高德再造Earth:一张3D原生世界模型背后的空间智能野心
2026-09-15 15:11:52
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(本文系紫金财经原创稿件,转载请注明来源)

伴随着近期高德扫街榜2026的发布以及年度颁奖,3D原生城市世界模型ABot-Earth 0.7也在同一天亮相。

ABot-Earth 0.7支持从星球到街景的一体化全尺寸AI生成,把多种空间信息组织成可连续进入、自由探索和实时交互的三维数字孪生世界,官方口径覆盖超过196个国家和地区。

当大模型生成文字、图片、视频的成本一路下探,当“答案”本身不再稀缺,高德为什么还要重做数字地球? 答案在于高德对空间智能的底层判断:地图的本质从来不是静态底图,而是人类与物理世界交互的入口。

高德CEO郭宁在发布会上说了一句被广泛引用的话:“大模型理解语言,高德空间智能理解世界。”ABot-Earth 0.7试图把这种入口升级为可计算的时空操作系统,用户不再只是查询路线,而是让AI在三维世界中模拟拥堵演化、商铺客流乃至灾害推演。

相较传统二维地图,3D原生模型将空间关系转化为机器可推理的语言,这恰是高德从"导航工具"转向"空间决策基础设施"的关键一步。其野心不止于展示,更在于用世界模型承接本地生活、物流与城市治理的真实需求。

或许,我们需要通过ABot-Earth来重新理解世界。

ABot-Earth到底新在哪里?

过去二十年,数字地球的核心范式并没有本质变化,卫星影像、航拍、点云和街景采集,把现实世界拍下来、拼起来、贴到屏幕上。用户能看到什么,取决于平台采集过什么,用户从哪里看,常常受制于既有路径和素材边界。高德此次强调“3D原生”,正是在向这套范式开刀,并意图颠覆之。

按官方披露的信息,ABot-Earth 0.7使用涵盖空间、时间等信息的时空数据训练模型,使系统建立起对三维空间的原生理解,并端到端一次性生成3DGS,也就是三维高斯泼溅格式的城市场景;输入一张卫星图像或一段文字描述,官方称模型可在消费级GPU上约10分钟生成公里级三维城市场景,效率较传统模式提升约1000倍。

关键不在于快,而是生成逻辑变了。传统三维重建更像逆向工程,先有影像,再反推结构;视角切换粗糙、遮挡处常常穿帮、跨尺度拼接容易断裂。

3D原生的野心,是让模型直接从时空样本里学习世界的结构规律,城市级尺度上,要守住路网、街区肌理和建筑群落之间的空间关系,推进到单体地标时,又要还原几何轮廓、立面层次与材质纹理。高德称,ABot-Earth 0.7能够在单一模型中完成从星球到城市、再到街景地标的全尺寸连续生成,这正是它与聚焦小场景或游戏画面生成模型的最大的不同。

对普通用户而言,这种技术语言的落点关键是“在场感”。高德已经把相关能力接入飞行街景2.0,出发前,目的地不再是一张平面图或几张静态照片,而是可以被还原为可探索的三维空间,用户可以提前看清剧院座位视野、商场内部动线、景区地形起伏。

而ABot-Earth更值得注意的地方,是它并不满足于做一个“更好看的地球”。高德把高德空间智能概括成三层能力:三维空间表达,负责还原真实世界的细节与层次;动态感知,负责捕捉车流、人流、路况、商户与昼夜变化;时空推演,则试图从单点出发看到全局关联,从现在推演未来,给出环环相扣的最优解。

这三层能力连起来,才能构成高德所谓“世界模型”的真实含义,它不仅要生成空间,还要理解空间如何随时间变化,并在此基础上预判一次出行、一次消费、一次物理任务的上下文。高德把话说得很直白:“大模型理解语言,高德空间智能理解世界。”

高德为什么押注空间智能?

地图行业曾经享受过PC与移动互联网两轮入口红利,但到AI时代,入口逻辑正在被改写。用户不再必然打开一个App,再输入目的地,更自然的方式是向智能体提出一个任务,比如:帮我安排今晚的饭局、带孩子看演出、顺路加油、避开拥堵、找到真正值得专程去的小店等等。此时,竞争焦点从有没有地图转向谁更能理解真实世界。

高德显然是有入口焦虑的,尽管它是中国最大的出行导航入口之一,月活跃用户接近10亿,日调用北斗卫星定位峰值近万亿次,并沉淀了数十万亿级时空样本,这些数据来自路网、建筑、地形、街景,也来自每一次真实导航、避堵与纠错。

但高频工具也是工具,也有工具的天花板,用户“用完即走”。地图虽然很强,但停留和交易未必强,如果AI智能体把搜索、比价、规划、下单等都封装进对话里,地图可能退化为背后一层被调用的接口。高德要防的,正是从“入口”滑向“管道”。

更深层次的原因,是用户需求的变化。今天的本地生活消费不缺供给,缺的是可信任的判断。点评可以刷,攻略可以批量生成,图片可以被美化,直播话术可以训练,但一个人是否愿意付出时间和路程专程前往、反复到店,很难伪装。

郭宁在发布会上的表述很尖锐:“评论可以生成,脚步无法伪造。”这正是扫街榜的产品哲学,把导航与到店行为变成评分底座,提高专程前往、反复到店的权重,并在咖啡等专业性较强的品类里引入行家评分。上线一年,扫街榜累计服务超过8.8亿用户,导航至上榜商家年度总里程366亿公里,带动上榜烟火小店订单量同比增长424%。

这组数据给了高德两层验证:C端看,真实行为确实能成为消费决策的过滤器;B端看,榜单不是单纯的流量分发,而可能变成线下商业的“可信赖基础设施”。当生成内容过剩,真实世界上下文就变成了稀缺资产;当线上评价失真,导航轨迹与到店行为反而弥足珍贵。高德押注空间智能,本质上是在押注真实性。

除此之外,还有阿里集团战略重心带来的位置重估。阿里已明确把AI与云作为未来增长的核心,并在今年Q4 财报电话会上表示,未来5年AI 基建相关投入会远远超过之前描述的3800 亿,云计算与AI被公司反复定义为新增长引擎。

在这个大盘子里,本地生活很重要,但未必是集团资源唯一倾斜的主战场,高德反而有机会成为阿里AI能力连接物理世界的重要抓手。地图、导航、时空数据和线下到店场景,如果与阿里云算力、通义模型生态、支付宝和淘天的本地商业链路协同,高德就不只是出行App,而可能成为“AI+物理世界”的前端入口。

当然,这条路并不轻松,阿里更宏大的叙事在云与模型,本地生活到店业务要持续获得集团级资源,取决于其能否证明利润率、商家价值和生态协同。到店赛道天然重运营,商家服务、履约体验、售后闭环都不是地图强项,到店之后的核销、服务稳定性、商户数字化经营能力,仍需要和平台生态更深咬合。

世界模型的想象空间有多大?

对于高德而言,真正诱人的问题不是ABot-Earth本身,而是它能成为什么?

紫金财经认为空间智能最现实的想象力不在再造一个C端奇观,而在“卖铲子”,把地图、导航、时空数据、三维生成、动态感知和时空推演封装成标准能力,输出给车企、硬件厂商、机器人生态和行业客户。

信号已经出现,发布会当日,梅赛德斯-奔驰成为高德扫街榜全球首个汽车合作伙伴。未来奔驰智能座舱将接入高德数据和扫街榜,为车主智能推荐精选目的地。

时间回溯至2025年5月,彼时高德地图已与Rokid合作,把AI导航智能体接入Rokid Glasses,通过“语音+视觉+环境感知”的交互方式,覆盖步行、骑行、驾车等导航场景,并称这是跨终端空间智能生态的起点。

2026年4月,高德公开亮相四足机器人“途途”,尝试把世界模型和具身导航能力用于开放环境;7月,又与哈啰、上海海思和开源鸿蒙推出共享两轮AI原生导航方案。将这些线索连起来,高德正在把车机、眼镜、手表、两轮车、机器人和行业场景串成同一条链,世界模型负责理解空间,导航模型负责路径,榜单和内容负责消费决策,智能体负责执行。

这正是世界模型赛道正在升温的原因。中国家电网的一则行业观察提到,2026年世界模型成为AI竞争焦点,海外有World Labs Atlas、谷歌Genie 3、英伟达Cosmos 3等模型侧重虚拟环境生成、三维重建与实时交互;高德则以真实城市空间的数字化还原与推演为切入点。

综上所述可以得出一个结论:赛道尚未形成统一的技术范式。

这意味着高德面前有两张门票:一张是C端“真实世界入口”,一张是B端“物理AI基础设施”。前者能守住用户关系,后者有可能打开想象空间。

但竞争同样激烈,高德的独特优势是真实时空样本,接近10亿月活、近万亿次日调用峰值、数十万亿级时空样本,且大量数据来自真实移动而非主动发布,这使它在世界如何运行的维度上,比纯内容平台更接近物理现实。

加上阿里云的算力、通义模型的底座、支付宝和本地商业生态的连接,高德具备做空间智能中台的雏形。

短板也很清楚,其一,世界模型和自动驾驶仿真、机器人训练、数字孪生一样,最终要看工程交付、SLA、数据合规、成本结构和持续更新能力,高德长期是C端产品公司,B端行业销售、私有化部署、生态中立性都需要补课。

其二,车企和硬件厂商既可能是客户,也可能是竞争者,平台型公司若被认为会下场做消费决策和交易分发,合作深度会受到牵制。其三,阿里资源虽强,但集团优先级会随季度财报和战略节奏摆动,空间智能这种长周期资产,需要稳定投入才能形成数据—模型—场景飞轮。

结语

从纸质地图到电子导航,从二维平面到三维世界,地图行业的每一次跃迁,本质上都是人类理解世界方式的升级。

二十年前,高德解决的是认路的问题;十年前,它解决的是避堵的问题;今天,ABot-Earth想要解决的,是理解世界的问题。当大模型在数字世界里高歌猛进时,高德选择一头扎进物理世界的深处,用空间智能搭建起虚拟与现实的桥梁。

这条路不算拥挤,但也绝不平坦。它需要长期的技术投入,需要B端商业化的突破,更需要在集团战略的潮汐中找准自己的节奏。可以确定的是,如果空间智能真的成为下一个时代的基础设施,那么今天这场关于数字地球的赌注,将决定高德在下一个二十年的位置。

毕竟,能理解语言的AI有很多,但能真正理解这个世界的,一直是少数!

 
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