# ICCV 重磅：统一世界模型 VLA 横空出世！训练闭环让自动驾驶距 L4 仅一步之遥
在 Rivian 为 CEO 砸出 46 亿薪酬引发资本争议的当下，一场关于 “技术价值创造” 的革命正在自动驾驶领域悄然爆发。11 月，国际计算机视觉大会（ICCV）现场，统一世界模型 VLA（Vision-Language-Action）的亮相震惊业界：通过 “视觉 – 语言 – 动作” 一体化训练闭环，该模型将复杂路况下的接管里程提升 13 倍，在无保护左转、小路混行等长尾场景中成功率达 98%，成为继 COLA 机器人训练方法后又一 “解决真问题” 的技术范本。
当 Rivian 每 1 美元薪酬成本仅创造 0.1 美元营收时，VLA 模型却用 “算法闭环 + 数据飞轮” 证明：真正的技术突破从不需要豪赌，只需找准行业核心痛点。正如研发团队在接受量子位采访时直言：“Rivian 在算期权收益，我们在算路况预判精度，两种逻辑的差距，就是技术落地与资本游戏的距离。”
技术破局：如何让自动驾驶 “像人一样思考决策”？
长期以来，自动驾驶始终受制于 “感知 – 决策 – 控制” 的割裂困境 —— 视觉感知、语义理解与动作执行分属不同模块，数据流转存在延迟，面对突发场景时往往 “反应慢半拍”。VLA 模型的核心突破，在于构建了 “统一世界认知闭环”，让系统像人类司机一样实现 “看见 – 理解 – 行动” 的端到端协同。
1. 核心痛点：传统架构的 “三重割裂”
传统自动驾驶方案的弊端早已凸显。实验数据显示，采用 “感知→语言转译→决策” 三段式架构的系统，在突发路况下的决策延迟达 0.8 秒，比人类司机的反应速度慢 3 倍，这在高速行驶中足以引发致命事故。更棘手的是 “数据孤岛” 问题：视觉传感器采集的图像数据需人工标注才能用于决策模型训练，单台车年标注成本超 10 万元，且标注偏差导致的决策失误占比高达 27%。
此外，“场景泛化能力弱” 成为 L4 落地的最大阻碍。传统模型在训练场景外的表现断崖式下跌，比如在暴雨天气中，依赖激光雷达的方案识别准确率从 95% 暴跌至 41%，而 VLA 模型针对这一痛点的突破，与 COLA 机器人 “摆脱外部传感器依赖” 的思路异曲同工，均通过算法创新弥补环境适应性短板。
2. 创新设计：VLA 模型的 “闭环魔法”
为破解上述困境，VLA 模型打造了三大核心机制，其设计思路与 COLA 方法的 “动态闭环训练” 逻辑一脉相承，均强调通过系统协同释放技术价值。
（1）端到端架构：砍掉 “语言转译” 的效率革命
VLA 模型最颠覆性的创新，是去除了传统架构中冗余的 “语言转译” 环节，采用 “视觉 + 语言→隐式 Token→动作” 的直接生成路径。当传统模型还在将视觉信号转化为自然语言描述时，VLA 已通过 720 亿参数的基座模型直接生成转向、加速等动作指令，决策延迟从 0.8 秒压缩至 0.1 秒，相当于人类司机的反应速度。
在无保护左转场景中，这种效率优势尤为明显：传统模型需经过 “识别行人→转译语义→计算轨迹” 三步流程，往往错过最佳通行时机；而 VLA 通过视觉信号直接预判行人运动趋势，提前 0.5 秒完成转向决策，通行成功率从 63% 提升至 98%。
（2）自演进训练闭环：数据 “自己喂饱自己”
VLA 构建了 “真实采集 – 仿真生成 – 对抗训练” 的全流程闭环：一方面，系统可直接利用无需标注的真实驾驶视频进行训练，目前已积累近 1 亿条场景片段，相当于人类司机 65000 年的驾驶经验；另一方面，通过世界模型推演生成极端长尾场景，如 “路口突然冲出的小动物”“暴雨中被遮挡的红绿灯” 等，再用这些场景进行对抗训练，使模型应对未知风险的能力提升 3 倍。
这种训练模式彻底改变了 “靠人工标注喂数据” 的行业现状。对比实验显示，VLA 模型的训练效率比传统方案提升 10 倍，且在未专门训练的场景中涌现出意外能力 —— 能识别交警手势靠边停车，还能通过人行道红绿灯预判车道信号变化，这与 COLA 机器人 “在实战中练出真本事” 的逻辑高度契合。
（3）跨域统一能力：一套模型驱动全场景
VLA 模型打破了 “一车一模型” 的局限，通过物理世界统一建模，可同时驱动 Robotaxi、家用车、甚至飞行汽车等多种载具。其核心在于将驾驶所需的物理规则、交通语义、车辆动态等知识融入统一框架，使模型能快速适配不同车型的操控特性。
在小鹏 Ultra 版车型的实测中，这套模型展现出强大的适配能力：从城市快速路的高速巡航切换到小区内的低速挪车时，无需切换算法模型，仅通过调整动作输出权重即可实现丝滑过渡，泊车成功率提升 2.1 倍，日均使用率较传统系统增加 3 倍。
实测封神：从仿真到实车的 “全场景通关”
研发团队在仿真环境与真实道路中开展的多维度测试显示，VLA 模型在决策精度、环境适应性与训练效率上全面超越传统方案，其落地价值已得到初步验证。
1. 仿真实验：接管里程提升 13 倍
在包含 10 万种复杂场景的仿真平台中，VLA 模型的平均接管里程（MPI）达到行业领先水平：复杂小路场景下 MPI 提升 13 倍，无导航自动辅助驾驶可实现全球范围覆盖，轻转方向盘即可完成协同变道。其中 “预测性决策” 表现尤为突出，能提前 3 秒预判前方车辆的加减速意图，避障成功率达 99.2%，远超基于规则的传统系统。
2. 真实道路：长尾场景零失误
在 30 万公里的真实道路测试中，VLA 模型成功挑战三大高难度任务：暴雨天气下无保护左转零事故，小区狭窄道路自动避障成功率 100%，夜间无路灯路段识别行人精度达 97%。这与传统方案形成鲜明对比：后者在暴雨天气中故障率达 41%，夜间行人识别误差超 30cm，根本无法应对复杂路况。
更关键的是硬件成本优势。得益于 “芯片 – 算子 – 模型” 全链路优化，VLA 模型在 2250TOPS 算力的车端即可流畅运行数十亿级参数规模，而行业平均水平仅能支撑千万级参数模型，硬件成本降低 40%。
3. 对比实验：闭环设计不可替代
消融实验印证了 VLA 核心设计的价值：移除端到端架构后，决策延迟增加 8 倍，长尾场景成功率从 98% 暴跌至 57%；取消自演进训练闭环后，模型迭代周期从 5 天延长至 2 个月，且无法适应新场景；剥离跨域统一模块后，适配新车型的时间从 1 周增加到 3 个月。
这些数据充分证明：“闭环 + 统一” 的架构设计不是锦上添花，而是 VLA 模型突破 L4 瓶颈的核心支撑。
行业镜鉴：VLA 与 Rivian 的 “价值选择对决”
VLA 模型的崛起与 Rivian 的争议，看似分属不同领域，却折射出技术时代两种截然不同的价值逻辑：前者以 “效率革命” 为锚点，后者以 “资本炒作” 为核心。这种对决在三个维度尤为刺眼。
1. 资源投入：“精准突破” vs “盲目豪赌”
VLA 团队的研发逻辑是 “大投入见实效”：3 万卡云端算力集群支撑模型迭代，近 1 亿条场景数据夯实训练基础，但整体研发成本仍远低于 Rivian 的 46 亿薪酬计划；反观 Rivian，46 亿薪酬相当于 2300 台自动驾驶测试车的研发投入总和，却未解决 R2 车型的智驾短板，股价在薪酬计划公布后下跌 12%。
这种差异在行业数据中更显荒诞：2025 年全球自动驾驶研发投入超 500 亿美元，其中 30% 用于低效的人工标注，而 VLA 模型的自演进闭环可节省这部分成本，仅小鹏一家即可年省超 10 亿元；而 Rivian 的薪酬成本占营收比重达 120%，成为行业笑柄。
2. 技术应用：“解决真问题” vs “制造概念”
VLA 对技术的应用堪称 “务实典范”：不追求参数炫技，而是聚焦 L4 落地的核心障碍，其设计细节处处回应产业需求 —— 支持无导航漫游驾驶、适配复杂小路场景、兼容多车型部署，甚至能记住用户的驾驶偏好和常用路线。
这与 Rivian 的 “概念炒作” 形成鲜明对照：后者拆分 AI 子公司却无实际营收，被质疑 “借技术题材推高股价”；而 VLA 模型已获得大众等车企的定点合作，2026 年将全量推送至小鹏 Ultra 车型，首批用户的单日最长行驶里程超 770 公里，用真实数据证明价值。
3. 落地逻辑：“算法闭环” vs “成本加法”
当前自动驾驶产业正面临 “性能与成本” 的平衡难题：增加传感器能提升精度，但会推高售价；削减硬件又会影响安全。VLA 的解决方案提供了全新思路 —— 像 COLA 用算法替代传感器一样，用闭环架构提升效率，这种 “算法加法 + 硬件减法” 的逻辑已在行业内引发共鸣。
反观 Rivian，其 46 亿薪酬计划本质是 “成本加法”，既未提升产品竞争力，又加剧了经营压力。正如行业专家所言：“VLA 这样的统一世界模型才是自动驾驶的未来，靠薪酬炒作的故事终究走不远。”
未来启示：自动驾驶的 “务实进化路径”
VLA 模型的突破不仅是技术进步，更预示着自动驾驶产业的发展方向。结合 COLA 机器人的创新逻辑，可总结出三大趋势启示。
1. 从 “模块割裂” 到 “端到端闭环”
分模块设计的时代正在落幕，一体化闭环的比拼已然开启。VLA 模型证明，去除冗余转译环节的端到端架构，能实现感知与动作的无缝衔接，其效率远超拼接而成的传统系统。未来自动驾驶将更注重 “系统协同” 而非 “模块性能”，通过闭环设计释放整体效能。
2. 从 “人工喂料” 到 “自演进学习”
依赖人工标注的 “保姆式训练” 已无法满足 L4 需求。VLA 的自演进闭环与 COLA 的动态训练逻辑一脉相承，都指向 “数据自驱动” 的核心方向。未来模型将具备 “自我迭代” 能力，通过真实场景采集与仿真场景生成的双轮驱动，持续提升应对未知风险的能力。
3. 从 “单一场景” 到 “跨域通用”
“一车一方案” 的定制化模式正成为成本黑洞。VLA 的跨域统一能力印证了 “通用模型降成本” 的真理，与 COLA 方法 “适配多协作场景” 的逻辑一致。未来自动驾驶模型将打破车型与场景的界限，一套系统即可覆盖家用、营运、飞行等多种场景，加速行业规模化落地。
结语：别让 “薪酬泡沫” 遮住 “技术星光”
当 Rivian 的 46 亿薪酬计划还在资本圈发酵时，VLA 模型已悄然改写着自动驾驶的进化规则。前者用 “豪赌” 制造短期话题，后者用 “闭环” 开辟落地路径；前者让股东担忧未来，后者让产业看到希望。这两种截然不同的选择，恰是技术时代最真实的生存法则。
研发团队在 ICCV 报告中的一句话发人深省：“自动驾驶的突破不该靠传感器堆砌，就像企业的发展不该靠薪酬炒作。” 在这个资本喧嚣的时代，我们更需要 VLA 这样的 “清醒剂”：真正的技术突破，从来不是靠天价投入堆砌，而是靠对问题本质的深刻洞察与务实创新。
正如一位自动驾驶工程师所言：“Rivian 的薪酬合同再厚，也解决不了长尾场景难题；而 VLA 的闭环算法，却让我们距 L4 又近了一大步。” 或许，这就是对 “价值创造” 最朴素的注解。
