蔚來在智能駕駛領域正圍繞世界模型技術展開深度迭代與組織升級，核心進展集中在技術能力突破與研發架構優化兩大方向。

從技術層面看，蔚來已發布中國首個智能駕駛世界模型NWM，該模型能在100毫秒內模擬216種潛在行駛軌跡并篩選最優路徑，還可通過3秒駕駛視頻生成長達120秒的場景預測；今年底至明年一季度，蔚來將陸續推出世界模型2.0迭代版本，通過加入語言交互能力構建Open-set智能引擎，讓用戶能以自然語言表達需求而非局限于固定指令，同時借助強化學習增強系統的長時序決策能力，基于端到端架構直接從傳感器數據生成駕駛決策，減少信息損耗，在窄路避讓、無保護右轉等復雜場景中更貼近人類駕駛邏輯。從組織層面，蔚來通過構建預研、量產、平臺復制、車型復制的“4×100接力棒”模式，將智能駕駛組織與通用人工智能組織并軌，打造適配通用人工智能發展趨勢的研發架構，為技術落地提供體系化支撐。

從技術層面看，蔚來已發布中國首個智能駕駛世界模型NWM，該模型能在100毫秒內模擬216種潛在行駛軌跡并篩選最優路徑，還可通過3秒駕駛視頻生成長達120秒的場景預測；今年底至明年一季度，蔚來將陸續推出世界模型2.0迭代版本，通過加入語言交互能力構建Open-set智能引擎，讓用戶能以自然語言表達需求而非局限于固定指令，同時借助強化學習增強系統的長時序決策能力，基于端到端架構直接從傳感器數據生成駕駛決策，減少信息損耗，在窄路避讓、無保護右轉等復雜場景中更貼近人類駕駛邏輯。從組織層面，蔚來通過構建預研、量產、平臺復制、車型復制的“4×100接力棒”模式，將智能駕駛組織與通用人工智能組織并軌，打造適配通用人工智能發展趨勢的研發架構，為技術落地提供體系化支撐。

世界模型2.0的迭代升級，進一步強化了系統對復雜場景的理解與響應能力。通過強化學習技術，系統的長時序決策能力得到提升，能夠更精準地應對城市道路中多目標交互、動態障礙物突發變道等需要持續預判的場景。例如在無保護右轉路口，系統不僅能識別橫向來車的實時速度，還能通過歷史軌跡與當前環境數據，提前2-3秒預判車輛的行駛意圖，從而調整自身車速與轉向時機，確保安全通過。這種基于時空認知與強化學習的技術組合，讓智能駕駛系統的決策邏輯更接近人類駕駛員的直覺判斷，減少突發狀況下的決策延遲。

組織架構的優化則為技術迭代提供了高效的落地保障。“4×100接力棒”模式將研發流程劃分為預研探索、量產驗證、平臺適配與車型應用四個環節，每個環節由專業團隊負責，通過無縫銜接的協作機制，縮短技術從實驗室到用戶端的轉化周期。同時，智能駕駛組織與通用人工智能組織的并軌，整合了跨領域的算法資源與研發經驗，讓世界模型技術能快速復用通用AI的自然語言處理、多模態感知等能力，加速Open-set智能引擎的構建進程。

整體而言，蔚來通過世界模型技術的持續迭代與研發架構的針對性調整，構建了“技術突破-組織支撐-場景落地”的閉環體系。從NWM的實時軌跡模擬到世界模型2.0的自然交互升級，再到“接力棒”模式的組織保障，蔚來正以技術創新與體系化能力，推動智能駕駛從“規則驅動”向“認知驅動”演進，為用戶提供更安全、更智能的駕駛體驗。