昨天蔚来发了世界模型智驾的推文， $ 蔚来 ( NIO ) $ $ 蔚来 -SW ( 09866 ) $ $ 蔚来 ( NIO.SI ) $

应该还是有不少网友看的一头雾水；

来尝试用「答网友问➕大白话」形式，

聊聊蔚来的世界模型端到端智驾方案；

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问题 1：什么是蔚来世界模型 NWM，它的主要功能是什么？

正常版：

NWM 是蔚来研发的一种全新的智能驾驶技术，可以理解信息、生成新的场景、预测未来的可能性，并在 0.1 秒内推演出 216 种可能的轨迹，找到最佳行驶路径。

大白话版：

想象你在玩一个高智能的驾驶游戏，这个游戏可以在你按下启动键的瞬间，预测出接下来可能发生的各种情况，比如前面车突然刹车、行人横穿马路等等。NWM 就像游戏里的超级 AI，不仅能预测未来，还能模拟这些场景，帮助你的车做出最聪明的决定。

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问题 2：NWM 是如何在 0.1 秒内推演 216 种可能的轨迹的？

正常版 :

NWM 利用多元自回归生成模型，通过接收传感器数据，快速模拟出各种可能的行驶轨迹，并评估每种轨迹的安全性和可行性，最终选择最优方案。

大白话版：

想象你在玩一个快速反应的游戏，游戏中有很多障碍物，你需要在瞬间决定往左、往右或者停下来。你的大脑会飞速地计算出各种可能的动作方案，然后选择最安全的那个。NWM 也是这样做的。它像是在玩一个复杂的驾驶游戏，在 0.1 秒内快速模拟出几百种驾驶路线，然后挑选出最安全、最有效的那条，就像一个超级快的 " 老司机 " 在你脑海中帮你做决定。

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问题 3：什么是多元自回归生成模型？

正常版：

多元自回归生成模型是一种高级算法，可以基于现有数据预测未来的情况，并生成相应的模拟场景，用于智能驾驶决策。

大白话版：

这就像一个超级聪明的天气预报员，不仅能告诉你明天是否会下雨，还能模拟出下雨后的道路情况，帮助你的车在雨天行驶得更安全。

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问题 4：世界模型与之前的 BEV、OCC 等技术相比有哪些突破？

正常版：

相比之前的 BEV（鸟瞰图视角）和 OCC（占用网络），NWM 在空间理解和时间预测上都有了重大突破，能够生成和重建更复杂的场景，并进行更加精确的轨迹推演。

大白话版：

以前的技术就像是给你一张 2D 地图或者 3D 模型，而 NWM 不仅能给你一个超真实的 3D 世界，还能在这个世界里预测未来，告诉你在不同情况下会发生什么。

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问题 5：为什么在端到端架构的基础上还需要引入世界模型？

正常版：

虽然端到端架构已经减少了信息传递中的损失，但它在长时序信息的融合和推演上仍有局限。NWM 可以补足这些不足，提供更强的预测和决策能力。

大白话版：

端到端架构就像是一个在旅行中根据地图一步步前进的旅行者，他能准确找到每个目的地。而世界模型 NWM 就像是一个不仅能看地图，还能预测前方路况、天气变化，并提前准备好替代路线的旅行者。这样，你的旅行就能更加顺利，不会被突如其来的状况打乱计划。

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问题 6：如何理解 NWM 的「认知重建」和「想象推演」能力？

正常版：

NWM 可以在理解当前环境的基础上，通过模型在脑海中进行想象重建，模拟未来可能发生的各种情况，并据此进行推演和决策。

大白话版：

想象你看到前面有个大坑，你的脑子会立刻想象出如果继续直走会掉进坑里，然后你会想到绕过去。NWM 就像你的大脑，能在瞬间想象并模拟出多种情况，然后选出最好的行动方案。

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问题 7：NWM 在认知世界和推演未来场景时是如何工作的？

正常版：

NWM 通过接收传感器数据，首先理解当前的环境，然后基于这些信息在模型内进行重建和想象推演，生成多个未来场景，并进行实时更新和决策。

大白话版：

这就像你开车时，眼睛看到的路况会实时更新到你的脑子里，你会根据最新的路况信息不断调整驾驶策略。NWM 也是一样，实时分析和预测，确保最优驾驶决策。

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问题 8：NWM 在推演世界时是如何在不同轨迹中寻找最优决策的？

正常版：

NWM 通过多元自回归生成模型，快速计算出多种可能的轨迹，并评估每种轨迹的安全性和可行性，最终选择最优的驾驶路径。

大白话版：

就像你在脑子里快速排除那些危险的驾驶方案，只留下最安全、最有效的那个。NWM 也是这样，快速筛选并选择最佳方案。

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问题 9：NWM 在生成 120 秒预测视频方面的能力为什么比其他视频生成 AI 软件更强？

正常版：

NWM 不仅能生成长时间的预测视频，还能还原物理世界中的动态和静态物体关系，生成更符合真实场景的内容，并且包含了驾驶决策信息。

大白话版：

其他软件可能只能生成一段简单的视频，而 NWM 不仅能生成长时间的视频，还能让视频中的每个细节都符合现实情况，并且能告诉你车应该怎么走。

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问题 10：NWM 在仿真世界中的应用是如何进行的？

正常版 :

NWM 通过生成仿真视频来测试和验证智能驾驶系统的性能。在仿真环境中，NWM 可以重建和推演各种复杂的驾驶场景，包括不同的天气、道路和交通状况。这样，NWM 不仅能够验证驾驶决策的准确性，还能发现和改进系统在实际应用中的不足，提升整体的智能驾驶体验。

大白话版 :

NWM 就像是电影中的特效团队，他们可以在电脑中创建出一个完全逼真的虚拟世界。这个世界不仅有真实的天气变化、车流、人群，还有各种突发情况。通过在这个虚拟世界中不断测试驾驶策略，NWM 可以确保每次遇到紧急情况时，车都能做出最正确的反应，就像电影中的英雄总是能在关键时刻化险为夷。

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问题 11：NADArch 2.0 架构相比之前的架构有哪些改进？

正常版：

NADArch 2.0 架构引入了世界模型（NWM），在算法层面上实现了从原始传感器数据直接生成驾驶决策，减少了信息损耗。相比之前的架构，NADArch 2.0 在空间认知和时间预测方面更强，使得智能驾驶体验更加拟人化。

大白话版：

NADArch 2.0 就像给你的手机装上了一个超级 AI 助手，不仅能直接处理所有传感器数据，还能预测未来的情况，做出更智能的决策。之前的手机助手只能回答简单问题，现在这个新助手可以提前告诉你天气、交通状况，甚至帮你规划最好的出行路线。

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问题 12：NADArch 2.0 架构是如何通过群体智能和生成式仿真数据驱动模型快速迭代的？

正常版：

NADArch 2.0 架构通过收集大量真实驾驶数据，并利用生成式仿真技术创建虚拟测试环境，驱动模型的快速迭代。群体智能系统能够整合大量用户的数据，筛选出重点场景进行三维重建和仿真测试，从而不断优化和提升智能驾驶系统的性能。

大白话版：

就像一群人一起玩拼图游戏，每个人都贡献自己的一块拼图，最后拼成一副完整的画面。NADArch 2.0 收集了无数司机的驾驶数据，就像拼图游戏里的拼图块，然后用虚拟现实技术创建一个测试世界，在里面反复测试和改进，让这个系统越来越聪明，越来越安全。

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问题 13：在引入世界模型后，智能驾驶体验如何变得更拟人化？

正常版：

引入世界模型后，智能驾驶系统能够更好地理解和预测复杂的驾驶环境。它可以在多种可能的驾驶场景中选择最优的驾驶策略，使得驾驶体验更接近人类的驾驶方式，处理各种突发情况更加自然和灵活。

大白话版：

想象你的车就像变成了一个有经验的老司机，他不仅仅看路，而是能想象和预测各种可能发生的事情。例如，看到前面有个孩子在路边玩球，老司机会预料到孩子可能会突然跑到马路上，于是提前减速。同样，当道路变窄或者有突发情况时，他能快速反应并做出最安全的决策。这就像是你的车有了人类的直觉和判断力，不再只是机械地执行指令，而是能提前考虑各种情况，开车变得更聪明、更安全。

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问题 14：蔚来是如何利用群体智能和生成式仿真数据来加速模型迭代的？

正常版：

蔚来通过收集大量真实驾驶数据，结合生成式仿真技术，创建各种复杂的驾驶场景进行测试和训练。群体智能系统能够将这些数据整合，筛选出关键场景，利用仿真技术进行重建和测试，从而快速迭代和优化智能驾驶模型。

大白话版：

就像一家餐馆收集了所有顾客的反馈意见，并且在虚拟厨房里反复尝试改进菜谱。每次有新菜品上线，都会根据顾客的反馈进行调整和优化，确保每道菜都达到最佳口味。蔚来也是这样，通过收集大量司机的驾驶数据和使用虚拟测试环境，不断改进和优化智能驾驶系统，让它变得越来越好。

来源：微博 宇宙出行指南