解决特斯拉「监督稀疏」难题，DriveVLA-W0用世界模型放大自动驾驶Data Scaling Law

针对自动驾驶VLA模型因动作监督稀疏导致学习效率低的问题，国内学术机构与华为团队提出DriveVLA-W0方案，引入世界模型以“预测未来图像”提供稠密自监督信号。实验显示，在高达7000万帧数据下，该方法显著增强数据规模定律效应，使碰撞率下降20.4%，且通过轻量级MoE架构将推理延迟降至基线的63.1%，兼顾性能与效率，为VLA模型落地提供了新路径。
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