賈浩楠 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
2026智能車最熱黑科技——世界模型,第一個把門檻打下來的玩家,意料之外,情理之中:
零跑汽車,創(chuàng)造了科技“普及平權”的新紀錄,四五十萬豪華車的世界模型智能輔助駕駛方案,將下放到10萬以內(nèi)的入門級車型。
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而且放話不只是能用,依托世界模型技術體系,AI司機從能用變成了好用。
世界模型,本身是AI模型和真實物理世界直接鏈接、交互,具有AGI“終局”潛力的全新范式。
而上車之后,有巨大的潛力和價值,畢竟智能汽車是眼下直通物理AI最成熟的平臺——自由移動、自由定義、自由進化。
零跑入局,可能會徹底改變格局:
車端的世界模型,要從旗艦車型的零星嘗試,走向普惠大眾的“鋪天蓋地”了。
零跑世界模型上車,體驗怎么樣?
零跑世界模型智能輔助駕駛系統(tǒng)的實測,選在杭州浙二醫(yī)院附近的核心城區(qū),本地人一聽就知道附近路況的復雜程度:
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這也是零跑世界模型實測的第一個厲害之處:人車混行的極窄路段,敢博弈,而且軌跡策略合理,高效通過。
既不魯莽危險,也不會讓用戶覺得過于“膽小”。
復雜環(huán)境的多目標博弈通行,這一點是當下絕大多數(shù)量產(chǎn)智能輔助駕駛系統(tǒng)不具備的能力。
除了博弈場景,零跑世界模型在不那么復雜的路段,也展現(xiàn)出比正常通行更高階的能力:
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一個常規(guī)匝道并入的場景,仍然能看出零跑世界模型的“好用”之處:和人類司機一樣,平滑規(guī)劃變道時機,兼顧安全和效率。
這樣無限貼近人類成熟司機,以及安全駕駛習慣的風格,還體現(xiàn)在和低速交通參與者的交互中:
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整個過程沒有重剎沒有頓挫,也沒有停車等待,而是和人類司機一樣,緩慢蠕行等待行人通過。
還有一個令人印象深刻的場景:
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路邊的臨停、違停指示牌,零跑世界模型不但看到了,還看懂了,聰明地選擇了繞行。
所以從這幾個場景體驗可以看出,零跑世界模型所謂的“好用”,其實翻譯成具象的表達,就是一個預期感,和你自己開車會采取的策略幾乎一致,不會讓你感到系統(tǒng)太蠢太膽小,更不會讓你感到害怕。
系統(tǒng)對場景,從感知到認知;對決策,從模仿到思考。
就比如路邊的臨停、違停其實是對AI司機考驗很大的科目,尤其是流行的端到端方案,大概率會把路邊臨停違停理解成正常等紅燈的車流,尾隨傻等。
反而是真正等紅燈的車流,容易被標記成“慢車”,做出危險、突兀的繞行動作。
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這是端到端的局限,本質(zhì)是模仿人類司機駕駛行為,但并不理解場景,容易出現(xiàn)不可控的危險動作。
再比如,前面說的匝道并入,目前多數(shù)量產(chǎn)系統(tǒng)都能完成,但往往從匝道匯入后,系統(tǒng)的規(guī)則會強制車輛線駛向最右車道,然后又在“靠左快速通行”的規(guī)則指導下再向左變道。
結果就是在高速路上“畫龍”,反倒增加了風險——這是古早規(guī)則主導自動駕駛時代的“遺毒”,現(xiàn)在其實也不少見:
用巨量人力手寫規(guī)則代碼的智能輔助駕駛系統(tǒng),的確也能處理絕大部分路況。但規(guī)則就像“毒藥”,能快速解決難題,但寫了第一條就會有第一萬條,最后得到一套駕駛風格“前倨后恭”、用戶體驗“前俯后仰”的“屎山”算法。
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所以量產(chǎn)高階智能輔助駕駛普及之后,在2026年出現(xiàn)了新的競爭趨勢:
各家都有車位到車位,但真正有價值的L2+產(chǎn)品體驗,是用戶“無感”的,和你的家人朋友開車一樣讓你安心。
或者說,好的AI司機,不需要去刻意測評。
零跑的世界模型,到底是什么?
朱江明在世界模型實測中,說了一句話很有意思的話:
- 如果是規(guī)則(主導),那只會先選一條固定路線。
所以可以推測,零跑世界模型目前為止是沒有任何一行“if else”規(guī)則代碼的。
但又和不依賴規(guī)則的端到端“黑盒”體系,有根本不同。
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簡單來說,“世界模型”首先是一個大模型,但是多模態(tài)輸入:不僅通過文字,更通過視覺、觸覺、聲音等多種感知來理解世界。
打個比方,你扔出一個玻璃杯,ChatGPT、DeepSeek、豆包等等語言模型知道“杯子會碎”,但它并不真正理解重力、硬度、動量這些物理量是如何在時空中相互作用的。
但世界模型不一樣,AI建立了對三維空間、物理規(guī)律、物體持久性、因果關系的認知,尤其是萬事萬物的因果關系理解。
一般世界模型架構核心由三組件構成:
- 視覺編碼器/壓縮器:將高維度的觀測數(shù)據(jù)(如攝像頭拍攝的圖像、視頻幀)壓縮成低維度的潛在向量。
- 序列預測器/動態(tài)核心:使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN) 或Transformer 架構的“物理引擎”核心 ,它接收當前狀態(tài)的潛在向量和智能體(或外界)采取的動作,預測下一個狀態(tài)的潛在向量。實際上是在潛在空間里“模擬”世界。
- 渲染器/解碼器:當需要人類觀察或評估模型推演的結果時,將預測出的“潛在狀態(tài)”還原成可視的像素圖像,它相當于“圖形顯卡”。
所以世界模型最大的價值,是允許“如果……會怎樣”的推理式交互,理解行為與后果之間的因果鏈條,而不是僅僅發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計相關性。
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說到這你可能馬上就明白了,爆火的Seedance視頻生成能力,其實本質(zhì)就是世界模型。
而自動駕駛的本質(zhì),就是根據(jù)實時路況,不斷修正行車軌跡——世界模型完美適配需求,而且比端到端這樣的軌跡輸出“黑盒”更加可控。
只不過在汽車智能化浪潮中,關于世界模型存在爭議:有玩家認為世界模型是單純后端的模擬器,用于數(shù)據(jù)生成仿真訓練。
但是,也有另一派玩家把車端的系統(tǒng)直接叫世界模型——零跑顯然是這一派——車端世界模型的任務,是進行實時環(huán)境認知與決策,強調(diào)的車端“平行世界推演”能力,相當于“腦內(nèi)小劇場”。
其實兩派并沒有根本矛盾,屬于工程落地與宣傳上側重點不同,因為AI行業(yè)對于世界模型是有階段性共識的:
- 從海量數(shù)據(jù)中自主提煉物理與社會規(guī)律,形成對世界運作方式的抽象理解。
從這個共識出發(fā),零跑自研世界模型,首先是宏觀上的,即后端的數(shù)據(jù)驅動體系,據(jù)透露目前已經(jīng)建成數(shù)千卡的算力基礎設施規(guī)模,并且跑通了真正的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系。
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意思是數(shù)據(jù)中的bug、問題,能自動走完從“被發(fā)現(xiàn)”到“被解決并被驗證”的路徑:自動發(fā)現(xiàn)異常行為,然后將問題自動歸類、建成數(shù)據(jù)集,再針對性自動進訓練/仿真,出了解決方案后,系統(tǒng)還能自動評估效果。
研發(fā)中“人”的作用,是定義和監(jiān)管、決策,而不是自己徒手標注、調(diào)參、評估、部署……
“數(shù)據(jù)直接解決問題”是最關鍵的核心能力,尤其在AI大模型技術范式的革新中。
這一能力看似簡單,實際對車企、自動駕駛公司來說非常稀缺,因為會直接影響泛化性、效率、成本。
而在用戶一側,零跑世界模型還是能交付、能體驗的產(chǎn)品方案。
云端的超大參數(shù)世界模型,通過知識蒸餾的手段,再對神經(jīng)網(wǎng)絡結構,模型部署等環(huán)節(jié)做優(yōu)化,實現(xiàn)了車端部署。
蒸餾到啥程度呢?據(jù)透露,目前測試中的零跑世界模型,依托的是高通8797芯片平臺,單顆稠密算力320TOPS。
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但這還不是極限,零跑給出的承諾是,未來所有車型中只要是搭載高通8650芯片的配置(即搭載激光雷達),都能上車世界模型。
值得注意的是,盡管官方現(xiàn)在沒有直白說,但8.86萬版型A10,實際也是激光雷達+8650配置。
也就是說……
零跑創(chuàng)紀錄把世界模型門檻打到十萬元以下,背后是另外一個技術探索的新紀錄:
極致蒸餾,把世界模型部署在(稠密)算力100TOPS的算力平臺。
這是馬斯克也從未做到過的事,但零跑也并不是違反常識和技術發(fā)展規(guī)律,董事長朱江明給出了詳細解釋:
- 純粹只是把智能輔助駕駛做到好用,類似于8650的算力其實就夠了。
- 但要說把車載AI作為大模型個人助手,就是另外一回事了。
零跑汽車,問鼎智能化?
盡管掌舵人朱江明對外曾說零跑的策略是“技術不成熟時觀望,成熟就跟進”,但事實上如今的零跑在AI層面,已經(jīng)超脫了單純車企的視角和訴求。
畢竟如果只追求車位到車位的普及,一段式端到端足以勝任,而且成本會比自研世界模型更低。
另一個層面,回顧一下零跑近兩年的技術進展,始終在智能化上快人一步,又不是無跡可循。
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比如和高通合作量產(chǎn)了智能汽車最早的艙駕一體化落地方案,以及在中低算力平臺的強功能體驗,再到如今一段式端到端、VLA、世界模型多路線并進的智能化方案等等,在“性價比”之外,外界正在越來越意外地認識到一個全新的零跑。
但另一個方面,零跑又沒什么變化。
仍然是技術普惠第一,把最前沿的智能化技術、體驗,不設門檻普及。
事實上,在智能化普及上,零跑是車圈少見的“行勝于言”,真實交付的體驗其實遠超巨頭車企。
從去年B10率先把激光雷達普及到10萬級,就能看出來。
而剛剛上市的A10,同樣是把車位到車位體驗普及到8萬級,行業(yè)唯一。
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這背后,是在車企陣營中,零跑率先洞察、抓住了AI浪潮的趨勢。
智能汽車、自動駕駛行業(yè)的爭論,尤其是今年VLA陣營和端到端陣營的口水仗,零跑根本不站隊不下場。
而是用產(chǎn)品方案給出了自己的理解:
一段式端到端足夠成熟,給入門級產(chǎn)品帶來全場景無斷點體驗;
從大語言模型借鑒而來的VLA體系,零跑放在如今的旗艦車型,給出最領先的艙駕一體智能化體驗;
而跳出大語言模型范式的限制,回歸汽車、移動機器人的本質(zhì)——和物理世界交互,零跑毫不遲疑地選擇去探索更底層的AI范式革新。
而世界模型一通百通,改變的又豈止是汽車?
零跑汽車2025年全年累計交付新車596,555輛,同比增長103%,并憑借這一成績成為中國造車新勢力品牌的年度銷量冠軍。
而在銷量問鼎新勢力之后,現(xiàn)在的零跑,開始嘗試在智能化上問鼎了。
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