最近自动驾驶行业关于 VLA 和世界模型的讨论还挺热烈的。
到底哪个更好呢？
如果简单对比，VLA 像是「实用派」，世界模型像是「理想派」。
1）VLA（视觉-语言-行动）走的是一种「工具理性」路线：把视觉感知转成语言表征，再结合行动规划。
优势有三点：
- 工程化容易：有现成的语言模型和推理框架，能快速把视觉理解转化为指令；
- 长尾场景泛化强：通过语言抽象，可以在数据有限时也覆盖更多稀疏场景；
- 量产友好：大规模训练依赖标注和算力，但可控，现有产业链能承接。
所以你看到理想、小鹏、元戎能在 2025 年快速推量产，靠的就是 VLA 好调、好落地。
但 VLA 的问题也明显：它理解世界的方式其实还是「模仿学习+语义抽象」，不具备物理因果推理，真正极端情况还是可能「说得通，但做不到」。
2）世界模型（World Model）走的是「认知理性」路线，目标是让机器真正「想象」和「推演」世界：
- 自监督学习：理论上能用海量无标注数据训练，降低标注依赖；
- 因果推理能力：不仅能看到「现在」，还能推演「未来」，具备更强的场景预测和规划价值；
- 更贴近人脑思维：类似人类通过「心理模拟」来理解环境与因果关系。
但世界模型的挑战也更大：
- 数据收集困难：需要极端场景和长期序列数据，且要避免表征崩溃；
- 算力消耗大：长序列预测带来的计算成本远高于短时决策；
- 工程不成熟：从学术 Demo 到车规落地有巨大鸿沟，目前更多是停留在云端，用来生成合成数据、辅助训练。
短期看，VLA 是量产的现实解，能直接在车端跑通。
而世界模型更像是「未来的终极答案」，但要跨过算力、数据、可解释性这些鸿沟，才能真正上车。
行业有一种观点认为，未来自动驾驶更可能的走向是：二者融合——VLA 提供即时的工程闭环，世界模型补上因果推理和长期预测，两者结合再通过 RL 强化。
谁能在这条混合路线里走得更快、更稳，谁才有机会定义智能驾驶的下一代标准。
