自动驾驶技术路线分析 - 2025年自动驾驶行业分裂为两大阵营：小鹏、理想、元戎启行押注VLA路线，而华为、蔚来则力推世界行为模型路线[1] - 世界行为模型被视为能真正实现自动驾驶的终极方案，但其本质被认为是套壳的数据依赖论[1] - VLA路线依赖海量数据训练得到的VLM进一步扩展Action能力，工业界具备海量数据的优势为模型研发提供无限可能[1] 技术路线核心逻辑 - VLA与世界模型两条路线都建立在数据决定上限的底层逻辑上[2] - VLA依赖真实场景的多模态数据训练Reasoning能力，世界模型则需要真实数据打底加仿真数据扩量的双重buff[2] - 世界模型的泛化能力本质是对数据多样性的迁移，行业误区在于混淆数据形式与数据本质[2] - 在真正人工智能到来前，数据永远是自动驾驶的核心竞争力[2] 技术挑战与场景应用 - 在普通场景达到99.9%能力后，长尾场景成为决定技术高下和生死的关键所在[1] - 生成式方法理论上可无限扩展corner case，但生成前提需用海量真实数据训练物理规则认知框架[1] - 仿真数据/生成数据并不能完全替代真实数据，真正的答案可能既不是VLA也不是世界模型[1] 行业社区生态 - 自动驾驶之心知识星球已成为超过4000人的综合类自驾社区，目标未来2年内达到近万人规模[4][18] - 社区成员来自上海交大、北京大学、CMU、清华大学及蔚小理、地平线、华为等国内外知名高校和头部公司[10] - 社区汇总近40+开源项目、近60+自动驾驶相关数据集及行业主流仿真平台，覆盖感知、规划控制、端到端等全技术栈[11]