世界模型，這個(gè)在當(dāng)前中國(guó)智駕被說(shuō)的最多的詞，最近在自動(dòng)駕駛?cè)τ只鹆艘淮�，不過(guò)這次引發(fā)的不是某某車(chē)企和自動(dòng)駕駛公司宣傳，而是2026年1月份最新公開(kāi)的名為“基于地面實(shí)況啟發(fā)式渲染環(huán)境的視點(diǎn)捕獲模擬”（Simulation of viewpoint capture from environment rendered with ground truth heuristics）的專(zhuān)利（US20260017875A1）。

這個(gè)專(zhuān)利本質(zhì)上就是特斯拉提出的世界模型，里面細(xì)節(jié)分享了特斯拉世界模型的理念以及特斯拉是如何構(gòu)建世界模型，引發(fā)了業(yè)內(nèi)的廣泛討論。

以下是基于專(zhuān)利文獻(xiàn)內(nèi)容的科普解讀：

1. 特斯拉的世界模型是什么？

世界模型是做什么的？我們目前�？吹叫麄魇澜缒Ｐ偷挠袃煞N：一種是世界模型用來(lái)仿真和環(huán)境重構(gòu)，另外一種是用來(lái)直接理解環(huán)境輸出Physical AI物理AI的動(dòng)作等。

但特斯拉專(zhuān)利和本文探討的都是前者，對(duì)于后者我不認(rèn)為現(xiàn)在這個(gè)方法論是成立的。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，特斯拉這個(gè)專(zhuān)利講述的方案是一套“數(shù)字孿生+平行宇宙”生成系統(tǒng)。它首先利用現(xiàn)實(shí)世界中車(chē)輛攝像頭拍攝到的畫(huà)面，重建出道路的“骨架”（地面實(shí)況 3D 模型）。然后，它不滿(mǎn)足于僅僅復(fù)制現(xiàn)實(shí)，而是利用算法（啟發(fā)式規(guī)則）給這個(gè)骨架“換膚”、“加特效”，生成出無(wú)數(shù)種在現(xiàn)實(shí)中可能很難遇到、或者極其危險(xiǎn)的虛擬駕駛場(chǎng)景，最后用虛擬攝像機(jī)把這些場(chǎng)景拍下來(lái)，喂給 AI 進(jìn)行訓(xùn)練車(chē)端算法。

這樣對(duì)于AI訓(xùn)練而言，他有如下優(yōu)點(diǎn)：

打破現(xiàn)實(shí)局限（上帝視角）：它可以在虛擬世界中隨意修改環(huán)境。例如，它可以在熱帶地區(qū)的地圖上通過(guò)算法生成暴雪天氣，或者在平坦的道路上憑空制造出坑洼和積水。

制造“邊緣場(chǎng)景”（Corner Cases）：現(xiàn)實(shí)中收集極端路況數(shù)據(jù)（如極度復(fù)雜的路口、矛盾的交通標(biāo)志）非常耗時(shí)且危險(xiǎn)。該系統(tǒng)可以人為制造這些“邏輯沖突”（例如同一條路既是單行道又是雙行道），訓(xùn)練 AI 處理混亂局面的能力。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)：相比于讓實(shí)車(chē)在路上跑幾十萬(wàn)公里，該系統(tǒng)可以通過(guò)計(jì)算機(jī)快速生成成千上萬(wàn)種變體，極大地豐富了訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)。

但是，要實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)世界模型，他也有如下門(mén)檻：

算力消耗巨大：為了生成高保真的 3D 環(huán)境和逼真的光影效果（如路面反光、動(dòng)態(tài)天氣），系統(tǒng)需要極高的計(jì)算資源。專(zhuān)利中特別提到了需要將地圖切分成小塊（Tiling）并分配給不同的處理器并行計(jì)算來(lái)解決這一問(wèn)題。

依賴(lài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性：雖然可以變異，但基礎(chǔ)的道路骨架（First Surface）仍需基于真實(shí)攝像頭的反饋生成。如果原始感知的幾何結(jié)構(gòu)有誤，后續(xù)的虛擬生成可能也會(huì)出現(xiàn)偏差。

2. 特斯拉世界模型的核心技術(shù)是？

這項(xiàng)技術(shù)的“黑科技”主要體現(xiàn)在三個(gè)層面，實(shí)現(xiàn)了從“看見(jiàn)”到“想象”的飛躍：

首先是混合現(xiàn)實(shí)建模（Ground Truth Modeling）：系統(tǒng)不是憑空畫(huà)圖，而是基于“地面實(shí)況”。它從采集車(chē)（Ego object）的視頻流中提取數(shù)據(jù)，生成包含道路邊界、路沿和地表拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的3D 網(wǎng)格（First Surface）。接著，它會(huì)將車(chē)道線、路面標(biāo)識(shí)等作為 2D 幾何對(duì)象精貼合在 3D 路面上。

這個(gè)采集車(chē)是關(guān)鍵，融合視頻采集植，環(huán)境真值（一般是激光雷達(dá)系統(tǒng)，這也就是為什么一直宣傳不用激光雷達(dá)的特斯拉采購(gòu)了幾千個(gè)激光雷達(dá)），自車(chē)執(zhí)行機(jī)構(gòu)等采集值。

專(zhuān)利里面，講述了特斯拉的世界模型核心理念，三維模型生成（3D Mesh Generation）：

他將世界模型底層結(jié)構(gòu)分為：

第一表面（First Surface）：也就是物理環(huán)境的“第一環(huán)境指標(biāo)”，即道路表面。這些指標(biāo)包含了物理道路的邊界（Boundaries）、路沿（Curbs）和地表拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（Surface Topology）。這構(gòu)成了一個(gè)基礎(chǔ)的“路網(wǎng)及路沿網(wǎng)格（Road and Curb Mesh）”。

二維幾何對(duì)象映射（2D Geometric Objects）：在第一表面之上，系統(tǒng)根據(jù)“第二環(huán)境指標(biāo)”生成2D對(duì)象。這些對(duì)象包括車(chē)道線、方向箭頭和其他路面標(biāo)識(shí)。技術(shù)上，這些是貼合在3D網(wǎng)格表面的紋理或平面對(duì)象。

這樣就構(gòu)成了一個(gè)多層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的世界模型，他包括以下方面：

道路邊界模型（Road Boundary Models）：定義道路的外邊緣和表面拓?fù)洹?/p>

中間邊緣模型（Median Edge Models）：定義道路內(nèi)部的不可行駛區(qū)域（如交通島）。

車(chē)道圖模型（Lane Graph Models）：定義車(chē)輛或行人在道路上的移動(dòng)路徑邏輯。

地理空間模型（Geospatial Models）：包含地圖模型（交通燈、停止標(biāo)志的位置）和環(huán)境模型（建筑物、非行駛區(qū)域）。

這就類(lèi)似世界模型的樂(lè)高基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，有了這個(gè)世界模型的特征表達(dá)樂(lè)高機(jī)構(gòu)，接下來(lái)就是特斯拉提出了一個(gè)啟發(fā)式環(huán)境變異（Heuristic Variation）的方法論。

系統(tǒng)使用一套“啟發(fā)式規(guī)則”來(lái)修改基礎(chǔ)模型：

物理變異：修改路面的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（制造減速帶、坑洼）。

視覺(jué)變異：改變物體的不透明度或反射率（例如，通過(guò)增加反光來(lái)模擬結(jié)冰或積水的路面）。

環(huán)境變異：注入天氣算法，生成霧、雨、落葉，甚至替換路邊的建筑物風(fēng)格（如將城市背景換成鄉(xiāng)村背景）。

以上就形成了世界模型我們常�？吹降淖兓脠�(chǎng)景，但是我們自動(dòng)駕駛感知的東西基本是基于8-11個(gè)攝像頭輸入的數(shù)據(jù)，接下來(lái)就需要把世界模型的視頻轉(zhuǎn)換成這8-11個(gè)攝像頭輸入，于是特斯拉提出虛擬視點(diǎn)渲染的概念。系統(tǒng)在 3D 世界中放置虛擬攝像機(jī)，其位置、角度和視野與真實(shí)車(chē)輛上的硬件完全一致（前視、側(cè)視、后視等），生成幾十路并行的模擬視頻流。

這樣，類(lèi)似于真實(shí)世界采集的數(shù)據(jù)形成，導(dǎo)入給訓(xùn)練算法就行了。

這個(gè)流程看起來(lái)容易，你想想你跑一個(gè)3D游戲需要高端游戲設(shè)備，對(duì)于世界模型的構(gòu)建，那更是吃算力的，算力即成本，算力即時(shí)間。如何高效低成本的訓(xùn)練？

為了處理龐大的地理數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)生成復(fù)雜場(chǎng)景，特斯拉的專(zhuān)利提出了一種高效的計(jì)算架構(gòu)，世界模型的分塊并行處理：

瓦片化（Tiling）與分段：系統(tǒng)根據(jù)計(jì)算資源的限制，利用“區(qū)塊啟發(fā)式算法（Block Heuristic）”將巨大的地理區(qū)域模型切割成一個(gè)個(gè)小的“區(qū)域段（Region Segments）”或瓦片。

動(dòng)態(tài)資源分配：系統(tǒng)包含“瓦片創(chuàng)建器”和“瓦片加載器”，能夠識(shí)別并將不同的地圖瓦片動(dòng)態(tài)分配給不同的處理器核心并行執(zhí)行。

這就解決了渲染大規(guī)模高精度環(huán)境時(shí)的算力瓶頸問(wèn)題。

3. Physical AI的世界模型的發(fā)展和展望

這項(xiàng)專(zhuān)利解釋了自動(dòng)駕駛訓(xùn)練的世界模型理論和方法，也點(diǎn)出了機(jī)器人等Physical AI實(shí)體同樣適用，這樣世界模型的方法論讓自動(dòng)駕駛等Physical AI 從“被動(dòng)學(xué)習(xí)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)進(jìn)化”，快速了解物理世界的交互法則，構(gòu)建閉環(huán)的Physical AI 進(jìn)化系統(tǒng)：

實(shí)車(chē)采集數(shù)據(jù)

生成虛擬場(chǎng)景

訓(xùn)練 AI 模型

模型部署回實(shí)車(chē)

實(shí)車(chē)表現(xiàn)反饋再校準(zhǔn)。

這意味著每一輛行駛在路上或者存在物理世界的AI實(shí)體都在為這個(gè)虛擬世界貢獻(xiàn)“骨架”，而虛擬世界反過(guò)來(lái)讓實(shí)車(chē)變得更聰明。

其實(shí)這個(gè)世界模型的理論和我們?nèi)祟?lèi)學(xué)習(xí)類(lèi)似，學(xué)習(xí)分為實(shí)踐學(xué)習(xí)（可以看成實(shí)際數(shù)據(jù)訓(xùn)練）和傳授學(xué)習(xí)（可以看成世界模型合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練），這樣形成了直覺(jué)，1+1就是等于2。

由于自動(dòng)駕駛或者機(jī)器人這類(lèi)硅基智能能具有強(qiáng)大的物理存儲(chǔ)，在能量的維持下所以他可以有比人類(lèi)更多的存儲(chǔ)，所以世界模型的變種場(chǎng)景他都能記住在算法里面，但碳基的人類(lèi)有一項(xiàng)能力就是舉一反三，也就是推理能力，所以說(shuō)世界模型的下一步應(yīng)該就是怎么讓Physical AI物理掌握推理能力，這也是當(dāng)前各個(gè)Physical AI 公司都在探索和實(shí)踐的。

參考資料以及圖片

Simulation of viewpoint capture from environment rendered with ground truth heuristics US20260017875A1

參考圖片為Gemini根據(jù)專(zhuān)利繪制

*未經(jīng)準(zhǔn)許嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載和摘錄-

       原文標(biāo)題 : 特斯拉世界模型專(zhuān)利全解讀：從“看見(jiàn)”到“想象”，Physical AI 的進(jìn)化奇點(diǎn)