百度披露 Apollo World，支撑萝卜快跑 L4 虚拟训练
2026/11/03 — 11/03 22:19·2 个来源（全部）·2 篇报道（全部）
核心速览 (Key Takeaways)
- 在深圳百度 AI Day·Apollo 专场上，百度 Apollo 首次披露面向物理 AI 的全模态世界模型 Apollo World，并提出「因果性、交互性」两项基础门槛加物理准确性、持久性、实时性三项进阶指标的「2+3」判断标准。
- 该模型已用于萝卜快跑的全球化测试与验证，支撑 L4 级虚拟训练；
- 其端到端全无人运营里程超百万公里，技术栈可向机器人等物理 AI 场景延伸。
事件背景与详细解读
同日披露的信息还显示，Apollo World 已用于萝卜快跑的全球化测试与验证，并支持从自动驾驶向机器人等物理 AI 场景延伸。王亮在会上称，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超百万公里，Apollo World 为其提供虚拟训练环境，帮助“学生”AI Driver 学习、验证和迭代。
InfoQ 中文在 11 月 4 日的报道中转述行业人士的分析称，Apollo World 可“日行十万公里”，一天完成的虚拟路测里程相当于一辆配备安……（原文至此截断）。目前公开信息只披露到这一验证与训练用途的阶段，未见更多后续进展。
AI 综合 2 篇报道生成 · 更新于 1 小时前
最新进展在深圳百度 AI Day·Apollo 专场上，百度 Apollo 首次披露面向物理 AI 的全模态世界模型 Apollo World，并提出「因果性、交互性」两项基础门槛加物理准确性、持久性、实时性三项进阶指标的「2+3」判断标准。该模型已用于萝卜快跑全球化测试与验证，其端到端全无人运营里程超百万公里，技术栈可向机器人等物理 AI 场景延伸。
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在深圳百度 AI Day·Apollo 专场上，百度 Apollo 首次披露面向物理 AI 的全模态世界模型 Apollo World，并提出「因果性、交互性」两项基础门槛加物理准确性、持久性、实时性三项进阶指标的「2+3」判断标准。该模型已用于萝卜快跑全球化测试与验证，其端到端全无人运营里程超百万公里，技术栈可向机器人等物理 AI 场景延伸。
看自动驾驶世界模型怎么落地，可参考百度给出的验收标准。
InfoQ 中文AI 评分 60
据 IT 之家现场消息，百度在深圳 AI Day·Apollo 专场首次披露面向物理 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。Apollo World 可生成遵循现实规律、响应无人车动作的视频，支持驾驶系统从起点连续开到目的地；百度称其需满足因果性、交互性以及物理准确性、持久性、实时性。
世界模型正成为自动驾驶训练的新基础设施
IT之家AI 评分 61
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