特斯拉世界模型技术特点 - 神经网络驱动的虚拟世界生成器，根据车辆状态和控制输入实时合成八个摄像头视角的高分辨率视频[2] - 在没有真实相机的情况下预测环境变化，重建连续且空间一致的驾驶画面，支持闭环验证和强化学习[2] - 学习通用的"感知—动作—世界变化"映射，可迁移到机器人等其他平台，成为通用物理智能的基础组件[2] TeraSim World开源框架核心能力 - 在开源条件下实现与特斯拉世界模型同级的生成与评测能力，无需真实地图或传感器背景即可自动生成整个城市环境与交通行为[5] - 基于NeuralNDE和NADE两项奠基性研究，既能再现自然交通行为，又能主动生成突发风险与环境干扰[6] - 模块化全自动数据合成流水线，专为生成端到端自动驾驶所需的真实且安全关键数据而设计[7] 真实地图与交通环境构建 - 用户输入位置或路线后，系统自动从公开地图数据获取当地道路结构和交通情况，识别道路类型并生成数字地图[11] - 从实时交通数据服务自动获取实际车流速度与拥堵状况，模拟符合当地节奏的早晚高峰和拥堵点[13] - 自动检索真实世界道路地图并转换为仿真可用格式，与智能体行为建模后端集成[10] 智能体仿真技术 - 通过学习大量真实驾驶数据生成自然的多车交互行为，如红绿灯前减速、狭窄道路错车、环岛礼让等[16] - 根据真实世界事故概率和强化学习机制自动引入安全关键情境，如前车急停、行人闯红灯等罕见但高风险事件[17] - 输出每个参与者的详细轨迹，描述其在道路上的移动和互动[17] 传感器仿真技术 - 依托NVIDIA开源世界模型Cosmos系列，生成真实感摄像头输入并可扩展到其他传感器类别[18][19] - 使用Google Street View API抓取六个方向街景图像，通过多模态语言模型自动生成语义描述[20] - 生成六个摄像头视角的高分辨率视频，最高分辨率达1280×704，帧率为24 fps，确保跨视角几何对齐和光照一致[25][26] 自动化压力测试框架 - 基于NADE研究成果复现动态风险，并扩展到静态风险和环境风险，如交通锥、施工区域、天气变化等[30] - 系统评估自动驾驶系统在多种复杂环境下的稳定性和安全边界[30] - 支持自动生成和验证不同类型的风险场景[30] 系统应用前景与愿景 - 为自动驾驶安全验证提供可扩展、成本更低的替代方案，减少实车采集和路测需求[31] - 采用开放技术路线，希望成为全球研究者与开发者共享的自动驾驶虚拟试验场[32] - 长期愿景是打造开放的端到端自动驾驶仿真与评测体系，让虚拟道路测试成为实车路测的可靠替代[32]