Zero Run Popularizes World Model: Parking-to-Parking on 86,800 Yuan New Cars, Low Computing Power Needs

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贾浩楠发自凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2026智能车最热黑科技——世界模型，第一个把门槛打下来的玩家，意料之外，情理之中： 零跑汽车，创造了科技“普及平权”的新纪录，四五十万豪华车的世界模型智能辅助驾驶方案，将下放到10万以内的入门级车型。 而且放话不只是能用，依托世界模型技术体系，AI司机从能用变成了好用。 世界模型，本身是AI模型和真实物理世界直接链接、交互，具有AGI“终局”潜力的全新范式。 而上车之后，有巨大的潜力和价值，毕竟智能汽车是眼下直通物理AI最成熟的平台——自由移动、自由定义、自由进化。 零跑入局，可能会彻底改变格局： 车端的世界模型，要从旗舰车型的零星尝试，走向普惠大众的“铺天盖地”了。 零跑世界模型上车，体验怎么样？ 零跑世界模型智能辅助驾驶系统的实测，选在杭州浙二医院附近的核心城区，本地人一听就知道附近路况的复杂程度： 这也是零跑世界模型实测的第一个厉害之处：人车混行的极窄路段，敢博弈，而且轨迹策略合理，高效通过。 既不鲁莽危险，也不会让用户觉得过于“胆小”。 复杂环境的多目标博弈通行，这一点是当下绝大多数量产智能辅助驾驶系统不具备的能力。 除了博弈场景，零跑世界模型在不那么复杂的路段，也展现出比正常通行更高阶的能力： 一个常规匝道并入的场景，仍然能看出零跑世界模型的“好用”之处：和人类司机一样，平滑规划变道时机，兼顾安全和效率。 这样无限贴近人类成熟司机，以及安全驾驶习惯的风格，还体现在和低速交通参与者的交互中： 整个过程没有重刹没有顿挫，也没有停车等待，而是和人类司机一样，缓慢蠕行等待行人通过。 还有一个令人印象深刻的场景： 路边的临停、违停指示牌，零跑世界模型不但看到了，还看懂了，聪明地选择了绕行。 所以从这几个场景体验可以看出，零跑世界模型所谓的“好用”，其实翻译成具象的表达，就是一个预期感，和你自己开车会采取的策略几乎一致，不会让你感到系统太蠢太胆小，更不会让你感到害怕。 系统对场景，从感知到认知；对决策，从模仿到思考。 就比如路边的临停、违停其实是对AI司机考验很大的科目，尤其是流行的端到端方案，大概率会把路边临停违停理解成正常等红灯的车流，尾随傻等。 反而是真正等红灯的车流，容易被标记成“慢车”，做出危险、突兀的绕行动作。 这是端到端的局限，本质是模仿人类司机驾驶行为，但并不理解场景，容易出现不可控的危险动作。 再比如，前面说的匝道并入，目前多数量产系统都能完成，但往往从匝道汇入后，系统的规则会强制车辆线驶向最右车道，然后又在“靠左快速通行”的规则指导下再向左变道。 结果就是在高速路上“画龙”，反倒增加了风险——这是古早规则主导自动驾驶时代的“遗毒”，现在其实也不少见： 用巨量人力手写规则代码的智能辅助驾驶系统，的确也能处理绝大部分路况。但规则就像“毒药”，能快速解决难题，但写了第一条就会有第一万条，最后得到一套驾驶风格“前倨后恭”、用户体验“前俯后仰”的“屎山”算法。 所以量产高阶智能辅助驾驶普及之后，在2026年出现了新的竞争趋势： 各家都有车位到车位，但真正有价值的L2+产品体验，是用户“无感”的，和你的家人朋友开车一样让你安心。 或者说，好的AI司机，不需要去刻意测评。 零跑的世界模型，到底是什么？ 朱江明在世界模型实测中，说了一句话很有意思的话： 如果是规则（主导），那只会先选一条固定路线。 所以可以推测，零跑世界模型目前为止是没有任何一行“if else”规则代码的。 但又和不依赖规则的端到端“黑盒”体系，有根本不同。 简单来说，“世界模型”首先是一个大模型，但是多模态输入：不仅通过文字，更通过视觉、触觉、声音等多种感知来理解世界。 打个比方，你扔出一个玻璃杯，ChatGPT、DeepSeek、豆包等等语言模型知道“杯子会碎”，但它并不真正理解重力、硬度、动量这些物理量是如何在时空中相互作用的。 但世界模型不一样，AI建立了对三维空间、物理规律、物体持久性、因果关系的认知，尤其是万事万物的因果关系理解。 一般世界模型架构核心由三组件构成： 视觉编码器/压缩器：将高维度的观测数据（如摄像头拍摄的图像、视频帧）压缩成低维度的潜在向量。 序列预测器/动态核心：使用循环神经网络（RNN）或Transformer 架构的“物理引擎”核心，它接收当前状态的潜在向量和智能体（或外界）采取的动作，预测下一个状态的潜在向量。实际上是在潜在空间里“模拟”世界。 渲染器/解码器：当需要人类观察或评估模型推演的结果时，将预测出的“潜在状态”还原成可视的像素图像，它相当于“图形显卡”。 所以世界模型最大的价值，是允许“如果……会怎样”的推理式交互，理解行为与后果之间的因果链条，而不是仅仅发现统计相关性。 说到这你可能马上就明白了，爆火的Seedance视频生成能力，其实本质就是世界模型。 而自动驾驶的本质，就是根据实时路况，不断修正行车轨迹——世界模型完美适配需求，而且比端到端这样的轨迹输出“黑盒”更加可控。 只不过在汽车智能化浪潮中，关于世界模型存在争议：有玩家认为世界模型是单纯后端的模拟器，用于数据生成仿真训练。 但是，也有另一派玩家把车端的系统直接叫世界模型——零跑显然是这一派——车端世界模型的任务，是进行实时环境认知与决策，强调的车端“平行世界推演”能力，相当于“脑内小剧场”。 其实两派并没有根本矛盾，属于工程落地与宣传上侧重点不同，因为AI行业对于世界模型是有阶段性共识的： 从海量数据中自主提炼物理与社会规律，形成对世界运作方式的抽象理解。 从这个共识出发，零跑自研世界模型，首先是宏观上的，即后端的数据驱动体系，据透露目前已经建成数千卡的算力基础设施规模，并且跑通了真正的数据闭环体系。 意思是数据中的bug、问题，能自动走完从“被发现”到“被解决并被验证”的路径：自动发现异常行为，然后将问题自动归类、建成数据集，再针对性自动进训练/仿真，出了解决方案后，系统还能自动评估效果。 研发中“人”的作用，是定义和监管、决策，而不是自己徒手标注、调参、评估、部署…… “数据直接解决问题”是最关键的核心能力，尤其在AI大模型技术范式的革新中。 这一能力看似简单，实际对车企、自动驾驶公司来说非常稀缺，因为会直接影响泛化性、效率、成本。 而在用户一侧，零跑世界模型还是能交付、能体验的产品方案。 云端的超大参数世界模型，通过知识蒸馏的手段，再对神经网络结构，模型部署等环节做优化，实现了车端部署。 蒸馏到啥程度呢？据透露，目前测试中的零跑世界模型，依托的是高通8797芯片平台，单颗稠密算力320TOPS。 但这还不是极限，零跑给出的承诺是，未来所有车型中只要是搭载高通8650芯片的配置（即搭载激光雷达），都能上车世界模型。 值得注意的是，尽管官方现在没有直白说，但8.86万版型A10，实际也是激光雷达+8650配置。 也就是说…… 零跑创纪录把世界模型门槛打到十万元以下，背后是另外一个技术探索的新纪录： 极致蒸馏，把世界模型部署在（稠密）算力100TOPS的算力平台。 这是马斯克也从未做到过的事，但零跑也并不是违反常识和技术发展规律，董事长朱江明给出了详细解释： 纯粹只是把智能辅助驾驶做到好用，类似于8650的算力其实就够了。 但要说把车载AI作为大模型个人助手，就是另外一回事了。 零跑汽车，问鼎智能化？ 尽管掌舵人朱江明对外曾说零跑的策略是“技术不成熟时观望，成熟就跟进”，但事实上如今的零跑在AI层面，已经超脱了单纯车企的视角和诉求。 毕竟如果只追求车位到车位的普及，一段式端到端足以胜任，而且成本会比自研世界模型更低。 另一个层面，回顾一下零跑近两年的技术进展，始终在智能化上快人一步，又不是无迹可循。 比如和高通合作量产了智能汽车最早的舱驾一体化落地方案，以及在中低算力平台的强功能体验，再到如今一段式端到端、VLA、世界模型多路线并进的智能化方案等等，在“性价比”之外，外界正在越来越意外地认识到一个全新的零跑。 但另一个方面，零跑又没什么变化。 仍然是技术普惠第一，把最前沿的智能化技术、体验，不设门槛普及。 事实上，在智能化普及上，零跑是车圈少见的“行胜于言”，真实交付的体验其实远超巨头车企。 从去年B10率先把激光雷达普及到10万级，就能看出来。 而刚刚上市的A10，同样是把车位到车位体验普及到8万级，行业唯一。 这背后，是在车企阵营中，零跑率先洞察、抓住了AI浪潮的趋势。 智能汽车、自动驾驶行业的争论，尤其是今年VLA阵营和端到端阵营的口水仗，零跑根本不站队不下场。 而是用产品方案给出了自己的理解： 一段式端到端足够成熟，给入门级产品带来全场景无断点体验； 从大语言模型借鉴而来的VLA体系，零跑放在如今的旗舰车型，给出最领先的舱驾一体智能化体验； 而跳出大语言模型范式的限制，回归汽车、移动机器人的本质——和物理世界交互，零跑毫不迟疑地选择去探索更底层的AI范式革新。 而世界模型一通百通，改变的又岂止是汽车？ 零跑汽车2025年全年累计交付新车596,555辆，同比增长103%，并凭借这一成绩成为中国造车新势力品牌的年度销量冠军。 而在销量问鼎新势力之后，现在的零跑，开始尝试在智能化上问鼎了。

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8.68万新车普及车位到车位，世界模型不吃高算力！零跑夯爆了