复旦贾萧松：自动驾驶与具身智能瓶颈在训练范式

复旦大学助理教授贾萧松认为，自动驾驶与具身智能的真正瓶颈不在模型架构，而在训练范式与监督信号。他称，VLA、WAM 等新架构层出不穷，但模仿学习优化的是与人类示范的接近度，而非决策好坏，因此需要先模仿再强化。 他回顾了从轨迹预测转向端到端、再到 Think2Drive 隐空间世界模型与 DriveAdapter 的技术路径，以此说明上述判断。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。