在計算機視覺領域，一場技術革新風暴正悄然掀起。近期落幕的國際計算機視覺大會（ICCV）上，特斯拉首次向外界深度揭秘其FSD（完全自動駕駛）系統的核心架構，這一舉動引發行業廣泛關注，也預示著自動駕駛技術邁向全新發展階段。

特斯拉自動駕駛副總裁阿肖克·埃魯斯瓦米在大會上介紹，FSD系統依托一個大型神經網絡，將攝像頭視頻、地圖、車速乃至音頻等多模態信息一股腦輸入其中，網絡直接輸出方向盤操作和油門控制指令。這意味著，過去感知、預測、決策、控制等獨立環節，如今在一個網絡內融合，通過反向傳播實現整體優化。這種架構與當下熱議的“世界模型”概念高度契合。

所謂“世界模型”，可理解為AI構建的“虛擬小宇宙”。它能將外界信息壓縮成內部版本，并在此空間內模擬未來場景。例如，它能預測踩油門后前車的反應——是繼續前行還是緊急剎車。這種能力如同人類大腦的“預演”，是實現智能決策的關鍵。特斯拉的“神經世界模擬器”正是此類模型的典型代表，它不僅能生成未來畫面，還能根據不同操作預測多種結果。

這一技術的優勢在于，它不僅能提供“未來可能堵車”的籠統判斷，更能細化到“變道是否更快或更危險”的具體分析。通過在虛擬環境中反復測試新策略，甚至模擬極端場景，系統迭代速度大幅提升。例如，系統可在虛擬世界中嘗試不同變道時機，評估風險與收益，從而優化實際駕駛決策。

圍繞自動駕駛技術路線，行業已形成兩大陣營。以特斯拉、蔚來、華為為代表的企業主張“世界模型”路線，認為AI需真正理解物理世界，通過內部模擬實現精準決策；而理想、小米等企業則傾向“VLA（視覺-語言-行動）模型”，借助大語言模型的推理能力，將視覺信息轉化為文字描述，再通過語言邏輯制定策略。

兩條路線各有優勢。世界模型更貼近物理現實，擅長處理復雜動態環境，是高級別自動駕駛的核心技術；VLA模型則憑借語言模型的常識推理能力，在應對長尾場景（如罕見交通狀況）時更具潛力。例如，面對道路施工標志模糊的情況，VLA模型可通過語言邏輯推斷施工類型，而世界模型則可能更依賴對物理環境的直接感知。

中國企業在世界模型領域已展現強勁實力。蔚來推出的NWM世界模型，可在100毫秒內生成200多個應對預案，并篩選最優方案；華為的WEWA架構則強調從傳感器信號到控制指令的直接映射，跳過語言轉換環節，追求極致安全；商湯的“開悟”模型則聚焦仿真領域，通過AI生成海量高逼真訓練數據，降低車企研發成本。

這場技術競賽背后，是自動駕駛從輔助功能向完全自主的跨越。無論是特斯拉的“閉環神經宇宙”，還是中國企業的多樣化探索，均指向同一目標：讓汽車成為具備感知、思考與決策能力的移動智能體。世界模型作為關鍵技術，正成為企業爭奪L4級無人駕駛制高點的核心籌碼。