公路指南
朋友们，今年开始，买车真的要重视智驾能力。
2026年，被称为“中国全自动驾驶元年”，车企技术路径的选择不仅关乎成败，更牵系着未来的话语权与格局。
而我们作为车主、准车主，更关心的是我们现在开的车，或者我们即将买的车，在智能驾驶上是什么水平，能否在日后政策放开后，升级到L3级自动驾驶。
今天我就抛开那些复杂术语，用大白话一次性给你们讲透，中国车企以及智驾供应商，走的哪条技术路线，实际的落地情况如何，你的下一辆车，该不该为“智能驾驶”多花几万块钱。
前两年还在卷“开城数量”，今年风向彻底变了，一段式端到端、VLA、世界模型等智驾专业术语，成为新的热词进入公众视野。
这背后的原因就是，L3级自动驾驶真的来了。
北汽、长安已获批上路；一汽、比亚迪、蔚来等已进入“准生”通道；小米、小鹏、理想也拿到地方许可，中国L3级自动驾驶，已是“多点开花”。
历经十年的野蛮生长，中国智能驾驶在2026年迎来“决赛圈”，这才是有点技术含金量的“软件定义汽车”。
这一点不是我说的，去年底和今年初，无论是车企还是智驾供应商，都公开表示2026年，将是中国智能驾驶的分水岭，这一年结束后“马太效应”会加剧。
传统车企如果失败了，还不算太丢人，转头选择智驾供应商的成熟方案，无非就是慢了半拍，影响车型换代速度，短期销量会有震荡，长期看“不致命”。
而对于造车新势力车企来说，一旦在自研“智能驾驶”中失败，那个打击是致命性的，安家立命的基石就是“智能驾驶”，这个故事也讲了十多年了，到了收获的季节，没收获，连锁反应就是质疑这家“新势力车企”整体技术水平，从而彻底丧失“话语权”。
搞懂2026年智驾的重要性，再来看“智能驾驶”的技术路径。
车企与智驾供应商，逐步将AI神经网络融入感知、控制、规划等环节，就衍生出目前的两条路线，VLA和World Model世界模型。
VLA，全称是Vision-Language-Action，直译就是“视觉-语言-动作”，本质是在VLM（视觉 - 语言模型）基础上增加 “动作模块”，把车辆摄像头或传感器看到的画面，先转化成语义信息，通过大语言模型做高层推理或上下文理解，最后动作生成模块，把推理结果映射到可执行的控制指令或轨迹建议，从而完成从感知到决策到动作的闭环。
VLA优势在于，第一，可以自然语言交互，举个例子，前面适当位置掉头，车辆就会在前方可以掉头的位置完成掉头，哪怕你说“前面绕一下”这样的模糊语音指令，都能听得懂。
车里有小孩，你就可以告诉车辆“车里有小孩，开稳点”，车辆就会按照你的要求，行驶中缓加速，缓刹车，这也是第二个优势“拟人化话”，加减速、过弯贴合人类习惯，尤其是城区车流量多的复杂路口，前车蠕行它就慢慢跟，前车刹停它会提前轻踩刹车平滑减速，完全复刻了老司机 “稳字当头” 的跟车习惯，你看采用VLA的车企，在发布会宣传时，都在强调“像人一样”。
第三，泛化推理能力更强，举个例子，未见过的场景，两车道的盘山路，遇见碎石滑坡，占用了一个车道，需要和对面的车，共用一条车道，这时候依托大语言模型尝试处理，可以说“等对面一辆车过后在行驶”，帮车辆完成指令，有了这次经验，就能共享到其它共用一条车道的路段。
最后就是，不再是完全是“黑箱”操作，可解释决策，智能驾驶中为什么变道，为什么提高车速，这些车辆的决策，都可以回溯、人工审查；当遇到路口，系统可能语音提示：“行人横穿，已减速”，当遇到施工路段，语音提示“前方道路施工，已减速，正在变道绕过障碍”，高度透明的决策，对于车主来说就是更大的信任。
简单总结，VLA就像一位开出租车的老司机，而且是常年拿“优秀司机”的那种，你可以告诉他路线怎么走、是快一点还是慢一点，一路上也会跟你沟通。
优势说完，现阶段的弊端也需要了解下，这对于你买搭载VLA智驾的车型很重要。
VLA模型需要部署在智驾芯片上，才能达到真正的行车安全和驾驶高度拟人化，所以需要高算力智驾芯片，现阶段的Orin-X芯片的算力已经比较吃紧，如果，你看中智能驾驶，你再买采用VLA智驾车型时，就先考虑多芯片版本的车型。
其余的弊端就偏向底层逻辑，就一句带过，就是从视觉到语言、语言到动作需要两次翻译，而翻译就会导致误差，反应也更慢；另外就是长尾场景（动物穿行、被恶意涂抹的路等）的真实路测数据收集困难，处理起来就有不确定性风险。
讲完VLA，再讲另一条路World Model世界模型，模拟人类的认知过程，学习物理规律与因果关系，使智驾系统能够理解和预测复杂环境中的要发生的情景，从而实现自主决策和行动，提前预判风险、规避未知场景，可以简单理解为一个更极致的端到端模型。
世界模型优势在于，预判风险能力更强，举个例子，假如前车急刹，会发生哪些情况，已在虚拟场景中无限次试错，面对时就很从容，是保持车道立即刹车，还是变道，智驾的选择都会继续试错中的概率，选择最优动作。
长尾场景覆盖更全面，可以模拟海量极端场景训练，而且少了语言中介，就减少中间信息损耗，整体时延降低反应更快，提升安全性。
也正是因为世界模型有足够多的训练场景，面对的过的场景，超过每一位车主，他们的宣传，强调的是“超过人类”。
当然弊端也存在，相比VLA交互能力差，无法做到自然语言沟通，也就无法用自然语言去干预智驾，还是同样的例子，前面适当位置掉头，智驾系统就无法理解什么“适当”，掉头只会在预设的多少米，或者什么坐标位置，完成掉头。
然后底层逻辑中的弊端是，虚拟场景无法100%还原真实、“黑盒”特性存在决策过程不透明、难以解释的特性。
VLA就像一位开出租车的老司机，世界模型就像出租车公司所有司机的集合体，你无法知道，他提前变道、紧急避让是哪位司机的经验，他就是看路开车，也不跟你交流。
世界模型对数据需求高，有智驾的车就能采集终端数据，车辆规模越大，车企和智驾供应商的智驾里程就越多，反而对智驾芯片算力没有VLA那么迫切，训练都集中在云端，如果打算买采用世界模型方案的新车，怎么选懂了吧。
清楚了VLA和World Model世界模型两条路线后，再来看，你们最关心的国内车企，走的哪条技术路线，实际的落地情况如何。
国内大部分车企目前已经开始收缩自研团队，如长城的毫末智行、上汽的零束、广汽的禾多科技等，在快节奏的智驾浪潮中没有跟上，车企转向依赖有成熟的智驾方案的智驾供应商，减轻自研智驾所带来的技术压力，解放出更多精力和成本聚焦在车企更擅长的事情上。
同样，智驾供应商也需要有知名度的车企以及车型做背书，拿着“经典案例”去拿下更多车企，在智驾技术路线加速更迭、高阶智驾进一步普及的当下，车企与智驾供应商都很需要对方。
仍在坚持全栈自研智驾的车企，大部分都是造车新势力，传统车企中比亚迪、吉利、长安、奇瑞，还在坚持自研或只坚持自研L3/4级自动驾驶。
其实，车主们不关心，车企的智驾是自研还是智驾供应商，只要买的车在使用智驾中“安全、好用”就行。
先看，走VLA路线的车企。
小鹏汽车，VLA坚定的拥护者，并称只有小鹏是真VLA，VLA 2.0架构，去掉了中间V到L的转译，大幅降低了模型的延时性，让V+L的输入直接到A的输出，转向“看到即做到”的直接生成模式，VLA2.0将真正具备L4的能力。
特点是，当车辆在施工工地面对穿反光背心的道路指挥施工人员时，完全理解了对方的手势，车辆先停了一下，然后又跟随手势通行。
车型上，MAX版本用1颗图灵芯片（750TOPS），能搭载L2级辅助驾驶能力；ULTRA SE版2颗图灵，采用VLA2.0辅助驾驶；ULTRA版3颗图灵芯片，采用VLA2.0和VLM大模型。
理想汽车，国内在VLA方向上动作较早的车企，理想VLA司机大模型架构并未使用现成的开源大模型，而是选择从零训练，以便深度融合自动驾驶领域的专门知识，并融合世界模型做仿真训练，使模型经历各种极端场景，也在规划自研芯片。
特点是，自然语言交互、模糊指令、可解释决策都可以做到。
车型上，理想ADMax用1颗英伟达Thor-U智驾芯片（750TOPS），2025年9月，向理想ADMax全系（2022款L9至2025款i8）全量推送 VLA。
元戎启行，这两年发展势头很快，走纯VLA路线，强化“语言”层的思维链，将语言作为中间推理层，推理出因果关系，首要训练以安全为先的“防御性驾驶”。
适配性很强，可以适配激光雷达方案与纯视觉方案，也适配不同的芯片，目前适配的是英伟达Thor-U智驾芯片（750TOPS），后续将拓展至更多平台。
特点是，文字类引导牌理解，能看懂路牌上写的文字，根据文字指引完成智驾动作。
车型上，主要与长城汽车合作，还拿下即将上市的零跑汽车D平台车型，魏牌全新蓝山智能进阶版，是首款元戎启行VLA模型的量产车型，魏牌高山、坦克500、吉利银河M9搭载来自元戎启行的城市NOA，目前，元戎启行已交付超20万辆搭载城市NOA。
打算买长城汽车高价值车型的用户，又看中智能驾驶，可以等一等元戎启行VLA上车。
奇瑞汽车，猎鹰900技术路线是，“VLA+世界模型”双系统架构，配备3颗激光雷达和1000TOPS算力智驾芯片，具备高速场景L3级自动驾驶能力，目前还没有量产，率先在今年上市的星途旗舰级车型上。
再看，走世界模型的车企。
华为乾崑智驾，世界模型深度落地，拒绝纯VLA，WEWA 架构是核心，WE云端世界引擎，WA车端世界行为模型，简单来说，就是云端训练、车端推理。
特点是，降低车端算力，决策速度更快，同时，会向驾驶者反馈 “场景意图”，如屏幕上显示，前方有行人，将减速等等，优化存在的“黑箱”问题。
车型上，只要是搭载华为ADS 4 ，并且是Ultra 版本是具备高速 L3 商用，更是国内首个具备规模化商用能力的高速 L3 解决方案。
从目前市面上的情况看，超过80%的车企选择了华为乾崑智驾方案，市场占率达 27.8%，在35万元以上的豪华车型中，市场占率更高达 53％，相当于每售出2台，就有1台车搭载华为乾崑智驾，总用户数已经超过140万。
蔚来汽车，蔚来世界模型NWM，以VLM（视觉语言模型）为基础，叠加世界模型，核心是利用生成式AI，建立一个能理解和推演物理世界的模型，让车辆获得接近人类的时空认知和预判能力。
特点是，能在100毫秒内推演高达216种潜在场景，并筛选出最优驾驶路径，这使得系统不再只是对当前画面做反应，而是能“预判”未来几秒内多种可能，并提前规划。
即将推送的 NWM 2.0 版本，首次实现高速、城市、泊车全场景框架统一，并解决“抖动问题”，覆盖NT2.0平台和NT3.0平台的车型。
这条路线对算力要求极高，蔚来为老车型预埋了4颗英伟达Orin芯片，并为NT3.0平台自研了“神玑NX9031”芯片，单颗算力为1000TOPS，为NWM的持续迭代提供算力基础。
Momenta，纯世界模型，叠加强化学习优化端到端模型，可在虚拟环境中自我博弈和进化，技术核心是数据驱动的R6飞轮大模型，通过 L2 量产车收集海量数据，驱动L4无人驾驶迭代，再反哺 L2 /L3技术升级。
特点是，从人类驾驶数据中 “淘汰坏行为、保留好行为”。
与华为“全家桶”方案不同，Momenta则更专注于软件算法，车企可自由选择硬件供应商，去适配不同车企的硬件平台，所以2025年势头迅猛，合作车企上汽、丰田、日产、通用、大众、广汽以及BBA等，合作车型已超160款，实现城市NOA市占率连续三年超60%，今年自研的芯片，已经开始上车测试，量产后成本将进一步下探。
小米汽车，最新的技术方向是“世界模型+强化学习”，在虚拟世界中主动探索和试错，理解驾驶逻辑，举一反三应对未知场景，这就是Xiaomi HAD增强版。
比亚迪天神之眼，端到端 (E2E) + VLM (视觉语言模型) 为主，探索端到端闭环路径，依托440万+智能车云端数据库，日均新增训练里程 7200 万公里，将云端大模型能力迁移至车端，算法每7 天迭代一次，优化智驾能力。
同时，“两条腿走路”坚持自研以掌握主导权，同时开放心态引入第三方算法。
车型上，将高阶智驾下放至10万以上的车型。
吉利千里浩瀚，依托WAM 世界行为模型与全域 AI 2.0技术体系，专注行为预测与决策，让汽车具备 "世界观" 与 "判断力”，将数据快速转化为模型进化能力，实现 "越开越聪明”。
推出 H1/H3/H5/H7/H9 五套差异化技术路线，实现从入门到旗舰的全价位覆盖，以及覆盖燃油车，算力从100TOPS+到1400TOPS，感知硬件从基础摄像头到 5 颗激光雷达。
车型上，将跟比亚迪一样高阶智驾下放至10万以上的车型。
长安汽车天枢智驾，端到端与VLA 融合的技术路线，一段式端到端在天枢智驾中叫"脑灵”， 决策执行层核心，减少中间模块转换损耗，VLA叫"眼明" ，感知层核心，实现视觉信息与自然语言指令的双向理解。
推出基础版、激光融合版、旗舰版三套差异化技术路线，实现从 10 万级到 30 万级 + 全价位覆盖，算力从80TOPS到508TOPS，感知硬件从基础摄像头到3激光雷达。
率先上路通行的深蓝SL03 L3版，采用的就是天枢智驾旗舰版，一颗激光雷达的激光融合版，会普及到更多长安旗下车型上。
地平线、文远知行、博世、卓驭科技，都在以一段式端到端为基石，同时强化学习能力。
看完全文你应该有些明白，无论是一段式端到端、VLA、VLM还是世界模型，不是谁替代谁，而是相互互补的工具，都是为了解决智驾中的泛化问题，就是那0.001%的情况。
华为、小鹏、蔚来、Momenta等都在逐渐走向软硬一体，定制化开发更匹配的智驾芯片，可以做到最大程度的优化算力，降低成本。
未来竞争关键，就将围绕 “安全、成本、体验” 展开。
今年买车，高阶智能驾驶将你需要考量的重要标准，你可以选择不用但是你要有，如果你更看中L3级自动驾驶，智能硬件和算力是硬杠杆，有高的绝不买低的。
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