如何构建适合自动驾驶的世界模型?—— 从原理到落地全链路解析

世界模型的发展先后历经系统动力学阶段（1960～2000 年）、认知科学阶段（2001～2017 年）与深度学习阶段（2018 年至今），而将其正式应用于自动驾驶领域，仍是近几年才兴起的前沿方向。这一技术路线，是否会成为自动驾驶最终规模化落地的核心解法？本文从定义、作用、构建方法到实际场景，完整拆解自动驾驶世界模型的构建逻辑。

一、什么是自动驾驶世界模型？

世界模型之于自动驾驶汽车，如同为车辆大脑构建了一套可推演的动态认知系统，它不只是记录当前环境，更能对未来的变化做出预判，让智驾系统从 “看清当下” 升级为 “预见未来”。

简单来说，世界模型不仅让自动驾驶车辆知道车道、红绿灯、障碍物的位置，更能预测这些目标下一步会做什么、会去哪里，这是实现高阶、安全自动驾驶的关键能力。

世界模型的核心逻辑，是把摄像头、激光雷达、毫米波雷达、定位系统等传感器采集的原始观测信息，压缩成低维度、高抽象的隐状态（latent state） 内部表达，再学习这些隐状态随时间演变的规律，也就是环境的动力学特性。

它可以是物理规则模型、概率统计模型，也可以是神经网络学习模型；既可以直接模拟未来场景，也可以输出下一时刻的概率分布，为决策与规划提供支撑。

二、世界模型在自动驾驶中的核心作用

世界模型在自动驾驶中主要承担三大关键职能：预测、规划、验证，全面提升系统应对复杂场景的能力。

1. 预测：从 “静态感知” 到 “长时域预判”

传统感知只能输出目标当前的位置、类别与速度，是静态的、瞬时的。世界模型通过学习交通参与者的行为习惯、交互逻辑与环境约束，能够进行长时域、多模态、多目标的联合预测。

例如：

这类预测不是简单的匀速直线外推，而是包含意图、交互、博弈与道路规则的综合理解。

2. 规划：在 “虚拟世界” 里预演驾驶行为

规划的本质是选择安全、舒适、高效的行驶轨迹。世界模型相当于在车端内置了一个微型仿真器，可以让车辆在真正执行动作前，先在模型里把多条候选轨迹 “演练” 一遍，评估风险与收益。

相比于依赖规则与短时预测的传统方案，基于世界模型的规划更擅长处理：

它能将不确定性纳入决策，让车辆在合适时机做出更保守或更主动的策略。

3. 验证：用 “数字孪生” 低成本完成极限测试

自动驾驶的安全落地，必须覆盖海量极端场景与长尾案例，但在真实世界采集这些场景成本极高、风险极大。

世界模型可以：

这是实现自动驾驶高效验证、快速迭代的关键基础设施。

三、自动驾驶世界模型如何构建？

构建可用、可靠、可上车的世界模型，是一套从数据到表示、从动力学建模到不确定性推理的完整体系。

1. 多源数据输入：构建全面观测基础

世界模型的 “想象力”，建立在全面、精准的观测之上，需要融合多路传感器信息：

多传感器融合是世界模型的信息入口。

2. 表示学习：从原始数据到结构化隐空间

表示学习的目标，是把海量高维传感器数据，提炼为对决策最有用、最精简的内部表达。

一个优质的表示需要满足：

表示学习质量，直接决定世界模型的推理效率与预测精度。

3. 动力学建模：学习 “世界如何随时间变化”

动力学建模是世界模型的核心大脑，负责学习隐状态如何随时间演变。目前主流路线分为两大类：

（1）显式建模：物理规则 + 图模型

（2）端到端学习建模：神经网络 + 时序模型

实际落地中，行业普遍采用混合架构：物理规则保底 + 学习模型提升泛化能力。

4. 不确定性建模：让世界模型 “知道自己不知道”

真实交通环境充满不确定性：

世界模型必须输出概率化、分布式的预测结果：

融入意图推理与因果逻辑后，系统不仅能预测 “会发生什么”，还能理解 “为什么会发生”，从而应对从未见过的全新场景。

四、世界模型在实际驾驶中的典型场景

1. 遮挡场景预判

路边停着大型货车或公交车，后方视线完全被遮挡。传统感知无法看到盲区目标，世界模型可根据道路类型、车流规律、停车位置，推断 **“大概率有行人 / 非机动车穿出”**，提前减速、预留安全空间。

2. 高速 / 快速路并线博弈

两车同时靠近汇入路口，存在交互与博弈。世界模型通过车速、加速度、转向灯、车头指向等信息，推断对方并线意图，给出多种未来轨迹可能，帮助本车选择加速通过、等待避让或协同并行的最优策略。

3. 临时施工 / 异常交通场景

遇到施工围挡、临时锥桶、交警指挥、信号灯失效等非常规场景。规则型系统容易失效，世界模型可以从环境上下文整体理解道路临时结构，快速推断可行路径，而不是机械依赖原有地图或固定规则。

五、总结：世界模型是自动驾驶的 “心智系统”

从全局视角看，世界模型的核心价值，是打通 **“当下感知” 与 “未来决策”** 之间的壁垒。

它不再把感知结果当作绝对事实，而是在系统内部构建一个可运行、可推演、可试错的虚拟世界，在其中模拟风险、评估后果、选择动作。这让自动驾驶系统真正具备类人的预判能力与常识推理能力，大幅提升复杂城市道路、遮挡、交互、长尾场景下的安全性与流畅度，同时为离线大规模验证提供最强有力的工具。

可以说，世界模型不是自动驾驶的可选项，而是迈向高阶智能驾驶的必答题。