高德ABot-Earth 0.7：从一张卫星图生成3D城市，哪些能力仍待验证

2026年9月10日，高德发布ABot-Earth 0.7，称其为“全球首个3D原生城市世界模型”，并将其用于“飞行街景2.0”。“全球首个”是高德的定位，现有资料尚不足以独立确认这一优先权主张。1735

对普通用户来说，更值得关注的问题是：**在屏幕上漫游一处目的地时，看到的是对实地采集资料的重建，还是模型根据有限线索生成的空间？**两者都可能方便行前了解环境，但不能用同一套标准判断其准确性。

它与传统数字地球有什么不同？

传统数字地球通常利用卫星影像、航拍照片和点云等已采集资料重建场景；能展示哪些细节，部分取决于资料采集和拼接情况。高德介绍的ABot-Earth 0.7则以包含空间、时间信息的数据训练模型，再根据一张卫星图像或一段文字描述，端到端生成采用**3DGS（三维高斯泼溅）**格式的城市场景。高德称，模型可以补全连续空间，让用户不必局限于预设路线，而能进入场景自由探索。735

关键区别在“生成”：模型补出的街道或建筑细节即使看起来合理，也不一定是该地点经过核实的现状。因此，将这类场景称为“数字孪生”，不能直接证明其中每处细节都与真实世界一致。1735

10分钟、1000倍、196个以上国家和地区：该怎么看？

高德称，使用单块消费级GPU（图形处理器），模型约10分钟即可生成公里级3D城市场景，效率较传统方式提升1000倍。但现有资料没有给出足以复核这一比较的统一基准、具体显卡型号和测试条件。17

高德还称，该模型覆盖196个以上国家和地区，同一模型可生成从星球、城市到街景地标的不同尺度画面，并在视角拉近时呈现道路、建筑形态等细节。不过，覆盖范围广不等于各地都具备同样完整、准确的街道级场景。717

在高德App里能做什么？

ABot-Earth 0.7已用于高德扫街榜的“飞行街景2.0”。按照高德的设想，用户可以在出发前进入可探索的3D目的地，预先了解剧院座位视野、商场动线或景区地形。这项预览功能被放在扫街榜推荐目的地、行前决策及到访后服务之间，构成高德所说的“空间智能”体验的一环。17

下一步需要验证什么？

独立测试至少要回答四个问题：10分钟的结果使用了什么GPU及生成设置？“效率提升1000倍”与哪种传统方法相比？漫游时的交互是否流畅？从城市拉近至街道、换到不同地区后，画面细节能否保持？更重要的是，应将视觉上可信与地理上准确分开检验，尤其是在输入仅有文字或单张卫星图像时。71735