什么是世界模型？我粗鄙的理解为，有了这个模型以后。AI就可以处理现实世界这块“生肉”了，直接通过对“生肉”信息的理解进行决策。就像一个“人“一样。这是自动驾驶的认知革命

辣，现在不是这样的吗？还真不是的。现在的自动驾驶，虽然越来越强。变强的过程更多还是通过不断的堆砌场景、攻克场景来实现的。场景越多，能力越强。

举个例子，当前骨感的做法，学校门口，①感知模块：识别出学生、车辆、红绿灯，分别追踪它们的运动；②预测模块：独立预测每个目标的运动轨迹，可能出现预测冲突；③：规划模块：基于预设规则决策，难以处理复杂交互；

而世界模型的话，构建完整的场景认知→理解各元素间的关联→预判整个场景的演变→理解意图和因果关系→基于整体认知做决策。而且，还能预见潜在风险。

PS：这个场景，可以理解为思维范式。一个人脑子装的高质量的思维范式越多的话，这个人就会越智慧就芒格老先生，装得下几十个高质量思维范式也就成了人类智慧的金字塔尖

也由此可见，顶级的智者，也只装得几十个高质量思维范式。顶级的智驾硬件，是不是也不一定装得下所有场景。

所以，场景多了。每台车在智能驾驶中的每一刻，要去对照这么多场景，之后才能规划决策。也就决定了，要超强的硬件才行。训练数据越高精全面，越会吃硬件。

所以，现在的过渡态，有可能是场景的泛化。在泛化的过程中，没有真的就泛泛了之了。而是继续能够保持高精度的同时，保持可解释性和可重复性。

如果这条泛化的路能走通的话，那么世界模型也就在眼前了。逐渐的：

但是，再次粗鄙的觉得。世界模型与现在的智驾系统之间的关系，不是颠覆，而是继承与进化。中翻中一下：现在智驾做得不好的，很难凭空就搞出一个世界模型来。

高质量场景数据，去之后抽象泛化的基础。抽象泛化之后，才有世界模型。这

不是一次换道超车，而是有后发者劣势。

基础的：能不能构建一个统一的神经网络架构？能够不构建四维时空认知？能不能实现自监督学习？再往上：泛化求解的能力，如何应对极端场景，边界条件如何界定，黑盒白盒灰盒的尺度在哪？

赶紧，扎实打好基础吧。