领域：学术论文 · 应用学科

近年来，自动驾驶领域革新迭起，世界模型研究在决策推理与安全保障中愈发彰显关键价值，其核心要义在于通过对环境动态结构及隐含规律进行层级化解构与重构，构建多层次深度表征体系，从而赋予系统跨场景环境预测推理能力，为高维动作空间中的可解释规划控制提供核心支撑。传统依托几何约束与物理规则的导航算法，高度依赖高精地图与经典图搜索技术生成全局最优路径，此类方法虽能在受控道路网络中完成路径可行性验证，却因缺乏对环境时变要素的高效自适应机制，难以应对多交通参与主体行为的非线性耦合及突发临界事件。
随着深度学习理论与算力资源的突破性发展，学术界率先探索神经网络与逆向强化学习范式的融合路径，实现决策与世界模型结构的同步训练。此类框架通过采集海量仿真或实车轨迹数据反演潜在奖励函数，并借助时序隐变量生成模型学习状态转移概率密度函数。其中最具代表性的研究方案，采用条件变分自编码器对观测序列进行端到端重建，同时融合对抗生成模型提升样本空间覆盖度，结合信息瓶颈约束强化模型抽象表征的效率与鲁棒性。与此同时，多模态感知融合技术步入成熟阶段，其演进路径从单一摄像头与激光雷达的信号级拼接，逐步拓展至整合毫米波雷达、超声波传感器及高精度实时定位信息，并通过自注意力机制在各传感通道间实现动态加权，进而在极端光照、复杂气象及高密度交通场景下保持鲁棒感知与低时延响应性能。
在此基础上，研究社区进一步推动世界模型与可微分规划控制算法的深度耦合，创新性提出端到端微分物理仿真管道。该架构通过集成微分动力学求解器，在前向推断过程中融合运动学约束与碰撞检测模块，并以内嵌梯度下降算法优化感知、预测、控制子模块的联合更新机制，实现对不确定性场景的可解释联合优化。这一创新思路打破传统黑箱策略网络的局限，将决策过程映射为显式优化问题，赋予系统高度可验证性与多场景泛化能力。
伴随工业界对安全测试与场景覆盖率需求的激增，CARLA、LGSVL 等大规模联合仿真平台及自研数字孪生环境应运而生。这些平台支持多源高精地图全局叠加、物理光照光谱模型与仿真行为体部署，并可加载交通流热力学平衡模型，实现对城市级道路网络多时空维度的全景式仿真推演。部分顶尖研究团队更将自监督预训练与对比学习范式引入世界模型训练流程，利用动态伪标签生成与编码器蒸馏技术，在低标注成本下实现高精度特征提取，并通过少样本自适应算法加速新场景迁移适配。
在架构设计层面，当前学术与产业界的主流技术路线可划分为三大阵营：纯强化学习世界模型、混合结构化神经符号模型及纯端到端深度网络。其中，纯强化学习范式依托隐状态嵌入与价值迭代算法，实现对高维连续动作空间的无模型控制，但其在样本效率与收敛速度方面存在固有瓶颈；混合结构化模型通过物理知识图神经网络与符号推理模块的协同，实现先验知识与数据驱动的有机融合，可解释性表现优异，却需设计者投入大量领域专业知识进行模型构建；纯端到端深度网络阵营聚焦大规模 Transformer 架构与序列决策流程的结合，虽具备空前的表达能力，却需承担海量标注数据与算力成本，且在安全性验证与实时性控制方面面临严峻挑战。
当前研究焦点集中于如何在保障微秒级决策时延与动态场景实时响应的前提下，提升对罕见关键场景的前瞻性风险评估能力。学者们通过引入风险敏感度损失函数与信息熵驱动探索策略，使模型在训练过程中自动聚焦潜在高危状态；多智能体协同共享世界模型成为另一研究热点，相关团队正借助联邦学习与在线知识蒸馏框架，在保障数据隐私的前提下实现跨车队表征共享，并结合分布式边缘计算将联合推理模块部署至车载终端，以降低通信时延并提升系统鲁棒性。
工业界领军企业已在二级高速及城市复杂路口部署多款世界模型驱动系统，在百万公里实车测试中实现平均决策时延低于 25 毫秒、危急事件预警误报率低于 1%，同时通过事件驱动最优控制策略与多模态对齐算法，在拥堵场景下最大限度降低能耗与碳排放，并支持持续在线升级迭代。
尽管上述突破为安全驾驶与可解释决策奠定了坚实基础，但世界模型仍面临长时序预测误差累积、形式化验证工具匮乏、法律伦理边界未明及计算资源与标签成本制约等多重挑战。未来，多学科交叉的形式化验证方法、可解释性增强技术及自治伦理评估体系的构建，将是突破当前发展瓶颈的关键方向。

翻译考点：
考点1 ：“环境动态结构及隐含规律” 推荐译为 environmental dynamics structure and implicit laws
考点2 ：“多层次深度表征体系” 推荐译为 multi‑level deep representation framework
考点3 ：“多模态感知融合技术” 必须译为 multimodal perception fusion technology
考点4 :“少样本自适应算法” 必须译为 few‑shot adaptation algorithm