新浪科技讯 11 月 4 日下午消息，在百度 AI Day Apollo 专场上，百度 Apollo 首次披露面向物理 AI 的智能体驱动全模态世界模型 Apollo World，并提出世界模型 "2+3" 判断标准。目前，该模型已用于萝卜快跑全球化测试与验证，端到端全无人运营超百万公里，助力无人驾驶规模化落地。

据悉，Apollo World 可将虚拟场景内所有交通参与者建模为具备决策与交互能力的 AI 智能体，支持无人车在虚拟城市任意起终点通行，打造提前验证 " 无限未来 " 的虚拟场景订单。基于 Apollo World 提供的虚拟训练环境，AI Driver 可学习、验证和迭代。

在传统仿真里，其他交通参与者更像是按脚本运行的道具。但在 Apollo World 构建的虚拟城市中，车辆、行人等交通参与者均被建模为具备决策和交互能力的 AI 智能体，能够根据周围交通变化调整行动。无人车减速、变道或让行，都可能引发其他参与者的不同反应，使无人驾驶系统在持续变化的交通环境中接受训练与检验。

有行业人士分析称，Apollo World 可 " 日行十万公里 "，其一天完成的虚拟路测里程相当于一辆配备安全员的真实路测车连续测试约三年。依托世界模型带来的能力跃升，叠加数据飞轮效应，行业将呈现强者恒强的格局，这一趋势也正把行业推向等待已久的 "AGI 时刻 "。

无人驾驶要走向规模化，必须同时兼顾安全、智能与规模，而这三者之间存在着一个 " 不可能三角 "。长尾场景难靠实车里程充分覆盖，新区域部署存在测试成本与试错风险，跨路段、跨场景连续驾驶能力又需规模化验证。Apollo World 把真实运营中的复杂交互与风险场景转化为可重复、可控制、可规模化运行的虚拟测试环境，并生成现实尚未覆盖的新场景，让无人车在实车部署前先在虚拟世界完成驾驶推演，把测试成本和部署风险留在虚拟世界先行消化，让 AI 教 AI 开车。

据悉，目前萝卜快跑已落地全球 28 座城市，累计完成超 2300 万次出行服务，自动驾驶总里程突破 3.5 亿公里，其中全无人驾驶里程超过 2.4 亿公里，并已在左右舵市场开展无人驾驶实践。依托真实驾驶数据，Apollo World 提取高价值场景，虚拟测试结果再反哺车端迭代，形成真实运营与虚拟验证相互促进的闭环。（文猛）