2021年蔚来发布自动驾驶平台系统NAD，从辅助驾驶升级为自动驾驶，并于2023年6月首次开启上海城区NOA。如今蔚来也已实现全国都能开，在去年的发布会上又推出了点到点的自动驾驶。
蔚来的自动驾驶方案在2024年之前大体上追随特斯拉的脚步，感知模块采用BEV+Transformer+OCC实现对环境中目标的识别和预测，决策模块也采用推演树的形式推演7秒钟的可能情况，并且引入基于交互博弈的人类价值偏好函数来优化决策方式，让决策更加拟人。
正如业界在大规模使用端到端时发现这个架构下模型只是通过海量数据提取特征和模式而非真正理解物理规则和其背后的时空变化一样，蔚来也意识到端到端绝非自动驾驶的尽头，因此于2024年推出全新的世界模型。
在2024年的蔚来科技日上，蔚来正式发布中国首个智能驾驶世界模型 NWM(NIO World Model)。NWM主要分为两个步骤，想象重建和想象推演，蔚来智能驾驶负责人任少卿在发布会上让观众闭眼想象一棵树在四季下不同的变化来比喻。
首先，NWM通过生成式模型对传感器输入进行“想象重建”，生成与现实平行的3D动态场景，这里面不仅包含物体位置，还能还原材质、天气等细节。
随后，NWM在这个世界中推演接下来的众多可能性，比如NWM 可以 在 0.1 秒内，推演 216 种可能发生的轨迹、寻找最优路径。基于世界模型的感知模块在部分程度上已经融合了决策模块，也是自动驾驶继BEV+Transformer+OCC后的重点研究方向。
目前，蔚来准备将世界模型部署到车端，使用其感知结果作为预测参考输入到规划模型，在未来实现全局端到端并进一步融合语言模型后可以直接输出轨迹去控制车辆，更加接近VLA模式。
由于世界模型需要更大规模的数据和算力，蔚来对此也做好了长期准备。截至 2024 年 7 月，蔚来整体端云算力高达 306.9EOPS，是全国最大的端云算力集群。
不仅如此，蔚来还推出群体智能，在车端搭载的四颗英伟达Orin-X芯片中专门留一颗用于自动化收集数据，且在非智驾状态下也能获取到有效数据。
最后将视线离开全栈自研的车企，来看一家提供自动驾驶解决方案的供应商Momenta。Momenta成立仅8年之久，目前已和包括上汽智己、比亚迪腾势、吉利路特斯在内的多家传统车企建立合作，为其提供自动驾驶软件系统。前不久比亚迪智驾平权的发布会上提及的天神之眼A和B版本就是Momenta提供的。
自动驾驶厂商一般会选择渐进式或跨越式路线作为自己的研发定位，渐进式从L0开始逐渐积累数据然后升级软件直到L4和L5，车企全栈自研多为渐进式路径。跨越式直接研发L4级的自动驾驶，多为解决方案提供商选择，技术成熟后既可以提供给车企又可以自行推出无人驾驶出租车业务。
Momenta则同时布局渐进式和跨越式，提出“一个飞轮，两条腿”的战略。当前，Momenta的产品布局有Mpilot和MSD，前者是量产自动驾驶方案，当前主要为车企提供L2+的智能驾驶；后者则是L4级的完全无人驾驶，用于无人驾驶出租车。
Mpilot和MSD构成了Momenta的两条腿，用量产L2+车辆收集的数据训练L4的算法，再让L4的算法为L2+提供技术进步，形成数据飞轮。
商业模式方面，Momenta采用一次性工程费用和授权收费的两种模式，前者主要在和车企深度合作，基于整车平台进行开发时收取；后者按每台车收取固定金额的方式与整车厂合作，可以买断也可以订阅。
技术架构上，Momenta和特斯拉相似，也采用BEV+Transformer+OCC的感知融合和端到端决策规划，2024年Momenta率先推出一段式端到端大模型。
此外，Momenta还推出了长短期记忆的训练范式，短期记忆负责每天（短周期）的数据收集和优质数据筛选，随后被用于在云端训练模型。长期记忆用于车端的推理使用，接收短期记忆训练后总结出的新经验。以长短期记忆结合的方式减少了Momenta端到端大模型的验证成本。
总结来看，国内智驾厂商在2023年和2024年主要以学习特斯拉、追赶特斯拉为目标，到了如今的2025年，从华为 GOD 大网、理想端到端 + VLM 双系统、小鹏 XNet/XBrain，到蔚来世界模型，头部玩家在掌握了底层技术后纷纷摩拳擦掌，加速提出自己的下一代智驾技术思路，以构建差异化竞争力。
相比之下，特斯拉FSD这条最初的鲶鱼却迟迟无法正式入华。FSD虽然拥有坚实的技术基础、远超同行的训练数据积累和强大算力建设，但受政策法规限制而既不能在中国建数据中心训练国内的道路数据，又不能将中国的数据传到美国数据中心训练，导致FSD在国内显得“水土不服”。（中国规定数据不出国，美国规定不能在海外训练AI）
未来国内智能驾驶市场有望形成以本土技术为主导的新格局，实现从追赶者到引领者的角色转变，在全球智能驾驶舞台上绽放属于中国的光
彩。
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