24年3月，澳门大学和夏威夷大学联合发布的工作，World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey。花时间反复看了几遍，刚开始觉得世界模型没用，空洞无序，根本不可能部署到实车上，后面逐渐相信，折返前行。

Abstract

在快速发展的自动驾驶领域，准确预测未来事件并评估其影响能力，对于安全性、效率和决策过程至关重要。世界模型已经成为一种变革方法，使自动驾驶系统能够综合和解释大量传感器数据，从而预测潜在的未来情景并弥补信息缺口。本文对世界自动驾驶模型的现状和未来发展进行了初步回顾，涵盖了理论基础、实际应用以及以及正在进行的旨在克服现有局限性的研究工作。

Introduction

开发能够在复杂的现实世界场景中无缝导航的自动驾驶系统，仍然是当代技术的一个巨大前沿。这一挑战不仅是技术上的，也是哲学上的，它探索了将人类智能与人工构造物artificial constructs区分开来的认知和感知的本质。这一挑战的关键在于向机器灌输人类毫不费力就能运用的那种直觉推理和“常识”。目前的机器学习系统，尽管它们很强大，但在人类可以轻松解决的模式识别任务中经常遇到困难，这凸显了我们在寻求真正驾驶系统方面的重大差距。另一方面，人类的决策深深植根于感官知觉，受到这些感知记忆和直接观测约束。除了单纯感知之外，人类还拥有不可思议的能力，可以预测自己行为结果，想象未来，并预测感知输入变化——这些能力支撑着我们与世界的互动。在机器中复制这种能力不仅是一项工程挑战，也是弥合人类和机器智能之间认知鸿沟的重要一步。

为了解决这一差距，世界模型已经成为一种关键解决方案，通过模拟人类感知和决策过程，为系统提供预测和适应动态环境的能力。面对现实世界场景的复杂性和不可预测性，这种进化是必不可少的，传统人工智能方法难以复制人类认知过程的深度和可变性。世界模型有可能弥合人类和机器智能之间的认知鸿沟，为更复杂的自动驾驶系统提供一条道路，这突显了世界模型的必要性。

从20世纪70年代控制理论概念框架到目前在人工智能研究中的突出地位，世界模型的历程反映了技术进化和跨学科融合的显著轨迹。先驱们提出的控制理论最初公式是基础性的，为动态系统管理计算模型的集成奠定了基础。这些早期努力有助于展示应用数学模型来预测和控制复杂系统的潜力，这一原则最终将成为世界模型发展的基础。

随着该领域的发展，神经网络的出现带来了范式的转变，允许以无与伦比的深度和复杂性对动态系统进行建模。这种从静态、线性模型到动态、非线性表示的转变促进了对环境相互作用的更深入理解，为我们今天看到的复杂世界模型奠定了基础。递归神经网络（RNN）的集成尤其具有变革性，标志着向能够进行时间数据处理的系统迈进，这对预测未来状态和实现抽象推理至关重要。Ha和Schmidhuber在2018年正式公布的世界模型是一个决定性的时刻，它抓住了人工智能研究界的集体愿望，即赋予机器某种程度认知处理水平，让人想起人类意识。通过利用混合密度网络(MDN)和RNN的力量，这项工作为无监督学习提取和解释环境数据中固有的时空模式指明了道路。这一突破的重要性怎么强调都不为过，它表明驾驶系统可以对其操作环境进行细致入微的理解，以以前无法达到的精度预测未来场景。

在自动驾驶领域，引入世界模型标志着数据驱动智能的关键转变，预测和模拟未来场景能力成为安全和高效的基石。

数据稀缺的挑战，特别是在BEV标注等专业任务中，突显了世界模型等创新解决方案的实际必要性。通过从历史数据中生成预测场景，这些模型不仅规避了数据收集和标注带来的限制，而且还增强了在模拟环境中训练驾驶系统，这些模拟环境可以反映甚至超越现实世界条件的复杂性。这种方法预示着一个新时代的到来，即自动驾驶汽车具备了直觉的预测能力，使它们能够以前所未有的复杂程度导航和响应环境。

Development of World Models

本节概述了世界模型的复杂架构，详细介绍了它们的关键组件和在各种研究中的重要应用。这些模型旨在复制人类大脑的复杂认知过程，使系统能够以类似于人类思维的方式做出决策和理解环境。

Architectural Foundations of World Models

世界模型架构旨在模仿人类大脑连贯思考和决策过程，整合了几个关键组件:

• Perception Module 这个基本元素作为系统的感官输入，类似于人类的感官。它采用先进的传感器和编码器模块，如变分自编码器(VAE)，掩码自编码器(MAE)和离散自编码器(DAE)，处理和压缩环境输入(图像，视频，文本，控制命令)为更易于管理的格式。该模块的有效性对于准确感知复杂动态环境至关重要，有助于对模型后续预测和决策的详细理解。
• Memory Module 记忆模块的作用类似于人类的海马体，对于记录和管理过去、现在和预测世界状态及其相关的成本或回报至关重要。它通过重放最近的经历来支持短期和长期记忆功能，这一过程通过将过去见解纳入未来决策，增强学习和适应。该模块综合和保留关键信息能力对于发展对环境动态的细致理解至关重要。
• Control/Action Module 该组件直接负责通过操作与环境进行交互。它评估当前状态和世界模型提供的预测，以确定旨在实现特定目标的最佳行动序列，例如最小化成本或最大化回报。该模块复杂之处在于它能够整合感官数据、记忆和预测洞察力，从而做出明智的战略决策，以应对复杂的现实世界场景。
• World Model Module 在体系结构核心，世界模型模块执行两个主要功能:估计关于当前世界状态的任何缺失信息、预测环境未来状态。这种双重能力使系统能够生成其周围环境的综合预测模型，考虑不确定性和动态变化。通过模拟潜在的未来情景，该模块使系统能够主动准备和调整其策略，反映了人类认知中的预测性和适应性思维过程。这些组成部分共同构成了一个强大框架，使世界模型能够模拟类似于人类认知过程和决策。通过集成这些模块，世界模型实现了对其环境全面和预测性理解，这对于能够以前所未有的复杂性导航和与现实世界互动的系统发展至关重要。

在高维感官输入场景中，世界模型利用潜在动态模型抽象地表示观察到的信息，从而在潜在状态空间内实现紧凑的前向预测。由于深度学习和潜变量模型的进步，这些潜在状态比高维数据的直接预测更节省空间，有助于执行大量并行预测。以十字路口汽车方向的模糊性为例，这种情况象征着现实世界动力学固有的不可预测性。潜在变量是表示这些不确定结果的有力工具，为世界模型设想基于当前状态的一系列未来可能性奠定了基础。

这一努力的关键在于协调预测的确定性与现实世界现象的内在不确定性，这是一种平衡行为，对世界模型的有效性至关重要。

为了应对这一挑战，已经提出了各种策略，从通过温度变量引入不确定性到采用结构化框架，如循环状态空间模型(RSSM)和联合嵌入预测架构(JEPA)。这些方法力求在预测的精确性和灵活性之间取得平衡。此外，利用Top-k采样和从基于CNN的模型过渡到transformer架构，如transformer状态空间模型(TSSM)或时空Patchwise transformer (STPT)，通过更好地接近现实世界的复杂性和不确定性，在提高模型性能方面表现出了希望。这些解决方案力求将世界模型的输出与现实世界的可能发展更紧密地结合起来。这种一致性至关重要，因为与游戏环境相比，现实世界具有更广泛的影响因素和更大程度的未来结果随机性。过度依赖概率最高的预测可能导致长期预测中的重复循环。相反，预测中的过度随机性会导致与现实大相径庭的荒谬未来。

其中，RSSM和JEPA是世界模型研究中应用最广泛的核心结构:

图3，潜在动力学建模中 RNN、SSM 和 RSSM 架构比较示意图

Recurrent State Space Model (RSSM)

作为Dreamer系列世界模型中的关键模型，这一设计用于在潜在空间中，促进前向预测。这种创新结构使模型能够通过潜在状态空间进行预测，其中过渡模型中随机和确定性的路径在成功规划中都起着关键作用。

图3展示了跨三个时间步长的潜在动力学模型的示意图。该模型首先观察两个时间步长，然后预测第三个时间步长。在这里，随机变量(圆形)和确定性变量(正方形)在模型架构中相互作用——实线表示生成过程，虚线表示推理路径。

• 图3(a)中最初的确定性推理方法由于其固定性质，揭示了它在捕捉各种潜在未来方面的局限性。相反，由于其固有的不可预测性，
• 图3(b)中完全随机方法在跨时间步长的信息保持方面提出了挑战。
• 如图3(c)所示，RSSM创新之处在于它将状态策略性地分解为随机和确定性成分，有效地利用了确定性元素的预测稳定性和随机元素的自适应潜力。这种混合结构确保了强大的学习和预测能力，在保持信息连续性的同时适应了现实世界动态的不可预测性。通过将RNN优势与状态空间模型(State Space Models, SSM)灵活性相结合，RSSM为世界模型建立了一个全面框架，增强了它们预测未来状态能力，同时兼顾了精度和适应性。

我们将观察和动作序列表示为(𝐱0,𝒂1,𝐱1,𝒂2,𝐱2,...,𝒂t,𝐱t)。也就是说，agnet采取动作𝒂𝑡+1观察后𝐱𝑡, 并接收下一次观测𝐱𝑡+1。我们省略了对简单性的奖励。RSSM通过以下生成过程对观测和状态转换进行建模：

这里，z0:T 是随机潜在状态。

本文属于综述，在这里不写具体推导过程<->

Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA)

通过关注表示空间而不是直接详细的预测，标志着预测建模的范式转变。如图4所示，JEPA通过双编码器将输入(x)和目标(y)抽象表示为(Sx和Sy)，并利用潜在变量(𝐳)进行预测，从而实现了效率和准确性的显著飞跃。

图4，联合嵌入体系结构、生成体系结构和联合嵌入预测体系结构比较示意图

该模型擅长滤除噪声和不相关，专注于预测任务本质。策略性地使用潜在变量(𝐳)来管理不确定性，进一步细化了模型焦点，使其能够以更高精度预测抽象结果。通过优先考虑相关特征并接受预测任务固有不确定性，JEPA不仅简化了预测过程，而且确保了结果相关性和可靠性，为复杂环境中预测建模设定了新标准。JEPA以多方面数学模型为基础，该模型综合了统计学、机器学习和优化概念。JEPA核心是能量函数E𝑤(x,y,z,𝜃），它捕获模型中的预测误差。其中，x,y 分别为输入数据和目标数据，z为潜在变量，𝜃为模型参数。数学上，能量函数E𝑤定义为:

Broad Spectrum Applications

如表1部分所示，世界模型在不同环境中表现出了无与伦比的性能，特别是在游戏中，它们的能力得到了突出展示。

...... 

表1，世界模型应用概述

在 Atari 100k 排行榜竞争格局中，世界模型占据主导地位，这些创新架构占据了前五名中的四个位置[表1中31,33]。其中，EfficientZero脱颖而出，显著提高了基于图像强化学习采样效率，利用MuZero基本原理，在短短两个小时训练内就达到了与人类相当的游戏熟练程度。在《我的世界》游戏中，DreamerV3标志着一个里程碑，成为自主开采钻石的首个模型，这一壮举无需利用人类生成数据或预定义学习课程即可完成。这一成就归功于新颖使用Symlog预测，通过采用静态Symlog转换，促进了模型在不同环境尺度上的适应性[26,35]。相反，HarmonyDream在世界模型学习中引入了一种动态损失缩放方法，通过尺度、维度和训练动态复杂平衡来优化多任务学习效率。DreamerV3符号转换与HarmonyDream的动态损失调整协同整合，有可能进一步提升世界模型的性能和多功能性。

• 基于图像的联合嵌入预测架构（I-JEPA）[29]说明了一种在不依赖手工数据增强情况下学习高度语义图像表示方法。I-JEPA使用抽象表示来预测缺失的目标信息，有效地消除了不必要的像素级细节。这使得模型能够学习更多语义特征，通过对世界抽象表征的自监督学习，实现对不完整图像更准确分析和完成。除了图像之外，该架构还展示了基于音频的联合嵌入预测架构(A-JEPA)的高可扩展性，在多个音频和语音分类任务上达到了新的最先进的性能，优于依赖外部监督预训练模型。
• 在机器人操作中，例如Fetch、DeepMind Control Suite和Meta-world， Latent Explorer achievever (LEXA)通过想象力同时训练探索者和成就者，在40个机器人操作和运动任务中优于以前无监督方法。此外，在这些任务中，L3P设计了一种新算法来学习分散在目标空间中的潜在地标，在三种机器人操作环境中，在学习速度和测试时间泛化方面都取得了优势。谷歌团队创新地将世界模型的概念应用于机器人导航任务，利用它们获取有关周围环境信息，并使智能代理能够预测其在特定环境下行动后果。Pathdreamer在机器人导航中实现利用世界模型来增强环境意识和预测规划，通过创新地使用3D点云进行环境表示，显著提高了导航成功率。此外，SafeDreamer将基于拉格朗日的方法集成到dreamer框架中，用于安全强化学习，证明了高性能、低成本安全应用的可行性。
• 世界模型快速训练能力与传统方法形成鲜明对比，以daydream现实世界机器人学习效率为例，突出了这些模型在加速学习过程和提高性能方面的变革潜力。虚拟场景和视频生成成为关键应用，SORA和Genie在这一领域处于领先地位。SORA能够从不同提示中产生连贯高清视频，这是模拟复杂动态世界重要一步。尽管在物理交互模拟方面存在挑战，但SORA一致的3D空间表示突显了其作为基础世界模型的潜力。Genie的交互式环境生成虽然在视频质量上不如SORA先进，但引入了用户驱动的世界操纵的新维度，让我们得以一窥世界模型在创建沉浸式可控虚拟现实方面的未来应用。

这项全面的研究强调了世界模型卓越的多功能性和先进性，说明了它们在推动游戏、机器人、虚拟环境生成等领域创新方面的基础作用。这些模型具有动态适应和多域泛化能力的收敛性预示着人工智能的新时代，其中世界模型不仅作为特定任务工具，还可以作为更广泛的探索、学习和发现平台。

World Models in Autonomous Driving

本节深入探讨了世界模型在自动驾驶领域的变革性应用，强调了它们对环境理解、动态预测和阐明运动物理原理的关键贡献。作为世界模型应用的新兴前沿，自动驾驶领域为利用这些先进的计算框架提供了独特的挑战和机遇。尽管兴趣日益浓厚，但将世界模型集成到自动驾驶中主要围绕场景生成、规划和控制机制展开，这些领域的探索和创新已经成熟。

图5，自动驾驶Pipeline的世界模型

Driving Scenario Generation

在自动驾驶中获取数据遇到了很大的障碍，包括与数据收集和标注相关的高成本、法律限制和安全考虑。通过自我监督学习范式，世界模型能够从大量未标记数据中提取有价值见解，从而以具有成本效益的方式提高模型性能，提供一个有前景解决方案。尤其值得注意世界模型驾驶场景生成应用，因为它有助于创建多样化和逼真驾驶环境。这种能力极大地丰富了训练数据集，为自动驾驶系统提供了鲁棒性，以应对罕见和复杂驾驶场景。

• GAIA-1代表了一种新型驾驶生成AI模型，能够使用视频、文本和动作输入创建逼真驾驶视频。通过Wayve对来自英国城市大量真实驾驶数据进行训练，GAIA-1学习并理解了一些现实世界规则和驾驶场景关键概念，包括不同类型的车辆、行人、建筑物和基础设施。它可以根据几秒钟视频输入来预测和生成随后驾驶场景。值得注意的是，生成的未来驾驶场景并不与提示视频紧密相关，而是基于GAIA-1对世界规则理解。GAIA -1在其核心采用自回归transformer网络，根据输入图像、文本和动作标记预测即将到来的图像标记，然后将这些预测解码回像素空间。GAIA-1可以预测多种潜在的未来，并根据提示(例如，不断变化的天气、场景、交通参与者、车辆动作)生成不同的视频或特定的驾驶场景，甚至包括超出其训练集的动作和场景(例如，强行进入人行道)。这证明了它能够理解和推断训练集中没有的驾驶概念。在现实世界中，这种驾驶行为由于其危险性，很难获得数据。驾驶场景生成允许模拟测试，丰富数据组成，增强复杂场景下的系统能力，并更好地评估现有的驾驶模型。此外，GAIA-1生成连贯的动作，并有效地捕捉3D几何结构的视角影响，展示其对上下文信息和物理规则的理解。
• DriveDream也致力于驾驶场景生成，与GAIA-1不同的是，它是在nuScenes数据集上训练的。它的模型输入包括高清地图和3D boxes等元素，可以更精确地控制驾驶场景生成和更深入的理解，从而提高视频生成质量。此外，DriveDream还能生成未来驾驶动作和相应预测场景，帮助驾驶者做出决策。
• ADriver-1使用当前视频帧和历史视觉动作对作为多模态大语言模型(MLLM)和视频潜在扩散模型(VDM)的输入。MLLM以自回归的方式输出控制信号，作为VDM提示来预测后续视频输出。通过连续的预测周期，ADriver-1在预测世界中实现了无限驾驶。
• 从大型语言模型的成功中获得灵感，WorldDream将世界建模作为一种无监督视觉序列建模挑战。它利用STPT将注意力集中在时空窗口内的局部块上。虽然WorldDream是一个通用视频生成模型，但它在生成自动驾驶视频方面表现出了卓越性能。
• 除了视觉信息，驾驶场景还包括大量关键物理数据。MUVO利用世界模型框架预测和生成驾驶场景，将激光雷达点云和视觉输入相结合，预测未来驾驶场景视频、点云和3D占用网格。这种全面的方法大大提高了预测质量和结果。特别是，3D占用网格预测结果可以直接应用于下游任务。
• OccWorld和Think2Drive更进一步，直接利用3D占用信息作为系统输入，预测周围环境演变，并规划自动驾驶汽车行动。

Planning and Control

除了场景生成之外，世界模型还有助于在驾驶环境中学习，评估潜在的未来，以及完善规划和控制策略。

Figure 6，Chronological Overview of World Models in Autonomous Driving

• 基于模型的模仿学习(model-based Imitation LEarning, MILE)采用基于模型的模仿学习方法，从离线数据集中共同学习CARLA的动力学模型和驾驶行为。MILE采用一种“广义推理算法”，对未来驾驶环境进行理性和可视化的想象和预测，利用想象来弥补缺失的感知信息。这种能力可以规划未来的行动，允许自动驾驶汽车在没有高清地图的情况下运行。在CARLA模拟器中没有经验的测试场景中，MILE的表现明显优于最先进的模型，将驾驶分数从46分提高到61分(相比之下，专家数据得分为88分)。MILE的特点是长时间和高度多样化的未来预测。通过对预测未来状态的解码器，MILE演示了在各种场景下的稳定驾驶。
• SEM2在RSSM基础上引入了语义屏蔽世界模型来提高端到端自动驾驶采样效率和鲁棒性。作者认为，世界模型的潜在状态包含太多与任务无关信息，对采样效率和系统鲁棒性产生不利影响。此外，由于训练数据不平衡，世界模型难以处理意外情况。为了解决这些问题，引入了一个签名过滤器来提取关键任务特征，并使用过滤后的特征重建语义掩码。对于数据不平衡，使用采样器来平衡数据分布。经过CARLA训练和测试，SEM2性能比DreamerV2有了很大提高。
• 考虑到大多数自动驾驶汽车通常有多个摄像头，多视图建模也是世界模型的一个关键方面。
• Drive-WM是第一个多视角世界模型，旨在提高汽车安全性的端到端自动驾驶规划。Drive-WM通过多视图和时间建模，为多个视图联合生成帧，然后从相邻视图中预测中间视图，显著提高了多个视图之间的一致性。此外，Drive-WM引入了简单统一条件接口，灵活应用图像、动作、文本等条件，简化了条件生成过程。在nuScenes数据集上进行了六视图训练和验证，Drive-WM通过对预测的候选轨迹进行采样并使用基于图像的奖励函数来选择最佳轨迹。在nuScenes数据集上，使用FID和FVD作为标准，Drive-WM超越了所有其他当代方法，表明预测未来有助于规划自动驾驶。此外，与GAIA-1一致，Drive-WM在非驾驶区域导航能力展示了世界模型在处理域外情况方面的理解和潜力。
• 从Alberto Elfes的开创性工作中获得灵感，UniWorld引入了一种创新方法，利用多帧点云融合作为生成4D占用标签的基础事实。该方法考虑了多相机系统图像中存在的时空相关性。通过利用未标记的图像激光雷达对，UniWorld对世界模型进行了预训练，大大提高了对环境动力学理解。当在nuScenes数据集上进行测试时，与依赖单目预训练方法相比，UniWorld在运动预测和语义场景完成等任务上展示了显著的IoU改进。
• TrafficBots也是一个端到端自动驾驶模型，更强调预测场景中单个代理行为。根据每个智能体目的地，TrafficBots采用条件变分自编码器(Conditional Variational Autoencoder, CVAE)来学习每个智能体不同个性，从而促进从BEV角度进行动作预测。与其他方法相比，TrafficBots提供了更快的操作速度，并且可以扩展以容纳更多代理。虽然它的性能可能还不能与最先进的开环策略相媲美，但TrafficBots展示了闭环策略下，在动作预测方面的潜力。

Challenges and Future Perspectives

Technical and Computational Challenges

Long-Term Scalable Memory Integration

在自动驾驶领域，为世界模型注入反映人类复杂认知过程的长期、可扩展记忆，仍然是一项艰巨的挑战。这些模型的有效性与它们的架构基础有着内在的联系，这些架构基础在处理长期任务时面临着重大的障碍。这些限制阻碍了模型长时间保留和有效访问信息的能力，而这是在自动驾驶中遇到的在复杂动态环境中导航的关键能力。当代模型努力解决诸如梯度消失和灾难性遗忘等问题，这些问题严重限制了它们的长期记忆能力。Transformer架构尽管在通过自注意力机制促进对历史数据的访问方面取得了进步，但在处理长序列时遇到了可伸缩性和速度方面的障碍。以transdream和S4WM等研究为例的创新方法探索了旨在克服这些障碍的替代神经结构。值得注意的是，S4WM在维持高达500步序列高质量生成方面表现出了卓越的性能，明显超过了传统架构。然而，超过1000步的性能下降，加剧了人工记忆系统和生物记忆系统之间存在的差异。

为了弥补这一差距，未来的研究努力可能会转向多管齐下的策略，包括增强网络容量，集成复杂外部存储模块，以及探索迭代学习策略。这些努力不仅旨在延长世界模型的记忆时间范围，还旨在提高它们在自动驾驶中固有的复杂决策过程中的导航能力。通过在计算效率和内存可扩展性之间培养更深层次的协同作用，这些进步可以显著提高自动驾驶汽车的能力，使它们能够以前所未有的精度和可靠性适应和响应现实驾驶环境的不断变化。

备注：Sora能够处理1分钟的视频，Claude 商用能提供200K上下文窗口，以这样速度发展下去，技术和计算能力都未来可期。

Simulation-to-Real-World Generalization

模拟训练环境与现实世界条件的多面性之间的差异是自动驾驶技术发展的关键瓶颈。当前的仿真平台虽然先进，但在完美反映现实世界场景的不可预测性和可变性方面存在不足[76]。这种不一致表现在物理特性、传感器噪声和不可预见事件的发生方面的差异，严重破坏了仅在模拟环境中训练的世界模型的适用性。开发能够从模拟无缝推广到现实驾驶场景的世界模型是至关重要的。这不仅需要改进模拟技术，以更准确地捕捉现实世界环境的细微之处和不可预测性，还需要开发对模拟和现实世界数据之间的差异具有固有鲁棒性的模型。增强模拟的保真度、采用领域自适应技术以及利用真实世界数据进行持续的模型改进是实现更有效泛化的潜在途径。此外，先进的感觉融合技术和探索新的学习范式，如元学习和来自不同数据源的强化学习，可以进一步增强世界模型的能力，使其能够动态适应现实世界驾驶的复杂性。这些进步对于实现真正的自动驾驶系统至关重要，该系统能够以敏捷、准确和安全的方式应对现实环境中的无数挑战。

Ethical and Safety Challenges

Decision-Making Accountability

确保车辆自主决策框架内的问责制是一个最重要的伦理问题，因此需要开发具有无与伦比的透明系统。引导自动驾驶汽车算法固有的复杂性需要一种机制，不仅可以促进关键和常规场景决策，还可以使这些系统能够阐明支持其决策基本原理。这种透明度对于在最终用户、监管机构和更广泛公众之间建立和维持信任至关重要。为了实现这一目标，迫切需要将可解释AI (XAI)原则直接整合到世界模型开发中。XAI目标是让人工智能决策更容易被人类理解，为自动驾驶汽车所采取行动提供清晰、可理解的解释。这不仅包括对决策过程阐述，还包括对影响这些决策伦理、逻辑和实际考虑因素全面描述。在自动驾驶系统中实施XAI需要采用多学科方法，利用人工智能开发、道德、法律标准和用户体验设计方面等专业知识。如此协作努力对于确保自动驾驶汽车参与决策过程至关重要，这些决策过程不仅在技术上合理，而且在道德上站得住脚，并为社会所接受。

Privacy and Data Integrity

自动驾驶技术依赖于大量数据集进行操作和持续改进，这引起了人们对隐私和数据安全的严重担忧。保护个人信息免受未经授权访问和破坏是一个关键优先事项，需要一个强有力框架来处理和保护数据。解决这些问题需要采取多方面的策略，不仅要遵守现有的隐私法规，如欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR)。它需要建立严格的数据治理策略，这些策略规定了数据收集、处理、存储和共享。这些策略应该设计成最小化数据暴露并确保数据最小化原则，即只处理特定合法目的所需的数据。此外，部署先进的网络安全措施对于保护数据完整性和机密性至关重要。这包括利用加密技术、安全数据存储解决方案和定期安全审计来识别和减轻潜在漏洞。此外，促进用户对其数据收集、使用和保护方式的透明度是至关重要的。这可以通过清晰、可访问的隐私政策和机制来实现，这些政策和机制使用户能够控制他们的个人信息，包括数据访问、更正和删除选项。

备注：目前同态、同伦/同调理论正逐渐运用在隐私计算和数据安全防护上。

Future Perspectives

Bridging Human Intuition and AI Precision

一个突破性观点是，世界模型朝着促进自动驾驶汽车认知协同驾驶框架cognitive co-piloting framework方向发展。传统的自动驾驶系统完全依赖预先定义算法和传感器输入进行决策，而认知协同驾驶的目标是将人类驾驶员细微、直觉决策能力与人工智能精确性和可靠性相结合。通过利用先进世界模型，车辆可以获得前所未有的环境意识和预测能力，反映人类认知过程，如预期、直觉和驾驭复杂社会技术环境能力。

这种整合使自动驾驶汽车不仅能够对直接物理世界做出反应，而且能够理解和适应驾驶社会和心理层面——解释手势，预测人类行为，并做出反映对人类规范和期望更深入理解的决策。例如，配备认知协同驾驶功能的世界模型可以准确预测城市环境中行人运动，在four-way stops导航社会驾驶惯例，或者根据乘客的舒适度和反馈调整驾驶风格。

Harmonizing Vehicles with the Urban Ecosystem

另一个富有远见的观点涉及世界模型在将自动驾驶汽车转化为生态工程Agent的作用，通过有助于环境可持续性的自适应响应行为与城市生态系统协调。世界模型凭借其对复杂动态系统深刻理解，可以使自动驾驶汽车优化路线和驾驶模式，不仅提高效率和安全，而且还减少排放、减少拥堵和促进节能等环境影响。

设想这样一个场景：世界模型使自动驾驶车队能够根据实时环境条件、交通流量和城市基础设施状况动态调整其操作。这些车辆可以协同改变路线，以平衡整个城市的交通负荷，减少拥堵和城市热岛效应。它们可以优先考虑优化燃油效率和减少排放的路线和速度，甚至可以与智能城市基础设施连接，通过车到电网技术支持能源网络平衡。

Conclusion

总而言之，本次调查深入探讨了世界模型在自动驾驶领域的变革潜力，突出了它们通过增强预测、模拟和决策能力，在推进车辆自动驾驶方面的关键作用。尽管取得了重大进展，但长期记忆集成、模拟到现实世界的泛化和道德考虑等挑战突显了在现实世界应用程序中部署这些模型的复杂性。应对这些挑战需要一种多学科的方法，将人工智能研究的进步与伦理框架和创新计算解决方案相结合。展望未来，世界模型的演变不仅有望增强自动驾驶技术，还将重新定义我们与自动化系统的交互，这凸显了跨领域持续研究和合作的必要性。当我们站在这一技术前沿尖端时，我们必须以勤奋和远见来应对道德和社会影响，确保自动驾驶技术发展与更广泛的社会价值观和安全标准保持一致。

本文由深圳季连科技有限公司AIgraphX自动驾驶大模型团队编辑。如有错误，欢迎在评论区指正。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.02622