Nullmax推出新一代基于世界模型的闭环仿真系统

针对端到端智驾大模型量产上车前所面临的测试成本高、问题定位难、长尾场景覆盖不足等挑战，Nullmax 基于世界模型（World Model）推出了新一代闭环仿真系统。

该系统深度融合三维重建、生成式 AI 与闭环引擎能力，可在云端构建出高真实度、场景丰富的虚拟交互环境，为全栈自研的智驾感知算法，包括一段式端到端大模型，提供大规模离线验证、能力评测与持续迭代的强大支撑。

随着智驾行业迈入端到端时代，传统测试方法正遭遇显著瓶颈。相较模块化架构，端到端大模型虽然具有更强的整体建模能力，但其内部决策链条更长、行为机理更复杂，宛如一个“黑盒”，一旦出现失效往往难以快速拆解和定位。此外，单纯依赖实车路测，不仅成本高、周期长，也很难高效覆盖那些极端风险与低频的长尾场景（Corner Case）。而行业常规基于游戏引擎的仿真测试，又普遍存在视觉失真的局限——这种仿真与现实的差距会导致感知误差，无法让包含感知能力的端到端模型做出准确决策。

Nullmax 推出的新一代基于世界模型的闭环仿真系统，正是为解决这一问题而来。它通过更贴近真实道路环境的视觉输入、更完整的动态交互机制以及可持续运转的闭环反馈，为端到端智驾系统提供了一条可规模化、可复现、可持续迭代的测试新路径。

重塑真实：

以世界模型构建高保真“数字沙盘”

Nullmax 的这套闭环仿真系统并非凭空构建虚拟环境，而是依托自研的全生命周期数据体系，以离线采集的海量真实路测数据为地基，对复杂多变的真实驾驶场景进行重建与表达。借助世界模型能力，系统能够从真实图片重构出复杂多变的真实驾驶场景，还能突破既有视角的限制，根据自动驾驶模型输出的未来轨迹，实时生成并渲染出符合客观物理规律的新视角和高保真的连续画面。

同时，仿真引擎作为虚拟世界的“调度中枢”，负责精准管理所有交通参与者的状态与运动轨迹。它告别了传统的静态脚本式仿真，在实现统一管理的基础上，也在持续朝着更真实的动态交互建模方向演进，以逐步提升闭环测试对复杂道路关系的刻画能力。在这一体系下，Nullmax 充分结合自研一段式端到端模型 HiP-AD 的多轨迹生成机制和可靠闭环能力，使其能够接收高还原度的多视角图像输入，输出方向盘转角等控制指令，并实时获取真实的动态控车反馈，形成一个真正持续运转的交互闭环。

规模化试炼场：

破解黑盒迭代与长尾场景评测难题

Nullmax 这座“物理沙盘”的搭建，不仅大幅降低了对实车测试的依赖，更为拆解端到端“黑盒”、加速一段式端到端方案的研发提供了高效的规模化离线测试支持。

在评测层面，Nullmax 闭环仿真系统支持同步生成前视仿真视频与仿真 BEV（鸟瞰）视角结果，结合直观的要素可视化与事件回放能力，可帮助研发团队对模型行为进行多维度的“全景体检”。围绕安全性、体感舒适度与通行效率等关键目标，系统建立了更完整的综合评测体系，使研发分析不单纯停留在“是否通过”，而是进一步走向“为什么这样决策？”、“在哪类场景下容易失效？”、“策略应如何调整？”的深入分析。

更关键的是，该系统为攻克长尾场景提供了安全可控的验证“实验室”。那些在实车测试中极难遇到的极端场景——如突发的障碍物、极限加塞，以及不同光照、极端天气下的复杂环境——如今都可以在系统中被重构、重放与扩展。Nullmax 研发团队在修改算法代码后，可直接在云端进行高频验证，精准定位模型缺陷，灵活调整激进或保守的驾驶策略，从而显著加速算法的迭代与收敛。

目前，该系统已支持在十余类典型交通场景、数百个测试实例进行测试，显著提升端到端的研发主线的版本迭代效率。如下图所示，Nullmax 一段式端到端方案在特殊场景的应对表现得到了快速优化与测试验证。

复杂路况（城市会车场景）闭环仿真测试表现（优化前后）

夯实全周期数据基座：

驱动物理 AI 全场景演进

新一代闭环仿真系统的初步应用，依托于 Nullmax 全生命周期数据体系的长效建设与深耕。当前，Nullmax 的智驾训练与测试正经历着二大阶段的技术演进。在过去模块时代的闭环仿真（Data-loop）中，核心在于收集道路数据以训练感知模块。Nullmax 依托自主成长数据平台与多模态数据挖掘能力，并应用 AUTO-GT 等技术，正逐步推动数据标注向智能生成转型，持续获取高质量数据燃料，夯实底层数据基础。

如今，基于世界模型的新一代闭环仿真系统的推出，标志着Nullmax 已率先大步迈入端到端时代的闭环仿真（Closed-loop），不仅在评测（Test-loop）中成功将高质量真实数据转化为高保真场景，在云端大规模替代了繁重的实车验证，在训练（Train-loop）领域更开展基于强化学习的端到端模型闭环训练实践。通过让算法在高度拟真的虚拟环境中进行海量试错与策略寻优，Nullmax 一段式端到端大模型方案能够以更高效的自主进化模式，突破传统路测的物理瓶颈，加速驱动端到端智驾系统向更安全、可靠的量产落地迈进。

技术的演进是一场长期的深耕。未来，随着 Nullmax 新一代闭环仿真系统的持续优化与全生命周期数据体系的完善，这一高保真的“数字沙盘”不仅将为端到端大模型的量产落地提供更加坚实的技术底座，也将为 Nullmax 向物理 AI（Physical AI）等前瞻领域的拓展持续蓄能。