华为选了WEWA WEWA到底比VLA难在哪、强在哪
- 汽车资讯
- 17小时前
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把自动驾驶拆成两条路：一条叫 VLA，靠大模型“背网课”；另一条叫 WEWA（World-Experience-With-Action），靠车自己“长脑子”。华为选了后者。到底 WEWA 比 VLA 难在哪、强在哪？用三句话、两个场景、一张图，给你一次讲透。
一、VLA 像“学霸刷题”，WEWA 像“老司机上路”
VLA 路线把互联网图文全部喂给大模型，让它先学会“红灯停、绿灯行”，再把文字答案翻译成驾驶动作。优点是见效快，缺点是“纸上谈兵”——遇到从没见过的异形车、施工锥桶，就可能“蒙圈”。
WEWA 不走这条路。它让车辆像人类老司机一样，先“看”世界（World），再“体验”物理规律（Experience），最后直接输出“动作”（With-Action）。不用文字做中间商，减少一步，出错概率就少一步。
WEWA 不走这条路。它让车辆像人类老司机一样，先“看”世界（World），再“体验”物理规律（Experience），最后直接输出“动作”（With-Action）。不用文字做中间商，减少一步，出错概率就少一步。
二、WEWA 的“三件套”
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世界模型 World Model
用激光雷达+摄像头实时构建 3D 语义网格，把道路、行人、车辆都变成带物理属性的“乐高积木”。每块积木都有速度、质量、摩擦系数，系统能预测 3-5 秒后的世界长什么样。 -
体验引擎 Experience Engine
一圈圈跑出来的数据不再只是“图片”，而是带“体感”的轨迹。比如同一弯道的 1000 次过弯，系统会记录轮胎打滑角度、悬架压缩量、纵向加速度，形成“肌肉记忆”。 -
动作原子 Action Atoms
把油门、刹车、转向拆成 256 个“原子动作”，系统直接在这些原子里搜索最优组合，不再用语言描述“减速 30%”，而是直接给出“刹车 0.8 bar、方向-5°”。
三、两个日常场景，看懂差异
场景 A：暴雨+反光地面
VLA 可能因训练数据不足，误判水面为“坑洼”；WEWA 的世界模型直接测出摩擦系数 0.25，体验引擎调出雨天过弯数据，动作原子提前 0.3 秒轻刹，车辆稳稳通过。
场景 B：施工路段临时改道
VLA 若没见过“红色水马+箭头灯”组合，需要云端下发新模型；WEWA 把水马当“质量 20 kg、高度 0.8 m”的障碍物，直接绕行，无需联网。
VLA 可能因训练数据不足，误判水面为“坑洼”；WEWA 的世界模型直接测出摩擦系数 0.25，体验引擎调出雨天过弯数据，动作原子提前 0.3 秒轻刹，车辆稳稳通过。
场景 B：施工路段临时改道
VLA 若没见过“红色水马+箭头灯”组合，需要云端下发新模型；WEWA 把水马当“质量 20 kg、高度 0.8 m”的障碍物，直接绕行，无需联网。
四、为什么 WEWA 难做
数据：需要带“物理标签”的实车数据，比纯图片贵 10 倍；
算力：3D 网格每帧 1000 万点云，实时推理需 1000 TOPS；
验证：一次 OTA 更新要跑 500 万公里真实路测，成本陡增。
华为给出的答案是：自研 800 TOPS 昇腾芯片 + 自建 600 PFLOPS 超算中心 + 每天 100 万公里的车队数据采集，把“难”拆成“可落地”。
算力：3D 网格每帧 1000 万点云，实时推理需 1000 TOPS；
验证：一次 OTA 更新要跑 500 万公里真实路测，成本陡增。
华为给出的答案是：自研 800 TOPS 昇腾芯片 + 自建 600 PFLOPS 超算中心 + 每天 100 万公里的车队数据采集，把“难”拆成“可落地”。
五、用户能得到什么
城区 NOA 不再“画大饼”，异形障碍物一次学会；无高精地图也能开，OTA 频率降到季度级，稳定性提升；极端天气接管次数预计下降 40%，长途自驾更安心。
总之，VLA 让车先“看懂文字”再开车，WEWA 让车直接“看懂世界”再开车。前者像背题库，后者像长脑子；前者快，后者稳。华为押注 WEWA，就是押注自动驾驶的“老司机灵魂”。