車東西（公眾號：chedongxi）
作者 ｜ 郭月
編輯 ｜ 志豪

“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經到來?！痹?026年CES展上，英偉達CEO黃仁勛斷言，那些能理解并規(guī)劃物理世界的AI模型將重塑千行百業(yè)，而“自動駕駛將是其首個大規(guī)模主流落地場景”。

然而，在自動駕駛時代全面到來之前，那些1%的長尾場景成為了核心障礙。特斯拉CEO埃隆·馬斯克感同身受，就像他說的，“讓自動駕駛達到99%容易，解決剩下的‘長尾問題’卻非常困難?！?/p>

但科技巨頭們已經達到了共識，必須構建一個無限逼近現(xiàn)實、甚至能主動創(chuàng)造未知的高保真的“數字宇宙”。

這個虛擬世界不僅要能精準復現(xiàn)已知的各種極端路況，更要能主動合成未知的、甚至超出人類想象的復雜交互場景，讓自動駕駛系統(tǒng)得以持續(xù)進行“飽和式”的訓練與迭代。

為此，特斯拉研發(fā)了世界模型，英偉達通過高精仿真構建虛擬試驗場Cosmos，中國自動駕駛明星企業(yè)文遠知行則發(fā)布了通用仿真模型WeRide GENESIS，它們都在教AI理解物理世界。

不難看出，仿真模型正在成為推動自動駕駛跨越長尾鴻溝、駛向規(guī)?；涞氐年P鍵。

一、仿真模型破局自動駕駛“最后一公里”

自動駕駛汽車需要經歷多少測試才算足夠安全？

業(yè)界的一份測算指出：至少110億英里（約177億公里）的測試里程，才能獲得高置信度的安全驗證。

而傳統(tǒng)的實地路測因成本高昂、周期漫長、法規(guī)限制、極端危險場景難以復現(xiàn)以及安全風險高等問題，已成為自動駕駛商業(yè)化的主要障礙。

在這一背景下，自動駕駛仿真憑借其安全、可控、可無限重復的核心優(yōu)勢，成為推動自動駕駛跨越商業(yè)化臨界點的關鍵“試金石”。

國際調研機構Fortune Business Insights預示了仿真的廣闊前景：到2032年，全球仿真測試市場規(guī)模預計將達341.4億美元（約合人民幣2374億元），維持高速增長。

全球科技巨頭已在此領域展開激烈角逐。

Waymo推出了自動駕駛模擬軟件Simulation City，用以高效生成極端場景、訓練自動駕駛系統(tǒng)。

特斯拉官宣了“世界模擬器”，旨在用AI直接模擬物理世界，擴充算法應對邊緣場景的能力。

然而，構建真正有效的“數字試金石”遠非易事，當前技術仍面臨幾大核心挑戰(zhàn)：

1、保真度鴻溝：虛擬環(huán)境往往在關鍵細節(jié)上與真實世界存在差距。例如精確模擬暴雨對激光雷達的干擾、夜間復雜的光影反射等場景，仍是技術難點。

2、交互真實性不足：許多仿真系統(tǒng)中的交通參與者（車輛、行人）行為模型過于呆板，難以復現(xiàn)人類駕駛員的復雜決策，導致交互場景失真。

3、閉環(huán)迭代難打通：打造能夠自動發(fā)現(xiàn)問題、精準診斷根因、持續(xù)優(yōu)化算法并即時驗證效果的自我進化體系，對許多企業(yè)來說仍是挑戰(zhàn)。

這些局限性共同導致了仿真在應對極端場景時的乏力，成為自動駕駛突破商業(yè)化落地的“最后一公里”阻礙。

仿真模型必須進行一場從“場景復現(xiàn)”到“智能進化”的范式升級。

換句話說，它不應是回放已知困難場景的“錄像機”，而需進化成為能夠主動發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)未知弱點、生成高價值對抗性場景的“陪練”。

二、WeRide GENESIS刷“副本”自己訓練自己

面對“百億公里”的驗證鴻溝與長尾場景的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，行業(yè)討論重心已從“是否需要仿真”轉向“需要多強的仿真”。

有觀點認為，必須通過高保真、高效率的仿真技術，構建一個能無限逼近現(xiàn)實、甚至能主動創(chuàng)造未知的“數字宇宙”。

文遠知行發(fā)布的自研通用仿真模型WeRide GENESIS，正是朝這一方向進行的關鍵探索。

▲文遠知行發(fā)布WeRide GENESIS

文遠知行的WeRide GENESIS仿真模型具備哪些能力？

WeRide GENESIS基于生成式AI技術，可在幾分鐘內生成高度真實的仿真城市環(huán)境，還原現(xiàn)實道路中罕見的極端長尾場景，高保真復刻任意現(xiàn)實路況。

該仿真平臺還允許自由編寫與組合任意場景，例如移除或增加特定的交通參與者，或模擬車輛變道博弈。

在傳感器層面，WeRide GENESIS可合成任意不同位置和視角的傳感器數據，并適配從L2++到L4不同自動駕駛等級的任意傳感器套件，確保了仿真與真實車輛配置的一致性。

最終，這些能力可以擴展至模擬任意大范圍的數字街區(qū)，使自動駕駛系統(tǒng)在虛擬環(huán)境中完成充分訓練與測試，從而大幅提升算法應對復雜場景的能力與迭代效率。

這套能力是如何打造的？

WeRide GENESIS將其核心能力拆解并內化為四個相互協(xié)同的AI模塊，即AI場景、AI主體、AI指標、AI診斷。

▲WeRide GENESIS的四大AI模塊

AI場景模塊負責構建各類關鍵情境，通過生成式AI技術，它可以組合衍生出近乎無限的復雜情境，如臨車加塞、行人“鬼探頭”、火災地震、極端天氣以及其他稀有事件等，確保自動駕駛系統(tǒng)具備應對各種復雜邊界場景的能力。

這相當于將測試從“在路上等待Bug出現(xiàn)”轉變?yōu)椤霸诜抡嬷兄鲃舆M行飽和式壓力測試”，系統(tǒng)性地觸探算法的邊界。

AI主體模塊其實就是讓系統(tǒng)告別“呆板NPC”，擁抱復雜人性。

傳統(tǒng)仿真中的交通參與者（車輛、行人等）行為往往簡單、平均，且可預測，這與現(xiàn)實世界中充滿不確定性和主觀意圖的復雜交互相去甚遠。

GENESIS的AI主體模塊則致力于為每一位交通參與者構建智能行為模型，使其能夠模擬從日常駕駛到高風險行為的全譜系反應。

例如，它可以模擬在路口猶豫不決最終又突然加速搶行的駕駛員，或者在車縫中穿梭的外賣騎手。這種對客體不確定性交互的模擬，對自動駕駛系統(tǒng)提升在實際復雜交通流中應變能力極為重要。

▲自車駕駛表現(xiàn)對比

如對比視頻所示，在左側“原始算法+無AI主體”的組合下，自車表現(xiàn)猶豫，直至對向車輛完全通過后才開始通行，無法滿足效率要求；在中間“新算法+無AI主體”的模擬中，自車僅按預設軌跡行駛，缺乏對周邊車輛行為的預測，最后發(fā)生碰撞，無法滿足安全要求；在最右側“新算法+AI主體”的加持下，自車能夠實時判斷周邊車輛的行駛意圖，在確保安全的前提下流暢通過，實現(xiàn)了效率和安全雙重保障。

當系統(tǒng)出現(xiàn)問題時，如何客觀評估其影響？

AI指標模塊建立了一套覆蓋安全、合規(guī)、舒適、效率的多維度量化評估體系。例如，一次急剎車帶來的乘客不適感，可以被轉化為舒適度評分；一次變道的流暢與否，可以通過軌跡平滑度、加速度變化等多個指標客觀衡量。

▲舒適度曲線

畫面中的舒適度曲線（Comfort Score）是“AI指標”模塊的核心指標之一，動態(tài)量化了行駛過程中的乘客舒適度，為算法評估和迭代提供了實時判斷依據。畫面均由WeRide GENESIS生成。

這使得算法迭代的效果變得一目了然，算法優(yōu)化有了精準的數據導航，而非依賴工程師的主觀經驗。

當算法在某個場景下表現(xiàn)不佳時，“AI診斷”模塊會自動介入，像一位資深專家一樣進行問題溯源，更能進一步分析根本原因，并提供可執(zhí)行的修復建議。

隨后，修復后的算法可被立即重新投入該場景進行驗證，形成“測試-診斷-修復-驗證”的快速閉環(huán)。

值得注意的是，這四大AI模塊并非孤立運作，而是構成了一個完整的自動駕駛研發(fā)閉環(huán)迭代體系。

AI場景源源不斷制造高難度考題；AI主體在其中扮演狡黠的“考官”；AI指標進行毫秒級、全方位的“閱卷”；AI診斷則對錯題進行深度復盤并給出“解題思路”。

原本需要耗時數年、耗費巨資的真實道路測試與算法調優(yōu)過程，可以在虛擬世界中以天為單位的高效迭代中完成。

▲WeRide GENESIS為自動駕駛技術迭代提供了“加速飛輪”

三、 加速全球商業(yè)化部署進度條

對文遠知行而言，WeRide GENESIS已超越單一研發(fā)工具，成為實現(xiàn)規(guī)模商業(yè)化的戰(zhàn)略基石，它將從四個維度構建關鍵支撐：

首先，破解泛化難題，為跨區(qū)域落地鋪平道路。

面對全球不同城市路網、交通習慣、法規(guī)等差異，傳統(tǒng)一地一測的模式效率低下，WeRide GENESIS大幅提升了自動駕駛系統(tǒng)的泛化能力。

通過虛擬仿真，WeRide GENESIS突破了真實路測在場景覆蓋、成本與效率上的局限，為多城市、多場景的規(guī)?；虡I(yè)落地提供了可靠支撐。

其次，閉環(huán)迭代體系，提升研發(fā)效率與安全性。

通過四大AI模塊的協(xié)同，WeRide GENESIS實現(xiàn)了“生成場景-量化評估-診斷優(yōu)化”的完整閉環(huán)。該系統(tǒng)能持續(xù)生成高價值場景、找到性能瓶頸并提供優(yōu)化方向，將數百萬公里測試壓縮至數天的虛擬仿真，提升算法迭代效率與行車安全性。

此外，降低測試成本，加速技術落地。

WeRide GENESIS在虛擬環(huán)境中進行自動駕駛測試，節(jié)省了車隊運營、人力等巨額邊際成本，為解決Robotaxi規(guī)?；y題提供了技術前提。

最終，構建可擴展的“數字宇宙”，支撐全球化部署。

文遠知行CTO李巖將WeRide GENESIS視為可隨時生成、擴展的“數字宇宙”。它能為任何目標城市構建“數字副本”，讓自動駕駛系統(tǒng)可以進行超大規(guī)模的運營推演和算法調優(yōu)，為全球商業(yè)部署打下基礎。

在這一能力底座的驅動下，文遠知行取得了一系列行業(yè)矚目的運營成果。

其L4級Robotaxi服務已在北京、廣州、阿布扎比等全球超10座城市落地。截至2026年1月12日，文遠知行全球Robotaxi車隊規(guī)模達到1023輛，正式邁入“千輛時代”。

▲文遠知行Robotaxi已進入全球超10座城市

作為全球唯一在8個國家獲得自動駕駛牌照的公司，文遠知行已經在全球11個國家超40個城市開展自動駕駛研發(fā)、測試及運營，運營天數超2300天，持續(xù)驅動其商業(yè)版圖高效、快速地向全球新市場復制與落地。

結語：全球自動駕駛商業(yè)化提速

隨著WeRide GENESIS的不斷完善與應用，文遠知行自動駕駛技術正持續(xù)良性循環(huán)：更完備的仿真平臺催生更強大的自動駕駛算法，更強大的算法加快了商業(yè)部署；而規(guī)模化運營產生的海量數據，又推動仿真平臺迭代優(yōu)化……

在一個可以無限生成、無限測試的“數字宇宙”中，未來自動駕駛的成熟速度將遠超我們想象。

文遠知行通過WeRide GENESIS，已經在全球自動駕駛競爭中占據了有利位置，而全球自動駕駛商業(yè)化也正加速駛來。