[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]最近有小伙伴在留言區(qū)留言，想讓我聊聊現(xiàn)在非?；馃岬腤EWA架構(gòu)，相較于VLA，WEWA有何區(qū)別，今天就簡(jiǎn)單聊聊這個(gè)內(nèi)容，也期待大家在評(píng)論區(qū)留言討論。

什么是WEWA？

WEWA全稱(chēng)可以理解為“World Engine+World Action”。它把實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的思路拆成兩層，一層在云端，負(fù)責(zé)“造世界、訓(xùn)練模型、把難題推演透”；另一層在車(chē)端，負(fù)責(zé)“看世界、理解世界、直接下決定并把車(chē)開(kāi)出去”。云端是大腦的訓(xùn)練工廠，車(chē)端是實(shí)時(shí)決策與執(zhí)行的現(xiàn)場(chǎng)指揮。這樣做有一個(gè)好處，那就是可以把稀有但危急的邊緣場(chǎng)景用數(shù)據(jù)和模型在云端“補(bǔ)齊”，把實(shí)力更強(qiáng)的行為模型蒸餾、裁剪后放到車(chē)上，讓車(chē)能用盡可能低的延遲、盡可能接近人類(lèi)的方式去處理突發(fā)狀況。

WEWA的“World Engine”其實(shí)更側(cè)重生成和仿真，尤其是長(zhǎng)尾和“難例”場(chǎng)景的合成；“World Action”則是車(chē)端的行為模型，依賴(lài)多模態(tài)感知（攝像頭、毫米波/雷達(dá)/激光雷達(dá)、車(chē)內(nèi)外麥克風(fēng)等），并通過(guò)一種多專(zhuān)家（Mixture of Experts，MoE）機(jī)制在運(yùn)行時(shí)選擇或組合最佳決策路徑。訓(xùn)練在云，推理在車(chē)，這是它最核心的運(yùn)作節(jié)奏。

WEWA和VLA有何區(qū)別？

與現(xiàn)在自動(dòng)駕駛行業(yè)非常火熱的VLA相比，WEWA有什么區(qū)別？VLA的核心思想是把視覺(jué)理解和語(yǔ)言推理聯(lián)系起來(lái)，讓模型用類(lèi)似“語(yǔ)言”的中間表示來(lái)解釋、推理世界，進(jìn)而生成動(dòng)作。這種方式的優(yōu)點(diǎn)是可解釋性更強(qiáng)，好的VLA系統(tǒng)在推理鏈路上能讓工程師更容易理解為什么會(huì)做出某個(gè)決策，也便于用文本/符號(hào)做高層規(guī)劃或嵌入人機(jī)交互。

WEWA則選擇跳過(guò)“語(yǔ)言”這一步，直接把世界狀態(tài)映射到動(dòng)作。它不把感知到的信息先翻譯成符號(hào)化的語(yǔ)言再推理，而是把云端訓(xùn)練出的世界模型（擅長(zhǎng)物理推演與行為預(yù)測(cè)）蒸餾成車(chē)端可運(yùn)行的行為模型，由多模態(tài)輸入直接驅(qū)動(dòng)決策與軌跡輸出。這樣做的直接效果就是省去了從“感知→符號(hào)化語(yǔ)言→推理→動(dòng)作”這段可能產(chǎn)生的精度損耗與時(shí)間延遲。

VLA路線通常更仰仗大規(guī)模真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)，把大量實(shí)車(chē)?yán)锍坍?dāng)作模型上限的重要組成部分；而WEWA更強(qiáng)調(diào)用高質(zhì)量的仿真與合成數(shù)據(jù)去補(bǔ)齊那些在現(xiàn)實(shí)中幾乎見(jiàn)不到但安全關(guān)鍵的邊緣場(chǎng)景。

WEWA的幾個(gè)技術(shù)優(yōu)勢(shì)

汽車(chē)是高實(shí)時(shí)性、高安全邊界的系統(tǒng)，任何多一步的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或延遲都會(huì)放大風(fēng)險(xiǎn)。WEWA的設(shè)計(jì)選擇正是從這類(lèi)工程約束出發(fā)的，因此它在幾個(gè)地方有明顯的工程優(yōu)勢(shì)。

1）低延時(shí)更利于“車(chē)端即時(shí)控制”

WEWA把訓(xùn)練好的行為模型蒸餾到車(chē)端并與多模態(tài)感知直接聯(lián)動(dòng)，避免了把信息先翻譯成語(yǔ)言符號(hào)再做二次推理的過(guò)程。少一次轉(zhuǎn)換，就少一次可能的精度損失和延遲。華為ADS4就是采用WEWA技術(shù)架構(gòu)，據(jù)其官方介紹，這一架構(gòu)下的端到端時(shí)延降低了約一半，這種延時(shí)改進(jìn)在高速與突發(fā)場(chǎng)景下直接等同于多一層安全緩沖。

2）更高效覆蓋長(zhǎng)尾“難例”

真正危及安全的罕見(jiàn)場(chǎng)景在現(xiàn)實(shí)中其實(shí)非常稀少，單靠車(chē)隊(duì)跑數(shù)據(jù)很難在可接受的時(shí)間內(nèi)覆蓋所有會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重后果的邊緣場(chǎng)景。WEWA把“難例擴(kuò)散生成模型”放在云端，通過(guò)合成與仿真生成高密度的極端場(chǎng)景用于訓(xùn)練，云端能在短時(shí)間內(nèi)把非常多、非常罕見(jiàn)但具有代表性的危險(xiǎn)場(chǎng)景喂給模型，提升模型在這些極端場(chǎng)景下的魯棒性。VLA路線雖也重視仿真，但往往更依賴(lài)真實(shí)路測(cè)去獲得臨界狀態(tài)數(shù)據(jù)，這會(huì)受限于采集效率和時(shí)間窗口。

3）蒸餾與MoE帶來(lái)資源與性能的折衷

WEWA架構(gòu)下，云端可以訓(xùn)練體量更大的“世界模型”，車(chē)端運(yùn)行的是蒸餾后、經(jīng)過(guò)剪枝和專(zhuān)門(mén)優(yōu)化的“世界行為模型”。再結(jié)合MoE這種運(yùn)行時(shí)只激活部分專(zhuān)家（而不是總調(diào)用全部模型）的策略，能在有限算力下實(shí)現(xiàn)接近大模型的決策能力。這能讓整套系統(tǒng)在車(chē)端對(duì)算力的需求更溫和，也讓軟硬件協(xié)同調(diào)優(yōu)的可能性變多。

4）端云協(xié)同提升迭代效率

WEWA把復(fù)雜訓(xùn)練放在云端，更新和能力提升可以通過(guò)OTA把改進(jìn)快速推到車(chē)上；同時(shí)，云端的仿真與真實(shí)回放能形成閉環(huán)，理論上能更快把在車(chē)上發(fā)現(xiàn)的“新難例”補(bǔ)回到訓(xùn)練集中去，這種端云的正反饋對(duì)能力加速很有幫助。

以上這些都是WEWA的技術(shù)賣(mài)點(diǎn)，但其也有一些潛在的問(wèn)題。仿真生成的場(chǎng)景質(zhì)量決定了訓(xùn)練結(jié)果的上限，如果生成模型沒(méi)把物理細(xì)節(jié)或光學(xué)特性還原好，訓(xùn)練出的行為模型在現(xiàn)實(shí)會(huì)遭遇分布偏差。還有就是跳過(guò)“語(yǔ)言”層，所帶來(lái)的可解釋性劣勢(shì)也是必須面對(duì)的事實(shí)，沒(méi)有清晰的中間符號(hào)，工程師在調(diào)試復(fù)雜失敗案例時(shí)會(huì)更難定位問(wèn)題根源。再者，蒸餾雖能壓縮模型，但在極端態(tài)下有可能喪失一些細(xì)微但關(guān)鍵的決策能力，如何在壓縮與安全之間做平衡，是需要解決的問(wèn)題。

體驗(yàn)才是檢驗(yàn)一切的標(biāo)尺

無(wú)論架構(gòu)上講得多漂亮，只有用戶(hù)體驗(yàn)和道路實(shí)測(cè)才是判斷一個(gè)技術(shù)最好的場(chǎng)所。WEWA要保證的是在真實(shí)路況下“看起來(lái)順、開(kāi)起來(lái)安全”。體驗(yàn)好不好往往由系統(tǒng)在突發(fā)情境下反應(yīng)是否自然、是否能避免過(guò)度干預(yù)、能否在復(fù)雜場(chǎng)景下給出穩(wěn)定而可預(yù)測(cè)的行為等幾個(gè)直觀感受決定的。

VLA把語(yǔ)言中間表示作為橋梁，某些場(chǎng)景下能更容易解釋“為什么這么做”，這對(duì)用戶(hù)信任和工程調(diào)試有幫助。但解釋性并不等于效果好，解釋性強(qiáng)的推理若因延遲或精度損失導(dǎo)致決策遲鈍或不穩(wěn)，用戶(hù)同樣不會(huì)買(mǎi)單。因此這兩條路線的終極較量，還是體現(xiàn)在“誰(shuí)能在真實(shí)道路上、在成千上萬(wàn)小時(shí)的運(yùn)行中，把安全與舒適都做實(shí)”的能力。

其實(shí)用戶(hù)體驗(yàn)是一個(gè)長(zhǎng)期的迭代的過(guò)程。哪怕初期某個(gè)架構(gòu)在某些場(chǎng)景表現(xiàn)更優(yōu)，持續(xù)的場(chǎng)景采集、仿真增強(qiáng)、模型更新和OTA能力同樣決定最終勝負(fù)。廠商之間或會(huì)越來(lái)越多地把注意力放在閉環(huán)能力上，車(chē)上出了事情是否能快速回傳并被云端吸收？云端又是否能快速把改進(jìn)推回車(chē)上？這個(gè)循環(huán)的快慢直接影響能力演進(jìn)速率。

最后的話

WEWA的思路是把有限的車(chē)端資源和高實(shí)時(shí)性需求放在首位，用云端補(bǔ)齊真實(shí)世界難以采集的長(zhǎng)尾場(chǎng)景，通過(guò)蒸餾和MoE在車(chē)端做出及時(shí)且穩(wěn)健的決策。這樣做的好處在于延遲更低、能更系統(tǒng)地覆蓋難例、并且在量產(chǎn)與成本上有更現(xiàn)實(shí)的考量。VLA的長(zhǎng)處在于解釋性、用真實(shí)數(shù)據(jù)打磨行為和把語(yǔ)言能力作為更高階的人機(jī)交互與推理工具。

其實(shí)對(duì)用戶(hù)而言真正有價(jià)值的，是在復(fù)雜路況下系統(tǒng)不會(huì)“慌”，在突發(fā)場(chǎng)景下決策既安全又合乎人的直覺(jué)。這意味著技術(shù)路線之爭(zhēng)的背后，本質(zhì)是對(duì)“可信賴(lài)體驗(yàn)”的追求，系統(tǒng)不僅不能出錯(cuò)，更要讓人安心。無(wú)論是WEWA的實(shí)時(shí)響應(yīng)還是VLA的行為可解釋?zhuān)罱K都是為了實(shí)現(xiàn)一種連貫、自然的駕駛風(fēng)格，讓乘客在無(wú)意識(shí)中感受到技術(shù)的可靠性。也只有當(dāng)系統(tǒng)能像人類(lèi)一樣從容應(yīng)對(duì)不確定性，才能真正贏得用戶(hù)的長(zhǎng)期信任，推動(dòng)自動(dòng)駕駛從功能走向陪伴。

審核編輯 黃宇