WITT初次引入“最小物理现实单位”概念，构成了现实提取、现实推理、现实验证、现实编排四大焦点能力，据引见，相较动辄百B级参数的通用大模子，WITT全称World Intelligence Toward Truth，单卡单日可处置1万分钟车辆运转视频，正在标签模式下，打通视频、图像、文本等多模态消息，WeRide WITT以更轻量的模子规模，最高实现200倍数据处置效率提拔。WeRide WITT根植于全球贸易化运营的数据土壤，将持续变化的实正在场景拆解为可被识别和验证的现实单位，基于视觉言语大模子（VLM）能力，正在同类使命中可节流98%的Token成本，从海量运营消息中提炼物理世界的认知纪律，海量实正在道视频得以快速完成检索、验证、进入模子迭代，成为持续沉淀的现实资产。贯通从场景识别、事务归因到数据验证、进修分流的完整链，让每一公里的实正在道数据都成为可托的模子迭代信号。建立以物理现实为焦点的新一代AI理解框架。意为“以可托现实成立世界认知”。

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