🎯 科技 · 智能驾驶
🔥 世界模型训练数据量降低97%、时长缩减86%，智能驾驶量产窗口正式打开
一、世界模型：从概念到量产的关键跃迁
7月23日，2026中国汽车论坛"AI驱动智能网联新能源汽车产业数智新发展"主题论坛在上海嘉定召开，来自整车企业、科研院校、AI科技公司的十余位专家齐聚一堂。其中，同济大学计算机科学与技术学院院长、欧洲科学院外籍院士申恒涛分享的世界模型最新成果引发行业关注：通过动态记忆机制、双通路动作控制调制等架构创新，团队将世界模型训练所需数据量降低97%，训练时长缩减86%，在权威世界模型榜单World Arena中拿下多赛道全球第一的成绩。
申恒涛指出，世界模型的核心使命绝非行业炒作的概念噱头，而是实现从数字虚拟世界向真实物理世界的本质跨越。其核心逻辑是通过"感知物理世界-理解运行规律-预演趋势变化-自主规划执行"的完整闭环，帮助所有面向物理场景的智能体逐步建立空间智能的核心能力。未来2-3年将在工业巡检、低空救灾、自动驾驶高风险场景评估等多个垂直场景实现规模化落地。#世界模型数据降97%智驾量产提速#正在成为行业共识，智能驾驶量产门槛快速降低。
二、清华邓志东：智驾迎来"GPT时刻"
清华大学计算机系教授、人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东在2025中关村车机人创新发展论坛上表示，智能驾驶正迎来它的"GPT时刻"。他指出，真正代表未来方向的是"世界模型智能体"这一全新方案，而非简单的"端到端"表述。特斯拉FSD V13.2和华为ADS 4.0均已实现量产和商业化发展，技术成熟度、安全性和商业化可行性已由量变引发质变。
邓志东强调，要让自动驾驶安全性超越人类，若采用世界模型智能体方法，AI所需学习里程必须是人类司机的上千倍。依靠实车路测采集真实数据成本极高，因此利用"数字孪生"技术生成海量"合成数据"成为破局点。目前一场激烈的"算力军备竞赛"已拉开帷幕，云端需数十万张AI加速卡和数十个EFLOPS级别算力，车端芯片算力需求正从500-600 TOPS朝着2500 TOPS以上迈进。
三、上汽一体化底座：L2数据反哺L4
智己汽车科技有限公司副首席技术官郭辉分享了上汽的智驾技术路线：跳出"L2、L3、L4完全分立"的传统思路，打造三级智驾能力可复用的一体化技术底座，在算法模块、传感器配置、整车电子电气架构层面实现最大程度的共享，仅在功能安全冗余、专项感知能力层面做差异化开发。这套体系既降低了不同等级智驾功能的研发成本，也能通过百万级L2量产车型的数据反哺L4技术迭代。
郭辉预判，随着车端算力持续迭代升级，2027-2028更大规模的VLA模型、轻量化世界模型将逐步实现车端部署，进一步推动智驾能力的跃迁升级。世界模型数据降97%的突破，意味着智能驾驶量产门槛正在快速降低，行业竞争将从"谁有更多数据"转向"谁更高效地用数据"。世界模型+数字孪生=智驾量产加速器。
综合汽车纵横全媒体、清华大学官网、新京报报道 | 2026年9月4日
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