高德发布ABot-Earth 0.7世界模型
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载扫街榜评分权重交给AI
高德在9月10日宣布扫街榜完成AI化，升级后的2026版把评分权重的计算交给算法处理。过去榜单主要依赖导航与到店行为数据，如今由模型理解不同行为在评分中应占的分量，目的是让用户的实际选择更准确地反映在排序上，使那些被反复验证的店铺更容易被看到。这一改动的落点在榜单本身，而非导航功能，意味着用户打开榜单时看到的次序，背后多了一层对行为数据的算法解读。
一张卫星图生成一座城
支撑这次升级的是高德的空间智能引擎ABot-Earth 0.7，它被定位为3D原生城市世界模型。输入一张卫星图或一段文字，在消费级GPU上运行十分钟，即可产出一座带真实街景的三维城市，团队称效率相比传统方式提升1000倍。目前覆盖190多个国家、300多座城市，是全球覆盖国家和地区数量最多的3D地图。作为对照，Google Earth只在少数大都市核心区提供三维场景，大量中小城市仍是二维卫星图。传统三维重建需依次采集影像、计算建筑位置形状、还原表面纹理，更新一次往往耗时数月乃至数年。
先压缩再生成压低成本
ABot-Earth 0.7的3D原生路线，是让模型直接学习并生成三维高斯，输出结果自带三维结构，可从任意角度观看。难点在于一个城区就有数百万个高斯单元，算力难以承受。为此团队设计了原生3DGS压缩与重建方案，训练阶段把复杂场景压成紧凑的潜空间表示，生成阶段在潜空间内完成后再解压为三维高斯，兼顾压缩率与重建质量，建筑立面更规整、地面更平整。数据侧先用自研引擎ABot-3DGS把卫星、航空、街景等多源影像重建为城市级场景，再经3D与2D清洗流水线筛出高质量训练数据，避免出现道路悬空、建筑落水一类失真。
无缝漫游与能力边界
输出体验上，多层次解码器让模型不经昂贵后处理即可直接生成层次化三维高斯结构，缩放浏览时无需等待加载。滑窗推理机制在重叠区域做智能融合，消除拼接痕迹，场景破洞率与破损率降低97%，单次推理可完成超过10平方公里场景生成。限制同样存在：卫星影像看不到建筑立面，模型只能推断，画面逼真并不等于每扇窗都与现实对应。对埃菲尔铁塔、罗马斗兽场这类地标，高德采用大片城区由模型生成、地标单独制作、再由Agent自动校准拼接的方式组合呈现。
为什么值得看
首个3D原生城市世界模型，大幅降低3D地图生成成本与门槛。
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