韓旭談世界模型：詠春厲害，主要是葉問在打

賈浩楠 發自 副駕寺

智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

「所以，那些號稱要做L4的L2的玩家，不是真正的L4？」

「100%不是！」 ——韓旭，文遠知行CEO、全球Robotaxi第一股掌舵人，給今年空前樂觀的自動駕駛圈潑下第一瓢冷水。

在他看來，就算有世界模型，端側多加幾個傳感器，甚至跑通數據閉環，都遠遠達不到「談論L4的資格」。

表態同樣犀利：「詠春厲害，是因為葉問在打」。

那L4陣營呢？

一個無法迴避的事實是，今年現身車展的L4玩家多少有些尷尬，宣講多年的「L4降維打擊L2」並未實現，而且在產品、商業上與汽車工業漸行漸遠：自動駕駛、Robotaxi普及之后，個人用戶購置汽車的必要性，還有多少？

韓旭的解釋同樣簡潔：「馬拉松和1500米是兩回事」。

而這個問題，可能沒有誰比文遠知行更有發言權：

在L2++角度來看，文遠是唯一一個真正L4同源同架構量產L2的玩家；而在L4陣營，文遠知行又是唯一一個持續、規模化在量產智能輔助駕駛上取得進展的玩家——韓旭自己説的「搏二兔」。

但文遠自身的矛盾性也「暴露」：

強調L4生態位，認為L4價值的完全釋放，會「消滅」L2這條賽道，但眼下的文遠依然不肯放棄L2市場。

而韓旭的給出的解答，是從L4如何「降維」的技術視角開始的。

跑贏1500米的馬拉松冠軍

2026年北京車展，文遠知行展臺上的兩樣東西放在一起。

一邊是已經在廣州、北京等城市跑了好幾年的L4級無人駕駛出租車，另一邊是一輛剛開啟預售的廣汽埃安N60——車身上貼着文遠知行L2++輔助駕駛方案的標籤。

同一家公司，同時展示着「最有新引力的未來」和「馬上就能買到的東西」，這種組合在車展上並不多見。

韓旭將這種現象比喻成：一個馬拉松冠軍（L4），苦練之后又跑贏了1500米（L2++），自動駕駛誕生10多年前所未見的案例。

廣汽埃安N60是文遠知行今年最受關注的量產車型，首次在高通驍龍平臺上量產了一段式端到端技術——文遠官方給出的數據是200 TOPS算力，達到了相當於2000 TOPS的效果。

城市道路、高速公路、自動泊車、主被動安全，全場景覆蓋，一個方案全部包攬。對於一家以L4 Robotaxi起家的公司來説，這意味着它的技術終於以可量產、可銷售的形式進入普通消費者的視野。

與這輛新車同時發佈的，是文遠知行WRD 3.0解決方案的最新進展。

這套一段式端到端方案已經實現了多芯片平臺適配——NVIDIA DRIVE、高通驍龍、芯擎科技的「星辰一號」（AD1000）都在支持列表里。

其中，與芯擎科技的戰略合作被單獨拿出來強調：雙方將圍繞「芯片+算法」深度協同，芯擎的智駕芯片已於2025年量產，單芯NPU算力512TOPS，多芯方案最高可達2048TOPS。

從高端到入門，從國際化方案到國產方案，文遠知行已經證明同一套軟件架構可以跑在不同的算力底座上。

據公司披露，WRD 3.0已經拿下了近30個車型定點，廣汽、奇瑞都在合作名單中。

L4那邊也沒有停下來。

文遠知行的Robotaxi仍然在中國多個城市公開運營，純無人、無安全員的車隊規模在持續擴大。對這家公司來説，L2++和L4不是「二選一」的取捨，而是兩條同時推進的戰線。

只不過在2026年的北京車展上，那條L2++的戰線顯得格外活躍——新車、新方案、新合作伙伴，密集的發佈讓外界重新審視這家公司的定位。

韓旭的技術邏輯

問題也隨之而來：文遠知行到底是一家L4公司，還是一家L2公司？

韓旭對這個問題的迴應，不是非此即彼，而是「全都要」：當然是L4，也是L2。

祕密武器是五年前開始的GENESIS通用世界模型。

對應不同產品，WeRide GENESIS既可以模擬量產一段式端到端的L2+車輛，也能模擬Robotaxi，當然還有各種無人小巴、清掃車等等。

不關心材質、紋理細節，也不需要「光追」級別的計算資源，更加關心的首先是場景環境的物理法則，包括光照、重力、雨霧、碰撞力學等等。第二點，則是事物、事件之間的因果關係，生成的環境場景連續、低時延、可解釋，仿真測試中的任何bad case或good case，都能反映真實情況，而且能夠根據WeRide GENESIS的反饋數據迅速歸因。

文遠知行能成功融合特斯拉路線和Waymo路線，全球唯一實現L4級無人駕駛和L2+級輔助駕駛規模商業應用——創始人、CEO韓旭所説的「搏二兔」——WeRide GENESIS既是評價文遠知行研發能力現狀最好的指標，也是理解「Robotaxi第一股」的一個最直接切入點。

實際上，韓旭透露「世界模型」這個概念流行之前就已經開始相關研究，5年前文遠知行就已經發現很多長尾場景數據收集不到，也不知道該怎麼評估。

所以構建了Genesis，只不過當時被稱為「仿真測試」而非「世界模型」。韓旭將其類比為深度學習——一個從「人工神經網絡」到「Deep Learning」再到「AI」的命名演變過程。

從技術演進來看，文遠知行確實走出了一條區別於多數同行的路徑：在L4領域積累了多年的仿真與世界模型能力后，再將這套體系「蒸餾」下沉到算力有限的量產平臺上。

這種做法是否真的比直接從L2做起更有效，仍需更多量產車型的實際用户反饋來驗證。

但至少在技術架構的層面，唯一展現了從雲端大模型到量產車端小模型的閉環能力。

但話說回來，世界模型+蒸餾為主，再輔以強化學習手段，如今被稱為廣義數據驅動技術體系，包括文遠在內的L4玩家，已經是標配。

甚至L2陣營大浪淘沙后留存的實力玩家，也已經完成了這種廣義數據驅動體系的迭代。

所以理論上，任何L4玩家都有條件實現「降維打擊」，而任何L2玩家，也能快速跑通L4。

但事實並非如此。韓旭把L4比作馬拉松——42.195公里，考驗耐力、系統能力和對長尾場景的覆蓋。把L2++比作1500米中長跑——需要爆發力、量產能力和成本控制。

一個從來沒跑過馬拉松的1500米選手，説自己要去爭馬拉松冠軍，這是很多車廠宣佈做Robotaxi的現狀。反過來，一個真正的馬拉松選手去跑1500米，同樣要面對完全不同的挑戰——距離變了，節奏變了，訓練方法也要跟着變。

所以深耕「馬拉松」的文遠知行，和其他L4相比，技術、理論其實站在同一起跑線，在降維這件事上拉開差距的，是堅持。

韓旭提及其他L4玩家，比如百度Apollo在極越項目的嘗試，最終退出……只有文遠知行在過去三年多的時間里，日日夜夜地磨量產、適配不同芯片、滿足主機廠的種種要求，一路堅持下來。

在他看來，從L4到L2+的「瘦身」過程，就像一個馬拉松選手為1500米比賽專門做爆發力訓練，不是簡單地把長跑耐力砍掉一截就能解決的。

對應到技術層面，除了基礎的知識蒸餾之外，還涉及更多細緻到代碼級的know how，比如蒸餾前的混合精度量化 (Mixed-Precision)、模型減枝、動態推理優化、MoE架構優化等等……

這些技術積累，從另一個角度看，也是L2出發的「升維」玩家，為何不能稱之為真正L4的原因。

AI汽車的話題熱得發燙，尤其今年物理AI、具身智能、L4架構、世界模型……幾乎每家廠商都在創造自己的名詞。不少原本只做L2++的公司，也開始宣稱「用L4的方法做L2」。

可能技術體系相似，但韓旭認為，真正的L4壁壘從未被「攻破」。

不看門派，看結果

彷彿一夜之間這個賽道所有玩家都跟L4、物理AI攀上了關係。

畢竟，如今的自動駕駛不是再兩條路，是一條路的兩段，L4、L2++都在做一件事：多模態大模型、數據驅動為基礎，在汽車上率先落地物理AI。

不過韓旭引用了一句老話：「詠春厲害是因為葉問在打，不是詠春這門拳厲害。」

在他看來，行業里「過多的陷入了招式之爭、門派之爭、路線之爭」。今天你講VLA，明天我講世界模型，后天他又講具身智能——名詞越堆越多，真正能拿出來的實在東西，幾乎一模一樣。

對於那些連一輛純無人車都沒有、卻張口閉口「L4架構」的L2++公司，韓旭給出了一個相當硬核的迴應：L4資格賽。標準很具體——100輛車、純無人、公開運營半年、無重大事故。

按這個標準，中國目前真正算得上L4玩家的只有文遠、百度、小馬。滴滴正在過努力資格賽，有純無人公開運營，但有沒有100輛車、能不能撐過半年，還要再看。

至於其他公司，「請他們先過了資格賽再來討論這件事」。

這種標準是不是太苛刻了？

説到底，新的浪潮趨勢下，傳統L4玩家可能不太容易在技術範式、體系上構建起和L2涇渭分明的壁壘。

但換個角度看，如果L4真的只是一個可以隨便貼的標籤，那它跟營銷詞匯有什麼區別？

所以文遠知行的L4不是概念，是可驗證的運營事實，而這個事實背后的技術積累，是文遠眼下在L2攻城掠地，贏得車企信任押注的核心、

關於終局，韓旭的判斷很明確。如果有一天L4政策完全放開、技術真正成熟，L2++這條賽道會被消滅：「就像智能機消滅了功能機。」

而L4玩家，比如文遠知行，已經證明自己在1500米賽道上能贏，但更重要的是仍然在L4的「珠峰」上前進，且已經在衝頂前的訓練營里，而大多數L2++玩家還在山腳下。

韓旭的態度就一句話：不看門派，看結果。

他提出了一個可以驗證的L4資格賽標準，公佈了文遠在智駕大賽中的連續排名，展示了WRD 3.0在多芯片平臺上的量產進度。

這些信息是否足以證明文遠知行就是那個「跑贏1500米的馬拉松冠軍」，業內可以繼續爭論。但至少這套「用公開數據説話」的敍事方式，在概念滿天飛的自動駕駛行業里，提供了一種稀缺的參照。

至於L4真的會像智能機消滅功能機一樣成為主流，以及文遠知行能否在「iPhone 1.0到3.0」的躍遷中保持節奏，這些問題沒有現成答案。

就像韓旭自己説的：比賽之前的宣傳聲量，對比賽結果其實沒什麼影響。最終決定行業走向的，從來不是誰的口號更響，而是那些真正在路上跑的車。

（聲明：本文僅代表作者觀點，不代表新浪網立場。）