当理想i8在滂沱大雨的山区公路上，凭借智能驾驶系统精准识别被冲垮的路肩，并平稳减速规划出最佳绕行路线时；当小鹏P7Ultra仅依靠视觉传感器，便在毫秒间完成对横穿马路的流浪猫与突发变道货车的精准避让时，智能驾驶行业正悄然迈入一场颠覆性的技术革命临界点。新能源汽车市场的淘汰赛已进入白热化阶段，从电池续航、充电速度到座舱智能化，竞争已白热化至红海，甚至智能驾驶能力也从曾经的”加分项”跃升为决定车企生死存亡的”生存项”。今年8月，理想、小鹏、元戎启行等头部车企在两周内密集发布VLA（Vision-Language-Action）大模型上车计划，将规划帧率从10Hz跃升至20Hz，端到端时延压缩至100ms以内。或许就在同一时期，华为松山湖实验室正演示着令人惊叹的场景：一辆搭载激光雷达的轿车在仿真机中，通过WA（World Action）世界模型，连续”预判”未来5秒，将自己从暴雨+锥桶+逆行三轮车的绝境中成功解救出来。▲图/小红书截图两条截然不同的技术路线，却指向同一个终局——VLA让汽车学会”说话”，WA让汽车懂得”思考”。谁能率先将”语言交互”升级为”智能思考”，谁就能在新能源汽车淘汰赛的最后一棒中抢到发球权。在智能驾驶行业发展的早期阶段，硬件竞争无疑是核心战场。车企们深谙，要让车辆具备智能驾驶能力，首先必须让车辆拥有敏锐的”感官”和迅捷的”反应”。因此，它们在传感器、芯片等硬件领域投入巨资，展开激烈角逐。传感器作为车辆的”眼睛”和”耳朵”，负责感知周围环境信息。激光雷达、摄像头、毫米波雷达等不同类型的传感器各具特色，车企需要根据自身技术路线和成本预算进行科学搭配。芯片则是车辆的”大脑”，负责处理传感器数据并做出决策。英伟达、英特尔等芯片巨头不断突破算力和功耗瓶颈，其自动驾驶芯片成为车企竞相合作的对象。然而，传统的”传感器数量决定感知能力”逻辑很快陷入高成本与低效率的双重困境。以激光雷达为例，2020年一颗高性能激光雷达成本超过1万美元，搭载3颗激光雷达的车型硬件成本高达3万美元，直接导致早期智驾车价普遍超过50万元，难以进入主流市场。小鹏P7早期版本因搭载两颗激光雷达，售价较无激光雷达版本高出8万元，上市后月销长期徘徊在3000辆以下，直到推出简化配置版本才实现销量突破。2019年，特斯拉为智能驾驶技术发展开辟了全新道路。其端到端路线的核心是通过海量实际路测数据训练模型，实现从传感器输入到控制输出的直接映射。特斯拉凭借庞大车队和广泛用户群体，收集了涵盖各种路况、天气和场景的海量数据，通过持续分析和训练，不断优化自动驾驶模型，最终实现自动辅助导航、自动变道、自动泊车等高级功能。国内车企在看到端到端路线成功后迅速跟进，加大数据采集和模型训练投入，试图在这场智能驾驶竞赛中占据有利位置。不过，端到端路线在处理长尾场景时存在明显局限，如突然出现的行人、违规车辆、恶劣天气等。这些场景在实际路测中频率较低，端到端模型难以通过少量数据进行充分学习，导致应对这些情况时判断力不足。VLA路线的崛起为行业带来新思路。2023年底，理想汽车率先提出VLA技术概念，其核心是通过整合视觉、语言、行动三种模态，让智驾系统像人类一样”观察、推理、决策”。与端到端的”数据映射”不同，VLA系统能将视觉感知转化为语言描述，再通过语言模型进行逻辑推理，最终输出具体行动指令。在智能驾驶赛道上，”先发优势”曾被视为不可逾越的壁垒。华为早在2019年就推出ADS系统，百度Apollo更是从2013年就开始布局，累计投入超500亿元。然而，VLA路线的出现让理想、小鹏等”后发者”实现逆袭，彻底改写行业格局。理想用户日常使用中持续收集各类驾驶数据，为VLA模型训练提供丰富素材。小鹏汽车则加大算力投入，构建云端训练集群，大幅提升训练效率。成立于2019年的元戎启行选择”All in VLA”，2024年交付3.4万辆，CEO周光算出：做10万辆车每天跑50公里，回传率20%，一年就能积累18亿公里数据，刚好跨越”冷启动死亡谷”。为抢时间，元戎开放DeepRoute IO2.0平台供主机厂共享数据算力，换取”上车量”。今年8月，元戎发布VLA量产版本，宣称”Orin-X+征程5″双芯片方案可跑通20Hz规划帧率，BOM成本压至5500元，比华为MDC810低32%。对于年销量较低的企业，这几乎是唯一可选的”船票”。周光直言：”VLA让中小车企首次有机会低成本复制头部体验，窗口期18个月，错过就没了。”WA路线则更为激进。华为、蔚来选择世界模型（World Model，WA）路线，让智驾系统通过云端模拟数据构建”数字孪生世界”。与VLA的”从数据到决策”不同，WA试图让系统”先理解世界，再作出决策”。华为ADS研发负责人王军比喻道：”VLA是做海量习题应对考试，WA是先理解知识点再推导答案。”蔚来李斌也称：”WA让车拥有’想象力’。”理论上，WA系统能从根本上解决VLA对数据的依赖，尤其在处理长尾场景时更具通用性和适应性。但商业化落地仍需突破资金、数据、模拟与现实平衡的三重考验，暂时成为”巨头专属”。构建数字孪生世界涉及硬件设备、软件研发、场景建模等多个领域。华为在WA路线投入超200亿元，仅数字孪生平台服务器集群就耗资50亿元，年电力维护成本达8亿元；蔚来成立”世界模型实验室”，累计投入超150亿元，占其总研发费用40%。这种级别投入将绝大多数车企拒之门外。某新势力车企创始人坦言：”不是不想做WA，而是做不起。仅构建基础数字孪生场景就需要至少50亿元，相当于我们3年研发预算。”相比之下，VLA路线研发投入仅为WA十分之一，更适合资金有限的企业。VLA让汽车先学会”说话”，WA让汽车再学会”想象”。前者是眼下的赛点，后者可能是三年后的终点。对于理想、小鹏，VLA是逆袭通行证；对于华为、蔚来，WA是护城河奠基石。更多年销量不过十万辆的品牌，只能在窗口期拼命挤上船，哪怕成为”代工厂”。智驾领域的终场哨尚未吹响，真正的终局属于那些能将”说话”和”想象”融合成”思考”的玩家。在这场没有硝烟的战争中，只有把握当下市场需求又洞察未来技术趋势的企业，才能在新能源汽车淘汰赛中笑到最后。
