最近智能辅助驾驶圈吵得最热的话题，莫过于VLA2.0发布以来的种种争议，外界的疑惑一直没断过。先是“比国内第一梯队领先5倍”的说法引发讨论，品牌方后续解释，这个5倍是内部测试的综合体验提升，单论接管次数，同时间同一路段下，同行平均接管次数比VLA2.0多4到5倍，论用户驾驶的“情绪稳定指数”也提升了5倍。可行业的质疑声始终没消：测试标准没有完全公开，拿部分场景的测试结果下结论不够严谨，何况技术还没正式推送给普通用户，没有经过大规模真实路况的检验，难免让人觉得有营销造势的嫌疑。

　　更让人揪心的是那起真实路况事件：马路上躺了4个小朋友，VLA2.0未刹停，险酿大祸。事故中是驾驶员主动刹停，而非系统提醒。品牌方称是系统减速提醒了驾驶员，但从曝光的行车视频来看，VLA2.0的减速时长不到2秒，确实是驾驶员先发现险情后主动刹车避险。

　　这件事也把纯视觉路线的天然短板摆到了台面上：纯视觉路线通行效率高，开起来体验丝滑，发展上限高，但碰到这种极低概率的长尾场景，决策容易出现迟疑，没能做出全力刹停的判断。

　　而融合感知路线依靠多传感器加持，安全底线更稳固，华为乾崑智驾遇到这类场景，即便没能百分百确认障碍物属性，也会直接触发紧急制动。

　　Momenta CEO曹旭东直言，VLA对智能辅助驾驶来说只是锦上添花，世界模型结合强化学习才是实现安全跃升的核心路径。

　　他指出VLA存在根本性缺陷：训练优先级错位，大量参数没有用在驾驶核心任务上;能力和需求脱节，驾驶核心是预判极端场景做应急反应，不是语言泛化能力，VLA对安全提升有限;性能提升最多只有3-5倍，远达不到规模化落地需要的百倍级跃升。目前全球主流的智能辅助驾驶玩家，主攻方向也都是世界模型。

　　你觉得纯视觉路线该如何补牢安全短板呢?