特斯拉的 FSD 系统和英伟达的物理 AI 方案成为业内关注的两大代表。CES 2026 上，黄仁勋提出了“物理 AI”与“三台计算机 + 世界模型”理念，为自动驾驶的未来发展提供了清晰路径。在对比英伟达路线与特斯拉端到端路线时，我们不难发现一个核心结论：没有世界模型，就不可能真正实现 L5 自动驾驶。

一、世界模型：L5 自动驾驶的底层基石

所谓世界模型（World Model），不是简单的地图或传感器融合，而是 AI 对物理世界的内部理解和预测能力。它包括三个关键维度：
    1.    状态表示：车辆、行人、道路及物理参数的实时状态。
    2.    因果关系：动作与结果的逻辑推演，如刹车对应减速。
    3.    未来预测：基于当前状态推演多秒乃至十几秒后的世界变化。

L5 自动驾驶要求覆盖所有道路与交通情况，能够应对极端或稀有场景，并能够在任何情况下证明安全性。没有世界模型，AI 无法推演未来，也就无法处理未见过的情况，更无法向监管部门或用户证明其安全性。因此，世界模型是实现 L5 自动驾驶的工程必需。

二、英伟达“三台计算机 + 世界模型”路线

英伟达的自动驾驶解决方案由三台计算机构成：
    1.    云端训练计算机：负责超大规模模型训练，学习真实数据与仿真数据。
    2.    仿真 / 数字孪生计算机：在虚拟世界生成极端场景，进行物理推演，训练 AI 的稀有情况应对能力。
    3.    车端推理计算机：实时处理感知与决策，将训练成果应用于实际车辆。

这套体系的核心在于物理一致性和可推演能力：AI 不仅“看到世界”，还能“理解世界”，预测未来，并在推演中验证安全性。仿真生成的数据可主动覆盖极端情况，而非依赖车队自然发生的事件，从而为 L5 自动驾驶提供可量化的安全保证。

三、特斯拉端到端路线的局限

特斯拉的 FSD 系统采用端到端神经网络，通过摄像头和传感器直接预测转向、油门和刹车。这种方法的优势是数据规模庞大、迭代速度快，在 L2/L3 场景下表现优异。然而，它存在根本性短板：
    •    缺乏因果推演能力：无法理解动作的物理后果，只能拟合历史数据模式。
    •    应对极端场景被动：依赖真实世界车队数据，稀有情况覆盖不足。
    •    可解释性差：无法向监管部门或用户证明决策安全。

简而言之，端到端方法适合“经验式驾驶”，但在 L5 所要求的全场景安全和可验证性上存在结构性缺陷。