高德升级自研世界模型ABot-World-0 实现24小时连续稳定推理

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1 个月前

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阿里巴巴旗下高德近日完成自研通用交互式世界模型ABot-World-0技术升级，基于全新LongForcing长程训练范式，首次在单张消费级GPU上实现24小时连续稳定推理，画质、物理一致性及交互响应均无明显衰减，将全球交互式世界模型连续推理时长从此前主流的30秒至1分钟的分钟级，直接提升至天级，填补了行业长时稳定推理的技术空白。

2026年8月4日，高德对外披露的技术测试数据显示，升级后的ABot-World-0在连续运行24小时后，场景内物体形变率不足0.2%，物理规则符合度保持在98%以上，交互响应延迟始终稳定在100毫秒以内，完全没有出现此前主流模型常见的画面崩坏、逻辑错乱问题。

作为元宇宙、自动驾驶、数字孪生等场景的核心底层技术，交互式世界模型的长时序稳定性一直是行业卡脖子难题。此前全球范围内的主流同类产品，单次连续推理时长普遍只能维持30秒到1分钟，一旦推理时间延长，自回归视频生成过程中累积的误差就会不断放大，最终出现物体穿模、场景扭曲、物理规律失效等问题，根本无法满足商用场景的长时间运行需求。

针对这一行业共性问题，高德技术团队提出了LongForcing长程训练范式，打破了传统世界模型“短序列训练+短序列推理”的技术路径。在训练阶段，模型会持续将自身生成的结果作为后续输入，同时通过多重约束机制保证生成内容始终处于合理的世界分布区间内，从根源上缓解了误差累积和分布漂移的问题，最终实现了超长时序下的推理稳定性。

值得注意的是，这一性能表现是在单张消费级GPU上实现的，无需依赖高昂的算力集群，大幅降低了后续落地的成本门槛。

此次技术突破也为世界模型的商用落地扫清了核心障碍。据了解，高德后续将首先把ABot-World-0应用于自身的高精地图更新、自动驾驶仿真测试场景，后续还将向数字孪生城市、文旅元宇宙、智能交通调度等场景开放能力，有望带动相关领域的技术迭代提速。

世界模型人工智能高德 ABot-World-0 长程训练范式

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