世界模型經(jīng)歷了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)階段（1960年～2000年）、認(rèn)知科學(xué)階段（2001年～2017年）、深度學(xué)習(xí)階段（2018年至今），但將其應(yīng)用到自動(dòng)駕駛汽車上，還是近幾年才提出的。那世界模型是自動(dòng)駕駛落地的正解嗎？

什么是世界模型？

世界模型對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車來說，更像是給汽車大腦里繪制一張地圖，可以將環(huán)境的現(xiàn)狀和未來可能的演變都表示出來，讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不只是“看見當(dāng)下”，還能“想一想接下來可能發(fā)生什么”。

簡單理解就是，世界模型不僅可以讓自動(dòng)駕駛汽車知道哪里有車道、紅綠燈和障礙物，更可以預(yù)測這些障礙物的未來變化，這對(duì)于確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)安全，是非常重要的。

世界模型能夠?qū)�傳感器（如攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)和車載定位系統(tǒng)等）采集的原始觀測數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為一種低維、抽象的“隱狀態(tài)”（latent state）作為內(nèi)部表示。

模型學(xué)習(xí)該隱狀態(tài)隨時(shí)間演變的規(guī)律（即動(dòng)力學(xué)），并基于此進(jìn)行預(yù)測或規(guī)劃。世界模型可以是顯式的物理模型或概率模型，也可以是基于學(xué)習(xí)得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；它不僅可以用于直接回放未來場景（仿真模擬），也可以僅生成下一時(shí)刻的概率分布以輔助決策。

世界模型在自動(dòng)駕駛中的核心作用

對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來說，世界模型可以應(yīng)用在預(yù)測、規(guī)劃與驗(yàn)證等三個(gè)方面。預(yù)測是世界模型最直觀的用途，傳統(tǒng)感知可以把周圍物體識(shí)別出來并定位，但這只是“靜態(tài)”信息。

世界模型通過學(xué)習(xí)交通參與者的行為模式和場景的動(dòng)力學(xué)，能夠給出更長時(shí)域的、多步的預(yù)測。如可以在十幾秒的時(shí)間尺度上，判斷騎著自行車的如是否會(huì)靠近路口，或一輛并線的車是否會(huì)與本車發(fā)生交叉軌跡等。

這樣的預(yù)測不是簡單的勻速延伸，而是包含了對(duì)意圖、交互和環(huán)境約束的理解。

規(guī)劃需要評(píng)估不同動(dòng)作的后果，選擇既安全又舒適的軌跡，是規(guī)劃的主要目的。世界模型可以依托內(nèi)置的“模擬環(huán)境”，把候選軌跡在模型里“演練”幾次，比較它們在未來幾秒內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)和收益。

比起只靠規(guī)則或短時(shí)預(yù)測，這種基于世界模型的規(guī)劃更能處理如窄路會(huì)車、密集并線或不守規(guī)則的交通參與者等復(fù)雜的多主體交互場景。它還能幫助車輛做出更保守或更激進(jìn)的策略選擇，并把不確定性帶進(jìn)決策中。

訓(xùn)練和驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要大量場景、尤其是罕見或危險(xiǎn)場景。真實(shí)世界里采集這些場景不僅昂貴而且很危險(xiǎn)。

世界模型可以生成高質(zhì)量的合成場景或作為數(shù)字孿生的一部分，用來做大規(guī)模的虛擬測試。通過在模型中反復(fù)模擬，就可以發(fā)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在長尾場景下的弱點(diǎn)，避免把危險(xiǎn)行為部署到實(shí)車。

世界模型如何被構(gòu)建？

要讓模型有“想象未來”的能力，一定要喂給它大量合適的數(shù)據(jù)。自動(dòng)駕駛的世界模型可以依托攝像頭提供豐富的視覺細(xì)節(jié)，激光雷達(dá)給出精確的三維幾何信息，毫米波雷達(dá)對(duì)惡劣天氣更魯棒，車載定位和CAN總線送來車輛自身狀態(tài)等數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

把這些數(shù)據(jù)融合后，模型要學(xué)會(huì)抽取有用的表示，這一步叫表示學(xué)習(xí)。一個(gè)好的表示不僅可以保留對(duì)決策重要的細(xì)節(jié)（例如相對(duì)速度、可通過空間），還能壓縮冗余信息，方便后續(xù)預(yù)測和規(guī)劃使用。

表示之后是要進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模，也就是學(xué)習(xí)隱狀態(tài)如何隨時(shí)間變化。這里有兩類主流做法。

一類是基于物理或圖模型的顯式方法，通過寫出規(guī)則或物理方程來描述車輛與行人的運(yùn)動(dòng)，再把觀測通過濾波器或貝葉斯推斷與這些模型結(jié)合。顯式方法好處是可解釋、易于驗(yàn)證，但面對(duì)復(fù)雜的人類行為時(shí)往往力不從心。

另一類是端到端學(xué)習(xí)的方式，使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、變分自編碼器或近期流行的時(shí)序Transformer來直接學(xué)習(xí)從過去觀測到未來隱狀態(tài)的映射。學(xué)習(xí)型方法在復(fù)雜交互上更有表現(xiàn)力，但需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和注意不確定性的表達(dá)。

但無論采用哪種架構(gòu)，不確定性建模都非常關(guān)鍵。

世界不是確定的，行人會(huì)猶豫、司機(jī)會(huì)突然變道。把預(yù)測做成帶概率的形式（例如把未來位置用概率分布表示，或生成若干可能的未來軌跡并給出置信度）能讓決策器更穩(wěn)健。把因果推理或意圖推斷融入世界模型，不僅可以預(yù)測位置，還能推斷“為什么會(huì)這樣”，這對(duì)處理前所未有的情況很重要。

實(shí)際應(yīng)用中的幾個(gè)典型場景

一直都說概念，那世界模型對(duì)于自動(dòng)駕駛的具體應(yīng)用場景有哪些？可以想象一下，若車輛右側(cè)有一輛停著的貨車，貨車后面可能有行人準(zhǔn)備穿行。

單純靠感知可能看不到那名行人，但世界模型可以結(jié)合道路環(huán)境、過往行人出現(xiàn)的位置規(guī)律以及路邊停放車輛的用途，給出“可能有人從后面出來”的預(yù)測，從而促使決策器放慢速度并給出預(yù)留空間。

在高速并道時(shí)，兩輛車互相示意并線的行為充滿著博弈意味。世界模型這時(shí)候就能觀察雙方的速度與加速度變化、轉(zhuǎn)向幅度等，估計(jì)對(duì)方的意圖并預(yù)測多個(gè)可能的并線結(jié)果，從而選擇一種在時(shí)間和空間上更安全的并線策略，或者選擇先放慢再并線。

在施工、臨時(shí)交通指引或其他異常標(biāo)志的情況下，規(guī)則驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)容易出錯(cuò)。世界模型可以把臨時(shí)的交通錐、施工車與交通參與者的行為模式聯(lián)系起來，判斷這是一個(gè)臨時(shí)改道的道路，并在短時(shí)內(nèi)學(xué)習(xí)到新的可行策略，而不是盲目遵循過往的規(guī)則。

最后的話

把世界模型放在自動(dòng)駕駛的全局來理解，它的核心價(jià)值是把現(xiàn)時(shí)感知和未來決策連接起來。其不是簡單的把感知結(jié)果當(dāng)作事實(shí)，而是在內(nèi)心（模型）里構(gòu)建一個(gè)短期可運(yùn)行的“虛擬世界”，并在這個(gè)虛擬世界里反復(fù)試錯(cuò)、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、選擇動(dòng)作。這樣做能顯著提升系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜交互場景、遮擋、長尾事件的處理能力，也能為離線的大規(guī)模驗(yàn)證提供重要工具。

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       原文標(biāo)題 : 如何構(gòu)建適合自動(dòng)駕駛的世界模型？