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2025-11-21 0
数据堆再多也没用？自动驾驶VLA遇瓶颈，世界模型给出破局答案
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2025年11月21日 10:31 1
admin
特斯拉在ICCV上一开口，就把自动驾驶行业的一个“老大难”问题摆到了台面上。
不是硬件不够强，也不是数据不够多，而是VLA大模型面临的“监督稀疏”难题，这东西简直成了行业推进的绊脚石。
现在自动驾驶都在往高阶走，VLA大模型作为核心技术，早就从实验室走进了产业落地的深水区。
大家本来都盼着它能复刻LLM的成功，靠着堆参数、堆数据就能实现性能飞跃。
毕竟LLM那边，数据和参数一翻倍，效果肉眼可见地变好，谁不眼红啊？
可现实偏偏给行业泼了盆冷水，VLA大模型接收的是高维又稠密的视觉信息，路上的车、行人、红绿灯，所有细节都得装进模型里。
但能给它的监督信号却少得可怜，大多是路径点这种低维又稀疏的驾驶动作。
就像让一个学霸做一套超难的题，却只给几个模糊的参考答案，再聪明也没法发挥全部实力。
本来想，那多喂点数据总能行吧？可实际情况是，就算用到PB级的海量数据，VLA模型的潜力还是被死死压住。
模型的大部分表征能力都被浪费了，根本学不会复杂驾驶环境的动态规律。
这种“输入和监督不匹配”的困境，业内人早就私下吐槽过，只是特斯拉敢公开说出来而已。
就在大家围着这个难题犯愁的时候，国内顶尖学术机构和华为合作的团队悄悄拿出了解决方案。
他们的研究《DriveVLA-W0》一出来，算是给行业指了条新路子。
核心思路特别简单，与其纠结那稀疏的驾驶动作，不如让模型先读懂“世界”。
监督赤字
这个“监督稀疏”说白了就是“监督赤字”，模型想要学的东西多，能拿到的学习依据却太少。
举个例子，传统VLA模型训练时，只能靠着“往哪开”这种简单指令学习。
它看不到其他车辆会不会变道，也预判不了行人会不会突然横穿马路，学来学去也只是个“只会走直线”的新手。
行业里之前的应对办法特别粗暴，就是不停加数据、加参数。
可实验结果摆在那，数据量一上来，模型性能就很快饱和了，再怎么堆数据也没多大提升。
很显然，这种“蛮干”的方式根本解决不了核心问题，只是在做无用功。
我倒是觉得，这事儿早该换个思路了。
自动驾驶要应对的是瞬息万变的道路环境，模型光知道“怎么动”可不够，得明白“为什么这么动”。
那些被忽略的道路规律、车辆交互逻辑，才是决定驾驶安全的关键，而这些恰恰是稀疏监督信号给不了的。
双重buff助力落地
DriveVLA-W0的聪明之处，就是引入了世界模型，让模型学会“预测未来”。
具体来说，就是让模型在训练时预测下一帧的视觉画面。
别小看这个任务，要想准确预测，模型必须吃透所有道路规则和环境动态。
其他车辆的行驶轨迹、行人的移动意图、甚至路面的坡度变化，模型都得摸得门清。
这样一来，模型得到的学习信号就变得又丰富又稠密，之前的“监督赤字”问题自然就缓解了。
这个思路真的很巧妙，相当于给模型配了个“环境说明书”，不用再瞎猜着学习。
更让人惊喜的是，这个方案还解决了数据规模定律失效的问题。
在大规模数据集测试中，传统模型越训练越乏力，而DriveVLA-W0的性能却一路稳步提升。
随着数据量增加，它和传统模型的差距越来越大，驾驶安全性也明显提高。
本来以为这么强的性能，肯定会牺牲效率，毕竟大模型的延迟问题一直是落地的拦路虎。
但没想到，团队还设计了轻量级的MoE“动作专家”架构。
这个设计特别实用，在不影响性能的前提下，把模型推理延迟降了不少，完全能满足自动驾驶的实时性要求。
毫无疑问，这个方案不是纸上谈兵的学术成果，而是真正考虑了产业落地的实际需求。
自动驾驶行业最缺的就是这种“既解决技术难题，又兼顾落地可行性”的方案。
它不仅回应了特斯拉提出的问题，还为整个行业提供了新的技术方向。
世界模型的价值，在这个研究里被彻底发掘了出来。
以前大家总把世界模型和“生成内容”绑在一起，没想到它在自监督训练上还有这么大的潜力。
这对于自动驾驶乃至整个具身智能领域来说，都是一个重要的启发。
行业发展到现在，单纯靠堆硬件、堆数据的时代早就该过去了。
技术突破往往藏在思路转变里，DriveVLA-W0的成功，就是最好的证明。
它告诉我们，解决问题的关键不是“做更多”，而是“做对方向”。
未来，随着这项技术的不断迭代，VLA大模型在自动驾驶中的应用会越来越广泛。
那些之前困扰行业的落地难题，也会慢慢被攻克。
能看到这样兼顾技术深度和落地价值的研究，真的让人对自动驾驶的未来更有信心了。
自动驾驶的落地之路从来都不是一帆风顺的，但每一个这样的技术突破，都在把理想照进现实。
世界模型给VLA大模型带来的改变，不仅是性能上的提升，更是整个行业技术思路的革新。
相信在不久的将来，我们就能感受到这项技术带来的更安全、更可靠的自动驾驶体验。
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