高德於 2026 年 9 月 10 日發布 ABot Earth 0.7,並已將其用於飛行街景 2.0。[5][10] 高德稱,模型可由衛星影像或文字描述出發,在單張消費級 GPU 上約 10 分鐘生成公里級 3DGS 城市場景,效率較傳統方式提升約 1,000 倍。[11][17] 這項技術較適合沉浸式目的地探索與視覺化,但不能直接等同於可供測量、工程或法律用途的高精度數位孿生。
發布者使用 GPT-5.6 Terra 編輯圖片由 GPT Image 2 生成
研究答案

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Amap’s ABot-Earth 0.7, released on September 10, 2026, and how does its claimed 3D-native architecture, spatiotemporal data foundati. Article summary: ABot-Earth 0.7 is Amap’s newly announced generative urban “world model”: a system intended to turn geographic inputs into explorable 3D city environments and to supply the spatial-computing layer behind Flying Street Vie. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
高德地圖的 ABot-Earth 0.7,是一套生成式城市「世界模型」:目標是把地理輸入轉化為可進入、可自由瀏覽的 3D 城市環境。它於 2026 年 9 月 10 日發布,高德表示,飛行街景 2.0 現已由這套空間智慧引擎驅動。5
17
最吸睛的宣稱,是能在單張消費級 GPU 上,約 10 分鐘生成公里級的可探索 3D 城市場景。不過,這個數字以及模型的品質與精度,目前仍屬廠商說法,尚未見獨立測試完整驗證。11
17
高德將 ABot-Earth 0.7 定位為 3D 原生城市世界模型。依其說法,系統以多年累積的地圖、定位、地理、環境與時空資料訓練,能端到端直接產生 3D Gaussian Splatting(3DGS,三維高斯潑濺) 格式的城市場景。5
10
11
傳統數位地球或 3D 地圖通常是把多種資產拼接起來,例如向量地圖、衛星或航空影像、地形資料、攝影測量網格,以及個別製作的建築模型。ABot-Earth 的主張則是:以單一生成式空間模型,將多類空間資訊組織為連續的 3D 世界,而不是單純把多層地圖素材疊上去。
高德表示,這套模型可涵蓋超過 196 個國家與地區,並支援從星球尺度、城市尺度到街景地標的一體化生成與互動。10
11
但這裡要區分兩件事:可涵蓋的生成範圍,不等於每一個地點都已具備同等新鮮度、細節程度或測量等級的實景重建。
高德想推動的,不只是可旋轉觀看的 3D 地圖。其說法是,ABot-Earth 可讓使用者在連續的數位環境中進入、探索與互動,並且不必受限於預先設定好的觀看路線;模型可以補全周遭的 3D 空間。11
這對目的地瀏覽很有吸引力。例如,使用者可在出發前先以沉浸式方式查看大型景區或複雜建築的環境,而非只看平面地圖、照片或固定視角街景。
不過,能自由移動且畫面連貫,並不表示每一面牆、每一條小巷或每一個物件,都是由真實世界的直接觀測資料精準重建而來。
高德稱,輸入一張衛星影像或一段文字描述後,ABot-Earth 0.7 可在一張消費級 GPU 上,約 10 分鐘生成公里級 3D 城市場景,效率約為傳統模式的 1,000 倍。11
13
17
若這項成果能在清楚公開的條件下被重現,確實可能大幅降低消費型 3D 場景製作的時間與成本,尤其適用於:
但目前公開資訊未完整交代測試條件,例如 GPU 型號、輸入影像解析度、輸出品質、記憶體需求、前處理與後製工作、地理定位、品質驗證,以及「10 分鐘」是否包含資料取得等流程。17
因此,這項比較不能直接解讀為:它已經能在所有用途上取代傳統攝影測量或城市重建流程。
3D Gaussian Splatting 是一種可高效率渲染新視角的場景表達方式,特別適合需要流暢瀏覽的 3D 體驗。這與高德想讓使用者沉浸式探索目的地的方向相當契合。
然而,一個可瀏覽、看起來很逼真的 3DGS 場景,不能自動視為封閉完整、可精確測量的 3D 網格。它未必適合下列要求高度驗證幾何資料的工作:
尤其高德表示模型可從衛星影像或文字描述生成場景。11
13 生成式系統可能會對未被直接觀測的區域作出合理推斷,例如被遮擋的建築立面、巷弄細節或街道物件。這種視覺補全有其價值,但與「經驗證的實景重建」是不同層次的承諾。
ABot-Earth 0.7 的近期消費端落地,是 飛行街景 2.0。高德表示,使用者可透過該功能,在到訪前以互動式 3D 環境探索目的地。5
發布報導指出,使用者可在複雜建築與大型景區中,以畫面控制項漫遊 3D 場景。10
11 這也說明它更像是高德空間智慧服務的一項底層能力:把目的地發現、導航與抵達前探索串接在一起,而非被定位成獨立的測繪或工程產品。
兩者的核心差異,在於優先目標不同:
對消費型地圖、旅遊規劃與沉浸式預覽而言,後者的取捨可能很合理;但對工程、公共安全、基礎設施或法律用途,資料可追溯性與量測精度仍是不可省略的條件,而發布資訊尚未證明 ABot-Earth 已達到這種標準。
要判斷 ABot-Earth 0.7 的實際能力,外部測試至少應涵蓋以下面向:
ABot-Earth 0.7 可理解為高德試圖用「3D 原生」生成式模型,加速 3D 城市探索普及的一步。高德所提出的連續星球到街景生成、直接輸出 3DGS、覆蓋逾 196 個國家與地區,以及消費級 GPU 約 10 分鐘生成公里級場景等說法,若能經獨立重現,影響將不小。10
11
17
但現階段最明確的事實,是它已被產品化並導入飛行街景 2.0。這還不足以證明生成式 3D 場景已能取代高擬真攝影測量,或測量與工程等級的數位孿生。
Studio Global AI
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高德於 2026 年 9 月 10 日發布 ABot Earth 0.7,並已將其用於飛行街景 2.0。[5][10]
高德於 2026 年 9 月 10 日發布 ABot Earth 0.7,並已將其用於飛行街景 2.0。[5][10] 高德稱,模型可由衛星影像或文字描述出發,在單張消費級 GPU 上約 10 分鐘生成公里級 3DGS 城市場景,效率較傳統方式提升約 1,000 倍。[11][17]
這項技術較適合沉浸式目的地探索與視覺化,但不能直接等同於可供測量、工程或法律用途的高精度數位孿生。
高德於 2026 年 9 月 10 日發布 ABot Earth 0.7,並已將其用於飛行街景 2.0。[5][10] 高德稱,模型可由衛星影像或文字描述出發,在單張消費級 GPU 上約 10 分鐘生成公里級 3DGS 城市場景,效率較傳統方式提升約 1,000 倍。[11][17] 這項技術較適合沉浸式目的地探索與視覺化,但不能直接等同於可供測量、工程或法律用途的高精度數位孿生。
發布者使用 GPT-5.6 Terra 編輯圖片由 GPT Image 2 生成
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Amap’s ABot-Earth 0.7, released on September 10, 2026, and how does its claimed 3D-native architecture, spatiotemporal data foundati. Article summary: ABot-Earth 0.7 is Amap’s newly announced generative urban “world model”: a system intended to turn geographic inputs into explorable 3D city environments and to supply the spatial-computing layer behind Flying Street Vie. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
高德地圖的 ABot-Earth 0.7,是一套生成式城市「世界模型」:目標是把地理輸入轉化為可進入、可自由瀏覽的 3D 城市環境。它於 2026 年 9 月 10 日發布,高德表示,飛行街景 2.0 現已由這套空間智慧引擎驅動。5
17
最吸睛的宣稱,是能在單張消費級 GPU 上,約 10 分鐘生成公里級的可探索 3D 城市場景。不過,這個數字以及模型的品質與精度,目前仍屬廠商說法,尚未見獨立測試完整驗證。11
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高德將 ABot-Earth 0.7 定位為 3D 原生城市世界模型。依其說法,系統以多年累積的地圖、定位、地理、環境與時空資料訓練,能端到端直接產生 3D Gaussian Splatting(3DGS,三維高斯潑濺) 格式的城市場景。5
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11
傳統數位地球或 3D 地圖通常是把多種資產拼接起來,例如向量地圖、衛星或航空影像、地形資料、攝影測量網格,以及個別製作的建築模型。ABot-Earth 的主張則是:以單一生成式空間模型,將多類空間資訊組織為連續的 3D 世界,而不是單純把多層地圖素材疊上去。
高德表示,這套模型可涵蓋超過 196 個國家與地區,並支援從星球尺度、城市尺度到街景地標的一體化生成與互動。10
11
但這裡要區分兩件事:可涵蓋的生成範圍,不等於每一個地點都已具備同等新鮮度、細節程度或測量等級的實景重建。
高德想推動的,不只是可旋轉觀看的 3D 地圖。其說法是,ABot-Earth 可讓使用者在連續的數位環境中進入、探索與互動,並且不必受限於預先設定好的觀看路線;模型可以補全周遭的 3D 空間。11
這對目的地瀏覽很有吸引力。例如,使用者可在出發前先以沉浸式方式查看大型景區或複雜建築的環境,而非只看平面地圖、照片或固定視角街景。
不過,能自由移動且畫面連貫,並不表示每一面牆、每一條小巷或每一個物件,都是由真實世界的直接觀測資料精準重建而來。
高德稱,輸入一張衛星影像或一段文字描述後,ABot-Earth 0.7 可在一張消費級 GPU 上,約 10 分鐘生成公里級 3D 城市場景,效率約為傳統模式的 1,000 倍。11
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若這項成果能在清楚公開的條件下被重現,確實可能大幅降低消費型 3D 場景製作的時間與成本,尤其適用於:
但目前公開資訊未完整交代測試條件,例如 GPU 型號、輸入影像解析度、輸出品質、記憶體需求、前處理與後製工作、地理定位、品質驗證,以及「10 分鐘」是否包含資料取得等流程。17
因此,這項比較不能直接解讀為:它已經能在所有用途上取代傳統攝影測量或城市重建流程。
3D Gaussian Splatting 是一種可高效率渲染新視角的場景表達方式,特別適合需要流暢瀏覽的 3D 體驗。這與高德想讓使用者沉浸式探索目的地的方向相當契合。
然而,一個可瀏覽、看起來很逼真的 3DGS 場景,不能自動視為封閉完整、可精確測量的 3D 網格。它未必適合下列要求高度驗證幾何資料的工作:
尤其高德表示模型可從衛星影像或文字描述生成場景。11
13 生成式系統可能會對未被直接觀測的區域作出合理推斷,例如被遮擋的建築立面、巷弄細節或街道物件。這種視覺補全有其價值,但與「經驗證的實景重建」是不同層次的承諾。
ABot-Earth 0.7 的近期消費端落地,是 飛行街景 2.0。高德表示,使用者可透過該功能,在到訪前以互動式 3D 環境探索目的地。5
發布報導指出,使用者可在複雜建築與大型景區中,以畫面控制項漫遊 3D 場景。10
11 這也說明它更像是高德空間智慧服務的一項底層能力:把目的地發現、導航與抵達前探索串接在一起,而非被定位成獨立的測繪或工程產品。
兩者的核心差異,在於優先目標不同:
對消費型地圖、旅遊規劃與沉浸式預覽而言,後者的取捨可能很合理;但對工程、公共安全、基礎設施或法律用途,資料可追溯性與量測精度仍是不可省略的條件,而發布資訊尚未證明 ABot-Earth 已達到這種標準。
要判斷 ABot-Earth 0.7 的實際能力,外部測試至少應涵蓋以下面向:
ABot-Earth 0.7 可理解為高德試圖用「3D 原生」生成式模型,加速 3D 城市探索普及的一步。高德所提出的連續星球到街景生成、直接輸出 3DGS、覆蓋逾 196 個國家與地區,以及消費級 GPU 約 10 分鐘生成公里級場景等說法,若能經獨立重現,影響將不小。10
11
17
但現階段最明確的事實,是它已被產品化並導入飛行街景 2.0。這還不足以證明生成式 3D 場景已能取代高擬真攝影測量,或測量與工程等級的數位孿生。
Studio Global AI
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高德於 2026 年 9 月 10 日發布 ABot Earth 0.7,並已將其用於飛行街景 2.0。[5][10]
高德於 2026 年 9 月 10 日發布 ABot Earth 0.7,並已將其用於飛行街景 2.0。[5][10] 高德稱,模型可由衛星影像或文字描述出發,在單張消費級 GPU 上約 10 分鐘生成公里級 3DGS 城市場景,效率較傳統方式提升約 1,000 倍。[11][17]
這項技術較適合沉浸式目的地探索與視覺化,但不能直接等同於可供測量、工程或法律用途的高精度數位孿生。