世界模拟器技术概述 - 公司披露基于神经网络的“世界模拟器”，旨在为自动驾驶和机器人项目打造无限逼真的虚拟训练场 [1] - 该模拟器能生成连续、多视角的驾驶场景，实现AI在一天内学习相当于人类500年驾驶经验 [1][3] - 系统可大幅降低对真实道路测试的依赖，在更安全、高效的环境中评估和改进自动驾驶系统 [5] 核心功能与应用 - 模拟器核心功能是预测，根据当前车辆状态和驾驶指令实时生成“下一秒世界”的完整视觉画面 [8] - 系统可一次性生成长达6分钟、覆盖8个摄像头的逼真驾驶视频，细节还原度惊人 [10] - 主要应用于闭环评估、情景再现与修改、以及对抗性场景生成三大方面 [10][11][12] - 该模拟器平台具备通用性，同样被用于训练“擎天柱”人形机器人 [7] 端到端技术路线优势 - 公司采用“端到端”技术路线，AI模型直接处理像素数据并输出驾驶指令，一步到位 [13] - 该架构优势包括消除模块化方案中的信息损失、学习人类价值观处理复杂路况、以及具备更好的可扩展性与简洁性 [14][15][16] - 端到端模型能直接从像素中理解微妙意图并做出决策，无需经过僵化的信息定义 [14] 数据处理与系统透明度 - 自动驾驶系统需处理高维度输入信息，输入token总数高达20亿个，而输出仅为2个 [17] - 公司利用车队产生的“瀑布式”数据流，建立复杂“数据引擎”自动筛选罕见且有价值的训练样本 [17] - 针对“黑箱”问题，神经网络能输出可供人类理解的“中间token”，并通过技术实时生成3D模型展示AI的“思考过程” [17] 战略意义与市场讨论 - 公司雄心已超越汽车本身，正在打造一套解决通用AI的底层系统 [18] - 有市场观点认为，模拟技术高度发展后，竞争对手无需庞大车队也能通过模拟场景追赶 [20] - 投资者关注公司需解决当前产品中存在的实际安全问题，如“幻影刹车” [21] - 公司估值已深度绑定其AI前景，“世界模拟器”的公布使其竞争格局和技术壁垒更复杂 [23]