比亞迪AI團隊首次曝光，哈工大機器人基因亮眼，大模型首發即SOTA

比亞迪AI團隊首次曝光，一篇自動駕駛學術論文讓外界看到截然不同的技術實力。比亞迪汽車新技術研究院（原規劃院）近日發表HyWorldVLA模型，在自動駕駛公開基準NAVSIM v1上取得SOTA成績，PDMS達到90.59。這也是比亞迪首次公開多模態基礎模型的研究成果，而且論文完全由內部團隊獨立完成，沒有外部學研單位合作署名，凸顯其自研能力。 過去外界對比亞迪智能化的印象多集中在「天神之眼」、供應鏈整合與規模化量產，對其代碼級自研的AI技術了解有限，甚至傳出智能發表會簡報由供應商代勞的說法。如今這篇論文的出現，讓外界看到比亞迪已經成立一支長期投入物理AI基礎模型的研發團隊，背後更具備哈工大機器人領域的深厚基因。 HyWorldVLA瞄準自動駕駛最前沿的Vision-Language-Action（VLA）結合世界模型（World Model）路線。世界模型的核心是讓AI擁有「內部模擬器」，不僅感知當前環境，還能夠預測未來數秒道路變化與其他交通參與者的行為。目前學界與業界面臨兩難：像素級世界模型（Pixel-level）能保留真實細節，但計算成本高且易受視覺雜訊干擾；隱空間世界模型（Latent）效率高，卻可能丟失真實世界的關鍵資訊。HyWorldVLA提出混合世界模型（Hybrid World Modeling），同時取得兩者優勢，再引入VLA架構，讓系統能夠結合視覺、語言與動作，形成從感知、理解、預測到執行的端到端流程。 這套模型在NAVSIM v1上接受檢驗。該平台採用貼近實際駕駛品質的PDMS指標，同時考核碰撞風險、可行駛區域、安全距離、任務達成率與舒適性。HyWorldVLA取得90.59分，達到公開結果領先水準。不過需要客觀看待的是，Benchmark領先不等於量產自動駕駛已經到位，更重要的意義在於比亞迪證明自己具備多模態物理AI基礎模型的研究能力。 HyWorldVLA的訓練流程分為三步。第一步訓練視訊壓縮器，將連續幀壓縮成緊湊的隱特徵，並引入文字描述作為語義指引，提升重構畫質。第二步進行預訓練，將圖像、動作、語言與隱特徵統一轉為離散Token，用自迴歸方式預測下一個Token；關鍵設計是同時預測未來畫面的Token與未來隱特徵，讓畫面包抄監督隱空間保持足夠資訊。第三步聯合微調，模型不再預測畫面，只輸出隱特徵，再由動作生成模組融合歷史資訊產出最終軌跡。論文驗證了兩種動作模組，皆獲得提升，證明增益不依賴特定設計。 消融實驗進一步揭露SOTA的關鍵。去掉像素級畫面預測只保留隱空間，PDMS從90.59降至87.50，是所有消融中跌幅最大；反之只保留像素級模型，分數為89.91。兩條路線缺一不可，混合架構才是核心優勢。隱特徵監督權重的調整也顯示出最佳平衡點：完全不約束時為90.17，適中權重（0.1）達到90.59，權重過大反而降至89.75。此外，模型在655個雨霧場景的測試中展現出色穩定性，純像素方法僅約60分，HyWorldVLA達到86.87，證實壓縮空間推理能有效抵抗惡劣天候造成的雜訊。 這套方案的成功在於分階段分工：預訓練時用像素重建將隱空間「餵飽」，微調時切換到純隱空間推理，自動獲得對雨霧光照的免疫力，兩個階段互不干擾。 從論文作者群與團隊背景可以發現，比亞迪AI團隊帶有濃厚的學術研究色彩。HyWorldVLA的通訊作者Liulong Ma，個人資料低調，但學術足跡涵蓋自動駕駛規劃、機器人導航、多模態感知與世界模型等方向，出身哈工大機器人技術與系統國家重點實驗室及機電系。另一位主要研究者Hongbiao Zhu，以EMoE-Planner第一作者身分於2025年發表論文，同樣具有哈工大與卡內基美隆大學（CMU）背景。這些線索顯示，比亞迪新技術研究院的AI團隊並非從傳統汽車電子或ADAS工程延伸，而是直接吸收頂尖機器人與電腦視覺人才，形成「機器人AI派」的團隊結構。 比亞迪的自研AI布局並非臨時起意。從2025年EMoE-Planner到2026年HyWorldVLA，以及多篇登上ICLR、CVPR、NeurIPS等頂級會議的合作論文，證明內部已有一個穩定運轉的基礎AI研究小組，而非階段性專案。值得關注的是，這與比亞迪正推進的自研機器人計畫形成技術呼應。HyWorldVLA所代表的VLA與世界模型路線，本質上就是機器人「感知—推理—行動」閉環的自動駕駛版本，兩者共用同一套技術棧與人才基因。比亞迪的組織邏輯在某種程度上接近Tesla AI，將機器人與自動駕駛一體化，從物理AI的第一性原理出發搭建團隊。 HyWorldVLA的發表，讓外界首次看到比亞迪正在展現過去並不顯性的能力——物理AI基礎模型研發。自動駕駛競爭正從功能堆疊進入物理AI能力競爭的階段，比亞迪顯然已經意識到這點。雖然HyWorldVLA是否代表比亞迪已進入第一梯隊還有待更多驗證，但可以確定的是，在所有傳統車廠中，比亞迪率先拋開單純的就事論事做智慧輔助駕駛，而是按照AI系統能力建設團隊，並將研究觸角延伸至機器人與基礎大模型。