世界模型在智驾系统中的作用及其解决的问题
世界模型的基本概念
世界模型是一种在自动驾驶领域中用于理解和预测周围环境的技术。它通过收集和处理来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据，构建对周围环境的隐式表示，进而进行决策和规划。世界模型的应用可以分为两部分：理解世界和预测未来。在理解世界的过程中，世界模型需要实时感知道路条件并准确预测其变化；在预测未来时，它需要预测周围环境的未来状态，包括交通参与者的轨迹和运动等，这对于车辆的预测和规划至关重要。
世界模型在智驾系统中的具体作用
场景生成
世界模型作为数据生成引擎，通过学习真实世界的驾驶数据分布，生成多样化和逼真的驾驶场景视频。这种方法不依赖于人工标注的数据，可以为自动驾驶系统提供丰富的训练数据，使自主系统具备在稀有和复杂驾驶场景中导航的稳健性。
规划与控制
世界模型在预测和规划中的应用较多，通过实时预测道路环境的变化，来规划最佳行驶路径。例如，中科院自动化所提出的自动驾驶世界模型「Drive-WM」，通过多视角和时间建模，共同生成多个视角的帧，然后从相邻视角预测中间视角，显著提高多个视角之间的一致性。
提高决策安全性
世界模型通过提供一个统一的框架来处理感知、预测和规划，使得自动驾驶系统能够更有效地理解和响应复杂的交通环境。这种集成的方法有助于减少信息丢失，提高决策的准确性，并最终提升自动驾驶系统的性能。
世界模型解决的问题
非结构化复杂现实世界场景的挑战
现有的自动驾驶系统在面对非结构化的复杂现实世界场景时仍充满挑战。世界模型通过有效预测各种可能出现的潜在情况以及车辆随着周围世界的演化而采取的动作，解决了这一问题。
数据驱动端到端模型的局限性
数据驱动的端到端模型只能实现L3级别的自动驾驶，要通往L4级别，则需要引入基于知识驱动的世界模型。世界模型能够提供某些智能逻辑，其能力不受数据的表现限制，从而解决了端到端模型在L4级别上的局限性。
结论
综上所述，世界模型在智驾系统中扮演着至关重要的角色，它不仅能够生成多样化的驾驶场景数据，提高系统的规划与控制能力，还能增强决策的安全性。此外，世界模型解决了自动驾驶系统在面对复杂现实世界场景时的挑战，并且克服了数据驱动端到端模型在L4级别上的局限性。这些优势使得世界模型成为推动自动驾驶技术进步的关键因素。
