天翼云枢：用可控驾驶世界模型加速高阶自动驾驶应用

近日，在中国电信举办的“2025汽车行业数字化转型大会”上，天翼交通副总工程师、智驾首席科学家范圣印分享了天翼交通公司智能驾驶产品线核心产品——天翼云枢虚拟驾校的研究与应用成果。这一平台基于“可控驾驶世界模型”构建，旨在通过高保真、可编程、可进化的虚拟训练环境，系统化解锁自动驾驶规模化落地所面临的数据、测试与仿真瓶颈。

破解“安全与效率问题”：从数据荒漠到可信仿真

当前，高阶自动驾驶落地面临三重挑战：极端场景数据稀缺、实车测试成本高企、传统仿真真实性不足。真实世界的“长尾场景”——如交通事故、极端天气、罕见障碍等——虽出现频率极低，却直接决定系统安全边界。而依赖实车采集这类数据，周期长、风险不可控、成本高、效率低。

与此同时，主流仿真平台多基于游戏引擎或规则逻辑，缺乏真实物理交互基础，导致模型在虚拟环境中表现良好，却在实车测试中出现“仿真到现实的鸿沟”，严重影响算法迭代效率与落地可靠性。

天翼云枢虚拟驾校的核心突破，正在于构建了一个融合真实数据、物理规律与交互逻辑的“可控世界模型”。平台可基于真实交通流与路网结构进行高保真重建，支持自然语言驱动的场景编辑与自动化生成。用户可实时调整交通参与者行为、天气、光照与路面状态，一键复现事故案例，高效构建海量、多样且物理一致的训练场景。

松耦合架构驱动三大场景，赋能产业全链

平台采用“交通流模拟-智能体训练-世界模型”松耦合架构。交通流模拟器可接入真实路侧数据，并基于大模型生成拟人化交通行为；智能体训练兼容模块化、端到端、VLA等多种自动驾驶模型；核心“可控世界模型”则创新融合“重建+扩散”技术，在保障物理真实性的同时，将场景构建效率提升至传统方法的数倍以上。

依托这一架构，天翼云枢已形成三条清晰的赋能路径：

车企研发提效：支持在虚拟环境中完成数百万公里“预演”，实车遇险后可秒级复现场景、归因修复，实现“虚实闭环”的高效迭代；

车路协同赋能：通过路侧“上帝视角”数据注入，训练“轻车熟路”算法，使普通车辆具备接近L4级别的系统化感知与决策能力；

无人物流落地：实现“零物理采集、先练再跑”，快速构建城市级数字孪生场景，支撑无人车在虚拟环境中完成数十万公里适应性训练。

运营商基因赋能：数据、架构与生态的三重优势

作为中国电信旗下企业，天翼交通兼具市场化创新机制与国资合规保障，形成三大差异化优势：

真实数据持续注入：依托运营商广泛的智慧路侧设施，平台可获取持续、真实的交通流数据，确保仿真环境“数据底色”贴近现实；

开放灵活的系统架构：采用松耦合、可插拔设计，支持从云服务订阅到全栈私有化部署，适配从初创团队到大型车企的不同需求；

电信级可持续运营：基于全国服务网络与运维体系，提供从技术支撑到联合运营的全周期服务，保障平台作为新型基础设施的长期稳定。

围绕上述优势，天翼交通推出三类合作模式：面向高校与初创企业的云服务订阅、面向车企与方案商的私有化部署，以及面向政府与行业伙伴的生态共创，支持技术授权、标准共建与联合研发。

从仿真工具到能力平台：重构自动驾驶研发范式

“天翼云枢虚拟驾校不仅是一个仿真工具，更是基于真实世界模型的自动驾驶能力孵化平台。”范圣印表示，“我们希望通过运营商特有的数据生态、开放架构和可持续运营能力，为行业提供一条规模化的‘虚拟训练—实车迭代’通路，系统性降低全社会测试成本，加速高阶自动驾驶的安全落地。”

随着自动驾驶技术逐步进入商业化深水区，仿真与虚拟训练已成为不可或缺的基础设施。天翼云枢虚拟驾校的推出，不仅是对现有研发范式的关键补充，更标志着以“虚实融合、数据驱动、持续进化”为特征的下一代自动驾驶技术体系，正逐步从构想走向现实。