芯耀
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世界模型，这个在当前中国智驾被说的最多的词，最近在自动驾驶圈又火了一次，不过这次引发的不是某某车企和自动驾驶公司宣传，而是2026年1月份最新公开的名为“基于地面实况启发式渲染环境的视点捕获模拟”（Simulation of viewpoint capture from environment rendered with ground truth heuristics）的专利（US20260017875A1）。
这个专利本质上就是特斯拉提出的世界模型，里面细节分享了特斯拉世界模型的理念以及特斯拉是如何构建世界模型，引发了业内的广泛讨论。以下是基于专利文献内容的科普解读：
1. 特斯拉的世界模型是什么？
世界模型是做什么的？我们目前常看到宣传世界模型的有两种：一种是世界模型用来仿真和环境重构，另外一种是用来直接理解环境输出Physical AI物理AI的动作等。但特斯拉专利和本文探讨的都是前者，对于后者我不认为现在这个方法论是成立的。
简单来说，特斯拉这个专利讲述的方案是一套“数字孪生+平行宇宙”生成系统。它首先利用现实世界中车辆摄像头拍摄到的画面，重建出道路的“骨架”（地面实况 3D 模型）。然后，它不满足于仅仅复制现实，而是利用算法（启发式规则）给这个骨架“换肤”、“加特效”，生成出无数种在现实中可能很难遇到、或者极其危险的虚拟驾驶场景，最后用虚拟摄像机把这些场景拍下来，喂给 AI 进行训练车端算法。
这样对于AI训练而言，他有如下优点：
打破现实局限（上帝视角）：它可以在虚拟世界中随意修改环境。例如，它可以在热带地区的地图上通过算法生成暴雪天气，或者在平坦的道路上凭空制造出坑洼和积水。
制造“边缘场景”（Corner Cases）：现实中收集极端路况数据（如极度复杂的路口、矛盾的交通标志）非常耗时且危险。该系统可以人为制造这些“逻辑冲突”（例如同一条路既是单行道又是双行道），训练 AI 处理混乱局面的能力。
训练数据量呈指数级增长：相比于让实车在路上跑几十万公里，该系统可以通过计算机快速生成成千上万种变体，极大地丰富了训练数据库。
但是，要实现这样一个世界模型，他也有如下门槛：
算力消耗巨大：为了生成高保真的 3D 环境和逼真的光影效果（如路面反光、动态天气），系统需要极高的计算资源。专利中特别提到了需要将地图切分成小块（Tiling）并分配给不同的处理器并行计算来解决这一问题。
依赖基础数据的准确性：虽然可以变异，但基础的道路骨架（First Surface）仍需基于真实摄像头的反馈生成。如果原始感知的几何结构有误，后续的虚拟生成可能也会出现偏差。
2. 特斯拉世界模型的核心技术是？
这项技术的“黑科技”主要体现在三个层面，实现了从“看见”到“想象”的飞跃：首先是混合现实建模（Ground Truth Modeling）：系统不是凭空画图，而是基于“地面实况”。它从采集车（Ego object）的视频流中提取数据，生成包含道路边界、路沿和地表拓扑结构的3D 网格（First Surface）。
接着，它会将车道线、路面标识等作为 2D 几何对象精贴合在 3D 路面上。这个采集车是关键，融合视频采集植，环境真值（一般是激光雷达系统，这也就是为什么一直宣传不用激光雷达的特斯拉采购了几千个激光雷达），自车执行机构等采集值。
专利里面，讲述了特斯拉的世界模型核心理念，三维模型生成（3D Mesh Generation）：他将世界模型底层结构分为：
- 第一表面（First Surface）：也就是物理环境的“第一环境指标”，即道路表面。这些指标包含了物理道路的边界（Boundaries）、路沿（Curbs）和地表拓扑结构（Surface Topology）。这构成了一个基础的“路网及路沿网格（Road and Curb Mesh）”。
- 二维几何对象映射（2D Geometric Objects）：在第一表面之上，系统根据“第二环境指标”生成2D对象。这些对象包括车道线、方向箭头和其他路面标识。技术上，这些是贴合在3D网格表面的纹理或平面对象。
这样就构成了一个多层数据结构的世界模型，他包括以下方面：
- 道路边界模型（Road Boundary Models）：定义道路的外边缘和表面拓扑。
- 中间边缘模型（Median Edge Models）：定义道路内部的不可行驶区域（如交通岛）。
- 车道图模型（Lane Graph Models）：定义车辆或行人在道路上的移动路径逻辑。
- 地理空间模型（Geospatial Models）：包含地图模型（交通灯、停止标志的位置）和环境模型（建筑物、非行驶区域）。
这就类似世界模型的乐高基础结构，有了这个世界模型的特征表达乐高机构，接下来就是特斯拉提出了一个启发式环境变异（Heuristic Variation）的方法论。系统使用一套“启发式规则”来修改基础模型：
- 物理变异：修改路面的拓扑结构（制造减速带、坑洼）。
- 视觉变异：改变物体的不透明度或反射率（例如，通过增加反光来模拟结冰或积水的路面）。
- 环境变异：注入天气算法，生成雾、雨、落叶，甚至替换路边的建筑物风格（如将城市背景换成乡村背景）。
以上就形成了世界模型我们常常看到的变幻场景，但是我们自动驾驶感知的东西基本是基于8-11个摄像头输入的数据，接下来就需要把世界模型的视频转换成这8-11个摄像头输入，于是特斯拉提出虚拟视点渲染的概念。
系统在 3D 世界中放置虚拟摄像机，其位置、角度和视野与真实车辆上的硬件完全一致（前视、侧视、后视等），生成几十路并行的模拟视频流。
这样，类似于真实世界采集的数据形成，导入给训练算法就行了。这个流程看起来容易，你想想你跑一个3D游戏需要高端游戏设备，对于世界模型的构建，那更是吃算力的，算力即成本，算力即时间。
如何高效低成本的训练？为了处理庞大的地理数据并实时生成复杂场景，特斯拉的专利提出了一种高效的计算架构，世界模型的分块并行处理：
- 瓦片化（Tiling）与分段：系统根据计算资源的限制，利用“区块启发式算法（Block Heuristic）”将巨大的地理区域模型切割成一个个小的“区域段（Region Segments）”或瓦片。
- 动态资源分配：系统包含“瓦片创建器”和“瓦片加载器”，能够识别并将不同的地图瓦片动态分配给不同的处理器核心并行执行。
这就解决了渲染大规模高精度环境时的算力瓶颈问题。
3. Physical AI的世界模型的发展和展望
这项专利解释了自动驾驶训练的世界模型理论和方法，也点出了机器人等Physical AI实体同样适用，这样世界模型的方法论让自动驾驶等Physical AI 从“被动学习”转向“主动进化”，快速了解物理世界的交互法则，构建闭环的Physical AI 进化系统：
- 实车采集数据生成虚拟场景训练 AI 模型模型部署回实车实车表现反馈再校准。
这意味着每一辆行驶在路上或者存在物理世界的AI实体都在为这个虚拟世界贡献“骨架”，而虚拟世界反过来让实车变得更聪明。
其实这个世界模型的理论和我们人类学习类似，学习分为实践学习（可以看成实际数据训练）和传授学习（可以看成世界模型合成数据训练），这样形成了直觉，1+1就是等于2。
由于自动驾驶或者机器人这类硅基智能能具有强大的物理存储，在能量的维持下所以他可以有比人类更多的存储，所以世界模型的变种场景他都能记住在算法里面，但碳基的人类有一项能力就是举一反三，也就是推理能力，所以说世界模型的下一步应该就是怎么让Physical AI物理掌握推理能力，这也是当前各个Physical AI 公司都在探索和实践的。
参考资料以及图片
Simulation of viewpoint capture from environment rendered with ground truth heuristics US20260017875A1
参考图片为Gemini根据专利绘制
