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“開蔚來的車，是沒有機會在使用輔助駕駛時睡覺的。”在5月27日發出這條爭議不斷的推送之后。5月30日，蔚來宣布蔚來世界模型NWM正式全量推送Banyan車型。“不能睡覺”“安全升級”的世界模型首個版本，露出廬山真面目。

在推送之前，搜狐汽車在北京參加了一場蔚來智能輔助駕駛溝通會，提前體驗到了世界模型首個版本。

從表層信息上來看，點到點全域領航輔助（即實現車位到車位功能）、智能泊車……功能數量和表現上，通過世界模型，蔚來行泊能力跟上了主流車企的腳步。

“我們之前可能慢了一點，因為在做路線的切換。當路線選定后，推動起來就比較迅速了。”針對外界對蔚來智駕“速度慢”“效率低”的評價，一名蔚來內部人士說。

同時，作為“追趕者”的蔚來，也在輔助駕駛領域的“論戰”和“安全風波”中，用世界模型首個版本呈現了對輔助駕駛安全的理性思考。

溝通會及試駕過程中，蔚來汽車內部人士多次強調，蔚來不突出“0接管”及“接管率”這一概念，而是鼓勵用戶該接管時就接管，希望給到“安全”概念更高的權重。也正是基于安全理念，蔚來世界模型首個版本將三項“行業首發”的主動安全功能放在了“C位”。

搜狐汽車在體驗蔚來世界模型的過程中，也觀察到了整個輔助駕駛行業當下三點特點。

其一，行業平均水平正在提升，同時技術路線收斂，個體難以做出差異化；其二，智駕關注點從聚焦行車能力，逐漸變為同時關注主動安全能力，細分安全功能有待提升；其三，人機交互邊界感仍然模糊，人、車磨合過程中，系統能力邊界的不清晰，帶來焦慮和危險。

這三點特點，或將成為未來車企輔助駕駛發展的關鍵突破之處。

01 蔚來補上短板

在世界模型首個版本落地之前，智駕能力一直是蔚來作為一家高端品牌被詬病最多的地方。

智駕行業經歷了多輪技術路線、功能量產上車的競賽。最近的一次是“端到端”路線競賽，與“車位到車位”功能競賽。作為高端品牌的蔚來，在世界模型首個版本之前，采用的一直是傳統規則邏輯技術路線，而非“端到端”，也未落地“車位到車位”功能。

但是，智駕這一短板將在世界模型首個版本落地后被補上。

世界模型是VLA之后受到行業追捧的技術概念。其能理解物理規律，并重建世界，比較普遍的定義是，能夠整合多種語義信息（如視覺、聽覺、語言等），通過機器學習、深度學習和其他數學模型來理解和預測現實世界中的現象、行為和因果關系。

其在輔助駕駛技術研發中的作用主要有兩個，一是在云端，生成仿真數據，訓練大模型；二是在車端，預測行車軌跡并做出決策。在行車場景中，其能通過想象重建多個“平行世界”，規劃多個軌跡，并在其中選擇最優的一個。

比如，蔚來世界模型可以在0.1秒內推演出216種可能發生的軌跡，尋找最佳決策。然后在接下來的 0.1秒內，根據外界的信息的輸入，再去預測 216 種可能性。以此循環，跟隨駕駛軌跡持續預測，得到駕駛的最優解。

“我們當前車端的芯片的算力還是比較充沛的，所以我們可以部署在車端。”蔚來內部人士對搜狐汽車表示。

目前，在云端布局世界模型的企業包括蔚來、理想、小鵬、Momenta、商湯絕影、華為等，在車端布局世界模型的企業僅有蔚來實現了落地，華為的車端世界行為模型則伴隨著ADS4.0即將實現落地，地平線、卓馭科技尚未落地。

基于世界模型，在行車、泊車功能上，蔚來與主流車企基本實現對齊。行車方面，世界模型首個版本補上了“車位到車位”的產品形態。泊車方面，可以實現360°全向車位識別，對復雜場景車位均可以識別，并可借用通道實現長距離的漫游泊車。

搜狐汽車體驗發現，世界模型首個版本整體行駛風格較為“擬人”，同時在會車、避讓行人、應對汽車加塞等場景下均應對得較為絲滑、熟練。由于世界模型的技術路線特點，該系統的在行駛過程中會進行推理、思考，表現為反應靈活，但偶有猶疑。

在整個輔助駕駛功能的設定上，蔚來則展現了其一直以來理性、“穩”字當頭的思考。

首先是主動安全能力的強化，蔚來世界模型首個版本推出了三大主動安全功能。

第一，行業首個量產自主靠邊停車。這指的是，當駕駛員在高快道路上因各種原因失能，長時間沒有響應系統的接管請求，在符合安全條件的情況下，車輛會向最右側車道（包括應急車道）自主變道并制動至停止。

第二，首個端到端通用障礙物預警及輔助GOA。這一功能能夠對三角牌、水馬、錐桶等目標的防碰撞緊急制動，端到端GOA在高度上面對抬桿、道路護墻、邊緣隔離柵欄、路沿等均可響應。相對可識別人、車的AEB，障礙物的識別范圍大大擴張。

第三，首個大模型加持的后向被追尾預防輔助RCM。在0-150km/h的速度范圍內，當車輛感知系統與大模型判斷有被后車追尾的風險時，通過車內預警提醒及車外雙閃尾燈預警，并可在被追尾前500ms提前給制動系統建壓，防止車輛因被追尾向前移動引發二次事故。

出于觸發條件考慮，這三項安全功能并沒有在體驗環節展示。不過，在蔚來世界模型的諸多功能中，它們被放到了核心介紹位置。

“去年大家會更多地去卷‘行車’的‘0接管’。事實上，經過這一年后，大家會發現安全特別重要。”一名蔚來汽車內部人士表示，聊到輔助駕駛，大家可能更多會聚焦在城區行車能力，但蔚來的角度來說，輔助駕駛是涵蓋了安全、高速、城區、泊車四個維度。

除了主動安全，穩健的理念也在行車功能設置中得以體現。蔚來首發了高速領航輔助智能駕享。該模式下，高速領航輔助的跟車更平穩、變道更穩健、防御性駕駛能力更強。

值得一提的是，蔚來內部人士告訴搜狐汽車，蔚來輔助駕駛系統不會出現提醒用戶接管后就臨時退出的情況，如果其提醒用戶接管而用戶沒有接管，車輛仍然會在系統下保持行駛而非直接退出。“我們認為，這種情況下，系統退出才是最危險的。”此次上車的自主靠邊停車功能，也為此類情況提供了更好的保障。

02 從技術突破到功能安全

在對蔚來世界模型首個版本的體驗中，能觀察到的最明顯的行業特點是，各家企業之間，核心的行車、泊車功能數量，以及“車位到車位”“智能泊車”等內容沒有太大的功能性區別。

輔助駕駛系統的能力主要由兩個方面推動，一是算力、算法及車端硬件等綜合形成的技術實力；二是環境，讓技術能夠不斷優化的迭代數據，以及有優秀人才、AI技術發展條件的社會環境。

以人類智力發展為例。1983年，美國哲學家詹姆斯·弗林提出，20世紀以來，全球多國智商測試分數呈現每10年增長約3分的趨勢。驅動因素主要有兩點：生物學因素（營養改善、醫療進步等，促進大腦發育）、社會學因素（教育普及與質量提升、社會復雜度增加等）。

類比到輔助駕駛上，生物學因素與算力、算法及車端硬件有關，社會學因素則與數據仿真、數據驅動、社會環境影響相關。目前，行業在算力、算法、車端硬件上的進步較大，這帶來了一輪技術革新。不過，“社會學因素”需要長期積累，不能一蹴而就，這也是功能趨于同質化的重要原因。

搜狐汽車盤點發現，在架構上，行業技術路線逐漸收斂到“端到端”。在大模型的選擇，以及云端、車端是否引入世界模型上，各家略有差異。

其中，多家企業均已引入世界模型，不過多數在云端部署而未在車端部署。

同時，快速推進智駕的理想、希望建立“斷代”領先的小鵬、業內智駕企業新秀元戎啟行，均采用了在車端布局VLA（視覺語言動作模型）的方式。

“對于VLA技術，我相信明年它很可能會成為行業共識，雖然現在還不是。”元戎啟行CEO周光在2025年4月說。5月，理想汽車創始人李想也表示，AI要能夠獨立完成專業工作，理想汽車當前的VLA戰略，正是對這一目標的路徑設計。

其實，VLA和車端世界模型，都具備理解世界、推理判斷的能力。但不一樣的是，世界模型在車端會進行多種可能性的推演，VLA則直接根據自己的推理做出判斷和行動。

上述蔚來內部人士對搜狐汽車表示，步入端到端之后，大家的底層思考源頭是一致的，只是技術路徑有所不同。

基于類似的技術思考，在車位到車位功能逐漸“普及”的同時，企業對功能差異化的布局，可能將逐漸轉移到安全上。

蔚來基于世界模型的首個輔助駕駛系統版本，是在工信部、中國汽車工程學會、中國汽車工業協會對智駕亂象“踩剎車”之后，首個新勢力車企發布的“脫胎換骨”式的輔助駕駛系統。這一版本對安全的重視，也是當下社會對輔助駕駛需求的縮影。

2025年被稱作“全民智駕元年”，第一季度，長安、比亞迪、吉利、奇瑞等多個車企宣布發力智駕普及。但在3月底，一場三人死亡的小米SU7嚴重交通事故發聲，事件沖上熱搜。后續，工信部召開會議、協會發聲、企業連夜將“智能駕駛”改為“輔助駕駛”……

在更細微之處，小米SU7事件中AEB自動緊急制動未啟動，小米汽車官方表示AEB功能不響應錐桶、水馬、石頭、動物等障礙物。這讓主動安全功能的優劣，在輿論場上持續經受社會大眾的拷問。

相比于主動安全，行車、泊車功能帶來的震撼，安全功能很難被感知。但未來在政策、行業發展趨勢、用戶需求的三方推動下，更多、更好的主動安全功能的普及或將被提上日程。

03 “老命題”的新問題

在技術、功能之外，輔助駕駛系統更深的安全焦慮，藏在人機交互中。

L2級的智能駕駛仍然是人機共駕時代，輔助駕駛系統與人類駕駛員協作共同駕駛。在此過程中，信息差會影響雙方判斷和決策。

這類似于人與人之間的協作，溝通、執行效率會因為信息差而產生變化。喬哈里視窗將信息差劃分為四類。其中，“你知道，我也知道”是最透明的區域，雙方信任度高，易于高效決策；“你不知道，我也不知道”風險最高，最考驗雙方的經驗儲備；“你不知道，我知道”的情況下，主體可以掌控信息差和溝通效率。

最容易引發主體焦慮情緒的情況是“你知道，我不知道”。類比輔助駕駛，在這一區域內，車輛知道自己獲取的信息和即將做出的行動，但人類駕駛員無法取得準確信息，這帶來焦慮的同時，駕駛員在此情況下如采取接管決策，也很難是最佳決策。

在純電車型的續航上，人機交互帶來的“盲點”問題就已經顯現。汽車續航打折引發的焦慮，多數情況下正是因為駕駛者不清楚車輛的續航能力邊界。

搜狐汽車發現，不少網約車司機能如數家珍地描述冬季車輛續航打幾折、開空調的影響有多大，并以此估算車輛何時需要充電。不過，充電次數更少的新車主，往往對車輛續航把握度不高，也就更容易陷入續航焦慮之中。

在輔助駕駛中，這一問題再次顯現，并且可能更加危險。在行車過程中，人類駕駛員如果不清楚車輛的推理、決策邏輯，在緊急情況下可能會產生焦慮情緒，或是采取急剎等策略，導致危險發生。

體驗蔚來世界模型首個版本的過程中，搜狐汽車遇到了三個較為“驚險”的情況。

第一個情況是車輛在即將駛出匝道口的時候，向主路方向加速并入，個人從視覺上推理認為車輛可能有與匝道護欄刮擦的風險，遂選擇剎停。第二個情況是車輛在城區道路行駛，探測出有行人后車輛減速但未剎停，遂選擇剎停；第三個情況是車輛在進入停車場時，車速較快且停車場入口前方有障礙車輛，有碰撞風險，遂選擇剎停。

蔚來汽車內部人士表示，第二個情況下車輛一定會選擇剎停，可以信任。至于第一、第三個情況，搜狐汽車復盤發現，在車輛的計算中，這可能都能實現類似“擦肩而過”的效果。但由于車輛并未將自身策略、判斷信息告知駕駛人，駕駛人不清楚車輛的能力邊界，最終導致兩次急剎。

一個比較好的案例是蔚來世界模型實現的自由交互尋路。搜狐汽車在體驗這一功能中發現，在車輛自主尋找停車場出口的過程中，其會在屏幕上對識別到的文字進行高亮，并以文字的方式呈現車輛尋找出口的思考邏輯，以及下一步的行駛動作，這極大地增強了駕駛者的安全感和信任度。

但目前，這一功能只在停車場場景開放。同時，行車過程中系統的決策更加復雜，“盲區”問題要得到解決，挑戰較大。但在以“安全”為主旋律的技術發展之中，人機交互無疑是一個無法忽視的命題。