蔚来世界模型全量推送至、、车型，官方称智能辅助驾驶的使用率翻了好几倍。蔚来官方今日发布“蔚来世界模型 NWM 有问必答第 1 期”，就用户对蔚来世界模型关心的问题进行解答，包括世界模型和常规端到端的区别、世界模型上来后群体智能是否还需要、世界模型为什么会被称为“小路之王”等。

　　附蔚来此次世界模型 NWM 有问必答详情如下：

　　蔚来世界模型和常规的端到端架构有什么区别？端到端架构让智能辅助驾驶从人工手写规则变成了靠数据驱动迭代的模型，并且基于模型能自动抽取信息，减少了信息损失，数据利用更加充分。比如在下雨天，明明前方看不太清，但在人工手写规则下，感知模型依然必须要输出具体的距离。而端到端架构可以由模型直接输出执行结果，场景覆盖与性能上都有很大的提升。 不过，如果想要真正实现智能辅助驾驶像人一样开车，仅靠端到端架构是不够的。人类大脑有两个非常核心的能力：一个是空间认知能力，也叫想象重建能力；另一个是时间认知能力，也叫想象推演能力。这两个能力合起来，就构成了人类的时空认知能力，也就是对我们生活的三维空间和一维时间所发生的所有变化和可能性的认知能力。 所以，智能辅助驾驶进化的下一步，就是要具备和人一样的时空认知能力。但端到端架构，并不必然具备这样的能力。而蔚来世界模型，既要去建立时空认知能力，而且还具备在想象的平行世界里规划轨迹的能力。 相比常规的端到端架构，蔚来世界模型有三个主要优势： 在空间理解上，通过生成式模型重构传感器输入，更加泛化地抽取信息； 在时间理解上，通过自回归模型，自动建模长时序环境； 在海量数据使用上，通过自监督学习的方式，无需人工标注。 这样的模型对于算力的要求也会更高。蔚来在系统搭载的 4×Orin-X 芯片，提供了充足的算力储备为用户提供长期的领先体验。而在系统上搭载的芯片，更是今天全球智能辅助驾驶芯片的算力天花板，为蔚来世界模型原生设计，将来会有更高的上限。蔚来世界模型还需要群体智能吗？在大规模的人工智能应用中，真实的数据并不容易获取，而智能辅助驾驶是这些应用中数据闭环最为成熟的，也是最有可能率先形成大规模安全性应用落地的。在蔚来系统的 4×Orin-X 芯片中，有一颗是群体智能专用芯片，可以将智能辅助驾驶待验证的新版本分发到数十万量级的量产车上，去对比人类驾驶的状态，或是对比之前稳定版本的状态，从而针对性提升新算法的适用性，大大加快智能辅助驾驶的总体进化速度，确保用户的智能辅助驾驶体验更好。 而在更新蔚来世界模型架构后，对数据的需求量变得更大，群体智能依然具备不可或缺的重要性，在芯片中也设计了专门用于群体智能的模块。除了群体智能，蔚来世界模型在数据层面的另一个[*]手锏是生成式仿真，基于真实世界的去重建一个虚拟的、可以任意