本发明涉及一种世界模型驱动的学习型可迁移自动驾驶方法及系统，其中方法包括：构建仿真环境，并在仿真环境中设定与真实环境相同的配置；在仿真环境中采集大批量数据，在真实环境中采集小批量数据；构建世界模型，并利用大批量数据在仿真环境中进行模型训练，世界模型以相机图像作为输入，利用生成式世界模型对环境进行建模，通过隐藏变量保存并传递历史时刻的信息，输出鸟瞰图和控制指令；基于小批量数据在真实环境中进行域自适应迁移训练，并将模型部署在现实世界自动驾驶汽车中，实现虚实迁移的通用一体化自动驾驶。与现有技术相比，本发明创新了世界模型的建模方式，高效提取了环境动力学特征，实现了一体化自动驾驶，并能够实现虚实迁移。