1月28日，全球領先的自動駕駛科技公司文遠知行WeRide(NASDAQ: WRD，HKEX: 0800)正式發布自研通用仿真模型——WeRide GENESIS，構建起物理AI(Physical AI)與生成AI(Generative AI)之間的融合橋梁，貫通「現實物理世界」與「虛擬仿真世界」，將加速自動駕駛汽車的規模化研發、訓練與商業落地。

(注釋：GENESIS為"Generative Engineered Neural Environment for Simulated Intelligence in Self-driving"的縮寫。)

依托生成式AI技術，WeRide GENESIS能夠在虛擬世界中快速"生成世界"——只需幾分鐘即可構建高度真實的仿真城市環境，并精準復刻現實道路中難以高頻獲取的極端長尾場景，使自動駕駛系統得以在虛擬環境中完成高強度訓練與驗證。同時，通過不斷將仿真生成的經驗反哺真實道路運行，WeRide GENESIS顯著提升了自動駕駛算法應對真實物理世界復雜場景的能力與迭代效率，并大幅降低傳統道路測試所需的時間與成本。

WeRide GENESIS的誕生，源于自動駕駛全球商業化進程中面臨的實際挑戰。不同城市在路網結構、交通習慣、基礎設施、天氣氣候與法律法規等方面存在巨大差異，對自動駕駛技術的泛化能力提出了更高要求；與此同時，真實道路測試在效率與場景覆蓋度上存在局限，難以獨立支撐多城市、多場景下的規模化驗證需求，構建一套能完全模擬現實世界的仿真平臺由此成為了不可或缺的解決方案。

簡單來說，仿真平臺就是在數字世界中高精度還原真實世界的駕駛環境，讓自動駕駛車輛在虛擬城市中"直接上路"。通過仿真的方式，AI司機能夠經歷海量多樣的道路、天氣與交通場景，練習應對緊急情況或罕見事件的能力，從根本上解決了實路測試成本高、場景收集難度大、覆蓋種類有限的瓶頸，不僅提高了訓練效率，降低了訓練成本，也確保自動駕駛車輛在實際運行中更加安全可靠。

作為業界最先進的自動駕駛仿真平臺之一，WeRide GENESIS通過內建4大AI模塊——AI場景(AI Scenarios)、AI主體(AI Agents)、AI指標(AI Metrics)、AI診斷(AI Diagnosis)，實現了卓越的全場景通用能力、分鐘級響應能力以及厘米級保真效果，為自動駕駛算法的訓練、驗證與迭代提供強大支撐。

(WeRide GENESIS 四大AI模塊)

1)"樂高"世界，任意組合

依托生成式AI技術，WeRide GENESIS能夠在數分鐘內構建出高度擬真的城市場景，精準復現世界各地的路網設施、動態氣候、環境細節與多樣化的交通行為。

(WeRide GENESIS可根據實景自動生成對應點云數據，從而創建仿真世界)

在這座"樂高城市"中，"AI場景"(AI Scenarios)模塊負責構建各類關鍵情境，它能模擬自動駕駛車輛可能遇到的多種場景，包括臨車侵入、無保護左轉、緊急避險、行人騎手闖入、火災地震、道路受阻、極端天氣以及其他稀有事件，全面覆蓋了數十億公里的自然駕駛數據以及文遠知行超八年來從公開道路上采集的海量長尾和極端案例，確保自動駕駛系統具備應對各種復雜邊界場景的能力。

2)高質交互，靈活應對

高精度的AI主體建模是行業公認的技術難題，其核心在于超越"平均化"的交通參與者行為模型，真實反映客觀世界中復雜且難以預測的交互行為，例如人類駕駛員突然魯莽加塞到自動駕駛車輛行駛的車道等場景。

為此，WeRide GENESIS針對性開發了"AI主體"(AI Agents)模塊，為駕駛員、行人、騎手等不同交通參與者構建了智能行為模型，能夠模擬從日常駕駛到高風險行為的全譜系反應。

通過智能化的場景采樣與行為組合，WeRide GENESIS可以高效模擬不同道路類型、交通條件及動靜態參與者的分布，幫助技術團隊在不同算法條件下評估自動駕駛車輛的決策安全性與行為魯棒性，從而預測車輛在多種運行設計(ODD)中的表現，持續提升技術迭代的效率和質量。

如對比視頻所示，在左側"原始算法+無AI主體"的組合下，自車表現猶豫，直至對向車輛完全通過后才開始通行，無法滿足效率要求；在中間"新算法+無AI主體"的模擬中，自車僅按預設軌跡行駛，缺乏對周邊車輛行為的預測，最后發生碰撞，無法滿足安全要求；在最右側"新算法+AI主體"的加持下，自車能夠實時判斷周邊車輛的行駛意圖，在確保安全的前提下流暢通過，實現了效率和安全雙重保障。

3)閉環應用，循環反哺

持續提升安全性和乘客舒適度是自動駕駛的永恒母題，WeRide GENESIS通過"AI指標"和"AI診斷"兩大模塊，形成系統化的評估與優化閉環。

"AI指標"(AI Metrics)模塊建立了一套覆蓋安全、合規、舒適、效率等維度的量化評估體系，能夠將駕駛行為轉化為可對比、可分析的數據表現，從而自動判定算法迭代的實際效果。例如，現實中因急剎車引起的乘客不適，這一行為可在WeRide GENESIS仿真中被量化為具體的舒適度評分，并實時反饋給算法團隊，推動針對性優化與快速復驗。

畫面中的舒適度曲線(Comfort Score)是"AI指標"模塊的核心指標之一，動態量化了行駛過程中的乘客舒適度，為算法評估和迭代提供了實時判斷依據。畫面均由WeRide GENESIS生成。

"AI診斷"(AI Diagnosis)模塊進一步實現了問題溯源與修復建議的自動化。它能夠自動捕捉不理想的駕駛行為、分析其根本原因并提供可執行的改進方案。比如，當自動駕駛車輛遇到復雜交互場景中識別感知延遲或預測偏差問題，WeRide GENESIS可通過"AI診斷"功能快速修復問題并重新進行場景驗證，確保車輛行為始終符合預期標準。

("AI診斷"模塊的工作流程遵循了功能路測→問題檢測→問題歸類→根因分析→算法改進→再測試與再驗證的閉環邏輯)

4)一個平臺，全球通用

WeRide GENESIS具有高度的通用性，不僅能夠兼容多樣化的城市道路元素、傳感器視角與構型配置，還可適配從L2++ ADAS組合輔助駕駛解決方案，到L4 Robotaxi無人駕駛出租車等不同級別車型，使得文遠知行在全球的"AI司機"都可以在一個平臺內完成訓練和測試，無需針對不同城市或車輛重復開發仿真場景，優化研發資源配置，加速技術落地進程。

這份底層技術實力，支撐著文遠知行成為全球唯一旗下產品擁有八個國家自動駕駛牌照的科技公司，在全球11個國家超40個城市部署自動駕駛車輛，國際商業落地成果穩居全球同行前列。

(WeRide GENESIS可模擬任意空間內的位移，實現閉環感知，指數級擴大仿真世界范圍)

通過4大AI模塊的協同，WeRide GENESIS構建了完整的閉環迭代體系：自動生成高保真場景、自動量化性能瓶頸、自動定位弱點環節、自動給出優化方向，真正實現將數百萬公里測試壓縮至數天的虛擬仿真中，真正實現自動駕駛技術持續優化的"加速飛輪"。

(WeRide GENESIS為自動駕駛技術持續迭代提供了"加速飛輪")

文遠知行聯合創始人兼CTO李巖博士表示："WeRide GENESIS為我們構建了一個能夠隨時生成、擴展與進化的‘數字宇宙’。借助WeRide GENESIS，我們的‘AI司機’可以在幾分鐘內熟悉全球任意城市的駕駛環境，為自動駕駛的全球商業化部署奠定了堅實的技術基礎，這對行業來說是一次真正的能力飛躍。"

WeRide GENESIS的發布，展現了文遠知行在自動駕駛仿真、AI主體構建和閉環迭代方面的國際領先水平，將是物理AI應用的一大變革性創新突破。