AI教AI開車！百度首次披露Apollo World具身世界模型

（香港文匯報記者 郭若溪）11月3日，百度AI Day·Apollo專場在深圳舉辦，百度首次對外發布面向物理AI的智能體驅動全模態世界模型——Apollo World，並推出行業首個世界模型「2+3」專業評判標準。該模型已深度應用於蘿蔔快跑無人駕駛全球化測試驗證，為行業破解自動駕駛安全、智能、規模發展難題，加速無人駕駛規模化落地。

百度智能駕駛事業群組首席架構師王亮表示，自動駕駛世界模型的核心價值不在於渲染逼真畫面，而在於精準還原現實物理規律與因果邏輯，從「炫酷視頻畫師」升級為無人車安全能力的專業「考官」。作為國內唯一實現端到端L4級無人駕駛規模化運營的出行平台，蘿蔔快跑已積累超百萬公里全無人運營里程，依託Apollo World虛擬訓練體系，實現AI駕駛員的持續學習、迭代升級。

據百度智能駕駛世界模型負責人楊澤介紹，Apollo World突破傳統仿真局限，將虛擬城市內車輛、行人等所有交通參與者，建模為具備自主決策、動態交互能力的AI智能體，可實現任意起止點的全流程虛擬通行，生成海量真實、可變的虛擬出行場景。同時，該技術可跨界拓展至各類物理AI機器人場景，具備廣闊應用前景。

相較於傳統仿真技術，Apollo World測試效率實現量級躍升，單日虛擬路測里程可達十萬公里，相當於人工安全員實車連續測試三年的工作量，憑藉高效數據飛輪，推動智能駕駛行業邁入AGI新階段。

針對行業世界模型評判標準模糊的痛點，百度創新性提出「2+3」硬核評判體系，精準界定優質自動駕駛世界模型的核心標準。兩項基礎門檻為因果性與交互性，要求模型遵循現實時間邏輯推演未來場景，且能響應外部動作干預、動態改變環境狀態，杜絕畫面拚湊式生成。三項進階核心能力，分別是物理準確性、運行持久性與實時推理能力，確保虛擬場景貼合真實路況、長時間運行無數據漂移、低時延高效推演，保障虛擬訓練結果可真實落地實車。

依託智能體驅動、全模態感知、全行程閉環三大核心能力，Apollo World重構自動駕駛訓練模式。傳統仿真場景中交通參與者多為固定腳本道具，而在Apollo World虛擬城市中，所有交通主體可實時感知路況、自主調整行為，與無人車形成真實博弈交互，高度還原複雜真實路況。同時，模型可模擬激光雷達、相機等全維度傳感數據，完成決策、行駛、反饋的端到端閉環訓練，支持無人車完成接單、行駛、送達的完整真實出行任務。

長期以來，無人駕駛行業存在安全、智能、規模化發展的「不可能三角」，海量長尾場景難以通過實車測試全覆蓋，新區域落地試錯成本高、風險大。而Apollo World實現「AI教AI開車」，通過復刻真實複雜路況、生成全新極端場景，讓無人車在虛擬環境中完成海量極限測試，提前消化安全風險、降低落地成本。

強大的虛擬訓練能力，依託蘿蔔快跑海量真實路測數據支撐。目前，蘿蔔快跑已落地全球28座城市，累計完成超2300萬次出行服務，自動駕駛總里程突破3.5億公里，全無人里程超2.4億公里，同時布局左右舵海外市場。真實路況數據與虛擬模型迭代雙向賦能，形成高效技術閉環。

當前全球物理AI產業高速增長，市場規模有望從2025年的816億美元躍升至2033年的9604億美元。業內表示，百度Apollo World實現AI從「生成畫面」到「驗證行動」的技術跨越，為無人駕駛規模化、安全化、智能化發展樹立全新技術標杆，助力行業迎來真正的AGI智能駕駛時代。