）智能体行为规划则融合规则驱动与数据驱动方法，​结合代价图优化与强化学习生成安全轨迹。
（3）​预测与规划的交互方面，​研究者们通过潜在空间扩散与记忆增强架构实现多智能体的协同决策。​

近年来，​该领域呈现出几个显著趋势。​首先是研究重心从像素级重建转向语义级推理，​例如语义世界模型（SWM）将未来预测建模为视觉问答任务，​借助视觉语言模型（VLM）的先验知识提升泛化能力。​其次是表征方式从单一模态向多模态统一发展，​整合相机、激光雷达与高精地图信息。​最后，​系统架构从开环生成逐步过渡到闭环交互，​支持基于动作条件的长时程场景推演。​

尽管如此，​现有方法在自监督表征学习、多模态深度融合、计算效率及安全验证等方面仍面临挑战。​未来的研究需要着重开发轻量化、低延迟的架构，​构建具备物理感知能力的先进仿真环境，​并建立覆盖长尾场景的自监督训练范式，​从而推动世界模型在复杂城市场景中的可靠应用。​