百度發表 Apollo World 世界模型，以 2.17 億英里自動駕駛數據訓練而成

中國開源人工智慧廠商百度在其 AI Day Apollo 活動中，發表了全新世界模型「Apollo World」。該模型專為訓練自動駕駛車輛打造（包含百度旗下的 Apollo Go 無人計程車隊），凸顯生成式人工智慧正快速跨出螢幕內的應用範疇，走向實體世界的落地應用。

百度表示，Apollo World 僅需短短一天，就能生成相當於約三年真實世界的路測量。該公司透過直接從 Apollo Go 自駕車隊蒐集的 2.1748 億英里實際營運數據，來完成這套系統的訓練。

為自駕車隊模擬實體世界

世界模型能讓人工智慧系統理解、預測並模擬物理環境，使生成式人工智慧從寫程式、資安等軟體領域，進一步拓展至複雜的現實世界運作。

Informa TechTarget 旗下研調機構 Omdia 分析師 Lian Jye Su 指出，自動駕駛是目前這項技術最務實的應用場景之一。「這是世界模型最合理的應用，因為汽車產業發展相對成熟，」Su 表示，並指出遊戲與汽車產業為世界模型的部署提供了龐大的商業機會。

在自駕運輸領域採用世界模型的業者絕非只有百度一家。Google DeepMind 以其 Genie 3 基礎模型為架構打造的 Waymo World Model，能將原始影片紀錄轉換為具互動性的 3D 模擬環境；自駕卡車開發商 Waabi 則仰賴其專屬世界模型，在進行公路測試前先行訓練虛擬車隊；與此同時，Nvidia 也推出了開源世界模型 Cosmos，旨在協助開發者將物理邏輯導入機器人技術與自動化工作流程中。

Su 認為，投入資源打造精準的虛擬環境，在現實世界的安全性與性能表現上能獲得實質回報。「一旦你做對了……你就擁有了強大的基礎數據。你可以高度精確地複製出實體世界的虛擬版本，這對極度精確的預測與生成帶來了極大貢獻，」Su 解釋道。

高昂算力成本仍是嚴峻挑戰

儘管物理人工智慧潛力龐大，但世界模型仍面臨著嚴重的商業與維運瓶頸——其中最關鍵的便是算力成本。

訓練世界模型需要龐大的運算資源，而即時運行更需要源源不絕的算力支援。目前大多數世界模型所需的專屬基礎架構，規模相當於每位活躍使用者配置一張 GPU，這使得企業營運商在擴大規模時面臨高昂成本。

儘管如此，誠如百度部署 Apollo World 所展現的，各大科技巨頭仍將物理人工智慧世界模型視為實現穩定可靠的商業化自駕營運不可或缺的基石。