黄仁勋预言成真？2026物理AI炸裂开场，中国玩家硬刚全球巨头

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文｜刘俊宏 
编｜王一粟 
2026年，被视为“物理AI”的元年。
在今年的CES上，作为全球AI领域的引航者，英伟达CEO黄仁勋用了90分钟的时间，核心只讲了一句话——“物理AI的‘ChatGPT时刻’已经到来”。随后，英伟达宣布更新Cosmos模型，正式从单纯的芯片供应商转型为物理AI的基建者，开启奔赴自动驾驶的大时代。
英伟达转身背后，AI大模型技术正在发生一场关键转折。从Cosmos模型的升级中可以看到，英伟达不再只是教AI如何识别障碍物，而是尝试让AI理解整个世界的物理法则。技术方向的切换，也印证着黄仁勋的判断：自动驾驶是这一轮AI大模型技术跃迁最先大规模落地场景。
就在全球巨头们集体寻找“物理AI答案”之际，1月28日，中国自动驾驶公司文远知行正式发布了自研通用仿真模型——WeRide GENESIS，给出了解法。
WeRide GENESIS不仅是仿真工具，更是一套为物理AI时代准备的、完整的自动驾驶研发与验证操作系统。文远知行利用生成式AI技术，贯通现实物理世界与虚拟仿真世界，快速构建高度真实的仿真城市环境，模拟各种极端长尾场景，完成场景反馈、参数调优、部署验证的闭环，进而降低传统道路测试所需的时间与成本。
巧合的是，GENESIS一词（全称为Generative Engineered Neural Environment for Simulated Intelligence in Self-driving），与《圣经·旧约》首卷“创世记”一词同名。这似乎也在隐喻着自动驾驶行业正迎来“创世时刻”——谁能更精准在云端复刻物理定律，谁就将掌握自动驾驶的绝对话语权。
在这场物理AI全球浪潮中，文远知行用实际行动回应了黄仁勋的预言。仿真模型的进化，正在推动自动驾驶跨越长尾问题的“最后一公里”，将物理AI具象化为可落地的产业实践。
物理AI的“奇点”：为什么仿真模型是必经之路？
短短两年，自动驾驶技术的进化幅度比过去几十年还要快。
在2025年，我们看到了L2+高阶ADAS方案激烈内卷，L3、L4牌照密集发放，头部Robotaxi玩家车队规模陆续突破千辆，自动驾驶技术正以前所未有的速度闯入现实世界。然而，这种加速度背后，却隐藏着行业对数据瓶颈的焦虑。
在自动驾驶上一轮的发展中，“端到端”被普遍认为是通往无人驾驶终局的技术答案。它抛弃了传统规则堆叠的繁琐，直接从数据提炼驾驶决策能力，推动自动驾驶系统在广泛场景中快速落地。
但对数据的依赖，也成了“端到端”的“阿喀琉斯之踵”。真实车队在物理世界中“跑街”采集数据，根本无法覆盖概率极低却致命的长尾场景，比如火灾、地震、道路掉落物、极端天气下的多车交互……这些场景往往需要百万甚至千万公里才能偶遇一次，单纯依赖路测，永远补不上模型进化的数据缺口。
为了弥补这部分缺少的数据，全球科技大厂都选择在物理AI领域疯狂投入。
其中，特斯拉构建了Dojo超算，用“暴力计算”承载模拟场景训练所需的算力。英伟达则是用Cosmos模仿物理法则，让自动驾驶理解真实世界的运动规律。Waymo推出了自动驾驶模拟软件Simulation City，用以生成极端场景、训练自动驾驶系统。
不难看出，大厂们切入物理AI的角度大致相同，都是在虚拟世界构建一个既遵循真实物理法则，又能无限生成复杂场景的“数字宇宙”。
同样，文远知行推出的WeRide GENESIS也是如此。不同于传统静态的仿真模型，WeRide GENESIS更像一个动态、可进化、可扩展的“游戏引擎”。

基于生成式 AI，WeRide GENESIS只需几分钟即可构建出厘米级保真的虚拟城市环境，能复刻全球不同地区的路网结构、交通习惯、基础设施、气候条件与法律法规差异。对应现实中难以高频获取的极端长尾场景，WeRide GENESIS能系统性生成并回放演练，就像是在不断“开一局高难度游戏”，让自动驾驶系统在虚拟环境中完成高强度、高密度、高风险的训练与验证。
更重要的是，WeRide GENESIS还能结合实际采集的数据不断丰富虚拟世界的多样性。这对于本来就有量产落地的玩家来说，无疑相当于“数据越用越多”。

很显然，文远知行将物理AI与生成AI技术真正融合并落地。在WeRide GENESIS的架构下，仿真不再是静态的沙盘，而是动态的生态。利用生成式技术，仿真环境能生成无数个符合物理逻辑的复杂路况，从而填补“端到端”算法缺乏长尾数据的“拼图”。
跨越真实与虚拟，GENESIS重构自动驾驶训练场
事实上，从2024年开始，就陆续有自动驾驶玩家开始借用“3D世界重构+类Sora”的生成式AI来打造自动驾驶的仿真“训练场”。但很快，行业就遇到了“二律背反”难题。
从逻辑上说，如果仿真模型更依赖物理建模，那真实世界的复杂性就不可能完整保留。因为虚拟建模不可能保留真实世界所有的变数，类似夜间的灯光反射、雨雪天气对传感器数据的干扰等精细数据很难还原。如果更侧重于生成式AI，那大模型的“幻觉”问题就没法避免。例如扩散模型就常常生成前后逻辑不一致的画面，前一刻道路上的车辆正常向前，下一刻就变成倒退，这在物理世界根本不可能发生。
如何让仿真模型兼具物理世界的“保真度”和生成模拟场景的“准确性”？
WeRide GENESIS的答案是将仿真模型拆解为四个相互协同的AI模块，即AI场景、AI主体、AI指标、AI诊断。四大模块协同驱动，形成了一个从场景生成到性能优化的完整闭环。

AI场景模块负责构建各类关键情境。它能在数分钟内搭建出高度拟真的虚拟城市场景，复现全球各地路网设施、动态气候、环境细节与多样化交通行为。同时，根据文远知行在公开道路上采集到的极端案例，仿真模型能系统性模拟自动驾驶车辆可能遇到的极少数事件，生成例如临车侵入、火灾地震、道路受阻、极端天气等场景。

简单来说，AI场景就是确保自动驾驶模型能在熟悉的道路上，碰上“紧张又刺激”的稀有事件，从而实现自动驾驶算法完成极端情况的“专项训练”。
AI主体模块负责为虚拟交通参与者“注入灵魂”。在传统仿真模型中，交通博弈通常采用的是“平均化”模型。在这种模型的塑造下，道路交通往往呈现出相对理想的状态，这导致虚拟交通流缺乏真实世界的不可预测性。例如所有行人都遵循“看灯过马路”的行为模式，道路上也不会出现突然变道的车辆。
而AI主体模块的任务，就是利用AI Agent技术为驾驶员、行人、骑手等不同道路参与者构建全谱系的行为模型。完整模拟出道路场景中，从日常规范驾驶到高风险鲁莽行为的所有可能性。以下图为例，AI主体模块就优化了自车在调头场景的决策能力。

按照常规模拟方式（左），自车的规划路线（绿色线）一直防着右侧车（黄色方块）的侵入。结果就是仿真的小车跟自车都非常“怂”，迟迟不敢动身。如果让自车快速通过（中），那仿真出来的小车由于没有Agent能力，结果就是两车同时起步，导致相撞。在为仿真小车添加了Agent能力之后（右），自车跟仿真小车的行为逻辑就正常了，自车能迅速起步，仿真小车能有序通过。
安全是自动驾驶的基石，但不是全部，乘坐体验也是重中之重。
AI指标模块，就是根据安全、合规、舒适、效率等多维度建立的一套量化评估体系，它能将自动驾驶的行驶数据转化为可对比、可分析的指标。例如在道路被侵入的场景中，AI指标模块就实时打出了乘客舒适度评分。评分反馈能直接可视化，训练环节就能针对性优化与复验。值得一提的是，下图的画面、数据都是由WeRide GENESIS生成。目前行业要完成舒适性测试，基本都要靠真实场景测试完成。

最后是AI诊断模块，这部分是仿真系统对自动驾驶行为的自动检查，并提供问题溯源和修复建议。它能够自动捕捉不理想的驾驶行为、分析其根本原因并提供可执行的改进方案。修复后的算法可立即重新投入场景进行验证，形成“测试-改进-验证”的迭代闭环。这就能解决非常多技术开发人员自己都摸不着头脑的“疑难杂症”。
例如“幽灵刹车”这一自动驾驶领域非常棘手的难题，它出现的可能性很多，有可能是传感器将阴影、塑料袋误认成障碍物，也有可能是自动驾驶车辆对路锥、路标这些小型障碍物作出过度反应。问题造成的结果就是汽车莫名其妙刹车，乘坐体验非常差。AI诊断就能及时捕捉到这些异常的动作，然后自动分析改正，从而大幅减少模型迭代的时间。
总体来看，WeRide GENESIS的四大AI模块构成了能闭环的自动驾驶研发体系：自动生成高价值场景、自动量化性能瓶颈、自动定位弱点环节、自动给出优化方向。
这套机制不仅让自动驾驶算法的训练、验证与迭代实现在云端7x24小时不间断运行，将原本需要数年积累的路测经验压缩到数天的虚拟推演中。更是在物理AI与生成式AI之间，找到了真实与创造的“平衡点”。
更重要的一点是，WeRide GENESIS还具备极高的通用性。针对传统自动驾驶训练需要尽量保持传感器数据一致的痛点，WeRide GENESIS可以兼容不同传感器视角与汽车构型配置。这意味着，无论是L2+的高阶辅助驾驶，还是L4的Robotaxi、无人小巴、配送无人车，全都可以在一个平台完成训练，无需针对不同车辆重复开发仿真场景。这不仅优化了研发资源配置，更让文远知行的技术迭代进入“加速飞轮”状态。
当仿真模型推动技术研发进入到工业化时代，自动驾驶也来到了全球规模化落地的阶段。
以“平行宇宙”算力，驱动全球规模化落地
“毁灭你，与你何干。”
刘慈欣在《三体》中的一句话，点出了宇宙不同等级文明之间的鸿沟。在高等技术面前，落后者毫无还手之力。
现实亦是如此，技术上的高维突破，最终也将落地为商业上的降维打击。
2026年，是全球自动驾驶玩家备战规模化落地的一年。放眼L4赛道，特斯拉今年给出了可能“每月翻倍”的部署预期。坐拥2500辆车的Waymo，正在筹划一笔高达160亿美元的融资，以开启全球规模化部署。自动驾驶的行业竞争焦点已经不再是比拼技术能不能跑起来，而是比拼全球复制能不能快起来。
作为“全球Robotaxi第一股”，文远知行很早就意识到自动驾驶规模落地的重要性。
在过往的布局中，文远知行拿到了中国、阿联酋、新加坡、法国、美国、沙特、比利时、瑞士八国的自动驾驶牌照，自动驾驶产品落地全球11个国家超40个城市。文远知行深刻地感受到不同国家、城市的路网结构，交通习惯、气候条件、法规要求之间的千差万别，靠常规路测根本无法支撑自动驾驶快速落地。

WeRide GENESIS的出现，让文远知行的“AI司机”拥有了在虚拟世界中提前解锁“环球旅行”的能力，为其在物理AI新纪元与全球巨头扳手腕提供了底气。
基于WeRide GENESIS的通用和快速迭代的特性，新一代的自动驾驶产品能够摆脱对物理路测的线性依赖，无论是L2++辅助驾驶，还是L4级别的Robotaxi，都有能力在全球任一国家、任一城市落地运营。
这种全新的训练模式，极大降低了全球扩张的边际成本。落在现实世界中，就是无可比拟的落地速度与运营质量。
比如，在L4 Robotaxi赛道，文远知行的车队数量突破1023辆，正式迈入“千辆时代”，已经进入了全球10多座核心城市地区。尤其在中东阿布扎比，其规模化运营的纯无人Robotaxi即将迈入单车盈亏平衡阶段，率先跑通商业闭环。
这些运营成绩给了文远知行加速扩张的底气，预计将在2030年全球落地数万台Robotaxi。
文远知行不仅在L4自动驾驶领域持续领先，在L2++高阶智驾领域同样位居行业第一梯队。其与博世联合推出的L2+一段式端到端辅助驾驶系统“WePilot 3.0”，被公认为当前最先进的量产ADAS系统之一。搭载该方案的奇瑞星途星纪元ES，在第一电动网举办的智驾大赛中连夺台州、温州站冠军，并“全程零接管”，印证了技术落地能力。
一切成果背后的技术支点正是WeRide GENESIS。因为只有在虚拟世界里穷尽了所有的不确定性，才能在现实世界里换取百分之百的确定性，这正是物理AI时代的终极逻辑。
让AI从数据中自主提炼物理与社会规律，形成对世界运作方式的抽象理解，也正是实现通用人工智能（AGI）的关键路径之一。
2026年的物理AI浪潮中，文远知行已率先打通从虚拟到现实、从算法到商业的完整闭环。通过对“模拟世界”的推演，自动驾驶正在成为人类最先完善的物理AI。

meto

AI仿真开挂，老司机都在虚拟世界练车

superjiaming

说WeRide GENESIS几分钟能建虚拟城市挺牛但夜间灯光反射这类细节难还原就像游戏里再逼真的夜景也难有真实路灯闪烁的感觉 炫耀知识

com2

谢谢楼主分享！

ailixiaoran

看了LZ的帖子，我只想说一句很好很强大！