自动驾驶相关的开源项目其实已经不少，但大部

自动驾驶World Model优质开源项目合集

自动驾驶 World Model（世界模型） 相关的开源项目其实已经不少，但大部分还在 研究级别（paper + code）。本文整理真正能跑 / 有代码 / 研究价值高的开源项目列表，并按技术路线分类。

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一、3D Occupancy 世界模型（最主流）

这一类是现在自动驾驶研究最主流路线。

1️⃣ OccWorld

特点

• 3D occupancy world model

• 同时预测

  • future scene

  • ego trajectory

• 支持自监督训练

能力

past occupancy → future occupancy

预测场景

• 车辆运动

• 行人运动

• 可行驶区域变化

代码

• GitHub：wzzheng/OccWorld

研究价值

• 非常接近 Tesla Occupancy Network 路线

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2️⃣ Drive-OccWorld

特点

• 4D occupancy 预测

• 可结合规划

• 支持 action-conditioned generation

结构

camera → BEV → world model → future occupancy

生成场景

• lane change

• pedestrian crossing

• vehicle following

可直接接 planner。

• 项目页：drive-occworld.github.io

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二、Video / Generative 世界模型

这一类更像 Wayve / OpenAI 的 generative world model。

3️⃣ DrivingWorld

特点

• Video GPT world model

• 输入
  image sequence \+ ego state

• 输出
  future driving video

能力

• 生成 40秒未来驾驶视频

• 根据车辆动作生成不同场景

结构

video → token → transformer → future video

研究意义

• 自动驾驶版Sora / world simulation

• 项目页：huxiaotaostasy.github.io/DrivingWorld

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三、World Model + RL 平台

适合想要自己训练世界模型的场景。

4️⃣ CarDreamer

特点

专门做 world model 自动驾驶训练的平台。

功能

• world model backbone

• driving RL tasks

• Gym 接口

• 可视化服务器

架构

sensor
   ↓
world model
   ↓
RL policy
   ↓
vehicle control

作用

• 研究 Dreamer / MuZero 类自动驾驶

• 论文：arXiv:2405.09111

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四、World Model 仿真系统

世界模型常用来生成训练世界。

5️⃣ ScenarioNet

特点

• 大规模交通场景生成

• 从真实数据集生成 digital twin

支持数据集

Waymo
nuScenes
Lyft
nuPlan

作用

• world model training

• scenario simulation

• RL training

• 论文：arXiv:2306.12241

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五、前沿研究项目（部分开源）

来自 Awesome World Model 列表：

• DriveDreamer

• MagicDrive

• ViDAR

• Drive-WM

• Think2Drive

核心方向

• diffusion world model

• neural driving simulator

• latent world model

• 合集：awesome-world-model

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六、自研世界模型推荐路线（机器人/SLAM/自动驾驶背景）

推荐三条技术路线：

路线1（最实用）：BEV world model

• 典型项目：OccWorld、Drive-OccWorld

路线2（未来方向）：latent world model

结构

encoder
latent world state
predict future latent
decode

• 类似思路：Dreamer、MuZero

路线3（生成世界）：video diffusion world model

• 典型项目：DrivingWorld、DriveDreamer

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七、最值得研究的 5 个项目

1. OccWorld

2. Drive-OccWorld

3. DrivingWorld

4. CarDreamer

5. MagicDrive

覆盖方向

occupancy
video
diffusion
RL world model

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关键判断

自动驾驶世界模型目前最大的问题不是算法，而是数据规模。

以 Wayve GAIA-1 为例：

4700小时真实驾驶数据
9B参数

未来趋势：

Driving Foundation Model

即 GPT for driving。

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如需，可继续提供：自动驾驶世界模型 GitHub Top20 项目清单（含 star 数 + 技术路线），覆盖全球自动驾驶 world model 核心代码库。

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）