为什么“世界模型”是智能驾驶的更优方案？
任少卿的核心思路解析：
在智能驾驶技术路线的争论中，任少卿及其带领的蔚来智驾团队，将“世界模型”视为突破行业瓶颈、通向终极目标的关键。其核心逻辑围绕现有方案的局限性、世界模型的不可替代价值，以及与AGI（通用人工智能）的衔接展开，具体可拆解为三大核心观点：
❶现有主流方案存在“能力天花板”
（无法应对真实世界复杂性）
任少卿认为，当前行业聚焦的“端到端”和“VLA（视觉-语言-动作）”模型，本质是阶段性产物，存在难以突破的短板：
• 端到端模型：只能“填坑”，做不了“长远规划”：端到端虽能将感知、预测、决策等模块整合，但依赖“模仿学习”——像老师手把手教5秒内的操作，一旦场景拉长到30秒、1分钟（如匝道拥堵绕行、复杂路口预判），就会因缺乏长时序推理能力失效，只能处理“短平快”的即时反应，无法覆盖真实驾驶的连续动态场景。
• VLA模型：语言带宽有限，承载不了物理世界细节：VLA虽在语言模型基础上叠加视觉和动作，但“根仍在语言”——语言是低带宽载体，一张交通照片里的“车辆间距、行人姿态、路面状况”，用文字描述需大量篇幅且易遗漏；动态场景中“车辆突然变道的意图、骑车人的细微转向”，更是语言难以精准传递的。这导致VLA无法完整捕捉真实世界的复杂信息，只能处理“语言能描述”的有限场景。
❷世界模型补全“时空认知”短板
（契合智能驾驶核心需求）
智能驾驶的本质是“让机器像人一样理解物理世界”，而世界模型恰好解决了这一核心问题——它不依赖语言，直接以视频为核心建立“时空认知能力”，具体有两大关键价值：
• 内建物理规律，让机器“懂世界规则”：世界模型会通过跨模态数据（视频、激光雷达、导航信息），自主学习重力、惯性、速度变化等物理规律。比如看到“前方车辆刹车灯亮起”，模型能预判“它会减速，我需要保持安全距离”，而非像传统模型那样依赖人工写死的“刹车灯亮=减速”规则，更贴近人类对世界的本能理解。
• 建模长时序时空，让机器“能长远规划”：通过“自回归生成模型”，世界模型能自动学习物体在“三维空间+时间”中的运动逻辑。比如在高速上看到“2公里后有施工占道”，模型能提前规划“何时变道、保持多少车速”，而非到了跟前才临时反应；面对“小区内行人突然跑出”，也能结合“行人动线、本车速度”预判几秒后的碰撞风险，做出更从容的决策——这正是人类驾驶中“预判式操作”的核心，也是现有模型缺失的能力。
❸世界模型是智能驾驶通向AGI的必经之路
任少卿的底层逻辑是：智能驾驶不是孤立的“汽车功能”，而是AGI在物理世界的重要载体，而世界模型是二者的关键衔接：
• 语言模型解决“概念认知”，世界模型解决“物理交互”：语言模型让AI懂“什么是汽车、什么是行人”（概念认知），但AGI需要“在物理世界中正确行动”（如“看到行人要减速”“过弯要控速”），这就需要世界模型的“时空认知”来落地——二者结合，才能让AI既“懂概念”又“会行动”，真正具备通用智能。
• 车是“具身智能”的最佳场景，世界模型是其核心能力栈：任少卿认为“车本身就是具身智能”（除了没腿，能移动、能感知、能交互），而世界模型正是为“具身智能”量身打造的——它通过真实车辆的海量动态数据（摄像头、雷达记录的路况）持续学习，不断优化对物理世界的理解，这种“从真实场景中学习、再应用到真实场景”的能力，是其他AGI场景（如机器人）难以快速复制的，也让世界模型成为智能驾驶通向AGI的唯一可行路径。
