VLA比端到端领先在哪里？VLA在辅助驾驶上的作用，是不是另一个营销泡沫？这个问题我思考了很久，
我的认知哈，VA，也就是现在的端到端，做现在大家讨论最热烈的防御性驾驶，也没问题。
无非加模型参量，加数据，采集的也好、生成的也罢。先用人类驾驶数据模仿一轮（模仿学习 IL），再去世界模型做强化学习（RL），在「世界模型」里疯狂刷题，把「五年高考、三年模拟」全做一遍。模型也可以把好的驾驶行为学出来的。 那VLA里L的价值究竟是什么？仅仅是辅助驾驶系统听懂用户语音指令的天然接口？
参加了“VLA主张”车企的活动，问了研发一哥，感觉也没有直接回答我的问题。
最近我悟了一点点，跟大家讨论一下，举个例子。
比如说辅助驾驶要在冰雪上驾驶，如果用端到端的方式，应该要在「世界模型」里生成各种各样的冰雪场景进行训练，让模型模仿出人类的正确行为。这比较吃「世界模型」的还原现实世界的细致度。
但什么是正确驾驶呢？降速、拉开跟前车的距离，加速、刹车、转向动作要轻柔。
我们来想一下人在这个场景下的思路哈。即便南方没怎么见过雪的同学，不需要大量的雪地驾驶经验，通过对冰雪环境的识别，也可以推导出上述的驾驶风格开车。
那辅助驾驶如果有「L」这个模块，看到环境是不是可以直接意识到，系统需要按上述风格开车。
那我们的目标，就可以将训练目标从 “精确复现物理” ，部分地转变为 “学习正确的行为模式” 呢？
我听我很尊敬的研发大哥说过一句很有道理的话，生物总是朝着最高能量利用效率的方向进化，AI也一样。 基于上述的例子，VLA，是不是一个有着比端到端，更高能量利用效率的辅助驾驶实现方式呢？
