卡车自动驾驶里程超10亿公里，嬴彻科技定义“货运物理AI”
卡车自动驾驶里程超10亿公里，嬴彻科技定义“货运物理AI”2026年9月3日，嬴彻科技宣布其卡车自动驾驶商业运营里程突破10亿公里，形成行业最大规模的真实运营数据资产。
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8744 点击 2026-09-04 10:28
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2026年9月3日，嬴彻科技宣布其卡车自动驾驶商业运营里程突破10亿公里，形成行业最大规模的真实运营数据资产。
当自动驾驶赛车以近 300 km/h 的时速在 F1 赛道上与周车进攻防守、交互博弈，它面对的问题早已不只是提升圈速。
视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型已成为端到端自动驾驶的主流技术路线，但基于自回归（AR）解码的现有架构面临双重结构性瓶颈：其一，逐 Token 串行生成导致推理延迟随序列长度线性增长，严重制约实时部署；其二，训练阶段依赖真实前缀的 teacher forcing 机制，使模型在推理时暴露于自身生成的误差之上，引发长时序累积的曝光偏差（exposure bias）。
本文主要介绍来自该团队的最新论文 Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look，目前该论文已经被 ECCV 2026 正式接收，相关代码和模型已全部开源。
极佳视界把一套完整的「通用世界模型」产品矩阵摆到了现场：从面向内容创作的一粟 YiSu，到面向自动驾驶数据与仿真的 DriveDreamer；从面向具身智能的 GigaWorld，到负责把世界理解转化为行动的 GigaBrain 与 GigaWorld-Policy；再到进入家庭场景的拾光 S1，以及面向智能制造的 Maker H01。
近期，围绕「世界模型」的讨论持续升温。机器人、自动驾驶、视频生成、具身智能等多个方向都在频繁使用这一概念，相关系统不断出现，演示形式日益丰富，评价指标也越来越多。伴随这一趋势，一个基础问题变得格外重要：当一个模型被称为「世界模型」时，人们究竟在评价什么？
General Intuition 做的事听起来有点绕：用游戏数据训练现实世界里的 AI Agent。换成更直白的话说，General Intuition 做的是让 AI 先在游戏里学会“怎么行动”，再把这种能力迁移到机器人、无人机、自动驾驶、仿真环境里。
在机器人、自动驾驶、AR等真实场景中，空间理解从来都不是“看一眼图像”就能解决的问题。
香港大学李弘扬团队联合华为、上海创智学院及清华大学李升波教授团队，发表的最新论文World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving给出了系统回答。
自动驾驶世界模型的研究目标已经从单纯预测未来视觉帧，扩展到构建可用于场景理解、空间定位和后续决策的世界表示。如果模型只能生成外观上合理的未来图像，却无法回答场景中有哪些目标、目标位于何处，以及不同视角下的空间结构如何变化，那么它仍然缺少对三维驾驶环境的显式建模能力。