自动驾驶 VLA（视觉 - 语言 - 动作模型）与华为的 WA（世界行为模型）主要有以下不同：
核心原理不同：VLA 是在大模型的语言模型相对成熟的背景下，把视频等信息转化成语言的 token 进行训练，再将其变成 action 来控制车的运动轨迹，即先 “理解世界”，再做决策，类似于人类驾驶时 “看懂场景→用语言 / 逻辑思考→行动” 的过程。而 WA 则是直接通过 vision 这样的信息输入实现控车，无需把各种信息转成语言，再通过语言大模型来控制车，它更像是端到端的强化版，模型学习到世界的动态规律后，能够预测结果并直接控制车辆。
架构流程不同：VLA 通常由视觉编码器、语言编码器、跨模态融合、动作生成四个关键模块组成，其流程是先通过视觉编码器提取视觉特征，语言编码器提取文本表征，然后通过跨模态融合将两者融合，最后由动作生成模块根据融合信息生成动作。而 WA 则省去了语言编码器这一环节，直接从视觉等信息输入到动作输出，流程更为简洁。
技术特点不同：VLA 的优势在于泛化性强，能应对复杂开放场景，因为它通过语言层进行了抽象和推理，类似于人类的逻辑思考过程，但它的训练成本极高，需要超大算力和多模态数据。WA 的优势是更贴近端到端，效率高、推理快，减少了语言这一层带来的复杂性、延迟和算力负担，但它可能缺乏语义层抽象，遇到极端场景时可能不够 “聪明”，缺乏跨域迁移的能力。
代表企业及发展方向不同：VLA 的代表企业有 OpenAI、特斯拉（部分方向）、小鹏、理想等，这些企业认为 VLA 具有更广阔的发展前景，虽然目前面临算力和数据等方面的挑战，但长期来看更具泛化力。而华为则是 WA 的代表企业，华为认为 WA 虽然目前难度较大，但能实现真正的自动驾驶，并且华为计划在 2026 年让辅助驾驶具备高速 L3 能力以及城区 L4 试点能力，2027 年进行无人干线物流试点、城区 L4 规模化商用，2028 年争取达到无人干线物流规模化商用。网友回复
我知道答案，我要回答
私活外包
最新提问
有没有不依赖embedding向量的RAG技术？
有没有支持实时打断语音通话并后台帮你执行任何的ai模型？
开源ai大模型文件格式GGUF、MLX、Safetensors、 ONNX 有什么区别？
出海挣钱支付收款PayPal、Wise 、PingPong、Stripe如何选择？
如何实现类似google的图片隐形水印添加和识别技术？
linux上如何运行任意windows程序？
ai能写出比黑客还厉害的零日漏洞等攻击工具攻击任意软件系统工程？
js如何获取浏览器的音频上下文指纹、Canvas指纹、WebGL渲染特征？
为啥ai开始抛弃markdown文本，重新偏好html文本了？
网站有没有办法鉴别访问请求是由ai操控chrome-devtools-mcp发出的？
