让无人车在虚拟城市里接单载客：百度 Apollo World 世界模型亮相，提出两层判断门槛

11 月 3 日，百度在深圳一场 Apollo 专场活动上首次披露 Apollo World。这是一套面向物理人工智能的、由智能体驱动的全模态世界模型，同时抛出两层门槛加三项进阶的判断标准。

所谓世界模型，通俗说就是给机器造一个会按现实规律演化的虚拟世界。用于无人驾驶时，它不仅要生成逼真的画面，还得准确推演现实会如何变化——这一点决定了它和普通视频生成模型的区别。

百度把门槛拆成两类。基础层看两条：一是因果性，模型要遵循时间单向，时间只有一个方向，未来由过去推出，靠当前状态推演下一刻，不能靠拼凑画面或倒推；二是交互性，外部注入的动作能够真实影响未来的世界状态。

进阶层看三条：物理准确性，模拟状态是否符合世界规律，学到的东西回到物理世界还能不能用；持久性，长时间运行后物体与细节会不会漂移；实时性，生成世界的复杂度上升时，推理时间不能被拖垮。

在 Apollo World 搭出的虚拟城市里，车辆与行人不再按脚本走位，而是能自己做判断、也会互相影响的智能体。无人车做出不同动作，整个场景会随之改变，而不是沿着预设轨迹重播。

它还能实时生成相机画面与激光雷达点云等多模态观测，让驾驶系统拿到与实车相近的感知输入。天气变了，两类传感器的数据同步变化；系统据此转向、加速或减速，再把动作传回模型，模型更新其他交通参与者的行为，并生成下一刻的观测。

感知、决策、行动、反馈这样循环起来，就形成端到端闭环。而且闭环不局限于一个路口，无人车在虚拟城市里可以自选起点与终点，途中连续穿过不同道路与场景，跑完接单、载客到送达的完整流程。

真实数据里的高价值场景会被提取出来，转成可重复的虚拟测试；验证过的策略再回到真实道路受检，结果又反哺迭代。百度称，萝卜快跑是国内唯一把端到端技术做成规模化 L4 运营的出行平台，已覆盖全球 28 座城市，自动驾驶里程累到 3.5 亿公里以上，完全无人的部分超过 2.4 亿公里。Apollo World 目前已经用于其全球化测试与验证。

对行业来说，这类模型的价值不在画面好不好看，而在能不能把难以复现的长尾场景变成可批量演练的考题。谁的数据飞轮转得更快，谁的无人车就更早摆脱对里程堆叠的依赖。

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