讨论 AD VLA 的时候经常听到一种二分：一边 “label-free / pure E2E / affordance”——人开车不靠语言思考，模型也不应该有 caption 或 detection head，photons 直接到 trajectory；另一边 “label-based / V-L backbone / symbolic”——驾驶离不开法规、标识、V2X、long-tail 标注，必须保 V-L 对齐能力。Wayve / Tesla 一档，Mobileye 一档，蔚小理在中间。 ...
引言：这篇为什么写 写在前面：本站此前已有几篇 3D 表征相关的文章。《从 2D 到 4D：视觉表征的本体论问题》 讨论了"4D = 3D+T 还是 multi-view+geometry"的本体论问题；《4D Vision Encoder for Autonomous Driving：信息瓶颈视角下的统一审视》 用信息瓶颈五条件审计了九种 4D encoder 方案；《X-World：小鹏可控自车视角多相机世界模型》 拆解了重型 latent video diffusion 的生成派世界模型路径；Depth Anything 3、VGGT、V-JEPA 2.1、DINOv3、Driving JEPA 是各代表性工作的单论文精读。 ...
引言 上一篇 从预测未来到驱动行动：机器人世界模型的架构与评测 以 NTU/UC Berkeley/Stanford 联合综述为底本，把世界模型与策略的耦合方式归纳为六个范式：解耦式、单骨干生成、MoE/MoT、统一 VLA、Latent-space、符号/规划器。那篇文章的取景框是机器人操作——LIBERO、CALVIN、RoboTwin。本文是它的 AD 对偶篇：把同一套理论骨架带到自动驾驶，看 2026 上半年发表的五篇 NAVSIM 成绩 87-91 级别工作如何在这套范式空间里落地。 ...
引言：4D 输入与 VLA 序列瓶颈的矛盾 自动驾驶感知系统通常装载 6 至 10 路相机以覆盖 360° 环视。每帧每相机经过 ViT 类编码后产生数百至上千 patch token，乘上多个相机和多个历史时刻——一次推理的视觉输入轻松达到上万 token。这与车端实时推理（约 100 ms 预算）和 VLA backbone 的序列长度上限形成尖锐矛盾。 ...
引言 在本系列前作中，V-JEPA 2.1 在潜在空间中做语义预测 [1]，Wan2.2 在像素空间中渲染视觉上合理的未来 [2]，VGGT 从 2D 观测中逆推 3D 几何 [3]，DA3 把空间结构蒸馏为逐像素深度 [4]，Driving JEPA 把通用 JEPA 表征改造为驾驶世界模型 [5]，2D 到 4D 综述梳理了视觉基模的几何觉醒 [6]，DINOv3 展示了自监督规模化对 dense feature 的突破 [7]，X-Cache 给出了推理加速的工程答案 [8]。这些工作沿着 predict / simulate / reconstruct / measure 四个正交维度展开，回答的都是表征侧的问题：世界模型应该长什么样。 ...
文章定位 本文讨论 4D 视觉表征的本体论问题：什么是 4D？为什么 4D 是 world model 的关键？spatial-temporal joint vs decoupled 在表征空间几何上意味着什么？这些问题既不能从单个 paper 推出，也无法用 benchmark 数字回答——它们是 representation learning 与世界建模的概念学议题。 ...
文章定位 本文是 V-JEPA 系列方法在自动驾驶场景的应用综述，与 V-JEPA 2.1 paper 精读 视角区分——后者讲方法本身的数学（context loss、距离加权、deep self-supervision、multi-modal tokenizer）和训练细节（VisionMix-163M、两阶段训练、cool-down 配置），本文聚焦 driving benchmark 的 fine-tune 结果与变体设计：nuScenes / Waymo / NAVSIM 上的迁移成绩、driving-specific 的 mask 策略（motion-aware mask、temporal-coherent mask、causal future mask），以及 Driving-JEPA / Drive-JEPA 等专版的对比。 ...
引言 自动驾驶架构的演进经历了一次范式转换：从经典的模块化流水线（感知 →\to 预测 →\to 规划 →\to 控制）转向将传感器输入直接映射为驾驶动作的端到端系统。这一转变并非仅仅是工程上的便利——它反映了一种深刻的认识：模块化接口会施加信息瓶颈，而全栈联合优化可以产生单独优化各模块所无法获得的涌现能力。 ...