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1月5日，英伟达CEO黄仁勋围绕“物理AI”展开了一场90分钟的主题演讲，直言布局物理AI领域。当英伟达用Cosmos试图模拟整个物理世界时，文远知行也打出了自己手中的王牌。1月28日，全球领先的自动驾驶科技公司文远知行正式推出自研通用仿真模型WeRide GENESIS，“GENESIS”本义为起源、开端，在某典籍中译为《创世记》，恰喻示着自动驾驶路测新篇的开启。
这款依托生成式AI技术的模型GENESIS能够在虚拟世界中快速“生成世界”——只需几分钟即可构建高度真实的仿真城市环境，并精准复现现实道路中难以高频获取的极端长尾场景，使自动驾驶系统得以在虚拟环境中完成高强度训练与验证。同时，解决了自动驾驶研发中场景覆盖难、测试成本高、迭代效率慢的行业痛点。
在自动驾驶技术向规模化落地迈进的过程中，跨城市场景适配与极端工况验证始终是行业共同面临的核心挑战。不同地区路网结构、交通习惯、气候条件的差异，对技术泛化能力提出严苛要求；而传统实车路测不仅需投入巨额时间与资金成本，更难以高频覆盖火灾、突发加塞、极端天气等长尾风险场景。GENESIS的诞生，正是文远知行针对这一行业瓶颈给出的系统性解决方案。
GENESIS的核心突破在于构建了“生成AI+物理AI”的融合体系，打通虚拟仿真与现实物理世界的能力闭环。值得关注的是，该平台具备全栈适配特性，可兼容从L2++ADAS到L4级Robotaxi的全量车型，适配不同传感器配置与城市场景，无需重复开发仿真环境，这将进一步优化研发资源配置，加速多场景技术落地进程。
GENESIS通过内建Physical AI 4大模块——AI场景（AI Scenarios）、AI主体（AI Agents）、AI指标（AIMetrics）、AI诊断（AIDiagnosis），实现了从场景生成、交互模拟到性能评估、问题优化的全流程自动化。其中，AI场景可在数分钟内搭建厘米级保真度的虚拟城市场景，精准复现全球不同城市的路网特征、动态气候；AI主体模块突破行业平均化行为建模瓶颈，可模拟人类驾驶员从日常驾驶到鲁莽加塞的全谱系行为，使虚拟测试更贴近真实路况；AI指标与AI诊断模块则构建了多维度量化评估体系，能自动捕捉急刹车等影响舒适度的行为、定位感知延迟等技术痛点，并提供可执行的优化方案，推动算法迭代效率呈指数级提升。
数据显示，传统实车数百万公里的测试验证工作，借助GENESIS可压缩至数天内完成，大幅降低研发成本的同时，显著提升算法应对复杂场景的鲁棒性。
对文远知行的长远发展而言，GENESIS绝非单一工具的升级，而是其自动驾驶技术生态的战略支柱。在全球商业化布局层面，这款模型能让文远知行的“AI司机”快速适配不同国家和地区的驾驶环境，为其在阿布扎比等海外市场的规模化扩张提供技术支撑，加速盈利模式的复制推广。
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