2025年5月，蔚来汽车自主研发的“蔚来世界模型NIO World Modle (NWM)”首个版本正式启动推送，首版的核心在于将强大的模型化能力深度融入主动安全领域，显著提升了行业标杆水平。
作为服务于自动驾驶的大模型，NWM可以：
全量理解数据信息——基于已有数据进行长时序推演并生成新的场景——预测未来可能发生的场景——做出决策的多元自回归生成式模型。
即，通过构建人类大脑的复杂认知过程，模拟人类感知和决策过程，为自动驾驶系统提供预测和适应动态环境的能力。
具体来看，NWM具备以下几大关键能力：
- 空间理解能力：在全量理解信息的同时，NWM还具备强大的空间认知能力，可通过生成模型重构传感器输入的方式，更加泛化地抽取信息。
- 时间理解能力：通过自回归模型自动建模长时序环境，在时间序列上对后续可能发生的场景进行预判。
- 使用海量数据无监督学习的能力：NWM依赖自监督学习，无需人工标注，高效利用已有的海量数据，并通过“生成新场景”的方式不断进行想象推演和学习，使得系统能更好地处理复杂场景，从而提高智能辅助驾驶体验的安全性和效率。
整体来看，基于以上能力，NWM可以针对单一场景想象延伸，在100毫秒内，推演出216种可能发生的轨迹、寻找最优路径；然后在接下来的 100毫秒 内，继续根据外界信息的输入重复更新内在的模型，再去预测 216 中可能性，再度找到驾驶最优解。
所以，NWM基本上可以像人类驾驶时一样思考：看到一辆车，我们会估计这辆车的行为，并且做出反应，然后再根据我们的动作和前方车辆的动作做出下一步的动作。
以上是模型的能力，那么这种模型要如何进行测试呢？
在NWM之外，还有一套生成式仿真模型NSim(NIO Simulation)，原本只能与真实世界中唯一的轨迹进行比对，有了 NSim 之后，更多比对的可能性迅速增加，千万个世界共同验证轨迹，进一步进行训练，让输出的智能驾驶轨迹更加合理和高效。
与此同时，针对该模型生成的海量仿真数据，NWM也会再次将其纳入自监督学习与逻辑推演过程。两相配合，组成闭环仿真测试能力，让输出的智驾轨迹和体验更安全、更合理、更高效。
领先架构：群体智能的“安心之选”
在模型训练层，NADArch2.0架构还可充分利用群体智能的数据闭环和生成式仿真数据。
*所谓群体智能(Swarm Intelligence)是指模拟自然界中群体生物（如鸟群、鱼群）的集体行为特征，通过简单个体之间的协作来解决复杂问题的技术范式。
在智能驾驶领域，群体智能主要表现为从单车智能到多车协同的范式跃迁。其核心在于通过车辆间的数据共享、协同决策与集体学习，提升系统的整体效率、安全性与适应性。
依托蔚来的群体智能，日行千万公里的真实场景数据，不仅可以用来训练世界模型，还可以用来进行三维重建，整个系统内部逻辑自洽而强大，进一步驱动智驾模型的快速迭代。
安全辅助：算法赋能的“智能盾牌”
基于以上技术路线，在功能侧，蔚来已实现行业首个量产的“紧急自主靠边停车”：
·在高速/城市快速路上，一旦系统监测到驾驶员失去意识，车辆将主动缓速变道至最右侧紧急停车带，亮起双闪并自动触发SOS救援，彻底规避了车道内停车可能引发的严重追尾风险。
同时，安全防护维度更进一步，全球首发“追尾碰撞预防及保护RCM”。
· 在0-150km/h全速域内，可预判后车碰撞风险并提前警示。当碰撞不可避免时，系统会在500毫秒内完成感知决策到紧急制动，最大程度降低被动前冲距离达93%，有效遏制二次事故伤害。
“通用障碍物预警及辅助GOA”也在模型赋能下感知再跃升。
·无论是转弯、变道、靠边，还是对抬杆、护墙、隔离栅栏、路沿等复杂静态障碍物，均能精准识别响应，大幅减少日常低速场景下的刮蹭事故。
除了上述功能的安全再升维，在安全辅助方面，蔚来“全向自动紧急制动AEB”和“增强型自动紧急转向AES”始终如一的扮演着“道路护航员”的角色：
不同于行业常有的前向AEB方案，蔚来推出了前后都能识别的全向AEB。在发生紧急情况急需刹车来避免或降低碰撞损失时，全向AEB会介入并采取主动刹车，驾驶员也可通过踩刹车降低碰撞可能。
·对于前方车辆、行人或骑行人，自动紧急制动系统工作范围为行驶速度介于约4-150km/h之间；
·对于后方穿行车辆制动响应时速需介于1-15km/h之间，后向AEB有效刹停时速需介于0-30km/h之间。
另外，自今年1月10日上线以来，截止7月13日，蔚来AES累计帮助用户避险2766次。
值得一提的是，蔚来主动安全的事故减损量化结果，还得到了中国人民保险、中国太保产险、中国平安产险、瑞士再保险集团的共同认可。
体验升级：全域智驾的“舒适革命”
用户可在任意位置发出泊入指令，系统甚至能借助通道实现长距离“漫游泊车”或在不同车位间自动腾挪切换，真正实现了“可见即可选，可选即可泊”的便捷体验。
在行车体验层面，蔚来世界模型NWM首个版本提供点到点“全域领航辅助NOP+”，在已经完成对高速、城市快速路、城市地面道路、高速换电补能场景覆盖的基础上，凭借世界模型的全量理解、想象重构和推演能力，增加对高速收费站和停车场的覆盖。
·在高速收费站，蔚来世界模型可以根据环境智能选择最优ETC车道，稳健完成对横杆的起落响应。
·针对地下停车场寻路难题，蔚来推出了行业首个量产的停车场自主寻路，可以根据自然语义指令，不依靠任何形式的导航、地图、记忆路线的前提下，实现跨区、跨楼层寻找出口或者楼栋门口。
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