智能驾驶的技术赛道上，小鹏与华为走出了两条截然不同的路：小鹏一心深耕VLA技术，华为则坚定押注世界大模型。这两大技术路线究竟有何差异，为何车企们各选其道，谁又能最终引领智驾的未来？

先看核心区别，VLA主打对驾驶场景的精准描述与理解，在视觉感知和动作执行之间搭建语言推理的桥梁，让系统能读懂路况、做出判断；而世界大模型的核心是构建动态虚拟驾驶环境，精准预判道路上各类物体的行动轨迹，提前规划最优行驶路径，目标是实现类人的驾驶预判与决策，从“应对路况”升级为“预判路况”。

二者的技术实现与发展瓶颈更是天差地别。VLA极度依赖车端算力，强项是实时的语言生成与场景理解，但复杂的描述推理过程，很容易占用感知和控车的芯片资源，拖慢系统响应。世界大模型则靠云端完成巨量训练，难点却在车端部署，如何把庞大的模型高效落地，同时满足驾驶所需的毫秒级实时推理，是绕不开的难题。就像常用的大语言模型输出文字时逐字生成，背后是反复的向量运算，效率本就偏低，这也是华为明确放弃VLA的关键原因。

当然VLA也有自己的补位办法，通过提升预判的提前量，像老司机一样提前感知风险、做出决策，以此弥补效率上的不足，但这种方式也被不少人诟病是“打补丁”，毕竟没有从根本上解决效率问题。

那小鹏为何执意走VLA路线？核心原因在于VLA依托的大语言模型技术已趋成熟，现成可用且对云端依赖度低，落地速度更快。反观世界大模型，不仅需要海量高质量的训练数据，云端训练的成本更是居高不下，短期内很难做出媲美VLA的成熟模型，这也是目前没有车企能将世界大模型直接上车，仅将其用于模型训练的原因。

从长期来看，训练成熟的世界大模型，在预判和决策上的能力大概率会超越VLA。但不可忽视的是，当下机器人领域的核心技术正是VLA，而智能汽车本就是装上四个轮子的移动机器人，在AGI时代来临的当下，机器人产业的规模化发展已是大势所趋，这也是小鹏坚持VLA的重要考量。

也正因如此，小鹏才不断加码硬件，堆砌图灵芯片来满足VLA的算力需求，只是这样的高配模式，也让其过往的MAX版本沦为弃子，就连如今的Ultra版本，未来的发展也充满未知。

一边是落地更快、贴合机器人技术趋势的VLA，一边是潜力更大、更贴合人类驾驶逻辑的世界大模型，这场智驾技术的路线之争，你更看好哪一方？