蔚来世界模型NWM有问必答 第1期

主要观点总结

本文主要介绍了蔚来世界模型的全量推送情况、与常规端到端架构的区别、优势，以及其在复杂场景中的表现。文章还提及了蔚来世界模型对于群体智能和生成式仿真的依赖，以及其在空间理解、时间理解和数据使用上的优势。

关键观点总结

关键观点1: 蔚来世界模型的全量推送及用户反馈

蔚来世界模型已推送至「Banyan 榕」、「Cedar 雪松」、「Cedar S 雪松」车型，用户的使用热情高，智能辅助驾驶的使用率大幅上升。用户反馈的问题促使蔚来推出《蔚来世界模型NWM有问必答》栏目。

关键观点2: 蔚来世界模型与常规端到端架构的区别

端到端架构让智能辅助驾驶从人工手写规则变为数据驱动，减少信息损失，提高数据利用率。蔚来世界模型在此基础上，具备空间理解、时间理解的优势，在海量数据使用上通过自监督学习的方式，无需人工标注。

关键观点3: 蔚来世界模型的优势

相比常规端到端架构，蔚来世界模型具备更强的空间理解能力、时间理解能力，可以更加泛化地抽取信息，自动建模长时序环境。此外，它还具备在想象的平行世界里规划轨迹的能力。

关键观点4: 群体智能和生成式仿真在蔚来世界模型中的应用

群体智能和生成式仿真共同满足蔚来世界模型庞大的数据需求。群体智能可以通过将智能辅助驾驶的新版本分发到量产车上，对比人类驾驶或之前稳定版本的状态，提高新算法的适用性。生成式仿真则基于真实世界的视频重建一个虚拟世界，用于验证和学习模型。

关键观点5: 蔚来世界模型在复杂场景中的表现

蔚来世界模型在小路、人车混行等复杂场景中的表现格外出色，这得益于其强大的认知、理解、推理能力，尤其是空间理解能力和长时序的建模能力。

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