11月3日，在深圳举行的百度AI Day·Apollo专场上，百度首次对外披露面向物理AI的世界模型Apollo World，并公布新一代端到端自动驾驶架构的实际运营进展。百度智能驾驶事业群组首席架构师、技术委员会主席王亮透露，目前已有约百辆萝卜快跑无人车搭载新一代端到端架构参与实际运营，累计全无人运营安全里程接近百万公里，这意味着这套架构已从技术测试走向真实载客服务。
过去，自动驾驶系统主要依靠感知、预测、规划等模块协同运行，工程师通过大量规则约束车辆行为，虽然可控，却限制了系统应对复杂交通场景的灵活性。新一代端到端架构让模型直接从大量驾驶数据中学习驾驶策略，根据摄像头、激光雷达等传感器信息，预测方向盘转向、油门和刹车等控制信号。王亮介绍，这套架构借鉴了大语言模型的思路，后者通过大量文本训练预测下一个Token，自动驾驶模型则把预测对象从文字变成驾驶动作。
不过，模型自主学习能力越强，越可能产生开发人员此前没有预料到的行为。相比传统规则系统，端到端模型行为更灵活，如何验证其在复杂道路环境下的安全性，成为新的技术难题。此次亮相的Apollo World，正是百度为自动驾驶系统构建的虚拟测试环境。与传统仿真主要依靠真实道路数据回放不同，Apollo World将虚拟环境中的车辆、行人等交通参与者建模为具备决策和交互能力的AI智能体。
现场演示中，一辆红色货车挡住对向车道：如果对向车辆绕过货车驶入无人车所在车道，无人车就会刹车避让；如果对向车辆停车等待，无人车则可以继续通过。同一道路环境下其他车辆行为变化，无人车随之作出不同决策。百度还将模拟范围从单一场景延伸至完整行程，让无人车在虚拟城市中按指定起终点连续行驶，测试不同交通密度和道路条件下的表现。据百度披露，Apollo World一天能够完成约十万公里虚拟路测。
行业对世界模型的探索也在同步推进。今年2月Waymo发布Waymo World Model，利用生成式AI构建虚拟驾驶环境，模拟极端天气和低概率危险事件；8月Wayve发布GAIA-4，探索交互式闭环驾驶仿真；国内小马智行4月推出PonyWorld 2.0，文远知行1月发布WeRide GENESIS。百度智能驾驶事业群组杰出架构师、世界模型负责人杨泽坦言，现阶段世界模型仍难完整模拟真实世界的所有变化，虚拟数据需要与真实道路数据结合使用。对萝卜快跑而言，没有安全员兜底的L4无人车，既要守住安全底线，也要避免因过度保守影响正常交通，王亮对此表示「安全不意味着保守」。