OpenDriveLab 等提出 SimVTA：用模拟器渲染未来视频，为驾驶世界模型做 RL 后训练

OpenDriveLab 联合上海创新研究院、理想汽车、同济、清华等提出 SimVTA，一个面向驾驶世界动作模型（WAM）的仿真接地后训练框架。它先为每个观测采样候选轨迹，再用真实世界模拟器（如 World Engine）在重建的真实场景中为高奖励候选渲染未来视频，以此作为视觉监督做 RL 后训练。这解决了驾驶日志只含已记录轨迹未来视频、其他候选轨迹缺少视觉监督的问题。