写在前面&笔者的个人理解
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的能力对安全性和效率至关重要，对决策过程至关重要。世界模型已经成为一种变革性的方法，使自动驾驶系统能够合成和解释大量的传感器数据，从而预测潜在的未来场景并弥补信息差距。本文对自动驾驶世界模型的现状和未来进展进行了初步回顾，涵盖了它们的理论基础、实际应用以及旨在克服现有局限性的正在进行的研究工作。这项调查强调了世界模型在推进自动驾驶技术方面的重要作用，希望成为研究界的基础参考，促进快速进入和理解这一新兴领域，并激励持续的创新和探索。
简介
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强大前沿。这一挑战不仅是技术性的，而且是哲学性的，探索将人类智能与人工构建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直觉推理和“常识”。当前的机器学习系统，尽管有着强大的能力，但在人类轻松解决的模式识别任务中往往会出现失误，这凸显了我们在寻求真正自主系统方面的巨大差距。另一方面，人类的决策深深植根于感官感知，受到这些感知的记忆和直接观察的约束。除了感知之外，人类还拥有预测行动结果、预见潜在未来和预测感官输入变化的神奇能力，这些能力是我们与世界互动的基础。在机器中复制这种能力的努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一步。
为了解决这一差距，世界模型已成为一种关键的解决方案，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，这种进化至关重要，传统的人工智能方法难以复制人类认知过程的深度和可变性。世界模型具有弥合人类和机器智能之间认知鸿沟的潜力，为实现更复杂的自动驾驶系统提供了一条途径，这突显了世界模型的必要性。
世界模型从20世纪70年代控制理论的概念框架到目前在人工智能研究中的突出地位，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的最初公式是基础，为动态系统管理中的计算模型集成奠定了基础。这些早期的努力有助于证明应用数学模型预测和控制复杂系统的潜力，这一原理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，使动态系统的建模具有无与伦比的深度和复杂性。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。
2018年，Ha和Schmidhuber正式公布了世界模型，这是一个决定性的时刻，捕捉到了人工智能研究界的集体愿望，即赋予机器一种让人想起人类意识的认知处理水平。通过利用混合密度网络（MDN）和RNN的力量，这项工作阐明了无监督学习提取和解释环境数据中固有的空间和时间模式的途径。这一突破的意义怎么强调都不为过，它表明，自主系统可以对其运行环境实现细致入微的理解，以以前无法达到的准确性预测未来的情景。
在自动驾驶领域，世界模型的引入标志着向数据驱动智能的关键转变，预测和模拟未来场景的能力成为安全和高效的基石。数据稀缺的挑战，特别是在纯电动汽车标签等专业任务中，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记带来的限制，而且增强了在模拟环境中对自主系统的训练，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，在这个时代，自动驾驶汽车配备了反映一种直觉的预测能力，使它们能够以前所未有的复杂程度导航和应对环境。
本文深入研究了复杂的世界模型，探索了它们的基本原理、方法进步以及在自动驾驶领域的实际应用。它克服了困扰该领域的挑战，预测了未来的研究轨迹，并思考了将世界模型集成到自主系统中的更广泛影响。通过这样做，这项工作不仅希望记录这一领域的进展，还希望激发人们对人工智能和人类认知之间共生关系的更深入思考，预示着自动驾驶技术的新时代。
世界模型的发展
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成部分以及在各种研究中的重要应用。这些模型被设计用于复制人类大脑的复杂认知过程，使自主系统能够以类似于人类思维的方式做出决策并了解其环境。
世界模型的架构基础
世界模型的架构旨在模仿人脑的连贯思维和决策过程，集成了几个关键组件：
1）感知模块：这个基本元素充当系统的感官输入，类似于人类的感官。它采用先进的传感器和编码器模块，如可变自动编码器（VAE）、Masked自动编码器（MAE）和离散自动编码器（DAE），将环境输入（图像、视频、文本、控制命令）处理和压缩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，有助于详细了解模型的后续预测和决策。
2）记忆模块：与人类海马体类似，记忆模块可用于记录和管理过去、现在和预测的世界状态及其相关成本或回报。它通过回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的见解融入未来的决策来增强学习和适应。该模块综合和保留关键信息的能力对于深入了解一段时间内的环境动态至关重要。
3）控制/运动模块：该组件直接负责通过动作与环境进行交互。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顺序，例如最小化成本或最大化回报。该模块的复杂性在于它能够集成感官数据、记忆和预测见解，从而做出明智的战略决策，应对现实世界场景的复杂性。
4）世界模型模块：在体系结构之前，世界模型模块执行两个主要功能：估计有关当前世界状态的任何缺失信息和预测环境的未来状态。这种双重能力使系统能够生成其周围环境的全面预测模型，考虑不确定性和动态变化。通过模拟潜在的未来场景，该模块使系统能够主动准备和调整其策略，反映人类认知中的预测性和适应性思维过程。
这些组成部分共同形成了一个强大的框架，使世界模型能够模拟类似于人类的认知过程和决策。通过集成这些模块，世界模型实现了对其环境的全面和预测性理解，这对于开发能够以前所未有的复杂度在现实世界中导航和交互的自主系统至关重要。
在高维感官输入场景中，世界模型利用潜在的动力学模型来抽象地表示观测到的信息，从而能够在潜在状态空间内进行紧凑的前向预测。由于深度学习和潜在变量模型的进步，这些潜在状态比高维数据的直接预测更具空间效率，有助于执行许多并行预测。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。这项努力的关键在于将预测的确定性方面与现实世界现象的内在不确定性相协调，这是世界模型功效的核心平衡行为。
为了应对这一挑战，人们提出了各种策略，从通过温度变量引入不确定性到采用递归状态空间模型（RSSM）和联合嵌入预测架构（JEPA）等结构化框架。这些方法致力于微调预测的准确性和灵活性之间的平衡。此外，利用Top-k采样并从基于CNN的模型过渡到变换器架构，如变换器状态空间模型（TSSM）或时空逐片变换器（STPT），已显示出通过更好地近似现实世界的复杂性和不确定性来增强模型性能的前景。这些解决方案努力使世界模型的输出与现实世界的可能发展更紧密地联系在一起。这种一致性至关重要，因为与游戏环境相比，现实世界的影响因素范围要广得多，未来结果的随机性也更大。过度依赖最高概率的预测可能导致长期预测的重复周期。相反，预测中的过度随机性会导致荒谬的未来与现实大相径庭。
特别是RSSM和JEPA是世界模型研究中使用最广泛的核心结构：
1）递归状态空间模型（RSSM）是Dreamer世界模型系列中的一个关键模型，旨在促进纯粹在潜在空间内的前向预测。这种创新的结构使模型能够通过潜在状态空间进行预测，其中过渡模型中的随机路径和确定性路径在成功规划中发挥着关键作用。
图3展示了三个时间步长的潜在动力学模型示意图。该模型最初观察两个时间步长，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（方形）在模型的体系结构中相互作用——实线表示生成过程，而虚线表示推理路径。图3（a）中的初始确定性推理方法揭示了由于其固定性质，其在捕捉各种潜在未来方面的局限性。相反，考虑到其固有的不可预测性，图3（b）中的完全随机方法在跨时间步长的信息保持方面提出了挑战。
RSSM的创新之处在于它将状态战略性地分解为图3（c）中的随机和确定性分量，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，适应了现实世界动态的不可预测性，同时保持了信息的连续性。通过将RNN的优势与状态空间模型（SSM）的灵活性相结合，RSSM为世界模型建立了一个全面的框架，增强了它们预测未来状态的能力，同时兼顾了精度和适应性。
2）联合嵌入预测体系结构（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，通过抽象输入(𝐱) 和目标(𝐲) 通过双编码器转换为表示(𝐬𝑥 和𝐬𝑦), 并利用潜在变量(𝐳) 对于预测，JEPA在效率和准确性方面实现了显著的飞跃。该模型擅长滤除噪声和不相关信息，专注于预测任务的本质。潜在变量的战略使用(𝐳) 管理不确定性进一步细化了模型的重点，使其能够更精确地预测抽象结果。通过优先考虑相关特征并包含预测任务的固有不确定性，JEPA不仅简化了预测过程，还确保了结果的相关性和可靠性，为复杂环境中的预测建模树立了新标准。
Broad Spectrum Applications
如表1所示，世界模型在不同的环境中展示了无与伦比的性能，尤其是在游戏中，它们的功能得到了显著展示。在雅达利100k排行榜的竞争格局中，世界车型占据主导地位，前五名中有四名由这些创新架构占据。其中，EfficientZero在基于图像的强化学习中显著提高了采样效率，利用MuZero的基本原理，在短短两小时的训练内实现了人类可比的游戏熟练度。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，这一壮举在没有利用人工生成的数据或预定义的学习课程的情况下完成。这一成就归功于其对符号预测的新颖使用，通过使用静态符号转换，促进了模型在不同环境尺度上的适应性。相反，HarmonyDream在世界模型学习中引入了一种动态的损失缩放方法，通过规模、维度和训练动态的复杂平衡来优化多任务学习效率。DreamerV3的符号转换与HarmonyDream的动态损耗调整的协同集成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）说明了一种在不依赖手工制作的数据增强的情况下学习高度语义图像表示的方法。I-JEPA使用抽象表示预测丢失的目标信息，有效地消除了不必要的像素级细节。这使模型能够学习更多的语义特征，通过对世界抽象表示的自我监督学习，实现对不完整图像的更准确分析和完成。除了图像之外，该架构还通过基于音频的联合嵌入预测架构（A-JEPA）展示了高可扩展性，在多个音频和语音分类任务上设置了最先进的性能，优于依赖外部监督预训练的模型。
在Fetch、DeepMind Control Suite和Meta world等机器人操作中，潜在探索者成就者（LEXA）通过想象力同时训练探索者和成就者，在40项机器人操作和移动任务中优于以前的无监督方法。此外，在这些任务中，L3P设计了一种新的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实现了学习速度和测试时间泛化的优势。谷歌团队创新性地将世界模型的概念应用于机器人导航任务，利用它们来获取周围环境的信息，并使智能代理能够预测其行为在特定环境中的后果。Pathdreamer在机器人导航中的实施利用了世界模型来增强环境意识和预测规划，通过创新地使用3D点云来表示环境，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。
世界模型的快速训练能力，以DayDreamer的真实世界机器人学习效率为例，与传统方法形成鲜明对比，突显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在这一领域取得了领先进展。SORA能够根据不同的提示制作连贯、高清晰度的视频，这是朝着模拟复杂世界动态迈出的重要一步。尽管SORA在物理交互模拟方面面临挑战，但其一致的3D空间表示突出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的非凡多功能性和前沿性，说明了它们在推动游戏、机器人、虚拟环境生成等领域的创新方面的基础作用。这些模型的能力与动态适应和多领域泛化的融合预示着人工智能的新时代，在这个时代，世界模型不仅可以作为特定任务的工具，还可以作为更广泛的探索、学习和发现的平台。
自动驾驶中的世界模型
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一个新兴前沿，自动驾驶领域为利用这些先进的计算框架带来了独特的挑战和机遇。尽管人们对自动驾驶的兴趣与日俱增，但将世界模型融入自动驾驶主要围绕着场景生成、规划和控制机制展开，这些领域已经成熟，可以进行探索和创新。
驾驶场景生成
自动驾驶中的数据获取遇到了巨大的障碍，包括与数据收集和注释相关的高昂成本、法律约束和安全考虑。通过自我监督学习范式，世界模型能够从大量未标记的数据中提取有价值的见解，从而以具有成本效益的方式提高模型性能，从而提供了一个有前景的解决方案。世界模型在驾驶场景生成中的应用尤其值得注意，因为它有助于创建各种逼真的驾驶环境。这一能力大大丰富了训练数据集，使自动驾驶系统具有在罕见和复杂的驾驶场景中导航的鲁棒性。
GAIA-1代表了一种新颖的自主生成人工智能模型，能够使用视频、文本和动作输入创建逼真的驾驶视频。GAIA-1通过Wayve接受了来自英国城市的大量真实世界驾驶数据的培训，学习并理解驾驶场景中的一些真实世界规则和关键概念，包括不同类型的车辆、行人、建筑和基础设施。它可以基于几秒钟的视频输入来预测和生成后续的驾驶场景。值得注意的是，生成的未来驾驶场景与提示视频没有密切联系，而是基于GAIA-1对世界规则的理解。以自回归变换器网络为核心，GAIA-1预测以输入图像、文本和动作标记为条件的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驾驶场景，甚至包括其训练集之外的动作和场景（例如，强行进入人行道）。这证明了它理解和推断训练集中没有的驾驶概念的能力。在现实世界中，由于这种驾驶行为的风险性，很难获得数据。驾驶场景生成允许模拟测试，丰富数据组成，增强复杂场景中的系统能力，并更好地评估现有驾驶模型。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，展示了其对上下文信息和物理规则的理解。
DriveDreamer也致力于驾驶场景生成，与GAIA-1不同之处在于它是在nuScenes数据集上训练的。它的模型输入包括高清地图和3D盒子等元素，可以更精确地控制驾驶场景的生成和更深入的理解，从而提高视频生成质量。此外，DriveDreamer可以生成未来的驾驶行为和相应的预测场景，帮助决策。
ADriver-I采用当前视频帧和历史视觉-动作对作为多模式大语言模型（MLLM）和视频潜在扩散模型（VDM）的输入。MLLM以自回归方式输出控制信号，其用作VDM预测后续视频输出的提示。通过连续的预测周期，ADriver-I在预测世界中实现了无限驱动。
从大型语言模型的成功中汲取灵感，WorldDreamer将世界建模视为一种无监督的视觉序列建模挑战。它利用STPT将注意力集中在时空窗口内的局部补丁上。这种关注促进了视觉信号的动态学习，并加速了训练过程的收敛。尽管World Dreamer是一款通用的视频生成模型，但它在生成自动驾驶视频方面表现出了非凡的性能。
除了视觉信息，驾驶场景还包括过多的关键物理数据。MUVO利用世界模型框架预测和生成驾驶场景，集成激光雷达点云和视觉输入，预测未来驾驶场景的视频、点云和3D占用网格。这种全面的方法大大提高了预测和产生结果的质量。特别地，结果3D占用网格可以直接应用于下游任务。更进一步，OccWorld和Think2Drive直接利用3D占用信息作为系统输入，预测周围环境的演变，并规划自动驾驶汽车的行动。
规划和控制
除了场景生成，世界模型还有助于在驾驶环境中进行学习、评估潜在的未来以及完善规划和控制策略。例如，基于模型的模仿学习（MILE）采用基于模型的模拟学习方法，从离线数据集中联合学习CARLA中的动力学模型和驾驶行为。MILE采用“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，利用想象来补偿缺失的感知信息。这种能力能够规划未来的行动，允许自动驾驶汽车在没有高清地图的情况下运行。在CARLA模拟器中未经经验验证的测试场景中，MILE显著优于最先进的车型，将驾驶分数从46提高到61（相比之下，专家数据分数为88）。MILE的特点是长期和高度多样化的未来预测。MILE使用解码器对预测的未来状态进行解码，展示了在各种场景下的稳定驾驶。
SEM2在RSSM的基础上引入了语义masked世界模型，以提高端到端自动驾驶的采样效率和鲁棒性。作者认为，世界模型的潜在状态包含了太多与任务无关的信息，对采样效率和系统鲁棒性产生了不利影响。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。在CARLA中训练和测试后，SEM2的性能比DreamerV2有了显著提高。
考虑到大多数自动驾驶汽车通常都有多个摄像头，多视图建模也是世界模型的一个关键方面。Drive WM是第一个多视图世界模型，旨在增强端到端自动驾驶规划的安全性。Drive WM通过多视图和时间建模，联合生成多个视图的帧，然后从相邻视图预测中间视图，显著提高了多个视图之间的一致性。此外，Drive WM引入了一个简单的统一条件界面，灵活应用图像、动作、文本和其他条件，简化了条件生成过程。Drive WM在具有六个视图的nuScenes数据集上进行了训练和验证，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超过了所有其他当代方法，表明预测未来有助于自动驾驶的规划。此外，与GAIA-1一致，Drive WM在不可驾驶区域导航的能力展示了世界模型在处理领域外案例方面的理解和潜力。此外，从Alberto Elfes的开创性工作中汲取灵感，UniWorld引入了一种创新方法，利用多帧点云融合作为生成4D占用标签的基本事实。该方法考虑了来自多摄像机系统的图像中存在的时间-空间相关性。通过利用未标记的图像激光雷达对，UniWorld对世界模型进行预训练，显著增强了对环境动力学的理解。当在nuScenes数据集上进行测试时，与依赖单目预训练的方法相比，UniWorld在运动预测和语义场景完成等任务的IoU方面有了显著改进。
TrafficBots也是一种端到端的自动驾驶模型，它更加强调预测场景中个体代理的行为。TrafficBots以每个代理的目的地为条件，采用条件变分自动编码器（CVAE）来学习每个代理的不同个性，从而从BEV的角度促进行动预测。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的代理。尽管TrafficBots的性能可能还无法与最先进的开环策略相媲美，但它展示了闭环策略在行动预测方面的潜力。
挑战和未来展望
世界模型在自动驾驶领域的进步提供了一个创新的前沿，有可能重新定义车辆的机动性。然而，这一充满希望的局面并非没有挑战。解决这些障碍和探索未来前景需要深入研究技术复杂性和更广泛的社会影响。
技术和计算挑战
1）长期可扩展内存集成：在自动驾驶领域，为世界模型注入反映人类认知过程复杂性的长期可扩展记忆仍然是一个艰巨的挑战。这些模型的有效性与其建筑基础有着内在的联系，而建筑基础目前在处理长期任务时面临着重大障碍。这些限制阻碍了模型长时间保留和有效访问信息的能力，这是在自动驾驶中遇到的复杂动态环境中导航的关键能力。当代模型正在努力解决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。尽管Transformer架构在通过自注意力机制方便访问历史数据方面取得了进步，但在处理长序列时，它们在可扩展性和速度方面遇到了障碍。以TRANSDREAMER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在高达500步的序列上保持高质量生成方面表现出了卓越的性能，显著超过了传统架构。然而，超过1000步后观察到的性能下降加剧了人工记忆系统和生物记忆系统能力之间的现有差距。
为了弥补这一差距，未来的研究工作可能会转向多管齐下的策略，包括增加网络容量、集成复杂的外部记忆模块以及探索迭代学习策略。这些努力不仅旨在扩展世界模型中记忆的时间范围，还旨在增强它们驾驭自动驾驶固有的复杂决策过程的能力。通过促进计算效率和内存可扩展性之间更深层次的协同作用，这些进步可以显著推动自动驾驶汽车的能力，使其能够以前所未有的精度和可靠性适应和响应现实世界驾驶环境不断变化的动态。
2）仿真到现实世界的泛化：仿真训练环境和现实世界条件的多方面性质之间的差异是自动驾驶技术发展的关键瓶颈。目前的模拟平台虽然先进，但在完美反映现实世界场景的不可预测性和可变性方面还不够。这种不一致表现为物理特性、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。
开发能够从模拟到真实世界驾驶场景无缝概括的世界模型是至关重要的。这不仅需要改进模拟技术，以更准确地捕捉真实世界环境的微妙之处和不可预测性，还需要开发对模拟数据和真实世界数据之间的差异具有内在鲁棒性的模型。提高模拟的保真度，采用领域自适应技术，并利用真实世界的数据进行连续的模型细化，是实现更有效泛化的潜在途径。此外，先进的感官融合技术的集成和对新学习范式的探索，如元学习和来自不同数据源的强化学习，可以进一步使世界模型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世界环境带来的无数挑战。
道德和安全挑战
1）决策问责制：确保车辆自主决策框架内的问责制是最重要的伦理问题，因此必须开发具有无与伦比透明度的系统。引导自动驾驶汽车的算法固有的复杂性需要一种机制，该机制不仅有助于关键和常规场景中的决策，而且使这些系统能够阐明其决策的基本原理。这种透明度对于在最终用户、监管机构和广大公众之间建立和保持信任至关重要。
为了实现这一点，迫切需要将可解释的人工智能（XAI）原理直接集成到世界模型的开发中。XAI旨在使人工智能决策更容易被人类理解，为自动驾驶汽车所采取的行动提供清晰易懂的解释。这不仅涉及对决策过程的阐述，还涉及对影响这些决策的伦理、逻辑和实践考虑的全面描述。在自动驾驶系统中实施XAI需要一种多学科的方法，利用人工智能开发、道德、法律标准和用户体验设计的专业知识。这种合作努力对于确保自动驾驶汽车能够参与决策过程至关重要，这些决策过程不仅在技术上是合理的，而且在道德上是可辩护的和社会可接受的。
2）隐私和数据完整性：自动驾驶技术依赖于广泛的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高度关注。保护个人信息不受未经授权的访问和侵犯是一个至关重要的优先事项，需要一个强有力的数据道德处理和保护框架。
解决这些问题涉及一个多方面的战略，该战略超越了对现有隐私法规的遵守，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政策，规定数据的收集、处理、存储和共享。这些政策的设计应尽量减少数据暴露，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的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缓解潜在的漏洞。此外，提高用户对其数据的收集、使用和保护方式的透明度至关重要。这可以通过明确、可访问的隐私政策和机制来实现，这些政策和机制允许用户控制其个人信息，包括数据访问、更正和删除选项。
未来展望
1）连接人类直觉和人工智能精度一个开创性的视角是世界模型朝着促进自动驾驶汽车内认知协同驾驶框架的方向发展。与仅依赖预定义算法和传感器输入进行决策的传统自动驾驶系统不同，认知协同驾驶旨在将人类驾驶员细致入微、直观的决策能力与人工智能的准确性和可靠性相结合。通过利用先进的世界模型，车辆可以获得前所未有的环境意识和预测能力，反映人类的认知过程，如预期、直觉和驾驭复杂社会技术环境的能力。
这种集成使自动驾驶汽车不仅能对眼前的物理世界做出反应，还能理解和适应驾驶的社会和心理层面——解释手势、预测人类行为，并做出反映对人类规范和期望的更深入理解的决策。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的行人运动，在四向停车处导航社会驾驶惯例，或根据乘客的舒适度和反馈调整驾驶风格。
2）车辆与城市生态系统的协调另一个富有远见的视角涉及世界模型在将自动驾驶汽车转变为生态工程代理人方面的作用，通过有助于环境可持续性的适应性、响应性行为与城市生态系统协调。世界模型凭借其对复杂系统和动力学的深刻理解，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性，还可以减少排放、减少拥堵和促进节能等对环境的影响。
设想一种场景，即世界模型使自动驾驶汽车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运营。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。他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对接，通过车辆到电网技术支持能源电网平衡。
结论
总之，这项调查深入研究了世界模型在自动驾驶领域的变革潜力，强调了它们通过增强预测、模拟和决策能力在推进车辆自主性方面的关键作用。尽管取得了重大进展，但长期内存集成、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的计算解决方案相结合。展望未来，世界模型的发展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互动，这突出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的风口浪尖上时，我们必须以勤奋和远见应对道德影响和社会影响，确保自动驾驶技术的发展与更广泛的社会价值观和安全标准保持一致。
参考
[1] World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Mvmd-4GMG_loGnFcyqWTNA
