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汽车行业专题报告：VLA和世界模型_通往高阶智能驾驶之路——辅助驾驶系列报告二。

一、VLA模型（Vision-Language-Action）

定义：VLA是一种端到端多模态人工智能架构，通过融合视觉输入（图像/视频）和自然语言指令，直接生成可执行的物理动作，实现从感知、理解到控制的闭环。

特点：多模态融合-结合视觉语义与语言指令，增强场景理解与交互能力；语义推理与泛化-支持复杂场景的语义推理和长尾问题处理。

产业玩家：理想汽车-自研Mind VLA模型，具备空间理解、思维、沟通与记忆、行为能力四大功能，基于Thor-U/Orin-X平台量产部署，支持语言控制驾驶，于2025年9月OTA全量推送至AD MAX车主；小鹏汽车：采用“VLA+OL”云端基模，通过蒸馏技术部署车端轻量化XVLA模型，于2025年9月OTA推送至G7Ultra；元戎启行-DeepRoute IO 2.0于2025年8月发布，搭载自研的VLA模型，已达成5个定点，首批量产车将进入市场。

二、世界模型（World Model）

定义：以视觉与运动数据为基础，通过生成式建模预测环境动态与行为后果，强化辅助驾驶系统在仿真和交互中的可靠性。

特点：难例场景构建：通过生成式技术增强高密度 corner case 的覆盖；时空预测能力-对环境变化和车辆运动进行高精度预测。

产业玩家：华为-乾崑ADS 4.0采用WEWA架构，构建难例场景库，提升泛化能力；蔚来-NWM模型支持多模态输入输出与自然语言交互，强化场景理解与控制；Momenta-R6飞轮大模型采用双模型架构，融合长短期记忆与真实数据闭环。

三、比较与结论：VLA与世界模型在技术上并非同级或对立关系。我们将发展路径分为两派，实质上是产业玩家在实现端到端能力之后，在能力优化侧重点上出现了分化。

通往高阶智驾的互补路径：VLA 侧重语义融合与交互控制，通过语言增强可解释性与用户协同；世界模型侧重环境预测与仿真可靠性，通过生成技术提升安全冗余。

技术融合趋势明显：双方均在向对方领域渗透：VLA 引入强化学习与仿真优化动作生成，世界模型扩展语言交互与多模态理解。

数据与安全为核心壁垒：数据飞轮效应成为竞争关键-头部车企凭借高活跃用户积累海量里程数据，通过RLHF驱动模型高效迭代；安全性能量化用户体验：当前第一梯队MPA（平均事故里程）已达人类驾驶安全水平的6倍以上，MPI（平均接管里程）持续优化。