【一文读懂】端到端、VLA、强化学习、世界模型怎么理解？

香港大学 Hongyang Li 在 CVPR 2025 WAD 上这篇报告，我觉得算是讲清楚了：《End-to-end Autonomous Driving: Past, Current and Onwards》。

翻译过来就是《端到端自动驾驶技术的前世今生》。

重点在于下图： 他把 UniAD 这一类工作放在端到端早期阶段，也就是 Modular E2E Planning；再往前，是面向 Drive AGI 的 World Engine，也可以理解为端到端自动驾驶 2.0。

早期端到端1.0主要靠什么训练：模仿学习。

简单说，就是人类司机在这个场景下怎么开，模型就学着怎么开。它解决了从“看见世界”到“做出动作”的映射问题，但也留下两个麻烦：第一，人类司机未必总是最优；第二，真实数据里低频高危场景太少。

那么我们必须往前走，也就到了现在的1.5 阶段：Foundation Models 基础模型时代。

1.5时代面临两个技术难题，分别是语义瓶颈和长尾瓶颈。

两个技术难题都需要解决，但各家着手的重点不同，于是就衍生出不同技术路线。这也是为什么现在行业里术语特别多：VLA、VLM、世界模型、强化学习、端到端、World Engine……如果大家都一样，那就相安无事，也懒得天天讲；正因为各不相同，才需要反复讲，讲自己的优势在哪里。

这让我想起量子力学的故事：海森堡搞矩阵力学，薛定谔搞波动力学，两套理论创立初期语言、思路完全割裂，两派还激烈争论。1926 年薛定谔率先从数学上论证二者可以互相推导、观测结果完全一致。那篇论文的名字很霸气，我还记得：《论海森堡-玻恩-约尔丹量子力学与我的量子力学之间的关系》。

回到智能驾驶，也是这样：

第一条路线，是先解决语义瓶颈，也就是 LLM / VLM / VLA 这一支。

它试图把语言、常识和高层语义接进驾驶模型。如此一来，车就能“听老司机讲”、“上网刷事故视频”、读交通规则，从人类积累下来的经验里补课。

它自己也许从没经历过某个 corner case，但听说过、看过、理解过，下次真遇到时，总归会好一些。也就是说，以前端到端都是在数据中自己练，现在让他识字允许他上网听老司机讲安全驾驶了，那理论上进步是快不少。

就我个人体验来说，学完车之后前10000公里主要就是自己练，后来意识到自己的一些驾驶行为多么危险，惊出一身冷汗，就主动去刷视频学学防御性驾驶技巧。某种意义上来说，这就是我本人从模仿/强化学习阶段进入了VLA阶段。

第二条路线，是先解决长尾瓶颈，也就是世界模型与强化学习这一支，并进一步走向 World Engine。

这里要注意，World Model 和 World Engine 不是同一个词。前者更像后者的一个组件。比如蔚来 NWM 说的是 Nio World Model；华为乾崑 WEWA 里的 WE，则是 World Engine，完整架构是 World Engine / World Action Model。

这条路线的思路是：先别让我识字，也别急着让我听老司机讲课，而是给我构建一个极为逼真的极品飞车游戏，让我天天在里面练。练 10 万公里、100 万公里，效果未必比上网刷题差。

既然是练，就有成功、有失败。正确的动作强化一下，错误的动作下次别犯，这就是强化学习(Reinforcement Learning，RL)

回想那些 80 年代就拿驾照的老司机，他们哪有条件上网刷题？没办法，纯靠自己练，也能练成老司机，甚至经验更老道。毕竟很多时候，听来的不如练出来的。

但这种练法有两个问题：
一是，练出事故了怎么办？
二是，现实世界练 10 年太慢了怎么办？

这就是 World Model / World Engine 要解决的事：让你进入一个虚拟世界，在里面撞车也不伤现实肉身，就像《明日边缘》里的汤姆克鲁斯一样；让你进入一个“一秒万年”的训练场，在里面练了一万年，回到现实世界也只是1秒。

VLA 通过学习老司机来提升水平，World Engine 通过更安全、更高效的强化学习试错来提升水平。一个补语义，一个补经验；一个像读书听课，一个像下场训练。端到端 1.5 之所以必然分岔，就是因为它同时被这两个瓶颈拉扯：既要更懂世界，又要更会处理没见过的危险。

根据Hongyang Li教授的观点，真正的 2.0可能不是二选一。所以你会看到现在搞VLA的，也开始提到强化学习、世界模型这些概念了。

这次讲的，大家能看懂吗？ 可以评论区指出讲得不好的地方，我继续展开。按原计划，下期就讲“世界模型”的差异 —— 都是世界模型，水平可能差距很大！

​最后

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