蔚来：业界首个“认知型”智驾方案今日落地

昨天，蔚来汽车传出消息，旗下 “Banyan 榕” 智能系统 3.3.0 版本将于今天上午 10 点全量推送，覆盖超 40 万台 NT2 平台车型。

此次升级的核心突破的是全球首发“世界模型 NWM + 闭环强化学习”技术范式，标志着智能驾驶行业完成从 “感知智驾” 到 “认知智驾” 的关键跃迁，车辆不再局限于 “看见路况、被动反应”，而是具备类人化的 “理解环境、预判风险、自主进化” 能力，为高阶智能驾驶的规模化落地树立全新标杆。

按照蔚来的划分，传统智能驾驶系统属于“感知智驾”，依赖传感器采集数据并匹配训练场景，本质是被动反应模式，面对未训练的长尾场景时易出现决策延迟或误判。核心症结在于缺乏对物理规律、环境关联的深层理解，无法像人类驾驶员一样凭借 “驾驶直觉” 预判风险。

蔚来此次推出“世界模型 NWM + 闭环强化学习”范式，正是针对这一痛点的突破，并被定义为认知智驾。

NWM（NIO World Model）2.0 本质是构建了符合真实物理规律的 “虚拟认知大脑”，通过多元自回归生成技术，实现全量数据理解、长时序推演与空间语义认知三大核心能力。

配合闭环强化学习形成的自主进化机制，实现 “感知 - 认知 - 决策 - 反馈 - 进化” 的完整链路，形成 “认知智驾” 。认知型智驾有以下三大优势表现。

首先，NWM 2.0 融合视觉、语言、激光雷达多模态数据，不仅能识别车辆、行人等目标，更能理解交通参与者的行为逻辑与环境关联 。如通过分析行人抬头观察的动作预判横穿意图，通过识别路面水渍预判刹车距离变化。

其长时序推演能力可在 100 毫秒内（仅为人类反应速度的 1/8）生成 216 种潜在行驶轨迹，提前 3-5 秒预判风险，使鬼探头、施工占道等复杂场景的预警准确率达 99.2%。

其次，闭环强化学习机制构建了自主进化闭环：世界模型生成无限长尾场景与极端危险场景，解决真实路测中罕见案例采集难的问题；系统通过奖励函数自主判断决策优劣，无需人工标注即可完成模型优化，使迭代周期缩短 70%，训练效率提升 300% 以上。

此外40 万台量产车形成的群体智能数据池，更让每台车的驾驶经验都能反哺全车队能力进化，实现 “一车学习、全域受益”。

最后，突破感知智驾的 “场景依赖” 局限。认知智驾凭借对物理规律的深层理解，在小路、窄路等未训练场景中的通过率提升 60%，无保护左转成功率提高 42%；配合 “无图领航” 技术，实现停车场自主寻路、高速收费站智能通行等复杂场景覆盖，真正达成 “可见即可泊、无图也能行” 的全域驾驶体验。

此次升级同步落地多项认知智驾赋能的实用功能：

紧急自主靠边停车 2.0 版在驾驶员失能时，可完成安全减速、精准变道至应急车道并自动呼叫救援，成功率达 99.3%；全向泊车系统支持斜列车位、断头路车位等复杂场景，泊车时间缩短 20%；低速循迹倒车记忆距离从 50 米延长至 150 米，覆盖更多日常用车场景。

在此之前，网络存在一些针对蔚来智驾不算积极的反馈，随着 Banyan 3.3.0 系统全量推送，超过 40 万台 NT2 平台车型将成为认知智驾的 “移动测试场”，后续用户口碑将成为争议的关键转折点：

若系统能通过 “虚拟训练 + 数据闭环” 快速补齐短板，验证技术路线的可行性，前期质疑将转化为对技术迭代的认可；若仍未能解决核心体验问题，“全球首发” 的光环可能进一步褪色，行业对认知智驾的期待也将回归理性。