自动驾驶技术路线之争日益激烈，主要围绕WA（世界行为模型）和VLA（视觉-语言-动作模型）两大路径展开。关于WA和VLA，《中国汽车报》的深度分析是不是可以让大家理解：
技术特性对比
WA模型强调整合感知、预测、决策与规划到统一框架，响应速度更快（高速场景下约100毫秒，比VLA快近一倍），且能直接融合雷达与视频数据，细节保留更完整。例如，雨雾天气中WA对150米外静止车辆的识别准确率比VLA高37%。
VLA则擅长语言交互与推理，可通过文本描述实现知识导入与导出，降低对专业驾驶数据的依赖（初期数据成本仅为WA的1/3），并支持自然语言指令，更适配用户交互需求。
发展上限差异
WA的目标是构建“数字孪生式”驾驶系统，追求99.999%的场景覆盖率和千公里0.1次的接管率，远期可能减少对激光雷达的依赖。
VLA受限于语言描述的抽象性，在三维环境转化为一维语言时可能丢失细节，缺乏物理因果理解（如急刹时重心转移对抓地力的影响），导致冰雪路面事故率较高。（这点存疑）
阵营与成本格局
WA阵营以华为为代表，研发投入高昂（2024年超100亿元），车端硬件成本比VLA高40%以上，中小车企难以承担。
VLA阵营包括理想、小鹏等，依托现有数据与算力资源，开发周期短，更适合快速落地
未来或出现融合路线：底层以WA的世界建模为核心，上层结合VLA的交互与推理能力，实现可解释性与适应性的平衡，但最终都会被验证
