国泰海通 世界模型与VLA上车智驾技术路线进入端到端2.0

这份研报主要分析了自动驾驶技术从端到端1.0向2.0的迭代过程，重点探讨了世界模型与VLA（视觉语言动作模型）在智驾技术路线中的应用。报告详细介绍了各主要厂商如英伟达、特斯拉、维莫、VIVI以及国内小鹏、华为等的技术进展，并指出了端到端2.0阶段的核心壁垒，包括数据能力、世界模型质量、VLA实时性及强化学习闭环能力。此外，报告还展望了2026年技术范式转折点，强调未来竞争将是体系之争，需形成从数据到决策再到实时部署、安全验证、真实反馈的完整物理AI闭环。

自动驾驶行业正从依赖人工规则的端到端1.0阶段向具备物理世界预测推理能力的端到端2.0阶段演进。未来竞争的核心将从技术路线之争转向体系之争，即谁能构建起包含数据、模型、算力、强化学习工程及安全验证的完整闭环。世界模型与VLA将成为关键能力，推动仿真从复现过去转向生成未来，而真实量产数据、高价值长尾数据、世界模型扩增数据及闭环强化学习数据将成为核心竞争力。海外玩家在仿真技术、特斯拉在数据积累、国内厂商在量产转化方面各有侧重，共同塑造行业格局。

研报重点分析了多个国内外智驾技术领先厂商的技术进展。英伟达推出340亿参数的Super模型，整合多任务能力；特斯拉将FSD V14定位为端到端基础模型，利用强化学习优化长尾场景处理；维莫基于DeepMind推出Vimo世界模型，擅长生成复杂长尾场景；海外公司VIVI提出具身人工智能与端到端基础模型，实现能力泛化；国内厂商中，小鹏将VLA与预测视觉模型深度融合，华为采用云端世界引擎+行为模型路线，摩卡R7世界模型已进入量产。这些厂商的技术路线各有特色，共同推动智驾技术向端到端2.0演进。

当前自动驾驶市场正经历从端到端1.0向2.0的技术迭代，核心能力从规则驾驶转向数据学习驾驶，并逐步融入世界模型与VLA等先进技术。市场现状呈现多技术路线并存的特点，英伟达、特斯拉、维莫、VIVI等海外厂商在云端大模型、强化学习等方面领先，国内小鹏、华为、摩卡等厂商则在量产转化和本土化应用上表现突出。然而，端到端2.0阶段仍面临四大核心壁垒：数据能力、世界模型质量、VLA实时性及强化学习闭环能力，这些因素将决定各厂商在未来的竞争格局中能否持续领先。

研报提示了智驾技术向端到端2.0演进过程中存在的多重风险。首先，数据能力是关键瓶颈，缺乏真实量产数据、高价值长尾数据、世界模型扩增数据及闭环强化学习数据可能导致技术迭代受阻。其次，世界模型的物理一致性等质量问题可能影响系统可靠性。此外，VLA推理的车端实时性及强化学习的闭环能力也是技术落地的难点。最后，2026年技术范式转折点前，各厂商需在数据、模型、算力、工程及安全验证等方面形成完整闭环，否则可能错失端到端2.0时代的竞争优势。