高德发布ABot-Earth 0.7：挑战谷歌数字地球

高德正式发布新一代数字地球 ABot-Earth 0.7。作为“3D 原生城市世界模型”，它正试图在 Google Earth 诞生 21 年后，重新定义数字地球的概念。

告别航拍拼图：从静态档案到可推演世界

2005年，Google Earth 让全球用户第一次体验到从太空俯瞰屋顶的震撼。此后 20 年间，全球 3D 地图赛道几乎无人能挑战谷歌，核心原因在于高昂的技术与采集成本。

传统 3D 重建高度依赖“飞机航测采集+多视角离线计算”，通过增量重建生成点云再贴图。这种重人力、重资产的“手工作坊”模式存在天然缺陷：

用户看到的始终是“过去的影像档案”。它不会回答问题，无法预测早高峰拥堵，更无法被机器人用于实时导航。

随着自动驾驶、具身机器人、低空无人机等“物理 AI”爆发，硅基生物需要的是具备统一工程标准、能实时交互与仿真推演的“活”世界。

ABot-Earth 正是在此背景下诞生的替代方案。与 Google 从 2D 图像中“蒸馏”3D 结构的路径不同，高德直接使用 3D 高斯泼溅（3DGS）原生数据训练模型，端到端一次性生成 3D 场景。

只需输入单张卫星图或文字描述，模型即可在消费级 GPU 上于 10 分钟内生成公里级 3D 城市场景，成果可直接导入 Unity、Unreal Engine 编辑。高德测算显示，该方案将制图成本压缩至传统方式的百分之一，效率提升约千倍。目前其覆盖范围已拓展至 190 多个国家和地区，特大城市建模时间缩短至小时级。

空间智能三层架构：渲染器、模拟器与规划器

李飞飞曾提出空间智能的三分法：渲染器（呈现世界）、模拟器（推演变化）、规划器（输出行动）。ABot-Earth 尝试在单一架构内打通这三种角色：

1. 三维空间表达（渲染）： 针对 3DGS 数据无序、计算量大的痛点，高德设计了“压缩—生成”框架将点云编码进紧凑隐空间，配合滑窗推理与多层次细节解码器（LOD），实现公里级广域场景的连续无缝拼接。
2. 动态感知： 依托每日数千亿次北斗定位调用，融合大范围实时路况与人类出行动作数据，理解物理世界的当前状态。
3. 时空推演（模拟与规划）： 通过共享注意力机制的多分支 Transformer，统一处理 3D、视频与交通流数据，预测路况演变与客流走向，驱动高德扫街榜、鹰眼守护等功能。

落地三大赛道：物理世界的统一操作系统

高德对数字地球的重构正直接赋能具体业务：

• 具身智能与仿真训练： 机器人训练长期受制于逼真场景稀缺。ABot-Earth 将城市级仿真环境搭建缩短至分钟级，已应用于全自主机器人“高德途途”的训练，并在常州落地涵盖地面无人车与低空无人机的全空间无人底座。
• 智慧城市与智驾产业： 为特大城市构建融合 3D/4D 时空与实时交通的数字孪生系统，为自动驾驶企业提供低成本仿真数据集。
• 全模态出行终端： 支撑飞行街景 2.0、出行避雷指南以及“导航 Live”智能体，将手机摄像头变成识别真实世界的搜索入口。

从 2005 年的影像静态测绘，到 2026 年面向物理 AI 的动态空间平台，高德押注的是数字地球向“物理世界操作系统”演进的技术奇点。