今天，百度 Apollo 正式发布了「ApolloWorld」——首个面向物理AI的 Agent 驱动全模态世界模型。
有了这个虚拟「大考场」，无人车在云端平均可做到「日行十万公里」。
1 天跑完的虚拟里程，顶得上 1 辆配安全员的真车连续测试约 3 年，把自动驾驶测试效率提升了数百倍！
靠着 ApolloWorld 在云端 24 小时陪练，萝卜快跑 L4 级全无人端到端大模型如今已正式上车。
上百辆无安全员真车，每天靠端到端大模型上街跑单——全球能做到这一步的，只有它和特斯拉两家。
如果只是生成一段酷炫的街头视频，看着确实过瘾；可要是拿来给 L4 无人车当训练场，就不够用了。
因此，百度这次没有去拼单纯的画面特效，Apollo World 从一开始就瞄准了能互动、能推演路况变化的「世界模拟器」，专门给无人车造云端训练场。
而 Apollo World 则支持无人车在虚拟城市任意起终点之间连续行驶十分钟以上，一口气跑完从接单、载客到送达的完整行程。
自动驾驶系统对安全要求极高，每一次模型大版本迭代，平均都要经历超 70 万公里配备安全员的真实路测才敢上线。
更深远的变化在于，这套「AI 教 AI 开车」的体系，一举打破了困扰无人驾驶十年的「安全、智能、规模」不可能三角，改写了整个赛道的竞争壁垒。
世界模型不再停留在「生成画面」，而是真正走向「验证行动」，无人驾驶乃至整个物理AI产业期待已久的「AGI 时刻」，也就此到来。
