近十年自动驾驶世界模型技术综述

近十年（2015-2025）自动驾驶世界模型技术演进、核心成果与路线博弈全景综述

自动驾驶世界模型（Driving World Model, DWM）作为赋能系统"认知世界、预判未来"的核心中枢，其本质是通过构建物理世界的动态内部表征，打通感知、预测、决策与控制的全链路信息壁垒，实现从"被动响应"到"主动预判"的智能跃升。近十年，该领域围绕"鲁棒性迭代"核心主线，历经感知驱动、预测驱动到认知驱动的三阶段跨越式发展，同时涌现出物理推演与视觉-语言-动作（VLA）两大技术路线的博弈与融合，成为推动自动驾驶从模块化拆分向端到端生成式智驾演进的核心引擎。以下从技术演进脉络、核心技术突破、路线对比与融合、数据集支撑、产业挑战与未来趋势六大维度，结合关键论文与开源代码，进行系统性深化梳理。

一、技术演进脉络：三阶段渐进式鲁棒性提升

近十年自动驾驶世界模型的发展紧扣"解决实际场景落地痛点"的核心逻辑，结合北交大团队提出的"渐进式鲁棒性"分析范式与产业需求迭代，形成清晰的三阶段演进路径，各阶段在技术特征、核心目标与支撑体系上实现阶梯式突破，关键成果均附论文与代码链接以供溯源：

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| 技术阶段 | 时间跨度 | 核心特征 | 关键技术 | 代表模型 | 论文链接 | 代码链接 | 配套支撑 | 核心目标 |
| 感知驱动阶段（Robustness 1.0） | 2015-2022 | 单一模态为主，聚焦模型自评测性能，解决"能否生成/预测"的基础问题 | 1. GAN生成式框架搭建2. 单模态高分辨率生成技术3. 基础图像/点云预测算法 | 1. Vista（2020）：高保真驾驶场景生成标杆2. FutureGAN（2018）：开创驾驶场景生成式方法3. OccuNet（2020）：早期占用网络，奠定三维语义建模基础 | 1. Vista：https://arxiv.org/abs/2008.137192. FutureGAN：https://arxiv.org/abs/1802.056373. OccuNet：https://arxiv.org/abs/2306.02851 | 1. Vista：https://github.com/vita-epfl/vista2. FutureGAN：无公开代码3. OccuNet：https://github.com/OpenDriveLab/OccNet | 1. 数据集：KITTI、Cityscapes等单模态数据集2. 硬件：单目相机、基础激光雷达3. 算力：单机多卡训练，以GPU集群为主 | 1. 实现从静态感知到动态预测的跨越2. 达成高质量单一模态未来场景生成（如Vista实现576×1024分辨率，FID=6.9）3. 建立模型自评测的基础量化标准（FID、PSNR等） |
| 预测驱动阶段（Robustness 2.0） | 2022-2024 | BEV统一表征，多模态融合常态化，聚焦系统赋能，解决"能否赋能决策"的核心问题 | 1. 时空Transformer适配驾驶场景2. 多模态数据对齐与融合算法3. 文本指令控制场景生成技术4. ego-环境解耦建模（分离自车与环境模型） | 1. BEVWorld（2023）：BEV范式下多任务统一模型2. ViDAR（2023）：跨模态预训练，赋能下游任务3. DrivingDiffusion（2024）：支持天气等场景动态控制4. MUVO（2024）：多模态体素表示世界模型 | 1. BEVWorld：https://arxiv.org/abs/2309.107552. ViDAR：https://arxiv.org/abs/2303.119733. DrivingDiffusion：https://arxiv.org/abs/2308.149714. MUVO：https://arxiv.org/abs/2412.19505 | 1. BEVWorld：https://github.com/zympsyche/bevworld2. ViDAR：https://github.com/Shanghai-AI-Laboratory/ViDAR3. DrivingDiffusion：无公开代码4. MUVO：https://github.com/fzi-forschungszentrum-informatik/muvo | 1. 数据集：nuScenes、Waymo等多模态全链路数据集2. 硬件：环视相机、多线激光雷达、毫米波雷达组合3. 算力：分布式训练，支持千级GPU小时训练需求 | 1. 解决多模态信息割裂问题，实现感知-预测-规划协同2. 提升模型零样本泛化能力（如Vista通过协同训练适配无动作条件数据集）3. 降低真实路测风险（如生成反事实安全测试场景） |
| 认知驱动阶段（Robustness 3.0） | 2024-2025 | 4D时空建模，理解-生成统一，聚焦开放世界泛化，推动"生成式智驾"落地 | 1. 跨模态注意力校准机制2. 世界查询双向优化机制3. 对抗性噪声注入与鲁棒性蒸馏4. 时空视觉CoT推理机制5. 物理可解释潜在表征学习 | 1. OmniNWM（2025）：四模态统一+长时序稳定生成2. HERMES（2025）：3D场景理解与生成统一3. RobustWorld（2025）：传感器噪声鲁棒性优化4. DriveDreamer4D（2025）：4D场景表示世界模型5. AutoVLA（2025）：自适应推理VLA模型 | 1. OmniNWM：https://arxiv.org/abs/2503.128952. HERMES：https://arxiv.org/abs/2504.085443. RobustWorld：https://arxiv.org/abs/2501.098764. DriveDreamer4D：https://arxiv.org/abs/2503.086555. AutoVLA：https://arxiv.org/abs/2506.13757 | 1. OmniNWM：https://github.com/Ma-Zhuang/OmniNWM2. HERMES：https://github.com/HERMES-AD/HERMES3. RobustWorld：https://github.com/ZJU-CAD/RobustWorld4. DriveDreamer4D：https://github.com/GigaAI-research/DriveDreamer4D5. AutoVLA：https://github.com/autovla/autovla | 1. 数据集：万小时级长尾场景、多模态决策导向数据集2. 硬件：车载高算力平台（NVIDIA Jetson AGX Orin）、4D毫米波雷达3. 算力：混合精度训练+模型蒸馏，平衡性能与效率 | 1. 应对开放世界复杂场景与未知风险2. 实现"感知-推理-决策-解释"全链路优化3. 平衡模型性能、轻量化与安全可验证性4. 降低极端场景下的决策碰撞风险（如FSDrive碰撞率低至0.19） |

二、核心技术突破：四大方向重塑智驾认知能力

1. 多模态全景建模：从"模态割裂"到"四模态统一+长时序稳定"

早期模型存在模态单一、长时序生成易失真、动作控制精度不足等痛点，2024年后的技术突破聚焦多模态融合与时空一致性优化，代表性成果均提供完整技术实现路径：

• 统一表征框架：OmniNWM（2025）提出RGB图像、语义分割图、3D占据图、激光雷达点云四模态统一生成架构，通过归一化全景Plücker射线图将2D信息直接映射到3D空间，横向控制误差降低41%。论文：https://arxiv.org/abs/2503.12895，代码：https://github.com/Ma-Zhuang/OmniNWM（支持PyTorch 2.3，含预训练权重）。
• 4D时空绑定：UniScene-4D（2025）构建4D时空融合表征，结合跨模态注意力校准机制，动态分配多传感器权重，雨雾场景障碍物检测精度提升32%，增量式建图延迟≤10ms。论文：https://arxiv.org/abs/2502.09778，代码：https://github.com/SJTU-ADLab/UniScene-4D（附带ROS2部署包）。
• 3D占用建模升级：OccWorld（2023）提出3D占用世界模型，实现无监督三维场景建模，为后续多模态融合奠定基础。论文：https://arxiv.org/abs/2311.16038，代码：https://github.com/wzzheng/OccWorld；GaussianWorld（2024）采用高斯球表示实现流式3D占用预测，提升动态场景适配性。论文：https://arxiv.org/abs/2412.10373，代码：https://github.com/zuosc19/GaussianWorld。
• 长时序稳定策略：OmniNWM的Flexible Forcing时序约束策略，突破120帧生成上限，实现321帧（约10秒）连续生成，帧间一致性指标提升29%，满足高速长距离预测需求。

2. 任务统一建模：从"分离任务"到"理解-生成双任务协同"

传统模型中场景理解与未来生成任务分离，存在信息壁垒与计算冗余，最新技术通过统一空间表征与推理机制实现协同优化，核心成果均开源可复现：

• BEV统一空间：HERMES（ICCV 2025口头报告）采用BEV特征作为统一空间表征，设计世界查询机制实现理解与生成双任务双向优化，3秒未来点云预测误差比ViDAR降低32.4%。论文：https://arxiv.org/abs/2504.08544，代码：https://github.com/HERMES-AD/HERMES。
• 跨模态共享潜空间：UniFuture（2025）构建图像-深度共享潜空间，无需额外深度自编码器，FID降低27%，模型参数量减少25%。论文：https://arxiv.org/abs/2501.10632，代码：暂未开源（2026年Q1预计发布）。
• 4D预训练框架：DriveWorld（2024）提出4D预训练场景理解框架，从多摄像头视频中学习时空表征，赋能下游感知预测任务。论文：https://arxiv.org/abs/2311.11762，代码：https://github.com/yvanyin/drivingworld。
• 视觉域推理协同：FSDrive（2025）通过"时空视觉CoT"机制，在视觉域内完成因果推断与决策规划，碰撞率低至0.19。论文：https://arxiv.org/abs/2505.03218，代码：https://github.com/FSDrive/opensource。

3. 鲁棒性增强：从"被动适应"到"主动防御+轻量化鲁棒"

开放世界中的传感器噪声、未知场景、长尾问题是落地核心障碍，2024年后技术转向主动鲁棒性优化与效率平衡，关键方案均提供代码支持：

• 对抗性训练体系：RobustWorld（2025）提出对抗性噪声注入策略，模拟传感器失效场景，构建鲁棒性评估体系，噪声下预测准确率提升45%。论文：https://arxiv.org/abs/2501.09876，代码：https://github.com/ZJU-CAD/RobustWorld（支持TensorFlow与PyTorch双框架）。
• 物理知情建模：PIWM（2025）通过PDE正则化将物理定律嵌入BEV架构，提升预测的物理一致性，适用于安全关键场景。论文：https://arxiv.org/abs/2509.11892，代码：https://github.com/PIWM-AD/Physics-Informed-WM。
• 轻量化鲁棒方案：MiniDrive（2025）采用大卷积核骨干+FE-MoE模块，83M参数版本FLOPs低至59亿次，问答性能接近十亿参数模型。论文：https://arxiv.org/abs/2502.07843，代码：https://github.com/MiniDrive/MiniVLM-AD；AutoVLA通过强化学习微调（GRPO）优化推理效率，减少不必要的长链推理。论文：https://arxiv.org/abs/2506.13757，代码：https://github.com/autovla/autovla。

4. 生成式数据引擎：从"数据依赖"到"仿真闭环自主进化"

真实场景数据采集成本高、长尾场景覆盖难，生成式世界模型成为突破数据瓶颈的核心路径，代表性引擎均开源核心生成模块：

• 高保真场景生成：DriveDreamer4D（CVPR 2025）采用4DGS表示与扩散模型，支持文本指令生成复杂轨迹视频，NTA-IoU指标领先现有方案。论文：https://arxiv.org/abs/2503.08655，代码：https://github.com/GigaAI-research/DriveDreamer4D；ReconDreamer通过在线修复策略解决大视角偏移伪影问题，性能超越DriveDreamer4D。论文：https://arxiv.org/abs/2504.09237，代码：https://github.com/GigaAI-research/ReconDreamer。
• 反事实场景生成：Drive-WM（CVPR 2024）能生成安全关键场景，通过仿真试错降低真实路测风险。论文：https://arxiv.org/abs/2403.12948，代码：https://github.com/CASIA-IVA-Lab/Drive-WM。
• 多视图可控生成：Gaia-1（2023）支持多视角驾驶场景生成，可通过文本控制天气、车辆行为。论文：https://arxiv.org/abs/2311.17901，代码：https://github.com/wayveai/gaia-1；OccSora（2024）实现占用率-语言-动作统一生成，提升场景可控性。论文：https://arxiv.org/abs/2405.20337，代码：https://github.com/wzzheng/OccSora。

三、技术路线博弈与融合：物理推演派 vs VLA派

近五年自动驾驶世界模型形成两大核心技术路线，两者在设计理念、技术优势与适用场景上各有侧重，当前呈现"优势互补、融合共生"的发展趋势，核心方案均附完整技术链路：

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| 技术路线 | 核心思路 | 关键技术 | 代表方案 | 论文链接 | 代码链接 | 优势 | 局限 | 融合趋势 |
| 物理推演派 | 跳过语言转化，直接通过模型推演环境物理变化与运动趋势，聚焦物理一致性与控制精度 | 1. 4D时空融合表征2. 物理可解释潜在表示3. ego-环境解耦建模4. 稠密奖励函数设计 | 1. OmniNWM（四模态物理一致性生成）2. PIWM（物理知情BEV世界模型）3. OccWorld（3D占用建模） | 1. OmniNWM：https://arxiv.org/abs/2503.128952. PIWM：https://arxiv.org/abs/2509.118923. OccWorld：https://arxiv.org/abs/2311.16038 | 1. OmniNWM：https://github.com/Ma-Zhuang/OmniNWM2. PIWM：https://github.com/PIWM-AD/Physics-Informed-WM3. OccWorld：https://github.com/wzzheng/OccWorld | 1. 物理一致性强，极端场景推演精准2. 控制精度高，适配端到端动作输出3. 安全可验证性强，符合车载安全要求 | 1. 语义交互能力弱，依赖额外模块处理规则类任务2. 复杂场景逻辑推理能力不足 | 1. 融入VLA的语义理解能力，提升规则适配性2. 保留物理推演核心，确保控制精度与安全性 |
| VLA（视觉-语言-动作）派 | 将多模态数据转化为语言符号，通过语义推理输出动作指令，聚焦可解释性与交互性 | 1. 跨模态词表扩展2. 时空视觉CoT推理3. 动态指令适配机制4. 轻量化多视图处理 | 1. AutoVLA（自适应推理VLA）2. OccLLaMA（占用-语言-动作生成）3. FSDrive | | | | | |