蔚来也做了有问必答，关于 NWM，虽然只有三个问题，但是值得了解一下。

1.蔚来的世界模型和端到端架构的区别是什么？

相比于写规则，端到端架构进步多了，依托海量数据的训练，它覆盖的场景和性能都强了不少。

但想要真正「像人一样」，只靠端到端还不够，因为人的大脑一个很重要的能力：时空认知能力，可以拆分成时间、空间认识能力，能够判断三维空间+时间里的各种可能性。

所以蔚来的世界模型，相比传统端到端，在三个方面进行了加强：

-空间理解能力更强：可以更加泛化地抽取信息；

-时间理解更准：可以自建模长时序环境；

-数据使用更省力：可以通过自监督来学习，减少了很多人力。

2.蔚来世界模型是否还需要群体智能？

结论是：需要，其本质是模型对数据有庞大的需求。

「Banyan 榕」系统中有一颗Orin X 芯片专用于群体智能，主要是在新版本开发后先到分发到部分车上去验证、对比，这样可以精准找到新版本的不足，针对性地修改，这样进化速度就快多了。

现在数据需求规模更大，群体智能变得不可或缺，神玑 NX9031中也专门留了这部分功能。

数据需求更大使得数据不够用怎么办？蔚来还有「生成式仿真」，可以利用真实世界的数据、信息来重建一个虚拟世界，模型可以在虚拟世界里进行训练。

3.为什么蔚来世界模型在复杂场景中表现出色？

回到第一个回答中，蔚来的世界模型有着很强的时空认知能力，擅长空间想象和时间推演，而复杂场景恰是最考验这方面能力的。

很好的一个科普。

蔚来世界模型nwm