“世界引擎”是一种用于构建、模拟和管理虚拟环境的核心技术框架，常见于自动驾驶、游戏开发、AI训练等领域。其核心目标是生成高保真度的动态环境模型，使系统（如自动驾驶算法）能够在虚拟空间中测试、优化决策逻辑，或为AI提供接近真实世界的训练数据。
环境建模
物理仿真：模拟道路拓扑、天气、光照、摩擦系数等物理特性，支持毫米波雷达、激光雷达等传感器的仿真信号生成。动态元素：包括车辆、行人、交通信号灯等交通参与者，其行为需符合现实逻辑（如车辆变道规则、行人过马路模式）。传感器仿真：生成摄像头、LiDAR、Radar的原始数据，并添加噪声、延迟等真实干扰。实时交互
支持算法与虚拟环境的实时交互，例如自动驾驶系统根据模拟环境调整车速、转向，并接收环境反馈（如碰撞检测）。典型应用：华为的HiSim仿真平台即为世界引擎的一种，用于智驾系统的场景覆盖测试。数据闭环
记录仿真中的决策路径、传感器数据，用于后续模型训练（如强化学习策略优化）。世界行为模型“世界行为模型”是AI系统对现实世界中交通参与者（车辆、行人、骑行者等）行为的预测与解释框架。其目标是构建动态的、可解释的“社会行为逻辑”，使自动驾驶系统能预判他方意图并做出安全决策。
行为预测
轨迹预测：基于LSTM、Transformer等模型，预测行人、车辆的未来轨迹（如行人突然横穿马路的概率）。意图识别：通过多模态数据（车辆灯语、转向角、行人姿态）判断目标行为意图（如变道意图、让行意图）。博弈与决策
博弈论框架：模拟交通参与者间的互动（如两车交互时的让行策略），选择纳什均衡下的最优解。风险建模：评估不同行为的风险值（如抢行可能导致的碰撞概率），平衡安全性与通行效率。社会规范嵌入
将交通法规、文化习惯（如中国特有的“加塞”现象）编码为规则库，约束AI行为。例如：在中国路口，系统需预判电动车可能的无序穿行，并提前减速。
