世界模型如何支撑自动驾驶？

自动驾驶是世界模型最成熟、且已落地的应用方向之一，其核心价值在于批量合成罕见、危险的驾驶场景用于测试与训练。

1. 合成罕见危险场景

自动驾驶仿真已经能够生成暴雨、暴雪、异常障碍等虚拟"考题"，让驾驶系统在安全可控的环境中反复验证，效率远高于单纯堆叠真实路测。

2. 预测道路参与者轨迹

在产业实践中，特斯拉将全自动驾驶系统内部预测道路参与者未来运动轨迹的神经网络称为"世界模型"，它输出精确的三维位置、速度与朝向供路径规划模块使用。

3. 合成传感器数据强化训练

英伟达 Cosmos 也面向智能汽车训练提供合成传感器数据生成能力，通过增加天气、光照与地理位置的多样性来强化训练数据。由于智驾领域最早握有海量真实路测数据与明确的付费场景，它被视为世界模型"离钱最近"的落地阵营。