瑞财经 王敏  11 月 12 日，在百度世界 2026 大会开幕式上，百度创始人李彦宏表示，只有四层架构技术都掌握，层与层之间相互适配、联合优化、垂直整合，才能做出最有价值的产品。

" 百度是为数不多的四层 AI 技术全部具备领先优势的公司，这一点体现得最为明显的是无人驾驶。" 李彦宏认为，今天的具身智能，大约相当于无人驾驶 2016 年左右的发展水平。" 我们相信，无人驾驶将是人工智能技术竞争中不可或缺的一环，也非常相信萝卜快跑的发展前景。"

据介绍，萝卜快跑已与神州租车团队携手，把传统自驾游和无人驾驶深度融合，开创了全球唯一的无人车 " 自驾游 " 服务模式。

数据显示，萝卜快跑覆盖全球 28 座城市，自动驾驶里程超过 3.5 亿公里，其中全无人驾驶里程超过 2.4 亿公里。

用AI教AI开车，百度Apollo World世界模型亮相

而在日前，百度 Apollo 披露 ApolloWorld 全模态世界模型，是首个面向物理 AI 的 Agent 驱动全模态世界模型。

ApolloWorld 相当于一座数字化平行虚拟城市，可对道路、车辆、行人做全局实时推演。不同于传统仿真固定脚本回放，虚拟环境里的车流、行人全部是具备自主决策能力的 AI 智能体，能和无人车动态博弈，预判道路上各种突发变化，实现完整行程闭环推演。

在这里，无人车面对的不是一段提前录制好的道路录像，而是一个会根据它的行动不断改变的世界。Apollo World 所扮演的角色，也不只是为自动驾驶生成训练素材，更像一位永不下班的 "AI 考官 "，负责出题、改变条件、制造风险，并检验无人车能否在连续变化的交通博弈中作出正确判断。

这套世界模型满足因果交互、物理真实、持久稳定、实时推演等核心要求，能够还原雨雪、突发横穿等各类极端长尾路况。

在云端仿真环境中，无人车单日可完成海量虚拟里程训练，1 天虚拟测试里程，等效于实车连续路测数年，极大补齐真实道路罕见险情样本不足的行业痛点，大幅降低实车测试成本，提升无人车应对复杂路口、人车混行场景的安全能力。

Apollo World 还可以实时生成相机画面、激光雷达点云等多模态观测数据，让无人驾驶系统像在真实道路上一样感知周围环境。

驾驶系统根据这些信息作出转向、加速或减速等决策，再把动作传回 Apollo World。它会随之更新交通环境和其他智能体的行为，并生成下一刻的观测。

就这样，感知、决策、行动和反馈不断循环，形成端到端闭环。这个闭环也不只运行在一个路口或一段道路上。

萝卜快跑是中国唯一以端到端技术规模化运行 L4 无人驾驶的出行平台。数据显示，萝卜快跑已覆盖全球 28 个城市，累计自动驾驶里程超 3.5 亿公里，其中全无人驾驶里程超 2.4 亿公里。

目前，Apollo World 已用于萝卜快跑全球化测试与验证，助力无人驾驶规模化落地。

百度方面称，它一天能跑出相当于真实路测车连续测试约三年的虚拟里程，把长尾场景和跨城市场景的验证留在虚拟世界先消化。这套 "AI 教 AI 开车 " 的逻辑，也计划往机器人等更广的物理 AI 场景延伸。

大会现场，百度智能驾驶事业群组首席架构师、技术委员会主席王亮博士称，世界模型不能只做 " 生成炫酷视频的画师 "，更要成为验证无人驾驶安全性的 " 考官 "。

李彦宏管培生接手后，萝卜快跑低调回武汉

目前该世界模型已经落地萝卜快跑 L4 全无人车队的训练与验证，为萝卜快跑多城商业化落地、海外拓展提供底层技术支撑。

行业观点认为，世界模型正在重塑自动驾驶的训练范式，从过去依赖真实路采数据，转向 " 虚拟世界推演 + 真实道路落地 " 双向迭代，加速 L4 无人车规模化落地进程。

而在 10 月 29 日，武汉市经济和信息化局在政务平台上，答复一位市民有关萝卜快跑的咨询。

原话是：萝卜快跑正在武汉经开区开展道路测试，为分批次恢复各区的商业化试点运营作准备。

在今年 6 月，萝卜快跑，迎来一位 95 后产品负责人。

多处信源显示，百度智能体业务及心响 APP 负责人黎宇昕，已转岗 IDG（智能驾驶事业群组），担任萝卜快跑产品负责人，直接向百度集团副总裁、IDG 总裁王云鹏汇报。

公开资料显示，黎宇昕是李彦宏直带的管培生，是和陈颖梅、朱广翔同批成长起来的 "90 后 " 少壮派人才，具备跨业务线、从零搭建新品的全链路产品管理能力。

黎宇昕毕业于清华大学经济与金融专业，并于 2022 年获得复旦大学泛海国际金融学院（FISF）EMF 硕士学位。其职业生涯始于百度战略投资部，专注于 AI 领域的投资与分析工作。

随后，黎宇昕进入百度管培体系，先后在 IDG 和移动生态 AI 线轮岗，本次转岗属于内部回流。