11 月 3 日，百度在深圳的 AI Day·Apollo 专场首次披露面向物理 AI 的智能体驱动全模态世界模型 Apollo World，并提出世界模型「2+3」判断标准。该模型目前用于萝卜快跑全球化测试与验证，支撑自动驾驶规模化落地。

百度智能驾驶事业群组首席架构师王亮给这个模型定了位置：世界模型不能只做「生成炫酷视频的画师」，更要成为验证无人驾驶安全性的「考官」。萝卜快跑是端到端技术规模化运行 L4 无人驾驶的出行平台，端到端全无人运营超百万公里，Apollo World 为其提供虚拟训练环境，帮助 AI Driver 学习、验证和迭代。

「2+3」里，「2」是决定算不算世界模型的基础门槛：因果性，遵循时间单向性、由当前状态预测下一刻，而不是拼凑画面反推过去；交互性，能动态响应外部干预，注入动作影响未来世界状态。「3」是衡量能力高下的进阶指标：物理准确性、长时间运行的持久性、以及生成复杂度上升不影响推理时间的实时性。王亮提到一个硬约束——开放道路容错空间几乎为零，安全决策周期要限定在 1/30 秒内，所以世界模型不能只满足于「像」。

实现上，虚拟城市里的车辆、行人都被建模成具备决策与交互能力的 AI 智能体，无人车减速、变道或让行都会引发其他参与者的不同反应；模型实时生成相机、激光雷达等多模态观测数据供系统直接感知，决策改变环境后再反馈给系统，形成端到端闭环。与行业里常见的独立场景模拟不同，它更强调完整任务的闭环——从接单、载客到送达可以跨路段连续行驶。技术栈也可拓展至机器人等更广泛的物理 AI 场景。