自动驾驶中的边界情况处理：基于世界模型与混合专家及大语言模型的方法本文提出了一种基于世界模型（World Model）结合混合专家（Mixture of Experts, MoE）与大语言模型（Large Language Models, LLMs）的方法，用于处理自动驾驶中的边界情况（Corner Cases）。边界情况是指那些罕见、难以预测且对安全至关重要的驾驶场景，例如突然闯入的行人、异常交通标志、极端天气条件或非标准道路布局等。这些场景虽然出现频率低，却对自动驾驶系统的安全性和可靠性构成重大挑战。