乾崑ADS 5将WEWA 2.0升级为面向驾驶的AI智能体，核心突破在于用世界模型替代传统CV pipeline。从计算机视觉视角看，模块化检测-跟踪-预测链路在长尾场景易断裂，而隐式学习环境动力学的世界模型，能更鲁棒地处理遮挡、极端天气等corner case。这让我想起ImageNet era的启示：高质量数据闭环比单纯堆参数更重要。华为180亿研发投入若聚焦构建“驾驶世界”的仿真-真实数据飞轮，并解决可解释性验证，或能推动行业从规则驱动迈向认知驱动。不过…，世界模型在开放场景的泛化边界仍需实证。各位在CV项目中遇到过类似架构迁移的挑战吗？
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