高德扫街榜全面AI化，背后是全球首个3D原生城市世界模型ABot-Earth 0.7

高德9月10日宣布，上线一年的扫街榜全面AI化。升级后的2026版扫街榜用AI算法理解不同导航到店行为的评分权重，更精准地体现用户的真实选择，让更多经得起反复考验的店铺脱颖而出。

支撑这次升级的，是高德的空间智能体系，其核心引擎ABot-Earth 0.7被团队称为全球首个3D原生城市世界模型。按照高德的说法，仅需一张卫星图或一段文字，它就能在消费级GPU上运行约10分钟，生成一座拥有真实街景的3D城市，效率比传统方法提升1000倍。

覆盖范围是这套能力最直观的体现。按团队说法，它已囊括190多个国家、300多座城市，建成了全球覆盖国家和地区数量最多的3D地图。作为对比，Google Earth只在少数大都市的核心区提供3D场景，大量中小城市和欠发达地区仍停留在二维卫星影像阶段。

技术路线上，高德选择了“3D原生”。传统的三维重建要先采集影像、再计算建筑位置与形状、最后还原表面纹理，覆盖更多地方就意味着持续投入，更新一次动辄数月甚至数年。ABot-Earth 0.7则让模型直接学习和生成三维高斯（3DGS），输出结果天生自带三维结构。为解决单块城区数百万个高斯带来的算力压力，高德设计了原生3DGS压缩与重建方案：训练时把复杂场景压进潜空间，生成在潜空间里完成，再解压成三维高斯。

在渲染环节，高德设计了原生3DGS多层次解码器（LOD），无需昂贵的后处理即可直接生成层次化三维高斯结构，以支持实时浏览；滑窗推理机制则在重叠区域做智能融合，消除拼接痕迹。据高德介绍，这套方案把场景的破洞率、破损率降低了97%，单次推理即可完成超过10平方公里的三维场景生成。高德也承认能力边界：卫星影像看不到建筑立面，需要模型自行补全，因此知名地标采用世界模型生成大片城区、3D生成模型制作地标、再由Agent自动校准拼接的混搭方式。

高德CEO郭宁把模型对真实世界的理解拆成四个层次：描述道路、建筑与地点如何连接的二维网络拓扑，呈现物理结构的三维空间，让同一空间在不同时刻呈现不同状态的时间变化，以及人流车流等真实世界的流动。四层叠加，构成高德定义的空间智能。按照李飞飞对世界模型的渲染器、模拟器、规划器分类，高德称自己是业内少有的在同一架构里把三者都做了一遍的公司，三者共享底层的因果Transformer。

在落地层面，高德自2025年提出全面AI化以来，已推出开放环境全自主具身机器人高德途途、面向具身智能的城市级仿真训练场、红绿灯倒计时、鹰眼守护，以及全面AI化的扫街榜2026等产品。高德表示，包括ABot体系在内的空间智能前沿模型与研究已在全球获得20多项冠军和SOTA。不过高德也强调，刷榜只是基本功，真实用户买账才是真本事。

从扫街榜到三维城市生成，高德的思路是把二十多年积累的时空数据，变成一个可生成、可仿真、可编辑的空间智能平台。接下来值得观察的是，ABot-Earth 0.7宣称的“提效1000倍”能否在更多城市和更大范围上稳定复现，以及这套空间智能能否真的支撑起高德所描述的、机器人与物理世界之间的基础设施角色。