11月3日，在深圳举行的百度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。该模型目前已用于萝卜快跑的全球化测试与验证，支持无人驾驶规模化落地。
百度智能驾驶事业群组（IDG）首席架构师、IDG技术委员会主席王亮表示，世界模型的重点不在于渲染画质，而在于能否忠实还原现实物理规律和行为因果，其角色应是验证无人驾驶安全性的“考官”，而非仅生成视频的“画师”。据披露，萝卜快跑是中国唯一以端到端技术规模化运行L4无人驾驶的出行平台，端到端全无人运营里程已超百万公里，Apollo World为其提供虚拟训练环境，帮助自动驾驶系统完成学习、验证与迭代。
Apollo World将虚拟场景内的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间通行。百度IDG杰出架构师、世界模型负责人杨泽介绍，传统仿真中的其他交通参与者更接近按脚本运行的道具，而Apollo World赋予其智能，使无人车的减速、变道或让行能够引发其他参与者的不同反应，形成持续变化的交通博弈环境。同时，该模型可实时生成相机、激光雷达等多模态观测数据，让无人驾驶系统直接感知虚拟环境并形成端到端闭环。
在评判标准上，Apollo提出“2+3”框架。“2”项基础门槛为因果性与交互性，前者要求遵循时间单向性、由当前状态预测下一刻，后者要求能动态响应外部干预；“3”项进阶指标包括物理准确性、持久性与实时性，分别对应模拟状态是否可靠、长时间运行是否发生漂移、推理时延是否满足测试效率要求。
据百度方面数据，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。Apollo World从真实驾驶数据中提取高价值场景，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。行业人士分析，Apollo World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。此外，其技术栈还可拓展至机器人等更广泛的物理AI场景。
Grand View Research预计，全球物理AI市场规模将从2025年的约816亿美元增至2033年的约9604亿美元，2026年至2033年复合年增长率为36.1％。随着世界模型从“生成画面”走向“验证行动”，无人驾驶长尾场景覆盖、新区域部署成本与跨场景连续驾驶验证之间的“不可能三角”有望获得新的解法，但虚拟验证与真实道路表现之间的一致性仍需持续检验。
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