回望历史江苏泡沫板专用胶厂，智能驾驶的历史演进，本质是从模块割裂到"端到端融"、从应激反应到智能进化的技术范式革命。

20 世纪初，自动驾驶概念就已出现，1925 年 8 月，世界辆自动驾驶汽车出现在纽约街头。到 2004 年，DARPA 挑战赛成为行业发展史上的重要转折点。

当年 3 月 13 日，莫哈韦沙漠，由美国国部研究计划局（DARPA）主办的 DARPA 自动驾驶汽大挑战赛正在这里举行。这是世界上个自动驾驶汽车长距离比赛，卡内基梅隆大学、斯坦福大学、麻省理工以及大众、英特尔等 15 支团队参加角逐。

届赛事没有完赛者，行驶远的卡内基梅隆大学"红之队"才走了全程的不到 5。然而，就是这 5 的距离，开启了人类对智能驾驶探索的历程。

DARPA 大挑战赛随后开枝散叶，数自动驾驶人才都是在这里展现才华后，又落到谷歌、优步、通用、福特、Waymo 等企业，其中就有驭势科技 CEO 吴甘沙。

不过，早期的智能驾驶只能是辅助工具，依赖规则法与精地图，理想甚至将其类比为"昆虫动物智能"。这种模块化割裂的设计，致系统泛化能力孱弱，法达到拟人化的水平；

感知、预测、决策、控制模块化分而之的思路，逻辑强，但传输过程不可避产生误解和损耗。

因此，端到端案焕发生机。

2024 年 3 月，特斯拉在北美送 FSD V12 版本，其大的突破是将感知、决策与控制整为单经网络模型，内部称为 "Photon In, Control Out"，移除了 30 万行手写代码，用经网络取代，实现了感知和决策规划两大模块的法"端到端"，重构了技术架构。

跟随特斯拉的脚步，国内分段式端到端在 2024 — 2025 年大规模落地，段式端到端与 VLA 技术则在 2025 — 2026 年集中上车。

彼时，业内分为"段式"和"两段式"两个流派，华为、百度 Apollo、小鹏等都是两段式玩，商汤、Momenta 等则是"段式"的拥趸。

时至今日，段式端到端已成主流。不过早期端到端技术存在明显短板，它是个"黑箱"，人们难以追溯其决策逻辑，事故发生后也法快速定位问题。

为此，行业转向 VLA（视觉 - 语言 - 行动模型），它实现了自动驾驶的"真"端到端。通过融计机视觉、自然语言处理与强化学习，构建了集环境感知、语义理解与决策执行的统智能体，完成了从"黑箱"到"可解释大脑"的变革。

随着物理 AI 的到来，达到人类智能甚至"越人类智能"成为可能。在保证响应的同时，物理 AI 让决策逻辑具可解释。

未来五年，VLA 与世界模型这两条路线的度融，或将成为终案。L3/L4 别乃至人驾驶的世界即将来临。

融

" VLA 对自动驾驶是锦上添花江苏泡沫板专用胶厂，很难雪中送炭。"

Momenta CEO 曹旭东认为 VLA 的训练起源于 LLM，其训练侧（语义）与自动驾驶的实际需求存在明显偏差。这也就意味着，VLA 语义的优先远于驾驶，陷入了"好钢没用在刀刃上"的困境。因此，Momenta 坚定地选择了世界模型路线。

有偶，华为车 BU CEO 靳玉志也秉持类似的观点。他认为，VLA 通过语言大模型将视觉信息转化为文本 token 再进行决策，看似捷径，实则法真正理解物理世界。VLA 就像"背题库的学生"，在复杂或突发场景容易失；而世界模型虽研发难度大，但那才是自动驾驶的终彼岸。

华为倾向于‌ WA（World-Action，世界 - 动作）‌路径，即跳过语言中间层，直接利用多源感知（视觉、声音、触觉等）构建理解因果逻辑的世界模型，实现本质的自动驾驶能力。

进入 2026 年，特斯拉 FSD V14 的出改变了行业认知，大模型能力不是在 VLA 和世界模型之间二选，而是两者的度融。特斯拉在新版本中集成了 xAI 的 Grok 大模型，同时利用世界模型进行‌数据生成与闭环仿真‌。

行业迅速形成了套被广泛接受的共识。黑芝麻智能 CEO 单记章就此得出：" VLA 加上世界模型，是智能驾驶未来有可能的技术路线，而且有机会越人类的驾驶能力。"

如果说，端到端是技术路线，pvc管道管件胶那么 VLA 和世界模型就是在这个路线上分出了两个不同向上的强化，VLA 增强了理解，世界模型强化了预测。

世界模型的做法是直接给汽车装上个"智能大脑"，他能模拟物理世界的运行规律，不依赖工程师预设的规则，而是提前通过海量真实数据训练，让模型拥有理解预测物理世界的能力。

因此，VLA 解决的是理解当下的问题，世界模型解决的是预测未来的难题。

时下的实际产业发展中，VLA+ 世界模型的融案成为越来越多车企的选择。小鹏曾被认为坚持 VLA 路线，但在 CVPR 2026 大会上，小鹏通用智能中心负责人刘先明明确指出，‌ VLA 与世界模型并非"二选"的相互对立关系‌，而是共同构成小鹏物理世界基座模型的两大支柱。

小鹏发布的 X-Mind，正是将预测世界模型内嵌为 VLA 模型的视觉思维链，让模型在输出动作之前先完成时空演。

蔚来在 1 月也已将世界模型加闭环强化学习架构送至数十万辆车，地平线在 6 月底发布的 HSD V2.0 也采用世界模型 + 端到端强化学习的双引擎。

可见，种度融式的案，已经在全行业铺开。

终局

越来越多的汽车和智能驾驶公司将自己定义为"物理 AI 企业"。

马斯克近年来直在全球兜售他的" AI 宏图"，他说，特斯拉正在从汽车公司转变为 AI 公司，未来的成长空间主要是自机器人、自动驾驶和 AI 基础设施。

李想也把理想汽车重新定位为人工智能企业；何小鹏将小鹏汽车的定位升为"物理 AI 世界的出行探索者，面向全球的具身智能公司"；Momenta 是被称为"物理 AI 股。轻舟智航宣布战略重心从"人驾驶"升为"通用物理 AI "，卓驭科技则转向"移动物理 AI "，并提出"未来存活下来的智驾公司都将是物理 AI 公司"。

物理 AI 浪潮下，智能驾驶逻辑已经从价格战、堆配战转向"基模"之战。

过去汽车行业的竞争是"堆配置"，激光雷达数量、芯片力、续航里程，比拼的是参数堆叠。而在物理 AI 时代，竞争逻辑变为"建底座"，谁掌握物理世界的理解与行动能力，谁就掌握价值链主权。

甚至，世界模型让智驾、座舱和机器人以及切智能终端走向技术融。特斯拉用同个基础模型驱动 FSD、Optimus 和智能体；用单端到端经网络取代模块化架构，实现从自动驾驶汽车到人形机器人 Optimus 的基础模型统。

理想汽车也已将‌基座模型‌与‌ VLA ‌研发团队并，以统技术底座支撑‌智能驾驶‌、‌智能座舱‌及‌人形机器人‌三大业务线；通把汽车与机器人放进同个事业群。

华为 ADS 5.0 搭载 WEWA 2.0，云端引入 Multi-Agent 多智能体群体博弈，让数 AI 驾驶者互相博弈学习；Momenta R7 世界模型已实现量产发；蔚来 NWM 是个智驾世界模型。

不过，目前所有的智驾系统距离真正的物理 AI 终形态还相去甚远。面，相比大语言模型，世界模型需要巨量的真实世界数据，截至 2026 年 5 月，FSD（监督版）车队累计行驶突破‌ 100 亿英里‌（约 160 亿公里），位居全球，而其他新势力由于车辆数较少，累计里程均在数十亿公里，未来还需数据量的积累。

其次，物理 AI 还需力芯片和大规模模型训练。有消息显示，特斯拉可能握有约 23 万张 H100 等力；小鹏 Robotaxi 则瞄准了 L4 人驾驶，搭载 4 颗图灵 AI 芯片，车端力达 3000TOPS，号称全球强；

靳玉志此前表示，2026 年华为乾崑智驾研发投入将 180 亿元，未来 5 年将至少再下 700 亿元用于 AI 力的提升，其力规模在 29 个月的周期里实现了 21 倍增长。

随着头部智驾企业迈入物理 AI 赛道，力竞赛将再上升个台阶。

写在后

1988 年．莫拉维克在其著作《智力后裔》中明阐述这样个观点：对人类来说很难的任务（如逻辑理、下棋），AI 反而容易完成；而对人类来说很简单的事（如走路、抓取物体），AI 却难实现‌。

后来，这问题被业界称为"莫拉维克悖论"，让机器人下棋、解题轻而易举，但让它像婴儿样感知物理世界却为困难。

现有智驾正卡在这环节，看似智能，却缺乏基本的物理直觉，这也是许多人不敢放手的核心原因。

2026 年被称为"物理 AI 元年"，作为物理 AI 上半场的自动驾驶，将是车企角逐的焦点。但距离真正的智能驾驶终形态，还有相当长的距离。相关词条:玻璃棉     塑料挤出机厂家     钢绞线    管道保温    PVC管道管件粘结胶

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