1月28日，自動駕駛公司文遠知行（WeRide）正式發布自研通用仿真模型WeRide GENESIS，旨在通過生成式AI技術解決自動駕駛系統在多城市、多場景下規?；炞C面臨的成本與效率瓶頸。

據文遠知行介紹，該模型可在數分鐘內構建高度擬真的虛擬城市場景，并復刻現實中難以高頻獲取的極端長尾場景。與傳統道路測試依賴實際道路數據采集相比，仿真平臺允許自動駕駛算法在虛擬環境中完成高強度訓練，從而降低測試成本并縮短研發周期。

WeRide GENESIS的技術體系包含四個核心模塊：AI場景（AI Scenarios）、AI主體（AI Agents）、AI指標（AI Metrics）和AI診斷（AI Diagnosis）。

其中，AI場景模塊負責構建關鍵測試情境，覆蓋臨車侵入、無保護左轉、緊急避險等由數十億公里自然駕駛數據提取的場景，以及文遠知行過去八年在公開道路采集的長尾和極端案例。AI主體模塊則為駕駛員、行人、騎手等交通參與者建立行為模型，模擬從日常駕駛到高風險行為的反應模式。

AI指標模塊建立了覆蓋安全、合規、舒適、效率等維度的量化評估體系，可將駕駛行為轉化為可對比的數據表現；AI診斷模塊則用于自動捕捉不理想駕駛行為，分析問題根因并生成改進方案。

文遠知行表示，該平臺具備通用性，可兼容不同城市道路元素、傳感器配置及車型，適配從L2++ ADAS組合輔助駕駛到L4 Robotaxi等不同級別自動駕駛系統。目前，文遠知行的自動駕駛車輛已在全球11個國家、超過40個城市部署。（蕭健）