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驾驶世界模型分成重建与生成两条路线：重建式保真但只能覆盖采过的场景，生成式可控但物理一致性受质疑。从 NeuroNCAP 的强证据到视频模型的物理理解缺陷，说明它们各自能承担安全验证的哪一部分。

端到端智驾的评测正在被重建：只看轨迹 L2 误差的模型能打平甚至超过感知方案，开环排名与闭环排名会发生反转。梳理三组否定开环指标的证据、闭环与伪闭环基准的迁移，以及 VLA 化之后动作输出机制的真实形态。

全身控制的核心不是把语言模型直接接到电机，而是让语义任务、运动生成、接触动力学和安全约束在不同频率上协同：梳理 RL、MPC、WBC、loco-manipulation 与人形数据采集。

Agent 等于模型加 Harness：同一模型换一套外置工程，表现可以相差数倍甚至排名逆转。梳理四类失败模式的实证、六件套武器库、压缩为什么不够，以及 2026 年关于 harness 披露的规范之争。

纯视觉加坐标操作已成为 GUI 代理主流范式，两年内基准成绩从 12% 涨到超过人类基线。但失败分析显示 75% 以上含点击不准，长任务的性能衰减近四倍——梳理这条曲线的来路、代价与仍未解决的问题。

从 SayCan、VoxPoser 到 Helix、GR00T 和具身记忆，梳理机器人长时程任务的接口演进、双系统架构、错误恢复与评测缺口：真正缺的不是更长的上下文，而是能被验证的恢复闭环。

校准好的不确定性不等于安全的决策：智驾安全量化的证据几乎全部来自仿真。梳理共形预测的理论缺口、形式化验证的规模墙、最小风险机动的现实反思，以及 L3 法规落地后仍未闭环的问题。

「无图」不是真的没有地图，而是去掉车道级高精地图、保留导航地图先验。梳理从 BEV 到在线矢量建图再到端到端吸收的演进、占用网络的四个瓶颈，以及极端场景公开证据为何如此稀缺。

MCP 管工具、A2A 管代理，两个协议同归 Linux Foundation 治理，标准之战告一段落。但真正的分歧转移到别处：工具投毒与供应链攻击、代码执行对工具调用的替代、以及跨协议信任的空白地带。

多代理的增益是条件性的：在可分解、可验证、预算充足时有效，在单点推理任务上常被强单代理追平。梳理正反证据、logistic 缩放与异构负收益、失败分类学，以及 15 倍 token 换来的是什么。